联想HPC高性能计算解决方案
高性能计算系统(HPC)软件实施方案
2：高性能计算平台——分系统组成
高性能计算平台——仿真计算分系统
双路计算服务器、双路GPU计算服务器、16路胖节点计算服务器组成。
硬件组成
软件配置
CAE高性能计算软件由于其计算方式的不同，对CPU、内存、IO等的要求也不同，具体分为三大类：IO密集型，通讯密集型和支持GPU加速类型。
考虑因素
应用软件兼容性Linux和Windows的互兼容性CPU兼容性厂家对操作系统的支持时间
操作系统
安装方式
Windows
图形服务器本地硬盘配置一块系统盘，全部空间都分配给c:盘。安装过程中选择带“图形界面的Windows Server”。
Linux
2路服务器本地配置一块系统盘。16路服务器本地多块配置一块系统盘。操作系统安装过程中选择“Desktop User”模式，安装完成后配置Yum，Yum源放置到/apps/rhel68下面，方便后续随时增减安装包。配置PAM动态认证插件，实现动态SSH配置，提升系统安全性。每台机器需要配置IB驱动和并行运行环境，保证并行计算可以通过IB口进行通信。并行运行环境需要配置MPICH、Open MPI和Intel MPI几种，并优先使用Intel MPI。
/opt/xcat
-
集群管理软件
/apps/<appname>
C:\(本地盘)
应用软件安装位置
计算数据区
/data
/data/<密级>/<user>
S:\（映射盘）
用户计算作业临时存储空间，不同密级的任务数据文件分开
存储规划
3：项目实施——集群时钟同步
HPC解决方案
云上使用模式： 基于提供的HPC服务进行即开即用的高性能计算。
痛点： • 资源紧张：规模小、规格旧、能力不足 • 不易用：缺乏可视化的操作 • 无弹性：无法响应突发的计算需求 • 成本高：需要自己维护集群
价值： • 灵活弹性：底层资源随时供应，从容应对突发的
计算需求 • 性能：云HPC综合性能显著由于客户现有集群，
HPC EDA方案核心技术
EDA 应用适配 智能调度 自动伸缩 混合算力 静态／动态集群 多调度器集成
Flow 自定义
核心技术
HPC EDA应用适配
HPC EDA方案
解决方案架构说明
1. 通过HPC平台动态构建集群，按 需分配计算资源。
2. 通过HPC平台满足高算力需求， 提升效率，降低成本。
• 提供丰富的软硬件环境，覆盖各个主要学科、核 心领域
• 充分发挥公有云弹性、灵活、海量、资源最新的特点，实 现HPC负载灵活调度到公有云
• 公有云与本地高性能计算中心实现网络高速互通 • 利用公有云的网络优势，实现广域用户的接入和管理，打
破物理地域的界限
利用混合云架构，实现兼顾高性能、灵活性、简化运维、卓越用户体验。
Workflow 定制
算力编排层
目标策略 集群生命周期管理
作业调度
队列管理 多调度器支持
资源分配Leabharlann 自动伸缩 作业监控 低成本算力
任务管理 多云对接 消息通知
Local Site
Cloud
轻松构建HPC混合云
基于私有云的大规模、集中式高 性能计算中心
基于公有云的高性能计算服务
• 线下大规模、集中式的高性能集群，并采用私有 云平台进行统一管理
HPC
Cluster 03 Cluster 04
联想HPC高性能计算解决方案
3
2015 LENOVO INTERNAL. ALL RIGHTS RESERVED.
TOP500中的 Lenovo System X (2010)
Nov 2010 TOP500 Entries IBM leads, followed by HP
Dell, 20 Oracle,
11
Cray, 29
Rack 计算结点
计算网 管理网
管理结点
登录结点
8
2015 LENOVO INTERNAL. ALL RIGHTS RESERVED.
I/o结点
共享数据 磁盘阵列
并行I/O L-ParaStor
联想高性能计算平台标准系统架构
9
2015 LENOVO INTERNAL. ALL RIGHTS RESERVED.
✓ Fastest system in Europe (Juelich-JUQUEEN BG/Q) ✓ Fastest Intel based system (x86-only LRZ-SuperMUC iDataPlex) 6 ✓ 201256LoEf 3N0OmVosOt enINerTgyE-eRffiNcieAnLt .syAsLteLmsRIGHTS RESERVED.
Bull , 18 Dell, 11 Oracle, 6
Appro, 24
Other, 50
IBM, 193
Cray, 31 SGI, 19
HP, 148
IBM supercomputing leadership …
✓ Most systems in TOP500 with 193 entries (HP:148, Cray:31, Appro:24)
HPC解决方案
HPC并行计算解决方案简介随着技术的发展，客户对现有的应用系统提出了更高计算能力要求。
大规模的并行计算的方式激发有关行业对高性能计算机的需求：金融行业规避风险需要提升预测分析能力，高性能计算是重要手段；超级计算是精确地震预报、灾害天气预报的主要手段；此外，在应对能源和自然资源枯竭危机、环境污染、疾病威胁等人类面临的重大问题的进程中，在探索宇宙、物质和生命现象奥秘的过程中，高性能计算扮演着极为重要的角色。
这些都为我国高性能计算中心的发展提供了极大的机遇。
为了实现更强的计算和分析海量数据的能力，满足由于快速计算所带来的临时计算数据对存储的较高的持续带宽要求。
随着计算体系结构和计算能力的变化，传统的基于主机的存储架构成了新的瓶颈。
于是，作为后起之秀的Linux 集群系统，吸取了SP 大规模并行机的诸多优势，并且将SP 上的优秀的系统管理软件和并行处理方面的程序移植到Linux 集群系统上，如并行系统管理软件PSSP 和通用并行文件系统GPFS 等，从而使Linux 集群系统不仅能在并行运算方面的性能得到保障，增强了集群系统的可管理性，而且采用具有高可用性的IBM xSeries 服务器，可以大大降低成本。
近年来，高性能计算已经由传统的大主机方式逐渐向集群方式转变。
在TOP500 排行榜中，采用集群方式的高性能计算系统处于快速壮大之中。
