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OpenFAST 是一款由美国国家可再生能源实验室(NREL)开发的开源风力涡轮机仿真工具，用于对陆上和海上风力涡轮机进行全系统建模和仿真。
开源 FEM（有限元分析）工程有很多，涵盖结构力学、热传导、电磁场、流体力学等多个领域。这些项目大多托管在 GitHub/GitLab 或自有网站上，可直接下载源码或预编译版本。(C++/自己的脚本语言)
总而言之，作为一名大模型工程师，深入了解CPU和GPU的工作原理、优化技巧和性能特性，将让你在大型模型的训练和推理中更具竞争力，提高工作效率和性能。掌握CPU和GPU的知识，将使你能够设计和优化适用于特定硬件平台的算法和模型架构，实现更高效的计算和更快速的推理速度。作为大模型工程师，了解CPU和GPU的最新技术动态和趋势，能够让你及时应对新技术的挑战和机遇，保持在领域的前沿。懂得CPU和GPU的特
在使用学校HPC集群时，发现win10写的batch任务报错，用dos2unix可解决。
Schwarz方法（Schwarz Method）是求解偏微分方程（PDE）的一种经典区域分解方法（Domain Decomposition Method, DDM），由 Hermann A. Schwarz 在19世纪提出，用于证明 Dirichlet 问题解的存在性。现代计算数学中，它被广泛应用于并行计算、大规模科学计算和多物理场耦合问题中。如果你有具体方向（如用于有限元、并行计算、机器学习加
✅高性能并行计算：支持 MPI + OpenMP 混合并行，适配大规模 HPC 系统。✅多种预条件子重叠型（如 Additive Schwarz, Restricted Additive Schwarz）非重叠型（如 BDDC, FETI-DP）多重网格（Multilevel）✅灵活的求解器接口：支持 Krylov 子空间方法（CG, GMRES, BiCGStab 等）。✅与外部库集成PETSc
HPDDM（High-performance PDDM）是基于 PDDM（Parallel Domain Decomposition Methods）发展而来的开源 C++ 库，由 Pierre Jolivet 等人开发。高效的并行域分解方法自适应粗空间构造（如 GenEO）与 PETSc、SLEPc 深度集成支持 MPI + OpenMP 混合并行支持复数、块矩阵、非对称问题在 PETSc 中，
IBM Spectrum LSF 是 IBM 旗下的一款分布式集群管理软件，主要是负责资源调度和批处理作业的调度，提供强大的资源管理功能来优化应用程序性能和最大限度提高资源使用率。IBM Spectrum® LSF Suites 提供完全集成的 UI 体验，通过易于使用和简化的操作，提高用户的生产力。该产品旨在提高生产力，为用户提供了更多访问 HPC 资源的方法，包括用于作业监控和通知的移动客户端
IBM Spectrum LSF Process Manager：一个功能强大的界面，用于设计复杂的工程计算流程，并捕获可供其他用户使用的可重复的最佳实践。异构、高扩展性和可用架构可为传统的高性能计算和高吞吐量工作负载提供支持，也适用于大数据、认知、GPU 机器学习和容器化工作负载。安排高吞吐量、低延迟的工作负载，实现更快、更可预测的作业交付时间。借助更多访问 HPC 资源的方式提高用户生产力，包
技巧说明✅ 复用parallel区域避免线程创建开销✅ 使用nowait消除不必要的同步✅ 合理schedule匹配负载特性✅reductionprivate避免数据竞争✅singlemaster控制串行段执行✅提高代码安全性通过以上方法，可以在串行与并行混合的多段循环中，实现OpenMP 性能最大化，同时保证正确性和可维护性。
The Constrained Pressure Residual (CPR) preconditioner is a powerful and widely used technique in the numerical solution of systems of equations arising from the discretization of multiphase flow in p
方法是否推荐说明✅ 推荐（C++）高效，适合集成到大型系统✅ 推荐（Python）快速原型开发⚠️ 需改造仅支持全局，需手动局部化rbfPython库✅ 强烈推荐支持局部、正则化、多种基函数。
在现代科学研究中，高性能计算（HPC）已成为推动重大突破的核心引擎，其以远超常规计算机的算力，为科学家提供了探索未知世界的「放大镜」和「加速器」。从模拟宇宙演化、预测气候变化，到揭示生命分子的运作机制、加速新药研发，HPC 正不断拓展人类认知的边界。尤其在数据爆炸与人工智能快速发展的时代，AI for Science 发展提速，在很多科研领域，尤其是在面对真实场景中的动态模拟、动态预测以及多尺度、
