基于集群技术的高性能计算系统研究平台的构建
高性能计算技术在数据中心中的应用研究
高性能计算技术在数据中心中的应用研究随着互联网的发展，数据产生和存储的需求在不断增长，数据中心作为存储和处理数据的核心设施，已成为企业和组织中不可或缺的一部分。
然而，随着数据规模和复杂度的不断增长，传统的计算技术已经远远不能满足数据中心的需求。
高性能计算技术因此应运而生，它可以大幅提高数据中心的处理能力和效率。
本文将探讨高性能计算技术在数据中心中的应用研究。
一、高性能计算技术的概念和发展历程高性能计算技术是指利用高速并行计算机系统来进行大规模、复杂和计算密集型的科学计算、工程模拟和数据处理等任务的技术。
其本质是提高计算机系统的处理能力，弥补传统计算能力不足的缺陷。
高性能计算技术起源于20世纪60年代，当时美国国家航空航天局（NASA）和国防部投资开发了一批计算机系统，用于模拟太空飞行、核试验和导弹设计等方面的问题。
70年代末期，高性能计算机进入商业领域，普及到金融、医疗、电力、通信等行业。
随着计算机技术的飞速发展，高性能计算技术的应用范围也不断扩大，已成为各种科学计算和商业应用领域必不可少的技术手段。
二、高性能计算技术在数据中心中的应用数据中心是指用来集中存放、管理和处理数据的大型设施。
由于日益增长的数据量和复杂度，数据中心需要具备强大的计算能力和存储能力，以提供稳定、高效的服务。
而高性能计算技术正是为此而生，它可以帮助数据中心提高计算效率、提升处理速度，并且支持复杂的数据分析和处理任务。
以下将分别针对数据中心中的计算和存储两个方面，探讨高性能计算技术的应用。
1、计算方面在数据中心中，高性能计算技术应用最为广泛的领域就是数据分析和处理。
大数据分析需要对大量的数据进行排序、过滤、统计和挖掘，这些过程都需要进行大量的计算。
而高性能计算技术可以通过并行计算和集群计算等方式，充分发挥计算资源的能力，快速完成大规模数据分析任务。
目前，大数据处理平台中最常见的高性能计算技术包括Hadoop和Spark等。
Hadoop是一个具有分布式存储和处理能力的开源平台，可以将分布在不同节点上的数据进行处理，提高数据处理效率；Spark则是一款快速、通用、可扩展的大数据处理引擎，可以快速处理大规模数据集，支持多种数据源和多种处理操作。
高性能计算集群(HPC_CLUSTER)
高性能计算集群(HPC CLUSTER)1.1什么是高性能计算集群?简单的说，高性能计算(High-Performance Computing)是计算机科学的一个分支，它致力于开发超级计算机，研究并行算法和开发相关软件。
高性能集群主要用于处理复杂的计算问题，应用在需要大规模科学计算的环境中，如天气预报、石油勘探与油藏模拟、分子模拟、基因测序等。
高性能集群上运行的应用程序一般使用并行算法，把一个大的普通问题根据一定的规则分为许多小的子问题，在集群内的不同节点上进行计算，而这些小问题的处理结果，经过处理可合并为原问题的最终结果。
由于这些小问题的计算一般是可以并行完成的，从而可以缩短问题的处理时间。
高性能集群在计算过程中，各节点是协同工作的，它们分别处理大问题的一部分，并在处理中根据需要进行数据交换，各节点的处理结果都是最终结果的一部分。
高性能集群的处理能力与集群的规模成正比，是集群内各节点处理能力之和，但这种集群一般没有高可用性。
1.2 高性能计算分类·高性能计算的分类方法很多。
这里从并行任务间的关系角度来对高性能计算分类。
1.2.1 高吞吐计算(High-throughput Computing)有一类高性能计算，可以把它分成若干可以并行的子任务，而且各个子任务彼此间没有什么关联。
因为这种类型应用的一个共同特征是在海量数据上搜索某些特定模式，所以把这类计算称为高吞吐计算。
所谓的Internet计算都属于这一类。
按照Flynn的分类，高吞吐计算属于SIMD（Single Instruction/Multiple Data,单指令流-多数据流）的范畴。
1.2.2 分布计算(Distributed Computing)另一类计算刚好和高吞吐计算相反，它们虽然可以给分成若干并行的子任务，但是子任务间联系很紧密，需要大量的数据交换。
按照Flynn的分类，分布式的高性能计算属于MIMD（Multiple Instruction/Multiple Data，多指令流-多数据流）的范畴。
北工大高性能计算暨云计算平台简介-青岛报告
计算资源 存储资源 网络资源
10TB 1套千兆以太网 SAN存储、 2台I/O服务器 1套万兆以太网
企业云应用、开 84台 发测试云 刀片服务器 数据密集型高性 70台 能应用 刀片服务器 通信密集型高性 98台 能应用 刀片服务器
C区
D区
1套Infiniband 高 30TB SAN存 性能通信网络 储、 6台I/O服务器 内存密集型高性 3台大内存机 1套Infiniband 高 能应用 架服务器 性能通信网络、 1套万兆以太网
◦ 用户可以通过资源模板，定制所需的软件环境，实现自动部署
建设目标 总体结构及硬件基础设施 高性能计算平台简介 云计算平台简介
北京工业大云应用及高性能应用实践
实践1：第二届北京工业大学IBM杯并行计算大赛 ◦ 共10个学院,29个参赛小组 ◦ 自选课题, 86%来源于实际项目需求 ◦ 应用类型多样,并行环境需求异构
√
√
From first principles!
