ESProc高性能计算引擎介绍
英飞凌tricore用户手册 第24章 捕捉比较单元CCU6
捕获/比较单元 6（CCU6）
表24-1
CCU6 模块寄存器 (接上表)
寄存器缩略名 寄存器完整名 地址偏 访问类型 复位值
移量 读写
IS
中断状
A0H U, SV U,SV 0000 0000H
态寄存
器
ISS
中 断 状 态 A4H U, SV U, SV 0000 0000H
置位寄存
器
ISR
中断状态复 A8H U, SV U, SV 0000 0000H
CMPSTAT CMPMODIF T12MSEL TCTR0 TCTR2 TCTR4
调制控制寄 存器
MODCTR TRPCTR PSLR MCMCTR MCMOUTS MCMOUT
IS ISS ISR INP IEN
ID寄存器
ID
LI IMON KSCFG KSCSR MCFG PISEL 2 PISEL 0
用户手册 CCU6, V0.3
24-4
V1.0, 2011-12
TC1728
捕获/比较单元 6（CCU6）
注： 内核寄存器的绝对地址由寄存器相对地址（在表24-1中给出）加上内核基地址 （在表24-14中给出）得到。
表24-1
CCU6 模块寄存器
寄存器缩略名 寄存器完整名 地址偏 访问类型
移量 读写
定时器13 块功能 • 有一个输出的独立比较通道 • 16位分辨率，最大计数频率=外设时钟 • 并发更新T13寄存器 • 可以同步到T12 • 在周期匹配和比较匹配产生中断 • 支持单触发模式 • 可用外部事件控制启动 • 有计数外部事件的能力
附加的特殊功能
• 为无刷DC驱动实现块整流 • 通过霍尔传感器模型进行位置检测 • 噪声过滤器支持的位置输入信号 • 为块整流提供的自动旋转速度测量和整流控制 • 综合集成性错误处理 • 通过外部信号(CTRAP)而不需要 CPU载入的快速急停 • 多通道AC驱动的控制模式 • 可选择输出电平并使其与上电步伐相适应
oecturbo参数
oecturbo参数摘要：1.了解oecturbo参数的背景和意义2.oecturbo参数的主要功能和应用场景3.如何正确设置和调整oecturbo参数4.常见问题及解决方案5.总结与建议正文：随着科技的发展，越来越多的人开始关注高性能计算领域。
oecturbo参数作为其中一个重要的调节工具，逐渐受到业内人士的关注。
本文将从以下五个方面为大家详细介绍oecturbo参数，帮助大家更好地理解和应用这一概念。
一、了解oecturbo参数的背景和意义oecturbo参数是用于优化计算机系统性能的一个关键指标。
它的全称是“Overall Execution Context Turbo Boost”，即全局执行上下文涡轮增压。
简单来说，oecturbo参数决定了计算机在运行复杂任务时，如何合理分配各个核心的负载，从而提高整体运算效率。
二、oecturbo参数的主要功能和应用场景1.动态调整CPU核心利用率：oecturbo参数可以根据计算机运行任务的负载，自动调整各个核心的利用率，避免单一核心过度负载，从而提高整体性能。
2.智能分配功耗：oecturbo参数可以根据任务需求，动态调整CPU的功耗，实现高性能与低功耗的平衡。
3.优化系统稳定性：通过合理设置oecturbo参数，可以降低系统崩溃、死机等现象的发生概率。
三、如何正确设置和调整oecturbo参数1.了解硬件配置：根据计算机的CPU型号和性能需求，选择合适的oecturbo参数设置。
2.参考官方指南：查阅相关硬件的官方文档，了解oecturbo参数的详细信息和推荐设置。
3.调整参数值：根据实际需求，合理调整oecturbo参数。
一般情况下，参数值越高，性能提升越明显，但功耗也会相应增加。
四、常见问题及解决方案1.问题：oecturbo参数设置不当，导致系统不稳定。
解决方案：查阅硬件文档，了解合适参数范围，适当降低oecturbo值。
2.问题：oecturbo参数过高，功耗过大。
超算中心算力指标
超算中心算力指标
超算中心的算力指标通常包括以下几个方面：
1. 浮点运算速度（Floating-point Operations Per Second，FLOPS）：衡量超级计算机每秒钟可以进行的浮点运算数量。
这是最常见的算力指标之一，通常以亿次浮点运算（GFLOPS）、万亿次浮点运算（TFLOPS）或千万亿次浮点运算（PFLOPS）为单位。
2. 核心数量：指超级计算机中的处理器核心数量。
更多的核心通常意味着更高的并行处理能力。
3. 内存容量：超级计算机的内存大小，用于存储和处理数据。
较大的内存容量可以支持处理更大规模和更复杂的计算任务。
4. 数据传输带宽：表示超级计算机内部各个组件之间的数据传输速度，包括处理器与内存之间、节点与节点之间等。
5. 能源效率：衡量超级计算机的能耗和性能之间的关系，即每消耗一定能量可以实现的计算能力。
6. 应用性能：根据特定的应用领域和科学问题，评估超级计算机在实际任务中的计算效率和性能表现。
这些指标可以帮助评估超算中心的计算能力和性能，不同的超算中心可能会根据其特定的设计和用途，重点关注其中的某些指标。
此外，随着技术的不断发展，新的指标和评估方法也可能不断涌现。
3Dmmo(C3C引擎)介绍
Reegoo引擎（C3C引擎）介绍Reegoo引擎是reegoo团队专门为满足大型网络游戏开发设计的高性能3D游戏引擎，我们称之为C3C（Casual 3D Client Engine）引擎。
该引擎是我们在一套成功运行了近十年的商业引擎的基础上，融合了最新的游戏开发理念和最新的渲染技术历时两年重新设计开发的，拥有完全的知识产权，成熟而且稳定。
引擎包含一整套游戏制作所必需的模块，包括渲染、物理、网络、任务、AI、声音、图形界面、服务器架构和提供给设计人员使用的游戏编辑器等。
