我是 Google Colab 的新手。几天前我从字面上开始使用它。如果有人能帮我弄清楚 <strong>Google Colab</strong>

<h2 id="working-script-for-single-host">单机工作脚本</h2> 我在 .bashrc 中获取了以下 bash 脚本，并且在使用单个主

下面的问题是使用mpiio写一个4*4的buff数组。我使用 4 个内核，所以子数组应该是 2 * 2。问题是，当我设

我正在尝试使用 <code>OpenMP</code>（并行）执行一些我存储在名为 <code>tasklist_GRAD</code> 的数组中的任务。

我正在尝试将 Web 应用项目中的一段代码拼凑到我的 blazor 服务器应用程序中，但在使用 Microsoft.HPC 时遇

我是 Linux 和 HPC 的新手，所以请耐心等待。我正在尝试通过 HPC 集群上的 SLURM 安排作业来处理程序 R 代

我是 slurm（以及 HPC）的新手，我编写了一个要执行的脚本。我也很小心，因为集群是不同的机构，我不

我正在尝试使用此脚本向 HPC 提交各种 pbs 文件。但是，我在 for 循环中遇到了一个无法修复的错误。

我正在使用使用 <code>slurm 20.11.7</code> 的 HPC。 我尝试执行一个似乎使用所有可用内核的脚本，即使我没

我一直在尝试使用 CMake 在 HPC 上编译包含许多文件的大型 Fortran 代码。 CMake 正确配置并生成 Makefile。在

我需要向我们的集群提交数千个作业。每项工作需要大约六个小时才能完成。如果我使用所有可用资源

有人能告诉我 this是高性能计算还是高可用性mySQL集群？ 有一个picture的设置. 这是他们谈论的config.ini的一部分 [ndbd default] NoOfReplicas=2 # Number of replicas 是否正确理解NoOfReplicas确定我是否有HPC或HA群集？ 使用像该页面上所示的设置,您可以获得HPC和HA的一些元素. 如果其中一个NDBD服务

我们的目标是在集群上实现分布式系统,该集群将使用大量存储I / O执行资源消耗的基于图像的计算,具有以下特征： >有一个专用的管理器计算机节点和多达100个计算节点.群集必须易于扩展. >它围绕工作任务概念构建.一份工作可能有一到100,000个任务. >由用户在管理器节点上启动的作业将导致在计算节点上创建任务. >任务即时创建其他任务. >某些任务可能会运行几分钟,而其他任务可能需要几个小时.

我有一个在不同节点之间有共享磁盘的集群. 如何配置COMP superscalar以考虑此共享磁盘以避免文件传输？ 您必须在resources.xml中定义它 您必须使用< Disk>在xml文件的根目录中定义共享磁盘.标签.在那里,您必须使用Mountpoint属性指定在主服务器中安装此磁盘的路径.您必须在不同资源的描述中执行相同的操作. 您可以在this manual中看到一个示例

使用Go语言和GPU运算能力进行科学计算   一个高度可靠的CUDA HPC的新方法 Scientific GPU Computing with Google's Go Language A Novel Approach to Highly Reliable CUDA HPC 原文地址点击访问

在交互模式下运行简单程序时,使用gdb来定位分段错误非常简单.但是请考虑我们有一个多线程程序 – 由pthread编写 – 提交给集群节点(通过qsub命令).所以我们没有互动操作. 我们如何定位分段错误？我正在寻找一般方法,程序或测试工具.我不能提供一个可重现的例子,因为程序非常大并且在某些未知情况下会在群集上崩溃. 我需要在如此困难的情况下找到问题,因为程序在具有任意数量线程的本地机器上正确运

我正在探索统一并行C的一些方面作为替代 到HPC中的标准并行方法(如MPI,OpenMP或Hydrid方法). 我的问题是： 有没有人在大规模应用(〜> 10.000内核)上有UPC性能的经验？我主要关心共享内存的访问速度.显然这取决于 在底层硬件,网络连接,操作系统,编译器等.但是我 我通常对UPC的任何一种“真实世界”的问题解决感兴趣. 此外,你对UPC的一般印象是什么？你认为它有潜力吗？ 对