第一性原理计算
在节点数目大于4 后，其并行效率会剧烈下降。 主要是由第一性原理计算密集型、通信密集型的 计算特点导致，而云平台的虚拟化技术会增加了 计算任务和底层的额外时间，特别是当节点数较 多时，浪费在程序与底层之间、多节点之间的网 络交换的时间将增加导致整体效率非常低。 由于第一性原理计算VASP程序在每一步并行之后 虚拟集群环境配置： 需要互相对比数据进行自洽，随着节点数的增加， 70个节点(单核CPU 2.83GHz，内存 各个节点之间的网络交换时间和穿越虚拟层的时 间都将大大增加，导致了系统时间的增加，同时 Redhat Linux 5.5 影响运算时间，最终导致了云平台多节点并行效 率的低下。 千兆以太网
HPC发展演进及集群化、分布式计算结构
峰值＝主频(GHz)*总核心数*4 (4代表每个时钟周期做4次浮点运算) 例如：10个AMD双路12核刀片（CPU6174，主频2.2） 总核心数＝10×2×12＝240 峰值＝2.2×240×4＝2112GFLOPS＝2.1TFLOPS=2.1万亿次。 GPU峰值： 每C2050卡 双精度峰值＝0.515TFLOPS 单精度峰值＝1.03TFOPS 双精度峰值＝0.515* GPGPU卡数目（TFLOPS） 单精度峰值＝1.03* GPGPU卡数目（TFLOPS）
• 多பைடு நூலகம்动力学
– ADAMS
• 计算流体力学
– FLUENT – STAR-CD/HPC – PowerFLOW – CFX – CFD-Fastran
• 计算电磁学
– FEKO – ANSOFT
• 声学分析
– SYSNOISE
高性能计算—石油勘探
油气勘探背景
激发地震波
接收反射波
采集获得地面单炮记录
为什么要做高性能计算？
人类对计算及性能的要求是无止境的 从系统的角度：集成系统资源，以满足不断增长的对性能和功能 的要求 从应用的角度：适当分解应用，以实现更大规模或更细致的计算
问题: 科学和工程问题的数值模拟与仿真 计算密集 数据密集 网络密集 三种混合
高性能集群操作系统
高性能集群性能衡量指标
ATM
Fast Ethernet
SAN
存储器 PCI总线 Myrinet
集群
一个无奈的需求： Goddard 航天中心 的地球与空间科学（
Earth and Space Sciences，ESS）项 目需要一台能够处理 大数据的高性能计算 机，要求其具备 1GFLOPS 的峰值和 10G 的存储能力，而 价格却不能高于用于 高端科学计算的工作 站的价格。
基于云计算的服务器虚拟化平台的规划与研究
基于云计算的服务器虚拟化平台的规划与研究俞雪永胡毓宁陈利锋柯海丰(浙大城市学院计算机与计算科学学院，浙江杭州 310015)摘要：论文分析了浙大城市学院实验室的规划现状，就计算数据中心在更新配置时资金投入过大、服务器资源利用率不高的问题，研究了当前云计算的相关技术，提出了基于云计算的服务虚拟化的解决方案。
该方案通过在数据中心高性能的计算机刀片群集上建立服务器虚拟化资源池的方式，利用Web进行资源管理以及对平台的访问和资源的调用，从而实现服务器虚拟化管理和应用，提高资源利用率，节约建设成本，降低设备管理和维护的工作量，提高了数据中心的服务能力和支撑水平。
关键词：云计算；服务器虚拟化；数据中心DOI: 10.12184/wspkjllysjWSP2634-792X07.20200402为了适应新时代高校人才培养的需求，浙大城市学院计算分院从 2011 年至今投入大量的经费，通过对兄弟院校的实地考察，建立了教学与科研一体化的数据中心。
目前数据中心机房物理服务器数量众多，设备投资大，机房空间占用大和电力消耗居高不下 ,同时大部分理员可以根据需要将一台或多台虚拟机分配给一个或多个用户，而用户桌面上不再需要部署性能强大的 PC，而只要部署一台安全、易管理的云计算终端就可以连接到数据中心的虚拟服务器并使用该虚拟机，通过网络把服务器端的虚拟主机传输到客户端并展现给最终用户。
一、服务器虚拟化的可行性与必要性时间服务器 CPU 利用率相对较低，较高的能耗和传统的网络基础架构在一定程度上阻碍了信息化的可持续发展，因此迫切需要可持续发展的信息系统的可靠和稳定的支撑。
经过国内外的调研和对比，认为云计算虚拟化平台成为解决以上问题的最佳方案。
服务器虚拟化作为虚拟化技术又一个快速兴起的潮流，越来越多的企业开始接受虚拟化技术来实现企业的服务器基础架构[2]。
通过服务器虚拟化技术在一台性能强大的服务器上虚拟出若干台虚拟服务器[3]，用户或管理员可以在该虚拟机中安装操作系统、应用程序等，管计算数据中心承担着浙江大学城市学院计算分院教学信息化平台、IT 项目建设与科研管理的重任。
基于云计算的虚拟计算平台的研究与构建
