1某某汽车高性能计算管理平台系统需求51.1业务需求分析：52某某汽车HPC/CAE云计算中心建设目标、策略及步骤73.1建设目标与策略73.2建设步骤83面向高性能计算中心的资源管理、作业调度系统方案103.1基于应用的场景分析103.1.1终端用户通过ComputeManager，提交Fluent批处理计算作业103.1.2终端用户通过DisplayManager，提交需要图形节点支持的图形交互程序133.1.3终端用户通过ComputeManager，在线查看CAE计算结果中的动画143.1.4终端用户通过Portal启动其他第三方的虚拟桌面，如Ctrix153.2某某汽车技术中心HPC云计算平台管理场景173.2.1HPC云计算平台管理维护173.2.2HPC云计算平台软、硬件利用情况监控、统计分析184澳汰尔PBSWorks产品介绍204.1系统逻辑图204.2系统物理架构图224.4PBSProfessional产品介绍254.4.1整合计算资源、方便用户使用254.4.2可靠性、可用性、可维护性（RAS）264.4.3贯彻企业服务公约管理模式294.4.4优化计算资源的使用294.4.5计算资源管理功能304.4.6作业调度功能324.4.7Hooks功能344.4.8网格计算354.4.9安全认证354.5PAS(PBS应用服务)374.6ComputeManager404.6.1三员管理414.7DisplayManager424.7.1DisplayManager系统架构444.7.2DisplayManager使用体验454.8PBSWorks定制功能484.8.1菜单布局：通常将布局分为三个模块：计算管理器、集群状态、管理员工具。
如果有其他的模块，我们可以方便地集成在这个框架内（awpf）。
菜单模块支持用户访问控制。
484.8.2集群状态监控：统计所有计算节点的运行状态、节点类型、应用程序、物理内存、实际使用内存、内存使用率、节点利用率等信息。
磁盘信息和实际CPU利用率，通过数字的颜色来反应使用程度：0%在线设置或修改节点上绑定的applications504.8.5管理员工具＞＞用户统计：用户名称，作业总数，运行作业个数，排队作业个数，申请cpu核数，使用cpu核数，排队cpu核数等信息。
申请cpu总资源比，通过数字的颜色来反应使用程度：0%作业管理：统计作业号、作业名称、用户、软件、节点数、核数、状态、开始时间、优先级等信息。
当作业排队状态时，允许修改作业的优先级。
另外管理员也可以删除任意作业。
514.8.7管理员工具＞＞监控作业排队原因514.8.8管理员工具＞＞一周作业统计:统计当天到过去一周内所累积的运行和排队作业个数。
514.8.9管理员工具＞＞求解器使用情况统计:统计每个求解器提交的作业总数,在运行的作业,请求的cpu,排队cpu,使用cpu等信息。
524.8.10管理员工具＞＞磁盘统计:通过WEB页面随时了解本地磁盘的使用情况。
使用百分率，通过数字的颜色来反应使用程度：0%项目管理项:管理员可以以项目为单位，设定项目编号、项目名称、项目的开始和结束时间，项目组人员和项目的优先级。
当有紧急的项目，管理员可以把项目的优先级提高，并可以把相应的用户加到项目组中，以此提高项目组成员的作业优先级。
用户在WebPortal页面提交作业可以选择项目名称，并且只能选择自己所属项目的项目名称。
534.8.12管理员工具＞＞作业委托管理:统计当前用户自己所提交的作业总数,包含:作业号,作业名称,具体用户,使用的软件,使用节点数,作业状态等信息,用户可以把自己的一部分作业或所有作业委托给其他用户.534.8.13管理员工具＞＞CPU资源份额调整:统计所有队

Hazelcast.NET客户端Hazelcast.NET为Microsoft.NET生态系统带来了高性能内存中计算平台的全部功能。
使您能够以高读取速度弹性扩展.NET缓存，以访问所有Hazelcast数据结构，例如分布式地图，队列，主题等。
全部，通过SSL和相互认证提供企业级安全性。
上提供了客户端的，并提供了示例，指南和常见问题解答，以及公共API的完整参考文档。
.NET客户端本身通过NuGet作为名为的软件包。
它可以像其他任何NuGet程序包一样通过VisualStudioGUI或程序包管理器进行安装。
请注意，Hazelcast由两部分组成：服务器和客户端。
浏

自动驾驶感知技术视觉感知技术发展本报告主要介绍面向自动驾驶的视觉感知技术。
首先是对自动驾驶视觉感知发展的行业综述，介绍了自动驾驶感知技术的发展路线，以及视觉传感器在其中的作用；
其次介绍了车载图像传感器的发展，包括新型的动态图像传感器、低照度感知能力、像素密度、动态范围以及其他面向自动驾驶应用的定制化特性；
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随着云时代的到来，大数据也吸引了越来越多多关注。
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本文提出了Codem，一种用于嵌入式系统的软件/硬件代码流，它将处理器和知识产权（IP）核心都建模为服务。
任务被视为抽象指令，可以将其调度到IP内核以自动并行执行。
为了指导热点功能的硬件实现，本文结合了一种新颖的基于热点的分析技术，以在仿真应用程序时观察热点功能。
此外，基于各种应用程序的热点，提出了一种自适应映射算法，将应用程序划分为多个软件/硬件任务。
我们使用经典的Sort应用程序测试基于配置文件的设计流程。
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现在市面上不同品牌、不同种类的服务器有很多种，用户在选购时，怎样从纷繁的型号中选择出所需要的，适合于自己应用的服务器产品，仅仅从配置上判别是不够的，最好能够通过实际测试来筛选。
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