12月1号下午，在交大闵行校区网络信息中心7楼培训室，进行了SJTU HPC Seminar的IBM蓝色加油站专场培训。IBM中国系统与科技研发中心工程师李光成，为交大关注高性能计算及集群管理维护的30多名同学做了一些高性能计算和超级计算机相关内容的介绍，包括高性能计算的概念，现状和发展趋势，IBM高性能计算和超级计算机方案如POWER 575，BlueGene, Roadrunner, iDataplex etc, HPC软件协议栈，HPC未来趋势等。
李光成工程师为大家介绍IBM中国研发中心的概况
李光成工程师为同学们介绍IBM公司的高性能中心
系列：”Pragmatic Cluster Computing”
专题：高性能计算与超级计算机
时间：2011年12月1日（周四）下午1点半至3点半
地点：交大闵行校区网络信息中心大楼704培训室
难易：低/中
听众：适合对高性能计算感兴趣的、目前正在管理和运维集群的及有兴趣了解并行编程的师生。
会议专题：
9月23日下午，Rogue Wave公司资深工程师Ed Hinkel一行三人访问交大HPC Lab，并向计算机系、航天航空学院等师生介绍老牌并行调式工具TotalView及Profling工具Thread Spotter。
其介绍的PPT点击此处下载。
2011年9月27日，新学期第一次SJTU HPC Seminar邀请到了浪潮高效能国家重点实验室的专家。因为名额有限，有兴趣的同学请email至hpc.seminar at gmail.com，以便我们统计人数，信中请注明姓名、专业和年级。
2011年8月中旬，在大连理工大学召开了China2011年会。实验室应智为第一作者的GPU-Accelerated DNA Distance Matrix Computation（PDF点击下载）的论文被录用。James Lin到会宣读。
论文摘要：
Distance matrix calculation used in phylogeny analysis is computational intensive. The growing sequences data sets necessitate fast computation method. This paper accelerate Felsenstein’s DNADIST program by using OpenCL to exploit the great computation capability of graphic card. The GPU- accelerated DNADIST program achieves more than 12-fold speedup over the serial CPU program on a personal workstation with a 2.66GHz quad-core Intel CPU and an AMD HD5850 graphics card. And dual HD5850 cards on the same platform perform linear improvement of 24-fold speedup. The program also shows good performance portability by achieving 16-fold speedup with a NVIDIA Tesla C2050 card. (更多…)
Dr. Tim Mattson 目前是Intel首席工程师，并行编程的资深专家，加州大学圣克鲁兹分校的博士。在过去 20 年中，他曾利用并行计算机来制造化学反应、重新组合蛋白质、寻找石油、分析基因，以及解决众多其它科学问题。Tim 还决心在当前应用编程人员大都编写并行软件之时，开发一种比较少见的串行软件。多年来，他始终坚信寻找正确的并行编程环境是解决问题的关键所在。他尝试了无数种并行编程环境，并自行创建了一些新的环境（包括 OpenMP）。当这种方法被证实并没有他所期望的那样有效时，他迅速转换方式，并决定在人们被语言和软件工具困扰之前，帮助我们意识到需要了解专业程序员对并行编程的思考方式。为了解决这个问题，Tim 花了五年多的时间，与他人合作，编写多本经典书籍，《并行编程模式》，2004 年；《并行编程语言》，2009年及2011年最新出版的《OpenCL编程指南》。Tim 高超的专业素养，使其在业界和学术界都有极高的影响力。
Dr. Tim Mattson博士一行应James Lin的邀请，在7月20日上午访问了上海交通大学SJTU HPC Lab，并在校网络中心5楼会议室为前来参会的30多名师生做了关于多核并行编程的报告。报告的PPT将在征得Tim同意后向校内师生公开。
现在著名的统计软件R也可以支持GPU了。请见链接。
We are delighted to release the Quant Roll at github. The Quant Roll is a roll for Rocks clusters, which tailored to financial engineering. The newest version is 0.5.1.
Financial engineering is a cross-disciplinary field which relies on computational intelligence, mathematical finance, numerical methods and computer simulations to make trading, hedging and investment decisions, as well as facilitating the risk management of those decisions. Utilizing various methods, practitioners of financial engineering, frequently called “quants”, aim to precisely determine the financial risk that certain financial instruments create.
To address the requirements of these efforts, a wide spectrum of financial engineering libraries and tools are available. However, these libraries and tools are packaged in various ways and often require additional pre-dependencies.
With the roll packaging technique from Rocks Clusters, the Quant Roll is a collection of the most popular financial engineering libraries and tools that are widely used by both the academic and industrial fields. Pre-dependencies are included as well. The purpose of developing this roll is to simplify the packaging, installation and configuration of these libraries and tools.