在引擎设计期间，reegoo团队研究并参考了WOW引擎（魔兽世界）、虚幻3引擎（荣誉勋章系列）、Cry Engine引擎（孤岛危机）、Frostbite Engine 引擎（战地1943）、Infinity Ward引擎（使命召唤系列）、Source引擎（半条命2）等引擎的设计经验，并均衡考虑了引擎各方面数据的平衡性，具有非常优秀的性能和鲜明的特点。
同其它的国内外引擎相比，该引擎主要在以下五个方面表现出众：（1）渲染模块（2）完善的游戏编辑器（3）服务器部署架构（4）高性能和低客户配置的自动均衡调节（5）针对中华古典风格建筑和武侠动作设计进行的优化。
1渲染模块渲染模块是引擎的核心，Reegoo C3C的渲染模块可以使用当前主流显卡的硬件特性，尤其是整合了NVIDIA的PhysX物理技术，全面支持DX9、DX10、DX11，采用最先进的渲染技术，能够表现非常逼真的游戏画面，下面具体介绍一下渲染模块的表现：1.1环境1.1.1地形地形系统（height mapping）使用高度图来快速并有效地创建游戏世界的地形。
配合地形编辑器，设计人员可以在较短时间内创建效果极佳的室外场景。
1.1.2日夜模拟游戏世界模拟真实的日夜变化，加上山丘和其他物体在地面投射出的阴影，足以营造出真实的世界氛围。
1.1.3气候模拟引擎拥有高度整合且功能完善的气候系统，可动态模拟下雨、风暴、风吹、起雾和下雪等气候现象。
高性能计算及应用
高性能计算及应用高性能计算（High Performance Computing，HPC）是指可以利用大规模并行计算机和高速网络及存储系统来解决计算、数据处理、模拟等科学与工程问题的计算机技术。
随着大数据时代的到来以及科学技术的不断发展，在国防、国家安全与经济社会等各个领域，都开始逐渐重视和依靠高性能计算技术。
一、高性能计算的基础知识1.1 高性能计算的定义高性能计算是一种可以在短时间内完成比普通工作站所能完成的计算任务的计算方式。
使用大规模并行计算机，使得计算能够以更快的速度运行。
高性能计算不仅是解决复杂问题的重要方式，也是推动科学技术和工程技术进步的重要基础。
1.2 高性能计算的发展历程高性能计算的发展历程大体上可分为三个阶段：（1）单机运算阶段：20世纪90年代，高性能计算主要是通过提高单机的运算速度和内存的容量提升整体的计算能力。
（2）集群计算阶段：21世纪初期，高性能计算开始将多个个人计算机通过网络连接起来，形成一个计算集群，这种计算方式具有较好的可扩展性，且成本相对较低。
（3）云计算阶段：随着虚拟化技术的成熟和网络带宽的提升，高性能计算可以通过云计算平台实现按需使用计算资源，同时其大规模转型也使得计算能力和可扩展性都得到了大幅提升。
1.3 高性能计算的使用范围高性能计算的使用范围非常广泛，包括但不限于以下领域：（1）航空航天与国防：包括飞行器的设计、发动机仿真测试、天气预报、气象灾害预警等。
（2）工业领域：包括工业生产流程的模拟、产品设计、生产计划的优化等。
（3）生命科学：包括生物大分子结构的计算以及功能研究，基因组测序、药物设计等。
（4）金融领域：包括金融市场预测、风险控制等。
二、高性能计算的应用案例2.1 高性能计算在航空航天与国防领域的应用高性能计算在航空航天与国防领域的应用非常广泛。
例如，美国国家航空航天局利用高性能计算技术对火星探测车和卫星的发射进行计算，以保证飞行器在离开地球后的正常工作；美国国防部则利用高性能计算技术进行机器人的研发、高技术武器的测试等。
西门子 NXGPro+ 控制系统手册_操作手册说明书
3.4
单元通讯的协议 ............................................................................................................ 36
3.5
NXGpro+ 高级安全 .......................................................................................................37
3.2
功率拓扑 ......................................................................................................................34
3.3
控制系统概述 ...............................................................................................................35
NXGPro+ 控制系统手册
NXGPro+ 控制系统手册
操作手册
AC
A5E50491925J
安全性信息
1
安全注意事项
2
控制系统简介
3
NXGPro+ 控制系统简介
4
硬件用户界面说明
5
参数配置/地址
6
运行控制系统
7
高级的操作功能
8
软件用户界面
9
运行软件
10
故障和报警检修
11
高性能计算平台选择与比较(四)
高性能计算（High Performance Computing，HPC）平台的选择与比较一直是科研院所、大学及企业面临的重要决策。
随着科技的快速发展和需求的不断增长，选择一款合适的HPC平台至关重要。
本文将就此进行讨论，包括HPC平台的定义、选择因素、比较与评估等方面。
一、HPC平台的定义与特点高性能计算平台，顾名思义，是指用于处理大规模数据和复杂计算任务的计算设备。
它不仅仅是一台性能优越的超级计算机，还包括相关的软件、网络和存储设备等配套设施。
