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Análisis numérico y cómputo científico

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Projects that are alternatives of or similar to analisis-numerico-computo-cientifico

Edge
Extreme-scale Discontinuous Galerkin Environment (EDGE)
Stars: ✭ 18 (-57.14%)
Mutual labels:  openmp, mpi, cloud-computing
Laser
The HPC toolbox: fused matrix multiplication, convolution, data-parallel strided tensor primitives, OpenMP facilities, SIMD, JIT Assembler, CPU detection, state-of-the-art vectorized BLAS for floats and integers
Stars: ✭ 191 (+354.76%)
Mutual labels:  openmp, blas, tensor
monolish
monolish: MONOlithic LInear equation Solvers for Highly-parallel architecture
Stars: ✭ 166 (+295.24%)
Mutual labels:  openmp, blas, lapack
Abyss
🔬 Assemble large genomes using short reads
Stars: ✭ 219 (+421.43%)
Mutual labels:  openmp, mpi
Ytk Mp4j
Ytk-mp4j is a fast, user-friendly, cross-platform, multi-process, multi-thread collective message passing java library which includes gather, scatter, allgather, reduce-scatter, broadcast, reduce, allreduce communications for distributed machine learning.
Stars: ✭ 102 (+142.86%)
Mutual labels:  openmp, mpi
Primecount
🚀 Fast prime counting function implementations
Stars: ✭ 193 (+359.52%)
Mutual labels:  openmp, mpi
Arraymancer
A fast, ergonomic and portable tensor library in Nim with a deep learning focus for CPU, GPU and embedded devices via OpenMP, Cuda and OpenCL backends
Stars: ✭ 793 (+1788.1%)
Mutual labels:  openmp, tensor
intel-mkl-src
Redistribute Intel MKL as a crate
Stars: ✭ 52 (+23.81%)
Mutual labels:  blas, lapack
Foundations of HPC 2021
This repository collects the materials from the course "Foundations of HPC", 2021, at the Data Science and Scientific Computing Department, University of Trieste
Stars: ✭ 22 (-47.62%)
Mutual labels:  openmp, mpi
research-computing-with-cpp
UCL-RITS *C++ for Research* engineering course
Stars: ✭ 16 (-61.9%)
Mutual labels:  openmp, mpi
Tensor
A library and extension that provides objects for scientific computing in PHP.
Stars: ✭ 146 (+247.62%)
Mutual labels:  tensor, lapack
Training Material
A collection of code examples as well as presentations for training purposes
Stars: ✭ 85 (+102.38%)
Mutual labels:  openmp, mpi
Quickpic Opensource
Open source repository for QuickPIC
Stars: ✭ 55 (+30.95%)
Mutual labels:  openmp, mpi
mir-glas
[Experimental] LLVM-accelerated Generic Linear Algebra Subprograms
Stars: ✭ 99 (+135.71%)
Mutual labels:  blas, lapack
URT
Fast Unit Root Tests and OLS regression in C++ with wrappers for R and Python
Stars: ✭ 70 (+66.67%)
Mutual labels:  openmp, blas
linnea
Linnea is an experimental tool for the automatic generation of optimized code for linear algebra problems.
Stars: ✭ 60 (+42.86%)
Mutual labels:  blas, lapack
libquo
Dynamic execution environments for coupled, thread-heterogeneous MPI+X applications
Stars: ✭ 21 (-50%)
Mutual labels:  openmp, mpi
John
John the Ripper jumbo - advanced offline password cracker, which supports hundreds of hash and cipher types, and runs on many operating systems, CPUs, GPUs, and even some FPGAs
Stars: ✭ 5,656 (+13366.67%)
Mutual labels:  openmp, mpi
Kratos
Kratos Multiphysics (A.K.A Kratos) is a framework for building parallel multi-disciplinary simulation software. Modularity, extensibility and HPC are the main objectives. Kratos has BSD license and is written in C++ with extensive Python interface.
Stars: ✭ 558 (+1228.57%)
Mutual labels:  openmp, mpi
mfi
Modern Fortran Interfaces to BLAS and LAPACK
Stars: ✭ 31 (-26.19%)
Mutual labels:  blas, lapack

Optimización

En este repositorio encuentran el contenido para los cursos de optimización* (aka opt) y optimización avanzada* (aka opt2) impartida en la maestría de ciencia de datos del ITAM por el prof. Erick Palacios Moreno, github: palmoreck.

*El curso de optimización se imparte en agosto-diciembre y el de optimización avanzada en enero-mayo.

Se ha creado el siguiente libro* con el contenido de los temas en libro de optimización para su consulta. Este libro seguiremos a lo largo de los cursos.

