大規(guī)模并行計(jì)算報(bào)告大規(guī)模并行計(jì)算報(bào)告

一、概述

大規(guī)模并行計(jì)算（MassivelyParallelComputing,MPC）是一種通過將計(jì)算任務(wù)分配到大量處理器上并行執(zhí)行的計(jì)算模式，旨在解決傳統(tǒng)單核處理器難以應(yīng)對(duì)的復(fù)雜計(jì)算問題。本報(bào)告將介紹大規(guī)模并行計(jì)算的基本原理、應(yīng)用領(lǐng)域、關(guān)鍵技術(shù)以及實(shí)際部署案例，為相關(guān)研究和應(yīng)用提供參考。

二、大規(guī)模并行計(jì)算原理

（一）基本概念

1.并行計(jì)算模型

-數(shù)據(jù)并行：將數(shù)據(jù)分割后在多個(gè)處理器上并行處理（如MapReduce模型）

-任務(wù)并行：將計(jì)算任務(wù)分解后在多個(gè)處理器上并行執(zhí)行（如MPI模型）

-資源并行：通過增加處理器數(shù)量提高計(jì)算能力

2.處理器架構(gòu)

-多核處理器（如IntelXeon,AMDEPYC）

-GPU計(jì)算（如NVIDIACUDA,AMDROCm）

-FPGAs（現(xiàn)場(chǎng)可編程門陣列）

-分布式集群（基于標(biāo)準(zhǔn)服務(wù)器通過高速網(wǎng)絡(luò)互聯(lián)）

（二）核心計(jì)算模式

1.共享內(nèi)存模式

-全局地址空間被所有處理器訪問

-適用于數(shù)據(jù)密集型任務(wù)

-常見于NUMA（非統(tǒng)一內(nèi)存訪問）架構(gòu)

2.分布式內(nèi)存模式

-每個(gè)處理器擁有獨(dú)立內(nèi)存空間

-通過消息傳遞（如MPI）進(jìn)行通信

-適用于任務(wù)密集型計(jì)算

三、關(guān)鍵技術(shù)

（一）并行編程模型

1.MPI（消息傳遞接口）

-標(biāo)準(zhǔn)化并行編程接口

-支持點(diǎn)對(duì)點(diǎn)和集合通信模式

-適用于分布式內(nèi)存系統(tǒng)

2.OpenMP

-基于共享內(nèi)存的并行編程支持

-通過編譯器指令和運(yùn)行時(shí)庫實(shí)現(xiàn)

-適用于混合并行計(jì)算

3.CUDA/OpenCL

-GPU并行計(jì)算框架

-支持CUDA-C/C++和OpenCL-C語言擴(kuò)展

-適用于科學(xué)計(jì)算和圖形處理

（二）分布式系統(tǒng)技術(shù)

1.任務(wù)調(diào)度算法

-負(fù)載均衡策略（如輪詢、隨機(jī)、最少連接）

-動(dòng)態(tài)任務(wù)分配（如基于資源利用率）

-任務(wù)隊(duì)列管理（如PBS/TORQUE）

2.通信優(yōu)化技術(shù)

-高速網(wǎng)絡(luò)互聯(lián)（InfiniBand,Omni-Path）

-零拷貝技術(shù)（Zero-Copy）

-集群間通信協(xié)議（如gRPC）

（三）系統(tǒng)架構(gòu)設(shè)計(jì)

1.集群拓?fù)浣Y(jié)構(gòu)

-樹狀結(jié)構(gòu)（如Spine-Leaf）

-完全連接網(wǎng)絡(luò)

-二維網(wǎng)格結(jié)構(gòu)

2.可擴(kuò)展性設(shè)計(jì)

-水平擴(kuò)展（增加節(jié)點(diǎn)數(shù)量）

-垂直擴(kuò)展（提升單節(jié)點(diǎn)性能）

-彈性計(jì)算資源管理（按需增減資源）

四、應(yīng)用領(lǐng)域

（一）科學(xué)計(jì)算

1.氣候模擬

-全球大氣模型（如WRF模型）

-海洋環(huán)流模擬（如GFDL模型）

-示例：百萬網(wǎng)格點(diǎn)模擬需要>10,000個(gè)核心

2.生物信息學(xué)