Ｃ ｏ ｍｐ ｕ ｔ ｅ Ｋ ｎ ｏ ｗ ｌ ｅ ｄ ｇ ｅ ａ ｎ ｄ Ｔ ｅ ｃ ｈ ｎ ｏ ｌ ｏ ｇ ｙ电 脑 知 识 与技术
Ｖｏ １ ． ９ ， Ｎｏ． １ ０ ， Ａｐｒ ｉ ｌ ２ ０１ ３ ．
基于云计算的虚拟计算平 台的研 究与构建
徐 照岗
（ 山东科 技大学 ， 山东 青岛 ２ ６ ６ ５ ９ ０ ）
（ Ｓ ｈ ａ ｎ ｄ ｏ ｎ ｇ Ｕ ｎ ｉ ｖ ｅ ｒ ｓ ｉ ｔ ｙ ｏ ｆ Ｓ ｃ ｉ ｅ ｎ ｃ ｅ ａ ｎ ｄ Ｔ ｅ ｃ ｈ ｎ ｏ ｌ ｏ ｇ ｙ ， Ｑ ｉ ｎ ｇ ｄ ａ ｏ ２ ６ ６ ５ ９ ０ ， Ｃ ｈ ｉ ｎ ａ ）
Ａｂ ｓ ｔ ｒ ａ ｃ ｔ ： Ｃ ｌ ｏ ｕ ｄ ｃ ｏ ｍｐ ｕ ｔ ｉ ｎ ｇ ｉ ｓ ａ ｎ ｅ ｗ ｋ ｉ ｎ ｄ ｏ ｆ ｃ ｏ ｍｐ ｕ ｔ ｉ ｎ ｇ ｍｏ ｄ ｅ ｌ ｂ ａ ｓ ｅ ｄ ｏ ｎ ｔ ｈ ｅ ｔ ｈ ｅ ｇ ｒ ｉ ｄ ｃ ｏ ｍｐ ｕ ｔ ｉ ｎ ｇ， ｗｈ ｉ ｃ ｈ ｉ ｓ ｔ ｈ ｅ ｃ ｏ ｒ ｅ ｔ ｅ ｃ ｈ ｎ ｏ ｌ ｏ ｙ ｇ ｏ ｆ ｔ ｈ ｅ ｎ ｅ ｘ ｔ ｇ ｅ ｎ ｅ ｒ ａ ｔ ｉ ｏ ｎ ｏ ｆ ｎ ｅ ｔ ｗ ｏ ｒ ｋ ｃ ｏ ｍｐ ｕ ｔ ｉ ｎ ｇ ｐ ｌ ａ ｔ ｆ ｏ ｒ ｍ． Ｔ ｈ ｉ ｓ ｐ ａ ｐ ｅ ｒ ｉ ｎ ｔ ｒ ｏ ｄ ｕ ｃ ｅ ｓ ｔ ｈ ｅ ｂ ａ ｓ ｉ ｃ ｃ ｏ ｎ ｃ ｅ ｐ ｔ ｓ ｏ ｆ ｃ ｌ ｏ ｕ ｄ ｃ ｏ ｍｐ ｕ ｔ ｉ ｎ ｇ ，ａ ｐ ｐ ｌ ｉ ｅ ｓ ｔ ｈ ｅ ｃ ｌ ｏ ｕ ｄ ｃ ｏ ｍｐ ｕ ｔ ｉ ｎ ｇ ｔ ｏ ｔ ｈ ｅ ｃ ｏ ｍｐ ｕ ｔ ｉ ｎ ｇ ｐ ｌ ａ ｔ ｆ ｏ ｒ ｍ ｃ ｏ ｎ ｓ ｔ ｒ ｕ ｃ ｔ ｉ ｏ ｎ ，ｒ ｅ ｄ ｕ ｃ ｅ ｓ ｔ ｈ ｅ ｃ ｏ ｎ ｓ ｔ ｒ ｕ ｃ ｔ ｉ ｏ ｎ ｃ ｏ ｓ ｔ ｓ ｏ ｆ ｔ ｈ ｅ ｃ ｏ ｍｐ ｕ ｔ ｅ ｒ ｌ ａ ｂ ａ ｎ ｄ ｍａ ｉ ｎ ｔ ｅ ｎ ａ ｎ ｃ ｅ ｃ ｏ ｓ ｔ ｓ ， ａ ｎ ｄ ｉ ｍｐ ｒ ｏ ｖ ｅ ｓ ｔ ｈ ｅ ｕ ｔ ｉ ｌ ｉ ｚ ａ ｔ ｉ ｏ ｎ ｏ ｆ ｃ ｏ ｍｐ ｕ ｔ ｅ ｒ ｒ ｅ ｓ ｏ ｕ ｒ ｃ ｅ ｓ ， ｂ ｕ ｉ ｌ ｄ ｓ ａ ｖ ｉ ｒ ｔ ｕ ａ ｌ ｃ ｏ ｍｐ ｕ ｔ ｉ ｎ ｇ ｐ ｌ ａ ｔ ｆ ｏ ｒ ｍ． Ｋｅ ｙ ｗｏ ｒ ｄ ｓ ： ｃ ｌ ｏ ｕ ｄ ｃ ｏ ｍｐ ｕ ｔ ｉ ｎ ｇ ； ｖ ｉ ｒ ｔ ｕ ａ ｌ ； ｃ ｏ ｍｐ ｕ ｔ ｉ ｎ ｇ ｐ ｌ ａ ｔ ｆ ｏ ｒ ｍ
某研究所EDA高性能计算平台解决方案
某研究所EDA高性能计算平台解决方案高性能计概述高性能计算（HPC）是一个计算机集群系统，它通过各种互联技术将多个计算机系统联系在一起，利用所有被连接系统的综合计算能力来处理大型计算问题，所以又通常被称为高性能计算集群。
高性能计算是网格计算领域的一个十分有意义的局域网应用实例，基于以太网、SCI或Infiniband及Myrinet等互联技术，在局域网内实现并行多任务应用的计算。
高性能计算涉及为集群开发并行编程应用程序，以解决复杂的科学计算问题。
是并行计算的基础，它采用通过高速连接来链接的一组多CPU的服务器，并且在公共消息传递层上进行通信以运行并行应用程序。
这样的计算集群，其处理能力与真正超级并行机相等，并且具有优良的性价比。
一般来说，高性能计算是为了实现在下列情况下的计算系统：·能够突破性能极限的计算·单个高端计算机系统不能满足其需求的计算·需要通过专门的程序优化最大限度提高系统的I/O、计算和数据传送性能的计算高性能计算机的应用高性能计算机系统的目的是解决大型计算问题，在现实生活中，许多科学研究和商业企业的计算方面的问题都可以通过高性能计算系统来解决。
·天气预报气象·制药企业的药理分析·科研人员的大型科学计算问题·石油勘探中对石油储量的分析·航空航天企业的设计和模拟·化工企业中对分子结构的分析计算·制造业中的CAD/CAM系统和模拟试验分析·银行和金融业对经济情况的分析·生物/生命科学中生物分子研究和基因工程计方案概述某研究所EDA为了更好的解决科研中的实际问题，对高性能计算能力的要求在日益增大。
而并行计算是提高高性能计算应用速度的根本措施。
为了实现并行计算需要把串行程序转化成可由多个处理器并行执行的并行程序，其工作步骤一般为：(1)将计算的问题分解成任务；(2)将任务分配给进程；(3)在进程之间组织必要的数据访问，通信，和同步；(4)将进程映射或绑定到处理器。
高性能计算集群的存储系统设计与优化研究
高性能计算集群的存储系统设计与优化研究随着科学技术的不断发展，高性能计算越来越成为科学研究、工程设计以及商业应用中不可或缺的一部分。
