文件名称：ansys与matlab代码-HPC5:CUDA和GPU的代码库
文件大小：831KB
文件格式：ZIP
更新时间：2024-06-22 13:33:35
系统开源
ansys与matlab代码高性能计算 5 我在利兹大学培训课程中的个人笔记 课程链接： 该代码遵循课程工作表中的一些任务。 提交每个问题和错误修复。 :construction: 这些只是课程的笔记，这不是开发工作 :construction: 由于时钟速度停滞最好转向加速器 ARC3 已停产的 Xeon Phi 节点未使用 nVida 生产像 GeForce 一样的 Tesla GPU，但适用于 HPCS 有 6 个 GPU 节点（4 个 P100）和 2 个（2 个 k80）节点。 ARC4 会少一些。 #$ -l coproc_p100=1请求 1/4 = =4 给出整体 #$ -l coproc_k80=1请求 1/2 =2 给出整体 ARC3 GPU 未得到充分利用 始终将 CPU 和 GPU 一起使用 GPU 会做繁重的工作，CPU 需求取决于代码 编码 使用库，例如 MATLAB、Ansys OpenACC 编译和自动生成等指令 用于 nVida 的 C 的 CUDA 扩展，而 OpenCL 跨平台工作 即使 PyCUDA 也不是超级用户友好 通过将代码发送到 CPU 并将代码分离到 GPU 内核来工作 每个 Str
【文件预览】：
HPC5-master
----README.md(3KB)
----PyCUDA()
--------pycuda_test.py(803B)
--------README.md(96B)
--------.env(89B)
--------jobk80_pycuda.sh(194B)
--------output()
--------commands.sh(139B)
----Worked_example()
--------add_cuda.x(599KB)
--------README.md(212B)
--------run.sh(55B)
--------job_prof.sh(89B)
--------add_block.x(599KB)
--------job_paranprof3.sh(104B)
--------add.x(13KB)
--------output()
--------build()
--------job.sh(82B)
----Worked_example2()
--------README.md(363B)
--------jobk80p2ab.sh(77B)
--------output()
--------build()
--------job.sh(78B)
--------intro.x(598KB)
--------commands.sh(185B)
--------learnCUDAsheffield_solutions()
--------learnCUDAsheffield()