LAM/MPI用户指南：并行计算入门

Guide
需积分: 4 1 下载量 129 浏览量 更新于2024-07-29 收藏 829KB PDF 举报
"LAM-MPI User's Guide英文版是一本详细介绍LAM/MPI的书籍，由The LAM/MPI Team的Open Systems Lab出版。LAM/MPI是一个实现MPI（Message Passing Interface）标准的并行计算框架，适用于分布式内存系统。本书适合对并行计算感兴趣的读者，特别是那些希望深入理解LAM/MPI特性和使用方法的人群。 本书内容包括多个章节，如： 1. **Don’t Panic! (Who Should Read This Document?)**：这部分可能向读者介绍该指南的适用人群，可能涵盖初学者到高级用户的不同需求。 2. **Introduction to LAM/MPI**：此章节将概述MPI的概念以及LAM/MPI相对于标准MPI的独特之处。可能包含LAM/MPI的历史、设计目标、功能特性等信息。 3. **Release Notes**：这部分通常会列出版本7.1.4的新功能、已知问题以及使用注意事项。新功能概述可能包括性能提升、新接口或模块的介绍。已知问题部分可能会提及mpirun和MPI应用程序之间可能出现的冲突，检查点支持对于派生进程的限制，静态编译对BLCR支持的影响，以及Infiniband rpi模块的问题。使用注意事项可能涉及操作系统旁路通信（如Myrinet和Infiniband）的特殊操作。 4. **Usage Notes** 和 **Platform-Specific Notes**：这些章节将提供关于如何有效使用LAM/MPI以及针对特定平台的提示和建议。可能包括与操作系统交互、优化通信性能以及针对特定硬件（如Myrinet和Infiniband网络）的配置建议。 在深入学习这本书的过程中，读者将了解到如何安装、配置和运行LAM/MPI应用，以及如何解决在使用过程中可能遇到的问题。LAM/MPI不仅提供了MPI的基本功能，还可能包含一些独特的工具和机制，以提高在分布式环境中的性能和可管理性。对于进行大规模并行计算的科研人员和工程师来说，这本书是一份宝贵的参考资料。"

MPI用户手册

2016-05-30 上传
MPI函数手册

MPI参考手册·

2015-12-10 上传
并行MPI技术参考手册。mpich2 高性能计算

MPI最佳入门手册-英文.pdf

2014-03-01 上传
英文版的MPI并行编程入门 资源描述可以把电子书的概述、源代码的说明、文档的片段填在这里，描述详细会获得我们的推荐，更容易被他人下载！描述大于20字不是问题吧！——CSDN，Orz...

解释以下代码： def _calc_adjoint_states(self, x_s, y_s, yaw_s, v_s, u_2s, N, dt): lam_1s = [x_s[-1]] lam_2s = [y_s[-1]] lam_3s = [yaw_s[-1]] lam_4s = [v_s[-1]]

2023-03-20 上传
具体实现过程是：首先将 x_s、y_s、yaw_s、v_s 的最后一个值分别赋给 lam_1s、lam_2s、lam_3s、lam_4s，然后从后往前遍历状态变量，依次计算每个状态变量的伴随状态，并将结果存储在对应的列表中。

1 Simulate a dataset containing continuous traits with given ℎ 2 . Split it into training and testing datasets with proportion 4 ∶ 1. set.seed(20132014) n <- 5000 p <- 1000 h <- c(0.2, 0.8)[1] # simulate genotype (not exactly) x_r <- matrix(rnorm(n * p), ncol = p) xmean <- matrix(rep(colMeans(x_r), n), ncol=p, byrow = TRUE) xsd <- matrix(rep(apply(x_r, 2, sd), n), ncol=p, byrow = TRUE) x <- (x_r - xmean)/xsd # ... 2 Please perform the marginal model. ## [1] 526 776 50 557 801 345 298 559 178 214 1 2 −0.025 0.000 0.025 0.050 0 250 500 750 1000 snp u • Show the locations of significant SNPs. • Replicate above figure, and highlight the significant coefficents in red

2023-06-12 上传
The genetic effect is proportional to the sum of each SNP's effect, and the environmental effect is simulated from a normal distribution. Finally, the code splits the dataset into training (80%) and ...