而伴随着高性能计算的普及，存储系统的设计和优化变得愈发重要。
本文将探讨高性能计算集群中存储系统的设计和优化问题。
一、背景介绍高性能计算集群是由大量计算节点组成的计算平台，通常由大规模服务器、网络以及存储设备等构成。
在高性能计算集群中，存储系统的作用不可忽视。
存储系统主要负责高性能计算任务中的数据存储、访问和管理等任务。
高效的存储系统设计和优化可以提升整个计算集群的性能表现。
二、存储系统设计的要素在高性能计算集群中，存储系统设计的要素主要包括存储层次结构、存储格式和存储接口等。
（1）存储层次结构：高性能计算集群中的存储层次结构通常包括本地存储、共享存储和远程存储等。
本地存储是指将数据存储在计算节点的内存或本地硬盘，访问速度较快。
共享存储是指将数据存储在所有计算节点都可以访问到的存储设备中，可以提高数据共享性。
远程存储是指将数据存储在与计算节点相距较远的存储设备中，可以提供更大的存储容量。
在设计存储层次结构时，需要根据具体应用需求进行合理的权衡。
（2）存储格式：对于高性能计算集群中的大规模数据，采用合适的存储格式可以提高数据的存储效率和访问速度。
常见的存储格式包括二进制格式、压缩格式和分布式格式等。
二进制格式简单高效，适合存储大量相同结构的数据。
压缩格式可以减少存储空间的占用，同时对数据的读写速度有一定的影响。
分布式格式可以将数据分布在多个存储节点上，实现数据的并行访问。
（3）存储接口：存储接口是计算节点和存储设备之间的通信接口，对存储系统的性能起着重要的影响。
常见的存储接口包括串行接口、并行接口和网络接口等。
串行接口成本较低，但数据传输速度较慢。
并行接口可以提供更高的数据传输速度，适用于大规模数据的存储和访问。
网络接口可以实现分布式存储和访问，但对网络带宽和延迟要求较高。
上海市进一步推进新型基础设施建设行动方案(2023-2026年)
上海市进一步推进新型基础设施建设行动方案（2023-2026年）为进一步推进具有上海特色的新型基础设施建设，加快推进上海城市数字化转型，提升城市能级和核心竞争力，根据国家新型基础设施建设规划有关要求，结合实际，制定本行动方案。
一、主要目标到2026年底，全市新型基础设施建设水平和服务能级迈上新台阶，人工智能、区块链、第五代移动通信（5G）、数字李生等新技术更加广泛融入和改变城市生产生活，支撑国际数字之都建设的新型基础设施框架体系基本建成。
——初步建成以5G-A和万兆光网为标志的全球双万兆城市。
5G-A网络、万兆光网的覆盖广度和应用深度全球领先，支持“双循环"内连外通的国际网络枢纽节点能力进一步提升，成为全球网速最快、覆盖最全、时延最低的城市之一,率先迈入全球双万》&城市行列。
——加快建成支撑人工智能大模型和区块链创新应用的高性能算力和高质量数据基础设施。
建成多元供给、云边协同、随需调度、高效绿色的城市高性能算力网络体系，力争建成支撑万亿级参数大模型训练的智能算力资源、高质量语料库和专业数据集，初步建成以浦江数链为核心的城市区块链基础设施。
一初步建成全球规模最大、种类最全、综合服务功能最强的创新基础设施集群。
初步建成全球领先的光子科学大设施集群，面向第六代移动通信（6G）、芯片制造与数字挛生、AI+生物、人形机器人等领域，初步建成若干3 .打造连通内外的国际网络枢纽设施。
推进东南亚-日本二号海底光缆建设及已建海底光缆系统扩容,推动临港海底光缆登陆站等国际通信设施建设。
争取扩容互联网国际出口带宽，推动上海国家互联网骨干直连点、国家（上海）互联网交换中心扩容。
推动长三角生态绿色T本化发展示范区新建国际互联网数据专用通道，扩容临港新片区、虹桥国际中央商务区国际互联网数据专用通道，降彳氐跨境网络访问时延，提升网络服务质量。
4 .建设深度覆盖特色园区的工业互联网。
增强标识解析国家顶级节点（上海）服务能力，建成30个以上工业互联网标识解析二级节点，2-3个以上国家级跨行业、跨领域工业互联网平台、30家以上行业或区域工业互联网平台。
MPI的名词解释
MPI的名词解释MPI，全称为Message Passing Interface（消息传递接口），是一种基于消息传递机制的并行计算通信标准。
它由一系列函数和语法规则组成，用于在并行计算环境中实现进程间的通信与同步操作。
MPI的出现极大地推动了并行计算的发展，并成为当前科学计算领域中最为重要和广泛使用的编程模型之一。
一、MPI的产生与发展MPI最早由美国国家科学基金会（NSF）于20世纪80年代中期提出，并由一支由美国国家研究委员会（NRC）支持的工作组进行研发。
该工作组的目标是构建一个可跨不同型号和架构的计算机系统进行通信的标准接口。
经过多年的努力，MPI于1994年正式发布第一个版本，至今经过多次修订和升级，已经成为最新一代的MPI标准。
