高性能计算介绍
高性能计算(HPC)概况及应用介绍
【一】高性能计算概述
计算机发展时间线：
➢ 第二代计算机，1959-1964，大量 采用晶体管和印刷电路板，体积 不断减小，功能不断增强，并出 现大量应用软件；
➢ 第三代计算机，1964-1972，大量 使用集成电路，以IBM360系列为代 表；
【一】高性能计算概述
计算机发展时间线：
➢ 第四代计算机，1972-至今，基于大规模集成电路及超大规模集成电路。1976年， Cray-1，第一台商用高性能计算机问世，集成了20万个晶体管，每秒可进行1.5 亿次浮点运算。
1、能耗分析 相同节点浸没液冷服务器方案功耗比风冷服务器方案低80%，其节能效果明显。 通过计算，其PUE值也明显低于风冷服务器方案。 浸没式液冷服务器PUE=1.046 风冷服务器PUE=1.361 2、占地面积分析 以上表格所指面积为投影面积，由此可见，同等节点服务器部署，浸没液冷服务 器方案比风冷服务器方案节约用地约85%。
2013年5月14日，安吉丽娜·朱莉在自 己写的文章《我的医疗选择》中称自己通 过基因检测确定带遗传缺陷基因BRCA1，医 生估测她患乳腺癌和卵巢癌的几率颇高， 分别为87%和50%，朱莉选择双侧乳腺切除 术保留乳房，降低患癌风险。2015年3月24 日，安吉丽娜·朱莉宣布，由于担心罹患卵 巢癌，她已经切除了卵巢和输卵管。
【三】高性能计算应用与展望
高性能计算之气象学研究：
气候环境研究是高性能计算领域的 传统应用，世界上第一台电子计算机 ENIAC就曾被用来进行天气预报，由于 气象相关预报往往关系到农业、工业、 军事、交通等众多核心关键业务，同时 预报天气所需要的计算能力非常高，因 此世界上最先进的高性能计算机通常都 被用来运行大规模的数值计算与气候模 拟应用。
什么是高性能计算,涉及哪些技术和知
什么是高性能计算，涉及哪些技术和知识高性能计算（HPC指通常使用很多处理器（作为单个机器的一部分）或者某一集群中组织的几台计算机（作为单个计算资源操作）的计算系统和环境。
高性能集群上运行的应用程序一般使用并行算法，把一个大的普通问题根据一定的规则分为许多小的子问题，在集群内的不同节点上进行计算，而这些小问题的处理结果，经过处理可合并为原问题的最终结果。
由于这些小问题的计算一般是可以并行完成的，从而可以缩短问题的处理时间。
高性能集群在计算过程中，各节点是协同工作的，它们分别处理大问题的一部分，并在处理中根据需要进行数据交换，各节点的处理结果都是最终结果的一部分。
高性能集群的处理能力与集群的规模成正比，是集群内各节点处理能力之和，但这种集群一般没有高可用性。
高性能计算的分类方法很多。
这里从并行任务间的关系角度来对高性能计算分类。
一、高吞吐计算（High-throughput Computing）有一类高性能计算，可以把它分成若干可以并行的子任务，而且各个子任务彼此间没有什么关联。
因为这种类型应用的一个共同特征是在海量数据上搜索某些特定模式，所以把这类计算称为高吞吐计算，而且算力也比较大。
所谓的In ternet计算都属于这一类。
按照Fly nn的分类，高吞吐计算属于SIMDSinglelnstruction/Multiple Data，单指令流-多数据流）的范畴。
二、分布计算（Distributed Computing）另一类计算刚好和高吞吐计算相反，它们虽然可以给分成若干并行的子任务，但是子任务间联系很紧密，需要大量的数据交换。
按照Flynn的分类，分布式的高性能计算属于MIMD（Multiple Instruction/MultipleData ，多指令流-多数据流）的范畴。
有许多类型的HPC系统，其范围从标准计算机的大型集群，到高度专用的硬件。
大多数基于集群的HPC系统使用高性能网络互连，基本的网络拓扑和组织可以使用一个简单的总线拓扑。
高性能计算方法总结