HPC平台的特点之一是高度并行计算能力。
它可以同时处理多个任务，充分利用计算资源，实现高速运算。
此外，HPC平台还具备更大的存储容量和更高的网络带宽，以应对海量数据和高速数据传输的要求。
二、选择因素在选择HPC平台时，需考虑以下几个因素。
1.性能需求：性能是选择HPC平台的首要考虑因素。
根据实际需要选择计算速度、存储容量和网络带宽等关键指标。
如果需要进行大规模的并行计算，就需要选择具备更高计算能力和更多核心的平台。
2.适应性：HPC平台应能够适应不同的应用场景。
有些平台可能适用于科学计算，而另一些则适用于数据分析和机器学习等任务。
因此，在选择平台时，需仔细评估是否满足当前和未来的需求。
3.可扩展性：HPC平台的可扩展性是评估其长期使用价值的关键指标。
随着数据量和计算任务的不断增长，平台应能够轻松扩展，满足日益增长的需求。
因此，选择具备良好扩展性和可升级性的HPC平台非常重要。
4.可靠性与稳定性：在科研和企业中，计算任务往往非常重要且耗费大量时间和资源。
因此，选择稳定可靠的HPC平台至关重要，以保证计算任务的顺利进行。
5.成本效益：HPC平台的成本与性能之间存在着一定的平衡。
需要衡量投资与性能之间的关系，并在可接受的范围内选择性价比最高的平台。
三、HPC平台的比较与评估在比较和评估HPC平台时，应结合自身需求和实际情况，采用多种评估指标。
以下是一些常用的指标。
oecturbo参数
oecturbo参数（原创实用版）目录1.Oecturbo 参数简介2.Oecturbo 参数的作用3.Oecturbo 参数的设置方法4.Oecturbo 参数的应用实例5.Oecturbo 参数的发展前景正文1.Oecturbo 参数简介Oecturbo 参数是一种用于优化计算机程序性能的参数，尤其在高性能计算和机器学习领域中具有重要意义。
它的全称是“OpenCL Extended Training Space”，意为开放计算语言扩展训练空间。
通过调整 Oecturbo 参数，可以有效提高程序的执行效率，从而缩短计算时间，提高计算性能。
2.Oecturbo 参数的作用Oecturbo 参数的主要作用有以下几点：（1）优化内存管理：Oecturbo 参数可以调整程序的内存分配策略，从而提高内存的利用率，降低内存访问延迟，提升程序性能。
（2）优化数据传输：Oecturbo 参数可以设置数据传输的格式和协议，降低数据传输的损耗，提高数据传输的效率。
（3）优化计算性能：Oecturbo 参数可以调整计算任务的分配策略，使得计算任务在各个计算设备上均衡分配，提高计算性能。
3.Oecturbo 参数的设置方法Oecturbo 参数的设置方法较为简单，可以通过以下几个步骤完成：（1）打开 OpenCL 配置文件：在计算机的 OpenCL 配置文件夹中找到配置文件，用文本编辑器打开。
（2）查找 Oecturbo 参数：在配置文件中找到 Oecturbo 参数，通常以“Oecturbo”为前缀，如“Oecturbo.MemoryAllocation”、“Oecturbo.DataTransfer”等。
（3）修改参数值：根据实际需求，修改 Oecturbo 参数的值。
例如，可以将“Oecturbo.MemoryAllocation=1”修改为“Oecturbo.MemoryAllocation=2”，表示将内存分配策略调整为更加激进的策略。
ESProc高性能计算引擎介绍
A
B
1 =file(“user.dat”).cursor@b()
2 for A1;id
…
3
…
C /按用户id排序的源文件 /从游标中循环读入数据，每次读出一组id相同 /处理计算该组数据
连接解决
连接计算是结构化数据的 最大难点
区分JOIN
有序归并
外键序号化
外键指针化
连接解决 区分JOIN！
4
from (select 交易日,
5
case when 收盘价>lag(收盘价) over(order by 交易日)
6
then 0 else 1 end 涨跌标志
7
from 股价表) )
8
group by 不涨日数)
SQL
思考：按照自然思维怎么做？
A 1 =股价表.sort(交易日) 2 =0 3 =A1.max(A2=if(收盘价>收盘价[-1],A2+1,0))
金额在前10名的订单 每个地区金额在前10名的订单
遍历技术 有序游标
针对已有序的数据可一次遍历实现大结果集分组运算，减少外存交换
A 1 =file(“data.txt”).cursor@t() 2 =A1.groupx@o(uid;count(1),max(login))
复杂处理需要读出到程序内存中再处理
结果自然对齐有序
北京
1
海淀
1,1
朝阳
1,2
…
上海
2
浦东
2,1
…
…
存储格式 主子合一
多层复式表
层次式有序集合 每层均可以有数据结构 同维表与主子表统一 消除对齐式连接
如何构建高性能计算集群
如何构建高性能计算集群构建高性能计算集群（HPC）是为了满足大规模科学计算、模拟和分析等计算需求的目标。
在构建高性能计算集群时，需要考虑硬件和软件两个方面的因素。
本文将从这两个方面介绍如何构建高性能计算集群。
硬件方面的因素：1.处理器选择：选择适合高性能计算的处理器，如基于x86架构的多核处理器或者图形处理器（GPU），因为它们具有较强的计算能力和并行处理能力。
2.内存和存储：为了充分发挥计算能力，需要具备足够的内存和存储能力。
选择高速的内存和存储设备，如DDR4内存和SSD硬盘来提高数据访问速度。
3. 网络架构：选择高性能的网络设备和拓扑结构，如以太网和InfiniBand等。
通过使用高速网络连接节点之间的通信，可以减小节点之间的延迟，提高集群的整体性能。