二、MPI的特点与优势1. 灵活性：MPI提供了一种抽象的通信模型，允许开发者在不同的并行计算平台上进行通信操作。
这使得并行计算应用能够灵活地适应不同的硬件和软件环境。
2. 高性能：MPI以高效的消息传递机制为基础，充分利用并行计算系统的硬件资源，实现高效的进程间通信和数据交互。
这使得MPI成为大规模科学计算和仿真模拟的重要工具。
3. 可扩展性：MPI适用于从单机多核到分布式集群的各种规模的并行系统。
无论是小型集群还是大型超级计算机，MPI都能够灵活地管理进程间通信，实现可扩展的分布式计算和通信。
4. 可移植性：MPI是一个标准化的接口，各个计算平台上的MPI实现都遵循相同的接口规范。
开发者可以编写与具体平台无关的MPI程序，实现代码的重用和平台的移植。
5. 易用性：MPI提供了一系列简单易用的函数调用和语法规则，方便开发者进行进程间通信的编程。
开发者无需关注底层通信的细节，只需调用相应的MPI函数即可完成通信操作。
三、MPI的基本概念与操作1. 进程：MPI程序由多个并行执行的进程组成，每个进程都有一个唯一的标识符(MPI Rank)。
进程通过发送和接收消息进行通信和同步操作。
高性能集群实施方案
高性能集群实施方案首先，硬件选型是高性能集群实施中的重要一环。
在选择服务器硬件时，需要考虑到计算能力、内存容量、存储空间等因素，以满足集群计算和存储的需求。
同时，需要考虑服务器的可靠性和稳定性，选择具有良好性能和可靠性的硬件设备，以确保集群系统的稳定运行。
其次，网络架构也是高性能集群实施中需要重点考虑的方面。
高性能集群通常由多台服务器组成，因此需要建立高效稳定的网络架构，以保证服务器之间的通信和数据传输。
在设计网络架构时，需要考虑网络带宽、交换机设备、网络拓扑结构等因素，以实现高性能集群的高速数据传输和低延迟通信。
另外，软件配置也是高性能集群实施中不可忽视的一部分。
在选择集群操作系统时，需要考虑到操作系统的稳定性和兼容性，选择适合集群应用的操作系统版本。
同时，还需要配置集群管理软件、分布式文件系统、并行计算框架等软件，以实现集群系统的高效管理和并行计算能力。
除了上述几个方面，还需要考虑集群的安全性、监控和维护等问题。
在实施高性能集群方案时，需要加强对集群系统的安全防护，确保集群系统不受到恶意攻击和数据泄露。
同时，还需要建立完善的监控系统，对集群系统的运行状态进行实时监测和分析，及时发现和解决系统故障和性能瓶颈。
此外，还需要建立健全的维护机制，定期对集群系统进行维护和优化，保证集群系统的稳定运行和高性能计算能力。
综上所述，高性能集群实施方案涉及诸多方面，需要综合考虑硬件选型、网络架构、软件配置、安全监控和维护等方面的问题。
只有在各个方面都做到充分考虑和合理规划，才能实现高性能集群系统的稳定高效运行。
希望本文所介绍的内容能够为您在实际操作中提供一些有益的参考，帮助您顺利实施高性能集群方案。
在网计算推动算网融合落地
在网计算概述
典型应用场景
场景 1：高性能计算
在网计算是一种将计算任务和数据处理能力从传统的中
正逐渐成为推动数字经济转型升级的重要力量，其广泛应用 算资源突破落地。
推动了算网融合从概念走向实践。单一的在网计算技术难以
满足日益复杂的业务需求和多元化的应用场景，通过将计算、
通信、存储及应用服务下沉至网络边缘，集成云计算的强大
作者单位：中国移动广东公司
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中国电信业 CHINA TELECOMMUNICATIONS TRADE
段为概念萌芽阶段，主要是面向传统集合通信操作造成的资 性需求，以及减轻中央数据中心的负担。
源堵塞、计算资源浪费等问题，在本世纪初高性能计算领域 传统式高性能计算依赖于中央集中式的
提出硬件卸载的方式，即相对于传统的基于软件的集合操作， 超级计算机或数据中心。在网计算为高
将集合操作由网卡、交换机等硬件执行，有效加快了集合通 性能计算带来了新的维度，在网计算功
行性、张量并行性等不同维度并行技术，
在网计算技术架构包括设备、功能、平台、应用多个层
对计算任务、训练数据和模型进行划分， 次，涉及网络协议卸载、数据处理、异构网元、高性能互联、
实现分布式存储和分布式训练，大幅提 分布式应用等多方面的技术能力。
升训练效率。
网络协议卸载
场景 3：车联网
在进行数据发送和接送操作时，TCP/IP 协议栈一般通过
例如，英伟达在业界率先实现公有云业
CAE硬件选型与高性能计算(HPC)平台构建
１ 关于 ＣＡＥ 软件的分类及硬件选择
