LSF高性能分布运算解决方案
大数据分析平台的性能优化方法
大数据分析平台的性能优化方法大数据分析平台是大规模处理和分析大数据集合的关键工具，随着数据量不断增长，性能优化变得越来越重要。
本文将介绍一些大数据分析平台的性能优化方法，以提高平台的速度和效率。
1. 数据合理分区大数据分析平台通常存储着海量的数据，数据的分区方式将直接影响性能。
合理的分区可以降低数据访问的成本，并使分布在多个节点上的数据能够更快速地被访问到。
可以通过按照时间、地理位置、关键字等将数据进行分区，使得查询和分析操作能够更加准确和迅速。
2. 优化数据存储格式在大数据分析平台中，数据存储格式对性能有很大的影响。
一种常用的优化方法是采用列式存储格式，例如Parquet和ORC，这种格式将数据按照列存储，提高了数据访问的效率。
此外，还可以使用压缩算法对数据进行压缩，减少存储空间和IO操作的开销。
3. 并行计算并行计算是提高大数据分析平台性能的重要方法之一。
通过将任务分解成多个子任务，并行地进行计算和处理，可以充分利用集群中的多个计算资源，加快数据处理速度。
采用适当的分区策略和任务调度算法，可以实现高效的并行计算。
4. 内存管理优化内存管理是提高大数据分析平台性能的关键步骤。
大数据平台通常需要处理大量的计算和存储操作，而内存是最快的存储介质之一。
因此，合理地管理内存，提高内存的利用率和效率，对于整个系统的性能至关重要。
可以通过采用内存分配算法、缓存机制和内存回收策略等方式来优化内存管理。
5. 数据预处理在进行大数据分析之前，往往需要对原始数据进行清洗和预处理。
数据预处理的目的是去除噪声、处理缺失值和异常值，并将数据转换为适合分析的格式。
通过进行数据预处理，可以减少分析过程中的错误和干扰，提高分析结果的准确性和可靠性。
6. 查询优化在大数据分析平台中，查询是最为常见的操作之一。
因此，优化查询操作对于提高平台性能至关重要。
可以通过创建索引、优化查询语句、使用查询缓存和预编译查询等方式来提高查询的速度和效率。
【高性能计算中心】高性能计算中心建设方案总体设计
【高性能计算中心】高性能计算中心建设方案总体设计高性能计算中心建设方案总体设计1目录21.1建设目标根据用户的实际应用需求，拟扶植高机能计算系统一套，该系统包罗以下指标：计算系统主要由刀片集群组成，辅以大批的SMP胖节点和前后处理节点，其中刀片集群峰值达到16.12TFLOPS，胖节点峰值达到1.17TFLOPS。
建设存储系统一套，需要使用稳定可靠并行存储系统，总容量达到288TB，访问带宽达到3.0GBps。
扶植文件服务器存储系统一套，需要使用稳定可靠的磁盘阵列服务器，总容量达到21TB。
前后处理节点4台，每台配置高端显卡。
收集系统应根据应用需求，配置最先进的FDR 56 Gbps Infiniband收集，为了包管可管理性和可靠性，应配置单一大端口Infiniband交换机。
管理收集考虑机能和布线的最佳挑选，使用万兆上联方案。
根据用户应用需求，配置功能强大作业调度系统，并配置可实现与现有应用集成的webportal，可实现基于图形化的互动作业，提高用户使用体验。
1.2方案选型说明1.2.1高性能计算系统选型本次投标的高性能计算系统为曙光的整体解决方案，XXX（以下简称“XXX”）是一家在天津注册，在XXX 和XXX大力推动下，以国家“863”计划重大科研成果为基础组建的高新技术企业。
XXX做为国内抢先的高机能计算解决方案供应商，具有丰富的高机能项目经验和齐全的高机能计算解决方案，承担了多个国家重大超等计算机的扶植事情，其扶植的“曙光4000A”，“曙光5000A”和“曙光星云”等多个系统的扶植，多次入选全球Top500计算排行榜的前列。
曙光在国内高性能计算市场占有很大的市场份额，从2009年至今，连续4年夺得中国TOP100排行榜的第一名，超过了国内国际所有竞争对手。
曙光作为一个自主创新的国产的高机能计算解决方案供应商，也更符合本项目的自助可控、保密的要求。
31.2.2存储系统选型本次投标的并行存储系统为曙光Parastor200存储系统，存储系统作为高性能计算系统的存储介质，数据的可靠性和稳定性是第一位的。
集群系统主要分为两种
日本的F5公司开发出了高可用性集群BIG-IP，它是使用于本地网络站点或数据中心的高可用的、智能化的负载平衡产品，它提供了对网络流量的自动和智能的管理。与前几种集群系统不同的是，BIG-IP向用户提供的是一个即插即用设备，而其它的提供的都是软件方法。
IBM、Microsoft和Intel于2000年7月联合发布了一种高可用性服务器集群软件及硬件包，这种服务器集群的配置包括32台IBM Netfinity 8500R及Intel Pentium Ⅲ Xeon处理器，运行IBM的DB2 Universal Database和Microsoft Windows 2000 Advanced Server操作系统，每分钟可以执行440879次交易。这套系统面向数据密集的应用，特别是B2B、电子商务和企业资源规划领域。
在科学计算领域中，人们开始把注意力投向通过普通PC机或工作站的集群来代替昂贵的超级计算机。比较成功的例子是高性能集群系统Beowulf，它最初是由NASA的Goddard Flight Center进行开发的，主要目的是支持大规模的科学计算问题，如地球和太空科学面临的一些计算问题。
