高性能计算集群HPC解决方案(三)

高性能计算系统(HPC)软件实施方案

计算中心计算管理系统从功能实现来说，分为四个子模块系统，他们分别为：
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

HPC高性能计算 hp

HPC介绍
作用？ 1、计算节点：运行并行计算程序，是HPC的主体结构； 2、管理节点：安装有集群管理软件，作为主节点为整个HPC系统进行系统监控、管理和作业调度，还负责对系统一次性安装操作系统及应用软件；

HPC介绍
3、登陆节点：用来承接用户接入HPC系统，运行并行计算的主题程序，对程序进行编译和调试，划分任务和数据，分配给计算节点，并且对任务进行回收和汇总； 4、I/O节点：用来连接后台大容量数据，将所有数据共享给整个系统，负责数据的读取和存储调用；
HPC介绍
HPC的特点有哪些呢？ 1、先进性：并行计算是目前业界较为先进的计算体系，是融合了计算、存储、网络和软件于一体的系统，是一个成熟的产品和技术。 2、高性能：融合了业界最先进的产品，刀片服务器、高速Infiniband网络、光纤网络及相关设备于一体。

HPC介绍
3、扩展性：采用刀片技术特性，用户可以根本自己的需求增减服务器数量，灵活的改变 HPC系统的性能，扩展系统的计算和存储能力。 4、环保特性：刀片服务器是一个系统集合体，不同于机架式服务器，它可以充分利用刀片机箱的电源、风扇资源，确保减少耗电量、空间等。
HPC（高性能计算）介绍
HPC介绍
HPC概述 HPC的软硬件配置 HPC的应用环境及案例

HPC介绍

什么是高性能计算？ HPC是High Proformance Compute的缩写。它是计算科学的一个分支，用以解决复杂的科学计算或者数值计算。由多台服务器构成的一种松散耦合的机群，为用户提供高性能计算、专业的应用程序等服务。
HPC介绍
5、计算网络：一般采用Infiniband网络，常用 40Gb，高带宽低延时的特性满足计算节点之间的消息传递要求。 6、千兆网络：是整个系统中的骨干网络，用户操作系统的部署，软件的安装、监控等。

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。

高性能计算(HPC)资源管理和调度系统解决方案

优势—安全性
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。

突破IO瓶颈五种解决方案各有利弊

突破I/O瓶颈五种解决方案各有利弊HPC(高性能计算High Performance Computing，也称超级计算)历来是石油、生物、气象、科研等计算密集型应用中的首要技术问题。

早期的HPC系统，主要以IBM、Cray、SGI等厂商的大型机或并行机为硬件系统平台。

随着Linux并行集群技术的成熟和普及，目前HPC 技术主流已经转向以IA架构为硬件平台，以Linux并行集群为系统平台的廉价系统为主。

近年来，这一技术又进一步发展，各厂商目前竞相追捧的网格计算技术，从某种意义上说，就是这一架构的延伸。

鉴于Linux并行集群技术在HPC应用中的主流地位及快速发展趋势，本文主要讨论的也是这一架构中的存储系统问题。

当前Linux并行集群的困惑----遭遇I/O瓶颈Linux并行集群中的计算资源按其功能角色不同，通常被分为两种：“计算节点”和“I/O 节点”。

其中计算节点负责运行计算任务，I/O节点负责数据的存储并响应计算节点的存储请求。

目前Linux并行集群一般采用单I/O节点服务多计算节点的模式。

从硬件角度看，I/O 节点和计算节点都是标准的IA架构，没有本质区别。

计算所需要的初始数据、计算得出的最终数据以及并行计算平台本身，都存储于I/O节点上。

计算节点与I/O节点间一般采用标准NFS协议交换数据。

当一个计算任务被加载到集群系统时，各个计算节点首先从I/O节点获取数据，然后进行计算，最后再将计算结果写入I/O节点。

在这个过程中，计算的开始阶段和结束阶段I/O 节点的负载非常大，而在计算处理过程中，却几乎没有任何负载。

提高各计算节点CPU频率和增加计算节点数量，可以提高集群整体的计算处理能力，进一步缩短处理阶段的时间。

在当前的Linux并行集群系统中，集群系统的处理能力越来越强，每秒运算次数在迅速增长，于是集群系统真正用于计算处理的时间越来越短。

然而，由于I/O能力改进不大，集群系统工作中的I/O效率没有明显进步，甚至会随着计算节点数的增加而明显降低。

高性能计算集群的配置与使用教程

高性能计算集群的配置与使用教程高性能计算（High Performance Computing，HPC）集群是一种强大的计算工具，能够处理大规模的数据和执行复杂的计算任务。