Eikonal方程是一类非线性偏微分方程，形式为 ( |\nabla u(x)| = f(x) )，常见于波传播、几何光学、最短路径等问题。通过结合上述工具和方法，可高效求解Eikonal方程。实际应用中需根据问题规模、精度需求和计算环境选择合适方案。
在油藏模拟（Reservoir Simulation）领域，有许多开源工具和资源可供使用，涵盖从基础建模到高级数值模拟的各个环节。注意：开源工具通常需要一定的编程和油藏工程基础，部分工具文档可能不够完善，建议结合论文或社区（如GitHub Issues）学习。
在三维克希霍夫积分法深度偏移成像中，旅行时计算是核心环节，而振幅和相位信息的准确计算直接影响成像质量。这种方法的精度依赖于速度模型的准确性和高频近似有效性，对于复杂介质（如强横向变速），需结合波束偏移或全波形偏移（FWI）改进。克希霍夫偏移基于波动方程积分解，其核心是计算从震源到成像点再到接收点的旅行时场（(\tau(x,z))）。其中 (v(x)) 为速度场。但仅旅行时不足以描述波场特性，需补充
High performance computing高性能计算定义高性能计算（HPC）是利用先进的计算机技术，如超级计算机和并行处理算法，来解决复杂的计算问题。主要用于科学、军事和学术领域。现在也被利用在数据存储和事务处理领域，以及为统计目的挖掘或使用这些信息。"深蓝"是一种超级计算机，它通过与人类大师对弈来展示人工智能。高性能计算的主要目标是以精确、快速、高效的方式解决计算问题，并行处理是高性能
人工智能算法需要大量的计算资源来进行训练和推理，而高性能计算能够提供强大的计算能力和并行处理的能力，加速人工智能模型的训练和应用。人工智能算法的训练和推理需要大量的计算资源，高性能计算工程师能够利用并行计算和高速网络来提供高效的计算支持。随着科技的不断进步和数据量的爆炸式增长，尤其是大模型时代和AIGC的发展，使得高性能计算成为解决复杂问题和实现创新的重要工具。这是因为高性能计算工程师的工作需要综
两者的区别在于存在于片内的缓存体系和数字逻辑运算单元的结构差异：CPU虽然有多核，但总数没有超过两位数，每个核都有足够大的缓存和足够多的数字和逻辑运算单元，并辅助有很多加速分支判断甚至更复杂的逻辑判断的硬件；GPU由于历史原因，是为了视频游戏而产生的（至今其主要驱动力还是不断增长的视频游戏市场），在三维游戏中常常出现的一类操作是对海量数据进行相同的操作，如：对每一个顶点进行同样的坐标变换，对每一个
长期以来，关于 AI 的讨论始终被两种极端观点主导：要么是 AI 驱动未来的乌托邦幻想，要么是机器掌控世界的反乌托邦恐惧。此外，关于支撑 AI 训练所需计算能力的硬件创新也备受关注。
本指南将带您深入了解MPI（Message Passing Interface）和OpenMP（Open Multi-Processing）两种重要的并行计算技术，并为您提供学习和应用的指南。无论您是从零开始学习并行计算，还是希望进一步提升您的技能水平，本指南将为您提供全面的学习和应用指南。本指南为您提供了MPI和OpenMP的全面学习和应用指南，帮助您进入并行计算的精彩世界。MPI和OpenMP
高性能计算涉及许多方面的技术和概念，包括并行编程模型（如MPI、OpenMP和CUDA）、高性能文件系统（如Lustre和GPFS）、集群管理工具（如Slurm和PBS）以及性能分析和调优工具。虽然高性能计算已经取得了许多重要的成就和突破，但随着科学、工程和商业领域对计算能力需求的不断增加，高性能计算的发展依然具有巨大的潜力和前景。并行计算、分布式计算和优化算法是实现高性能计算的关键技术。硬件和技
PMPI (Profiling MPI) 是MPI标准中定义的接口，允许开发者通过拦截MPI调用进行性能测量和调试。
这种方法可以高效地计算分布在多个GPU上的大型向量的模，适用于大规模科学计算和机器学习应用。：向量被均匀分布在多个GPU上，每个GPU处理一部分数据。
Reef3D 是一款开源的 CFD (计算流体动力学) 软件套件，专门用于模拟自由表面流动和波浪与结构的相互作用。它由挪威科技大学(NTNU)的海洋工程系开发，主要面向海洋工程、海岸工程和近海结构物设计等领域的研究和应用。
你想想，作为一个初学者，你每敲一个代码案例，就遇到这样那样的问题，出了问题还得花费很长的时间和精力去解决，搞来搞去，你还有多大的热情和动力继续学下去呢？欲哭无泪.......所谓”万事开头难“，其实很多东西一旦入了门，后面就很顺了，即使后期没有别人的帮助和指导，很多东西自己也大多都可以搞得定，但恰恰很多人的学习计划就死在了”入门“前的路上。细想一下，其实无论是要自学高性能计算，还是要自学开车，无论
HDF5属性(attribute)是附加到数据集(dataset)或组(group)上的元数据，用于描述数据的特性。下面分别展示C++、Fortran和Python中如何读写HDF5属性。
