科研HPC中哪些科學計算應用適合用GPU加速計算？

GPU加速計算適合那些需要大量并行計算的應用程序，其中包括但不限于以下應用領域：

深度學習：神經(jīng)網(wǎng)絡是深度學習的基礎，而GPU可以加速神經(jīng)網(wǎng)絡的訓練和推理計算，提高模型的準確率和訓練速度。

機器學習和深度學習：TensorFlow、PyTorch、Keras、Caffe等。

計算機視覺：計算機視覺需要對圖像或視頻進行大量的特征提取、分類和識別等計算，這些計算可以通過GPU加速來提高處理速度和準確率。

科學計算：科學計算需要對大規(guī)模數(shù)據(jù)進行高效的數(shù)值計算和仿真，GPU可以加速矩陣運算、FFT計算、流體力學模擬、分子動力學模擬等計算。

密碼學：密碼學涉及到大量的加密和解密計算，其中一些計算可以通過GPU加速來提高加解密速度和安全性。

需要注意的是，不是所有的應用程序都適合使用GPU加速計算。GPU加速計算通常需要對代碼進行特殊的優(yōu)化和并行化處理，而且雖然GPU的運算速度相對于CPU的速度更快，但內(nèi)存容量和計算能力相對較弱，因此在使用GPU加速計算時需要考慮到應用程序的特點和計算需求。

科研HPC中哪些科學計算應用適合用CPU加速計算？

以下是一些常見的可以使用GPU加速的計算應用：

分子動力學模擬：AMBER、GROMACS、NAMD、LAMMPS等。

計算流體力學：OpenFOAM、ANSYS Fluent、STAR-CCM+等。

機器學習和深度學習：TensorFlow、PyTorch、Keras、Caffe等，多數(shù)情況下機器學習和深度學習不需要依賴CPU的計算能力，有GPU進行加速計算就可以了，但仍有一部分需要依賴CPU的計算能力，對CPU的核心和主頻有一定要求。

計算結構力學：ABAQUS、Ansys、LS-DYNA等。

量子化學計算：Gaussian、NWChem、ORCA、VASP等。