IBM在高性能运算领域的优势高性能计算多年来一直是科技综合实力竞争的制高点，也在一定程度上反映了各大公司在系统研发方面的实力。
在过去十年中，高性能计算技术正处于创新的高峰期，其处理速度和总体计算能力的发展远高于摩尔定律描绘的芯片技术的发展速度。
作为行业的技术领先者，IBM公司在这一领域积累了长达半个世纪的丰厚经验，并在关键技术领域不断创新，发明了包括并行处理、对称多处理机和高性能计算机系统等并行计算的核心技术，并通过它们始终保持着在业界的领先水平。
过去20年以来，IBM的专利数量都一直居于所有美国公司的首位。
高性能计算(HPC)资源管理和调度系统解决方案
网络安全：整个系统只需要在防火墙上针对特定服务器开放特定端口，就可以实现正常的访问和使用，保证了系统的安全性。数据安全性：通过设定ACL（访问控制列表）实现数据访问的严格控制，不同单位、项目、密级用户的数据区严格隔离，保证了数据访问的安全性。用户任务的安全性。排他性调度策略，虚拟机隔离用户账户的安全性。三员管理：系统管理员、安全管理员、审计管理员三个权限分离，互相监督制约，避免权限过大。审计系统。保证所有与系统安全性相关的事件，如：用户管理（添加、删除、修改等）、用户登录，任务运行，文件操作（上传，下载，拷贝，删除，重命名，修改属性）等都能被记录，并通过统计分析，审查出异常。密级管理。支持用户和作业的密级定义。
基于数据库的开放式调度接口
案例 用户自定义调度策略：需要根据用户余额来对其作业进行调度，如果用户余额不足，该用户的作业将不予调度。 解决方案： 针对上述需求可以自定义作业的准备阶段，在数据库中为该阶段定义一存储过程用来检测用户余额信息表，根据作业所对应的用户余额来返回结果，例如： Step 1. 根据数据库开放schema配置该自定义调度策略 表 POLICY_CONF:POLICY_NAME | POLICY_ENABLEmy_policy_01 | true Step 2. 为自定义调度策略my_policy_01自定义作业准备阶段 表JOB_PREPARE_PHASE: POLICY_NAME | READY_FUNC | REASON_IDX my_policy_01 | check_user_balance | 4 check_user_balance 为方案中所描述的存储过程，其接口需要满足作业准备阶段自定义的接口要求，其实现细节如下：
现有的LSF集群系统不用作任何改动，包括存储、操作系统、LSF、应用程序和二次开发的集成脚本等。大大降低了系统的整合的难度和工作量。也有利于保护现有的投资。同时考虑到了作业以及相关数据的转发。降低了跨集群作业管理的难度。数据传输支持文件压缩和断点续传，提高了作业远程投送的效率和稳定性。支持https加密传输，安全性更强。
高性能计算的挑战与解决方法
高性能计算的挑战与解决方法随着科技的不断进步，我们的生活也面临着越来越多的挑战。
在这些挑战中，高性能计算（High-Performance Computing, HPC）被认为是其中最复杂、最具挑战性的领域之一。
HPC是一种通过集成多个计算器的计算资源，以提高计算机运行速度和处理数据规模的方法。
在许多领域，如天气预报、物理模拟、药物研究等方面，HPC可为科学研究提供强大的支持。
然而，HPC本身也有其挑战和困难，如计算效率、内存和存储容量等方面的限制。
HPC的挑战之一是计算效率。
由于计算资源的有限性，如CPU 和内存，往往不能满足大规模计算的需求。
为了提高计算效率，需要采用各种技术手段，如并行计算、异构计算和分布式系统。
并行计算是指利用多个处理器同时进行计算，以提高计算速度。
异构计算是指利用不同类型的处理器集成系统，如CPU和GPU 等。
分布式系统则是指通过联合多台计算机来完成一个大型计算任务。
这些技术手段可以提高计算效率，但也存在困难，如数据分配、算法设计、调度和通信开销等。
除了计算效率外，内存和存储容量也是HPC的挑战之一。
内存容量是指计算机可用的内存总量。
在大规模计算中，往往需要大量的内存来存储中间计算结果。
由于内存容量有限，需要寻找有效的内存管理方法，包括缓存和虚拟内存。
缓存是指利用快速的存储设备存放最近访问的数据，以提高计算效率。
虚拟内存则是指利用硬盘等外部存储设备作为内存扩展，以提供更大的内存容量。
存储容量是指计算机可用的存储空间总量。
在大规模计算中，数据的存储需求往往也是很大的。
为了解决存储容量的挑战，需要采用可扩展存储系统、压缩存储和智能存储等技术手段。
为了解决HPC的挑战，需要综合运用各种技术手段。
其中，关键技术包括：1. 并行计算技术：并行计算是HPC的核心技术之一。
通过多个处理器同时进行计算，可以提高计算效率。
但由于并行计算需要精细的算法设计和调度，对硬件和软件架构的需求也较高。
高性能计算HPC解决方案
MPP 15%
Others 11%
Others1 %
CPU+ GPGPU 21 %
Others 16%
GE 36% Cluster 85%
Intel X86 89%
Linux 99%
纯CPU 79%
IB 47%
系统架构
处理器
操作系统
计算加速
互联网络
主流架构技术 - Cluster+X86+Linux+CPU+IB/GE 计算、网络加速- GPGPU加速和IB网络
目录
1 2
高性能计算挑战及趋势
高性能计算解决方案 高性能计算在全球
3
创新 - 释放高性能计算潜力
应用集成 业务调度 融合管理
融合业务管理平台
开放融合
All In Rack All In Room
液冷方案
低功耗服务器
快速交付
节能技术
加速
一体化交付
NVMe PCIe SSD 卡
低能耗产品和方案
GPU加速卡 KunLun
