用于C++高性能计算的资源

Question

我正在寻找书籍或在线资源，详细介绍使用C++进行高性能计算的编程技术。

Answer 1

几乎所有我听说的HPC代码都是用于解决线性方程或FFT的系统。下面有一些链接到您起步，至少在使用的库：

• BLAS - 标准组例程的线性代数的 - 东西，如矩阵乘法
• LAPACK - 一套标准的更高水平线性代数套路 - 东西一样LU分解。
• ATLAS - 优化的BLAS实现
• FFTW - 优化FFT实现
• PBLAS - BLAS为分布式处理器
• SCALAPACK - 分布式的LAPACK执行
• MPI - 通信库，用于分布式系统。
• PETSc - 可扩展非线性和线性求解器（用户可扩展的，接口上述多）

Answer 2

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

Answer 3

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

Answer 4

的Trilinos套件库和包的提供广泛的中间件库HPC包括稀疏，迭代线性解算器的;非线性求解器;特征解算器; ODE & DAE集成器包括灵敏度分析;优化（侵入式和黑匣子）;有限元界面;网格界面;预条件;等等。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）。在非常大规模的并行（5000+ CPU）仿真中使用了非常成功的异常结果（核武器设计）。这些软件包提供了比BLAS等级高得多的一整套功能。

Answer 5

尽管已有14年以上的历史，但Expression Templates的开创性工作仍被认为是多年来最出色的C++工作。快速，高效，安全......我使用过这些技术，他们非常出色。

编辑： 如果上述链接仍然中断，这里是一个alternate reference for Expression Templates。这篇DDJ文章引用了Veldhuizen的原创作品。

Answer 6

即使不FOSS，英特尔IPP和MKL库真的可以为您节省大量的时间（无论是在开发和运行时），如果您需要执行任何由这些库支持的操作（例如：信号处理，图像处理，矩阵数学）。当然，这取决于你的平台，你是否可以从中受益。

（No：我不为英特尔工作，但他是我的一位满意的客户。）

Answer 7

无论你写什么，以及从一开始就为性能设计多少，机会都非常好，它将从性能调优中受益。通常，程序越大，受益越多。 THIS是一种简单有效的调整方法。它基于“深度采样”，这种技术可以提供诊断的准确性，同时不再强调测量。

你也可以看看http://en.wikipedia.org/wiki/Performance_analysis#Simple_manual_technique

Answer 8

退房的Eigen Vector/Matrix library。该API是非常优雅的，并由此产生的节目快速（由于显式向量化SSE2架构）..

Answer 9

高可扩展性 - 建立更大，更快，更可靠的网站。

http://highscalability.com/

而且也：

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