基于Matlab的ASPC脚本调度代码教程与HPC环境准备

资源摘要信息:"本资源为ASPC研讨会提供的Matlab队列调度脚本，由乔纳森·奥尔姆斯特德从TIGRESS脚本github复制并做了相应修订。资源中包含多个示例脚本和一个设置脚本，主要目的是帮助用户准备基于R的高性能计算（HPC）环境。这些脚本在Tukey、Della和Adroit系统上可以直接运行。此外，资源中还包含使用Python和Matlab的示例，但强调的重点是基于R的HPC。这些脚本由普林斯顿大学提供，并且在设置方面与普林斯顿的TIGRESS系统兼容。如果遇到任何问题，用户可以联系Hubert Jin获取支持。此外，资源提供了git仓库的克隆命令，以便用户可以获取资源的完整副本。" 知识点详细说明： 1. MATLAB环境下的队列调度 - MATLAB是MathWorks公司开发的高性能数值计算和可视化软件，广泛应用于工程计算、数据分析、算法开发等领域。 - 队列调度通常指的是将多个任务按照一定的顺序放入队列中，然后依次执行，以提高系统资源的利用效率。 - 该资源提供了一组脚本，用以实现和练习队列调度的Matlab代码，这些代码是按照ASPC（Advanced Scientific Programming in Compute，高级科学计算编程）研讨会的要求编写的。 2. ASPC研讨会 - ASPC研讨会是一个专注于科学计算和编程的教育研讨会，通常会提供一些实用的工具和脚本供参与者学习和实践。 - 该资源中的脚本是在ASPC研讨会上作为练习材料使用，目的是帮助与会者理解和掌握高性能计算环境下的编程技巧。 3. TIGRESS脚本 - TIGRESS（Tiger Computing Resource for Empirical Sciences）是普林斯顿大学提供的高性能计算资源。 - 资源中的脚本部分来源于TIGRESS的脚本github，意味着它们可能已经过一定的测试，并且适用于类似TIGRESS环境的计算集群。 - 对脚本进行的修订可能包括对特定平台的适应性修改，以确保其在不同系统上的兼容性和稳定性。 4. 高性能计算（HPC） - HPC指的是使用并行计算技术对大量数据进行复杂处理的计算方式。 - HPC环境通常包括高性能的计算集群、高速网络连接和专业的存储系统。 - 为了准备基于R的HPC环境，脚本提供了详细的设置方法，这些方法可能涉及到集群的配置、作业调度和资源管理等方面。 5. Tukey、Della和Adroit系统 - 这些系统可能是普林斯顿大学HPC环境中的计算节点或集群。 - 脚本的开箱即用性意味着用户可以直接使用这些脚本在指定的系统上提交和管理计算任务。 6. Python和Matlab的使用 - 资源也包含了使用Python和Matlab的示例脚本，尽管重点是基于R的HPC。 - 这些示例可能展示了如何利用这些编程语言进行科学计算和数据分析，提供了一种多语言的支持，方便不同背景的用户学习和应用。 7. 普林斯顿TIGRESS系统与Git安装 - TIGRESS系统拥有git环境，允许用户通过Git版本控制工具管理和共享代码。 - 资源提供了克隆git仓库的方法，即通过运行"git clone"命令来下载整个资源仓库到本地计算机。 - 在本地计算机上运行git安装，说明用户可能需要在自己的计算机上安装git软件，以便能够获取资源和更新代码。 8. 联系支持 - 如果在使用脚本和设置HPC环境时遇到问题，可以联系Hubert Jin进行咨询和支持。 - 这说明了资源提供者对用户的支持和对资源的维护，确保用户在实践中有问题可以得到及时解答。 9. 开源系统 - 标签"系统开源"表示这些脚本是在开源许可下发布的，用户可以自由地使用、修改和分发这些代码。 - 这鼓励了社区合作和知识共享，使得其他开发者和研究人员可以在此基础上进行改进和创新。