hpc典型组网场景hpc方案总结目录高性能计算在全球高性能计算在全球高性能计算挑战及趋势高性能计算挑战及趋势高性能计算解决斱案高性能计算解决斱案112233覆盖全球多行业的hpc建设经验内布拉斯加大学田纳西大学数字领域公司澳门气象局新加波globalfoundries新加坡科学技术研究所菲律宾气象局一期新加坡astar维多利亚大学昆士兰大学肯迪大学智利cassac天文台巴西麦肯锡大学古巴石油cupet委内瑞拉国家石油公司墨西哥水利局墨西哥农业部土耳其学术网络不信息中心ulakbim土耳其yilidiz科技大学ytu土耳其伊斯坦布尔科技大学itu土耳其harran大学土耳其yeditepe大学土耳其国家石油中国欧洲亚太北美拉美中亚沙特moi非洲中东津巴布韦高等教育科技发南非chpc国家地震防灾科技学院河北省环保局北京数据通信研究院北京交通大学北京航空航天大学西南大学首都医科大学中国电力科学院国家气象局上海天文台上海众信生物东斱物探清华大学华大基因bgp英国纽卡斯尔大学英国帝国理工大学德国汉堡大学德国吕贝克大学西班牙burgos大学法国照明娱乐公司德国戴姆勒奔驰德国爱伦堡水管局荷兰水利局意大利cnr波兰华沙大学波兰pcss波兰格但斯克大学波兰西里西亚大学波兰cyfronet波兰qumak大学俄罗斯圣彼得堡大学daimler集团选择hpc造品质最好的轿车刀片及高密服务器构建戴姆勒核心汽车研发平台劣力波兰pcss建设top80超算中心137pflopspue12全球top80超算中心劣力土耳其ytu大学打造hpc平台提升科研效率80降低初期投资成本80劣力美国数字领域构建高性能渲染平台计算密度提升25每机柜能耗降低15thankyou
解决高性能计算和并行处理的挑战
解决高性能计算和并行处理的挑战高性能计算（HPC）和并行处理是当前科学和工程领域面临的重大挑战之一。
随着科技的飞速发展，计算任务的规模和复杂性不断增加，传统的计算方法已经无法满足需求，因此为了解决这些挑战，科学家和工程师们不断探索和发展新的技术和方法。
高性能计算和并行处理的挑战主要包括以下几个方面：1.任务划分与负载平衡：在并行处理中，任务的划分和负载平衡是非常重要的问题。
合理地划分任务使得各个处理单元能够并行执行，提高计算效率。
负载平衡则保证各个处理单元的工作量相对均衡，避免出现性能瓶颈。
如何有效地进行任务划分和负载平衡是一个复杂的问题，需要综合考虑任务的性质、计算资源的分布和通信开销等因素。
2.并行度与可扩展性：并行计算的性能往往与并行度和可扩展性密切相关。
并行度是指同时执行的任务数目，可扩展性则指随着问题规模的增加，计算性能是否能够线性提升。
在实际应用中，如何充分利用计算资源，提高并行度和可扩展性是一个关键的挑战。
这需要设计合理的算法和数据结构，减少通信和同步开销，以及对计算资源的动态管理和调度。
3.数据局部性与访存优化：在大规模计算中，数据局部性对于性能影响巨大。
数据局部性指的是程序在运行过程中访问数据的模式和方式。
合理地优化数据访问模式可以减少缓存失效、提高数据访问效率，从而提升计算性能。
在高性能计算中，针对每个应用程序的数据局部性进行优化是非常重要的，如通过数据重排、数据重用和数据布局等手段来改善访存效率。
4.通信与同步：并行计算中，各个处理单元之间的通信和同步操作是无法避免的。
有效地管理和减少通信和同步开销是一个重要的挑战。
这包括合理地划分通信模式、设计高效的通信算法和数据结构、优化消息传输和同步机制等。
此外，如何克服通信延迟和带宽瓶颈等问题也是一个关键的挑战。
5.错误处理与可靠性：在大规模计算中，硬件故障和软件错误是难以避免的。
如何设计容错和错误恢复机制，确保计算的可靠性和稳定性是一个重要的挑战。
HPC高性能计算系列二之联想Intellegent+Cluster解决方案
14% - 16%
19% - 21%
调试 到投产
集成，配置和测试 上架, 线缆连接，网络连接 软件 集成，配置和应用测试 集成配置和测试中间件 应用部署和安装
45% 45% 29%
Implement
Configure/test
74 – 93
74 – 80
12%
10% - 11%
Cluster & HA
Intel Xeon Phi
nVIDIA
Mellanox Infiniband
NeXtScale
x86 平台
7
iDataPlex dx360 M4 System x3550/x3650
FlexSystem X3750 M4/x3850
Intelligent Cluster 大大降低HPC项目的风险
Intelligent Cluster具有更好的用户体验 ---- 降低销售风险和售后服务费用，提升服务质量 1. 在投标前，系统配置及方案经过专家验证，确保方案可行； 2. 在交付用户前，整机系统经过严格的测试，避免到达用户现场后出现更换故障部件的情况，有利于增 强System x产品高质量形象； 3. 由中国本地工厂服务团队提供的专业上架及布线服务，确保系统具有良好整洁的外观，提升用户体验 （见下图）； 4. 整机系统到达用户现场后可以直接加电，仅需要少量甚至不需要集成商参与，可以减少系统实施所产 生的外部费用； 5. 集群系统部署及辅助用户业务安装的工作基本可以远程实现，不需要或短时间在用户现场工作，从而 降低LBS或GTS的内部实施费用
Customer Benefits
LENOVO Intelligent Cluster
$ €¥£
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HPC高性能计算解决方案
HPC⾼性能计算解决⽅案⽂章⽬录HPC⾏业简介什么是HPC在算⼒⽅⾯，如果说通⽤计算是家⽤⼩轿车，那么⾼性能计算就是⽅程式赛车。
在算⼒上是⾼出通⽤计算很多的。
第⼆个是应⽤场景，⽐如政府投资的超算中⼼，企业的CAD、CAE，医疗上的基因测序等，还有⽯油地质勘探等⽅⽅⾯⾯都是HPC的应⽤场景。
HPC+⼤数据 = HPDA，像⼤数据能够提供体量巨⼤的数据集，那么对⼤体量的数据进⾏处理的时候就需要⽤到⾮常强⼤的算⼒，这也是HPC所能提供的。
HPC涵盖了3个⽅⾯：计算：提供超强算⼒，可以使⽤除了⼀般的计算，还有英伟达p系列，FPGA等进⾏配合的异构计算加速。
存储：例如视频中提到的Lustre，这是⼀个开源的并⾏的分布式⽂件系统。
⽹络：由于⾼性能计算通常是组建集群的形式，在集群当中有多个节点，每个节点之间的任务调度、分配都会对⽹络提出⼀定的要求，例如⾼带宽、低时延。
例如IB⽹络（⽆线带宽⽹络技术，现在快的有400GB/s，延迟在微秒级别）HPC关键技术上图是HPC TOP500的统计情况可以看到在系统架构层⾯，88.40%是Cluster这种集群的形式，另外的11.60%是MMP的形式。
MPP—是⽐较紧耦合的，⽐如说它⼀台服务器，它可以通过借助其他的CPU来做并⾏处理。
