ESProc高性能计算引擎介绍
英飞凌tricore用户手册 第24章 捕捉比较单元CCU6
捕获/比较单元 6（CCU6）
表24-1
CCU6 模块寄存器 (接上表)
寄存器缩略名 寄存器完整名 地址偏 访问类型 复位值
移量 读写
IS
中断状
A0H U, SV U,SV 0000 0000H
态寄存
器
ISS
中 断 状 态 A4H U, SV U, SV 0000 0000H
置位寄存
器
ISR
中断状态复 A8H U, SV U, SV 0000 0000H
CMPSTAT CMPMODIF T12MSEL TCTR0 TCTR2 TCTR4
调制控制寄 存器
MODCTR TRPCTR PSLR MCMCTR MCMOUTS MCMOUT
IS ISS ISR INP IEN
ID寄存器
ID
LI IMON KSCFG KSCSR MCFG PISEL 2 PISEL 0
用户手册 CCU6, V0.3
24-4
V1.0, 2011-12
TC1728
捕获/比较单元 6（CCU6）
注： 内核寄存器的绝对地址由寄存器相对地址（在表24-1中给出）加上内核基地址 （在表24-14中给出）得到。
表24-1
CCU6 模块寄存器
寄存器缩略名 寄存器完整名 地址偏 访问类型
移量 读写
定时器13 块功能 • 有一个输出的独立比较通道 • 16位分辨率，最大计数频率=外设时钟 • 并发更新T13寄存器 • 可以同步到T12 • 在周期匹配和比较匹配产生中断 • 支持单触发模式 • 可用外部事件控制启动 • 有计数外部事件的能力
附加的特殊功能
• 为无刷DC驱动实现块整流 • 通过霍尔传感器模型进行位置检测 • 噪声过滤器支持的位置输入信号 • 为块整流提供的自动旋转速度测量和整流控制 • 综合集成性错误处理 • 通过外部信号(CTRAP)而不需要 CPU载入的快速急停 • 多通道AC驱动的控制模式 • 可选择输出电平并使其与上电步伐相适应
oecturbo参数
oecturbo参数摘要：1.了解oecturbo参数的背景和意义2.oecturbo参数的主要功能和应用场景3.如何正确设置和调整oecturbo参数4.常见问题及解决方案5.总结与建议正文：随着科技的发展，越来越多的人开始关注高性能计算领域。
oecturbo参数作为其中一个重要的调节工具，逐渐受到业内人士的关注。
本文将从以下五个方面为大家详细介绍oecturbo参数，帮助大家更好地理解和应用这一概念。
一、了解oecturbo参数的背景和意义oecturbo参数是用于优化计算机系统性能的一个关键指标。
它的全称是“Overall Execution Context Turbo Boost”，即全局执行上下文涡轮增压。
简单来说，oecturbo参数决定了计算机在运行复杂任务时，如何合理分配各个核心的负载，从而提高整体运算效率。
二、oecturbo参数的主要功能和应用场景1.动态调整CPU核心利用率：oecturbo参数可以根据计算机运行任务的负载，自动调整各个核心的利用率，避免单一核心过度负载，从而提高整体性能。
2.智能分配功耗：oecturbo参数可以根据任务需求，动态调整CPU的功耗，实现高性能与低功耗的平衡。
3.优化系统稳定性：通过合理设置oecturbo参数，可以降低系统崩溃、死机等现象的发生概率。
三、如何正确设置和调整oecturbo参数1.了解硬件配置：根据计算机的CPU型号和性能需求，选择合适的oecturbo参数设置。
2.参考官方指南：查阅相关硬件的官方文档，了解oecturbo参数的详细信息和推荐设置。
3.调整参数值：根据实际需求，合理调整oecturbo参数。
一般情况下，参数值越高，性能提升越明显，但功耗也会相应增加。
四、常见问题及解决方案1.问题：oecturbo参数设置不当，导致系统不稳定。
解决方案：查阅硬件文档，了解合适参数范围，适当降低oecturbo值。
2.问题：oecturbo参数过高，功耗过大。
超算中心算力指标
超算中心算力指标
超算中心的算力指标通常包括以下几个方面：
1. 浮点运算速度（Floating-point Operations Per Second，FLOPS）：衡量超级计算机每秒钟可以进行的浮点运算数量。
