Blitz ++是一个C ++模板类库，为科学计算提供了高性能的多维数组容器。 Blitz ++在位置上进行了一些更改： 最初的Blitz ++网站位于http://oonumerics.org/blitz （存档于 ）。 Blitz ++随后转移到SourceForge，为 。 最新的Blitz ++维护版本已在GitHub上，为 有关Blitz ++的各种信息现在可以在GitHub Wiki上进行分类： : 法律文件中详细列出了许可信息。 简介：除了以源代码形式出售此库之外，您可以执行任何操作。 Blitz获得了Lesser GPL版本3许可证（请参阅COPYING和COPYING.LESSER），BSD许可证（请参阅COPYRIGHT）和限制性较小的Perl“艺术许可证” 2.0版（请参阅被许可方）。 Blitz ++使用CMake进行构建，测试和安装自动化。 有关

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本文将对至强融核采用的MIC 架构进行解读。文章第一部分阐述MIC的诞生背景、特性以及它与市场上其他协处理器架构相比有哪些优势。文章第二部分将从MIC硬件架构的角度对MIC进行具体分析。文章第三部分将讲述个人在使用Phi卡过程中的具体感受。第四部分是总结。

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迟学斌 中国科学院计算机网络信息中心 编写 讲的很系统，讲到并行的基础知识，MPI实例。。

SmartSim SmartSim使得在大规模数值模拟中更容易使用常见的机器学习（ML）库（例如PyTorch和TensorFlow）。 本质上，SmartSim提供了一个API，可将以Fortran，C，C ++和Python编写的HPC（MPI + X）仿真连接到名为Orchestrator的内存数据库中。 Orchestrator建立在Redis之上，Redis是一个用C编写的流行缓存数据库。仿真和数据库之间的这种连接是SmartSim的基本范例。 使用上述语言进行的仿真可以将数据流传输到Orchestrator，并使用Python将数据拉出以进行在线分析，可视化和培训。 此外，Orchestrator配备了ML推理运行时：PyTorch，TensorFlow和ONNX。 从模拟内部，用户可以存储和执行经过训练的模型并检索结果。 支持的ML库 SmartSim 0.3.0使用R

开发单位：鹏城实验室(PCL)，清华大学(THU) 特别感谢国防科技大学窦勇老师及其团队的宝贵意见和支持 AIPerf Benchmark v1.0 Benchmark结构设计 关于AIPerf设计理念，技术细节，以及测试结果，请参考论文： AIPerf Benchmark基于微软NNI开源框架，以自动化机器学习（AutoML）为负载，使用network morphism进行网络结构搜索和TPE进行超参搜索。 Benchmark安装说明 本文用于在容器环境下运行Benchmark 一、Benchmark环境配置、安装要求 (本文档默认物理机环境已经安装docker、nvidia-docker) Benchmark运行环境由Master节点-Slaves节点组成，其中Mater节点不参与调度不需要配置GPU/加速卡，Slave节点可配置多块加速卡。 1.物理机环境配置 (物理机执行：

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