大连大学HPC解决方案
hpc 偏微分方程
hpc 偏微分方程
HPC（高性能计算）在解决偏微分方程问题中发挥着重要作用。
偏微分方程是数学的一个分支，它描述了物理、工程和其他领域中许多现象的变化和传播。
这些方程通常非常复杂，需要大量的计算资源来解决。
HPC通过使用多台计算机同时处理问题，大大提高了计算速度和效率。
这使得研究人员能够解决更大规模、更复杂的偏微分方程问题，从而更好地理解和模拟自然现象。
例如，气候模型就是一个典型的偏微分方程应用。
气候模型使用HPC来模拟全球气候变化，预测未来气候趋势，并提供有关气候变化对环境和人类影响的见解。
在解决偏微分方程问题时，HPC还可以与其他技术结合使用，如有限元方法、有限差分方法和谱方法等。
这些技术可以帮助将复杂的偏微分方程分解为更小、更易于处理的子问题，从而更容易使用HPC进行计算。
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
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
hpc 解决方案工程师
hpc 解决方案工程师HPC 解决方案工程师需要具备计算机科学和工程学的知识，熟悉并精通大规模并行计算、分布式存储和网络等方面的技术。
他们通常会参与整个系统的设计和实施过程，包括选型、搭建、调试和优化。
在实际工作中，HPC 解决方案工程师需要与用户、系统管理员和软件开发人员紧密合作，以确保系统能够高效地运行并满足用户需求。
HPC 系统通常由计算节点、存储节点和互连网络组成。
HPC 解决方案工程师需要在这些方面进行深入的研究和设计，以构建高效的系统。
计算节点通常配备多核 CPU、大内存和高性能网卡，存储节点则需要配备高速硬盘或固态硬盘，以满足用户对于大规模数据处理和存储的需求。
互连网络也是至关重要的环节，它需要提供低延迟、高带宽的连接，以实现节点之间的高效通信。
在选择硬件时，HPC 解决方案工程师需要考虑到系统的整体性能和可扩展性。
他们通常会根据用户的需求和预算，选择合适的硬件配置，并进行性能测试和优化。
在搭建系统时，他们还需要考虑到系统的稳定性和可靠性，以确保系统能够长时间稳定运行。
除了硬件设计和搭建，HPC 解决方案工程师还需要关注软件方面的需求。
他们通常会负责安装和配置操作系统、并行编程库、调度器等软件，以确保系统能够支持各种应用程序的需求。
在实际使用过程中，他们还需要协助用户进行系统的调试和优化，以提高系统的性能和吞吐量。
随着科学技术的发展，HPC 系统的应用范围也越来越广泛，涉及到生物医学、天气预报、地震模拟、物理模拟等各个领域。
这就需要 HPC 解决方案工程师具备丰富的行业知识和应用经验，以满足用户的个性化需求。
因此，HPC 解决方案工程师通常需要积极参与行业会议和论坛，不断学习新的技术和解决方案，以保持自己的竞争力。
总之，HPC 解决方案工程师是高性能计算领域的专家，他们承担着设计、搭建和维护高性能计算系统的责任，需要具备广泛的技术知识和丰富的实践经验，以满足用户的需求。
希望通过此篇文章的介绍，读者对 HPC 解决方案工程师这一职业有了更深入的了解。
hpc技术方案 -回复
hpc技术方案-回复HPC技术方案的设计与实施是一个复杂而关键的过程。
在本文中，我们将一步一步回答有关HPC技术方案的问题，以便更好地了解其设计和实施的流程。
第一步：需求分析在设计HPC技术方案之前，首先要进行需求分析。
这包括确定HPC 系统的用途、目标和性能要求。
需要回答的问题包括：你的HPC系统将用于解决什么类型的问题？需要处理多大的数据集？你的应用程序对性能有什么要求？通过对这些问题的回答，可以明确设计HPC系统的目标和指标。
第二步：硬件选择HPC系统的硬件是其基础，因此选择合适的硬件是至关重要的。
在这一步中，需要考虑以下问题：你需要多少台计算节点和存储节点？你的应用程序对计算和存储的要求是什么？你的预算有多少？计算节点通常由多个CPU（中央处理器）组成，因此选择适当的CPU 是很重要的。