这是最常见的算力指标之一，通常以亿次浮点运算（GFLOPS）、万亿次浮点运算（TFLOPS）或千万亿次浮点运算（PFLOPS）为单位。
2. 核心数量：指超级计算机中的处理器核心数量。
更多的核心通常意味着更高的并行处理能力。
3. 内存容量：超级计算机的内存大小，用于存储和处理数据。
较大的内存容量可以支持处理更大规模和更复杂的计算任务。
4. 数据传输带宽：表示超级计算机内部各个组件之间的数据传输速度，包括处理器与内存之间、节点与节点之间等。
5. 能源效率：衡量超级计算机的能耗和性能之间的关系，即每消耗一定能量可以实现的计算能力。
6. 应用性能：根据特定的应用领域和科学问题，评估超级计算机在实际任务中的计算效率和性能表现。
这些指标可以帮助评估超算中心的计算能力和性能，不同的超算中心可能会根据其特定的设计和用途，重点关注其中的某些指标。
此外，随着技术的不断发展，新的指标和评估方法也可能不断涌现。
3Dmmo(C3C引擎)介绍
Reegoo引擎（C3C引擎）介绍Reegoo引擎是reegoo团队专门为满足大型网络游戏开发设计的高性能3D游戏引擎，我们称之为C3C（Casual 3D Client Engine）引擎。
该引擎是我们在一套成功运行了近十年的商业引擎的基础上，融合了最新的游戏开发理念和最新的渲染技术历时两年重新设计开发的，拥有完全的知识产权，成熟而且稳定。
引擎包含一整套游戏制作所必需的模块，包括渲染、物理、网络、任务、AI、声音、图形界面、服务器架构和提供给设计人员使用的游戏编辑器等。
在引擎设计期间，reegoo团队研究并参考了WOW引擎（魔兽世界）、虚幻3引擎（荣誉勋章系列）、Cry Engine引擎（孤岛危机）、Frostbite Engine 引擎（战地1943）、Infinity Ward引擎（使命召唤系列）、Source引擎（半条命2）等引擎的设计经验，并均衡考虑了引擎各方面数据的平衡性，具有非常优秀的性能和鲜明的特点。
同其它的国内外引擎相比，该引擎主要在以下五个方面表现出众：（1）渲染模块（2）完善的游戏编辑器（3）服务器部署架构（4）高性能和低客户配置的自动均衡调节（5）针对中华古典风格建筑和武侠动作设计进行的优化。
1渲染模块渲染模块是引擎的核心，Reegoo C3C的渲染模块可以使用当前主流显卡的硬件特性，尤其是整合了NVIDIA的PhysX物理技术，全面支持DX9、DX10、DX11，采用最先进的渲染技术，能够表现非常逼真的游戏画面，下面具体介绍一下渲染模块的表现：1.1环境1.1.1地形地形系统（height mapping）使用高度图来快速并有效地创建游戏世界的地形。
配合地形编辑器，设计人员可以在较短时间内创建效果极佳的室外场景。
1.1.2日夜模拟游戏世界模拟真实的日夜变化，加上山丘和其他物体在地面投射出的阴影，足以营造出真实的世界氛围。
1.1.3气候模拟引擎拥有高度整合且功能完善的气候系统，可动态模拟下雨、风暴、风吹、起雾和下雪等气候现象。
高性能计算及应用
高性能计算及应用高性能计算（High Performance Computing，HPC）是指可以利用大规模并行计算机和高速网络及存储系统来解决计算、数据处理、模拟等科学与工程问题的计算机技术。
随着大数据时代的到来以及科学技术的不断发展，在国防、国家安全与经济社会等各个领域，都开始逐渐重视和依靠高性能计算技术。
一、高性能计算的基础知识1.1 高性能计算的定义高性能计算是一种可以在短时间内完成比普通工作站所能完成的计算任务的计算方式。
使用大规模并行计算机，使得计算能够以更快的速度运行。
高性能计算不仅是解决复杂问题的重要方式，也是推动科学技术和工程技术进步的重要基础。
1.2 高性能计算的发展历程高性能计算的发展历程大体上可分为三个阶段：（1）单机运算阶段：20世纪90年代，高性能计算主要是通过提高单机的运算速度和内存的容量提升整体的计算能力。
（2）集群计算阶段：21世纪初期，高性能计算开始将多个个人计算机通过网络连接起来，形成一个计算集群，这种计算方式具有较好的可扩展性，且成本相对较低。
（3）云计算阶段：随着虚拟化技术的成熟和网络带宽的提升，高性能计算可以通过云计算平台实现按需使用计算资源，同时其大规模转型也使得计算能力和可扩展性都得到了大幅提升。
1.3 高性能计算的使用范围高性能计算的使用范围非常广泛，包括但不限于以下领域：（1）航空航天与国防：包括飞行器的设计、发动机仿真测试、天气预报、气象灾害预警等。