高性能计算方法总结第一章：高性能计算的概念与发展：高性能计算（High-Performance Computing，HPC）是指利用较快速的计算机系统来解决各种复杂问题的计算方法和技术。
它的发展起源于20世纪40年代的计算技术研究，随着计算机硬件和软件技术的不断进步，高性能计算在科学计算、工程设计、数据分析等领域得到了广泛应用。
第二章：高性能计算的应用领域：1. 科学计算：高性能计算在科学研究中的应用广泛，例如气象学、地震学、天文学等需要大规模数据计算和模拟的领域。
通过高性能计算，科学家可以利用计算机模拟地球气候变化、观测宇宙演化等复杂问题，从而提高科学研究的效率和精度。
2. 工程设计与仿真：高性能计算在工程设计和仿真中具有重要作用。
例如，在航空航天领域中，可以通过高性能计算技术对飞行器的气动性能进行模拟和优化，从而提高飞行器的飞行性能和燃油利用率。
此外，在汽车、船舶、建筑等领域中，也可以利用高性能计算进行结构强度分析、振动噪声分析和流体力学模拟等工程设计。
3. 金融与风险管理：高性能计算在金融领域中的应用越来越重要。
例如，通过利用高性能计算对金融市场的大数据进行分析和预测，可以帮助投资者做出更明智的投资决策。
同时，在金融风险管理中，高性能计算可以模拟和分析不同的风险因素，帮助金融机构量化风险并制定相应的风险管理策略。
第三章：高性能计算的应用案例：1. 蛋白质结构预测：蛋白质结构预测是生物学领域中的重要研究课题。
通过高性能计算技术，科学家可以根据蛋白质的氨基酸序列进行模拟和预测其三维结构，从而帮助研究蛋白质的功能和作用机制。
2. 工业流体力学模拟：在工程领域中，流体力学模拟是一个重要的工具。
通过高性能计算技术，可以对液体或气体在不同条件下的流动进行模拟和分析，帮助优化工程设计和改进产品性能。
3. 天气预报与气候模拟：高性能计算在气象学领域的应用非常广泛。
天气预报和气候模拟需要对大规模的气象数据进行处理和计算，通过利用高性能计算技术，可以提高天气预报的准确度和气候模拟的真实性。
高性能计算入门指南(一)
高性能计算入门指南1. 介绍高性能计算（High-Performance Computing，HPC）是利用计算机技术解决复杂、大规模的计算问题的一种方法。
随着科技的进步和数据量的急剧增长，HPC变得越来越重要。
本文将介绍HPC的基本概念、应用领域和入门指南。
2. HPC的基本概念高性能计算基于强大的计算能力和高效的并行处理技术，能够处理巨大的数据规模和复杂的计算问题。
HPC系统通常由大型服务器集群、高速网络和先进的存储系统组成。
HPC的核心在于并行计算，即将一个大型问题分解为多个小任务，然后同时处理这些任务以提高计算速度。
3. HPC的应用领域HPC在科学研究、工程模拟、金融分析、天气预报等领域发挥着重要作用。
科学家可以利用HPC处理复杂的气候模型、基因组学数据分析以及物理实验模拟。
工程师可以通过HPC进行汽车碰撞测试、建筑结构仿真和飞机气动性能优化。
而金融领域则利用HPC进行股市交易分析和风险管理预测。
4. HPC的硬件要求在构建HPC系统时，需要考虑多方面的硬件要求。
首先是处理器，多核处理器和GPU是常见的选择，可提供更高的计算能力。
其次是内存，大容量的内存可以容纳大规模数据。
高速网络对于分布式计算和数据交互至关重要。
存储系统的性能和容量也需要满足大规模数据的需求。
5. HPC的软件工具HPC的软件工具包括编程语言、库和调度器等。
常用的编程语言有C、C++和Fortran，它们能够直接操作硬件和并行计算。
并行编程库如OpenMP和MPI可以方便地编写并行程序。
调度器则负责管理任务的分配和调度，例如Slurm和PBS。
6. HPC的性能优化在进行HPC计算时，可以采取多种优化策略来提高计算性能。
首先，合理分解任务并使用并行编程技术，充分发挥系统的多核能力。
其次，合理设置软硬件参数，如线程数、缓存大小和数据压缩算法。
