WBZH的专栏

大规模的程序可能要注意的地方 最近在调试AWP大规模程序时，至少学习到以下几点：1.直接定义大数组是不可行的这样直接定义大数组，可能会导致stack益处，运行时出现Out of memory, Segment fault，用valgrind检查出现 Access not within mapped region at address。 有个叫ulimit的Linux命令可以解决一些这方面的问题。

调用phdf5并行写入文件发生错误忘记调用phdf5的相关close函数，导致程序结束时调用MPI_Finalize(); 发生“Attempting to use an MPI routine after finalizing MPICH”错误提示。别忘记phdf5的close函数。 H5Sclose(file_dataspace); H5Sclose(mem_dataspace); H5P

今天在stampede上编译一个程序时，发生了错误：intel mpif90 multiple definition of `main'

Compile Adios 1.9.0 Ubuntu16.04ldd –version ldd (Ubuntu GLIBC 2.23-0ubuntu3) 2.23CC=mpicc FC=mpif90 ./configure –prefix=/home/832506/local/adios –with-mxml=/home/832506/localWhen compiling adios1.9.0

Using Darshan On BlueWaters以下情况仅仅适用于BlueWaters计算机系统。检查生成的执行文件里有没有Darshan编译Darshan应用程序时，只需把提前运行module load darshan。 然后就可以正常编译代码了，不需要做任何修改。 例外情况：依据老的Makefile编译Darshan应用程序时，附带有-lmpich这个参数，然后总是提示darshan连

Interactive Job on Comet参考：http://www.sdsc.edu/support/user_guides/gordon.html，在http://www.sdsc.edu/support/user_guides/comet.html上没有. Comet机器上compute队列的CPU配置是： Processor Type Intel Xeon E5-2680v3

深度学习主机环境配置: Ubuntu16.04+Nvidia GTX 1080+CUDA8.0接上文《深度学习主机攒机小记》，这台GTX1080主机准备好之后，就是配置深度学习环境了，这里选择了比较熟悉Ubuntu系统，不过是最新的16.04版本，另外在Nvidia GTX1080的基础上安装相关GPU驱动，外加CUDA8.0，因为都比较新，所以踩了很多坑。

http://blog.youkuaiyun.com/dst1213/article/details/51171261安装mpi4py的方法直接pip install mpi4py不可取。需要安装以下依赖包：https://bitbucket.org/mpi4py/mpi4py/srcDependenciesPython 2.6, 2.7, 3.2 or above, or PyP