CAE 应用程序目前按照其内存的不同，基本上可以划分 为两种类型，第一种是共享内存的软件，第二种是分布式内 存的软件。共享内存的软件缺点明显，主要表现在线性度差， 加速比低。在 CPU 数量不断增加的过程中，共享内存的软件 所用计算时间并不是线性缩短，当 CPU 的数目超出某个特定 值之后，其性能的线性曲线就会趋于一个平缓的数值。因此， 在第一类软件选择硬件时，要注意一些本地交换文件会进行缓 存， 要求 CPU 要有较高性能， 在硬件选型的过程中要注意优化。 分布式的内存软件每个软件都可以进行单独作业，一般 在该种软件选择硬件的过程中，一般情况下每个节点会有两 个中央处理器，因为如果一个节点配置较多的 CPU，会增加 构建计算平台的成本，一般 1 个 CPU 配置 1 到 2GB 的内存 就能够基本满足该程序正常运行。该软件对本地交换硬盘性 能的要求也比较低，通常情况下都会采使用 73GB 10krpm 转 速的 SCSI/SAS 硬盘。 一些应用程序会对互联设备有严格要求，例如 Fluent， 八双路的计算节点采取一般的互联设备，其性能要比千兆 以太网快将近百分之四十。因此，在硬件选型时，要确定一 个计算机辅助软件的主要参考方案。这一方案包含以下六部 分内容，首先是五十节点的 MK3671 刀片组、两台型号为 B873r-TUNM 的 服 务 器、 两 台 B873r-TUNM IO 节 点、SAN 存储网络、IPSAN 存储网络以及对节点和图形进行管理控制 的工作站区域。
2016 年第 5 期
信息与电脑 China Computer&Communication
软件开发与应用
CAE 硬件选型与高性能计算 (HPC) 平台构建
王 军
( 黑龙江省计算机软件研究中心，黑龙江 哈尔滨 150028)
大数据导论习题及答案
第1章1.简述什么是大数据？答：大数据（big data）是指无法在一定时间范围内用常规软件工具进行捕捉、管理和处理的数据集合，是需要新处理模式才能具有更强的决策力、洞察发现力和流程优化能力的海量、高增长率和多样化的信息资产。
2.大数据的数据有什么特点？答：数据量大（Volume）、数据类型复杂（Variety）、数据产生速度快（Velocity）、价值密度低（Value）。
3.大数据对科学研究有什么影响？答：促进了科学研究的第四范式产生和交叉学科的发展。
4.大数据有哪些数据类型？答：有结构化数据、非结构化数据和半结构化数据。
5.大数据有哪些应用？答：大数据可以在众多领域创造巨大的衍生价值：实现数据的资源化，帮助企业抢占市场，提供个性化服务，指定有效方针等；与云计算深度结合；可能会改变数据世界里的很多算法和基础理论，实现科学技术上的突破第2章1.简述什么是云计算？答：①云计算是一种动态扩展的计算模式，通过网络将虚拟化的资源作为服务提供给用户。
②云计算是一种无处不在的、便捷的通过互联网访问的一个可定制的IT资源（IT资源包括网络、服务器、存储、应用软件和服务）共享池，是一种按使用量付费的模式。
它能够通过最少量的管理或与服务供应商的互动实现计算资源的迅速供给和释放2.云计算有什么特点？答：①具有大规模并行计算能力②资源虚拟化和弹性调度③数据量巨大并且增速迅猛产生了典型的大数据处理技术3.请简述云计算的三种主要部署模式。
答：①公有云：提供面向社会大众、公共群体的云计算服务②私有云：提供面向应用行业/组织内的云计算服务③混合云：是把公有云和私有云进行整合，吸纳二者的优点，给企业带来真正意义上的云计算服务4.请简述云计算的三种主要服务模式。
答：1.基础设施即服务（IaaS）①主要用户是系统管理员②直接利用云提供的资源进行业务的部署或简单的开发③服务提供商提供给用户的服务是计算和存储基础设施④用户不管理或控制任何云计算基础设施，但能控制操作系统的选择⑤关键技术及解决方案是虚拟化技术2.平台即服务（PaaS）①主要用户是开发人员②把应用服务的运行和开发环境作为一种服务提供的商业模式即PaaS是把二次开发的平台以服务形式提供给开发软件的用户使用③开发人员不需要管理或控制底层的云计算基础设施，但可以方便地使用很多在构建应用时的必要服务④两个关键技术：分布式的并行计算和大文件分布式存储3.软件即服务（SaaS）①主要用户是普通用户②服务提供商提供给用户的服务是运行在云计算基础设施上的应用程序，用户只需要通过终端设备接入使用即可，简单方便，不需要用户进行软件开发，也无需管理底层资源③关键技术是多租户技术，使资源能够更好的共享5.请画出云计算基础设施Google平台的基础架构图。
高性能计算与云计算的融合研究
高性能计算与云计算的融合研究随着信息时代的不断深入，计算机科学技术的发展变得越来越快速，计算机的计算能力也在不断提高。
而这些技术的受益者不仅是半导体和软件制造商，还有各种各样的企业、机构和个人，尤其是科研机构。
高性能计算和云计算是两种不同类型的计算技术，它们的特点和发展趋势也各不相同。
然而，在当前这个快速变化的计算环境下，高性能计算和云计算的融合研究正在逐渐获得注意。