一般来说，选择高性能的多核CPU可以提供更好的计算性能。
对于存储节点，需要考虑数据容量和存取速度。
基于硬盘的存储系统通常提供更大的容量，但基于闪存的存储系统往往具有更快的读写速度。
此外，还要考虑网络互连技术，因为HPC系统中的节点需要高速的通信能力，以便实现并行计算。
流行的网络互连技术包括InfiniBand和Ethernet。
第三步：软件选择选择适当的软件是实施HPC技术方案的关键。
首先要考虑的是操作系统。
流行的HPC操作系统包括Linux和Windows HPC Server。
其次，需要选择适合你的应用程序的并行编程模型和库。
例如，如果你的应用程序使用MPI（消息传输接口）进行并行编程，那么你需要选择支持MPI的编译器和库。
此外，还需要选择适当的调度器和管理软件，以优化资源利用率和任务调度效率。
第四步：系统组装和调试在完成硬件和软件的选择后，就需要进行系统的组装和调试。
这包括节点的配置、软件的安装和配置以及网络的设置。
在调试过程中，可能会出现一些问题，例如硬件故障或软件配置错误。
在这种情况下，需要进行故障排除，以确保系统能够正常工作。
HPC详细介绍
一、什么是HPCANSYS HPC软件能够让用户利用一些多核的电脑在更短的时间内，做更大规模的仿真和更准确的仿真计算。
HPC对于用户来说,可以在产品研发规定的时间节点内进行更多方案的仿真计算,而产生实际的商业价值.由于HOC能够用更大规模和更多细节进行仿真，因此HPC能够让客户对产品性能有更深入的控制，帮助客户避免浪费成本，错误的设计和产品研发的失败。
二、为什么市场需要HPC当今市场对于HPC的需求比以往更盛,原因在于:1、产品开发周期缩短2、竞争激烈3、有针对性的研究产品性能三、为什么你要卖HPC1、增加签单规模2、追加销售3、竞争4、提升客户关系四、H PC可以做什么HPC家族产品可以实现多处理器/多核电脑的并行计算。
并行计算将仿真任务分解成若干小块，在一个独立的处理器中同时进行计算。
在这种情况下，你可以讲你的任务分成10份，在10个核上进行计算，这样计算速度就会加快10倍。
此外，由于有多进程处理,你可以解决非常大规模的问题，而避免了单个进程带来的计算速度慢.对于FlUENT 或者Mechanical产品实际执行并行计算时，HPC产品会控制允许多少进程进行仿真.五、H PC的典型应用是什么1、几乎所有的CFD仿真：CFD本身固有特性就是计算慢，因此使用HPC能够缩短仿真时间2、大规模的、更细节的模型仿真3、复杂的非线性结构仿真六、H PC家族产品的种类ANSYS HPC家族产品包含了两个独立的产品：1、ANSYS HPC Packs:这是一个非常有吸引力的并行计算产品, 在高效的并行计算上有客观的效果。
每一个仿真工作会占用一个或多个HPC Pack license. 并行计parallel processing for multiple simulations or combined to offer virtually unlimited parallel on a single simulation。
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。
hpc在高校领域的应用
HPC在高校领域的应用1.引言在当前高校教育的快速发展中，高性能计算（HP C）已经成为了不可或缺的一部分。
HP C通过使用强大的计算能力和大规模的数据处理，为高校为学生和研究人员提供了许多机会和优势。
本文将探讨HP C在高校领域的应用，包括教学、科研和校园管理等方面。
2.教学应用2.1提供实验环境H P C可以为高校提供实验环境，通过模拟实验和虚拟实验室的方式，使学生能够在线上进行各类实验，包括物理实验、化学实验、生物实验等。
这样，学生可以更加方便地进行实验操作，并且能够在实验中多次尝试和研究，提高实验的效率和质量。