-蛋白質(zhì)結(jié)構(gòu)預(yù)測(cè)（如AlphaFold）

-基因組序列分析（如BLAST并行化）

-示例：100GB基因組比對(duì)需>500核心

（二）工程計(jì)算

1.流體力學(xué)仿真

-CFD（計(jì)算流體動(dòng)力學(xué)）

-有限元分析（FEA）

-示例：百萬單元結(jié)構(gòu)分析需>8,000核心

2.機(jī)器學(xué)習(xí)加速

-神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)訓(xùn)練（如TensorFlow分布式）

-圖計(jì)算（如Pregel）

-示例：大規(guī)模圖像識(shí)別需>1,000核心

（三）商業(yè)應(yīng)用

1.金融建模

-期權(quán)定價(jià)模擬

-風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估算法

-示例：高頻交易策略測(cè)試需>500核心

2.數(shù)據(jù)挖掘

-社交網(wǎng)絡(luò)分析

-用戶行為預(yù)測(cè)

-示例：TB級(jí)日志分析需>2,000核心

五、部署實(shí)踐

（一）系統(tǒng)搭建步驟

1.硬件選型

-處理器：選擇支持多線程的CPU（如16核以上）

-內(nèi)存：每節(jié)點(diǎn)≥256GBDDR4ECC內(nèi)存

-網(wǎng)絡(luò)設(shè)備：InfiniBandHDR或RoCE網(wǎng)絡(luò)（帶寬≥200Gbps）

2.軟件環(huán)境配置

-操作系統(tǒng)：Linux（如CentOS/Rocky）

-編譯器：GCC9.0+或IntelCompilers

-庫依賴：OpenMPI4.0+,CUDA11.2+

3.集群初始化

-節(jié)點(diǎn)間SSH密鑰配置

-集群管理工具安裝（如Slurm）

-資源監(jiān)控系統(tǒng)部署（如Prometheus+Grafana）

（二）性能優(yōu)化策略

1.內(nèi)存管理

-大頁面內(nèi)存（如2MBHUGEPAGE）

-內(nèi)存對(duì)齊優(yōu)化

-緩存友好的數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)

2.計(jì)算優(yōu)化

-向量化指令集（AVX-512）

-循環(huán)展開優(yōu)化

-矩陣計(jì)算庫（如MKL,cuBLAS）

3.通信優(yōu)化

-批量發(fā)送/接收

-零等待通信模式

-避免通信熱點(diǎn)

（三）典型部署案例

1.氣象研究機(jī)構(gòu)集群

-規(guī)模：500節(jié)點(diǎn)（40核/節(jié)點(diǎn)，1TB內(nèi)存）

-應(yīng)用：全球天氣預(yù)報(bào)模型

-性能：峰值浮點(diǎn)性能≥100PFLOPS

2.制藥公司計(jì)算平臺(tái)

-規(guī)模：200節(jié)點(diǎn)（24核/節(jié)點(diǎn)，512GB內(nèi)存）

-應(yīng)用：分子動(dòng)力學(xué)模擬

-性能：GPU加速部分效率≥85%

六、未來發(fā)展趨勢(shì)

（一）硬件技術(shù)演進(jìn)

1.處理器發(fā)展

-AI加速器集成（如TPU,NPUs）

-可編程邏輯加速（FPGA/ASIC）

-節(jié)能計(jì)算技術(shù)

2.網(wǎng)絡(luò)技術(shù)

-超高速互連（200Gbps+）

-軟件定義網(wǎng)絡(luò)（SDN）應(yīng)用

-網(wǎng)絡(luò)拓?fù)鋭?chuàng)新

（二）軟件生態(tài)發(fā)展

1.編程模型演進(jìn)

-高級(jí)并行語言（如SYCL,HIP）

-自動(dòng)并行化工具（如AutoTune）

-異構(gòu)計(jì)算框架

2.系統(tǒng)管理創(chuàng)新

-容器化部署（如Docker+Kubernetes）

-虛擬化技術(shù)優(yōu)化

-自適應(yīng)資源管理

（三）應(yīng)用場(chǎng)景拓展

1.新材料研發(fā)

-超級(jí)計(jì)算輔助材料設(shè)計(jì)