*El libro fue creado con jupyter book.

En temario-opt encuentran el temario de optimización.

En pres-opt encuentran una presentación de introducción al curso de optimización 2021.


Optimización avanzada

En temario-opt-2 encuentran el temario de optimización avanzada.

En opt se obtiene documentación de un paquete de Python que sirve de apoyo para los ejemplos de las notas.

En pres-opt-2 encuentran una presentación de introducción al curso de optimización avanzada 2021.

Dar click en el siguiente botón para unirse* al chat del curso de optimización avanzada 2022 en gitter: Gitter

*Se puede hacer el registro con su cuenta de github.

Dentro del directorio deployments/minikube/hostpath_pv/ encontrarán archivos de configuración .yaml para despliegue de servicios y pipelines usando minikube, kubeflow y kale.


Imágenes de Docker creadas

Curso Imagen
Optimización palmoreck/jupyterlab_optimizacion:3.2.8
Optimización avanzada palmoreck/jupyterlab_optimizacion_2:3.2.8

Una vez hayan instalado docker* en sus computadoras, al inicio de cada nota del libro se indica el comando docker run para correr los contenedores. O bien pueden correrlos de acuerdo a la documentación de la imagen, ver por ejemplo running optimizacion docker image in a docker container, running optimizacion_2 docker image in a docker container .

*Ver herramientas/docker/ para referencias de docker.

Organización de github classroom para optimización avanzada 2022

La organización optimizacion-2-2022-gh-classroom fue creada para alojar sus repositorios de github classroom en los que entregarán sus prácticas. Ver github education como una referencia.

Ramas del repositorio.

Se tienen diferentes ramas que pueden ser accesadas como se aprecia en esta imagen:

imagen

Seleccionar por ejemplo la rama optimizacion-2021 (u otra) para información del curso de Optimización de 2021.

Dar click en optimizacion-2-2022 para la rama del curso de optimización avanzada 2022.

La rama gh-pages contiene los htmls para visualización del libro de optimización.

Breve explicación del repositorio en la rama main y su wiki.

En el Wiki encuentran información sobre Amazon Web Services.

En el directorio libro_optimizacion/temas/ están las notas escritas.

Sobre las notas.

Las notas de cada tema están escritas en Jupyter notebooks. Ver I python, You R, We Julia para algunas características de tales notebooks. Ver notebook para funcionalidad de los notebooks. Ver Jupyter kernels para una tabla de los jupyter-kernels disponibles en jupyter (que hacen posible ejecutar instrucciones en el lenguaje R, por ejemplo).

Interactividad

Para ejecutar las notas de forma interactiva dar click en el botón de binder Binder o bien dentro del libro de optimización colocarse sobre el ícono 🚀

binder_thebe_screenshot_jupyter_book

y elegir una ejecución interactiva de los notebooks vía binder* o thebe. La ejecución con thebe se puede hacer directamente en la liga del libro o si se descargan los archivos a su máquina local también es posible la ejecución (pero requieren conexión a internet en cualquier opción).

*En la liga jupyterhub/binderhub encuentran más información sobre binder.

Para convertir notas a pdf

Usar el siguiente botón de binder (no es el mismo botón que para interactividad) Binder

Abrir una nueva terminal y ejecutar lo siguiente si se desean convertir las notas a pdf capítulo por capítulo de su elección.

#bash build_chapter.sh <aquí colocar cuál capítulo 1, 2, 3, 4, 5>
#por ejemplo: 
bash build_chapter.sh 3
#Una vez que finalice el comando anterior se puede ejecutar por ejemplo:
bash build_chapter.sh 1

Alternativamente si se desean los capítulos del 1 al 3 por ejemplo ejecutar lo siguiente.

bash build_all_chapters.sh 3
#del capítulo 1 al capítulo 5
bash build_all_chapters.sh 5

Los pdf's estarán dentro del directorio analisis-numerico-computo-cientifico/libro_optimizacion/temas/_build/pdf. Y se pueden descargar:

imagen

imagen

Para descargar notas en html dentro de un zip

Usar botón de binder Binder

Abrir una nueva terminal y ejecutar lo siguiente:

bash
cd analisis-numerico-computo-cientifico/libro_optimizacion/temas/
jb build .
zip -r book.zip _build/html

El zip estará dentro del directorio analisis-numerico-computo-cientifico/libro_optimizacion/temas/. Y se puede descargar:

imagen

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Una vez descargado abrir el archivo README.html.

Nota: durante el primer semestre del 2022 se estarán haciendo cambios continuamente por lo que tendrán que actualizar su descarga, clon o fork.

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