开发超算软件涉及多个层面的工具和框架，以下为关键组成部分的总结：

一、核心开发框架与工具

深度学习框架

- TensorFlow：

开源机器学习框架，支持分布式计算和大规模数据处理。

- PyTorch：以动态计算图著称，适用于快速原型开发和科研项目。

- Caffe：主要用于计算机视觉任务，支持深度学习模型的训练和部署。

并行计算库

- MPI （Message Passing Interface）：

分布式内存并行计算标准，适用于多节点集群。

- OpenMP：共享内存并行编程模型，适合单节点多线程加速。

数学计算库

- BLAS/LAPACK：

线性代数核心库，提供高效矩阵运算。

- FFT （快速傅里叶变换）：加速信号处理和数据分析。

二、系统级软件与平台

操作系统

- Linux（如SLES、Ubuntu）：高性能计算节点的常用操作系统，支持多任务调度和硬件管理。

- Windows Server：

部分超算平台采用Windows环境，需结合特定工具链使用。

作业调度系统

- LSF （Load Sharing Facility）：

曙光6000等系统使用的分布式作业调度平台，优化资源分配。

- Nimbix：基于容器的云平台，简化高性能应用部署。

硬件加速工具

- CUDA/CuDNN：

NVIDIA提供的并行计算平台和库，加速深度学习模型训练。

三、应用领域专用软件

科学计算：如密度泛函计算（ADF）、分子力场模拟（Amber）。

工程计算：有限元分析（ANSYS）、CFD（通用CFD软件包）。

数据分析：统计计算器、可视化工具（如AVS）。

四、开发工具与环境

集成开发环境（IDE）：如PyCharm、VS Code，支持代码调试和性能优化。

版本控制系统：Git，用于代码管理和协作开发。

总结

开发超算软件需结合框架选择、并行优化、系统集成等多方面技术。实际应用中，科研人员通常根据具体需求选择合适的工具组合，例如使用TensorFlow进行深度学习、MPI进行大规模并行计算，同时依赖BLAS等库提升计算效率。