我正在尝试将软件安装到我的DebianLenny服务器上。具体来说，Capture-HPC。我已经设置了VMWare服务器以及所有先决条件。当我在目录中运行ant时，出现以下错误:[taskdef]Couldnotloaddefinitionsfromresourcenet/sf/antcontrib/antcontrib.properties.Itcouldnotbefound.有人知道是什么原因造成的吗？有关我的ant安装的详细信息如下:ApacheAntversion1.7.0compiledonApril292008Buildfile:build.xmlDetectedJava
我正在尝试将软件安装到我的DebianLenny服务器上。具体来说，Capture-HPC。我已经设置了VMWare服务器以及所有先决条件。当我在目录中运行ant时，出现以下错误:[taskdef]Couldnotloaddefinitionsfromresourcenet/sf/antcontrib/antcontrib.properties.Itcouldnotbefound.有人知道是什么原因造成的吗？有关我的ant安装的详细信息如下:ApacheAntversion1.7.0compiledonApril292008Buildfile:build.xmlDetectedJava
关闭。这个问题是opinion-based.它目前不接受答案。想改善这个问题吗？更新问题，以便可以通过editingthispost用事实和引文回答问题.7年前关闭。Improvethisquestion我无休止地考虑了哪种语言/框架最适合以下内容。我需要开发一个高性能计算框架。所有处理都将完全面向对象。它将在实例之间(外部)和内部线程和引擎之间传递对象。对象将是ActiveMessages的扩展.这些实例可以在移动设备、Windows、Mac、Linux等上运行。系统需要能够快速高效地执行高度并行计算，理想地利用SSE，理想地支持CUDA/OpenCL。我考虑了以下几点:Java-它
Microsoft有announcedAzure上的Hadoop预览版。JavaScript也可用于在Hadoop上编写MapReduce作业。我知道过去几年在浏览器中对JavaScript进行了大量工作以提高性能(尤其是V8)。任何人都可以分享使用JavaScript进行HPC(高性能计算)的用例或经验吗？这是一篇关于在Hadoop上使用JavaScript的有趣文章Rhino. 最佳答案 老实说，我对Rhino了解不多，但我知道一些关于Node.js的知识(基于V8)，其中最重要的一个是it'snotrecommendedfor
我需要用C++编写一个科学应用程序来进行大量计算并使用大量内存。我有部分工作，但由于对资源的高要求，我正在考虑开始转向OpenMPI.在这样做之前，我有一个简单的好奇心:如果我正确理解了OpenMPI的原理，那么开发人员的任务就是根据当时可用的节点将作业拆分到不同的节点上调用SEND和RECEIVE。你知道它是否确实存在一些库或操作系统或任何具有此功能的东西让我的代码保持原样吗？基本上是连接所有计算机并让它们共享内存和CPU的东西？我有点困惑，因为有关该主题的资料太多了。我应该看看云计算吗？还是分布式共享内存？ 最佳答案 目前没有任
按照目前的情况，这个问题不适合我们的问答形式。我们希望答案得到事实、引用或专业知识的支持，但这个问题可能会引发辩论、争论、投票或扩展讨论。如果您觉得这个问题可以改进并可能重新打开，visitthehelpcenter指导。关闭10年前。我们的目标是在集群上实现一个分布式系统，该系统将执行具有大量存储I/O的基于资源消耗的基于图像的计算，具有以下特点:有一个专用的管理器计算机节点和最多100个计算节点。集群必须易于扩展。它是围绕工作任务概念构建的。一个作业可能有1到100,000个任务。由用户在管理器节点上启动的作业会导致在计算节点上创建任务。任务会即时创建其他任务。有些任务可能会运行几
英国气象局所选择的是来自非传统供应商的传统超级计算机：在Azure上选了四个CrayEX系统，这样做可以“减少购买超级计算机所花的时间，而是更多地利用超级计算机”，引号内出自气象局IT研究员RichardLawrence。这样做除了跳过通常的多年采购周期外还购买了灵活性，还可以更方便地在未来对高性能计算（HPC）工作负载做出不同的选择，比购买自己的硬件要快得多。市场研究和咨询公司Gartner建议，将HPC迁移到云端可以提供一个机会，可以摆脱处理数据分析时的内部孤岛，对那些通常可以追溯到20年或更久的做法现代化。云HPC的优点和缺点公共云供应商能够提供对Cray硬件的访问使得公共云供应商具有可
英国气象局所选择的是来自非传统供应商的传统超级计算机：在Azure上选了四个CrayEX系统，这样做可以“减少购买超级计算机所花的时间，而是更多地利用超级计算机”，引号内出自气象局IT研究员RichardLawrence。这样做除了跳过通常的多年采购周期外还购买了灵活性，还可以更方便地在未来对高性能计算（HPC）工作负载做出不同的选择，比购买自己的硬件要快得多。市场研究和咨询公司Gartner建议，将HPC迁移到云端可以提供一个机会，可以摆脱处理数据分析时的内部孤岛，对那些通常可以追溯到20年或更久的做法现代化。云HPC的优点和缺点公共云供应商能够提供对Cray硬件的访问使得公共云供应商具有可
