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C++中用于高性能计算的资源
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Stack Overflow用户
提问于 2008-09-26 22:20:51
回答 9查看 5.3K关注 0票数 17

我正在寻找详细介绍使用C++进行高性能计算的编程技术的书籍或在线资源。

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回答 9

Stack Overflow用户

回答已采纳

发布于 2008-09-26 23:26:35

实际上,我听说过的所有HPC代码要么用于解线性方程组,要么用于FFT。至少在使用的库中,这里有一些链接可以让你开始使用:

  • BLAS -线性代数的标准例程集-类似于矩阵multiplication
  • LAPACK -高级线性代数例程的标准集-像LU decomp.
  • ATLAS优化的BLAS implementation
  • FFTW优化的FFT implementation
  • PBLAS -用于分布式processors
  • SCALAPACK的BLAS -分布式LAPACK implementation
  • MPI -用于分布式systems.
  • PETSc的通信库-可扩展的非线性和线性求解器(用户可扩展,接口更高)
票数 12
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Stack Overflow用户

发布于 2008-09-27 03:44:52

即使不是自由/开源软件,如果您需要执行这些库支持的任何操作(例如:信号处理、图像处理、矩阵数学),英特尔IPPMKL库确实可以为您节省大量时间(无论是在开发中还是在运行时)。当然,这取决于你的平台,你是否能从中获益。

(不:我不为英特尔工作,但我是他们的快乐客户。)

票数 4
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Stack Overflow用户

发布于 2008-09-27 03:34:06

Trilinos的程序库和程序包套件为高性能计算提供了广泛的中间件库,包括稀疏、迭代线性求解器、非线性求解器、特征求解器、ODE和DAE积分器(包括灵敏度分析)、优化(包括入侵和黑盒)、有限元接口、网格接口、预处理程序等。在超大规模并行(5000+ CPU)模拟(核武器设计)中取得了巨大的成功。这些包提供了一套比BLAS等更高级别的功能。

票数 3
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页面原文内容由Stack Overflow提供。腾讯云小微IT领域专用引擎提供翻译支持
原文链接:

https://stackoverflow.com/questions/142331

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