C ++中高性能计算的资源

Question

我正在寻找有关使用C ++进行高性能计算的编程技术的书籍或在线资源。

Answer 1

几乎所有我听说过的HPC代码都是用于求解线性方程组或FFT的。下面是一些链接，至少在使用的库中启动你：

• BLAS - 线性代数的标准例程集 - 像矩阵乘法
之类的东西
• LAPACK - 标准的高级线性代数例程集 - 像LU分解的东西。
• ATLAS - 优化BLAS实施
• FFTW - 优化的FFT实施
• PBLAS - BLAS for distributed processors
• SCALAPACK - 分发LAPACK实施
• MPI - 分布式系统的通信库。
• PETSc - 可扩展的非线性和线性求解器（用户可扩展，以上接口）

Answer 2

即使不是FOSS，如果您需要执行这些操作所支持的任何操作，英特尔IPP和MKL库可以真正为您节省大量时间（在开发和运行时）库（例如：信号处理，图像处理，矩阵数学）。当然，取决于您的平台，您是否可以从中受益。

（不：我不为英特尔工作，但我们是他们的快乐客户。）

Answer 3

Trilinos套件库和软件包为HPC提供了广泛的中间件库，包括稀疏的迭代线性求解器;非线性求解器;本征求解器; ODE＆amp; DAE集成商包括敏感性分析;优化（入侵和黑盒）;有限元界面;网格界面;预条件;所有这些软件包都是使用相当现代的C ++技术设计的（有Python API以及一些C和Fortran）。用于非常大规模的并行（5000+ CPU）模拟特殊后果（核武器设计）取得了巨大成功。这些软件包提供了一系列功能，远远高于BLAS等。

Answer 4

第一件事可能是阅读MPI(Message Passing Interface)这是HPC节点互连中事实上的标准。

Answer 5

尽管已有14年多的历史，Expression Templates的开创性工作仍被视为多年来最杰出的C ++工作。快速，高效，安全......我已经使用过这些技术而且非常了不起。

修改 如果上述链接仍然存在，则此处为alternate reference for Expression Templates。这篇DDJ文章引用了Veldhuizen的原创作品。

Answer 6

查看Eigen Vector/Matrix library。 api非常优雅，由此产生的程序非常快（由于SSE2体系结构的显式向量化）。

Answer 7

看看The ADAPTIVE Communication Environment (ACE)。它是C ++中高性能应用程序的模板和对象库。它具有很好的跨平台原语，可用于线程，网络等。

Answer 8

无论你写什么，以及你从一开始就为性能设计了多少，很可能它会从性能调优中受益。通常程序越大，它就越有利。 THIS是一种简单有效的调整方法。它基于“深度采样”，这种技术可以在不强调测量的同时提供诊断的准确性。

您还可以查看http://en.wikipedia.org/wiki/Performance_analysis#Simple_manual_technique

Answer 9

高可扩展性 - 构建更大，更快，更可靠的网站。

http://highscalability.com/

还有：

http://www.ddj.com/hpc-high-performance-computing/