节点数⼀般⼤于100以上Cluster—⽐较松耦合，⽐如说这种架构的每个节点都有⾃⼰独⽴的CPU、内存、硬盘等等。
节点数⼀般100以下然后看处理器这块，在HPC场景下，主流的还是x86架构，当然像华为的KunPeng也是⽀持HPC相应的软件，不过份额⽐较少，处于3.4%这块。
1%是SPARC，4.6%是Power。
操作系统部分，可以看到Linux占了全部，⽽没有Windows。
因为我们说Linux的稳定性更强，⽽服务器的稳定性⾄关重要。
计算加速部分，传统情况下，CPU算⼒不⾜以应对复杂场景，所以我们可以通过CPU+GPU或者FPGA的⼀些⽅式来增强算⼒。
高性能计算(HPC)
可扩展性
总结词
高性能计算系统的可扩展性是指其随着规模扩大而性能提升的能力。
详细描述
可扩展性是高性能计算系统的一个重要评价指标。为了实现可扩展性，需要解决如何有效地将任务分配给多个处 理器核心、如何实现高效的节点间通信以及如何管理大规模系统的资源等问题。这需要采用先进的并行计算框架、 资源管理和调度算法等技术。
02
HPC系统架构
硬件架构
处理器架构
使用多核处理器和加速器（如GPU、FPGA）以提 高计算性能。
存储架构
采用高速缓存、分布式文件系统、内存数据库等 技术，提高数据访问速度。
网络架构
使用高速InfiniBand、以太网或定制网络技术，实 现节点间高速通信。
软件架构
01
并行计算框架
使用MPI、OpenMP、CUDA等 并行计算框架，实现任务和数据 的并行处理。
使用如Fortran、C/C、Python等语言进行高性能计 算应用程序开发。
性能优化技术
采用向量化、自动并行化、内存优化等技术，提高高 性能计算应用程序性能。
03
HPC应用案例
气候模拟
1
气候模拟是高性能计算的重要应用之一，通过模 拟大气、海洋、陆地等复杂系统的相互作用，预 测未来气候变化趋势。
05
HPC未来展望
异构计算
异构计算是指利用不同类型处理器（如CPU、GPU、FPGA等）协同完成 计算任务的技术。随着处理器技术的不断发展，异构计算在HPC中越来 越受到重视。
异构计算能够充分发挥不同类型处理器的优势，提高计算性能和能效。 例如，GPU适合于并行计算，而CPU则擅长控制和调度。通过合理地组
性能瓶颈
总结词
随着处理器性能的不断提升，高性能计算系统在内存带宽、 I/O性能以及处理器间通信等方面出现了性能瓶颈。
hpc管理实施方案
hpc管理实施方案在当前信息化的时代，高性能计算（High Performance Computing，HPC）已经成为许多科研和工程领域必不可少的技术手段。
HPC管理实施方案就是针对HPC系统的管理和运维提出的一种解决方案，旨在提高HPC系统的运行效率和稳定性，保障科研和工程计算任务的顺利进行。
本文将就HPC管理实施方案进行详细的介绍和分析。
首先，HPC管理实施方案需要从硬件和软件两方面进行考虑。
在硬件方面，需要对HPC集群的服务器、存储系统、网络设备等进行全面的管理和监控，保障设备的正常运行和性能的优化。
在软件方面，需要对HPC系统的操作系统、中间件、应用软件等进行统一的部署和维护，确保软件的稳定性和兼容性。
其次，HPC管理实施方案需要建立完善的监控系统。
通过监控系统，可以实时监测HPC系统的运行状态、资源利用情况、任务执行情况等，及时发现和解决问题，提高系统的稳定性和可靠性。
同时，监控系统还可以对HPC系统的性能进行评估和优化，为用户提供更高效的计算服务。
另外，HPC管理实施方案还需要建立完善的安全机制。
HPC系统往往涉及到大量的敏感数据和重要任务，因此安全性是至关重要的。
通过加密通信、访问控制、漏洞修复等手段，可以保障HPC系统的安全运行，防止数据泄露和系统被攻击。
此外，HPC管理实施方案还需要建立健全的服务支持体系。
用户在使用HPC系统时，可能会遇到各种各样的问题，需要有专业的技术人员进行支持和解决。
因此，建立健全的技术支持团队和服务流程，对用户提供及时、高效的支持和帮助，是HPC管理实施方案的重要组成部分。
最后，HPC管理实施方案需要进行定期的评估和优化。
随着科研和工程计算任务的不断变化，HPC系统的需求也会随之改变。
因此，需要定期对HPC管理实施方案进行评估和优化，根据实际情况对方案进行调整和改进，以适应不断变化的需求。
总之，HPC管理实施方案是保障HPC系统高效、稳定运行的重要手段，需要从硬件、软件、监控、安全、服务支持等多个方面进行全面考虑和实施。
hpc解决方案
hpc解决方案
《HPC解决方案：加速科学和工程计算的创新》
高性能计算（HPC）已经成为科学和工程领域中至关重要的一部分。
它在许多领域的应用包括气候模拟、医学研究、材料科学和工程设计等。
随着科技的发展，需要越来越多的计算资源来处理日益庞大和复杂的数据。
为了满足这种需求，HPC解决方案成为了解决这一挑战的关键。
HPC解决方案提供了高效的数据处理、并行计算和大规模模拟的能力，从而加速科学和工程领域的创新。
这些解决方案包括高性能计算集群、超级计算机、GPU加速计算等。
其中，高性能计算集群是一种非常流行的HPC解决方案。
它是由大量的计算节点组成的集群系统，每个节点都具有自己的计算能力和存储能力。
通过并行计算和分布式存储，集群系统可以同时处理多个任务和大规模数据，大大提高了计算效率和性能。
另外，GPU加速计算也是一种非常具有吸引力的HPC解决方案。
由于GPU具有高并行计算能力和大规模数据处理能力，它已经成为了处理复杂计算任务的利器。
许多科学和工程应用程序都已经针对GPU进行了优化，从而实现了显著的性能提升。
总的来说，HPC解决方案在加速科学和工程计算方面发挥着重要作用。
它不仅提高了计算效率和性能，还为科学家和工程
师们提供了更多的创新空间。
随着HPC技术的不断发展，我们有理由相信，HPC解决方案将继续在科学和工程领域中发挥关键作用。
Lenovo典型解决方案—HPC方案讲解
环境气象
HPC领域主要应用分析
现状与趋势:
面临问题:
• HPC需求稳定增长 • Power平台逐渐转向x86 • 从传统的气象海洋行业扩展到环保方面 • 智能化的数值预报
• HPC建设规模与需求不匹配 • 系统建设分散 • 各地应用水平相差巨大
汽车航空
HPC领域主要应用分析
现状与趋势:
• 远程虚拟可视化技术逐渐成熟 • CAD设计与CAE计算统一平台 • 建设规模相对较小 • 渗透到制造业的各个环节