本文将介绍高性能计算集群的配置和使用方法，并为您提供详细的教程。

1. 配置高性能计算集群配置高性能计算集群需要以下几个步骤：1.1 硬件要求选择适合的硬件设备是配置高性能计算集群的第一步。

您需要选择性能强大的服务器，并确保服务器之间能够互相通信。

此外，还需要大容量的存储设备来存储数据和计算结果。

1.2 操作系统安装选择合适的操作系统安装在每个服务器上。

常用的操作系统有Linux和Windows Server，其中Linux被广泛使用于高性能计算集群。

安装操作系统后，您还需要配置网络设置、安装必要的软件和驱动程序。

1.3 服务器网络连接为了保证高性能计算集群的正常工作，需要配置服务器之间的网络连接。

您可以选择以太网、光纤等网络连接方式，并确保每个服务器都能够互相访问。

1.4 集群管理软件安装为了方便管理和控制高性能计算集群，您需要安装相应的集群管理软件。

常用的集群管理软件有Hadoop、Slurm和PBS等。

这些软件可以帮助您管理任务队列、分配资源和监控集群的运行状态。

2. 使用高性能计算集群配置完高性能计算集群后，您可以开始使用它进行计算任务。

以下是使用高性能计算集群的一般步骤：2.1 编写并提交任务首先，您需要编写计算任务的代码。

根据您的需求，可以选择编写Shell脚本、Python脚本或其他编程语言的代码。

编写完毕后，您需要将任务提交到集群管理软件中。

2.2 监控任务状态一旦任务提交成功，您可以使用集群管理软件提供的监控功能来跟踪任务的状态。

您可以查看任务的进度、资源使用情况和错误信息等。

2.3 调整任务与资源如果您发现任务需要更多的计算资源或运行时间，您可以根据需要调整任务的资源配置。

集群管理软件通常提供了资源调整的功能，您可以根据任务的实际情况进行调整。

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

数据来源:
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

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。

高性能计算集群的配置和调试方法介绍

高性能计算集群的配置和调试方法介绍高性能计算（HPC）集群是一种由多个计算节点组成的分布式计算系统，用于处理大规模、复杂的计算问题。

配置和调试一个高性能计算集群是一个复杂的过程，需要注意各个方面的细节。

本文将介绍高性能计算集群的配置和调试方法，以帮助读者达到最佳性能。

一、硬件配置1. 选择适当的硬件：选择适合自己需求的硬件配置，包括处理器、内存、网络等方面。

处理器是计算性能的关键，可以选择多核处理器或者多个物理处理器。

内存足够大可以避免频繁的磁盘读写，提高性能。

网络也需要考虑，选择高速的以太网或者光纤通道网络。

2. 硬件连接：正确连接集群中的各个组件，包括处理器、内存、存储等。

确保连接线路的质量，避免性能瓶颈。

3. 存储架构：选择合适的存储架构，包括本地存储和网络存储。

本地硬盘读写速度快，适用于需要频繁读写的任务。

网络存储可以实现多节点间的共享，适合需要共享数据的任务。

