在当今世界上，技术不断发展和创新，高性能计算已成为各个领域必不可少的技术手段。但是，要成为高性能计算领域的专业人士是一项挑战，需要深入了解各种技术和领域，以及如何成功应用它们。在这篇文章中，我们将介绍六个学习项目来探索高性能计算领域，为您提供更详尽的指导。 第一个学习项目是深入学习并理解高性能计算的基本概念。这包括了解并发性、负载平衡、可扩展性和性能优化等方面的知识。除此之外，还需要熟悉并了解各种高性能计算环境和工具，例如MPI、OpenMP、CUDA等等。深入了解这些基本概念和工具将为您在高性能计算领域走得更远做出坚实的基础。 第二个学习项目是掌握并发编程技术。并发编程是一种技术，它可以提高系统处理数据的速度和效率，也是在高性能计算领域中不可避免的。掌握并发编程技术，需要深入了解进程间通信、线程安全和同步等相关知识。在高性能计算领域，常用的并发编程库包括OpenMP、Pthreads等等。掌握这些技术将使您能够更好地设计和实现高性能计算程序。 第三个学习项目是学习如何使用GPU。GPU是一种优秀的计算工具，它可以大幅提升计算速度，特别是在许多并行计算任务中。在高性能计算领域，GPU编程技术可以帮助您将任务分配到多个核心中，进而实现加速计算的效果。您可以使用NVIDIA CUDA、AMD Stream、OpenCL等技术进行GPU编程，从而提高计算速度。 第四个学习项目是进行代码优化。在高性能计算中，代码优化是一个重要的问题。了解一些常见的优化技术可以帮助您更好地设计和优化程序，例如内存优化、I/O优化、算法优化等等。您可以使用一些工具和库来帮助您进行代码优化，例如Intel VTune和AMD CodeXL等。 第五个学习项目是学习如何使用MPI。MPI是一种通信协议，它可以帮助您在多个计算节点上并行执行任务。深入了解MPI的知识，可以使您更好地设计和实现高性能计算程序，特别是涉及到大规模并行计算任务的时候。您可以使用MPI库，如MPICH和OpenMPI等，来帮助您更好地使用MPI。 第六个学习项目是进行分布式计算。分布式计算是一种计算模型，它可以将大规模计算任务分解成多个小的计算任务，在多个计算节点上同时执行，以此提高整体的计算性能。掌握分布式计算技术，需要了解分布式计算的基本概念、架构和算法。需要注意的是，在分布式计算中，数据的传送是一个重要的问题，需要根据实际情况进行优化。 通过掌握上述六个学习项目，您将能够更好地了解和探索高性能计算领域。但是，需要注意的是，学习高性能计算并不仅仅是掌握这些技术，还需要您有一定的实践经验和问题解决的能力。在实践中，您需要根据实际情况调整和优化程序，才能实现高性能计算。 为此，猿代码科技（https://ydma.com）在设计高性能计算系统学习课程的时候，十分注重理论与实践相结合，注重通过实践项目培养学员的实践经验和问题解决的能力。以下是猿代码科技（https://ydma.com）精心设计的高性能计算之CPU并行计算实战学习课程的四大模块项目介绍。 受众：统招一本及以上、理工科，211/985优先、硕士及以上优先； 注：须有一定的C/C++语言基础； 一、基础能力训练： 实践项目：人工智能程序Darknet性能调优 Darknet介绍：一种轻量级的基于C和CUDA的开源深度学习框架。特点：容易安装，没有任何的依赖项，移植性好，支持CPU和GPU两种计算方式。 项目要求：使用CPU并行计算的优化方式，使人工智能程序Darknet性能运行效率大幅度提高，较初始安装后的性能参数提高200%以上； 项目要点：Darknet原理、天河超算平台使用、MakeFile、安装及运行、卷积神经网络算法YOLO、im2col）、GEMM矩阵乘、gprof工具做性能分析、统计优化结果并编写文档； 掌握技能： 高性能计算与超级计算机 Linux 常用操作命令 编辑器VIM 编译器GCC 工程构建工具Make 作业管理系统slurm 调试器GDB 传统性能优化 高性能算法 程序性能分析 二、MPI（基于进程）能力训练 实践项目：基于MPI实现行列分块的GEMM矩阵乘 项目介绍：通用矩阵的矩阵乘法，多种学科（比如深度学习）的计算核心。 