▪ 特点 ➢ 数值模拟 ➢ 并行计算 ➢ Fortran和C语言
高性能计算机系统(IT术语)
多服务器计算机集群系统，支持计算与IO密 集型应用
➢ 由服务器、存储、网络构建一个整合 的计算机系统平台
➢ 有相应的集群系统管理软件实现资源 及应用的统一管理与使用
➢ 除传统的并行计算类应用外，还可以 支持商业计算（如Big Data & Analytics）
关于应用软件的进一步问题可以是： 应用软件是否是商业软件（ISV提供）或开源软件，软件的名称是什么？ 用到哪一种“并行编程”方式，MPI？OpenMP？或者是CUDA？
HPC需求挖掘话术
问题二：客户现有计算机系统的状况
已有计算机系统是由哪个厂商提供的？规模如何（server的数量和存储的容量）？ 如果现有计算机系统由下列厂商提供，并且是由多台server组成的，那就很有可能是HPC系统 SGI或Cray 曙光（Sugon）或浪潮（Inspur） 神威（江南56所）或天河（国防科技大学） 其他厂商（HP，DELL，联想，华为）也有可能提供HPC系统
问题五：排除HPC可能的问题
客户拟建的系统是否只是用来运行数据库？系统中的server是否采用虚拟化技术？ 如果上面问题的答案是“Yes”，那么该项目很有可能就不是HPC项目
联想HPC解决方案介绍
• 支持最新英特尔处理器(Intel E5-2600)
• 灵活的不占槽设计
丰富的PCI-e 带宽支持
灵活的扩展选件实现多功能用途
20
NeXtScale – nx360 M5本地扩展
• 最大32TB本地存储 • 最大可同时支持2块GPU卡或Phi • 基本节点提供鲁棒性和密集群集运算的能力 • NeXtScale的本地扩展能力可使用户无缝升级，可增加 通用的功能
48x LP DIMMs
Flex System x440
4x IO Mezzanine Cards
支持4路CPU 内存数量最多，IO性能最强
2x Hot Swap, Small Form Factor HDDs
4x Intel E5 4600 Processors
15
Flex System – 扩展节点
xCAT GPFS、LeoFS
Cajun P112T
1 2 3 4 9 10 11 12 17 18 19 20
SD
5 6 7 8 PWR NMA RED NMA
13 14 15 16 21 22 23 24 LNK COL TX RX RDX
Lucent Technologies
Gigabit
LAN/WAN
18
新一代高可扩展刀片服务器（NeXtScale 飞虎）
• • • • • • 6U高 12个服务器节点托架 支持半宽的节点 最多6x900W电源，N+N或者N+1冗余 最多10个热插拔风扇 集成风扇和电源控制器 机箱无内置式的网络接口
前视图
高效
后视图
计算节点
存储节点 水冷节点 加速节点
高性能计算平台(HPC)简介 - 通用
高性能计算平台（HPC）简介SHPC概念简介HPC技术架构HPC应用分析123HPC案例实践4HPC面临挑战5普通计算—传统列车高性能计算—高铁列车 高性能计算好比“高铁列车”，除了车头，每节车厢都有动力，所以算得快。
普通计算好比“传统列车”，只有车头有动力，所以算得慢。
高性能计算(High Performance Computing)，通过软件和网络将多台独立的计算机组建成为一个统一系统，通过将一个大规模计算任务进行分割并分发至内部各个计算节点上来实现对中大规模计算任务的支持。
目标：提高大规模应用问题的求解速度，包括但不限于工程仿真、材料科学、生命医药等领域。
l 计算性能强大l 具有海量级存储空间l 高速数据通讯l 完整的软件基础平台软件部分：集群管理软件、作业调度软件、并行存储软件，并行环境，操作系统，行业应用软件硬件部分：服务器、网络、存储数据中心服务部分：专业售后服务，专业应用调优、开发服务，专业设计咨询服务生命科学气象预报数值计算石油勘探生物物理汽车设计药物设计航空航天国防军事云计算中心/省市计算中心异构集群芯片设计基因信息影视渲染船舶制造高性能计算机是一个国家综合实力的体现HPC行业应用HPC超级计算快速发展我国超级计算系统研制过去十年，我国在顶尖超算系统研制处于国际领先行列我国超级计算系统部署情况2023.062022.11过去十年，我国超算系统部署数量处于国际领先行列我国应用情况（以入围ACM Gordon Bell Prize为例）2014地震模拟2016大气动力框架相场模拟海浪模拟地震模拟气候模拟20172018图计算框架量子模拟人造太阳第一性原理过去十年，依托我国顶尖超算系统，大规模并行应用设计和研制方面取得显著进步2021获得国际超算最高奖ACM Gordon Bell奖CPU计算节点硬件平台软件平台应用场景GPU计算节点整机柜产品并行文件存储高性能计算管理平台基础设施管理平台高性能计算行业应用大内存服务器通用服务器气象海洋生命科学物理化学材料科学工业仿真高能物理石油勘探动漫渲染天文遥感基础设施数据中心高密服务器HGX机型PCIe机型整机柜服务器高速网络InfiniBand网络RoCE网络全闪存储混闪存储集群管理集群调度作业提交精细计费应用特征分析平台系统环境微模块数据中心（MDC）液冷MDC 风液式解决方案操作系统编译器并行环境数学库HPC全栈方案架构HPC集群软硬件层次架构SAAS 并行环境PAAS 节点X86机架异构节点X86刀片Gauss Fluent Vasp Wien2k 基础设施供电系统(UPS&PDU)机房机柜系统(水冷/风冷)空调系统(精密空调)……Material studio Matlab 异构开发并行开发集群管理平台网络IB/OPA 千/万兆以太网络KVM IPMIIAAS 存储存储服务器IB/FC 存储阵列集群软件操作系统Linux（RedHat，CentOS…）Windows Server 编译环境环境工具并行文件系统调试工具应用软件应用开发……并行化应用模式应用结点间通讯系统与控制内部互连计算单元处理器，物理层设计，硬件管理Linux, Windows 操作系统与配置管理 操作系统中间件通讯函数库 (MPI, DVSM, PVM, etc) 集群控制与管理编译器，函数库，性能分析与调试工具开发工具作业管理批作业序列与调度，集群监控，系统扩展工具用户, ISV’s 软件工具 HPC 增值供应商 平台与网络供应商供电系统，制冷系统，机房环境基础架构机房方HPC集群硬件拓扑图通用计算——双路计算机架（高密度）、刀片通用计算——胖节点异构节点虚拟工作站区满足所有应用的可视化需求管理登陆机架高速计算网络并行存储区：满足所有应用的共享存储需求KVM、机柜、供电等附属设施CPU Memory I/O Channel ...CPU Memory I/O Channel CPU Memory I/O Channel CPUMemoryI/O Channel CPU Memory I/O Channel 网 络集群（Cluster）：将多台计算机组织起来，通过网络连接在一起，进行协同工作，来模拟一台功能更强大的计算机，叫做集群。