（2）工业领域：包括工业生产流程的模拟、产品设计、生产计划的优化等。
（3）生命科学：包括生物大分子结构的计算以及功能研究，基因组测序、药物设计等。
（4）金融领域：包括金融市场预测、风险控制等。
二、高性能计算的应用案例2.1 高性能计算在航空航天与国防领域的应用高性能计算在航空航天与国防领域的应用非常广泛。
例如，美国国家航空航天局利用高性能计算技术对火星探测车和卫星的发射进行计算，以保证飞行器在离开地球后的正常工作；美国国防部则利用高性能计算技术进行机器人的研发、高技术武器的测试等。
西门子 NXGPro+ 控制系统手册_操作手册说明书
3.4
单元通讯的协议 ............................................................................................................ 36
3.5
NXGpro+ 高级安全 .......................................................................................................37
3.2
功率拓扑 ......................................................................................................................34
3.3
控制系统概述 ...............................................................................................................35
NXGPro+ 控制系统手册
NXGPro+ 控制系统手册
操作手册
AC
A5E50491925J
安全性信息
1
安全注意事项
2
控制系统简介
3
NXGPro+ 控制系统简介
4
硬件用户界面说明
5
参数配置/地址
6
运行控制系统
7
高级的操作功能
8
软件用户界面
9
运行软件
10
故障和报警检修
11
高性能计算平台选择与比较(四)
高性能计算（High Performance Computing，HPC）平台的选择与比较一直是科研院所、大学及企业面临的重要决策。
随着科技的快速发展和需求的不断增长，选择一款合适的HPC平台至关重要。
本文将就此进行讨论，包括HPC平台的定义、选择因素、比较与评估等方面。
一、HPC平台的定义与特点高性能计算平台，顾名思义，是指用于处理大规模数据和复杂计算任务的计算设备。
它不仅仅是一台性能优越的超级计算机，还包括相关的软件、网络和存储设备等配套设施。
HPC平台的特点之一是高度并行计算能力。
它可以同时处理多个任务，充分利用计算资源，实现高速运算。
此外，HPC平台还具备更大的存储容量和更高的网络带宽，以应对海量数据和高速数据传输的要求。
二、选择因素在选择HPC平台时，需考虑以下几个因素。
1.性能需求：性能是选择HPC平台的首要考虑因素。
根据实际需要选择计算速度、存储容量和网络带宽等关键指标。
如果需要进行大规模的并行计算，就需要选择具备更高计算能力和更多核心的平台。
2.适应性：HPC平台应能够适应不同的应用场景。
有些平台可能适用于科学计算，而另一些则适用于数据分析和机器学习等任务。
因此，在选择平台时，需仔细评估是否满足当前和未来的需求。
3.可扩展性：HPC平台的可扩展性是评估其长期使用价值的关键指标。
随着数据量和计算任务的不断增长，平台应能够轻松扩展，满足日益增长的需求。
因此，选择具备良好扩展性和可升级性的HPC平台非常重要。
4.可靠性与稳定性：在科研和企业中，计算任务往往非常重要且耗费大量时间和资源。
因此，选择稳定可靠的HPC平台至关重要，以保证计算任务的顺利进行。
5.成本效益：HPC平台的成本与性能之间存在着一定的平衡。
需要衡量投资与性能之间的关系，并在可接受的范围内选择性价比最高的平台。
三、HPC平台的比较与评估在比较和评估HPC平台时，应结合自身需求和实际情况，采用多种评估指标。
以下是一些常用的指标。
oecturbo参数
