高性能計算應用概覽

目錄

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

3.1計算生物學概覽
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分子動力學模擬
3.3計算機輔助藥物設計
3.3.1應用背景
3.3.2計算資源需求
3.4生物信息學
3.4.1生物信息學簡介
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
3.5精準醫(yī)療
3.5.1精準醫(yī)療的概念演變及發(fā)展
3.5.2精準醫(yī)療服務于癌癥診療
3.5.3高性能計算與精準醫(yī)療
參考文獻
第4章高性能計算應用之氣象學研究
4.1數(shù)值天氣預報
4.1.1數(shù)值天氣預報的起源
4.1.2數(shù)值天氣預報的工作原理
4.1.3數(shù)值天氣預報現(xiàn)狀與發(fā)展趨勢
4.1.4數(shù)值天氣預報與高性能計算
4.1.5常用天氣預報模式介紹
4.2數(shù)值海洋預報
4.2.1數(shù)值海洋預報的起源
4.2.2數(shù)值海洋預報的工作原理
4.2.3數(shù)值海洋預報現(xiàn)狀與發(fā)展趨勢
4.2.4數(shù)值海洋預報與高性能計算
4.2.5常用海洋預報模式介紹
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算
4.3.3常用氣候模式介紹
4.4環(huán)境空氣質(zhì)量預報
4.4.1空氣質(zhì)量預報的起源
4.4.2空氣質(zhì)量預報的工作原理
4.4.3空氣質(zhì)量預報現(xiàn)狀與發(fā)展趨勢
4.4.4空氣質(zhì)量預報與高性能計算
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預報預警中心
小結(jié)
參考文獻
第5章高性能計算應用之工業(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)仿真與高性能計算
5.2.1CAE與HPC
5.2.2工業(yè)仿真計算平臺的需求分析和硬件選型
5.2.3高性能計算平臺配置方案與使用方法
5.2.4工業(yè)仿真云的建設方案簡介
5.3典型應用案例
5.3.1某軌道交通裝備集團仿真公共服務平臺建設
5.3.2某特種設備研究院高性能計算平臺建設
參考文獻
第6章高性能計算應用之石油勘探領域研究
6.1石油產(chǎn)業(yè)——戰(zhàn)略資源關(guān)系國計民生
6.2石油勘探開發(fā)領域高性能計算發(fā)展歷程
6.3典型案例
6.3.1基于GPU混合架構(gòu)下的積分法疊前時間偏移應用
6.3.2基于GPU混合架構(gòu)下的RTM逆時偏移應用
6.3.3“兩寬一高”海量數(shù)據(jù)處理
6.3.4存儲對石油勘探大數(shù)據(jù)處理集群效率影響分析
6.3.5大數(shù)據(jù)時代勘探云建設模式探索
小結(jié)
參考文獻
第7章高性能計算應用之石油加工領域研究
7.1石油加工領域——國民經(jīng)濟的支柱產(chǎn)業(yè)
7.2石油加工領域高性能計算發(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)型汽提器中磨損機理的CPFD數(shù)值模擬研究
小結(jié)
參考文獻
第8章高性能計算應用之渲染領域研究
8.1渲染簡介
8.1.1渲染的定義
8.1.2渲染的應用領域
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應用
8.3.2渲染云應用
參考文獻
第9章高性能計算應用之遙感領域研究
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
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)特點分析
9.3遙感計算
9.3.1遙感計算需求分析
9.3.2計算技術(shù)發(fā)展現(xiàn)狀
9.3.3遙感應用計算架構(gòu)
9.4典型案例
9.4.1遙感圖像處理應用案例(CPU+GPU)
9.4.2遙感影像分發(fā)應用案例(MPI+HBase)
小結(jié)
參考文獻
第10章高性能計算應用之深度學習研究
10.1深度學習技術(shù)簡介
10.1.1深度學習的發(fā)展
10.1.2深度學習應用分析
10.2高性能計算與深度學習
10.2.1深度學習的計算需求
10.2.2高性能計算技術(shù)的革新
10.2.3計算技術(shù)對深度學習的推進
10.3深度學習的理論基礎
10.3.1信息系統(tǒng)處理模型
10.3.2人工神經(jīng)網(wǎng)絡的表示
10.3.3感知器原理
10.4深度學習工具介紹
10.4.1開源工具
10.4.2Caffe測試實例
10.4.3曙光XSharp介紹
10.5典型案例
10.5.1人臉識別
10.5.2ImageNet圖像分類
10.6深度學習技術(shù)在中國的應用現(xiàn)狀
參考文獻
第11章高性能計算應用展望
11.1高性能計算應用現(xiàn)狀
11.1.1國際高性能計算應用現(xiàn)狀
11.1.2國內(nèi)高性能計算應用現(xiàn)狀
11.2高性能計算應用趨勢
11.2.1Top500數(shù)據(jù)統(tǒng)計
11.2.2戈登·貝爾獎應用分布
11.2.3應用軟件研發(fā)
11.3主要國家對高性能計算的投入
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學術(shù)展望
11.4.2企業(yè)展望
參考文獻