其实目前大部分高性能计算的岗位，很多都集中在人工智能+硬件的公司，像是华为、百度昆仑等等。学习路线也...
并行编程模型:深入学习并行编程模型,如OpenMP、CUDA和MPI等,以实现并行计算和利用高性能硬件加速计算。 阶段四:高性能计算应用与优化 高性能计算应用:研究领域特定的高性能计算应用,如计算流体力学、分子动力学和天体物理学等,了解其算法和模型。 性能优化技术:学习性能分析和调优技术,包括算法优化、内存优化、并行化和...
CUDA矩阵分解算法的优秀开源实现:https://github.com/cuMF/cumf_als 基于C++的迷你深度学习框架实现:https://github.com/E1eveNn/xshinnosuke_cpp 基于Intel平台的深度学习算子优化:https://github.com/PasaLab/dolphin OpenMP实现的一个异步坐标更新算法,像优化深度学习底层架构的同学可以看看:https://github.com/...
个人感觉至少要在两个方向同时进修。1.数值理论2. 软件/代码 数值理论(包括数学/物理):系统学习一下有...
高性能计算从广义上来说,已经不仅仅局限于使用高性能计算机来加速计算了,从底层的硬件架构,操作系统,中间件,到并行编程模型,再到上层的应用,都在高性能计算所关注的领域范围内。 从个人的理解来看,从事高性能计算的人员分类大致可以分为两类:一是高性能计算应用研发类,二是高性能计算系统运维类。
1.1 高性能计算是什么 高性能计算(High Performance Computing,HPC)是一种计算技术和领域,旨在通过使用并行计算和专用硬件来实现快速、大规模和高效的计算任务。它的目标是通过利用多个处理器、多个计算节点和优化的算法,以及高速的数据传输和存储系统,提供比传统计算机更强大的计算能力和吞吐量。
高性能计算的学习路线应该全面且深入地涵盖算法、软件系统与硬件三个层面，以实现问题的高效求解。从伯克利并行计算巨佬James Demmel和Kathy Yelick的课程大纲中，我们可以窥见HPC学习的基础框架。HPC旨在通过高效算法、软件系统与硬件三者的协同作用，实现最优问题解决效率。算法层面需要设计出高效算法以满足上层...
给组里高性能计算方向同学拟到学习路线,包括基础课程、常备文档和手册、开源项目三个部分组成。基础课程包括“(并行)算法设计与分析”、“数值算法”、计算机系统、操作系统和并行体系结构与编程,常备文档和手册包括了C/C++语言文档、CUDA文档、MPI文档、Unix编程文档和太湖之光平台的文档等。开源项目包括了基础课程的习...
超详细的高性能计算学习路线!错过后悔1. 高性能计算简介1.1 高性能计算是什么高性能计算(High Performance Computing,HPC)是一种计算技术和领域,旨在通过使用并行计算和专用硬件来实现快速、大规模和高效的计算任务。它的目标是通过利用多个处理器、 ...
基础编程技能:学习高性能计算需要熟悉至少一种编程语言,例如C、C++或Fortran,会C最好。 数据结构和算法:熟悉常见的数据结构和算法,了解它们的性能特点和使用场景。 计算机体系结构:了解计算机硬件的组成和工作原理,包括处理器、内存层次结构、存储系统等。。 数值计算和科学计算:有数值计算和科学计算的基础知识,有高等数...