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Donald Kinghorn博士(科学计算顾问)

AMD Ryzen 7950X科学计算性能- 7优化应用程序

编写于9.28,2022年by唐纳德Kinghorn博士

这篇文章介绍了新AMD Ryzen 7950X的科学应用性能测试。我的印象!测试了七个具有大量并行数值计算工作负载的应用程序。7950X的表现比龙龙5950X高出25-40%。对于某些应用程序,它提供了更大、更昂贵的Threadripper Pro 5995WX 64核处理器近50%的性能。对于一个700美元的CPU来说,这是了不起的!Ryzen 7950X与Tr Pro不属于同一平台级别,但它是一款值得尊敬的、预算友好的数值计算处理器。


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WSL2 vs Linux (HPL HPCG NAMD)

编写于8.31,2022年by唐纳德Kinghorn博士

我们一直对WSL在科学应用程序中的性能感到好奇,并决定进行一些相关的基准测试。这也是我一直在研究的一些特定于硬件的优化应用程序容器的启发!


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更新v0.2 NVIDIA GPU功率限制设置

编写于2022年7月6日by唐纳德Kinghorn博士

这只是一个简短的帖子,宣布一个更可用的版本的NVIDIA GPU功率限制设置脚本,我发布了几个月前。0.2版的更新使用了一种交互模式来设置GPU功率限制,并可选地设置一个systemd单元文件来设置后续重新启动时的这些限制。


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分子动力学基准GPU Roundup GROMACS NAMD2 NAMD 3alpha在12个GPU

编写于2022年5月9日由唐纳德Kinghorn博士

我们为GROMACS、NAMD 2和NAMD 3-alpha10准备了一组新的GPU加速分子动力学基准测试包。(这些基准软件包很快就会向公众开放。)在这篇文章中,我们展示了3个应用的结果:GROMACS, NAND 2和namd3alpha10, - 8个MD模拟,- 12个不同的NVIDIA gpu, - 96个总结果。


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无磁盘工作站基准平台的LTSP配置

编写于3月16日,2022年by唐纳德Kinghorn博士

在这篇文章中,我们将使用Windows系统的测试实验室作为Linux科学应用的基准测试平台,使用网络引导和nfsroot和home挂载。Linux是在系统“无磁盘”的情况下引导的,而不影响Windows安装。LTSP在设置配置方面节省了大量时间。


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NVIDIA GPU的功率限制vs性能

编写于2月22日,2022年by唐纳德Kinghorn博士

这篇文章展示的测试数据显示,降低NVIDIA gpu的功率限制对高瓦数和低瓦数gpu都有显著的好处。1-4个A5000和1-4个RTX3090 gpu的功率限制与性能数据。


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NVIDIA GPU Powerlimit Systemd设置脚本

编写于2月17日,2022年by唐纳德Kinghorn博士

在这篇文章中,我引用了我最近编写的一个Bash shell脚本,用于设置在系统引导时自动降低NVIDIA GPU的功率限制。这提供了一种可靠的方式来配置和维护多gpu系统,以在高负载下稳定运行。


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不安装Conda的独立Python Conda环境(使用micromamba!)

编写于1月14日,2022年by唐纳德Kinghorn博士

在这篇文章中,我将向你展示如何为Python设置独立的conda envs,而不需要安装一个基本的conda !我将介绍Linux和Windows,包括一个示例来帮助您入门。继续阅读,了解精彩的micromamba项目。


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使用Cloud-init使Ubuntu自动安装ISO

写于2021年9月1日by唐纳德Kinghorn博士

这篇文章将指导你通过修改默认安装程序ISO来创建Ubuntu 20.04(或更新版本)自动安装ISO的过程。安装配置将使用cloud-init cloud-config方法完成,该方法现在用于Ubuntu服务器安装程序。


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Intel Ice Lake Xeon-W vs AMD TR Pro计算性能(HPL, HPCG, NAMD, Numpy)

编写于2021年7月29日by唐纳德Kinghorn博士

Intel第三代Xeon SP的单插座版本Ice Lake Xeon W 33xx问世了。这是一个更好的平台,具有更快的大容量8通道内存和拥有大量通道的PCIe v4。英特尔的新平台非常像AMD的Threadripper Pro (EPYC Rome的单插座版本),所以这是一个明显的比较。继续阅读,看看数值计算测试是如何进行的!


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使用Enroot绑定包的自包含可执行容器

编写于2021年7月14日by唐纳德Kinghorn博士

NVIDIA Enroot有一个独特的特性,可以让您轻松地创建一个可执行的、自包含的单文件包,其中包含一个容器映像和启动它的运行时!这允许创建一个容器包,它将在安装了或没有安装Enroot的系统上运行自己!“深植包”。


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NVIDIA 3080Ti计算性能ML/AI高性能计算

写于2021年6月18日by唐纳德Kinghorn博士

对于像机器学习和一些科学计算这样的计算任务,当12GB的GDDR6X足够时,RTX3080TI是RTX3090的替代方案。(与RTX3090的24GB容量相比)。12GB与以前的NVIDIA gpu是ML/AI的“工作马”,比如出色的2080Ti。


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NVIDIA A100 PCIe在HPL, HPL- ai, HPCG基准测试上的出色性能

