在众多编程语言中，Go凭借一系列特性，成为了跨平台开发的理想选择。Go简洁的语法和强大的标准库使得开发者可以高效地编写代码。其垃圾回收特性避免了复杂的内存管理。更重要的是，Go提供了简单易用的跨平台编译特性，使得在一个平台上构建其他平台的二进制程序变得轻松。无论是Linux、Windows，还是macOS，甚至是小型的嵌入式系统，都可以通过Go来开发。
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Palace是一款开源的大规模计算电磁学软件包，由亚马逊云端业务实验室（AWS Lab）支持。功能丰富，同时能够在不同的高性能硬件上运行，软件上支持OpenMP, MPI和GPU并行计算。Apache的开源协议也是极为友好。详情参见《使用WELSIM生成电磁计算软件Palace的求解器文件》一文。
项目负责人Philippe Tillet表示：「我们的目标是让Triton成为深度学习中CUDA的替代品」。
1 背景 图像连通域标记算法是从一幅栅格图像（通常为二值图像）中，将互相邻接（4邻接或8邻接）的具有非背景值的像素集合提取出来，为不同的连通域填入数字标记，并且统计连通域的数目。通过对栅格图像中进行连
Linux内核（英语：Linux kernel）是一种开源的类Unix操作系统宏内核。整个Linux操作系统家族基于 该内核部署在传统计算机平台（如个人计算机和服务器，以Linux发行版的形式）和各种嵌入式平台，如路由器、无线接入点、专用小交换机、机顶盒、FTA接收器、智能电视、数字视频录像机、网络附加存储（NAS）等。工作于平板电脑、智能手机及智能手表的Android操作系统，它的底层操作系统也是Linux。尽管在桌面计算机的占用率较低，但基于Linux的操作系统统治了几乎从移动设备到主机的其他全部领域。实际Linux的发行版Ubuntu，其易用性也逐渐接近Windows。
回归测试是PostgreSQL中对于 SQL 实现的一组综合测试集。它们测试标准 SQL 操作以及PostgreSQL的扩展能力。
libgo 是一个使用 C++ 编写的协作式调度的stackful协程库, 同时也是一个强大的并行编程库。 设计之初是为高并发分布式Linux服务端程序开发提供底层框架支持，可以让链接进程序的同步的第三方库变为异步库，不影响逻辑的前提下提升其性能。 目前支持两个平台： Linux (GCC 4.8+) Windows (Win7、Win8、Win10 x86 and x64 使用VS2013/2015编译) 使用libgo编写并行程序，即可以像golang一样开发迅速且逻辑简洁，又有C++原生的性能优势。
汇编语言对应cpu指令集（二进制机械码），兼容性不好，不能跨平台，arm的汇编和x86汇编差别很大 处理器指令集：https://blog.csdn.net/antony1776/article/details/83743856
DragonOS中实现了与Linux相似的READ_ONCE()宏以及WRITE_ONCE()宏，主要目的在于解决并行计算场景下，编译器错误的优化导致的数据访问错误的问题。下面进行简单的介绍：
CP2K安装的方法有很多（我们曾分享过CP2K 5.1版本的安装及简单介绍），笔者最近尝试在课题组新买的服务器上从源码编译安装CP2K，过程中遇到了各种问题。根据这次安装的经验，在此笔者想和大家分享如何从零开始安装CP2K（支持PLUMED）。
理解英伟达CUDA架构涉及几个核心概念，这些概念共同构成了CUDA并行计算平台的基础。 1. SIMT（Single Instruction Multiple Thread）架构 CUDA架构基于SIMT模型，这意味着单个指令可以被多个线程并行执行。每个线程代表了最小的执行单位，而线程被组织成线程块(Thread Block)，进一步被组织成网格(Grid)。这种层级结构允许程序员设计高度并行的算法，充分利用GPU的并行计算核心。 2. 层级结构 - 线程（Threads）: 执行具体计算任务的最小单位。 - 线程块（Thread Blocks）: 一组线程，它们共享一些资源，如共享内存，并作为一个单元被调度。 - 网格（Grid）: 包含多个线程块，形成执行任务的整体结构。 3. 内存模型 - 全局内存: 所有线程均可访问，但访问速度相对较慢。 - 共享内存: 位于同一线程块内的线程共享，访问速度快，常用于减少内存访问延迟。 - 常量内存和纹理内存: 优化特定类型数据访问的内存类型。 - 寄存器: 最快速的存储，每个线程独有，但数量有限。 4. 同步机制 屏蔽同步（Barrier Synchronization） 通过同步点确保线程块内或网格内的所有线程达到某个执行点后再继续，保证数据一致性。 5. CUDA指令集架构（ISA） CUDA提供了专门的指令集，允许GPU执行并行计算任务。这些指令针对SIMT架构优化，支持高效的数据并行操作。 6. 编程模型 CUDA编程模型允许开发者使用C/C++等高级语言编写程序，通过扩展如`__global__`, `__device__`等关键字定义GPU执行的函数（核函数，kernel functions）。核函数会在GPU上并行执行，而CPU代码负责调度这些核函数并在CPU与GPU之间管理数据传输。 7. 软件栈 CUDA包含一系列工具和库，如nvcc编译器、CUDA runtime、性能分析工具、数学库（如cuFFT, cuBLAS）、深度学习库（如cuDNN）等，为开发者提供了完整的开发环境。