-原子模擬加速

2.數(shù)字孿生

-實(shí)時(shí)大規(guī)模物理仿真

-智能工廠建模

3.量子計(jì)算接口

-并行計(jì)算與量子計(jì)算的結(jié)合

七、結(jié)論

大規(guī)模并行計(jì)算作為高性能計(jì)算的核心技術(shù)，已在多個(gè)領(lǐng)域展現(xiàn)出不可替代的價(jià)值。隨著硬件技術(shù)的持續(xù)進(jìn)步和軟件生態(tài)的完善，其應(yīng)用范圍將不斷擴(kuò)大。未來，通過異構(gòu)計(jì)算、智能調(diào)度和先進(jìn)通信技術(shù)的融合，大規(guī)模并行計(jì)算將能更高效地解決日益復(fù)雜的科學(xué)和工程問題，為技術(shù)創(chuàng)新提供強(qiáng)大的計(jì)算支撐。

五、部署實(shí)踐

（一）系統(tǒng)搭建步驟

1.硬件選型

處理器（CPU）：

選擇支持廣泛并行計(jì)算指令集（如AVX2,AVX-512）的多核處理器。

考慮CPU核心數(shù)、主頻、緩存大?。↙1/L2/L3）等參數(shù)。

示例：選擇IntelXeonSilver或AMDEPYC系列處理器，每節(jié)點(diǎn)配置64核或更多。

考慮使用具有高內(nèi)存帶寬的處理器，以減少內(nèi)存訪問延遲。

內(nèi)存（RAM）：

根據(jù)應(yīng)用需求選擇足夠的內(nèi)存容量，通常TB級(jí)。

優(yōu)先選擇ECC（錯(cuò)誤檢查與糾正）內(nèi)存，以提高系統(tǒng)穩(wěn)定性。

考慮內(nèi)存類型（如DDR4,DDR5）和頻率。

示例：每節(jié)點(diǎn)配置512GB或1TBDDR4ECC內(nèi)存，內(nèi)存帶寬≥200GB/s。

存儲(chǔ)系統(tǒng)：

選擇高性能并行文件系統(tǒng)，如Lustre,GPFS,BeeGFS。

考慮存儲(chǔ)容量、IOPS（每秒輸入/輸出操作數(shù)）、吞吐量。

配置足夠的本地高速緩存（如NVMeSSD）。

示例：集群總存儲(chǔ)容量≥10PB，文件系統(tǒng)吞吐量≥50GB/s，本地緩存容量≥1TB/節(jié)點(diǎn)。

網(wǎng)絡(luò)設(shè)備：

選擇低延遲、高帶寬的網(wǎng)絡(luò)互聯(lián)技術(shù)，如InfiniBandHDR/NDR或RoCEoverEthernet。

配置足夠的網(wǎng)絡(luò)端口和交換機(jī)。

考慮網(wǎng)絡(luò)拓?fù)浣Y(jié)構(gòu)（如Spine-Leaf）。

示例：每節(jié)點(diǎn)配置2-4個(gè)200Gbps+網(wǎng)絡(luò)端口，使用64端口或更高性能的交換機(jī)。

GPU（可選）：

選擇適合并行計(jì)算的專業(yè)GPU，如NVIDIAA100或H100。

考慮GPU數(shù)量、顯存大小、計(jì)算能力（TensorCore數(shù)量）。

配置GPU互聯(lián)網(wǎng)絡(luò)（如NVLink或Slingshot）。

示例：每計(jì)算節(jié)點(diǎn)配置2-4塊A10080GBGPU，使用NVLink互聯(lián)。

2.軟件環(huán)境配置

操作系統(tǒng)：

選擇穩(wěn)定、開源的Linux發(fā)行版，如CentOSStream,RockyLinux,UbuntuServer。

配置內(nèi)核參數(shù)，優(yōu)化網(wǎng)絡(luò)、內(nèi)存和I/O性能。

示例：調(diào)整`sysctl`參數(shù)，如`net.core.somaxconn`,`vm.dirty_ratio`等。

編譯器：

安裝高性能編譯器套件，如GCC9.0+或IntelOneAPI編譯器套件。

配置編譯器環(huán)境變量。

示例：使用`moduleloadintel/oneapi`加載Intel編譯器。

并行編程框架：

安裝MPI實(shí)現(xiàn)，如OpenMPI4.0+或MPICH3.3+。

安裝OpenMP庫。

安裝GPU并行計(jì)算框架，如CUDAToolkit11.2+和cuDNN。

示例：使用`moduleloadopenmpi/4.0.5cuda/11.2`加載相關(guān)軟件。

集群管理軟件：