4.散热和供电：高性能计算集群需要大量的能量供应和散热设备来保证运行的稳定性。
选择高效的散热设备和稳定的电源来提高集群的稳定性和持续运行能力。
软件方面的因素：1. 操作系统选择：选择适合高性能计算工作负载的操作系统。
常用的操作系统包括Linux发行版，如CentOS、Ubuntu等。
这些操作系统具有较好的稳定性和易于管理的特点。
2. 集群管理软件：选择适用于高性能计算集群的管理软件，如Slurm、OpenPBS等。
这些管理软件可以帮助统一管理集群，调度任务，分配资源等，提高集群的运行效率。
3. 并行编程模型和库：选择适合高性能计算的并行编程模型和库，如MPI、OpenMP等。
这些编程模型和库可以帮助开发者更好地利用集群的并行计算能力，实现高效的并行计算。
4. 容器技术：使用容器技术，如Docker或Singularity等，可以方便地构建、部署和管理计算环境。
容器可以提高应用程序的可移植性和灵活性，降低集群维护的复杂性。
此外，为了构建高性能计算集群，还需要考虑以下几个方面的问题：1.网络拓扑结构的设计：选择适合集群规模和工作负载的网络拓扑结构，如树状结构、环形结构、胖树结构等。
数据计算中间件介绍
数据源
DB/DW
FileSystem
HDFS 其他数据源
BI系统数据引擎
BI前端
组合分析
透视分析
大屏展示
查询转发
计算层
多维 服务器
CUBE
数据引擎优点
• OLAP引擎负载过高 • CUBE建设过于复杂 • 冷热数据混合查询 • 数据计算智能分布
读入表数据
关联，建立外键引用 用外键引用记录的字段过滤
有序计算
在集合化和离散性配合下，可轻松完成有序计算
A 1 =db.query("select * from S order by prod,month")
读入表数据
2 =A1.select(if(prod==prod[-1],sales/sales[-1])>1.1) 销量比上月多10%记录
为什么需要DCM
提升扩展性
提升移植性
提升计算性能
降低耦合性
降低维护难度
降低实现复杂度
为什么需要DCM
提升开发效率
算法实现效率 -> 编码
• 明明知道算法逻辑，为啥用SQL咋就这么难？ • SQL是命令式编程，中间结果不可复用
程序维护效率 -> 运维
• 存储过程是用来做高性能数据处理，不是用来做数据查询 • 别让复杂查询，变的不可维护
6
then 0 else 1 end 涨跌标志
7
from 股价表) )
8
group by 不涨日数)
A
1 =股价表.sort(交易日) 2 =0
=A1.max(A2=if(收盘价 3 >收盘价[-1],A2+1,0))
高性能计算平台(HPC)简介 - 通用
高性能计算平台（HPC）简介SHPC概念简介HPC技术架构HPC应用分析123HPC案例实践4HPC面临挑战5普通计算—传统列车高性能计算—高铁列车 高性能计算好比“高铁列车”，除了车头，每节车厢都有动力，所以算得快。
普通计算好比“传统列车”，只有车头有动力，所以算得慢。
高性能计算(High Performance Computing)，通过软件和网络将多台独立的计算机组建成为一个统一系统，通过将一个大规模计算任务进行分割并分发至内部各个计算节点上来实现对中大规模计算任务的支持。
目标：提高大规模应用问题的求解速度，包括但不限于工程仿真、材料科学、生命医药等领域。
l 计算性能强大l 具有海量级存储空间l 高速数据通讯l 完整的软件基础平台软件部分：集群管理软件、作业调度软件、并行存储软件，并行环境，操作系统，行业应用软件硬件部分：服务器、网络、存储数据中心服务部分：专业售后服务，专业应用调优、开发服务，专业设计咨询服务生命科学气象预报数值计算石油勘探生物物理汽车设计药物设计航空航天国防军事云计算中心/省市计算中心异构集群芯片设计基因信息影视渲染船舶制造高性能计算机是一个国家综合实力的体现HPC行业应用HPC超级计算快速发展我国超级计算系统研制过去十年，我国在顶尖超算系统研制处于国际领先行列我国超级计算系统部署情况2023.062022.11过去十年，我国超算系统部署数量处于国际领先行列我国应用情况（以入围ACM Gordon Bell Prize为例）2014地震模拟2016大气动力框架相场模拟海浪模拟地震模拟气候模拟20172018图计算框架量子模拟人造太阳第一性原理过去十年，依托我国顶尖超算系统，大规模并行应用设计和研制方面取得显著进步2021获得国际超算最高奖ACM Gordon Bell奖CPU计算节点硬件平台软件平台应用场景GPU计算节点整机柜产品并行文件存储高性能计算管理平台基础设施管理平台高性能计算行业应用大内存服务器通用服务器气象海洋生命科学物理化学材料科学工业仿真高能物理石油勘探动漫渲染天文遥感基础设施数据中心高密服务器HGX机型PCIe机型整机柜服务器高速网络InfiniBand网络RoCE网络全闪存储混闪存储集群管理集群调度作业提交精细计费应用特征分析平台系统环境微模块数据中心（MDC）液冷MDC 风液式解决方案操作系统编译器并行环境数学库HPC全栈方案架构HPC集群软硬件层次架构SAAS 并行环境PAAS 节点X86机架异构节点X86刀片Gauss Fluent Vasp Wien2k 基础设施供电系统(UPS&PDU)机房机柜系统(水冷/风冷)空调系统(精密空调)……Material studio Matlab 异构开发并行开发集群管理平台网络IB/OPA 千/万兆以太网络KVM IPMIIAAS 存储存储服务器IB/FC 存储阵列集群软件操作系统Linux（RedHat，CentOS…）Windows Server 编译环境环境工具并行文件系统调试工具应用软件应用开发……并行化应用模式应用结点间通讯系统与控制内部互连计算单元处理器，物理层设计，硬件管理Linux, Windows 