oecturbo参数（原创实用版）目录1.Oecturbo 参数简介2.Oecturbo 参数的作用3.Oecturbo 参数的设置方法4.Oecturbo 参数的应用实例5.Oecturbo 参数的发展前景正文1.Oecturbo 参数简介Oecturbo 参数是一种用于优化计算机程序性能的参数，尤其在高性能计算和机器学习领域中具有重要意义。
它的全称是“OpenCL Extended Training Space”，意为开放计算语言扩展训练空间。
通过调整 Oecturbo 参数，可以有效提高程序的执行效率，从而缩短计算时间，提高计算性能。
2.Oecturbo 参数的作用Oecturbo 参数的主要作用有以下几点：（1）优化内存管理：Oecturbo 参数可以调整程序的内存分配策略，从而提高内存的利用率，降低内存访问延迟，提升程序性能。
（2）优化数据传输：Oecturbo 参数可以设置数据传输的格式和协议，降低数据传输的损耗，提高数据传输的效率。
（3）优化计算性能：Oecturbo 参数可以调整计算任务的分配策略，使得计算任务在各个计算设备上均衡分配，提高计算性能。
3.Oecturbo 参数的设置方法Oecturbo 参数的设置方法较为简单，可以通过以下几个步骤完成：（1）打开 OpenCL 配置文件：在计算机的 OpenCL 配置文件夹中找到配置文件，用文本编辑器打开。
（2）查找 Oecturbo 参数：在配置文件中找到 Oecturbo 参数，通常以“Oecturbo”为前缀，如“Oecturbo.MemoryAllocation”、“Oecturbo.DataTransfer”等。
（3）修改参数值：根据实际需求，修改 Oecturbo 参数的值。
例如，可以将“Oecturbo.MemoryAllocation=1”修改为“Oecturbo.MemoryAllocation=2”，表示将内存分配策略调整为更加激进的策略。
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集算器 — 技术特征
面向过程计算
无缝应用集成
多样性数据源接口
单机优化技术
直接文件计算
多线程并行 自由数据分布和任务分配
无中心集群结构
集算器 — 敏捷语法体系
某支股票最长连续涨了多少交易日
1 select max(连续日数) 2 from (select count(*) 连续日数 3 4 5 6 7 8
不立即计算，最终一次性遍历和计算
A B
1 =file(“data.txt”).cursor@t() 2 =A1.select(product==“1”) 3 =A2.derive(quantity*price:amount) 4 =A3.sum(amount)
/创建游标 /过滤 /计算列 /实际计算
遍历技术 遍历复用
外存计算优化方向是减少访问量 可复用的遍历减少外存访问量
A 1 =file(“data.txt”).cursor() 2 =channel().groups(;count(1)) 3 >A1.push(A2) 4 =A1.sortx(key) 5 =A2.result().#1 6 =A4.skip((A5-1)\2).fetch@x(2-A5%2).avg(key) 配置同步计算 绑定 排序，遍历过程中处理绑定计算 取出绑定计算的结果，即总记录数 取出中位数记录并计算中位数
集算器 — 开发环境
执行、调试执行、单步执行 设置断点
网格结果所 见即所得， 易于调试； 方便引用中 间结果
语法简单，符合自然思维，比其他高级开发语言更简单 系统信息输出，异常随时查看
集算器 — 应用结构
应用程序
数据计算层
集算器JDBC 集算器脚本（DFX）
集算器IDE
数据存储层
（RDB、NoSQL、TXT、CSV、JSON、Hadoop）
单机与集群一致 网络存储系统+自动任务分配 透明化提高代码兼容性，降低开发难度
透明化难以获得最优性能
高性能计算方案因场景而异，可能是矛盾的
透明化只能选择最保险的方法，一般是性能较差的那个 透明化框架对资源消耗严重
透明化
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现状分析Biblioteka 轻量级大数据计算引擎高性能计算技术 应用案例
目录