Python als

2023-11-11 上传
self.user_vectors[user_id] += self.alpha * (error * self.item_vectors[item_id] - self.lam * self.user_vectors[user_id]) self.item_vectors[item_id] += self.alpha * (error * self.user_vectors[user_id]...

# In[]收缩损失函数 # def contractive_loss(y_pred, y_true,lam=1e-4): # mse = K.mean(K.square(y_true - y_pred), axis=1) # W = K.variable(value=model.get_layer('encoded').get_weights()[0]) # N x N_hidden # W = K.transpose(W) # N_hidden x N # h = model.get_layer('encoded').output # dh = h * (1 - h) # N_batch x N_hidden # contractive = lam * K.sum(dh**2 * K.sum(W**2, axis=1), axis=1) # return mse + contractive将这段代码修改为适合tensorflow最高版本的形式

2023-05-31 上传
def contractive_loss(y_pred, y_true, lam=1e-4): mse = tf.reduce_mean(tf.square(y_true - y_pred), axis=1) W = tf.transpose(model.get_layer('encoded').get_weights()[0]) # N_hidden x N h = model.get_...

将谢列代码改为适合tensorflow2.0版本的keras代码def contractive_loss(y_pred, y_true,lam=1e-4): mse = K.mean(K.square(y_true - y_pred), axis=1) W = K.variable(value=model.get_layer('encoded').get_weights()[0]) # N x N_hidden W = K.transpose(W) # N_hidden x 5qw h = model.get_layer('encoded').output dh = h * (1 - h) # N_batch x N_hidden contractive = lam * K.sum(dh**2 * K.sum(W**2, axis=1), axis=1) return mse + contractive

2023-05-26 上传
def contractive_loss(model, lam=1e-4): def loss(y_true, y_pred): mse = K.mean(K.square(y_true - y_pred), axis=1) W = model.get_layer('encoded').get_weights()[0] # N x N_hidden W = K.transpose(W) #...

将下列代码改为适合tensorflow2.0和keras2.0版本以上的代码def contractive_loss(y_pred, y_true,lam=1e-4): mse = K.mean(K.square(y_true - y_pred), axis=1) W = K.variable(value=model.get_layer('encoded').get_weights()[0]) # N x N_hidden W = K.transpose(W) # N_hidden x 5qw h = model.get_layer('encoded').output dh = h * (1 - h) # N_batch x N_hidden contractive = lam * K.sum(dh2 * K.sum(W2, axis=1), axis=1) return mse + contractive

2023-05-26 上传
def contractive_loss(model, lam=1e-4): def loss(y_true, y_pred): mse = tf.reduce_mean(tf.square(y_true - y_pred), axis=1) W = model.get_layer('encoded').get_weights()[0] # N x N_hidden W = tf....

def PlotCycles(id1, ax1, ax2, ax3, all_lam_x, all_lam_y, all_Sigma_xx, all_Sigma_yy, Stress_predicted): delta = 0 R2x_all = [] R2y_all = [] for k in range(len(all_lam_x)): if k == (id1-1): lsStyle = 'dashed' # print(id1-1) else: lsStyle = 'solid' ax1.plot(all_lam_x[k], Stress_predicted[k][0], zorder=5,lw=2.5, ls=lsStyle, color=c_lis[k], alpha=1.0) ax1.scatter(all_lam_x[k][::2], all_Sigma_xx[k][::2],s=70, zorder=4,lw=1.0, facecolors='none', edgecolors=c_lis[k], alpha=0.6) R2x = r2_score_own(all_Sigma_xx[k], Stress_predicted[k][0]) ax1.text(0.02,0.83-delta,r'$R^2$: '+f"{R2x:.3f}",transform=ax1.transAxes,fontsize=14, horizontalalignment='left',color=c_lis[k]) R2x_all.append(R2x)

2023-05-25 上传
这段代码是用于绘制循环应力-应变曲线的，其中id1表示当前循环的编号，ax1、ax2、ax3分别表示三个子图，all_lam_x、all_lam_y、all_Sigma_xx、all_Sigma_yy分别表示所有循环的应变、应力、xx分量、yy分量数据，...
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