2025 年 6 月 26 日，Altair 将于线上举办面向广大工程师的全球线上会议 “AI for Engineers” 。会议将深度解析 AI 在产品开发、制造和高性能计算 (HPC) 领域的实际应用，包括：AI 赋能智能制造、AI驱动的智能工程、AI 助力不同学科的仿真、AI Agent、数字孪生与结果预测、知识图谱助力制造业创新等前沿议题。无论您是想加快仿真速度、简化生产流程，还是想更快
支持大型复杂数据集高效的分块和压缩存储丰富的元数据支持（属性）跨平台兼容性多种编程语言支持通过合理使用HDF5，可以有效地组织、存储和访问大规模科学数据。
L2缓存不直接计算，而是为原子操作提供数据一致性和串行化支持。原子操作的实际计算由SM内的专用硬件完成，L2负责协调跨SM的并发访问。在全局内存原子操作中，L2缓存的作用至关重要，可显著减少显存访问延迟。
计算流体力学（CFD）的开源工程为科研、教育和工业应用提供了强大的工具。
CUDA 12.4文档4
CUDA 12.4文档2
VisIt 是一款开源的、跨平台的科学数据可视化工具，由美国劳伦斯利弗莫尔国家实验室（LLNL）开发，支持大规模并行数据处理和可视化。通过以上步骤，你可以快速开始使用 VisIt 进行科学数据可视化。如需处理超大规模数据，建议结合 HPC 环境使用并行功能。
随着算法的不断优化和创新，GPU算力将在更多未知的领域展现出强大的应用潜力，为人类解决前所未有的复杂问题，创造更多难以想象的价值。它具有较高的时钟频率和复杂的缓存层次结构，能够高效地执行单个线程的指令，对于顺序执行的任务，如操作系统的运行、通用计算中的复杂算法等，表现出色。无论是自然语言处理中的语言模型，还是计算机视觉中的图像识别和目标检测模型，亦或是强化学习中的智能体训练，GPU算力都为其提供了
本书是由Robert Robey和Yuliana Zamora合著的专业著作，不仅从基础概念讲起，逐步深入到高级主题，还涵盖了最新的并行计算技术，如多核处理器、GPU加速和分布式计算系统。通过案例分析和实际应用，本书使理论与实践相结合，详细介绍了。等行业内标准工具的使用，适合计算机科学与工程专业的学生、研究人员、开发者以及对高性能计算技术感兴趣的技术爱好者。，任职于美国洛斯阿拉莫斯国家实验室，30
PETSc架构介绍和解释PETSc软件架构PETSc核心是为学科领域内的ODE方程和PDE方程提供数值计算工具Toolkit, 同时配备有完整程序开发需要的日志、调试、优化等功能。说明备注工具运行选项、调试和性能工具、可视化工具等数学计算矩阵、向量、线性/非线性求解器、优化算法求解器等底层依赖库BLAS、LAPACK、MPI、CUDA、CL等PETSc数值计算库架构说明备注基础数学对象Mat,Ve
现今多数高性能计算系统都是通过加持GPU计算卡来实现超高性能的，也就是我们常说的GPU运算，不同于CPU，GPU一般集成了上千个核心于一体，具备普通CPU无法比拟的浮点计算性能，因此非常适用于图像处理、虚拟现实和计算机仿真等一类科学领域的应用，近几年发展火热的人工智能、机器学习等技术应用背后也是依靠GPU运算在做支撑。在更广泛的领域，如石油勘探，生物信息与生物医药，工程仿真，动漫渲染，航空航天，集
但是AIGC浪潮之下，HPC高性能计算,这一计算科学上的明珠却实实在在出圈了。现如今人工智能方向算法岗逐渐见顶、如何找到一条有前景且有钱景、且不被GPT替代的路子，相信是很多开发同学关注的重点。今天就和大家介绍一个人工智能方向就业的新路子——AI+HPC。
文章目录验证RDMA内核模块是否已加载检查主机上是否有可用的RDMA网卡测试RDMA通信验证RDMA内核模块是否已加载在centos7中，可以用以下命令查看RDMA内核模块的状态：[root@power27 docs]# /etc/init.d/openibd statusHCA driver loadedConfigured IPoIB devices:ib0Curren...
随着芯片工艺的跃升，EDA 需要越来越大的计算能力，处理高达 PB 级的海量数据。传统的算力交付模式已无法跟上快速发展的芯片设计行业，云的快速交付与强大生态提供了丰富的能力、可扩展性与灵活性，成为行业的最佳选择。
这是开玩笑的说法，但实际上也是一个趋势；当人工智能中机器学习有巨大的数据和训练任务时，比如北斗三号全球卫星导航的智能图像识别，有全球如此庞大的卫星图像资料，要处理的数据量非常巨大，单靠数据挖掘和图像处理上的优化虽然能够提高遥感系统的准确性，但很难保证卫星遥感的及时性，也就是计算的时间过长，不利于卫星的及时导航和紧急情况的立刻反馈，这就需要高性能计算机对数据进行并行快速处理，来满足卫星的及时反馈要求
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