高性能计算

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【Chaos/Neuro】2026年度混沌动力学仿真与机器遗忘算法基准索引 (Benchmark Index)为了验证非线性动力学系统对初始条件的敏感依赖性（混沌理论），以及 AI 模型在隐私合规下的**定点数据擦除（Machine Unlearning）**能力，我们整理了 "Benchmark-2005-Adv" 核心测试集。

高性能计算----期末周速通这是笔者的学校的高性能计算的题型分布，大家可以对比参照一下自己学校的。1、高性能计算（High performance computing）

CUDA学习5-矩阵乘法（共享内存版）在未使用共享存储器（Shared Memory）时，CUDA 矩阵乘法的计算逻辑是在 SM（流多处理器）的 CUDA Core 中执行的，临时数据会优先存在寄存器（Register）中；但 A、B 矩阵的读取、C 矩阵的写入完全依赖全局存储器（Global Memory）

解决vscode在win下使用cuda无法跳转库函数的问题安装相关插件在项目下的.vscode文件夹中正确配置版本和相关文件的路径，有些路径需要根据你电脑中的实际路径进行配置，如果某个路径有标黄的波浪线，说明vscode没有找到这个路径

②【openFuyao】融合云原生与高性能计算版权声明：本文为原创，遵循 CC 4.0 BY-SA 协议。转载请注明出处。在计算架构的演进历程中，云原生（Cloud Native）与高性能计算（HPC）长期处于“二元对立”的状态：前者追求极致的弹性与微服务编排，后者追求极致的吞吐与硬件亲和性。

高性能计算新范式：用Thrust和cuRAND库重构蒙特卡罗仿真2022年秋季，摩根大通（JPMorgan Chase）量化技术团队面临一个严峻挑战：其核心风险管理系统Athena平台中，风险价值（Value at Risk, VaR）模块在极端市场波动期间频繁超时。根据该行在NVIDIA GTC 2023大会公开披露的技术细节（演讲编号S31312），当模拟路径增至100万条/投资组合时，传统CPU集群方案的单次计算耗时超过18分钟——远高于5分钟的业务容忍阈值。

CUDA学习2-CPU和GPU的性能优化latency：完成一个指令的耗时memory latency：从memory获取内存数据等待的时间，是CPU的优化方向

[fastgrind] 一个轻量级C++内存监控及可视化开源库GitHub: https://github.com/adny-code/fastgrind在高性能计算场景下，常使用perf工具进行函数级别的时间分析、使用valgrind工具进行内存泄漏和内存分配异常检测。

学习triton-第1课向量加法跟着文档学习triton以下是文档中的一个加法案例如果你有C语言的基础，不难发现，这段代码其实就是套了一层python外壳的C语言！

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800G时代！全场景光模块矩阵解锁数据中心超高速未来引言：在AI算力爆发与云服务迭代的浪潮下，全球数据中心正加速迈入800G时代。面对激增的带宽需求与严苛的能效挑战，如何选择兼具高性能、低功耗与灵活部署的光模块？全系列800G解决方案已构建完整技术生态，为算力基础设施升级提供关键支撑。

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matlab中如何集成使用python首先，创建一个简单的 Python 函数，保存为 mypythonmodule.py。在 MATLAB 中，你可以使用 py 模块来调用 Python 函数。确保 MATLAB 的 Python 环境配置正确。

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优化性能：高性能云计算的虚拟化技术云计算已经改变了企业获取和利用计算资源的方式。从云服务器的按需处理能力，到托管数据存储等可扩展的存储解决方案，云计算提供了无与伦比的灵活性和成本效益。然而，对于特定的应用程序，尤其是那些需要高性能计算（HPC）的应用，传统的云解决方案可能会带来一些性能开销。这时，虚拟化技术就发挥作用了，它能帮助我们针对HPC工作负载优化云环境。

高性能服务器

《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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COMSOL工作站：配置指南与性能优化COMSOL Multiphysics® 求解的问题类型相当广泛，提供了仿真单一物理场以及灵活耦合多个物理场的功能，供工程师和科研人员来精确分析各个工程领域的设备、工艺和流程。

高性能计算-探究循环分块优化cache miss(13)(接2-1)

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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。

使用AVX2指令集加速推荐系统MMR层余弦相似度计算原文：blog.fanscore.cn/a/62/前一段时间公司上线了一套Go实现的推荐系统，上线后发现MMR层虽然只有纯计算但耗时十分离谱，通过pprof定位问题所在之后进行了优化，虽然降低了非常多但是我们认为其中还有优化空间。

高性能服务器

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。

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解锁算力新极限，Xilinx UltraScale+赋能的高性能低延时FPGA加速卡AiHPC-V9P 是一款基于 AMD Virtex UltraScale + FPGA VU9P 的 PCIe Gen3.0 x16 接口智能网卡，具有最大2*200GbE /或者16*10GbE(典型应用）接入容量的高性能低延时智能网卡。对外接口支持两组QSFP-DD 最高25Gb/s x8Lane 光口接入，同时。该产品集成 2 个 200G 以太网低延时MAC ，通过PCIe 或者CXL1.1 接口，实现超低延时应用。