此外，使用高效的算法和数据结构也能够减少计算时间和空间消耗。
7. HPC的挑战与发展尽管HPC在各个领域取得了巨大的成功，但仍面临一些挑战。
高性能计算技术详解
高性能计算技术详解随着计算机技术的不断发展，高性能计算技术越来越受到人们的关注。
高性能计算技术是指使用计算机系统进行大规模数据处理和模拟的技术。
它可以通过提高计算机系统的计算速度和处理能力，来快速地完成大量数据处理和科学计算任务。
本文将详细介绍高性能计算技术的相关概念、原理和应用。
一、高性能计算技术的概念高性能计算技术是指使用超级计算机、并行计算机、集群计算机等高性能计算系统，来进行大规模的数据处理和科学计算。
这些计算机系统具有更高的计算速度和更大的处理能力，可以同时执行多个计算任务。
高性能计算技术主要应用于科学计算、工程计算、仿真模拟、云计算等领域。
二、高性能计算技术的原理高性能计算技术的核心是并行计算，即将一个大规模计算任务分解成多个小规模的子任务，然后分别在不同的计算节点上进行计算，最后将计算结果汇总。
并行计算主要有以下几种方式：1、共享内存并行计算：不同的任务在同一个计算节点上执行，共享同一片内存。
2、分布式并行计算：不同的任务在不同的计算节点上执行，每个节点具有自己的内存。
3、混合并行计算：即同时应用第一种和第二种方式。
并行计算中的一个重要概念是“并发度”，它指的是计算节点的数量。
并发度越高，则计算速度越快。
三、高性能计算技术的应用高性能计算技术广泛应用于科学计算、工程计算、仿真模拟、云计算等领域。
1、科学计算：高性能计算技术可以用于大规模的天文学、气象学、生物学、地球科学等科学计算。
例如，全球气候模拟、基因组测序分析等任务都需要高性能计算技术的支持。
2、工程计算：高性能计算技术可以用于机械、计算机、电力等工程计算。
例如，建筑物结构模拟、汽车碰撞测试等任务都需要高性能计算技术的支持。
3、仿真模拟：高性能计算技术可以用于各种仿真模拟。
例如，飞行模拟、卫星轨道计算、核弹爆炸模拟等都需要高性能计算技术的支持。
4、云计算：高性能计算技术可以用于云计算。
例如，云计算资源调度、分布式存储、虚拟机管理等都需要高性能计算技术的支持。
什么是高性能计算,涉及哪些技术和知
什么是高性能计算，涉及哪些技术和知识高性能计算（HPC指通常使用很多处理器（作为单个机器的一部分）或者某一集群中组织的几台计算机（作为单个计算资源操作）的计算系统和环境。
高性能集群上运行的应用程序一般使用并行算法，把一个大的普通问题根据一定的规则分为许多小的子问题，在集群内的不同节点上进行计算，而这些小问题的处理结果，经过处理可合并为原问题的最终结果。
由于这些小问题的计算一般是可以并行完成的，从而可以缩短问题的处理时间。
高性能集群在计算过程中，各节点是协同工作的，它们分别处理大问题的一部分，并在处理中根据需要进行数据交换，各节点的处理结果都是最终结果的一部分。
高性能集群的处理能力与集群的规模成正比，是集群内各节点处理能力之和，但这种集群一般没有高可用性。
高性能计算的分类方法很多。
这里从并行任务间的关系角度来对高性能计算分类。
一、高吞吐计算（High-throughput Computing）有一类高性能计算，可以把它分成若干可以并行的子任务，而且各个子任务彼此间没有什么关联。
因为这种类型应用的一个共同特征是在海量数据上搜索某些特定模式，所以把这类计算称为高吞吐计算，而且算力也比较大。
所谓的In ternet计算都属于这一类。
按照Fly nn的分类，高吞吐计算属于SIMDSinglelnstruction/Multiple Data，单指令流-多数据流）的范畴。
二、分布计算（Distributed Computing）另一类计算刚好和高吞吐计算相反，它们虽然可以给分成若干并行的子任务，但是子任务间联系很紧密，需要大量的数据交换。
