Understanding Open Source

本文探讨了在高性能计算(HPC)领域内使用开源软件的重要性和优势,包括软件定制灵活性、避免计划外淘汰风险及高度优化等。同时,开放源码促进了社区交流与合作。

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本段落节选自"High Performance Computing For Dummies®, Sun and AMD Special Edition - Douglas Eadline"第五节。

 

... Understanding free and open software is often a hurdle for many organizations. The term “free” is often misunderstood and used in the context of free as in “free lunch” (for instance, we don’t have to pay a license fee for this software). When most open source practitioners speak of “free” they are talking about free as in “free speech.” The distinction is important, and in the case of HPC, a significant competitive advantage.

理解自由和开放的软件往往是许多组织的障碍。“ Free ”这个术语往往被误解成“免费”的意思,如“免费午餐”(例如,我们并不需要为这个软件付软件许可费)。而大多数开放源码的从业者谈论“ Free ”的时候,他们谈论的是“言论自由”。这个区别是很重要的,并且在高性能计算的这个 case 中,是一个显著的竞争优势。

 

Free as in “free speech” software means the user has the right to understand and modify the software as they see fit. In HPC this provides three key advantages. 

将“ Free ”意为“言论自由”软件,是指用户有权了解和为了自己的需要而修改软件。在高性能计算中,这(指自由软件)提供了三个关键的优势。

 

First, software can be customized in any number of ways allowing support for a multitude of file systems, interconnects, peripherals, and other “small market” projects that would otherwise never garner commercial interest. 

首先,软件可被定制在任何支持多种文件系统,互联设备,外部设备以及其他永远不会应用于商业盈利的“小市场”的项目中。

 

Second, it provides a safeguard against unplanned obsolescence. In the past, it was not uncommon for a large computer system to lose software support because a vendor went out of business, the system had been phased out, or the budget may have run out. With open source, users have a choice to continue using these systems and take over the support themselves. 

其次,它提供了防止意外被淘汰的措施。过去,由于供应商倒闭、系统支持被取消或者预算耗尽而导致大型计算机系统软件的支持的情况并不少见。现在,开源让用户可以选择继续使用这些系统,并可在自己内部提供技术支持。

 

Finally, open source allows a high level of optimization. Software installations can be minimized so that only essential HPC software is present. For instance, there is no need for a graphical user interface or sound card drivers on cluster nodes. Customers like choice and vendors like sharing the high cost of software development. 

最后,开放源码允许高层次的优化。软件的安装可以被精简到只有基本HPC软件存在。例如,在群集节点上没有必要存在图形用户界面或的声卡驱动程序。顾客喜欢自由选择,供应商喜欢与其他人共同承担软件开发的高成本。

 

Openness also fosters community and collaboration. In the case of HPC, there is a large ecosystem of users, vendors, and developers from many companies and organizations that freely exchange ideas and software without the need for legal agreements. This community also provides a huge and open knowledge base of ideas, best practices, and experiences that help everyone involved. In HPC,“open” just works better.

开放也鼓励(创建)社区以及协作(开发)。在高性能计算的 case 中,有一个用户,厂商以及许多公司和组织中的开发者组成的大生态系统,在这个系统中,他们可以无须法律制约,自由地交换意见和软件。该社区还提供了大量由思想、最佳实践以及经验的开放知识库,帮助每一个参与到其中的人。对于高性能计算而言,“开放”是更好的选择。

 

Sites such as http://developer.amd.com and www.sunsource.net are examples of how AMD and Sun Microsystems support open source

内容概要:该PPT详细介绍了企业架构设计的方法论,涵盖业务架构、数据架构、应用架构和技术架构四大核心模块。首先分析了企业架构现状,包括业务、数据、应用和技术四大架构的内容和关系,明确了企业架构设计的重要性。接着,阐述了新版企业架构总体框架(CSG-EAF 2.0)的形成过程,强调其融合了传统架构设计(TOGAF)和领域驱动设计(DDD)的优势,以适应数字化转型需求。业务架构部分通过梳理企业级和专业级价值流,细化业务能力、流程和对象,确保业务战略的有效落地。数据架构部分则遵循五大原则,确保数据的准确、一致和高效使用。应用架构方面,提出了分层解耦和服务化的设计原则,以提高灵活性和响应速度。最后,技术架构部分围绕技术框架、组件、平台和部署节点进行了详细设计,确保技术架构的稳定性和扩展性。 适合人群:适用于具有一定企业架构设计经验的IT架构师、项目经理和业务分析师,特别是那些希望深入了解如何将企业架构设计与数字化转型相结合的专业人士。 使用场景及目标:①帮助企业和组织梳理业务流程,优化业务能力,实现战略目标;②指导数据管理和应用开发,确保数据的一致性和应用的高效性;③为技术选型和系统部署提供科学依据,确保技术架构的稳定性和扩展性。 阅读建议:此资源内容详尽,涵盖企业架构设计的各个方面。建议读者在学习过程中,结合实际案例进行理解和实践,重点关注各架构模块之间的关联和协同,以便更好地应用于实际工作中。
资 源 简 介 独立分量分析(Independent Component Analysis,简称ICA)是近二十年来逐渐发展起来的一种盲信号分离方法。它是一种统计方法,其目的是从由传感器收集到的混合信号中分离相互独立的源信号,使得这些分离出来的源信号之间尽可能独立。它在语音识别、电信和医学信号处理等信号处理方面有着广泛的应用,目前已成为盲信号处理,人工神经网络等研究领域中的一个研究热点。本文简要的阐述了ICA的发展、应用和现状,详细地论述了ICA的原理及实现过程,系统地介绍了目前几种主要ICA算法以及它们之间的内在联系, 详 情 说 明 独立分量分析(Independent Component Analysis,简称ICA)是近二十年来逐渐发展起来的一种盲信号分离方法。它是一种统计方法,其目的是从由传感器收集到的混合信号中分离相互独立的源信号,使得这些分离出来的源信号之间尽可能独立。它在语音识别、电信和医学信号处理等信号处理方面有着广泛的应用,目前已成为盲信号处理,人工神经网络等研究领域中的一个研究热点。 本文简要的阐述了ICA的发展、应用和现状,详细地论述了ICA的原理及实现过程,系统地介绍了目前几种主要ICA算法以及它们之间的内在联系,在此基础上重点分析了一种快速ICA实现算法一FastICA。物质的非线性荧光谱信号可以看成是由多个相互独立的源信号组合成的混合信号,而这些独立的源信号可以看成是光谱的特征信号。为了更好的了解光谱信号的特征,本文利用独立分量分析的思想和方法,提出了利用FastICA算法提取光谱信号的特征的方案,并进行了详细的仿真实验。 此外,我们还进行了进一步的研究,探索了其他可能的ICA应用领域,如音乐信号处理、图像处理以及金融数据分析等。通过在这些领域中的实验和应用,我们发现ICA在提取信号特征、降噪和信号分离等方面具有广泛的潜力和应用前景。
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