Contents
集算器
创新大数据计算引擎
高性能计算专家（HPC）
ESProc高性能计算引擎介绍
高性能计算理念
软件改变不了硬件的计算性能
但软件可以设计一些高效（低复杂度）算法，降低计算规模，从而提升计算性能
这类方案通常需要定制化，因地制宜，看菜吃饭 集算器使用了诸多高效算法：
✓ 分组计算 ✓ 关联计算 ✓ 查找定位 ✓ 遍历技术 ✓ 游标与管道 ✓ 并行计算 ✓ ……
SPL读数据库计算
3.8 3.9 103 647
SPL读文件计算
93 102
SPL读数据库计算
268 2037
272 39
111 15
848 155
566 >1小时
>1小时 2573
>1小时 >1小时
377 56
178 15
>1小时 2493
2106 >1小时
【注】SPL是润乾集算器采用的程序设计语言；SQL是关系数据库采用的程序设计语言
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现状分析
轻量级大数据计算引擎
高性能计算技术 应用案例
目录
Contents
4
高性能计算技术
遍历技术
连接解决
存储格式
使用索引
分段并行
集群方案
遍历技术
遍历是大数据计算的基础
延迟游标
有序游标
聚合理解
遍历复用
遍历技术 延迟游标
游标概念
流式读入数据，每次仅计算一小部分
延迟计算
在游标上定义运算，返回结果仍然是游标，可再定义运算
一次遍历可返回多个分组结果
遍历技术 聚合理解
从一个集合计算出一个单值或另一个集合都可理解为聚合 高复杂度的排序问题转换为低复杂度的遍历问题
A 1 2 3 =file(“data.txt”).cursor@t() =A1.groups(;top(10,amount)) =A1.groups(area;top(10,amount)) 金额在前10名的订单 每个地区金额在前10名的订单
国产飞腾芯片上运行的润乾集算器可以超越Intel芯片上分布式数据库的性能
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现状分析
轻量级大数据计算引擎
高性能计算技术 应用案例
目录
Contents
4
沉重的大数据计算
1 集群
单机性能不被关注， 依靠集群规模
2 内存
避开外存计算困难， 指望巨大内存
3 框架
框架体系庞大复杂， 试图包罗万象
大数据计算开发难度大
集算器性能表现
Intel X86芯片 测试用例
SPL读文件计算
连接后并集 连接后交集 多对多连接遍历 有序分组遍历 多步过程计算 大分组 大表关联分组 批量键值查询
69 100
*数据规模：100亿行；集群数量：4
测试结果（时间单位：秒）
国产飞腾芯片
数据库中SQL计算
>1小时 >1小时 >1小时 >1小时
hardware software
高效算法举例 – 分组计算
结果集小 分 组 计 算 结果集大
不能全内存 能够全内存
无需磁盘交互生成临时缓存 · 可并行
针对分组
字段有序
针对分组 字段无序
无需磁盘交互生成临时缓存 · 可并行
需要磁盘交互生成临时缓存 · 无法并行
了解了计算和数据特征，就可以选用适合的算法，从而获得高性能
A 1 2 3 =股价表.sort(交易日) =0 =A1.max(A2=if(收盘价>收盘价[1],A2+1,0))
集算脚本
SQL
语法体系更容易描述人的思路 数据模型不限制高效算法实现
思考：按照自然思维怎么做？
集算器 — 面向过程计算
完整的循环分支控制
天然分步、层次清晰、直接引用单元格名无需定义变量
大数据平台对SQL查询关注过多
性能比拼的主要阵地 优化SQL性能几乎无助于降低开发难度
大量过程计算的开发难度还很大
用SQL很难描述，复杂SQL优化效果不好
仍需大量底层的编码，经常编写UDF
提高性能本质上是降低开发难度
复杂运算的自动优化靠不住，需要快速编写高性能算法
难度大
集群透明化
大数据平台努力实现集群透明化
from (select sum(涨跌标志) over(order by 交易日) 不涨日数 from (select 交易日, case when 收盘价>lag(收盘价) over(order by 交易日 ) then 0 else 1 end 涨跌标志 from 股价表) ) group by 不涨日数)