高性能计算解决方案
高性能计算解决方案随着科学技术的不断进步，高性能计算（High Performance Computing，HPC）正逐渐成为各个领域研究和应用的核心。
在大规模数据处理、天气预报、基因组学、金融风险评估等领域，高性能计算解决方案的需求日益增长。
本文将介绍高性能计算的概念，并探讨一种高性能计算解决方案的设计原则和实施方法。
一、高性能计算的概念高性能计算是指利用并行计算、分布式计算等技术手段，通过使用大规模的计算机系统和高性能网络，以提高计算速度和计算能力的科学计算方式。
它主要通过充分发挥计算机系统的并行处理能力，以及利用高速网络实现节点之间的数据交换，从而加快科学计算的速度和效率。
二、高性能计算解决方案的设计原则1. 并行计算架构：高性能计算解决方案需要基于并行计算架构，充分发挥计算机系统的多核处理器和多节点的计算能力。
通过充分利用系统资源，实现任务的同时执行，从而提高计算效率。
2. 高速网络：高性能计算解决方案需要建立高速、可靠的网络环境，确保计算节点之间的数据传输速度和实时性。
高性能网络可以减少数据在节点之间的传输时间，提高计算效率。
3. 存储系统：高性能计算解决方案需要具备强大的存储系统，能够满足大规模数据的存储和管理需求。
同时，存储系统需要具备高可用性和高可靠性，确保数据的安全性和持久性。
4. 软件支持：高性能计算解决方案需要有完善的软件支持体系，包括并行计算框架、数据处理库、数据可视化工具等。
这些软件支持可以提供丰富的计算和分析功能，帮助用户快速开展科学计算。
三、高性能计算解决方案的实施方法1. 系统规划：在设计高性能计算解决方案时，需要进行系统规划，明确需求和目标。
根据用户的计算任务和数据处理需求，确定系统的规模、硬件配置和网络架构等。
2. 资源调度：高性能计算解决方案需要实现资源的动态调度和管理。
通过使用资源调度系统，根据不同的任务需求和优先级，调度计算节点和存储资源，实现任务的高效执行。
高性能计算平台的性能优化技巧
高性能计算平台的性能优化技巧高性能计算（High-Performance Computing，HPC）平台是一种利用并行计算和分布式存储等技术，以高速运算能力和大数据处理能力为特点的计算系统。
随着科学、工程和业务需求的增长，对高性能计算平台的性能要求也越来越高。
为了提升高性能计算平台的性能，以下是一些性能优化技巧。
1. 算法优化：首先，优化算法是提升高性能计算平台性能的关键。
选择更高效的算法可以减少计算量和内存占用。
针对特定的计算问题，可以通过修改算法来减少计算复杂度，提高计算效率。
此外，还可以使用并行算法和任务划分技术，将计算任务分解，同时利用多个处理器进行并行计算，提高计算速度。
2. 内存和存储优化：高性能计算平台通常需要处理大量数据，因此对内存和存储的优化至关重要。
首先，使用高速内存和存储设备可以减少数据读写的延迟。
其次，优化内存的使用方式，比如减少内存碎片，避免频繁的内存分配和释放操作，提高存取效率。
此外，根据程序的访问模式和数据访问方式，合理设置缓存策略和存储层次结构，提高数据访问效率。
3. 并行计算优化：高性能计算平台的核心特点之一是并行计算。
为了最大限度地发挥并行计算的优势，需要对并行计算进行优化。
首先，合理划分和分配任务到不同的处理器和节点上，充分利用计算资源。
其次，通过优化通信方式和通信量，减少通信延迟和开销，提高并行计算效率。
此外，合理选择并行编程模型和相应的工具，降低开发和调试的复杂度。
4. 多线程和向量化优化：多线程和向量化是提升计算性能的重要技术。
通过使用多线程技术，可以将计算任务分解为多个线程，利用多个CPU核心并行计算，提高计算速度。
另外，向量化技术可以将多个数据元素合并为一个向量进行计算，提高指令级别的并行度。
合理使用多线程和向量化技术，可以充分发挥硬件资源的潜力，提高计算性能。
5. 调优和性能分析：在高性能计算平台中，调优和性能分析是优化性能的关键步骤。
通过使用性能分析工具，可以深入了解程序的运行情况，找出性能瓶颈和优化空间。
高性能计算集群方案
高性能计算集群方案引言高性能计算（High Performance Computing，HPC）是指利用大规模的计算机群集，通过并行计算方法解决复杂科学、工程和商业问题的一种计算模式。
为了提高计算效率，构建一个高性能计算集群是非常重要的。
本文将介绍一种高性能计算集群方案，该方案包括硬件设备的选择、软件平台的搭建以及集群管理的方法。
硬件设备选择搭建高性能计算集群的第一步是选择适合的硬件设备。
在选择硬件设备时，需要考虑以下几个因素：1. 处理器高性能计算集群的处理器是关键的硬件组成部分。
在选择处理器时，需要考虑其计算能力、核心数量、功耗以及成本等因素。
目前，常见的选择包括Intel Xeon、AMD EPYC等。
2. 内存集群的内存容量直接影响到计算任务的并行性和数据处理能力。
需要根据具体需求选择适当的内存容量，一般建议每个节点的内存容量应满足最大计算任务的内存需求。
3. 网络高性能计算集群需要使用高速网络进行节点间的数据通信。
目前常用的网络技术包括以太网（Ethernet）、InfiniBand等。
网络的带宽、延迟以及可扩展性都是选择网络技术时需要考虑的因素。
4. 存储对于高性能计算集群来说，快速的存储系统对于数据读写的效率至关重要。
可以选择使用固态硬盘（SSD）作为主存储，同时使用磁盘阵列（RAID）进行数据备份和冗余。
软件平台搭建搭建高性能计算集群的第二步是搭建软件平台。
软件平台需要提供集群管理、作业调度以及并行计算等功能。
