高性能計(jì)算應(yīng)用概覽

目錄

第1章總述
1.1高性能計(jì)算概述
1.1.1系統(tǒng)架構(gòu)
1.1.2硬件基礎(chǔ)
1.1.3并行算法
1.1.4中國高性能計(jì)算中心
1.2常見應(yīng)用領(lǐng)域
1.2.1科學(xué)計(jì)算
1.2.2能源領(lǐng)域
1.2.3氣象領(lǐng)域
1.2.4工程仿真
1.3新興應(yīng)用領(lǐng)域
1.3.1基因測序研究
1.3.2證券指數(shù)計(jì)算
1.3.3動(dòng)漫渲染
1.3.4互聯(lián)網(wǎng)與深度學(xué)習(xí)
參考文獻(xiàn)
第2章高性能計(jì)算應(yīng)用之計(jì)算材料研究
2.1計(jì)算材料學(xué)概覽
2.1.1引言
2.1.2超越發(fā)現(xiàn)： 新材料設(shè)計(jì)觀
2.1.3日趨成熟的計(jì)算方法論
2.1.4計(jì)算材料學(xué)應(yīng)用軟件
2.2典型案例
2.2.1第一性原理計(jì)算在多鐵材料中的應(yīng)用
2.2.2蒙特卡羅方法及其在石墨烯研究中的應(yīng)用
2.3新興的材料基因組計(jì)劃
小結(jié)
參考文獻(xiàn)
第3章高性能計(jì)算應(yīng)用之生物學(xué)研究

