并行计算图像处理处理与高性能计算就业怎么样

来源：蜘蛛抓取(WebSpider) 时间：2017-02-24 17:53 标签： 高性能计算与并行计算
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你好，我是中科院计算所于慧老师，我所在北京大学计算中心举办了一期关于“高性能计算程序设计与解决方案”高级培训一. 内容涵盖（并行计算基础，搭建并行系统方法，基本的MPI编程技术，高级MPI编程技术，多核、众编程技术、GPU计算）二、课程实操：学员体验曙光6000高性能计算机环境，在并行机群上编译、调试和运行教学例子，并在最多达128个核规模下测试和分析程序的扩展性和性能。三、培训对象:从事高性能计算、物联网、虚拟现实、人工智能、生物信息、有限元、理论物理、分子模拟、计算化学、材料力学、系统仿真、流体力学、机械设计、动力设计、生物制药、航空动力、地质勘探、气候模拟、船舶设计等领域的企业单位、科研院所的计算技术开发人员，及高等院校相关专业教学人员及在校研究生、硕士、博士等相关人员。四、时间地点： 日——6月7日 北京（时间安排：第1天报到，授课3天,考察1天）颁发证书：学员经培训考试合格后可以获得：1．由人力资源和社会保障部中国高级公务员培训中心、全国信息化计算机应用技术水平教育培训管理中心颁发的《并行计算技术开发工程师技术水平教育培训》证书。2. 北京海淀中科计算技术转移中心颁发的《并行计算技术开发工程师》培训证书。注：请学员带两寸彩照2张（背面注明姓名）、身份证复印件和学历证明复印件各两张五、报名办法及费用： 每人￥3900元（含报名费、培训费、资料费、考试费、证书相关费用）食宿统一安排，费用自理。请各有关部门统一组织本地区行政、企事业单位报名参加培训，各单位也可直接报名参加，报名回执表请传真至会务处。六、培训方式:1、培训讲座； 2、专题小组研讨与案例讲解分析结合； 3、上机操作；联系人 :于慧 电话：QQ： 邮箱：
登录百度帐号推荐应用计算机系统与高性能计算方向有哪些推荐的科研的切入点？ - 知乎18被浏览1837分享邀请回答1添加评论分享收藏感谢收起0添加评论分享收藏感谢收起**MPI和openMPI的区别，或者CUDA和OpenCL的区别，这篇文章就是为了总结下高性能计算的相关知识。目前高性能计算有两大趋势，并行计算集群和CPU处理器GPU显卡的异构混合计算。下面做对这些名词进行一个简单的介绍：
MPI-Message Passing Interface是一个并行计算的API，适合超级电脑，大规模集群。
OpenMPI是一种高性能消息传递库，可以很方便的把串行程序，改为多线程并行程序，适合多核心电脑，可以和MPI搭配使用，对C语言和Fortran高性能计算支持很好。
TBB-Intel Threading Building Blocks 线程构建模块，是Intel公司开发的并行编程开发的工具,能很好的支持C++并行计算编程。
CUDA(Compute Unified Device Architecture)，显卡厂商NVidia推出的运算平台，使用显卡和处理器进行异构并行计算，是比较高级的并行开发工具，不需要太多硬件知识。
OpenCL (Open Computing Language) 是一个为异构平台编写程序的框架，属于API，和OpenGL架构类似，此异构平台可由CPU，GPU或其他类型的处理器组成。
最近花了点时间，对OpenMP，OpenCL，MPI（有多种实现，如Open MPI）等，关于高性能计算的技术，做了一下简单的浏览，我把这次简单浏览所学习到的一点东西记录在此。这些总结和记录都比较半吊子，还需要更深入的学习和研究。
首先，时下越来越热的GPU计算，随着中国天津的大型计算机拿到国际头把运算力交椅，不得不让人重视。现有的技术，从阵营上分，有NVidia的CUDA，AMD(ATI)的stream。还有一个开放标准：OpenCL。我是比较看好OpenCL的，因为他可以支持同时对不同品牌，不同核心CPU和GPU的优化和加速，特别适合异构环境。他的基本原理就是系统里边内置一个类似编译器，好像llvm,API的东西，软件写完的代码只有到最后的硬件执行的时候进行最终编译，这个编译过程似乎是通过系统里边的硬件驱动Driver，现在都还需要另外安装，intel，nvidia，amd提供的sdk中都分别包含有自己Driver，得以执行。所以OpenCL的程序主线程，会根据系统中是几个核的多核CPU，那种架构的CPU（arm或者x86），有没有GPU，哪种GPU? 来决定最后生成的工作线程的代码传递给哪个Driver编译执行。系统会自动保存编译后的二进制代码以备后用。这个过程看起来好像是一个动态语言的过程，但是实际上现在OpenCL还主要是底层的，经过扩展的c语言来写。不同硬件的Driver充当了runtime的角色。
intel,nvidia,amd等多家硬件厂商支持OpenCL，但是同时也有自己的小九九，比如nvidia的cuda，就提供了针对自己的更多的功能，而且函数上据说也更为高级。所以说，如果是专门针对特定硬件环境下，比如开发大运算量的科学程序的话，最好使用专门硬件自己的GPU加速sdk开发。只有在要求通用性，比如商业软件上，才使用OpenCL开发。
另外，一贯讨厌开放标准的微软这次又和当年对待OpenGL一样，用他的DirectorX来玩个性了。反正我是能不鸟他，就不鸟他！
其次，OpenMP和MPI，这两个都是已经被广泛使用的并行程序开发库。他们的区别是：OpenMP是针对多核处理器，使用的是共享内存的并行方式，可以说更为线程一些；MPI是针对服务器中，多个对称并行CPU或者集群服务器的情况，内容共享方式是混合的，更为进程一些。
从某种角度上说，OpenCL有代替OpenMP的可能和趋势，里边会包含针对多核心CPU的处理。现在的环境下，还是OpenMP更合适——可以直接发挥多核心处理器的能力，而且不需要图形开发的知识。这里是一篇关于OpenMP和OpenCL性能的测试。
现在的并行开发，主要就是MPI+OpenMP，前者负责将运算通过进程分布到不同服务器的不同CPU上去，后者负责通过多线程，有效利用CPU中每个核心的效能。
再次，有文章显示，为了最好的发挥线程的效能，在同样算法条件下，最好程序使用的线程和cpu提供的最大线程数一致，而且最好能够绑定程序执行线程和CPU核心。GPU对某些计算加速效果特别好，效率也不错，但是由于必须通过PCI用CPU进行调度，所以，实际程序设计的时候，要考虑这个通信过程的延时。
最后，现有的几种并行计算技术：
1、系统层面，使用进程迁移技术，从而让所有支持多进程的程序，实现并行，如openmosix，这需要经过patch过的操作系统；
2、硬件层面，也就是OpenCL等GPU加速技术，需要相应的硬件支持；
3、开发语言方面，现在erlang这种动态语言，就提供了对集群环境的支持，他会自动向加入集群的服务器分布运算进程。google Go语言可能也是类似的。
PS: 开发方面，OpenCL现在用起来门槛还是很高的，不知道以后会不会提供更高层的抽象库。不过，我发现QT，现在可以支持OpenCL了，QTOpenCL虽然还没有放入主枝，需要自己编译开发包，但是文档上说，提供了QT模式的函数。QT在被诺基亚收购之后，改变授权为lgpl，加上技术越来越全面，的确成了一个跨平台开发很好的解决方案了。真眼馋。**
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