高效能計算（high performance computing）簡稱 hpc，在氣象**、**預警、生命科學、軍事、航天等高科技領域有著廣泛的應用，其代表超級計算機是乙個國家科技實力的象徵。
超算如何從『高精尖』到『尋常百姓家』在雲計算大規模推廣之前，高效能計算只有國家科研機構和大型企業才有精力和財力去建設和使用，原因是其初期投資成本高、建設週期慢。
隨著科技的進步，中小企業也有高效能計算的需求，但是苦於各種資源限制，難以獲得與需求匹配的計算能力。直到雲計算興起，通過按需租用、彈性資源等優勢能力，幫助使用者能夠以極低的**，獲得媲美超級計算機的計算能力。
據行業調查報告，企業應用高效能計算大致有3個階段，
批量計算是構建高效能計算系統的基石
批量計算（batch）的核心目的是幫助使用高效能計算的企業減少相關 it 流程的開發和維護成本，同時最大限度的降低使用成本。
它支援將需要使用的資源（gpu、cpu、高效能儲存、高速網路）和計算過程（計算環境映象、啟動命令、docker映象）打包，以乙個配置檔案的形式儲存。使用者發起計算只需要修改配置的引數，然後將作業配置提交到批量計算後台即可，批量計算會根據使用者設計的流程自動執行每乙個過程，使用者只需要等待系統通知完成即可。
為什麼企業不自己開發這樣一套批量計算流程？以基因測序所處的生命科學行業為例，乙個經驗豐富的生物資訊工程師，需要3-5年的培養時間，而在高效能計算的it流程開發和架構方向，乙個資深的工程師培養時間同樣不會低於這個時間。對於企業，尋找雙領域精通的人才然後同時在兩個領域投入資金人力，幾乎是不可承受之重。
1.大規模任務排程
2.海量資源快速建立
3.複雜業務流程管理
4.高效能計算能力組合
優勢三，最完整例項能力支援，型別上支援面對不同場景的例項，高主頻計算型、高io高吞吐的大資料型、服務當下熱門ai和深度學習的gpu型、最前沿的fpga型都能夠秒級排程，同時支援完整主機頻寬、網路、金鑰等配置，提供安全和易用的服務。
企業通過使用批量計算（batch），可以將多型別資源和資料計算過程元件化。原來使用者面對的是硬體層的資源管理，或者是某台節點上執行一段命令啟動計算，現在這些計算分析過程都被打包成了計算作業的概念，使用者像操作乙個函式一樣執行複雜的分析流水線。 複雜問題簡單化之後，企業才有精力從更高角度重新聚焦自己的業務專業領域，將原來複雜的流程拆分成不同功能模組，再重新組裝成更有競爭力的產品線，不再為非專業領域的 it 問題去浪費精力。
學習筆記tf064:tensorflow kubernetes
阿里雲批量計算使用教程
批量計算 batchcompute 是一種適用於大規模並行批處理作業的分布式雲服務。batchcompute可支援海量作業併發規模，系統自動完成資源管理，作業排程和資料載入，並按實際使用量計費。batchcompute廣泛應用於電影動畫渲染 生物資料分析 多 轉碼 金融保險分析 科學計算等領域。功能...
ArcPy批量計算Mean Center的兩個例項
很久沒用arcpy了，碰了好幾次壁，把這次做的貼上來，以備下次可以跳過這些簡單的問題 1 import arcpy 2 arcpy.env.workspace c users qian documents arcgis default.gdb 3 a sichuan1990 sichuan2000 ...
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1 import optparse23 get the file that user input,return the open file，通過終端輸入拿到檔名稱並且開啟，返回乙個file變數 4def get file 5 parser optparse.optionparser usage pr...