2.2提供编程和算法训练H P C平台可以为学生提供编程和算法训练的机会。
学生可以在H PC环境中学习和实践各种编程语言和算法，如C++、P yt ho n、机器学习算法等。
这种实践式学习方式可以提高学生的动手能力和解决问题能力，并激发他们对计算机科学的兴趣。
2.3支持数字化学习高校可以利用HP C技术来支持数字化学习，包括在线课程、远程教育和教学资源的共享。
通过使用HP C平台，学生可以在自己的电脑上观看高清视频课程、参与远程实验和讨论，并从全球范围内的教学资源中获得丰富的学习材料。
3.科研应用3.1大数据处理和分析在高校科研中，大量的数据处理和分析是必不可少的。
HP C平台可以提供高速、高效的数据处理能力，使研究人员能够在短时间内处理大规模的数据，并从中提取有用的信息和模式。
这对于生物学、天文学、物理学等领域的研究尤为重要。
3.2模拟和建模H P C平台为高校研究人员提供了进行模拟和建模的机会。
通过使用H P C平台，研究人员可以利用各种模拟软件和建模工具，为复杂的科学问题建立模型，并进行计算和仿真。
这能够加速研究进展，并为解决实际问题提供重要的参考。
3.3多学科合作和创新H P C在高校科研中促进了多学科的合作和创新。
研究人员可以利用H P C平台共享数据和研究成果，开展跨学科的研究合作。
HPC服务解决方案白皮书
HP C系统测试·测试类别性能需求测试，根据以往的计算数据和运算结果进行对比测试功能需求测试，进行HPC栠群管理、监控、资源调度等测试出具HPC系统健康检验报告01 为客户提供全面的健康巡检报告，对千栠群现状进行总结02 针对栠群的问题，为用户提供系统改善的意见和建议提供HPC系统优化方案•根据用户提出的改善需求和健牍检查报告制定详细的HPC 系统优化方案•运行HPC系统优化方案的实施►客户收益i专业性联想有具有丰富经验的高性能计算专家团队@便捷性线上和线下全方位咨询通路，第—时间解决困扰►联想HP C服务优势·只有我们能提供联想HPC交钥匙工程·只有我们最熟悉联想(IBM)HPC软、硬件系统·我们拥有业界领先的售后服务体系及良好的商业信誉·联想在中国HPC TOPlOO市场占有率第一，并由我们提供专业的技术支持服务·测试范围栠群各类节点磁盘1/0集群运算效率应用性能并行文件系统性能内存带宽网络通讯性能•升级优化方案实施完毕，对改善需求点进行验证，分析对比优化前后的性能指标•优化方案结束后为客户提供HPC系统优化拫告4高效性联想专业服务团队使用标准化服务产品和工具做到统—部署、统—管理、统一运维磕稳定性联想服务保隐整体系统稳定、高效、连续地运营，能够支持全天24小时的连续运维需求03 针对集群发生的硬件故暗及时协助客户进行报修处理。
安全性我们提供现场环境保护措施，项目负责制，过程可控，安全施工、安全交付·我们拥有专业的HPC系统集成团队·联想HPC服务拥有原IBM Lab Service的最佳实践和经验分享·联想HPC服务可以为您提供包括硬件、软件、全生命周期服务的Total Soluti ons。
HPC应用性能优化详述
OpenMP并行优化
1.并行指令：使用OpenMP的并行指令对程序进行并行化改造 ，提高程序的并行度。 2.线程管理：合理使用OpenMP的线程管理功能，控制线程的 创建、销毁和调度，提高并行计算的效率。 3.数据共享：合理利用OpenMP的数据共享机制，减少线程间 的数据依赖和冲突，提高并行计算的稳定性。
网络通信优化方法
▪ 网络流量控制技术
1.网络流量控制技术可以避免网络拥塞和保证公平性。 2.采用自适应流量控制算法可以动态调整网络流量。 3.考虑采用QoS等技术保障关键应用的网络带宽。
▪ 网络通信优化最佳实践
1.针对不同的应用场景选择合适的网络通信优化方法。 2.结合应用特点和硬件环境进行优化，充分发挥系统性能。 3.定期进行性能监测和分析，及时调整和优化网络通信策略。 以上内容仅供参考，具体内容需要根据实际的应用需求和场景 进行调整和优化。