安裝作業(yè)調(diào)度系統(tǒng)，如Slurm或PBS/TORQUE。

配置集群資源管理規(guī)則。

示例：配置Slurm的`slurm.conf`文件，設(shè)置資源分配策略。

系統(tǒng)監(jiān)控工具：

安裝監(jiān)控系統(tǒng)，如Prometheus+Grafana,Nagios,Ganglia。

配置監(jiān)控項(xiàng)，如CPU利用率、內(nèi)存使用率、網(wǎng)絡(luò)流量、存儲(chǔ)I/O。

示例：使用`node-exporter`收集節(jié)點(diǎn)指標(biāo)，使用Grafana可視化監(jiān)控?cái)?shù)據(jù)。

3.集群初始化

節(jié)點(diǎn)間網(wǎng)絡(luò)配置：

配置SSH密鑰對(duì)，實(shí)現(xiàn)無密碼登錄。

配置無認(rèn)證的`root`用戶登錄（不推薦）或使用sudo機(jī)制。

示例：使用`ssh-keygen-trsa-b4096`生成密鑰對(duì)，將公鑰添加到`~/.ssh/authorized_keys`。

主機(jī)名和主機(jī)文件：

配置每個(gè)節(jié)點(diǎn)的唯一主機(jī)名。

更新`/etc/hosts`文件，建立主機(jī)名與IP地址的映射。

示例：`0node01`。

共享文件系統(tǒng)掛載：

在所有節(jié)點(diǎn)上掛載并行文件系統(tǒng)。

配置掛載點(diǎn)和工作目錄。

示例：在`/etc/fstab`中添加Lustre文件系統(tǒng)的掛載條目。

集群管理軟件初始化：

初始化Slurm或PBS集群。

創(chuàng)建初始用戶賬號(hào)和組。

示例：運(yùn)行`slurmctld`和`slurmdbd`服務(wù)，使用`pbs_setup`腳本初始化PBS。

環(huán)境變量配置：

配置`PATH`,`LD_LIBRARY_PATH`,`MPI_HOME`等環(huán)境變量。

將配置寫入`~/.bashrc`或`~/.profile`。

示例：`exportPATH=/opt/module/spack/bin:$PATH`。

（二）性能優(yōu)化策略

1.內(nèi)存管理

大頁面內(nèi)存：

啟用HugePages，減少TLB缺失，提高內(nèi)存訪問效率。

根據(jù)應(yīng)用需求配置HugePage大小和數(shù)量。

示例：使用`hugetlbfs`文件系統(tǒng)，配置`/proc/sys/vm/nr_hugepages`和`/etc/sysctl.conf`。

內(nèi)存對(duì)齊：

確保數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)對(duì)齊，減少內(nèi)存訪問開銷。

使用編譯器指令（如`pragmaalign`）或特定庫函數(shù)。

示例：在C代碼中使用`__attribute__((aligned(64)))`。

緩存優(yōu)化：

使用適合緩存層次的數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)（如矩陣塊）。

減少緩存行沖突。

示例：在CFD模擬中使用Voronoi圖結(jié)構(gòu)代替網(wǎng)格結(jié)構(gòu)。

內(nèi)存池：

使用內(nèi)存池管理內(nèi)存分配，減少內(nèi)存碎片和分配開銷。

示例：使用jemalloc或tcmalloc內(nèi)存分配器。

2.計(jì)算優(yōu)化

向量化指令集：

使用SIMD（單指令多數(shù)據(jù)）指令集（如AVX2,AVX-512）。

編寫支持向量化操作的代碼。

示例：使用GCC的`__attribute__((vectorize))`或Intel的`__m256`類型。

循環(huán)展開：

手動(dòng)或自動(dòng)展開循環(huán)，減少循環(huán)開銷。

注意不要超過緩存大小。

示例：將循環(huán)次數(shù)為10的循環(huán)展開為5次循環(huán)，每次處理2次迭代。

并行算法設(shè)計(jì)：

選擇合適的并行算法，如快速傅里葉變換（FFT）的FFTW庫實(shí)現(xiàn)。

避免數(shù)據(jù)競爭和死鎖。

示例：使用Barnes-Hut算法優(yōu)化N體問題模擬。