按照Flynn的分类，分布式的高性能计算属于MIMD（Multiple Instruction/MultipleData ，多指令流-多数据流）的范畴。
有许多类型的HPC系统，其范围从标准计算机的大型集群，到高度专用的硬件。
大多数基于集群的HPC系统使用高性能网络互连，基本的网络拓扑和组织可以使用一个简单的总线拓扑。
高性能计算与云计算
高性能计算与云计算一、引言随着科技的快速发展和人们对计算能力需求的增加，高性能计算和云计算作为两种重要的计算模式应运而生。
本文将深入探讨高性能计算和云计算的概念、特点以及它们在各个领域中的应用。
二、高性能计算2.1 概念高性能计算（High Performance Computing，HPC）是指利用超级计算机或者集群系统进行大规模并行计算的过程。
其目标是通过同时使用多个计算资源，提高计算速度和处理能力。
2.2 特点（1）计算能力强大：高性能计算系统通常具备超级计算机级别的计算能力，能够在短时间内解决大规模复杂问题。
（2）并行计算：高性能计算通过将计算任务分解成多个子任务，并利用多个计算节点同时计算，提高计算效率。
（3）大数据处理：高性能计算能够高效处理大规模的数据集，对科学、工程、金融等领域的数据分析提供支持。
（4）专用硬件支持：高性能计算通常使用高性能处理器、大容量内存和高速互联网络等硬件设备，为计算任务提供强力支持。
2.3 应用（1）科学研究：高性能计算在天文学、生物学、物理学等领域的模拟计算和数据分析中得到广泛应用，为科学研究提供重要支持。
（2）工程设计：高性能计算可在工程设计中进行数值模拟和优化，例如飞机设计、汽车碰撞模拟等，提高设计效率和准确性。
（3）金融风险管理：高性能计算在金融行业中用于风险模型计算、交易分析等，提供准确的数据支持和实时决策。
（4）天气预报：高性能计算在气象学中的天气模拟和预测中发挥着重要作用，提高了天气预报的准确性和时效性。
三、云计算3.1 概念云计算（Cloud Computing）是一种基于网络的计算模式，通过将计算资源集中管理和提供，为用户提供按需获取和使用计算资源的方式。
3.2 特点（1）虚拟化：云计算通过虚拟化技术将硬件资源进行抽象和整合，实现资源的共享和利用率的最大化。
（2）按需服务：用户可以根据自身需求随时随地获取和使用云计算服务，实现弹性扩展和灵活部署。
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。
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常见编译器
Intel Compiler 由Intel公司针对Intel处理器开发（Xeon、Pentium） 支持Linux、Windows 支持C/C++（icc：Intel C/C++ Compiler）、Fortran77/90/95 （ifc： Intel Fortran Compiler) 支持多线程和OpenMP
•ScaLAPACK：可扩展线性代数库(Scalable LAPACK)，是LAPACK的增强版本 是美国能源部ODE2000支持开发的20多个ACTS工具箱之一，由Oak Ridge国家 实验室、加州大学Berkeley分校和Illinois大学等联合开发 分布式存储环境运行的线性代数库，主要为可扩放的、分布存储的并行计算机而 设计的 支持稠密和带状矩阵的各类操作，如：乘法、转置、分解等等 开发源码，/scalapack
消息传递编程
常见并行环境——并行编程标准归 类
• 所有并行编程标准可分为以下三类:
– 数据并行
• HPF, Fortran90 • 用于SMP, DSM
– 共享编程
• OpenMP • 用于SMP, DSM
– 消息传递
• MPI, PVM • 用于所有并行计算机
• 三者可混合使用:
– 如对以SMP为节点的Cluster来说, 可以在节点间进行 消息传递,在节点内进行共享变量编程.