1.性能调优技术是通过调整系统参数、优化软件配置等手段， 提高系统性能的技术。 2.常见的性能调优技术包括内存优化、CPU调度优化、I/O优 化等。 3.运用性能调优技术需要对系统架构和应用软件有深入的了解 ，以及一定的经验和技巧。
▪ 并行计算性能评估
1.并行计算性能评估是对并行计算系统的性能进行评估和测试 ，以找出并行计算中的瓶颈和优化点。 2.常见的并行计算性能评估方法包括基准测试、模拟测试、实 际应用测试等。 3.进行并行计算性能评估需要考虑到并行计算系统的特点和复 杂性，以及评估方法的准确性和可扩展性。
1.HPC软件性能的优化包括算法优化、并行计算、内存管理等 多个方面，需要针对具体的应用进行定制化的优化。 2.采用先进的数值算法和并行计算技术可以有效地提高HPC软 件的计算效率。 3.优化内存管理和通信机制可以减少内存占用和通信开销，进 一步提高HPC软件的整体性能。
校级hpc建设论证
校级hpc建设论证校级HPC（High Performance Computing）建设的论证主要如下：1. 对于各类学科的研究而言，HPC是必不可少的工具。
随着科学技术的发展，越来越多的学科需要进行大规模的计算和模拟，以便更好地理解和解决问题。
HPC能够提供高性能的计算能力和大规模的数据处理能力，有助于加快研究速度和提高研究质量。
2. HPC能够提供实验室无法提供的计算和模拟环境。
在某些情况下，进行实际实验可能会受到各种限制，如时间、成本和实验条件等。
而HPC可以提供虚拟的实验环境，进行大规模的计算和模拟，能够解决实验难题，加快研究进展。
3. HPC有助于培养学生的科学计算能力。
随着科学技术的发展，科学计算已经成为各类学科的基本工具。
通过校级HPC建设，学生可以接触到高性能计算的技术和工具，培养他们的科学计算能力，提高他们在科研和工程实践中的竞争力。
4. HPC能够促进学科交叉和跨学科研究。
在许多学科中，研究问题常常涉及多个领域的知识和技术。
HPC提供了一个集成多学科知识和技术的平台，促进不同学科之间的合作和交流，有助于研究者跨越学科界限，解决复杂的跨学科问题。
5. HPC有助于提升学校的研究水平和影响力。
通过校级HPC建设，学校可以为研究者提供强大的计算和模拟能力，吸引优秀的研究人员加入学校，提升学校的研究水平和影响力。
同时，高水平的研究成果也有助于学校提升在学术界的声誉和地位。
总之，校级HPC建设是提高学校科研能力和竞争力的重要手段之一，能够为各类学科的研究者提供强大的计算和模拟能力，同时也有助于学生的科学计算培养和学科交叉研究的推进。
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。
典型 hpc 的基本原理 -回复
典型hpc 的基本原理-回复HPC，即高性能计算（High Performance Computing），是一种针对大规模计算问题的计算模型和技术，旨在提供快速而高效的计算能力。
HPC的基本原理涵盖了硬件架构、并行计算、内存管理和任务调度等方面。
本文将一步一步回答关于HPC基本原理的问题，以帮助读者更好地理解这一领域的核心概念。
问题1：什么是HPC？高性能计算（HPC）是指利用超级计算机、集群系统和并行处理等技术，解决科学、工程和商业等领域中的大规模、复杂的计算问题的一种计算模型和技术。
HPC的目标是通过并行计算和优化算法来提高计算速度和效率，从而加快科学研究、产品开发和业务决策等过程。
问题2：HPC的硬件架构有哪些特点？HPC的硬件架构包括超级计算机、计算集群和GPU加速器等部分，具有以下特点：1. 并行性：HPC系统采用并行计算的方式，将计算任务分为多个子任务同时进行。
这种并行计算方式可以大大加速计算过程，并提高整个系统的处理能力。
2. 大规模性：HPC系统通常由数千甚至数百万个处理器核心组成，提供大量的计算能力。
大规模性使得HPC能够处理大规模的数据和计算问题，并能够同时运行多个计算任务。