项目要求：矩阵A使用行分块，矩阵B使用列分块，基于MPI实现并行版本的GEMM算法，要求16进程以内并行效率达到50%以上。 项目要点：矩阵乘基本算法、行列分块矩阵乘算法、MPI并行算法设计、数据传输逻辑梳理、阻塞消息通信版本实现、捆绑消息通信版本实现、非阻塞消息通信实现、重复非阻塞消息通信实现、统计多进程运行结果、计算并行效率并编写文档。 掌握技能： 进程与线程的区别 MPI基本概念 MPI编程、程序编译及运行 点对点通信 死锁 计算与通信重叠 通讯优化 集合通信 负载均衡 MPI通信模式 虚拟拓扑 三、OpenMP（基于线程）能力训练 实践项目：StellarSim程序的多核并行优化（基于OpenMP） 项目介绍：StellarSim是基于离散单元数值计算的物理演化程序，最早从天体动力学星云演化计算中产生，被广泛用于恒星诞生仿真模拟领域，及游戏引擎中的物理演化、碰撞事件、特效生成等模块。 项目要求：将串行程序StellarSim进行并行优化，使其能运行在多核CPU平台，并且在使用16线程（16核）时的并行效率不小于50% 项目要点：OpenMP多核并行、StellarSim程序数据结构、gprof性能分析、MakeFile软件编译、slurm作业管理。 掌握技能： 高性能计算基础能力 OpenMP原理 OpenMP并行程序设计 OpenMP的循环体for结构 OpenMP的分段section结构 OpenMP的任务池task结构 四、SIMD（单指令多数据）能力训练 实践项目：StellarSim程序的向量化优化（基于SIMD） 项目介绍：StellarSim是基于离散单元数值计算的物理演化程序，最早从天体动力学星云演化计算中产生，被广泛用于恒星诞生仿真模拟领域，及游戏物理引擎中的物理演化、碰撞事件、特效生成等模块，该程序也被广泛应用于unity、Unreal等著名游戏开发引擎。 项目要求：将串行程序StellarSim进行单核向量化优化，使其能在ARM架构单核CPU上的运行“加速比”不小于2 项目要点：基于neon的SIMD并行、StellarSim程序数据结构、gprof性能分析、makefile软件编译。 掌握技能： 高性能计算基础能力 SIMD原理及编程 自动向量化 NEON-intrinsic指令集（命名规则及存取操作） NEON-intrinsic指令集（算术、比较、逻辑及其他操作） 五、实践项目：IPP库的重写（从X86到ARM） 将基于X86架构的IPP函数库进行重写，使其运行在ARM架构上。 IPP库是Intel提供的具有图形图像处理功能的强大函数库，实际应用非常广泛。该库共计5000个函数，其中2500多个用于图像处理、1300个用于信号处理、500个用于计算机视觉、300个用于密码。 导师会带领学员把IPP库中基础的100多个函数进行重写，在ARM架构上实现与原函数库相同功能。能够很好的锻炼学员软件工程、数学、算法、OpenMP、SIMD并行技术及混合并行编程等方面能力； 六、认证考试： 平台： 国家超级计算天津中心新一代超级计算天河平台； ARM aarch64架构，单节点64个CPU核； 要求： 全程6小时的编程马拉松方式（含休息时间）； 考生须真人出镜、全程录屏、可上网搜索资料（考官线上实时监考）； 严禁复制代码及文档，严禁各类形式的讨论； 目标：考过即可独立工作 检验考生在程序性能分析、软件编译、MPI、OpenMP、SIMD、作业管理系统使用等方面的综合能力。 总之，高性能计算领域是一个广阔的领域，一定程度上也是一个挑战。但是，通过不断的学习和实践，您将能够逐渐掌握其中的技术和知识，成为高性能计算领域的专业人士。如果您对高性能计算感兴趣，想要深入学习高性能计算，那么一定不要错过猿代码科技（https://ydma.com）的高性能计算课程。 |
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