国内也有不少公司进行了集群系统的研究和开发工作。
-控制结点
又可称之为前端机，用于系统管理员控制和管理整个集群的，主要性能体现在整体综合性能上。
存储系统：
存储系统为整个集群系统提供网络文件系统的服务，其性能必须满足可靠性高、容量大、I/O带宽高、延迟低等要求。
存储系统分I/O结点和磁盘阵列两部分，I/O结点的配置、个数以及磁盘阵列的类型、容量都可以根据用户的应用类型和需求进行灵活的配置。
系统管理网络：
专门服务于集群管理通信的管理网络，它连接集群系统中所有的结点，采用可靠性高、背板交换能力强的企业级主干以太网。同时监控集群系统运行环境和软硬件核心部件工作状态等信息的监控网络，采用Intel的网络监控软件以及专用的集群管理软件与其配合对整个集群进行管理。
Platform产品说明
Platform产品简介Platform公司的网格计算软件解决方案由以下几个软件产品与服务组成：●Platform LSF HPC针对高性能计算领域推出的集群管理系统，支持异构的、分布式Uinx/Linux，Windows计算环境，提供可靠的集群管理、负载共享、复杂的作业管理及调度功能和大规模并行计算的能力，可以有效提高大型计算任务的资源利用率，并同时提高相应许可证的有效利用率。
●Platform LSF ClientLSF HPC的一种客户端工具，用来与LSF HPC集群通讯，使客户端能面向集群提交和运行作业，用户可以不登陆而向LSF HPC集群提交和管理作业、管理集群等。
●Platform LSF AnalyticsIT资源综合统计分析系统，提供三维的数据挖掘和分析工具，它与LSF紧密集成，提供对企业IT系统全面的负载和运行状况分析报表。
利用这些分析报表，企业可以有针对性地调整系统的性能，优化系统的使用，优化项目或人员的管理；从而减少运营和IT基础建设的成本，并为下一步的投资提供决策依据，以实现投资回报最大化。
●Web Portal提供了一个可定制的、简单易用的计算网格Web Portal，通过与LSF及应用软件的集成，最终用户可通过Web方式统一使用计算网格，大大简化了应用人员使用计算网格的复杂性，提高了计算网格的安全性、可管理性。
●Platform Professional Services（Platform专业服务）Platform专业服务的内容包括：✧整个方案的实施，包括系统分析、安装、调试和性能调优。
✧产品和系统的技术培训（包括系统管理员培训和用户使用培训）。
✧开发基于LSF Analytics的硬件资源和许可证计费系统。
根据Analytics数据库中的作业运行和许可证使用的原始信息，结合作业的运行成本和许可证的使用成本，生成对用户、项目和部门的计费报表。
有利于更直观的成本核算和项目管理。
生物信息学高性能计算系统使用介绍
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What is Cluster(集群)?
多台计算机通过高速网络连成一个并行计算系统
System1 CPUs
System2 CPUs
System3 CPUs
Memory Bus
... Chipset Memory
I/O Bus
Memory Bus
Memory Bus
... Chipset Memory
各计算节点的公共目录 /disk1 和 /disk2，容量均为8T
2021/4/10
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平台的任务管理系统 SGE
任务管理系统：自动分配计算资源来运行用户的计算任务
Sun Grid Engine (SGE) LSF OpenPBS
本平台安装的是SGE 用户在进行生物信息学计算之前，需要编写SGE计算脚本 文件，通过提交脚本文件来使用计算资源。
万兆网络交换机
数据库系统 高性能服务器
高性能计算系统
刀片式服务器集 群（Cluster）
存储系统 磁盘存储阵列
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生物信息学平台硬件与软件系统
Our Platform
Hardware
浪潮天梭高性 能服务器集群 （cluster）
Software
Linux系统: • Rocks cluster • CentOS • RedHat AS 4
5
专家、教授、研究人员
专家教授
胡福泉 易东 饶贤才 谭银玲 许雪青
主要负责人、教学与研究人员
邹凌云 倪青山 朱军民 伍亚舟
6
生物信息中心情况简介 生物信息学平台的构建 数据库检索系统的使用 高性能计算系统的使用 生物信息学分析实例 Q&A
BIC TMMU 2021/4/10
Isight技术文件