二、软件配置1. 操作系统选择：选择适合高性能计算的操作系统，通常Linux是最常用的选择。

选择稳定的发行版，并根据需求进行优化。

2. 安装编译器和库：安装适当的编译器和库，以便能够编译和运行各种应用程序。

常用的编译器包括GCC和Intel编译器，常用库包括MPI和OpenMP。

3. 配置调度器：安装并配置一个高效的作业调度器，以管理集群资源的分配和任务的调度。

常用的调度器包括PBS、Slurm和SGE。

4. 配置网络协议：配置网络协议，确保集群节点之间的通信正常。

常用的网络协议包括TCP/IP和InfiniBand。

三、性能调优1. 并行化优化：对于需要进行并行计算的应用程序，通过优化算法和代码，并行化计算过程，充分利用集群中的多个计算节点。

2. 内存优化：合理使用内存，并避免内存泄漏和内存访问冲突等问题。

使用内存分析工具定位内存问题，并进行相应的优化。

3. I/O优化：优化数据输入输出过程，避免瓶颈。

可以采用数据压缩、数据分块等技术来提高I/O性能。

HPC解决方案服务用户指南

HPC解决方案服务用户指南发布日期2021-03-29目录1 产品介绍 (1)1.1 什么是HPC-S² (1)1.2 HPC-S²应用场景与使用限制 (3)1.3 HPC-S²与其他服务的关系 (3)2 快速入门 (5)2.1 概述 (5)2.2 方法一：购买高性能计算解决方案 (6)2.3 方法二：使用已有节点部署HPC集群 (10)3 用户指南 (13)3.1 查看部署进度 (13)3.1.1 查看集群创建进度 (13)3.1.2 查看已有节点部署集群的进度 (13)3.1.3 查看集群扩容的进度 (14)3.1.4 查看集群缩容的进度 (14)3.2 查看HPC集群 (14)3.2.1 查看集群详情页面 (14)3.2.2 查看集群的节点信息 (15)3.2.3 管理集群的共享存储信息 (15)3.3 集群管理 (15)3.3.1 集群扩容 (15)3.3.2 停止集群 (17)3.3.3 启动集群 (18)3.3.4 删除集群 (18)3.4 节点管理 (19)3.4.1 停止节点 (19)3.4.2 启动节点 (19)3.4.3 重启节点 (20)3.4.4 节点删除 (20)3.5 共享存储 (21)3.5.1 管理共享存储 (21)4 常见问题 (23)4.1 为什么集群被删除后还在计费？ (23)4.2 在部署/创建集群过程中出现某个节点未加入集群或者不存在需要怎么办？ (23)4.3 集群云服务器节点创建完成，但在部署过程中失败了能否修复？ (23)4.4 集群创建任务提交失败，提示“Insufficient EIP quota”怎么办？ (24)4.5 集群创建提交失败，提示集群配额不足怎么办？ (24)4.6 集群的管理节点为运行状态，但是集群异常提示“master node cannot reached”怎么办？ (24)5 修订记录 (25)1产品介绍1.1 什么是HPC-S²HPC解决方案服务高性能计算（High-performance computing，简称HPC）是一个计算机集群系统，通过管理节点对计算任务进行分解，交给不同的计算节点进行计算，以此来解决大型计算问题。