由于CASCI/CASSCF计算量随活性空间呈指数增长，超过(16,16)的计算在高配机器上几乎不可能。近似求解大活性空间的方法通常有DMRG, selected CI等等。Block-1.5是做DMRG计算的经典程序，由Sandeep Sharma和Garnet Chan开发，虽然早在5年前就不更新了，但其计算速度仍高于很多同类程序。Block-1.5一般结合PySCF使用，可以进行DMRG-CASCI，DMRG-CASSCF和DMRG-SC-NEVPT2等计算。笔者之前在公众号上将该程序的安装拆分为几篇短文
对于CUDA Fortran用户来说，PGI编译器是必然要用到的。 其实PGI编译器不仅仅可以支持Fortran，还可以支持C/C++。而对于集群用户来说，要将上万行的代码加速移植到GPU集群上，PG
源码的安装一般由3个步骤组成：配置（configure）、编译（make）、安装（make install）。安装成功的源码就是所谓的可执行文件，在你不需要的时候，也是可以删除/卸载（remove/uninstall）的。下面就逐个进行分析：
👆点击“博文视点Broadview”，获取更多书讯 也许你正试图将你的应用改造成并行模式运行，也许你只是单纯地对并行程序感兴趣。 无论出于何种原因，你正对并行计算充满好奇、疑问和求知欲。 不过首先，要公布一条令人沮丧的消息。 就在大伙儿都认为并行计算必然成为未来的大趋势时，2014年年底，在Avoiding ping pong论坛上，伟大的Linus Torvalds提出了一个截然不同的观点，他说：“忘掉那该死的并行吧！”（原文：Give it up. The whole "parallel comput
ORCA官方于2021年7月1日发布了5.0版本，前期从ORCA论坛上来看，有不少同行都非常期待。除了昨天的线上发布会，今天还会有一个线上的论坛，感兴趣的朋友可以去官方论坛查看相关帖子：
Go 是一个开源的编程语言，它能让构造简单、可靠且高效的软件变得容易。具有简洁、快速、安全，并行、有趣、开源，内存管理、v数组安全、编译迅速的特征。
减少编程工作、更多地关注科学本身 全球视觉计算技术行业领袖NVIDIA®（英伟达™）今日发布了全新OpenACC工具套件，通过这款全新的套件，未来科学研究将可以做更多事情，并大幅提升计算效率。 虽然计算核心在短时间内不会变得更快，但处理器的并行计算能力则越来越强大。这一趋势在过去的十年里一直存在，而且还会持续下去。 OpenACC现已在HPC行业中得到广泛支持，因为它能够简化GPU等现代处理器的并行编程。自2011年Cray、PGI以及NVIDIA等领先的HPC供应商推出OpenACC编程标准以来，如今已有
之前的文章：《一次搞定交叉编译》 给大家讲了如何安装交叉编译工具链，搭建交叉编译环境。
今天给大侠带来FPGA Xilinx Zynq 系列第二十三篇，开启十一章，讲述Zynq 片上系统的开发等相关内容，本篇内容目录简介如下：
它使用 xmake.lua 维护项目构建，相比 makefile/CMakeLists.txt，配置语法更加简洁直观，对新手非常友好，短时间内就能快速入门，能够让用户把更多的精力集中在实际的项目开发上。
之前的文章中我们介绍了Java 8中Stream相关的API，我们提到Stream API可以极大提高Java程序员的生产力，让程序员写出高效率、干净、简洁的代码。
已经对Stream API的用法鼓吹够多了，用起简洁直观，但性能到底怎么样呢？会不会有很高的性能损失？本节我们对Stream API的性能一探究竟。
已经对 Stream API 的用法鼓吹够多了，用起简洁直观，但性能到底怎么样呢？会不会有很高的性能损失？本节我们对 Stream API 的性能一探究竟。
对于 OTU 矩阵这样稀疏的组成数据，我们往往会用专门的统计方法来计算其相关性，进行网络分析，一般最常用的就是 SparCC，但其性能限制了高维数据集交互网络的计算。FastSpar 在 SparCC 算法的基础上进行改进，用 C++ 将算法重写，使其更为高效且支持并行运算。与 SparCC 相比，FastSpar 的运算结果几乎相同，同时可将计算时间减少 2-3 个数量级，并且占用内存更少。