技术响应与说明文件系统集成优化软件Isight技术说明书目录一ISIGHT介绍 (3)二系统目标 (3)三ISIGHT系统架构 (4)四ISIGHT功能 (4)五与招标文件相关技术要求的实质性响应 (5)1.功能要求 (5)1.1设计仿真流程集成 (5)1.2模型的可移植性 (6)1.3集成自编程序能力 (6)1.4知识的可重用性 (6)1.5 优化算法库（Optimization） (7)1.6 组合优化策略 (7)1.7工程数据挖掘（EDM） (9)1.8实验设计（Design of Experiment） (9)1.9近似模型设计 (11)1.10 强大的后处理能力 (11)1.11分布计算的能力 (13)2技术指标要求 (14)2.1 Isight可扩展性 (14)2.2通用接口及无缝集成接口 (14)2.3流程的搭建模式 (14)2.4优化算法嵌套功能 (15)2.5支持新型算法的构建 (15)2.6参数类型及算法并行 (15)2.7实验方案灵活更新 (16)2.8近似模型自动更新 (16)2.9二次开发能力 (17)2.10 Database Lookup功能 (17)2.11跨平台的能力 (17)2.12市场地位 (18)2.13软件可靠性及易用性 (18)六模块配置推荐 (18)一Isight介绍产品设计的数字化是企业信息化的重要内容。
当今的企业面对着激烈的竞争、苛求的客户、细分的市场、越来越复杂的产品、越来越短的产品生命周期、严格的法规和环境保护要求以及系统集成等等问题；同时，产品的复杂性也不断增长，涉及的学科领域也越来越宽，往往是结构、流体、电磁、动力等等学科交织在一起。
传统的产品设计方法已经很难满足企业当前生存和发展的需要，历史经验表明：性能是通过经验的不断积累而获得的。
各企业都希望其高技术、大容量的产品能够在继续保持或提高性能的同时，把成本降下来，如果引入基于计算机的多学科设计优化（MDO，Multidisciplinary Design Optimization）技术，无疑将进一步改善系统整体性能和产品质量。
hdfs数据平衡策略
hdfs数据平衡策略HDFS数据平衡策略HDFS（Hadoop Distributed File System）是Apache Hadoop生态系统中的一部分，它是用于存储和处理大规模数据的分布式文件系统。
在HDFS中，数据被分散存储在多个节点上，以实现高可靠性和高性能。
然而，在实际使用中，由于数据的不均衡分布，可能会导致一些节点存储的数据负载过重，而其他节点却相对空闲。
为了解决这个问题，需要采取一些数据平衡策略来重新分配数据，以使每个节点的负载保持均衡。
HDFS数据平衡的目标是使集群中每个节点上存储的数据量尽可能接近，以充分利用集群资源并提高整体性能。
下面将介绍几种常见的HDFS数据平衡策略。
1. 基于空间的数据平衡策略：基于空间的数据平衡策略是根据节点的存储空间利用率来判断数据是否需要重新分配。
当某个节点的存储空间利用率超过一定阈值时，就会触发数据平衡操作。
这种策略的优点是简单易行，能够快速发现并解决数据不均衡的问题。
然而，它没有考虑节点之间的网络带宽和负载情况，可能会导致数据在节点之间频繁迁移，影响整体性能。
2. 基于流量的数据平衡策略：基于流量的数据平衡策略是根据节点之间的网络流量状况来判断数据是否需要重新分配。
当某个节点的流入流量或流出流量超过一定阈值时，就会触发数据平衡操作。
这种策略能够避免频繁的数据迁移，减少对网络带宽的消耗，但需要实时监控节点之间的流量情况，对集群的监控和调度能力要求较高。
3. 基于负载的数据平衡策略：基于负载的数据平衡策略是根据节点的负载情况来判断数据是否需要重新分配。
节点的负载可以包括CPU利用率、内存利用率、磁盘IO等指标。
当某个节点的负载超过一定阈值时，就会触发数据平衡操作。
这种策略能够更加细粒度地监控节点的负载情况，避免过分依赖网络流量的判断，但需要采集和分析节点的负载信息，并进行合理的判断和调度。
除了以上几种常见的数据平衡策略外，还可以根据实际需求和场景设计和实现新的策略。
LSF作业调度系统和超
队列限制参数bqueues -l
• 默认队列：This is the default queue，提交作业时若不 指定-q queuename选项，则作业会自动被分配到此队 列。
• 运行时间限制：RUNLIMIT，从开始运行到结束运行的 最大时间段。自然时间，与作业核数无关。
• 作业核数限制：TASKLIMIT，单个作业的核数限制， 第一参数为最小值，第二参数为默认值，第三参数为 最大值。提交作业时-n选项。
$ qsub < g16-sub.pbs
作业常见状态bjobs
• 作业状态：
• PEND 作业在排队中 • RUN 作业在运行中，bjobs –l JOBID查看详细信息 • UNKNOW作业处于未知状态，一般为节点故障，请联系管
$ bsub –q smallib –n 24 –o %J.log –e %J.err ./g16-sub.sh
其他提交方式方法
• 一次提交顺序算多个作业 $ cat g16-sub.sh g16 g16 g16 $ bsub –q smallib –n 24 –o %J.log –e
• 利用bjobs命令可查看已提交的作业。若提交不成功，请根 据系统提示执行后续操作。
作业调度系统的使用步骤
• 3.调整队列中的作业参数：
• 尚在队列中排队的作业可以调整提交参数，已经开始运行 的作业无法再调整提交参数，使用命令为bmod。比如，更 改作业所在队列、计算所需进程数、输出结果文件名、调 整用户自己排队中作业的前后顺序等。
• MAX：本队列最大可用作业数（CPU核数） • JL/U：单个用户同时可以使用的CPU核数限制 • JL/P、JL/H：- 为没有做限制 • NJOBS：队列中已有的作业总数 • PEND：队列中排队的作业总数 • RUN：队列中运行中的作业总数 • SUSP：队列中被挂起的作业总数
