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OpenMP : 进行多线程并行编程时，如何合理设置线程数和 CPU 亲和性，以充分发挥计算工作站的性能在使用 OpenMP 进行多线程并行编程时，合理设置线程数和 CPU 亲和性（CPU affinity）对于充分发挥计算工作站的性能至关重要。尤其在多 socket、多 core 的 NUMA 架构系统中，不合理的线程调度可能导致内存访问延迟增加、缓存竞争、资源争用等问题，从而降低性能。

1 Studying《Performance Analysis and Tuning on Modern CPUs》1-6目录Preface1 关于作者2 作者的话3 目标读者1 Introduction1.1 Why Do We Still Need Performance Tuning?

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MPI与多线程(如OpenMP)混合编程注意事项与性能优化MPI初始化与线程支持级别：线程安全性：负载均衡：避免过度细分：层次化并行：通信优化：内存使用：混合并行模式：

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FGMRES（Flexible Generalized Minimal Residual）方法FGMRES（Flexible Generalized Minimal Residual）方法是GMRES的变种，主要用于处理变预处理子（即每次迭代的预处理子可能不同）的情况。与标准GMRES相比，FGMRES通过存储预处理后的向量而非预处理子本身，避免了因预处理子变化导致的子空间不一致问题。

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MPI Code for Ghost Data Exchange in 3D Domain Decomposition with Multi-GPUsHere’s a comprehensive MPI code that demonstrates ghost data exchange for a 3D domain decomposition across multiple GPUs. This implementation assumes you’re using CUDA-aware MPI for efficient GPU-to-GPU communication.

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分布式GPU上计算长向量模的方法当向量分布在多个GPU卡上时，计算向量模(2-范数)需要以下步骤：下面是一个完整的CUDA示例代码，使用NCCL进行多GPU通信：

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解决 Ubuntu 下 VTune 无法收集 CPU 硬件时间计数数据的问题在 Ubuntu 上使用 Intel VTune Profiler 时遇到无法收集 CPU 硬件性能计数器数据的问题，通常是由于权限和系统配置问题导致的。以下是解决方案：

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CFD中的动量方程非守恒形式详解在计算流体力学（CFD）中，动量方程可以写成守恒形式和非守恒形式，两者在数学上等价，但推导方式和应用场景不同。以下是对非守恒形式的详细解释：

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在OpenFOAM中自定义动态变化的边界条件在OpenFOAM中，您可以通过以下几种方式实现边界值随时间和空间位置动态变化的边界条件：OpenFOAM已经提供了一些可以随时间或空间变化的边界条件类型：

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在AMGCL中使用多个GPU和多个计算节点求解大规模稀疏矩阵方程AMGCL是一个高效的代数多重网格(AMG)求解器库，主要用于求解大规模稀疏线性系统。要在多GPU和多节点环境中使用AMGCL迭代求解大规模稀疏矩阵方程，可以按照以下步骤进行：

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在Fortran程序中嵌入Lua解释器在Fortran程序中嵌入Lua解释器可以通过几种方式实现。下面我将介绍一种常见的方法，使用Lua的C API并通过Fortran的C互操作性功能来调用。

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使用MPI-IO并行读写HDF5文件HDF5支持通过MPI-IO进行并行读写，这对于大规模科学计算应用非常重要。下面我将提供C++和Fortran的示例程序，展示如何使用MPI-IO并行读写HDF5文件。

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AMGCL库的Backends及使用示例AMGCL是一个用于解决大型稀疏线性方程组的C++库，它提供了多种后端(backends)实现，允许用户根据不同的硬件和性能需求选择合适的计算后端。

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在AMGX中使用MPI加载自定义分布式矩阵和向量AMGX是一个用于大规模并行代数多重网格求解的GPU加速库，支持MPI多线程环境。以下是加载用户自定义分布式矩阵和向量的方法：

_考不上研究生不改名

【完美解决】VSCode连接HPC节点，已配置密钥却还是提示需要输入密码本人在使用 VSCode Remote-SSH 插件连接超算集群节点时，遇到以下问题：已正确配置 SSH 密钥，且 VSCode 能识别密钥文件（如图1），但在建立连接时仍反复要求输入密码（如图2）。

飞速（FS）InfiniBand解决方案助力领先科技公司网络升级国家：越南行业：信息技术网络类型：InfiniBand网络方案类型：HPC网络通过真实使用场景的全面测试，确保出色兼容性和高可用性，显著降低部署风险和运营成本。

Managed Lustre 和 WEKA：高性能文件系统的对比与应用在大数据、人工智能和高性能计算（HPC）领域，高效的文件系统是支撑海量数据存储和处理的关键技术。Managed Lustre 和 WEKA 是两种备受关注的高性能文件系统，它们各自具有独特的特点和适用场景。本文将从技术架构、性能特点、适用场景等方面对两者进行详细对比，帮助读者更好地理解它们的优势与差异。

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《异构计算：多元算力聚变，点燃高性能计算新引擎 – CPU、GPU与FPGA算力融合》数字化浪潮澎湃之际，算力需求呈指数级攀升态势，数据中心亦随之踏上向计算中心深度蜕变之旅，算力作为新兴生产力要素，正重塑产业格局。多元数据形态与丰富场景交相辉映，强力驱动异构计算步入高速发展快车道。置身 AI 与 5G 蓬勃发展之时代语境，通用计算以 CPU 为核心，力有不逮。而异构计算以锐不可当之势雄踞行业前沿高地，为多元创新注入澎湃动能。

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马斯克万卡集群AI数据中心引发的科技涟漪：智算数据中心挑战与机遇的全景洞察随着AI 技术的迅猛发展，尤其是大模型的崛起，其对数据中心产生了极为深远的影响。大模型以其数以亿计甚至更多的参数和对海量数据的处理需求，成为了 AI 发展的核心驱动力之一，同时也为数据中心带来了前所未有的挑战。

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探索GPU算力在大模型和高性能计算中的无限潜能在当今科技领域，大模型和高性能计算正以惊人的速度发展。大模型如语言模型、图像识别模型等，规模越来越大，精度越来越高，能够处理复杂的任务和生成逼真的结果。高性能计算则凭借强大的计算能力，推动着科学研究、工程设计等领域不断取得突破。