AMD Instinct 系列 GPU 对标 NVIDIA 科学计算 GPU
AMD Radeon 系列 GPU 对标 NVIDIA 桌面游戏卡

AMD Instinct™ MI325X

release date : 10/10/2024，目前最新
架构：CDNA3
内存：256GB HBM3E， 带宽：6TB/s
peak FP32 : 163.4 TFLOPs
peak FP64 : 81.7 TFLOPs

AMD Instinct™ MI250X

Frontier 中使用
release date : 11/08/2021
架构：CDNA2
内存：128GB HBM2e，带宽：3.2TB/s
peak FP32 : 47.9 TFLOPs
peak FP64 : 47.9 TFLOPs

AMD Instinct™ MI60

ORISE 中使用
release date : 11/18/2018
架构：Vega20
内存：32GB HBM2，带宽：1.2TB/s
peak FP32 : 14.7 TFLOPs
peak FP64 : 7.4 TFLOPs
peak FP16 : 29.5 TFLOPs

与之对比：

NVIDIA A100 GPU

release date : 5/14/2020
内存：80GB HBM2e，带宽：1935GB/s
peak FP32 : 19.5 TFLOPs
peak FP64 : 9.7 TFLOPs

实验室新到了一台 A100 四卡机，记录一下装机和运维过程。
好像成了实验室的网管（

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ASSERT_* : fatal 错误，退出当前程序
EXPECT_* : nonfatal 错误，发生时不退出当前程序

test fixture

对于多个测试使用相同数据设置
继承 testing::Test， 以 protected: 开始。
使用 默认构造函数 或 SetUp() override 函数 为测试初始化
使用 析构函数 或 TearDown() 结束
在 fixture 中使用 TEST_F() 而非 TEST() 定义测试

不同 test 之间不会复用 fixture

::testing::StaticAssertTypeEq<T1, T2>(); assert 两个类型相同，不同时发生编译错误

一直都没有管这个事情，最近想给博客加一个https

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打算写一下各个 HPC 应用领域所试图解决的科学侧问题，涉及的科学方法，以及将该问题映射到计算机所使用的算法。

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