1. 集群管理软件集群管理软件可以协调和控制集群中的各个节点。
常见的集群管理软件有Slurm、OpenPBS等，可以根据实际需求选择合适的软件。
2. 作业调度软件为了提高集群资源的利用率，需要使用作业调度软件进行任务调度和节点分配。
常见的作业调度软件有Torque、Moab等，根据需求选择合适的软件。
3. 并行计算软件高性能计算集群需要支持并行计算，因此需要安装相应的并行计算软件。
hpc技术方案
HPC技术方案一、硬件架构高性能计算（HPC）系统的硬件架构主要由高性能处理器、高速内存、存储设备、网络通信设备等组成。
根据应用需求和计算规模，可以选择不同的硬件配置，如CPU、GPU、FPGA等加速器。
同时，需要考虑硬件设备的可扩展性和可维护性。
二、操作系统HPC系统通常采用Linux操作系统，因为它具有稳定性、可扩展性和易维护性等优点。
此外，还需要针对HPC环境进行定制和优化，如配置并行文件系统、实现作业调度等。
三、编程模型为了简化HPC应用程序的开发，可以采用编程模型和工具。
常见的HPC 编程模型包括MPI、OpenMP、CUDA等，它们可以支持并行计算和分布式计算。
此外，还有一些高级编程语言和框架，如Python、MATLAB等，也可以用于HPC应用程序的开发。
四、优化算法针对HPC应用程序，需要对算法进行优化，以提高计算效率和精度。
优化的方法包括算法改进、参数调整、代码优化等。
在优化过程中，需要结合具体的应用场景和需求，进行详细的分析和测试。
五、资源管理HPC系统的资源管理是指对系统的处理器、内存、存储等资源进行分配和管理。
可以采用资源调度工具和云技术等实现资源的动态分配和回收。
资源管理需要考虑资源的利用率和系统的高可用性。
六、数据处理HPC系统通常需要进行大规模的数据处理和分析。
可以采用分布式存储和计算技术，如Hadoop、Spark等，实现数据的分布式存储和处理。
数据处理需要考虑数据的可靠性、一致性和效率。
七、系统集成为了将各种硬件和软件组件集成在一起，形成一个稳定、高效的HPC系统，需要进行系统集成。
系统集成需要考虑系统的可扩展性、可靠性和可维护性，同时需要进行测试和性能优化。
八、运维管理为了确保HPC系统的稳定运行和持续提供高性能计算服务，需要进行运维管理。
运维管理包括系统监控、故障诊断、性能优化、安全防护等方面。
可以采用自动化工具和智能运维技术，提高运维效率和系统的可用性。
九、性能评估性能评估是HPC技术方案的重要环节，用于衡量系统的性能表现和计算效率。
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联想高性能计算发展历程
中国第1台IA服务器 1995年联想推出
世界第1台万亿次机群 2002年联想推出 2003年深腾6800 TOP500第14位 2004年深腾1800 获国家科技进步奖
2008年零故障 支持北京奥运会
2007年我国第1台 商业出口HPC
2006年零故障 支持都灵奥运会
2
根据用户对解决大问题 和同时运行多个中小型 任务的综合需求，优化 系统资源配置比例，实 现最大的应用灵活性。
灵活性
3
在设计上充分考虑 到可扩展性需求， 提供具有最高可伸 缩性的系统，并保 护用户现有的投资。
可扩展性
4 8
采用绿色节能设 备和技术，使系 统在保障正常运 行的情况下消耗 较少的能源。
高能效
2005年深腾6800 获国家科技进步奖
2009年深腾7000 我国首用百万亿次机
2009年深腾7000G 二百万亿次
2010年赞助 上海世博会
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TOP500中的联想高性能计算
2002年11月，深腾1800，中科院数学所，第43名
应用案例：钛合金板条组织的生长模拟
钛合金是飞行器制造中最关键的材料之一。中科院网络中心 超算中心与沈阳金属所合作，由金属所课题组提供钛合金板 条组织的生长模拟的串行模型，超算中心提供并行化服务，
在串行模型的基础上自主研发高性能软件，在联想高性能计
算系统上实现了2048核的高效计算，突破性的提高了板条模 拟范围和计算速度。同时，通过等值面、体绘制的分析手段， 将钛合金晶体颗粒的增长过程进行可视化模拟。
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存储
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联想HPC的行业应用
高等院校
中科院各科研院所 汽车设计、机械制造等相关企业 各级政府的气象部门 航空、航天等相关单位 建筑设计、影视动漫等相关企业 生物制药、基因制药等相关企业 油田、石油勘探等相关公司
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应用案例：生物信息学分析
在联想高性能服务器的支持下，中科院生物物理所研制和
构建了一个有自主知识产权和自己特色的多功能可扩充且 具有友好界面的生物信息学分析软件包，主要功能包括基 因电脑克隆、可视化的微生物基因组比较、mRNA的可变 剪接、功能生物分子空间结构比较等。
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应用案例传播机制的深刻理解，中科院网络中心超 算中心与美国罗德岛大学合作，将罗德岛大学三位地震研究学者的程 序移植到联想高性能计算系统上，使用上千个核，模拟出汶川地震的 地震波传播过程，并通过表面绘制和热图技术完成可视化工作，帮助 地震学家更深入直观地分析这一灾害过程。
联想高性能计算系统架构
High-Density 计算结点 Blade 计算结点 GPU 计算结点 Rack 胖计算结点
Rack 计算结点
计算网
管理网
管理结点
登录结点
I/o结点
共享数据 磁盘阵列 并行I/O L-ParaStor
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联想高性能计算产品
Lenovo Platform HPC
Networking
Services
Lenovo Platform LSF
Deploy,tuning…
Intelligent Cluster™