操作系统与配置管理 操作系统中间件通讯函数库 (MPI, DVSM, PVM, etc) 集群控制与管理编译器，函数库，性能分析与调试工具开发工具作业管理批作业序列与调度，集群监控，系统扩展工具用户, ISV’s 软件工具 HPC 增值供应商 平台与网络供应商供电系统，制冷系统，机房环境基础架构机房方HPC集群硬件拓扑图通用计算——双路计算机架（高密度）、刀片通用计算——胖节点异构节点虚拟工作站区满足所有应用的可视化需求管理登陆机架高速计算网络并行存储区：满足所有应用的共享存储需求KVM、机柜、供电等附属设施CPU Memory I/O Channel ...CPU Memory I/O Channel CPU Memory I/O Channel CPUMemoryI/O Channel CPU Memory I/O Channel 网 络集群（Cluster）：将多台计算机组织起来，通过网络连接在一起，进行协同工作，来模拟一台功能更强大的计算机，叫做集群。
高性能计算与超级计算技术的区别与联系
高性能计算与超级计算技术的区别与联系高性能计算（High Performance Computing，HPC）和超级计算（Supercomputing）是两个相关但独立的概念，它们在计算领域发挥着重要的作用。
尽管二者在实践中有时会有所交集，但它们在目标、规模、应用和系统设计等方面存在一些明显的区别。
首先，高性能计算旨在为科学和工程等领域提供高效、可扩展和稳定的计算资源。
它强调的是对大规模计算任务的高效进行处理，以获得更快的计算速度和更高的吞吐量。
高性能计算系统通常采用并行计算和分布式计算等技术，利用多个计算节点和处理器来共同完成任务。
这些系统通常被用于模拟、数据分析、数值计算和数据挖掘等领域，应用场景涵盖气象学、生物学、物理学等多个科学领域。
超级计算则着眼于解决科学、工程和行业中的复杂问题，包括大规模的仿真、模拟和预测等任务。
超级计算系统的规模通常更大，主要用于处理需要巨大计算能力的任务。
与高性能计算相比，超级计算系统更加注重计算速度和计算能力的快速提升。
它通常采用更先进的处理器架构、高速互联网络和大规模存储系统等技术，以实现更高的峰值性能和更大的可扩展性。
超级计算广泛应用于天气预报、大气环流、核能研究、油气勘探和模拟等领域。
尽管高性能计算和超级计算在目标和规模上存在差异，但它们之间也存在一些联系。
首先，高性能计算是超级计算的基础。
高性能计算技术为超级计算提供硬件和软件基础设施，提供了高效率和高性能的计算环境。
高性能计算技术的发展也为超级计算系统提供了更强大和更高效的处理能力。
其次，高性能计算和超级计算都依赖于并行计算和分布式计算等技术。
这些技术能够将计算任务分解成多个子任务，并同时在多个处理器或计算节点上执行，以提高整体计算效率。
高性能计算和超级计算都需要优化并行算法和任务调度策略，以实现计算资源的充分利用。
此外，高性能计算和超级计算都在推动科学和工程领域的前沿研究。
它们为科学家和工程师提供了强大的计算能力，使得他们能够处理更复杂和更庞大的问题，加快研究进展和创新。
计算推演引擎
计算推演引擎
计算推演引擎是一种用于处理和解决复杂问题的工具。
它采用数学和逻辑推理方法，将现实生活中的问题转化为数学模型，然后通过计算机技术进行计算和推演，最终得出解决方案。
计算推演引擎的核心是数学模型和算法设计。
数学模型是对现实世界的抽象和简化，通过它可以将实际问题转化为数学问题，从而便于分析和解决。
算法设计则是针对数学模型设计出的计算方法，用于高效地求解数学问题。
计算推演引擎的应用范围非常广泛，可以应用于各种领域，如金融、医疗、交通、能源等。
例如，在金融领域，计算推演引擎可以用于风险评估、投资组合优化等方面；在医疗领域，它可以用于疾病预测、治疗方案优化等方面；在交通领域，它可以用于交通流量管理、城市规划等方面。
要设计一个高效、准确的计算推演引擎，需要具备深厚的数学功底、计算机技术以及相关领域的知识。
同时，还需要进行大量的实验和验证，以确保引擎的准确性和可靠性。
总之，计算推演引擎是一种重要的工具，它可以为人类解决各种复杂问题提供强有力的支持。
随着计算机技术和数学理论的不断发展，计算推演引擎的应用前景将更加广阔。
相信在不远的未来，计算推演引擎将成为人类社会发展的重要推动力之一。
了解超级计算技术的基本构建模块
了解超级计算技术的基本构建模块超级计算技术是现代计算机领域的重要发展方向之一，它利用高性能计算平台来进行大规模、复杂问题的计算和模拟。
超级计算技术的基本构建模块是超级计算机系统，它由硬件架构、系统软件和应用软件三个主要方面组成。
首先，超级计算机系统的硬件架构是超级计算技术的基本组成部分。
超级计算机系统的核心是处理器和存储器。
处理器是超级计算机系统的计算引擎，通常采用高性能的多核心处理器，可以同时执行多个计算任务。
存储器用于存储和访问大量的数据，包括高速缓存、内存和外部存储器。
此外，超级计算机系统还包括高速互联网络，用于连接处理器和存储器，实现高速数据传输和通信。
其次，超级计算机系统的系统软件是支撑超级计算技术运行的关键。
操作系统是超级计算机系统的核心软件，负责管理和调度计算资源、处理任务提交和分配、实现并行计算和通信等功能。
此外，系统软件还包括编译器、调试器和性能分析工具等工具，用于帮助开发人员编写和优化高性能计算程序。
最后，超级计算机系统的应用软件是超级计算技术的核心应用。
超级计算技术在科学研究、工程仿真、天气预报、基因组学等领域具有广泛的应用。
应用软件需要根据具体的应用需求进行开发和优化，以实现高并行计算和高性能计算能力。
常见的超级计算应用软件包括分子模拟软件、天气模拟软件、地震模拟软件等。
