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hpc
-hc资源占用超小的全功能播放器
对于一些较老的机子,比较适用,占用资源小,格式支持齐全,绿色免安装。
2022-02-19 16:34:13
36.97MB
最小
全功能
播放器
1
HPC
解决方案 V100R001C08 HPL性能测试指导书 01.zip
HPC
解决方案 V100R001C08 HPL性能测试指导书 01.zip
2022-01-30 20:53:15
748KB
HPC解决方案
V100R001
1
slurm-web, Slurm
HPC
工作负载管理器 web JS仪表板和 JSON REST API.zip
slurm-web, Slurm
HPC
工作负载管理器 web JS仪表板和 JSON REST API slurm站点 概述Slurm web提供了一个web仪表板和一个 REST API 到Slurm高性能超级计算机,具有当前作业和。后端 REST API 是使用 Flask web框架在 python 中完成的。 它被设计
2022-01-11 23:34:20
6.41MB
开源
1
高性能计算知识汇总
高性能相关知识整理(涵盖存储网络、RAID技术、分布式文件系统、并行文件系统等等)
2022-01-05 21:17:46
2.78MB
高性能
HPC
1
slurm:适用于
HPC
计算模型专家的Docker容器中的入门级Slurm并行计算-源码
slurm:适用于
HPC
计算模型专家的Docker容器中的入门级Slurm并行计算
2021-12-31 17:12:31
5KB
Dockerfile
1
hypre:具有多网格方法的稀疏线性系统的并行求解器-源码
是一个高性能预和求解器的库,具有多种网格方法,可在大型并行计算机上求解大型稀疏线性方程组。 有关文档,请参见我们的。 要安装HYPRE,请参阅文档或文件 。 HYPRE发行历史的概述可以在文件中。 我们感谢用户的反馈。 请在上提交评论,建议并报告问题。 另请参见 。 执照 HYPRE根据MIT许可证和Apache许可证(2.0版)的条款进行分发。 用户可以选择任一个许可证。 所有新的贡献都必须在MIT和Apache-2.0许可下进行。 有关详细信息,请参见 , , 和 。 SPDX-License-Identifier:(Apache-2.0或MIT) LLNL代码778117
2021-11-30 14:28:59
6.72MB
library
hpc
math-physics
radiuss
1
HPC
-H数据.zip
TPC-H(商业智能计算测试)是TPC的重要测试标准之一,主要用来模拟真实商业的应用环境。 TPC-H 用 3NF 实现了一个数据仓库,共包含 8 个基本关系/表,其中表REGION和表NATION的记录数是固定的(分别为5和25),其它6个表的记录数,则随所设定的参数SF而有所不同,其数据量可以设定从 1GB~3TB 不等。有8个级别供用户选择。
2021-11-20 16:02:12
563.09MB
数据
mysql
数据库
TPC-H
1
Kratos:Kratos Multiphysics(AKA Kratos)是用于构建并行多学科仿真软件的框架。 模块化,可扩展性和
HPC
是主要目标。 Kratos拥有BSD许可证,并且使用具有广泛Python接口的C ++编写-源码
KRATOS Multiphysics (“ Kratos”)是用于构建并行,多学科仿真软件的框架,旨在实现模块化,可扩展性和高性能。 Kratos用C ++编写,并且具有广泛的Python接口。 更多内容 根据BSD-4, Kratos是免费的,甚至可以直接在商业软件中使用。 它的许多主要应用程序也是免费的,并且已获得BSD-4许可,但是每个派生的应用程序都可以拥有自己的专有许可证。 主要特点 Kratos是多平台的,可用于Windows,Linux (多个发行版)和macOS 。 Kratos是OpenMP和MPI并行的,最多可扩展至数千个内核。 Kratos提供了一个定义通用框架和几个应用程序的核心,这些应用程序的工作原理类似于可以扩展到各个领域的插件。 它的主要应用是: 用于内聚和非内聚球形和非球形粒子simultion 提供2D和3D不可压缩流体配方 解决不同FSI问题的
2021-11-15 19:43:17
53.57MB
python
c-plus-plus
multi-platform
openmp
1
Install_guide-Rocky8-Warewulf-SLURM-2.3-x86_64.pdf
集群搭建
2021-11-15 14:01:42
548KB
linux
HPC
高性能计算
1
oneMKL:oneAPI数学内核库(oneMKL)接口-源码
oneAPI数学内核库(oneMKL)接口 oneMKL接口是根据的oneMKL数据并行C ++(DPC ++)接口的开源实现。 它使用下面的特定于设备的库与多个设备(后端)一起使用。 用户申请 一个MKL层 第三方图书馆 硬件后端 一个MKL接口 一个MKL选择器 用于x86 CPU的 x86 CPU 适用于Intel GPU的 英特尔GPU 于NVIDIA GPU的 NVIDIA GPU 于NVIDIA GPU的 NVIDIA GPU 用于x86 CPU的 x86 CPU 目录 支持和要求 支持的使用模式: 有两种oneMKL选择器层实现: 运行时调度:该应用程序与oneMKL库链接,并且在运行时根据设备供应商加载了所需的后端(所有库都应该是动态的)。 具有运行时调度的app.cpp示例: # include " oneapi/mkl.hpp " ... cpu
2021-10-29 00:51:35
1MB
api
performance
cpu
hpc
1
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