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这个repo为华科七边形于2019年整理,欢迎各位朋友的指教

部分内容如有侵权,请联系 Rao, Geng Yu zouyoo@outlook.com,我们会尽快移除

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2019FALL的招新

近年,华科一般团队组成为:一名运维(或许队长也要兼任部分运维职务,一个人可能不够),其他人分成组,负责写各个题目的代码。

AI题太多变了,一般出题之后找专门有研究的人来做,需要几个人跟着帮忙。

我们希望从每年9月份的新大二中招新人,人手不够的时候也会招大三的,请安排好个人的时间( 时间安排可以参考下面的比赛列表 ),避免产生不必要的咕咕咕行为,具体的情况请联系当年的队长。

学校之间:

  • 不同学校之间学生的水平差别还是很大的,发展方向也各不相同,希望以后的同学能在赛场上多认识朋友。
  • 有的学校没有专门的运维,每个人都有运维的能力。
  • 有的学校部分队员是在做科学计算的 CS/非CS 学生,清北的朋友一般能找到很多这方面的资源,他们学校也有很多做相关科研的老师,近年华科主要是纯CS的学生,没有做科学计算的学生,也很少有其他系的学生。

如何预防鸽子?

一旦遇到了鸽子,对整个团队的规划会产生非常大的影响,如果有人要中途退出,一定尽快说明,并重新分配任务。 一般造成鸽子的原因:

*寒假一直在写课设
*准备找工作
*远程参与
*‘我一边实习,一边打比赛’ 然后就咕咕了

比赛列表和一般推荐时间表

大二暑假
RDMA
PAC
CPC国产CPU 可以借机会接触一下神威太湖之光
大三和大四
ASC
ISC
SC

代码:

(以下几本,选一些章节看就好了,对超算应用或许不是很重要?)
计算机系统结构--量化研究方法 (指令级的东西一般交给编译器,ASC也有过手写SIMD的队伍 16浙大)
深入理解 linux 内核
现代操作系统

(超算入门)
多核应用编程实战
计算机科学丛书:高性能科学与工程计算

编译工具链相关文档(这个repo里也有整理编译相关的东西)
CUDA 并行程序设计:GPU 编程指南 (学校图书馆有)(CUDA programming : a developer's guide to parallel computing with GPUS)
(ASC也有过CPU应用改GPU的队伍  16浙大)
MIC 相关书籍 (最近很少有了,不推荐新人啃)
看别人各种调优的文档和优化建议(如果是大型的应用的话,一般有相关文档和BBS)

RDMA

here

MPI编程入门

here

GPGPU

here

运维

here

HPC 从什么都不会到入门(2016年的整理?)

团队分工

机器组装, 硬件搭配
linux, 系统维护
英语交流, 与老师合作
并行化 异构计算 coder
[数学建模] [数值分析]

题目

HPL HPCG HPCC 性能测试(不需要代码修改)

AI题,可以看我在另一个文件夹下的整理,因为这几年(-19)每年都有,并且AI题出题风格各异,AI细分的方向比较多,在出题之前找专门做AI的人比较难。建议出题了之后,找擅长的人,然后借南一楼集群的P100机器。一般都是 state of art 的题目,可能需要实现最新的论文


神秘应用
一般是编译后直接跑, 要求对编译和环境非常熟悉(注意坑(oom等),需要快速找到最佳/时间上最经济的跑法)


团队题:预计编译过程会非常非常的难
ASC19新出的一种赛题,一般是强校弄出docker/其他打包,然后给其他队友

真正的超算平台
今年是神威, 这个题目不在自己组装的机器上跑, 要求的代码能力很强, 综合素质强 (只他们那一年有过这种,神威相关的信息在这个repo也有整理)

工具

redhat 有系统性能优化和系统管理员文档
openmp
一般与 mpi 混合使用, 方便但其空间有限

mpi
有 openmpi intel-mpi mpich2 platform-mpi
一般 CUDA 程序常用 openmpi
一般 intel-mpi 性能更好(一个个都测试一遍)
注意 numa 双路 cpu 对内存访问不对称, 及使用核绑定避免切换

intel parallel studio
icc ifort intel-mpi intel-optimize-header intel-mathlib(MKL)
advisor inspector vtune 性能分析工具
优化文档也是必读, 重点掌握

pgi编译器 全家桶

cuda
NVIDIA套装

openacc OpenCL
通用多平台编程, 用的很少,有很多坑(但是并不推荐新人在知道题目之前,就学这个,建议先看看别的)

Doxygen(使用doxywizard,勾选上 Expert/Dot 里的各种*_GRAPH)

链接库
**换库** , 数学计算有 BLAS 等数学库,需要对比不同库的速度。
fft有fftw和其他的实现,intel MKL 实现了兼容fftw的接口 (ASC19从一个fft99的库改成了fftw)
fftw的性能有不少窍门:plan,关于是在当前的内存空间做fft还是输入输出在不同的array,这些对性能有不少影响

IDA PRO
对于做体系结构优化的时候,Intel advisor/vtune可能不够用,需要读汇编代码来判断(举例来说,一些 math函数/简单的函数 如果内联,可能会更好, 原因是这种jump,有一定可能性造成 instruction cache miss (指当调用的函数很多,并且 instruction cache 会被装满的情况))

普通的tmux等工具就不多说了

另外

做超算算很多事情很杂, 很多优化可能相当繁琐, 也有很多参数和库可以调, 代码 debug 起来也很困难, 环境还有巨多坑, 做起题目来不要乱, 从顶至底一步一步来, 少做 dirty 的事情, 保持任务分工明确, 然后把所有优化的点都重视起来, 多交流

之前比赛的文档积累(划掉,已经停止更新)(已经决定改用QQ群文件保存,请联系每年的队长要),xxx群,请联系xxx进入(划掉,已经成为吹水群)

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