3. 高带宽：HPC系统的硬件配置通常具有高速的内存和存储系统，以满足大规模数据访问的需求。
高带宽的存储和内存系统可以快速传输数据，并提供高速的访问速度，从而保证了系统的高性能。
问题3：HPC如何实现并行计算？HPC系统通过并行计算来实现高效的计算能力。
并行计算是将一个大规模的计算任务划分为多个小任务，然后同时在多个处理器核心上进行计算，最后将计算结果进行合并。
并行计算可以分为两种主要的方式：共享内存并行和分布式内存并行。
1. 共享内存并行：共享内存并行是指多个处理器核心共享同一存储器的并行计算方式。
在共享内存并行中，所有的处理器核心都可以访问同一份内存数据，通过并发地读写内存数据来实现计算任务的同时执行。
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
典型 hpc 的基本原理
典型 hpc 的基本原理
HPC（High Performance Computing），也称大规模计算，是指使用大量集成的计算机系统和高性能网络，来处理海量或高复杂度数据集，以快速解决问题的一种计算技术。
HPC的基本原理包括以下几个方面：
1. 并行计算：HPC建立在并行计算的基础上，通过将一个任务分解成多个子任务，并在多个处理器核心上同时执行这些子任务，以加快计算速度。
并行计算的核心思想是同时处理多个任务，以减少总体计算时间。
2. 分布式计算：HPC通常采用分布式计算技术，即将一个大型任务分解成多个小任务，并在不同的计算机节点上同时执行这些小任务。
分布式计算可以有效地利用多台计算机的资源，实现大规模计算。
3. 网格计算：网格计算是一种基于互联网的分布式计算方式，它将地理上分布的各种计算资源（包括高性能计算机、数据存储设备、软件和信息等）集成为一个虚拟的超级计算机，通过高性能网络进行连接，实现资源共享和协同工作。
4. 集群计算：集群计算是一种基于高性能计算机集群的并行计算技术。
它将多台高性能计算机连接在一起，通过并行执行和协同工作，实现大规模科学计算和工程模拟。
5. 云计算：云计算是一种基于互联网的计算方式，它通过虚拟化技术将各种硬件资源（如服务器、存储设备和数据库等）集成为一个虚拟的云，并通过
网络对外提供服务。
云计算可以提供弹性的、可伸缩的、按需付费的计算服务，使得用户可以随时随地访问数据和应用程序。
总的来说，HPC通过并行计算、分布式计算、网格计算、集群计算和云计算等技术，实现了大规模科学计算和工程模拟的高效运行。
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机房内部
配电系统
办公区
高性能计算平台的管理
网信中心成立高性能计算管理部，专职负责高性能计算平 台日常运行和管理。 面向全校聘请专家建立高性能计算管理咨询委员会，负责 高性能平台管理调度策略制定、软件许可分配策略等工作。 建立合理可行的平台使用效益考核制度，提高高性能计算 平台的运行效益，形成良性循环。
本年度国内教育科研HPC建设情况
用户 天津超算中心 行业 超算 规模 （计算能力） 2507万亿次 CPU Xeon5670 2.93GHz Xeon5670 2.93GHz Xeon5670 2.93GHz Xeon5650 2.66GHz Xeon5650 2.66GHz Xeon5650 2.66GHz Xeon5550 2.66GHz Xeon5430 2.66GHz Xeon5550 2.66GHz Xeon5560 2.8GHz 存储 计算网络 管理网络 以太网 招标时间 2009年1期 2010年2期 2PB 自研网络（80Gbps）
清华大学
复旦大学 吉林大学 山东大学 中科院生物物 理所 南京大学 山西师范大学
高教
高教 高教 高教 科研 高教 高教 科研 科研
100万亿次
64万亿次 40万亿次 10.6万亿次 13万亿次 34万亿次 10.9万亿次 28.8万亿次 10万亿次
1PB
100TB 100TB 50TB 50TB 150TB 50TB 750TB 24TB