數(shù)學(xué)庫優(yōu)化：

使用高度優(yōu)化的數(shù)學(xué)庫，如BLAS,LAPACK,MKL,cuBLAS。

選擇適合并行計(jì)算的庫版本。

示例：在GPU上使用cuBLAS進(jìn)行矩陣乘法。

3.通信優(yōu)化

批量通信：

使用`MPI_Bcast`,`MPI_Gather`,`MPI_Reduce`等批量通信操作。

減少通信次數(shù)，提高通信效率。

示例：使用`MPI_Allreduce`代替多次`MPI_Reduce`+`MPI_Bcast`。

零等待通信：

使用`MPI_Issend`,`MPI_Irecv`等非阻塞通信操作。

實(shí)現(xiàn)計(jì)算和通信的重疊。

示例：在GPU計(jì)算期間發(fā)起或接收消息。

通信模式選擇：

根據(jù)應(yīng)用選擇合適的通信模式（如All-to-All,All-to-One）。

使用通信優(yōu)化庫，如UCX。

示例：在氣象模型中使用All-to-All通信交換網(wǎng)格數(shù)據(jù)。

網(wǎng)絡(luò)拓?fù)淅茫?/p>

根據(jù)網(wǎng)絡(luò)拓?fù)溥x擇合適的通信算法（如2D路由）。

減少網(wǎng)絡(luò)擁塞。

示例：在Spine-Leaf拓?fù)渲惺褂没跇涞穆酚伤惴ā?/p>

（三）典型部署案例

1.氣象研究機(jī)構(gòu)集群

硬件配置：

節(jié)點(diǎn)數(shù)：500

處理器：IntelXeonGold6248（48核/節(jié)點(diǎn)）

內(nèi)存：512GBDDR4ECC（節(jié)點(diǎn)）

存儲(chǔ)：20PBLustre并行文件系統(tǒng)

網(wǎng)絡(luò)：200GbpsInfiniBandHDR

GPU：4塊NVIDIAA10040GBGPU（僅計(jì)算節(jié)點(diǎn)）

軟件配置：

操作系統(tǒng)：RockyLinux8.5

編譯器：IntelOneAPICompiler2021

并行框架：OpenMPI4.1.2,CUDA11.4,cuDNN8.1

集群管理：Slurm23.11

應(yīng)用：WRF氣象模型（版本4.2）

性能表現(xiàn)：

峰值浮點(diǎn)性能：≥120PFLOPS

WRF單區(qū)域模擬（384x384x96網(wǎng)格）運(yùn)行時(shí)間：≤5分鐘

GPU加速部分效率：≥75%

優(yōu)化措施：

HugePages（2MB）配置

WRF代碼針對(duì)OpenMPI和GPU優(yōu)化

使用UCX網(wǎng)絡(luò)庫優(yōu)化MPI通信

GPU顯存統(tǒng)一內(nèi)存（UM）配置

2.制藥公司計(jì)算平臺(tái)

硬件配置：

節(jié)點(diǎn)數(shù)：200

處理器：AMDEPYC7543（64核/節(jié)點(diǎn)）

內(nèi)存：256GBDDR4ECC（節(jié)點(diǎn)）

存儲(chǔ)：10PBGPFS并行文件系統(tǒng)

網(wǎng)絡(luò)：100GbpsRoCEoverEthernet

GPU：無（純CPU計(jì)算）

軟件配置：

操作系統(tǒng)：CentOSStream9.2

編譯器：GCC11.2,IntelCompilers2021

并行框架：OpenMPI4.0.5,OpenMP4.5

集群管理：PBS/TORQUE5.7.1

應(yīng)用：分子動(dòng)力學(xué)模擬（LAMMPS版本）

性能表現(xiàn)：

峰值浮點(diǎn)性能：≥40PFLOPS

LAMMPS模擬（1M原子系統(tǒng)）運(yùn)行時(shí)間：≤30分鐘

OpenMP線程數(shù)：32

優(yōu)化措施：

NUMA感知內(nèi)存分配

LAMMPS代碼針對(duì)OpenMP優(yōu)化

GPFS緩存策略調(diào)整

使用Pthreads代替OpenMP進(jìn)行細(xì)粒度并行

3.能源公司數(shù)據(jù)中心

硬件配置：

節(jié)點(diǎn)數(shù)：100

處理器：NVIDIAA10080GBGPU計(jì)算節(jié)點(diǎn)（32核CPU）

內(nèi)存：1TBHBM2e（GPU顯存）

存儲(chǔ)：5PBBeeGFS并行文件系統(tǒng)

