登入平台，选择高性能计算HPC，可以看到有两个选项，一个是控制台，一个是登录节点。其中，控制台是启动超算代码运行的入口，在里面我们可以编写运行模板，指定需要的计算资源及运行代码入口等；登录节点是我们对代码进行编译的地方。
进入控制台：
在控制台中最为主要的工作就是编写运行模板：
选择进入登入节点：
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首先给出 C 运行环境的配置：
demo代码，hello.c
提交作业后，运行成功：
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需要注意的是这里只是给出了基础的操作，所运行的C语言代码只实现了单机运行，关于其他的作业参数本文并没有给出具体介绍，余下的介绍留给后文。
知识点：
关于超算平台的物理结构：（下图）
需要注意的是：
2. master服务器并不应该进行任何计算，不过对于C语言来说依旧可以在master节点上进行编译的，当然理论上也不建议在master节点上进行大规模的编译工作，因为这个master节点的算力有限而且是公用的；
4. 我们使用者只能通过ssh或者web ssh访问master节点，并不能直接访问slave节点；
5. master节点通过dsub作业提交程序和所有slave节点进行连通，master节点不能通过ssh访问slave节点，也就是说master节点和slave节点是做了一定的隔离的；
6. master节点通过dsub与所有slave节点连接，所有slave节点彼此通过ssh互相连接（因为mpirun --host 就是通过ssh连接的）；
7. 我们在master节点上上传的代码和数据以及作业其路径在master节点和slave节点上都是相同的，master节点和slave节点的磁盘结构和内容可以看做是相同的，slave节点相当于master节点的镜像（搞过Hadoop的人估计好理解这一点）；
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1. 引言随着人工智能生成内容（AIGC）技术的发展，处理和训练复杂模型的数据规模也在不断增长。分布式计算和高性能计算（HPC）是应对大规模数据和计算需求的重要技术。这些技术通过多节点、多设备协作，显著提升了计算效率和处理能力。2. 分布式计算与高性能计算（HPC）介绍分布式计算：将任务分解为多个子任务，分配给多个计算节点，并行完成。适用于大规模、复杂的数据处理和计算任务。高性能计算（HPC）：利
简介ChatGPT 在刚问世的时候，其产品形态就是一个问答机器人。而基于ChatGPT的能力还可以对其做一些二次开发和拓展。比如模拟面试功能、或者智能机器人功能。模拟面试功能包括个性化问题生成、实时反馈、多轮面试模拟、面试报告。智能机器人功能提供24/7客服支持、自然语言处理、任务自动化、多渠道支持和数据分析与报告。智能平台的使用价值而通过人工智能，可以将以上的流程自动化的实现。可以帮助用户：提升
本文将深入探讨AIGC（人工智能通用计算）的底层技术，揭示其在人工智能领域的重要性和创新之处。我们将介绍AIGC的架构、算法以及与传统计算模型的比较，并探讨其在深度学习、自然语言处理和计算机视觉等领域的应用。
题组没有经费了，这个超算账号已然被华为官方停掉了，想想自己囊中羞涩还是一切作罢，估计关于超算方面的东西也就快分享到这里了。 要了解超算平台CPU的亲和性设置就需要知道几个概念：socket、numa node、core、proc
前文已对超算和平台进行了介绍，本文就不对基础知识进行介绍了。 需要运行的demo代码： #include "mpi.h" #include <stdio.h> #include <math.h> int main (int argc, char **argv) { int myid, numproc
超算是离我们平时生活比较远的一个事情，即使是对于一个计算机专业方向的学生来说，正好实验室得到了华为的超算平台
好消息，居然有经费了，账号可以接着用了，可以接着玩超算了。 在超算平台上安装pytorch： 执行： export REQUESTS_CA_BUNDLE= exstall pytorch torchvision torchaudio pyto
这里记录一下x86 docker环境下对aarch架构下pytorch+cuda进行编译
和个人搭建的MPI集群不同，超算平台都是使用调度器来分配分布式运算资源的，而使用调度器必须使用作业提交的方式。说的直白些就是写一个作业提交脚本，该脚本中调用调度器，并对运行参数进行设置，同时该脚本将代码启动脚本提交给调度器。也就是说，超算平台想运行起来就需要两个脚本，而这两个脚本针对不同的代码其实区
官方的HPC运行配置文件： #!/usr/bin/env bash echo print env vars if [ "${CCS_ALLOC_FILE}" != "" ]; then echo " " ls -la ${CCS_ALLOC_FI
本文要讨论的就是如何在MPI中支持multiprocessing和fork操作，但是这个问题同时也是如何在HPC平台如何使用pyt
据目前所知，这是国内可以找到的第一次公开的实现在国产的超算平台上，尤其是arm超算平台上实现了python运行环境的配置。 前文已经介绍了超算平台下C语言demo的编译，作业编写以及提交系统，本文则对python语言环境下的应用进行介绍。 由于考虑到通用性，本文给出系统环境python下的配置，以及
如题： pytorch源码编译报错——USE_CUDA=OFF 在编译pytorch
需求的膨胀推动着技术变革，技术的革新进一步丰富着我们的生活，如今大数据、云计算技术已经自身疲种跟各个行业比较紧密结合的技术。
在过去15年的时间里，HPC一直是增长最快的IT市场之一，其增长速度有时超过了在线游戏、平板的年增长率。HPC高性能计算市场空间有多大？ 在2016年的全年，我们报告说，HPC服务器市场的全球工厂收入从2015年的107亿美元上升到创纪录的112亿美元，比2003年的57亿美元增长了近两倍(其他市场分析，请参看“[解读] Intersect360分析预测: 由AI和Cloud驱动，未来H
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