Redefining x86
Rack Server
GPFS™
Factory-integrated, interoperability-tested system with compute, storage, networking and cluster management
Blade Server
FlexSystem
neXtscale Server
Fast, dense, flexible
GPFS™ Storage Server Big datastorage
Lenovo Platform™ Symphony
System tools R&D
Lenovo Platform Cluster Manager
高性能计算方案论证
应用测试和优化
联想Lab Service可以帮助您现场安装和实施 现场培训
其他硬件和软件的服务
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联想集群系统广泛服务于企业和教育以及研究领域 联想与行业应用开发商的长期配合能保证项目的顺利实施
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联想高性能计算方案特点
先进性
联想有具有丰富经 验的高性能计算专 家团队。
专业性
1
选择了代表联想先进水平和 全球主流趋势的软硬件平台 产品，使之不仅能够满足高 性能计算中心目前业务的需 要，还能适应未来技术发展 的趋势和需要。
计算化学、计算力学、计算数学、分子生 物、材料科学、生命科学、基因研究、气 象科学、核物理模拟等相关应用专业
CAE和渲染等应用 气象预报等应用 飞行器设计、流体模拟等应用 图像渲染等应用 制药仿真等应用 油藏模拟、石油勘探等应用
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联想高性能计算主要用户
2003年 6月，深腾1800，中科院大气物理所，第98名
2003年 6月，深腾1800，大庆油田，第299名 2003年11月，深腾6800，中科院网络中心，第14名 2008年11月，深腾7000，中科院网络中心，第19名
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• • • • • • • • • • • • • • • • • • • • • • • • • 清华大学 北京大学 中国科技大学 复旦大学 上海交通大学 同济大学 浙江大学 吉林大学 厦门大学 天津大学 大连理工大学 北京航空航天大学 南京航天航空大学 哈尔滨工业大学 北京理工大学 中国海洋大学 石油大学 中国农业大学 华东师范大学 东北大学 中山大学 中南大学 福州大学 西北工业大学 西安交通大学 …… • • • • • • • • • • • • 中海石油中国有限公司 长庆石油勘探局 大港油田集团有限责任公司 大庆油田有限责任公司 东方地球物理勘探有限责任公司 中石油石油勘探开发研究院 四川石油管理局川东钻探公司 中石油天然气股份有限公司 吐哈石油勘探开发指挥部 新疆石油管理局 威廉姆斯F1车队(英国) ……
• • • • • • • • • • • • • • • • • • • • • • • • • 中科院网络中心 中科院数学所 中科院过程所 中科院大气物理所 中科院地球物理所 中科院化学所 中科院力学所 中科院高能所 中科院遥感所 中科院移育所 中科院空间中心 中科院国家天文台 中科院上海硅酸盐所 中科院上海生命科学院 中科院上海应物所 中科院上海天文台 中科院大连化物所 中科院苏州纳米所 中科院兰州近物所 中科院青岛海洋所 中国地质科学院 中国电信科学研究院 中国电力科学研究院 国家海洋局北海预报 国家海洋局南海预报 ……
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联想Intelligent Cluster
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集群管理 设计集成 测试安装服务
操作系统 管理节点 计算节点 连接网络
LENOVO System X Intelligent Cluster 经过了工厂集成和兼容性测试的完 整的系统。包含节点，存储，网络 和集群管理。 完全满足您应用的要求。 作为一个整体系统为您提供服务
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应用案例：大型铸锻件的模拟
在面向实际工程的大规模模拟计算领域，中科院网络中心超 算中心使用深腾高性能服务器完成了大型铸锻件的模拟计算 软件的并行化，将计算时间从3个月缩短为8小时（128 核计
算结果），该软件可应用于三峡水轮机组、核电压力容器、
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建立统一高效的资源管理系统，对所有 计算机系统资源进行统一监控与管理， 以集中统一的管理方式，高效率、反应 灵敏的技术服务机制，标准化、自动化 的管理流程达到提供优质的资源管理服 务，更好的满足业务发展服务。
高管理性
6
系统方案采用开放标准，开放 结构，开放系统组件和开放用 户接口。充分满足用户投资保 护和业务扩展、系统维护等方 面的需求。
开放性
5
整体系统确保稳定、 高效、连续地运营， 能够支持全天24 小 时的连续运行需求。
稳定性
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联想高性能计算服务
应用调研 高性能计算方案设计
联想具有高性能 计算专家团队 和服务团队， 这些团队可以 在项目的各个 阶段帮助您：
美罗德岛大学沈旸、张伟、中科大陈晓非教 授合作，在联想系统上的计算： 网格1400*600*244，测试1000时间步 以100核为基准，1000核并行效率79%
核数
时间(hrs) 效率
100
1.9955 100%
1000
0.2525 79.03%
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大型船用曲轴、大型轧钢支承辊等大型铸锻件的工业生产中。