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pi-310/lib 执行以下命令，导入配置的MPI环境变量。 $ source ~/.bashrc 执行以下命令，查看MPI环境变量是否正常。 $ which mpirun 图3 环境变量正常 回显如图3所示表示环境变量正常。 执行以下命令，在单个BMS上运行社区OpenMPI。
$source ~/.bashrc 如果存在多个pkey，使用英文逗号隔开。 执行以下命令，检查环境变量是否配置成功。 # which mpirun 图3 Platform MPI环境变量导入成功 执行下列命令，在单个ECS上运行Platform MPI。 执行以下命令，重新编译hello
enmpi-311/lib 执行以下命令，导入配置的MPI环境变量。 # source ~/.bashrc 执行以下命令，查看MPI环境变量是否正常。 # which mpirun 图2 查看社区OpenMPI环境变量 系统回显结果如图2所示，则环境配置正常。 执行以下命令，在单个弹性云服务器上运行Intel
3eval_170901-rh7_Apr11.x86_64.rpm 图2 安装软件 配置MPI环境变量。 默认情况下，Spectrum MPI会安装至“/opt/ibm/spectrum_mpi”目录。该场景下需要设置如下环境变量： export MPI_ROOT=/opt/ibm/spectrum_mpi
2018.0.128/lib64 执行下列命令，导入环境变量。 # source ~/.bashrc 执行下列命令，查看是否导入成功。 # which mpirun 图2 环境变量导入成功 回显结果如图2所示，表示环境变量导入成功。 执行以下命令，在单个ECS上运行Intel MPI。
0.128/lib64 执行下列命令，导入环境变量。 $ source ~/.bashrc 执行下列命令，查看是否导入成功。 $ which mpirun 图2 Intel MPI环境变量导入成功 回显结果如图2所示，表示环境变量导入成功。 执行以下命令，在单个BMS上运行Intel
MPCHI成功安装 配置环境变量。 普通用户下，在“~/.bashrc”中添加： export PATH=/opt/mpich-332/bin: $PATH export LD_LIBRARY_PATH=/opt/mpich-332/lib 执行下列命令，导入环境变量。 $ source
pi-310/lib 执行以下命令，导入配置的MPI环境变量。 $ source ~/.bashrc 执行以下命令，查看MPI环境变量是否正常。 $ which mpirun 图3 环境变量正常 回显如图3所示表示环境变量正常。 执行以下命令，在单个BMS上运行社区OpenMPI。
/openmpi-3.1.0rc2/lib64 执行以下命令，查看MPI环境变量是否正常。 $ which mpirun 图3 查看IB驱动自带的Open MPI环境变量 如果回显如图3所示，表示环境变量配置成功。 执行以下命令，在单台BMS上运行IB驱动自带的Open MPI。
/openmpi-4.0.2a1/lib64 执行以下命令，查看MPI环境变量是否正常。 $ which mpirun 图5 查看IB 驱动自带的Open MPI 环境变量 如果回显如图5所示，表示环境变量配置成功。 执行以下命令，在单台BMS上运行IB驱动自带的Open MPI。
01.01.0Eval-rh7_Aug11.x86_64.rpm 配置环境变量。 默认情况下，Spectrum MPI会安装至“/opt/ibm/spectrum_mpi”目录。该场景下需要设置如下环境变量： $ export MPI_ROOT=/opt/ibm/spectrum_mpi
a中获取的pkey $source ~/.bashrc 如果存在多个pkey，使用英文逗号隔开。 执行以下命令，检查环境变量是否配置成功。 # which mpirun 图3 检查环境变量 在单个BMS上运行Platform MPI。 执行以下命令，重新编译hello.c文件。 $ mpicc
i-3.0.0rc6/lib64 执行以下命令，导入配置的MPI环境变量。 # source ~/.bashrc 执行以下命令，查看MPI环境变量是否正常。 # which mpirun 图2 查看MPI环境变量 系统回显结果如图2所示，则环境配置正常。 执行以下命令，在单个弹性云服务器上运行Intel
[physical id] * [core id]的两倍：开了超线程 通过命令lscpu查询cpu的相关参数，观察参数 Threads per core的参数值，如下图。 开启多线程的情况 未开启多线程情况 关闭超线程。 通过BMC重启的时候关闭，改成vim disable： 父主题： 实施步骤
方案概述 方案应用 HPC提供了超高浮点计算能力解决方案，可用于解决计算密集型、海量数据处理等业务的计算需求，如科学研究、气象预报、计算模拟、军事研究、CAD/CAE、生物制药、基因测序、图像处理等，缩短需要的大量计算时间，提高计算精度。 方案架构 方案优势 降低TCO 可以按需
资源和成本规划 所需资源如表1所示，具体资源的实际费用请以对应官网价格显示为准。 表1 资源和成本规划 序号 资源 资源说明 获取路径 数量 费用 1 STAR-CCM+ 使用STAR-CCM+15.02版本。 建议从官方网站获取 1 以官网显示价格为准。 2 MPI（可选） Plateform
HPC和公有云 公有云上部署HPC的优势 传统的HPC使用中存在如下问题： 投资成本高，扩容部署复杂，重复利用已有投资十分困难。 应用复杂，资源预测困难，灵活性差，亟待提升效率。 效率低下导致决策缓慢，失去市场、以及开发研究成果的良机。 应用计算量快速膨胀，对性能要求越来越高。
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