IBM Compiler for AIX VisualAge C/C++ for AIX XL Fortran for AIX
在IBM AIX Developer Kit中，包含了Java(TM) 2 Technology Edition支持。 Practical Extraction and Report Language (perl) GNU C/C++ Python
作者也不认为这种扩展应用会存在什 么无法克服的困难. 但也不要期待有
效的并行编程方法与技术能够在一夜 之间诞生. 期间还需要有许多的工作 和实验要做. 毕竟, 今天的编程技术 (串行)是若干年来艰苦的探索才取得 的. 现在编程工作似乎成了一种令人 单调乏味的工作,事实上,并行编程的
出现将会使重新恢复编程工作者们的 探索精神 ...” (Gill, S. (1958), “Parallel Programming” The
现代计算机的共同特点： 并行性
现代计算机的共同特点： 并行性
Internet
外网 内网 路由器 防火墙 千兆交换机
局域网
管理节点
存储节点
存储阵列
远程
以太网 Infiniband
光纤网 KVM网
机房
管理千兆 交换机
计算集群
高速Infiniband 交换机
本地KVM
控制台
为什么要做高性能计算？ －－应用需求
•并行计算粒度大，特别适合于大规模可扩展并行算 法
由于消息传递程序设计要求用户很好地分解问题,组织不 同进程间的数据交换,并行计算粒度大,特别适合于大规模 可扩展并行算法.
•消息传递是当前并行计算领域的一个非常重要的并 行程序设计方式
常见并行环境——什么是MPI?
Massage Passing Interface:是消息传递函数库的 标准规范，由MPI论坛开发，支持Fortran和C
– – OpenMP : portable shared memory parallelism
• 消息传递库标准(Message Passing Libraries)
– – MPI : Message Passing Interface – – PVM : Parallel Virtual Machine
➢ 计算科学与传统的两种科学，即理论科学和实验科学，并立 被认为是人类认识自然的三大支柱，他们彼此相辅相成地推 动科学发展与社会进步。在许多情况下，或者是理论模型复 杂甚至理论尚未建立，或者实验费用昂贵甚至无法进行时， 计算就成了求解问题的唯一或主要的手段。
并行:古老的思想!
“...并行计算并不是什么新的思想, 只是将它扩展应用于计算机而已”.
常见并行环境——消息传递并行程序设 计
•消息传递并行程序设计
指用户必须通过显式地发送和接收消息来实现处理机间 的数据交换。
在这种并行编程中，每个并行进程均有自己独立的地址
空间，相互之间访问不能直接进行，必须通过显式的消 息传递来实现。
这种编程方式是大规模并行处理机（MPP）和机群 （Cluster）采用的主要编程方式。
MKL MKL是intel核心数学库，包含了blas，lapack，fft，scalapack等
数学库。安装intel编译器时已经自动安装在路径
blacs，fftw2，fftw3，netcfd，jasper，PETSc，AZTEC etc......