大型高性能计算机群系统 建设和运行的主要问题
基础环境
电力质量、连续性 制冷能力、效率 线缆的可维护性
运行管理
保证系统维护不中断计算 保证作业的严格、统一调度管理 建立有效的作业效益考核机制，避免无效作业
系统建设
计算能力、网络能力、存储能力平衡，避免出现瓶颈 具备高可用性设计，保证系统多年连续稳定运行
存储系统
MPFSi并行文件系统，容量10TB 通网信中心其他服务共用EMC CX4-960硬盘阵列 实测聚合吞吐大于600MB/s
计算网络
144端口千兆线速、4端口万兆线速
Linkpack实测峰值3.317Tflops，效率71.6%
64节点计算平台
64节点高性能平台试运行情况
统一管理和调度：能够根据作业类型、用户类型，依据预定 的资源分配策略，进行合理、高效、有序的软硬件资源调度。 丰富的调度策略：能够提供丰富的调度策略，保证系统资源 的最优使用，保证重要作业能够及时获得足够资源。 安全控制机制：能够避免用户对内部节点的非法入侵，保证 用户对资源的正确使用。 完善的报表机制：能够对系统、用户、软件许可的使用情况 做出丰富的报表，满足对系统容量、软件许可的规划需求。
高性能平台设计原则
采用主流产品和技术 系统结构简洁、高效，便于维护 系统设计和部件选择能够满足长期连续可靠运行的需求 计算、存储、网络平衡设计，满足系统的长期高负载运行 要求 调度软件能够进行复杂的策略调度和软件许可管理 系统能同时满足大量小型作业运行需求和千核以上大作业 运行的需求
2010年
2010年 2010年 2010年 201 中科院合肥超 算中心
2010年国内Top20新增机器分析
配置大容量内存
部分计算需要单核4G以上内存
科学计算类网络为Infiniband QDR或更高 大容量、高性能存储
大连理工大学 高性能计算平台 筹建工作进展汇报
网络与信息化中心 2010／12／7
议程
高性能计算平台的定位
高性能平台的接入方式
64节点平台试运行的情况 国内高校建设情况 调研和高性能平台设计 高性能计算平台的工程问题 机房准备情况 高性能平台的管理工作
高性能计算平台的定位
水冷机柜
单机柜功率约为22KW-25KW，机房整体风冷通常要求单机 柜功率最大不超过15KW。 风冷效率要低于水冷，长期运行水冷机柜有更好的经济效 益。
约3年左右节约的电费可以收回因水冷机柜增加的成本。
水冷系统
高性能平台建设的工程问题
根据国内几个大型高性能计算平台建设的实际经验，建设 时的具体工程问题会严重影响到整个系统的可维护性、可 靠性和性能。如：
64节点平台的架构
刀片计算节点 千兆计算网络
多万兆同校内 其他节点互联
EMC NS-G2
EMC CX4-960
10 x 1Gbps 存储链路
2 x 4Gbps FC 存储链路 EMC NS-G2
EMC CX4-960
MPFSi存储网络
64节点平台主要配置
刀片式计算节点64套
Intel E5520 x2 24G 内存 双千兆接口
大容量上走线强弱电桥架系统，机柜可以灵活布置
预留水冷机柜管路、机组、供电位置；预留第二组机房环境空调 位置。
多层防火、隔热参观玻璃幕和大屏幕投影。在不降低机房运行标 准情况下，保证便于参观、展示。
机房具备完善的消防、安全设施（自动气体消防、指纹门禁、长 时间硬盘录像等）。
参观玻璃幕
2010年5月投入试运行以来，严格按照已经制定的规则进行系统、用户及作业管理。 系统已经连续稳定运行190天，最长单个作业运行120天。 系统已经累计提供计算机时100348 CPU小时
64节点高性能平台运行情况
2010年11月国内Top100排名情况