openmpi+lsf集群搭建教程
Openmpi+lsf 分布式计算集群搭建教程有问题请联系：xiejq@1.配置防火墙正确配置防火墙的过滤规则，否则会阻挡NFS文件系统的正常使用和mpirun任务的远程投递。
在这里，考虑到局域网内只有登陆节点可能对外网开放，所以关闭了登陆节点外的所有其他节点的防火墙。
相关命令如下：service iptables start|stop|status|restart 或/etc/init.d/iptables start|stop|status|restart 这两种方法，即时生效但重启后复原chkconfig iptables on | off 重启后永久生效2.配置集群局域网ip和各主机名的映射修改文件etc/hosts，最好保持用户名和主机名一致。
相关命令如下：hostname显示主机名，hostname [name]修改主机名为name，即时生效但重启后还原。
3.配置NFS共享文件系统配置共享文件系统后，尽量把所有软件以及用户家目录都放在里面，会给以后的工作带来极大的方便。
首先需要安装portmap和nfs两个套间。
可以使用rpm –qa | grep nfs(portmap)检查是否安装（用这个命令发现我的主机里好像没有没有安装portmap，但也能用nfs，以后再研究为什么）。
在nfs server上启动nfs和portmap服务，配置/etc/exports文件，然后运行exportfs命令。
然后在client上也要上启动nfs和portmap服务，然后mount共享目录。
提示：可以通过配置/etc/fstab文件来自动挂载共享目录。
相关命令如下：/etc/rc.d/init.d/portmap start|stop|status|restart/etc/rc.d/init.d/nfs start|stop|status|restartexportfs –ar 每次修改/etc/exports文件后都要运行一下这个命令。
分布式fft算法 -回复
分布式fft算法-回复什么是分布式FFT算法？分布式FFT（Fast Fourier Transform）算法是一种用于高性能计算环境中的FFT算法。
FFT是一种高效的信号处理和频谱分析算法，可以将一个信号从时域变换到频域。
传统的FFT算法在单机上进行，但是随着计算机集群和大规模并行计算的发展，人们开始尝试将FFT算法拓展到分布式环境中进行并行计算。
分布式FFT算法利用并行计算的优势，在计算节点之间分配计算任务，以加快计算速度。
它采用分而治之的策略，将输入数据分割为多个小问题，每个小问题分配给一个计算节点进行计算。
然后将计算结果进行合并，得到最终的FFT结果。
首先，分布式FFT算法需要确定数据的分割方式。
可以将输入数据按照序列划分为多个子序列，每个子序列分配给不同的计算节点。
分割后的子序列长度应该满足FFT算法的要求，通常为2的幂次。
接下来，每个计算节点需要进行本地的FFT计算。
计算节点使用传统的FFT算法对自己分配到的子序列进行计算，得到局部的FFT结果。
然后，计算节点之间需要进行通信和数据交换。
每个计算节点将自己得到的局部FFT结果发送给其他计算节点，以便进行数据合并。
这个通信过程可以通过消息传递接口或者共享内存来实现，取决于具体的分布式计算环境。
最后，各个计算节点将收到的局部FFT结果进行合并，得到最终的FFT 结果。
合并的方式可以是简单的加法操作或者其他更复杂的操作，根据具体的算法和需求进行选择。
分布式FFT算法的性能主要取决于数据分割方式和通信开销。
合理的数据分割可以减少计算节点之间的通信量，提高算法的整体效率。
同时，高效的通信机制和算法设计可以减少通信开销，提升算法的并行能力。
分布式FFT算法在很多领域都有重要的应用，特别是在大规模数据处理和高性能计算领域。
例如，在天文学中，分布式FFT算法可以用于处理大规模的天文观测数据，提取天体的频谱信息。
在计算流体力学中，分布式FFT算法可以用于分析流体的振动模式和频率分布。
利用LSF API实现GPU集群的并行机时统计
利用LSF API实现GPU集群的并行机时统计作者：盛乐标游伟倩张予倩周庆林来源：《计算机时代》2020年第11期摘要：近年来GPU的使用越来越广泛，更多的高性能计算集群采用CPU和GPU的异构架构。
准确的GPU计算机时统计，是大型计算机集群执行计费政策的基础，但作业调度软件LSF并未提供简便直观的GPU计算机时统计功能。
文章提出利用LSF API结合C语言、MPI 和Shell脚本语言等进行编程来解决，实现多样化、可定制的GPU计算机时统计和报表制作，为高性能计算中心和超级计算中心的管理带来便利。
