释放高性能计算的力量：掌握HPC软件与编程（系列第三部分）
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内容提要
本文介绍了高性能计算（HPC）系统的软件生态，包括操作系统、作业调度器、并行编程模型及优化技术。HPC系统主要基于Linux，采用MPI和OpenMP进行并行编程，广泛应用于科学模拟、机器学习和数据分析。优化HPC应用需关注性能分析、内存优化和负载均衡等关键技术。
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关键要点
- 高性能计算（HPC）系统的软件生态包括操作系统、作业调度器、并行编程模型及优化技术。
- HPC系统主要基于Linux，常用的发行版有CentOS、Ubuntu和Red Hat Enterprise Linux。
- 作业调度器和资源管理器确保资源的公平和高效分配，常用工具包括Slurm、PBS和LSF。
- 中间件和库在HPC系统中起到连接硬件和软件的作用，主要包括并行编程模型和数学库。
- MPI和OpenMP是主要的并行编程模型，CUDA和OpenCL用于GPU编程。
- HPC系统广泛应用于科学模拟、机器学习和数据分析等领域。
- 并行编程是HPC的核心，开发者需掌握分布式内存与共享内存的概念。
- 负载均衡对于最大化性能至关重要，确保工作负载在处理器间均匀分配。
- 优化HPC应用需要关注性能分析、内存优化、向量化和I/O优化等技术。
- 流行的HPC软件和框架包括TensorFlow、PyTorch、GROMACS和ANSYS。
- 下一篇文章将探讨HPC的实际应用案例及新兴趋势，如量子计算和边缘计算。
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