总体而言，超级计算技术的基本构建模块包括硬件架构、系统软件和应用软件三个方面。
硬件架构由处理器、存储器和互联网络组成，提供高性能计算和高速的数据传输能力。
系统软件包括操作系统和辅助工具，用于管理和调度计算资源，并帮助开发人员编写和优化高性能计算程序。
应用软件根据具体需求进行开发和优化，实现超级计算技术在科研和工程领域的广泛应用。
超级计算技术的发展对于推动科学研究和工程技术的进步具有重要意义。
通过提供强大的计算和模拟能力，超级计算技术能够加速科学发现的进程，解决复杂问题和挑战。
随着硬件技术和软件算法的不断发展，相信超级计算技术将在更多领域发挥重要作用，为人类的进步和发展做出更大的贡献。
C++中的高性能计算和GPU加速应用
C++中的高性能计算和GPU加速应用在当今科技发展迅猛的时代，高性能计算和GPU加速应用在各行各业中发挥着越来越重要的作用。
特别是在科学研究、工程计算和人工智能等领域，高性能计算和GPU加速应用已经成为不可或缺的工具。
本文将就C++中的高性能计算和GPU加速应用进行深入探讨，探索其原理、应用和未来发展方向。
一、高性能计算和GPU加速概述高性能计算（High Performance Computing, HPC）指的是利用超级计算机、并行计算器或网络进行计算的方式。
它主要是为了解决大规模、高复杂度的科学、工程和商业问题。
而GPU加速是指利用图形处理器（GPU）进行并行计算，以加速运算速度。
在过去，高性能计算主要依赖于CPU进行计算，而CPU在逐步提升性能的同时，也遇到了瓶颈。
由于CPU的架构和设计，它在进行大规模并行计算时性能并不尽如人意。
而GPU具有数百个核心，能够并行处理大规模数据，尤其擅长于处理图像和视频数据。
因此，人们开始意识到利用GPU进行计算，可以大幅提升计算速度，从而拓展了高性能计算的应用范围。
特别是在人工智能和深度学习领域，GPU加速已成为必备技术。
二、C++在高性能计算和GPU加速中的应用C++作为一种高性能的编程语言，具有丰富的库和功能，被广泛应用于高性能计算和GPU加速领域。
在高性能计算方面，C++的优势主要体现在其性能和并行计算能力。
C++具有高效的内存管理机制和优秀的编译器优化，能够很好地发挥CPU的性能。
同时，C++支持多线程并行计算，能够充分利用多核CPU进行并行计算，提升计算速度。
在GPU加速方面，C++也表现出色。
C++具有丰富的库和框架，能够很好地支持GPU加速的开发。
特别是在CUDA（Compute Unified Device Architecture）平台上，C++能够与GPU进行高效的交互，实现并行计算。
通过CUDA编程，开发者可以借助GPU的强大计算能力，加速各种计算密集型任务，如矩阵运算、图像处理等。
expec 7000 技术指标
expec 7000 技术指标expec 7000 技术指标：为你解读高性能计算平台随着科技的不断进步，计算机在各种领域扮演着越来越重要的角色。
而构建高性能计算平台成为了许多科研机构和企业的追求。
expec 7000 技术指标是一套用于评估和指导高性能计算平台的指标体系，本文将为你解读这一技术指标，帮助你更好地了解和应用。
expec 7000 技术指标是基于经验和实践总结而来的，它涵盖了计算性能、存储性能、网络性能、可靠性和可扩展性等多个方面。
在构建高性能计算平台时，我们需要考虑这些指标，以确保系统的性能和稳定性。
计算性能是衡量高性能计算平台的重要指标之一。
这包括计算节点的处理能力、并行计算能力等。
expec 7000 技术指标要求计算节点具备高性能的处理器和内存，并且能够支持并行计算。
这样才能确保计算任务能够高效地完成。
存储性能也是构建高性能计算平台时需要考虑的重要因素。
expec 7000 技术指标要求存储系统具有高速的读写能力和大容量的存储空间。
这样才能满足科研机构和企业处理海量数据的需求。
网络性能是高性能计算平台不可或缺的一部分。
expec 7000 技术指标要求网络传输速度快、延迟低，并且能够支持大规模并行计算。
只有在网络性能优秀的情况下，才能保证计算节点之间的数据传输和通信的高效率。
可靠性是构建高性能计算平台的重要保障。
expec 7000 技术指标要求系统具备高可靠性，能够长时间稳定运行而不出现故障。
这包括硬件的可靠性和软件的稳定性。
只有在可靠的基础上，才能保证计算任务的顺利进行。
可扩展性是构建高性能计算平台时需要考虑的重要因素之一。
expec 7000 技术指标要求系统具备良好的可扩展性，能够根据需求灵活地扩展计算节点和存储空间。
这样可以确保系统能够适应不断增长的计算需求。
总结一下，expec 7000 技术指标是一套用于评估和指导高性能计算平台的指标体系。
它从计算性能、存储性能、网络性能、可靠性和可扩展性等多个方面综合考虑，帮助科研机构和企业构建高性能计算平台。
uhpc标准
uhpc标准超级计算机（Unified High Performance Computing，UHPC）是指计算能力远远超过普通计算机的一类高性能计算机。
它的出现及应用对科学、工程和商业的发展产生了巨大的影响和推动作用。
为了规范超级计算机的设计和使用，国际上制定了一系列的UHPC标准。
本文将对UHPC标准进行详细介绍。
UHPC标准主要包括硬件和软件两个方面，旨在规范超级计算机的组成、性能要求、互操作性以及应用开发和运行等方面。
在硬件方面，UHPC标准规定了超级计算机的基本硬件设备，如处理器、内存、存储器、网络等，并提出了性能和可扩展性的要求。
硬件设备必须能够支持高速计算、大规模并行计算和海量数据处理等任务，同时具备高效、可靠和节能的特性。
在软件方面，UHPC标准主要包括操作系统、编程模型和通信库等。