常见并行环境——并行编程标准
• 数据并行语言标准
ACML ACML：AMD Core Math Library，基于Opteron处理器 AMD公司公司与英国Numerical Algorithms Group（NAG）共同开发 支持32bit和64bit的Windows平台、 32bit和64bit的Linux平台 提供一级、二级、三级BLAS以及LAPACK、FFT 通过PGI编译器同时支持面向Linux开发的OpenMP和非OpenMP
PC Workstation Mini Computer
1994年的计算机食物链
(hitting wall soon)
Mainframe (future is bleak) Vector Supercomputer
Mini Computer
Workstation
PC
MPP
现在和未来的计算机食物链
OpenMPI OpenMPI 是一种高性能消息传递库，融合了其他几个项目（FTX-MPI）的技术和资源。 它是MPI-2标准的一个开源实现，由一些科研机构和企业一起开发和维护。
Mvapich MVAPICH 是VAPI层上InfiniBand的MPI的缩写，它也是MPI标准的一种实现。可
为什么要做高性能计算？
➢人类对计算及性能的要求是无止境的
➢ 从系统的角度：集成系统资源，以满足不断增长的 对性能和功能的要求
➢ 从应用的角度：适当分解应用，以实现更大规模或 更细致的计算
为什么要做高性能计算？
• 问题: 科学和工程问题的数值模拟与仿真 – 计算密集 – 数据密集 – 网络密集 – 三种混合
– Fortran90, HPF(1992), Fortran95/2001:显式数据分
布描述,并行DO循环.
• 线程库标准(Thread Library)
数据并行编程
– – Win32 API. – – POSIX threads线程模型.
共享变量编程
• 编译制导(Compiler Directives)
•LAPACK：线性代数计算子程序包（Linear Algebra Package） LAPACK是建立在BLAS 1、BLAS 2和BLAS 3基础之上 使用Fortran 77语言开发 使用了线性代数中最新、最精确的算法，同时采用了将大型矩阵分解成 小块矩阵的方法从而可以有效的使用存储空间 开放源码，/lapack/
高性能计算的功能
目录
1 高性能计算介绍 2 高性能计算架构和组成 3 高性能计算测评
4
高性能计算架构和组成
硬件体系组成
共享存储对称多处理机系统(SMP)
• SMP:
– 对称式共享存储：任意 处理器可直接访问任意 内存地址,且访问延迟、 带宽、几率都是等价的; 系统是对称的；
– 微处理器: 一般少于64个; – 处理器不能太多, 总线和
Computer Journal, vol. 1, April, pp. 2-
10.)
Parallel Programming with MPI by Peter Pacheco(2000)
什么是并行计算?
• 并行计算: 由运行在多个部件上的小任务合作来求解一个 规模很大的计算问题的一种方法
zi1 zi2 c
高性能计算介绍
曙光信息产业有限公司
仅限于内部代理商技术交流
西部大区_陕西蔡立 2011.08
18691871326
目录
1 高性能计算介绍 2 高性能计算架构和组成 3 高性能计算测评
4
高性能计算介绍
并行计算--高性能计算
➢ 并行计算(Parallel Computing） 高端计算(High-end Parallel Computing) 高性能计算(High Performance Computing) 超级计算(Super Computing) 任何高性能计算和超级计算都离不开使用并行技术
•一种新的库描述，不是一种语言。共有上百个函数调 用接口，在Fortran和C语言中可以直接对这些函数进 行调用 •MPI是一种标准或规范的代表，而不是特指某一个对 它的具体实现 •MPI是一种消息传递编程模型，并成为这种编程模型 的代表和事实上的标准
常见并行环境——常见MPI介绍
MPICH 由美国阿尔贡国家实验室(ANL)和数学与计算机科学部等多家机构共同定制。 MPICH是MPI标准的一种重要且基础的实现方式。 MPI是为统一不同的MPP/Cluster产家的消息传递API而制订的工业标准。
软件及系统层面组成
•编译环境 •数学库 •并行软件环境
抛开用户程序设计 以及用户算例问题, 这部分层面的设计 和使用对计算性能 将会有很大影响
常见编译器
GNU Compiler 自由软件，一般操作系统都自带 支持C/C++、Fortran77、Java、COBAL等等许多语言 支持大部分硬件平台 高性能计算中常用的： C/C++：GCC (GNU C/C++ Compiler) Fortran 77：G77 不支持Fortran 90/ 95 不支持OpenMP 是最常用的编译器，性能一般(相对于一些针对特定平台优化的编译器) 由于缺少对Fortran 90/ 95，限制了其在高性能计算中的使用