关键词：高性能计算; 集群管理; GPU集群; 机时统计中图分类号：G482 文献标识码：A 文章编号：1006-8228（2020）11-63-03Abstract： In recent years， GPUs have become more and more widely used， and more high-performance computing clusters have adopted heterogeneous architectures of CPU and GPU. Accurate GPU computation time accounting are the basis for large computer clusters to implement billing policies， but the job scheduling software LSF does not provide simple and intuitive methods for GPU computation time accounting. By using LSF API， programming with C language combined with MPI and Shell scripting language etc. is a good resolution， which can realize diverse and customizable GPU computation time statistics and make corresponding reports， so as to bring convenience to the management of high-performance computing centers and supercomputing centers.Key words： high performance computing; cluster management; GPU cluster; computation time accounting0 引言高性能计算在科学研究、国防建设以及科技发展中发挥着重要作用，人们对此已经取得广泛共识[1]。
lsf job memory reserve
文章标题：深度探讨LSF作业内存保留机制在计算机科学领域中，LSF（Load Sharing Facility）是一种常用的作业调度软件，用于管理计算机集群中的作业执行。
在LSF中，作业内存保留机制（Job Memory Reserve）是一个重要概念，它对作业的内存需求和资源利用起着关键作用。
本文将深入探讨LSF作业内存保留机制，并就其原理、使用方法及相关优化进行详细介绍。
一、LSF作业内存保留机制的原理LSF作业内存保留机制是指在作业提交时，通过设置内存保留参数，保证在资源充裕的情况下，能够为作业预留一定的内存。
这一机制的原理在于，作业执行过程中可能会发生内存泄漏或者内存不足的情况，为作业预留一定的内存可以有效减少内存不足导致的作业失败情况，提高作业的执行成功率和资源利用率。
二、LSF作业内存保留机制的使用方法在LSF中，通过设置作业内存保留的参数，可以灵活地为作业指定需要保留的内存大小。
可以使用"bsub -R 'rusage[mem=xxx]' "命令来指定作业所需的内存大小，并使用"bjobs -l"命令查看作业的内存使用情况。
在提交作业时，合理设置内存保留参数可以有效提高作业的执行效率和成功率。
三、LSF作业内存保留机制的优化针对LSF作业内存保留机制，可以通过优化作业的内存使用情况来提高资源利用率。
可以通过对作业的内存需求进行评估和优化，合理设置内存保留参数，避免出现因内存不足导致的作业失败情况。
另外，还可以通过对作业内存使用情况的监控和分析，及时发现和解决内存泄漏等问题，提高作业执行的稳定性和可靠性。
四、个人观点和理解LSF作业内存保留机制作为作业调度和资源管理中的重要概念，对于确保作业的执行成功和资源的合理利用起着关键作用。
在实际使用中，我们需要深入理解其原理和使用方法，并结合实际应用场景进行优化，以提高作业的执行效率和资源利用率。
tlsf原理机制
tlsf原理机制TLSF（Two-Level Segregated Fit）是一种动态内存分配算法，用于管理堆内存。
它的主要原理是采用两级索引与分区的方式来管理内存分配和释放。
TLSF的内存管理是以块（block）为基本单位。
每个块包含一个或多个连续的字节，用于存储分配给应用程序的数据。
TLSF将堆内存分为两个层次的块状态索引表，每个索引表包含多个位域，用于记录块的状态（空闲或已分配）以及块的大小。
TLSF的第一级索引表是一个固定大小的位图数组，用于索引分配的块的大小。
假设堆内存的大小为2^P字节，那么第一级索引表将包含P个位域，每个位域对应一个块大小。
每个位域的值表示当前大小的块是否为空闲。
当需要分配一个大小为S的块时，TLSF首先根据S找到对应的位域，然后在该位域所对应的链表中查找可用的块。
如果找到了可用的空闲块，分配操作将会成功，同时将该块标记为已分配。
第二级索引表是动态的，为每个位域所对应的链表记录当前大小的空闲块。
每个链表以双循环链表的方式连接。
当第一级索引表中的位域被标记为非空时，TLSF会在相应的链表中查找可用的空闲块。
如果找到了符合大小的空闲块，分配操作将会成功，同时将该块标记为已分配。
TLSF的释放操作与分配操作相反。
当进行释放操作时，TLSF会将块标记为空闲，并将其重新插入到对应链表的合适位置，以供后续分配操作使用。
为了提高内存的利用率，TLSF还提供了合并相邻的空闲块的功能，从而减少内存碎片。