3.1計(jì)算生物學(xué)概覽
3.2蛋白質(zhì)結(jié)構(gòu)研究
3.2.1電子顯微三維重構(gòu)
3.2.2質(zhì)譜儀原始資料處理
3.2.3分子動(dòng)力學(xué)模擬
3.3計(jì)算機(jī)輔助藥物設(shè)計(jì)
3.3.1應(yīng)用背景
3.3.2計(jì)算資源需求
3.4生物信息學(xué)
3.4.1生物信息學(xué)簡介
3.4.2基因測序及數(shù)據(jù)處理技術(shù)
3.4.3生活中的生物信息學(xué)
3.5精準(zhǔn)醫(yī)療
3.5.1精準(zhǔn)醫(yī)療的概念演變及發(fā)展
3.5.2精準(zhǔn)醫(yī)療服務(wù)于癌癥診療
3.5.3高性能計(jì)算與精準(zhǔn)醫(yī)療
參考文獻(xiàn)
第4章高性能計(jì)算應(yīng)用之氣象學(xué)研究
4.1數(shù)值天氣預(yù)報(bào)
4.1.1數(shù)值天氣預(yù)報(bào)的起源
4.1.2數(shù)值天氣預(yù)報(bào)的工作原理
4.1.3數(shù)值天氣預(yù)報(bào)現(xiàn)狀與發(fā)展趨勢
4.1.4數(shù)值天氣預(yù)報(bào)與高性能計(jì)算
4.1.5常用天氣預(yù)報(bào)模式介紹
4.2數(shù)值海洋預(yù)報(bào)
4.2.1數(shù)值海洋預(yù)報(bào)的起源
4.2.2數(shù)值海洋預(yù)報(bào)的工作原理
4.2.3數(shù)值海洋預(yù)報(bào)現(xiàn)狀與發(fā)展趨勢
4.2.4數(shù)值海洋預(yù)報(bào)與高性能計(jì)算
4.2.5常用海洋預(yù)報(bào)模式介紹
4.3數(shù)值氣候模擬
4.3.1數(shù)值氣候模擬背景介紹
4.3.2數(shù)值氣候模擬與高性能計(jì)算
4.3.3常用氣候模式介紹
4.4環(huán)境空氣質(zhì)量預(yù)報(bào)
4.4.1空氣質(zhì)量預(yù)報(bào)的起源
4.4.2空氣質(zhì)量預(yù)報(bào)的工作原理
4.4.3空氣質(zhì)量預(yù)報(bào)現(xiàn)狀與發(fā)展趨勢
4.4.4空氣質(zhì)量預(yù)報(bào)與高性能計(jì)算
4.4.5常用空氣質(zhì)量模式介紹
4.5典型案例
4.5.1中國環(huán)境監(jiān)測總站
4.5.2預(yù)報(bào)預(yù)警中心
小結(jié)
參考文獻(xiàn)
第5章高性能計(jì)算應(yīng)用之工業(yè)仿真
5.1工程仿真概覽
5.1.1工程仿真簡介
5.1.2工程仿真的重要性
5.1.3工程仿真的技術(shù)發(fā)展
5.1.4常見的工程仿真軟件簡介
5.1.5工程仿真如何開展
5.2工業(yè)仿真與高性能計(jì)算
5.2.1CAE與HPC
5.2.2工業(yè)仿真計(jì)算平臺(tái)的需求分析和硬件選型
5.2.3高性能計(jì)算平臺(tái)配置方案與使用方法
5.2.4工業(yè)仿真云的建設(shè)方案簡介
5.3典型應(yīng)用案例
5.3.1某軌道交通裝備集團(tuán)仿真公共服務(wù)平臺(tái)建設(shè)
5.3.2某特種設(shè)備研究院高性能計(jì)算平臺(tái)建設(shè)
參考文獻(xiàn)
第6章高性能計(jì)算應(yīng)用之石油勘探領(lǐng)域研究
6.1石油產(chǎn)業(yè)——戰(zhàn)略資源關(guān)系國計(jì)民生
6.2石油勘探開發(fā)領(lǐng)域高性能計(jì)算發(fā)展歷程
6.3典型案例
6.3.1基于GPU混合架構(gòu)下的積分法疊前時(shí)間偏移應(yīng)用
6.3.2基于GPU混合架構(gòu)下的RTM逆時(shí)偏移應(yīng)用
6.3.3“兩寬一高”海量數(shù)據(jù)處理
6.3.4存儲(chǔ)對(duì)石油勘探大數(shù)據(jù)處理集群效率影響分析
6.3.5大數(shù)據(jù)時(shí)代勘探云建設(shè)模式探索
小結(jié)
參考文獻(xiàn)
第7章高性能計(jì)算應(yīng)用之石油加工領(lǐng)域研究
7.1石油加工領(lǐng)域——國民經(jīng)濟(jì)的支柱產(chǎn)業(yè)
7.2石油加工領(lǐng)域高性能計(jì)算發(fā)展歷程
7.3典型案例
7.3.1催化裂化過程的數(shù)值模擬
7.3.2烴類蒸汽裂解制乙烯過程的數(shù)值模擬
7.3.3催化重整過程的數(shù)值模擬
7.3.4加熱爐及其空氣預(yù)熱器的數(shù)值模擬
7.3.5氣固鼓泡流化床中的數(shù)值模擬
7.3.6深層鼓泡床內(nèi)偏涌現(xiàn)象的數(shù)值模擬
7.3.7盤環(huán)型汽提器中磨損機(jī)理的CPFD數(shù)值模擬研究
小結(jié)
參考文獻(xiàn)
第8章高性能計(jì)算應(yīng)用之渲染領(lǐng)域研究
8.1渲染簡介
8.1.1渲染的定義
8.1.2渲染的應(yīng)用領(lǐng)域
8.2渲染常用技術(shù)
8.2.1渲染相關(guān)概念
8.2.2渲染常用算法
8.2.3渲染常用軟件
8.2.4渲染農(nóng)場技術(shù)
8.2.5云渲染
8.2.6GPU渲染
8.3典型案例
8.3.1特種電影的HPC應(yīng)用
8.3.2渲染云應(yīng)用
參考文獻(xiàn)
第9章高性能計(jì)算應(yīng)用之遙感領(lǐng)域研究
9.1遙感介紹
9.2遙感與大數(shù)據(jù)
9.2.1遙感大數(shù)據(jù)表示
9.2.2遙感大數(shù)據(jù)存儲(chǔ)
9.2.3遙感大數(shù)據(jù)組織
9.2.4遙感大數(shù)據(jù)檢索
9.2.5遙感大數(shù)據(jù)理解
9.2.6遙感大數(shù)據(jù)挖掘
9.2.7遙感數(shù)據(jù)特點(diǎn)分析
9.3遙感計(jì)算
9.3.1遙感計(jì)算需求分析
9.3.2計(jì)算技術(shù)發(fā)展現(xiàn)狀
9.3.3遙感應(yīng)用計(jì)算架構(gòu)
9.4典型案例
9.4.1遙感圖像處理應(yīng)用案例(CPU+GPU)
9.4.2遙感影像分發(fā)應(yīng)用案例(MPI+HBase)
小結(jié)
參考文獻(xiàn)
第10章高性能計(jì)算應(yīng)用之深度學(xué)習(xí)研究
10.1深度學(xué)習(xí)技術(shù)簡介
10.1.1深度學(xué)習(xí)的發(fā)展
10.1.2深度學(xué)習(xí)應(yīng)用分析
10.2高性能計(jì)算與深度學(xué)習(xí)
10.2.1深度學(xué)習(xí)的計(jì)算需求
10.2.2高性能計(jì)算技術(shù)的革新
10.2.3計(jì)算技術(shù)對(duì)深度學(xué)習(xí)的推進(jìn)
10.3深度學(xué)習(xí)的理論基礎(chǔ)
10.3.1信息系統(tǒng)處理模型
10.3.2人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的表示
10.3.3感知器原理
10.4深度學(xué)習(xí)工具介紹
10.4.1開源工具
10.4.2Caffe測試實(shí)例
10.4.3曙光XSharp介紹
10.5典型案例
10.5.1人臉識(shí)別
10.5.2ImageNet圖像分類
10.6深度學(xué)習(xí)技術(shù)在中國的應(yīng)用現(xiàn)狀
參考文獻(xiàn)
第11章高性能計(jì)算應(yīng)用展望
11.1高性能計(jì)算應(yīng)用現(xiàn)狀
11.1.1國際高性能計(jì)算應(yīng)用現(xiàn)狀
11.1.2國內(nèi)高性能計(jì)算應(yīng)用現(xiàn)狀
11.2高性能計(jì)算應(yīng)用趨勢
11.2.1Top500數(shù)據(jù)統(tǒng)計(jì)
11.2.2戈登·貝爾獎(jiǎng)應(yīng)用分布
11.2.3應(yīng)用軟件研發(fā)
11.3主要國家對(duì)高性能計(jì)算的投入
11.3.1美國
11.3.2歐盟
11.3.3日本
11.3.4中國
11.4展望
11.4.1學(xué)術(shù)展望
11.4.2企業(yè)展望
參考文獻(xiàn)