基数排序号称线性时间排序算法中性能最好，速度最快的排序算法。本文将简要概括其算法思想，串行代码及其并行化。
有些情况下，虚拟机安装完毕，使用一段时间root密码失效，这时无法登陆，可以使用如下步骤清除密码：
Electron 是由 Github 开发，用 HTML，CSS 和 JavaScript 来构建跨平台桌面应用程序的一个开源库。
转载请出名出处 : http://blog.csdn.net/shulianghan/article/details/38636827
Java8的Stream API可以极大提高Java程序员的生产力，让程序员写出高效率、干净、简洁的代码。
在本文中，传统UNIX fork之后，我给出传统的UNIX fork在Linux内核中的变体clone系统调用的精彩。
本公众号之前发过《离线编译OpenMolcas+QCMaquis》一文，成功安装后可进行DMRG-NEVPT2和DMRG-PDFT计算。但其中需要编译QCMaquis、 HDF5、GSL和Boost库，过程颇为繁琐。笔者发现有的小伙伴不需要做DMRG计算，只想用OpenMolcas中最核心、最特色的功能——CASSCF、CASPT2、ic-MRCISD和MC-PDFT方法，则安装过程可以大大简化。
curl是一个成熟的HTTP client库，可以使用cmake在命令行完成交叉编译。
volatile是C语言中的一个关键字。将变量定义为volatile就表示告诉编译器这个变量可能会被竟想不到地改变，在这种情况下，编译器就不会去假设这个变量的值了，及优化器在用到这个变量是必须每次重新读取他的值。
Julia是于2012年发布的一种函数式编程语言。它的创建者希望将Python的可读性和简单性与以C语言为代表的静态编译语言的速度相结合。
大家好，又见面了，我是你们的朋友全栈君。一、Android基于Linux平台，由操作系统、中间件、用户界面和应用软件组成。
冬瓜哥收集了 “大话存储” 和 ”大话计算机” 两个公众号中帖子下的留言如下（蓝色表示往期已回答，红色表示本期选中）：
来源：https://dwz.cn/pSW0u0Qr（后台回复 2TB 获取超2TB Java 学习资源）
CFOUR程序的全称为Coupled-Cluster techniques for Computational Chemistry，是一款专注于高精度量子化学计算的程序。从名字可以看出，其专长为耦合簇方法，支持在CC级别下做单点、几何结构优化（如CCSD(T)级别）、激发态计算（如EOM-CCSDT）、性质计算（如CCSD(T)级别的NMR计算）。其官方网站为
GAMESS是一款历史悠久、免费开源的量子化学软件，现今最流行的分支是GAMESS-US（下文简称GAMESS），该程序的最新版可在量化大佬Mark Gordon课题组主页
Golang是一门编程语言，最初由Google公司开发。它被设计成具有简单性和高效性的语言，并注重并发性和安全性。在过去的一些年中，Golang已经变得越来越受程序员的欢迎，这是因为它的许多优点：
本文中若有任何疏漏错误，有任何建议和意见，请回复内核月谈微信公众号，或通过 oliver.yang at linux.alibaba.com 反馈。
最近想要找点新的点子来优化之前看到的一些立体匹配论文，我之前一直是用图割做立体匹配，刚开始时候用图割做图像分割，后来发现这块都被人做烂了，继续往下看发现图割还能搞立体匹配，效果也挺好。但是后面发现掉大坑里面了。
文章主要讨论了关于Rust编译时长的问题。尽管已有并行前端、Cranelift后端和lld链接器等技术在改善Rust的编译效率，但由于一些根本性限制，其编译速度仍可能无法达到所有人的期望。 然而，作者指出有一种新的看法：由于Rust能在编译过程中捕获诸多问题，因此编译实际上可以视为你测试程序的一部分。这就是说，程序中任何规定的接口（如函数的签名、特性、变量类型）在编译时都相当于执行了一次小型的单元测试，而任何编译错误都可以看作是测试的失败。
梯度提升是一种可以获得当前最佳性能的监督学习方法，它在分类、回归和排序方面有很好的表现。XGBoost 是一般化梯度提升算法的实现，它在多核和分布式机器上有着高度优化的实现，且能处理稀疏数据。怀卡托大学和英伟达在这一篇论文中描述了标准 XGBoost 库的扩展，它支持多 GPU 的执行，并能显著地减少大规模任务的运行时间。本论文提出的扩展是原版 GPU 加速算法的新进展，它展现出拥有更快速和更高内存效率的策树算法。该算法基于特征分位数（feature quantiles）和梯度提升树其它部分的并行化算法。作者们在 GPU 上实现决策树构建、分位数生成、预测和梯度计算算法，并端到端地加速梯度提升流程。这一过程使得 XGBoost 库可以利用显著提升的内存带宽和大规模并行化 GPU 系统集群。
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