总结起来，TLSF的原理机制可以概括为以下几点：1.使用两级索引表对堆内存进行管理，第一级索引表用于记录不同大小的块的状态，第二级索引表用于记录空闲块的链表。
2.通过位域的方式记录块的状态和大小，以提高内存管理的效率。
3.在分配操作中，根据需要的块大小在索引表中查找可用的空闲块，并将其标记为已分配。
4.在释放操作中，将被释放的块标记为空闲，并将其重新插入到对应链表的合适位置。
同时，合并相邻的空闲块以减少内存碎片。
LSF高性能分布运算解决方案
LSF高性能分布运算解决方案一、系统组成速度系统主要由IBM X3850 X5集群计算机、IBM X3650 M3 虚拟化服务器、Dell R5100图形工作站、存储系统组成。
IBM X3850 X5集群计算机：每个节点 4 颗CPU，每个 CPU 8核，主频 2.26GHz，节点内存 128GB。
IBM X3650 M3虚拟化服务器：每个节点 2 个 CPU，每个 CPU4核，主频 2.66GHz，节点内存 48GB。
Dell R5100图形工作站：每个节点包括 1个NVIDIA Quadro 6000 显示卡，主机CPU 主频为3.06 GHz，内存为 8GB，硬盘为 4*146GB。
存储系统：IBM DS5020 可用容量约为 12TB，由集群计算机、虚拟化服务器和图形工作站共享。
IBM X3850 X5计算集群运行用户的程序。
LSF高性能分布运算解决方案系统示意图二、主要软件1.操作系统：IBM X3850 X5集群计算机安装 64 位Windows2008 系统，IBM X3650 M3 安装Vmware ESX4.1系统，图形工作站安装64 位Windows2008 系统。
2.作业调度系统：Platform 公司的LSF。
3.应用软件：如表 1 所示。
名称厂家LightTools ORAZEMAX-EE Focus SoftwarePADS ES Suite Ap SW Mentor GraphicsExpedition PCB Pinnacle Mentor GraphicsDxDesigner ExpPCB Bnd SW Mentor GraphicsI/O Designer Ap SW Mentor GraphicsMulti-FPGA Optimization Op S Mentor GraphicsHyperLynx SI PI Bnd SW Mentor GraphicsQuesta Core VLOG Ap SW Mentor GraphicsPrecision RTL Plus Ap SW Mentor GraphicsSystemVision 150 Ap SW Mentor GraphicsFlowTHERM Parallel Ap SW Mentor GraphicsLabview NICode Composer Studio TIQuartus II AlteraISE XilinxVxworks Wind RiverIntel C++ Studio XE IntelMatLab及相关工具箱MathworksMaple MapleSoftOracle OracleNX Mach 3 Product Design Siemens PLM SoftwareADAMS MSCNASTRAN MSCPATRAN MSCMarc MSCFatigue MSCABAQUS SIMULIAADINA ADINAANSYS Mechanical+Fluent ANSYSFe-safe safetechnologySysnoise LMSMaxwell ANSYSHFSS ANSYS表 1三、运行程序的方法1.用户入口：LSF portal 是所有用户使用网格系统的唯一入口。
Platform ISF LSF详细方案介绍
费率设置
Platform ISF
HPC Application
Reporting App
JBOSS App
外部计费系统
Other Data
Platform ISF详细功能介绍
资源放置策略: 分散, 填满, 基于负载, 基于内存情况, 节能方式, 用户自定义……
ISF Master Node
Management
Application
Hardware
ISF Master Node
MaMS
JMS
End-User
提供多数据中心的统一监控和管理视图 提供多数据中心的高可用性 高扩展性
Platform ISF详细功能介绍
系统自动部署虚拟机，自动部署应用，周期短管理平台统一监控、管理资源，异常事件告警、迁移策略，简洁智能丰富的部署与调度策略，根据应用情况分配资源，减少人工干预根据应用系统特点合理选择虚拟化软件，提高性价比管理平台可扩展，开源与商用的虚拟化软件可共存，并可管理其他资源提供便捷的用户自助服务，资源申请、资源审批、对虚拟机的控制等资源预约为关键业务提供保障，自动的应用部署减少人工操作、缩短周期
资源调度分配引擎
用户自服务
应用适配器: Hadoop, Websphere, JBoss, Tomcat, 任何其它的应用……
资源迁移策略
故障转移策略
开放的Schema和数据
基于SLA的策略
部署工具
运营管理
操作, 监控, 告警, 事件
工作流 & 审批流程
工作流脚本
自动审批
LSF简易使用手册