编写于2021年5月21日by唐纳德Kinghorn博士

NVIDIA A100 (Compute) GPU是一款非凡的计算设备。它不仅仅适用于ML/AI类型的工作负载。需要高性能数值线性代数的一般科学计算任务在A100上运行得非常好。


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使用NVIDIA Enroot运行“Docker”容器

编写于2021年5月11日by唐纳德Kinghorn博士

Enroot是运行“docker”或OCI容器的一种简单而现代的方法。它提供了一个非特权用户“沙盒”,可以轻松地与“普通”终端用户工作流集成。我喜欢用它来运行开发环境,特别是运行NVIDIA NGC容器。在这篇文章中,我将介绍安装enroot的步骤和一些简单的使用示例,包括运行NVIDIA NGC容器。


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Intel Rocket Lake计算性能结果HPL HPCG NAMD和Numpy

编写于2021年3月31日by唐纳德Kinghorn博士

全新Intel Rocket Lake cpu正式发布。在2021年3月30日正式发布之前,有很多帖子和评论,但我没有看到任何关于数值计算性能的东西。我已经使用了Core-i9 11900KF 8核CPU,并将其与(我自己的)AMD 5800X系统进行了比较。


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AMD Threadripper Pro 3995x HPL HPCG NAMD性能测试(初步)

编写于2021年3月5日by唐纳德Kinghorn博士

Threadripper职业!AMD发布了期待已久的Threadripper Pro处理器。我花了(很长的)一天(和晚上)在旗舰64核TR Pro 3995WX上运行计算性能测试。在这篇文章中,我从这个优秀的CPU的计算速度中得到了一些HPC工作负载基准测试结果。


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Intel oneAPI AI Analytics Toolkit -介绍和安装与conda

编写于2021年2月17日by唐纳德Kinghorn博士

我最近写了一篇介绍Intel oneAPI的文章,其中包括一个简单的基础工具包安装指南。在那篇文章中,我承诺了oneAPI AI Analytics Toolkit的后续内容。这是它!我将描述它是什么,并给出使用Anaconda Python进行AI工具包安装设置的建议。


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Intel oneAPI开发人员工具—介绍和安装

编写于2021年2月3日by唐纳德Kinghorn博士

Intel oneAPI是一个大量的高质量开发工具的集合,而且它是免费使用的!在这篇文章中,我将给你一些oneAPI的背景知识,以及我对安装设置的建议,以开始探索工具包的集合。


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如何为NVIDIA RTX30 gpu安装TensorFlow 1.15(不安装docker或CUDA)

编写于2020年12月9日由唐纳德Kinghorn博士

在这篇文章中,我将向你展示如何将NVIDIA的TensorFlow 1.15安装到Anaconda Python的conda环境中。这和NGC docker容器中的TensorFlow 1.15是一样的,但是不需要安装docker,也不需要安装本地系统CUDA。


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四RTX3090 GPU限电与Systemd和Nvidia-smi

写于11月24日,2020年被唐纳德Kinghorn博士

这是“Quad RTX3090 GPU Wattage Limited”MaxQ“TensorFlow Performance”的后续帖子。这篇文章将向你展示一种方法,通过使用一个简单的脚本和systemd服务单元文件,在启动时自动设置GPU功率限制。


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Quad RTX3090 GPU瓦数限制“MaxQ”张量流量性能

写于11月13日,2020年被唐纳德Kinghorn博士

你能在一个高计算负载的系统中运行4台RTX3090吗?是的,通过使用nvidia-smi,我能够将4个gpu的功率限制从350W降低到280W,并实现超过95%的最大性能。“在墙上”的总电力负荷是合理的,对于一个单一的电源供应和一个适度的美国住宅110V, 15A电力线路。


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Linux上的TensorFlow和NAMD性能(初步)

撰写于2020年10月29日被唐纳德Kinghorn博士

GeForce RTX3070已经发布。RTX3070装载了8GB内存,使其不适合计算任务比3080和3090 gpu。我们对TensorFlow, NAMD和HPCG有一些初步的结果。


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注:添加Anaconda PowerShell到Windows终端

编写于2020年10月1日由唐纳德Kinghorn博士

当您在Windows上安装Miniconda3或Anaconda3时,它会添加一个PowerShell快捷方式,其中包含conda所需的环境设置和初始化。它在Windows菜单中被列为“Anaconda Powershell提示符(Anaconda3)”。然而,这将打开一个单独的/分离的PowerShell实例,它将是一个很好的从Windows终端的可选shell !在这篇文章中,我们将在Windows终端中添加该功能作为一个新的shell选项。


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RTX3090 Linux上TensorFlow, NAMD和HPCG性能(初步)

编写于2020年9月24日被唐纳德Kinghorn博士

第二款新的NVIDIA RTX30系列卡GeForce RTX3090已经发布。RTX3090装载了24GB的内存,使其成为RTX Titan的一个很好的替代品…成本明显更低!RTX3090上的机器学习和分子动力学的性能非常好,正如预期的那样。


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Linux上的RTX3080 TensorFlow和NAMD性能(初步)

编写于2020年9月17日由唐纳德Kinghorn博士

万众期待的NVIDIA GeForce RTX3080发布了。TensorFlow在机器学习方面有多好?那NAMD的分子动力学呢?我有一些初步数据给你!