操作系统必须具备高并发、高可用、高容错和高安全性的特点，能够支持大规模集群和并行计算的需求。
编程模型是超级计算机的核心软件环境，它定义了程序员使用的抽象层次和编程接口，使其能够充分发挥超级计算机的计算能力。
通信库则是实现计算节点之间高效通信的软件组件，它必须具备低延迟、高带宽和高可靠性的特性。
除了硬件和软件规范，UHPC标准还涉及到系统管理、安全性、故障恢复和性能优化等方面。
系统管理包括资源管理、任务调度和监控等，它能够提高超级计算机的利用率和性能。
安全性则是保护超级计算机不受恶意攻击和数据泄露的重要措施，它包括身份认证、访问控制和数据加密等。
故障恢复是指在系统发生故障时，能够自动切换到备用节点或备用设备上，保证计算任务的连续性和可靠性。
性能优化是对超级计算机进行性能调优和优化，提高其计算速度和效率。
UHPC标准的制定和遵守对于超级计算机的设计、制造和使用具有重要意义。
首先，标准化可以确保超级计算机的互操作性，即不同厂商生产的超级计算机可以互相兼容和通信。
其次，标准化可以提高超级计算机的稳定性和安全性，减少系统故障和安全漏洞的发生。
isce2 使用手册
isce2 使用手册摘要：1.isce2 简介2.isce2 的功能与特点3.安装与配置isce24.使用isce2 进行科学计算5.isce2 的应用案例6.isce2 的发展前景与展望正文：【1.isce2 简介】isce2，全称“科学计算引擎”，是一款我国自主研发的高性能科学计算软件。
它旨在为科研工作者和工程师提供高效的数值计算、数据处理和可视化工具，以满足其在工程仿真、科学研究、数据分析等领域的需求。
isce2 具有易用、高效、跨平台等优点，适用于各种规模的计算任务。
【2.isce2 的功能与特点】isce2 具备丰富的功能，包括数值计算、线性代数、非线性方程求解、优化方法、数据处理等。
其特点如下：1) 高性能：isce2 基于我国自主研发的高性能计算技术，能够充分利用多核处理器的计算能力，实现高效的科学计算。
2) 易用性：isce2 提供了简洁直观的接口，用户无需深入了解底层算法，即可轻松进行科学计算。
3) 跨平台：isce2 支持多种操作系统，如Windows、Linux 和macOS等，可适应不同用户的需求。
4) 可扩展性：isce2 具有良好的模块化设计，用户可以根据需求进行自由定制和扩展。
【3.安装与配置isce2】安装isce2 的步骤如下：1) 访问isce2 官网，下载适合您操作系统的安装包。
2) 双击安装包，按照提示进行安装。
3) 安装完成后，配置环境变量，使isce2 能够在命令行中使用。
4) 打开isce2 命令行界面，通过help 命令查看可用功能和参数。
【4.使用isce2 进行科学计算】以下以一个简单的例子说明如何使用isce2 进行科学计算：假设需要计算一个一元二次方程的根，可以使用isce2 的如下命令：```isce2 solve -l -a 1 -b 2 -c 3 -x 0```其中，-l 表示线性方程求解，-a、-b 和-c 分别表示方程的系数，-x 表示未知数的初始值。
HPC1100工作原理
HPC1100工作原理
HPC1100是一种高性能计算机，其工作原理如下：
1. 构架和组件：HPC1100采用多核处理器和大容量内存，以
支持高并发计算任务。
它通常由多个处理节点（compute node）组成，每个节点都有自己的处理器和内存，并通过高速网络（如InfiniBand）相互连接。
2. 任务调度：HPC1100使用任务调度器来管理和分配计算任务。
用户可以将他们的计算任务提交给调度器，调度器将任务分配给不同的节点进行计算。
调度器根据任务的优先级、可用资源和负载平衡等因素来决定任务的调度顺序。
3. 并行计算：HPC1100利用并行计算来提高计算性能。
它可
以将一个大型任务分解成多个子任务，在不同的节点上并行计算，从而加快计算速度。
每个子任务可以并行执行，而节点之间可以通过高速网络进行数据交换和通信。
4. 数据存取：HPC1100使用高速存储系统来存储输入数据和
计算结果。
节点之间可以通过共享存储访问数据，以便进行数据交换和共享。
5. 数据并行性：HPC1100支持数据并行性，即将相同的操作
同时应用于不同的数据集。
这种并行性可以通过在多个节点上复制并同时处理不同的数据集来实现，从而提高计算效率。
总的来说，HPC1100利用多核处理器、大容量内存和高速网
络等技术，通过任务调度、并行计算和数据并行性等方法，实现高性能计算。
它可以同时处理多个计算任务，提供快速的计算速度和大规模数据处理能力。
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集算器 — 技术特征
面向过程计算
无缝应用集成
多样性数据源接口
单机优化技术
直接文件计算
多线程并行 自由数据分布和任务分配
无中心集群结构
集算器 — 敏捷语法体系
某支股票最长连续涨了多少交易日
1 select max(连续日数) 2 from (select count(*) 连续日数 3 4 5 6 7 8
不立即计算，最终一次性遍历和计算
A B
1 =file(“data.txt”).cursor@t() 2 =A1.select(product==“1”) 3 =A2.derive(quantity*price:amount) 4 =A3.sum(amount)
/创建游标 /过滤 /计算列 /实际计算
遍历技术 遍历复用
外存计算优化方向是减少访问量 可复用的遍历减少外存访问量
