普林斯顿大学HPC入门工作坊项目推荐

普林斯顿大学HPC入门工作坊项目推荐

hpc_beginning_workshop 项目地址: https://gitcode.com/gh_mirrors/hp/hpc_beginning_workshop

项目基础介绍和主要编程语言

普林斯顿大学HPC入门工作坊（hpc_beginning_workshop）是一个旨在帮助初学者了解和使用高性能计算集群的项目。该项目提供了多种示例作业，涵盖了从简单的串行任务到复杂的并行计算任务。项目的主要编程语言包括Python、C、C++、Fortran、Julia、MATLAB等，适合不同背景的开发者学习和实践。

项目核心功能

该项目的核心功能是为初学者提供一系列可以在普林斯顿大学研究计算集群上运行的示例作业。这些示例作业覆盖了多种编程语言和计算框架，包括但不限于：

• Python：提供了基本的CPU和GPU计算示例。
• C/C++：包括MPI和CUDA的并行计算示例。
• Fortran：展示了如何在HPC环境中使用Fortran进行科学计算。
• Julia：提供了Julia语言的并行计算示例。
• MATLAB：包括MATLAB在HPC集群上的使用示例。

此外，项目还提供了关于如何使用Slurm作业调度系统、数据存储和文件管理等方面的指导，帮助用户更好地利用HPC资源。

项目最近更新的功能

最近，该项目更新了以下功能：

1. 新增了PyTorch GPU计算示例：提供了如何在HPC集群上使用PyTorch进行GPU加速的示例代码。
2. 更新了MPI4Py示例：改进了MPI4Py的并行计算示例，使其更加高效和易于理解。
3. 增加了Spark大数据处理示例：提供了如何在HPC环境中使用Spark进行大数据处理的示例。
4. 改进了README文档：更新了项目的README文件，提供了更详细的安装和使用说明，帮助用户更快上手。

通过这些更新，项目不仅扩展了其功能范围，还提高了示例代码的质量和可读性，使得初学者能够更轻松地学习和应用高性能计算技术。

hpc_beginning_workshop 项目地址: https://gitcode.com/gh_mirrors/hp/hpc_beginning_workshop