LSF简易使用手册(2011-02-22 14:28:19)LSF（Load Sharing Facility）是由platform公司开发的分布资源管理工具。
它用来调度、监视、分析联网计算机的负载，可以对Cluster机群的资源统一调度和监控。
一LSF使用方法1、设置环境变量：用户使用LSF前，应设置相应的环境变量：csh用户，登录系统后执行source /export/lsf/conf/cshrc.lsfbash用户，登录系统后执行. /export/lsf/conf/profile.lsf用户也可写入.cshrc或.bashrc，则登录后就能设置相应的环境变量。
2、提交作业LSF使用bsub命令来提交作业。
bsub命令常见用法如下：bsub–n z–q QUENAME–iinputfile–o outputfile COMMAND其中z代表了提交作业需要的cpu数，–q指定作业提交到的队列，创建时间：2006-12-12 15:54:00 1如果不采用–q选项，系统把作业提交到默认作业队列（作业队列详细介绍请看下一节）。
inputfile代表程序需要读入的文件名（例如namelist等），outputfile代表一个文件，作业提交后标准输出的信息将会保存到这个文件中。
COMMAND是用户要运行的程序。
（1）对于串行程序COMMAND可以直接使用用户的程序名例如，对一个运行时间12小时内完成的串行作业mytest，提交方式为：bsub–n 1–q QS_Norm–o mytest.out ./mytest（2）对于并行作业COMMAND为“–a mpich_gmmpirun.lsf程序名”因为并行作业必须用到MyriNET库，所以提交的时候必须使用–a mpich_gmmpirun.lsf例如对于一个12个小时内完成，使用16个cpu的并行作业mytest，提交方式为：bsub–n 16–q QN_Norm–o mytest.out–a mpich_gmmpirun.lsf ./mytest目前，系统规定每个用户最多只能使用16个cpu。
platformlsf
管理方便。LSF已经将2000多台计算节点分 三个逻辑分区进行了合理的管理ɼ管理员可以很容 易地对每个逻辑分区的每个计算节点进行实时查询 和监控ɻ
操作方便。LSF已经集成了40多个应用软件ɼ 上海超算的客户可以很容易的提交他们的作业ɺ数据 的上传和下载ɼ并对作业进行实时监控ɻ
上海超算中心魏玉琪经理认为ɼPlatform LSF是个 很优秀的集群调度软件ɼLSF很好的帮助上海超算解 决了大型ɺ复杂作业的调度ɼ保证了整个集群的负载 平 衡 ɼ让 2 万 多 个 核 都 参 与 运 算 ɼ提 高 了 作 业 运 行 效 率ɼ大大降低了作业运行的成本ɻ现在上海超算中心 的高性能计算集群系统保持着满负荷运行ɼ每天有上 千个作业吞吐量ɼLSF能很好的将用户作业进行调度ɼ 并保证了作业运行的稳定性ɺ安全性ɼ而且查询也非 常方便ɼ能实时地对作业进行监控ɻPlatform帮助上海 超算中心将各种应用软件集成到了LSF中ɼ方便了中 心的用户提交作业ɻ他表示ɼ未来ɼ上海超级计算中心 将进一步提升技术能力和服务水平ɼ协助更多的用户 将先进计算能力转化为科研创新能力ɼ打造国际一流 的超级计算中心ɻ
数百万亿次计算规模考验作业调度系统
上海超算中心目前拥有曙光4000Aʢ2004年世界排 名第十ʣ和l魔方ʢz 曙光5000Aɼ2008年世界排名第十ɺ亚 洲第一ʣ等多台超级计算机ɼ同时配备丰富的科学计算 和工程计算软件ɻ
ls均衡原理 -回复
ls均衡原理-回复LS均衡原理是一种用于解决任务分配和资源管理问题的算法。
它的主要目标是通过合理地分配资源，使系统能够在不同的负载条件下保持稳定和高效的运行。
LS均衡原理主要涉及负载均衡、任务分配、性能优化等方面，下面我将一步一步回答。
什么是负载均衡？负载均衡是指在多个服务器或计算机集群中平衡负载，即将请求合理地分配到各个服务器上，以避免某一台服务器过载而导致系统性能下降或崩溃的问题。
负载均衡可以提供高可用性、可伸缩性和容错性，是构建可靠系统的重要组成部分。
为什么需要负载均衡？随着互联网的发展，网站和应用程序的流量规模不断增加。
单台服务器难以承载大量请求和用户访问，容易导致性能瓶颈和宕机。
通过负载均衡可以实现请求的分流和集群化，提高系统的处理能力和稳定性，从而更好地应对大流量的需求。
负载均衡的实现方式有哪些？负载均衡可以通过不同的实现方式来达到目标。
其中，最常见的有硬件负载均衡和软件负载均衡。
硬件负载均衡器通常作为独立设备，通过智能路由算法将请求分发给各个服务器。
而软件负载均衡则是通过软件应用在服务器上实现的，如使用Nginx作为反向代理服务器进行负载均衡。
LS均衡原理是什么？LS均衡原理是负载均衡中的一种算法，它采用最小短作业优先（Least Shortest Job First）的策略来分配任务。
LS均衡原则认为，任务的完成时间与任务大小呈负相关关系，较短的任务通常意味着较快的响应时间。
因此，在负载均衡过程中，LS均衡原理会优先选择任务量较小的服务器来处理请求，以提高系统的响应速度和整体性能。
LS均衡原理的实现步骤是怎样的？LS均衡原理的实现大致分为以下几个步骤：1. 收集服务器的负载信息：首先，需要获取服务器的负载信息，包括CPU 使用率、内存使用率、网络带宽等数据。