A 1 =file(“data.txt”).cursor() 2 =channel().groups(;count(1)) 3 >A1.push(A2) 4 =A1.sortx(key) 5 =A2.result().#1 6 =A4.skip((A5-1)\2).fetch@x(2-A5%2).avg(key) 配置同步计算 绑定 排序，遍历过程中处理绑定计算 取出绑定计算的结果，即总记录数 取出中位数记录并计算中位数
集算器 — 开发环境
执行、调试执行、单步执行 设置断点
网格结果所 见即所得， 易于调试； 方便引用中 间结果
语法简单，符合自然思维，比其他高级开发语言更简单 系统信息输出，异常随时查看
集算器 — 应用结构
应用程序
数据计算层
集算器JDBC 集算器脚本（DFX）
集算器IDE
数据存储层
（RDB、NoSQL、TXT、CSV、JSON、Hadoop）
单机与集群一致 网络存储系统+自动任务分配 透明化提高代码兼容性，降低开发难度
透明化难以获得最优性能
高性能计算方案因场景而异，可能是矛盾的
透明化只能选择最保险的方法，一般是性能较差的那个 透明化框架对资源消耗严重
透明化
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现状分析Biblioteka 轻量级大数据计算引擎高性能计算技术 应用案例
目录
Contents
集算器
创新大数据计算引擎
高性能计算专家（HPC）
ESProc高性能计算引擎介绍
高性能计算理念
软件改变不了硬件的计算性能
但软件可以设计一些高效（低复杂度）算法，降低计算规模，从而提升计算性能
这类方案通常需要定制化，因地制宜，看菜吃饭 集算器使用了诸多高效算法：
✓ 分组计算 ✓ 关联计算 ✓ 查找定位 ✓ 遍历技术 ✓ 游标与管道 ✓ 并行计算 ✓ ……
SPL读数据库计算
3.8 3.9 103 647
SPL读文件计算
93 102
SPL读数据库计算
268 2037
272 39
111 15
848 155
566 >1小时
>1小时 2573
>1小时 >1小时
377 56
178 15
>1小时 2493
2106 >1小时
【注】SPL是润乾集算器采用的程序设计语言；SQL是关系数据库采用的程序设计语言
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现状分析
轻量级大数据计算引擎
高性能计算技术 应用案例
目录
Contents
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高性能计算技术
遍历技术
连接解决
存储格式
使用索引
分段并行
集群方案
遍历技术
遍历是大数据计算的基础
延迟游标
有序游标
聚合理解
遍历复用
遍历技术 延迟游标
游标概念
流式读入数据，每次仅计算一小部分
延迟计算
在游标上定义运算，返回结果仍然是游标，可再定义运算
一次遍历可返回多个分组结果
遍历技术 聚合理解
从一个集合计算出一个单值或另一个集合都可理解为聚合 高复杂度的排序问题转换为低复杂度的遍历问题
A 1 2 3 =file(“data.txt”).cursor@t() =A1.groups(;top(10,amount)) =A1.groups(area;top(10,amount)) 金额在前10名的订单 每个地区金额在前10名的订单
国产飞腾芯片上运行的润乾集算器可以超越Intel芯片上分布式数据库的性能
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现状分析
轻量级大数据计算引擎
高性能计算技术 应用案例
目录
Contents
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沉重的大数据计算
1 集群
单机性能不被关注， 依靠集群规模
2 内存
避开外存计算困难， 指望巨大内存
3 框架
框架体系庞大复杂， 试图包罗万象
大数据计算开发难度大
集算器性能表现
Intel X86芯片 测试用例
SPL读文件计算
连接后并集 连接后交集 多对多连接遍历 有序分组遍历 多步过程计算 大分组 大表关联分组 批量键值查询
69 100
*数据规模：100亿行；集群数量：4
测试结果（时间单位：秒）
国产飞腾芯片
数据库中SQL计算
>1小时 >1小时 >1小时 >1小时
hardware software
高效算法举例 – 分组计算
结果集小 分 组 计 算 结果集大
不能全内存 能够全内存
无需磁盘交互生成临时缓存 · 可并行
针对分组
字段有序
针对分组 字段无序
无需磁盘交互生成临时缓存 · 可并行
需要磁盘交互生成临时缓存 · 无法并行
了解了计算和数据特征，就可以选用适合的算法，从而获得高性能
A 1 2 3 =股价表.sort(交易日) =0 =A1.max(A2=if(收盘价>收盘价[1],A2+1,0))
集算脚本
SQL
语法体系更容易描述人的思路 数据模型不限制高效算法实现
思考：按照自然思维怎么做？
集算器 — 面向过程计算
完整的循环分支控制
天然分步、层次清晰、直接引用单元格名无需定义变量
大数据平台对SQL查询关注过多
性能比拼的主要阵地 优化SQL性能几乎无助于降低开发难度
大量过程计算的开发难度还很大
用SQL很难描述，复杂SQL优化效果不好
仍需大量底层的编码，经常编写UDF
提高性能本质上是降低开发难度
复杂运算的自动优化靠不住，需要快速编写高性能算法
难度大
集群透明化
大数据平台努力实现集群透明化
from (select sum(涨跌标志) over(order by 交易日) 不涨日数 from (select 交易日, case when 收盘价>lag(收盘价) over(order by 交易日 ) then 0 else 1 end 涨跌标志 from 股价表) ) group by 不涨日数)