序号 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 16 17 18 安装地点 安装年份 2010 2010 2010 2008 2008 2010 2010 2010 2010 2009 2009 2009 2010 2010 2010 2010 2009 2010 2010 2009 CPU核数 202752 120640 33120 30720 12160 5720 4160 8960 7848 7168 7168 7168 3660 6400 6400 6120 8296 3800 4500 3200 国家超级计算天津中心 曙光公司 中国科学院过程工程研究所 上海超级计算中心 中国科学院超级计算中心 成都超级计算中心（二期） 中国科学院计算技术研究所 工程公司 中国电信 网络公司 网络公司 网络公司 北京市计算中心（二期） 服务提供商 服务提供商 网络公司 电信公司 吉林大学 中国石油东方地球物理勘探 19 有限公司 20 南京大学 Linpack值 峰值 效率 (Gflops) (Gflops) 2507000 4701000 0.533 1271000 2984300 0.426 207300 1138440 0.182 180600 233472 0.774 106500 145293 0.733 76350 141390 0.54 55528 102829 0.54 51200 90680 0.565 41880 79420 0.527 41270 72540 0.569 41270 72540 0.569 41270 72540 0.569 38527 79112 0.487 36940 64770 0.57 36940 64770 0.57 35330 61930 0.57 34937 65750 0.531 34080 40094 0.85 32079 31310 47880 34048 0.67 0.92
根据其他高校运行经验，一般存储的容量和性能往往是系统 的瓶颈。
高密度服务器机柜采用水冷制冷
同主要厂家进行详尽技术交流
同Dell、曙光、联想、浪潮每家经过5次以上的现场技术 交流，IBM、HP每家经过3次以上的现场技术交流。 同核心设备/配件生产厂家、作业调度管理软件厂家等进 行多次技术交流与研讨。 前期的技术交流主要是了解各个厂商对于高性能建设和运 行的经验，完成我校高性能机房的基础设计，保证能够满 足主流设备的要求。 后期的技术交流主要是细化我校高性能平台设计，保证方 案合理可行，能够满足可靠、高效运行。
QDR Infiniband
QDR Infiniband QDR Infiniband QDR Infiniband QDR Infiniband DDR Infiniband DDR Infiniband DDR Infiniband DDR Infiniband
以太网
以太网 以太网 以太网 以太网 以太网 以太网 以太网 以太网
总体架构
GPU计算节点 8Gb FC网络 IB QDR计算网络 千兆管理以太网
瘦计算节点 存储系统 胖计算节点 登录和编译节点
管理终端
瘦计算节点
技术细节（略）
胖计算节点
技术细节（略）
GPU计算节点
技术细节（略）
管理和登录节点
技术细节（略）
存储系统
100TB高性能存储 100TB大容量存储 具备高可用机制
I/O节点
I/O节点通过IB QDR网络提供并行文件系统 具备较高的并发聚合带宽 任一IO节点宕机应不影响存储系统正常使用
计算、管理网络和其他辅助设备
配置大容量IB QDR交换机 采用满足需求的商业作业调度系统 水冷机柜及其他配套设施
作业调度需求
要求高性能计算平台能将所有软硬件资源有机地组合在一 起，能够根据不同任务的不同特点进行软硬件资源的合理、 高效调度，实现实时作业、长时间运行的作业、测试作业 等各种作业能够有序、高效运行，统一调度、统一管理， 建立一体化高性能平台，满足科研的需要。
自主完成系统平台调优和软件集成测试，包括常见的开源和商业软件。
编写完成《大连理工大学高性能计算平台用户使用手册》，完成上机指导、源码编译 指导、常见开源、商业软件算例并行方式等内容。
制作了《大连理工大学高性能计算平台用户申请表》 邀请校内相关学科进行测试，已经运行