一、高性能计算高性能计算是一种针对复杂问题而设计的专用计算机，并且以大规模并行计算为特点。
高性能计算可以解决许多传统计算机无法解决的大规模计算问题，如气象预报、航空设计、分子模拟、地震模拟、生物信息学和金融风险管理等。
当前，高性能计算已经成为国家科学技术发展的重点领域之一。
我国的高性能计算机已经进入了百万亿次计算时代，这不仅为科学家们提供了更加强大的计算能力，也为我国在高科技领域的研究提供了支持。
然而，面对新的计算环境，高性能计算也面临着许多挑战，如能源消耗问题、计算能力瓶颈和用户受限等。
二、云计算云计算是一种通过提供可扩展、可配置和按需服务的方式，使用户可以使用共享的计算资源进行处理和存储数据的计算模式。
云计算的特点是可扩展、弹性和高可用性，可以提供大量的计算资源，从而满足用户的需求。
目前，云计算已经在企业和科研机构中广泛使用。
它可以为企业提供诸如数据存储、网站托管、应用程序部署和数据库管理等服务，也可以为科研机构提供计算实验室的服务。
云计算通过这种按需服务的方式，在降低成本和提高效率方面具有巨大的优势。
三、高性能计算和云计算的融合研究高性能计算和云计算是两种不同类型的计算技术，然而它们却存在着潜在的融合可能。
对于一些规模较小的科研机构来说，它们可能没有能够购买一台昂贵的高性能计算机来处理大规模的数据，这个时候，他们可以选择向云计算提供商租借计算资源，从而获得所需的计算实验室。
这种方式不仅可以降低科研机构的成本，还可以提高他们的效率。
大规模计算集群虚拟化技术研究
大规模计算集群虚拟化技术研究随着信息技术的不断发展，计算机已经渗透进我们生活的方方面面。
在这样一个机械化的时代，大规模计算集群技术应运而生。
集群技术的本质是将多个计算机通过网络连接起来，形成一个整体计算资源平台，以实现更高效的资源利用。
但集群技术仍面临着一些问题，例如资源共享和负载均衡。
由此，虚拟化技术就成了解决方案之一。
本文将介绍大规模计算集群虚拟化技术的研究进展及其未来的发展趋势。
一、大规模计算集群的现状在大规模计算集群中，首要问题就是资源共享和负载均衡问题。
传统的计算机集群一般是基于硬件平台的，而虚拟化技术可以把硬件资源虚拟出来，形成虚拟机。
因此，虚拟化技术能够有效解决资源共享和负载均衡问题。
在实际场景中，大规模计算集群被广泛应用于云计算、大数据处理、高性能计算等众多领域。
然而，随着应用场景的不断扩展和需求的不断增长，大规模计算集群面临着越来越多的挑战。
例如，虚拟化技术的复杂度和性能瓶颈，硬件和软件技术的升级换代等。
二、虚拟化技术研究进展虚拟化技术是大规模计算集群实现资源共享和负载均衡的重要工具。
近年来，在微软、谷歌、华为等大型企业的支持下，虚拟化技术不断取得突破性进展。
1. 基于容器的虚拟化技术传统虚拟化技术将整个操作系统虚拟出来，造成资源浪费和性能瓶颈，而基于容器的虚拟化技术则可以在主机上创建多个隔离的用户空间。
容器技术的优势在于能够共享主机的操作系统，节省资源同时又提供了更高的性能和灵活性。
2. 虚拟化技术与容器技术的结合既然容器技术具备了虚拟化技术的优势，为什么不将虚拟化技术与容器技术结合在一起呢？这样一来，我们可以实现更高的密度和更好的性能，同时还能够提高容器的可控性和安全性。
三、大规模计算集群虚拟化技术的未来“云”是目前互联网技术发展的一个热点，其中，大规模计算集群虚拟化技术被视为“云计算”的重要组成部分。
未来，虚拟化技术的研究重点将是提高虚拟机的性能、提高虚拟机的可控性和安全性、实现虚拟机的快速部署等方面。
生物信息学高性能教学平台的建立与实践
生物信息学高性能教学平台的建立与实践常珊;曾玲;万华【摘要】随着生命科学实验数据的高速积累和增长,生物信息学成为生命科学研究型人才必须掌握的重要技能.从高性能计算和生物信息学的关系入手,简述了生物信息学教学中采用高性能计算设备的必要性.根据农业院校的具体情况,在生物信息学教学中建立了高性能计算平台,帮助学生熟悉相关并行计算环境,更好地理解生物信息学重要的理论和算法.在课程安排上,理论课、实验课以及课程设计的内容围绕生物信息学案例展开.基于Moodle教学系统进行在线课程管理,培养学生的自主学习能力和团队协作意识,提高了学生运用高性能计算解决实际生物信息学问题的能力.【期刊名称】《实验室研究与探索》【年(卷),期】2015(034)010【总页数】5页(P152-156)【关键词】高性能计算;案例教学;生物信息【作者】常珊;曾玲;万华【作者单位】江苏理工学院电气信息工程学院,生物信息与医药工程研究所,江苏常州213001;华南农业大学信息学院,广东广州510642;华南农业大学信息学院,广东广州510642;华南农业大学信息学院,广东广州510642【正文语种】中文【中图分类】G434;Q-331进入21世纪，生物学研究的重点和潜在的研究热点已经由20世纪的实验分析和数据积累，转移到数据分析及其指导下的实验验证上来。