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。

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。

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。

如何构建高性能计算集群

如何构建高性能计算集群构建高性能计算集群（HPC）是为了满足大规模科学计算、模拟和分析等计算需求的目标。

在构建高性能计算集群时，需要考虑硬件和软件两个方面的因素。

本文将从这两个方面介绍如何构建高性能计算集群。

硬件方面的因素：1.处理器选择：选择适合高性能计算的处理器，如基于x86架构的多核处理器或者图形处理器（GPU），因为它们具有较强的计算能力和并行处理能力。

2.内存和存储：为了充分发挥计算能力，需要具备足够的内存和存储能力。

选择高速的内存和存储设备，如DDR4内存和SSD硬盘来提高数据访问速度。

3. 网络架构：选择高性能的网络设备和拓扑结构，如以太网和InfiniBand等。

通过使用高速网络连接节点之间的通信，可以减小节点之间的延迟，提高集群的整体性能。

4.散热和供电：高性能计算集群需要大量的能量供应和散热设备来保证运行的稳定性。

选择高效的散热设备和稳定的电源来提高集群的稳定性和持续运行能力。

软件方面的因素：1. 操作系统选择：选择适合高性能计算工作负载的操作系统。

常用的操作系统包括Linux发行版，如CentOS、Ubuntu等。

这些操作系统具有较好的稳定性和易于管理的特点。

2. 集群管理软件：选择适用于高性能计算集群的管理软件，如Slurm、OpenPBS等。

这些管理软件可以帮助统一管理集群，调度任务，分配资源等，提高集群的运行效率。

3. 并行编程模型和库：选择适合高性能计算的并行编程模型和库，如MPI、OpenMP等。

这些编程模型和库可以帮助开发者更好地利用集群的并行计算能力，实现高效的并行计算。

4. 容器技术：使用容器技术，如Docker或Singularity等，可以方便地构建、部署和管理计算环境。

容器可以提高应用程序的可移植性和灵活性，降低集群维护的复杂性。

此外，为了构建高性能计算集群，还需要考虑以下几个方面的问题：1.网络拓扑结构的设计：选择适合集群规模和工作负载的网络拓扑结构，如树状结构、环形结构、胖树结构等。

惠普HPC解决方案

全局适应性管理
系统级
硬件基础平台 PC机, 服务器, 高速互联网络, 存储设备, 机房环境
HP集群的构成与特点
• 计算平台 − 刀片服务器 − 高密度机架服务器
• 高速互连网络 − InfiniBand正成为必需 − 10Gb以太网
• 存储瓶颈 − 并行文件系统
• 资源集中管理分配 − 快速部署 − 作业调度
• 全面支持MPI-2功能
• 支持与CPU绑定
• 支持第三方工具软件 − Built-in diagnostic tools − 3rd party tools
• Total View & Trace Analyzer
Value
ISV & End User Benefits
Propositions
Portability
Blades
惠普独有
Storage Blades
Unified
Choice of Power
Services
Management
Assessment Implementati
on
Support
Interconnect choices for LAN, SAN, and Scale-Out Clusters
InfiniBand vs 千兆以太网
Completed Jobs 14,000
12,000
10,000
8,000
6,000
4,000
2,000
0
0
1
Vol-SM1 GbE-SM1
2
4
8
IB is 532% more
Efficient!
16 CPUs

联想HPC解决方案介绍

• 全新半宽1U2路服务器
• 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

联想HPC高性能计算解决方案

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%
10
应用案例：钛合金板条组织的生长模拟
Most installed aggregate throughput with over 88 Petaflops out of 274 Petaflops (32%)
Dawning 0.5% Dell 2.5% Oracle 0.3%
Bull 2.6%
Other 8.9%
IBM 32.0%
(Cray: 50/18%, HP 46/17%, NUDT 37/14%) Lead for 30 Lists in a row
……
9
应用案例：汶川地震模拟
防灾减灾的实现需要对地震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。
12
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、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。
存储
7
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

HPC高性能集群平台实施规范

高性能集群平台实施规范目录1.设备进场...............................................................................................................................- 1 -2.上架布线...............................................................................................................................- 1 -3.集群实施规范.......................................................................................................................- 2 -3.1操作系统.........................................................................................................................- 2 -3.1.1操作系统版本......................................................................................................- 2 -3.1.2系统磁盘分区......................................................................................................- 2 -3.1.3系统批量安装工具..............................................................................................- 2 -3.1.4系统配置..............................................................................................................- 3 -3.2集群安全规范.................................................................................................................- 9 -3.2.1系统密码强度规则..............................................................................................- 9 -3.2.2禁止普通用户直接登录计算节点......................................................................- 9 -3.2.3禁止root用户ssh直接登录（针对直接通过外网访问的节点）..................- 9 -3.2.4防止暴力破解fail2ban（针对直接通过外网访问的节点） ............................- 9 -3.3软件安装...................................................................................................................... - 10 -3.3.1基础软件安装规范........................................................................................... - 10 -3.3.2测试软件安装规范........................................................................................... - 11 -3.3.3应用软件安装规范........................................................................................... - 12 -3.4系统备份...................................................................................................................... - 13 -3.4.1 备份系统配置文件.......................................................................................... - 13 -3.4.2 制作系统镜像文件.......................................................................................... - 13 -1.设备进场设备进场前需要和用户确认《项目实施机房进场条件调查表》中的各项内容，上架布线需要以此作为参考。