NVIDIA HPC软件开发包

GPU数学库

NVIDIA HPC SDK包括一套GPU加速数学库用于计算密集型应用程序。cuBLAS和cuSOLVER库提供GPU优化和多GPU从LAPACK实现所有BLAS例程和核心例程，自动使用NVIDIA GPU Tensor Cores如果可能的话。cuFFT包括用于真实和复杂数据的GPU加速1D、2D和3D FFT例程，以及cuSPARSE为稀疏矩阵提供了基本的线性代数子程序。这些库可以从CUDA和OpenACC调用用C、C++和Fortran编写的程序。

张量芯优化

NVIDIA GPU Tensor Cores使科学家和工程师能够使用混合精度或双精度。NVIDIA HPC SDK数学库针对Tensor Core和多个GPU节点，以最少的编码工作量提供系统的全部性能潜力。使用NVIDIA Fortran编译器，您可以通过自动映射转换数组来利用Tensor核cuTENSOR库的内部函数。

技术博客：将张量核引入标准Fortran

针对您的CPU进行了优化

异构HPC服务器使用GPU进行加速计算，并使用基于x86-64、OpenPOWER或防护指令集体系结构。NVIDIA HPC编译器和工具在上受支持所有这些CPU以及所有编译器优化都在支持它们的任何CPU上完全启用。穿着制服功能、命令行选项、语言实现、编程模型以及工具和库用户界面在所有受支持的系统中，NVIDIA HPC SDK简化了开发人员在各种HPC环境中的体验。

Multi-GPU编程

NVIDIA集合通信库（NCCL）实现了高度优化的多GPU和多节点使用MPI兼容的all-collect、all-reduce、broadcast、reduce和减少分散例程，以利用HPC服务器节点内和跨HPC服务器的所有可用GPU。NVSHMEM公司实现GPU内存的OpenSHMEM标准，并提供多GPU和多节点通信原语可以从主机CPU或GPU启动，并从CUDA内核中调用。

可扩展系统编程

MPI是编程分布式内存可扩展系统的标准。NVIDIA HPC SDK包括一个支持CUDA的基于Open MPI的MPI库，支持GPUDirect™，因此您可以使用远程直接内存访问（RDMA），包括在CUDA统一内存中分配的缓冲区。CUDA-软件开放式MPI是与CUDA C/C++、CUDA Fortran和NVIDIA OpenACC编译器完全兼容。

Nsight性能评测

Nsight™Systems提供HPC服务器上应用程序性能的系统级可视化，使您能够优化瓶颈并跨多核CPU和GPU扩展并行应用程序。Nsight Compute允许您可以通过图形或命令行用户界面，并允许您使用NVTX API直接查明性能瓶颈插入源代码的区域。

随时随地部署

容器通过捆绑简化软件部署应用程序及其依赖项集成到可移植虚拟环境中。NVIDIA HPC SDK包含说明用于使用HPC Container Maker开发、分析和部署软件，以简化容器图像。NVIDIA Container Runtime可在几乎所有容器框架中实现无缝GPU支持，包括Docker和Singularity。