2. 计算任务大小：根据任务的特性和所需资源的情况，计算每个任务的大小和执行时间。
3. 选择最小负载服务器：根据服务器的负载信息和任务大小，选择负载最小的服务器来执行任务。
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LSF高性能分布运算解决方案
一、系统组成
速度系统主要由IBM X3850 X5集群计算机、IBM X3650 M3 虚拟化服务器、Dell R5100图形工作站、存储系统组成。
IBM X3850 X5集群计算机：每个节点 4 颗CPU，每个 CPU 8核，主频 2.26GHz，节点内存 128GB。
IBM X3650 M3虚拟化服务器：每个节点 2 个 CPU，每个 CPU4核，主频 2.66GHz，节点内存 48GB。
Dell R5100图形工作站：每个节点包括 1个NVIDIA Quadro 6000 显示卡，主机CPU 主频为3.06 GHz，内存为 8GB，硬盘为 4*146GB。
存储系统：IBM DS5020 可用容量约为 12TB，由集群计算机、虚拟化服务器和图形工作站共享。
IBM X3850 X5计算集群运行用户的程序。
LSF高性能分布运算解决方案系统示意图
二、主要软件
1.操作系统：IBM X3850 X5集群计算机安装 64 位Windows2008 系统，IBM X3650 M3 安装Vmware ESX4.1系统，图形工作站安装64 位Windows2008 系统。
2.作业调度系统：Platform 公司的LSF。
3.应用软件：如表 1 所示。
名称厂家
LightTools ORA
ZEMAX-EE Focus Software
PADS ES Suite Ap SW Mentor Graphics
Expedition PCB Pinnacle Mentor Graphics
DxDesigner ExpPCB Bnd SW Mentor Graphics
I/O Designer Ap SW Mentor Graphics
Multi-FPGA Optimization Op S Mentor Graphics
HyperLynx SI PI Bnd SW Mentor Graphics
Questa Core VLOG Ap SW Mentor Graphics
Precision RTL Plus Ap SW Mentor Graphics
SystemVision 150 Ap SW Mentor Graphics
FlowTHERM Parallel Ap SW Mentor Graphics
Labview NI
Code Composer Studio TI
Quartus II Altera
ISE Xilinx
Vxworks Wind River
Intel C++ Studio XE Intel
MatLab及相关工具箱Mathworks
Maple MapleSoft
Oracle Oracle
NX Mach 3 Product Design Siemens PLM Software
ADAMS MSC
NASTRAN MSC
PATRAN MSC
Marc MSC
Fatigue MSC
ABAQUS SIMULIA
ADINA ADINA
ANSYS Mechanical+Fluent ANSYS
Fe-safe safetechnology
Sysnoise LMS
Maxwell ANSYS
HFSS ANSYS
表 1
三、运行程序的方法
1.用户入口：LSF portal 是所有用户使用网格系统的唯一入口。
用户通过 Web 方式登录到LSF，启动或提交作业。
2.作业队列：用户的作业提交给 LSF 的作业队列，由作业调度系统对作业队列中的作业进行调度。
3.通用作业队列：LSF 定义了不同的作业队列，对应不同的运行环境、资源数量、优先级。
已定义
四、如何运行已安装的程序
1.登录 LSF portal
通过浏览器访问。
在其中输入用户名和密码。
2.选择作业
在图 3 所示界面上左边“应用软件”栏点击“应用软件”菜单，在右边点击选择一个已安装的软件。
出现如图 4所示的作业提交界面。
3.上传必要的输入参数文件
在图 4 所示的界面上选择输入文件的方式，上传输入参数文件。
4.选择任务队列
在图 4 所示的界面上选择拟运行该程序的作业队列。
用户在开通账户时已知自己被分配的队列，用
户就只能将作业提交到这个队列中，如果选择其他的队列，提交作业时就会报错。
5.选择当作业状态改变时是否通知
在图 4 所示界面上选择“当作业状态改变时通知我”为“开启”。
当作业状态改变时，会在浏览器的
右下角显示提示。
作业状态提示如图 5 所示。
6.提交作业
在图 4 所示的界面上，输入一个作业名称，点击“提交作业”。
7. 暂停、终止和重新调度作业
在作业状态提示界面上，在更多操作下拉菜单中，用户可以选择暂停、终止和重新调度作业。
如图6 所示。
8. 查看作业运行状态
点击左边工具栏的作业列表，可显示作业的运行状态，如图 7 所示。
9.查看运行结果
在图 7 所示界面上，点击“下载”可将结果文件下载到本地。
在图 7 所示界面上，点击“查看”就会在本地新的窗口中将文件的内容显示出来，如图 8 所示。