網(wǎng)絡(luò)：200GbpsInfiniBandHDR

CPU節(jié)點(diǎn)：IntelXeonPlatinum8350（2x20核/節(jié)點(diǎn)）

軟件配置：

操作系統(tǒng)：Ubuntu20.04LTS

編譯器：GCC9.3,NVIDIAHPCSDK

并行框架：MPI++庫,CUDA11.0

集群管理：Slurm22.05

應(yīng)用：CFD仿真（ANSYSFluent并行求解器）

性能表現(xiàn)：

GPU加速部分峰值性能：≥100PFLOPS

ANSYSFluent并行計(jì)算效率：≥90%（100核）

10M網(wǎng)格復(fù)雜流體仿真運(yùn)行時(shí)間：≤15分鐘

優(yōu)化措施：

GPU顯存壓縮技術(shù)

CUDA內(nèi)核優(yōu)化（使用NsightSystems）

MPI-GPU混合通信模式

使用NVIDIACollectiveCommunicationsLibrary(NCCL)

六、未來發(fā)展趨勢(shì)

（一）硬件技術(shù)演進(jìn)

1.處理器發(fā)展

AI加速器集成：

CPU將集成更多AI加速單元（如Xeon-N系列）。

專用AI芯片（如GoogleTPU,AppleT2）與CPU協(xié)同工作。

示例：NVIDIABlackwell架構(gòu)將集成更多AI核心。

可編程邏輯加速：

FPGA在HPC領(lǐng)域的應(yīng)用增加，用于特定計(jì)算任務(wù)加速。

開源FPGA平臺(tái)（如RISC-V）降低開發(fā)門檻。

示例：使用XilinxVersal或IntelAgileXFPGA進(jìn)行GPU加速任務(wù)。

節(jié)能計(jì)算技術(shù)：

超低功耗處理器（如RISC-V,ARMNeoverse）進(jìn)入HPC領(lǐng)域。

功耗-性能比成為關(guān)鍵指標(biāo)。

示例：使用英偉達(dá)GraceHopper芯片，功耗≤300W/TFLOPS。

2.網(wǎng)絡(luò)技術(shù)

超高速互連：

400Gbps+InfiniBand和RoCE網(wǎng)絡(luò)普及。

光子芯片和硅光子技術(shù)降低成本。

示例：使用Cenit或Aries光模塊實(shí)現(xiàn)400Gbps連接。

軟件定義網(wǎng)絡(luò)（SDN）：

通過軟件控制網(wǎng)絡(luò)流量，優(yōu)化數(shù)據(jù)傳輸路徑。

實(shí)現(xiàn)網(wǎng)絡(luò)資源的動(dòng)態(tài)分配。

示例：使用P4編程語言自定義網(wǎng)絡(luò)交換機(jī)行為。

網(wǎng)絡(luò)拓?fù)鋭?chuàng)新：

3D網(wǎng)絡(luò)拓?fù)洌ㄈ鏑ubic）提高布線效率。

分段交換技術(shù)減少網(wǎng)絡(luò)延遲。

示例：NVIDIAQuantumInfiniBand交換機(jī)支持分段交換。

（二）軟件生態(tài)發(fā)展

1.編程模型演進(jìn)

高級(jí)并行語言：

SYCL和HIP標(biāo)準(zhǔn)統(tǒng)一CPU和GPU編程。

HIP-RPC擴(kuò)展HIP支持CPU間通信。

示例：使用KhronosSYCL編寫同時(shí)運(yùn)行在CPU和GPU上的代碼。

自動(dòng)并行化工具：

AutoTune自動(dòng)發(fā)現(xiàn)最優(yōu)并行配置。

PlaidML支持多后端自動(dòng)優(yōu)化。

示例：使用AutoTune自動(dòng)優(yōu)化FFT算法的執(zhí)行計(jì)劃。

異構(gòu)計(jì)算框架：

OneAPI和ROCM提供跨平臺(tái)異構(gòu)計(jì)算支持。

簡化CPU-GPU-FPGA協(xié)同編程。

示例：使用InteloneAPIDPC++/C++編寫異構(gòu)應(yīng)用。

2.系統(tǒng)管理創(chuàng)新

容器化部署：

使用Docker和Kubernetes管理HPC應(yīng)用環(huán)境。

實(shí)現(xiàn)應(yīng)用快速部署和遷移。