随着生物学实验数据的高速积累和增长，生命科学的研究步入了大数据时代，计算分析方法以及网络技术成为生命科学研究人员必备的工具，由此产生的生物信息学技术正推动着生命科学的迅猛发展。
生物信息学所提供的研究工具对生物学发展至关重要，因此成为生命科学研究型人才必须掌握的重要技能[1]。
随着生物学数据和计算复杂度的增加，生物信息学中越来越多的研究和问题需要用到高性能计算设备[2]。
近年来，高性能计算技术已被广泛应用于国家命脉、百姓民生等方方面面，2013 年6月，国防科技大学等单位研制的“天河二号”问鼎全球最快超级计算机，标志着中国在超级计算机研制的自主可控方面又迈出了重要的一步。
HPC高性能计算架构设计
HPC高性能计算架构设计1.HPC基础介绍在过去15年的时间里，HPC一直是增长最快的IT市场之一，其增长速度有时超过了在线游戏、平板的年增长率。
HPC高性能计算市场空间有多大？在2016年的全年，我们报告说，HPC服务器市场的全球工厂收入从2015年的107亿美元上升到创纪录的112亿美元，比2003年的57亿美元增长了近两倍(其他市场分析，请参看“[解读] Intersect360分析预测: 由AI和Cloud驱动，未来HPC市场达439亿”)，研究预测，HPC服务器市场将在2021年增长到148亿美元，而整个HPC生态系统的市场在那一年将会超过300亿美元的市场。
什么是高性能计算，涉及哪些技术和知识呢？高性能计算(High performance computing) 指通常使用很多处理器(作为单个机器的一部分)或者某一集群中组织的几台计算机(作为单个计算资源操作)的计算系统和环境。
高性能集群上运行的应用程序一般使用并行算法，把一个大的普通问题根据一定的规则分为许多小的子问题，在集群内的不同节点上进行计算，而这些小问题的处理结果，经过处理可合并为原问题的最终结果。
由于这些小问题的计算一般是可以并行完成的，从而可以缩短问题的处理时间。
高性能集群在计算过程中，各节点是协同工作的，它们分别处理大问题的一部分，并在处理中根据需要进行数据交换，各节点的处理结果都是最终结果的一部分。
高性能集群的处理能力与集群的规模成正比，是集群内各节点处理能力之和，但这种集群一般没有高可用性。
高性能计算的分类方法很多。
这里从并行任务间的关系角度来对高性能计算分类。
一、高吞吐计算(High-throughput Computing)有一类高性能计算，可以把它分成若干可以并行的子任务，而且各个子任务彼此间没有什么关联。
因为这种类型应用的一个共同特征是在海量数据上搜索某些特定模式，所以把这类计算称为高吞吐计算。
所谓的Internet计算都属于这一类。
高校大数据专业教学科研平台建设方案
高校大数据专业教学科研平台建设方案一、项目建设的意义及目的芝诺数据自主研发的高校大数据教学科研平台以校企联合培养模式为手段，通过校企合作联合培养机制，让企业、行业深度参与人才培养过程，逐步实现校企共同制定培养目标、共同建设课程体系和教学内容、共同实施培养过程、共同把控培养质量，全面提升学生的应用实践能力。
该平台以应用型人才培养为目标定位，在以解决现实问题为目的的前提下，使培养的学生有更宽广和1123421本模块主要包含：大数据教学科研一体机技术参数：作为一个可供大量学生完成大数据实训的集成环境，该平台同步提供了配套的培训服务，对于教学组件的安装、配置、教材、实验手册等具体应用提供一站式服务，有助于高校更好地满足课程设计、课程上机实验、实习实训、科研训练等多方面需求，并在一定程度上缓解大数据师资不足的问题。
对于各大高校而言，即使没有任何大数据实验基础，该平台也能助其轻松开展大数据的教学、实验与科研。
2）模块二：教学与实践支撑系统芝诺大数据教学科研平台由芝诺数据综合分析ZDM平台及芝诺数据教学实训平台联合搭建。
通过典型的算法展示、算法实现结合大数据分析的应用场景与案例对学生进行数据分析方面的综合训练，从而实现专业实验教学的由点及面、理论到应用、涵盖原理验证/综合应用/自主设计及创新的多层次实践教学体系。
（1）芝诺数据综合分析ZDM平台/自自带的计个绘图语言R以及Web图形化开发界面R-Studio。
iv.ZenoAnalysis数据分析套件：使用Sqoop和Flume支持数据迁移和采集；采用多计算框架模型，可满足不同数据的计算要求。
及支持Hadoop离线大数据的计算，也支持Stream实时流式处理，还支持Spak内存快速计算；支持多语言的数据分析工作，支持SQL、Java、Python、Scala等。
v.ZenoCoop协作管理引擎：基于Zookeeper的协调服务机制，采用Yarn的管理模式，支持同时运行多个计算框架，可同时部署Hadoop、Storm、Spark等计算框架。