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Add data structure for HPC tutorial to master #353
zh1125创建于 7月17日
Add data structure for HPC tutorial to master #353
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| 1 | +# 面向高性能计算的数据结构 | ||
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| 3 | +本课程围绕高性能计算场景中的数据组织、内存访问、并行计算和性能优化方法展开。课程通过可运行的 Ascend C 实验，帮助学习者理解数据分块、片上存储和多核并行对计算性能的影响，并掌握面向昇腾 NPU 的基础性能分析与优化方法。 | ||
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| 5 | +## 课程适用学习人群 | ||
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| 7 | +- 具备 C/C++ 基础语法和基本数据结构知识的学习者。 | ||
| 8 | +- 具备基础 Linux 命令行和 Jupyter Notebook 使用经验，希望学习 Ascend C 与高性能计算优化的学生或开发者。 | ||
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| 10 | +## 整体学习目标 | ||
| 11 | + | ||
| 12 | +- 理解高性能计算中数据结构、数据布局与内存访问模式之间的关系。 | ||
| 13 | + | ||
| 14 | +## 课程支持的硬件产品 | ||
| 15 | + | ||
| 16 | +| 硬件产品 | 验证状态 | | ||
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| 18 | +| Atlas A2 系列产品 | ✅ 已验证 | | ||
| 19 | + | ||
| 20 | +已验证软件版本：CANN 9.0.0。 | ||
| 21 | + | ||
| 22 | +## 已验证的在线体验环境 | ||
| 23 | + | ||
| 24 | +- gitcode 在线体验 Notebook | ||
| 25 | +- CANNLab 云开发环境 | ||
| 26 | + - NPU 镜像模板：`cann_9.0.0_py3.11-A2-arm` | ||
| 27 | + - 规格：`1*NPU 910B3 16vCPUs 32GiB` | ||
| 28 | + - Python 内核：Python 3.11.15 | ||
| 29 | + | ||
| 30 | +CANNLab 环境创建与使用方法请参考 [CANNLab 环境体验指南](https://gitcode.com/cann/cann-learning-hub/blob/master/docs/CANNLab_env_experience_guide.md)。 | ||
| 31 | + | ||
| 32 | +## 课程章节目录 | ||
| 33 | + | ||
| 34 | +### 第二章：并行计算 | ||
| 35 | + | ||
| 36 | +| Notebook | Link | 状态 | | ||
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| 38 | +| 02.02 矩阵乘法分块优化实验 | [在线体验](https://ai.gitcode.com/user/username/notebookcann?repoUrl=https://gitcode.com/cann/cann-learning-hub.git&ttl=120&diskSize=40Gi&path=contrib/tutorials/data_structure_for_hpc&scanFilePath=contrib/tutorials/data_structure_for_hpc/02_parallel_computing/02.02_extra_ascendc_static_tensor_matmul.ipynb) | ✅ 已发布 | | ||
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README.md 第 38 行的"在线体验"链接中包含了字面量
user/username路径段：https://ai.gitcode.com/user/username/notebookcann?...
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