基于MPICH2的高性能计算集群系统研究
MPICH2配置和使用
MPICH2配置和使用MPICH2是一个开源的高性能并行计算库,用于构建和管理分布式内存系统。
它是Message Passing Interface(MPI)的一个实现,MPI是一种用于在并行计算环境中进行通信和同步的标准。
MPICH2允许开发者在多个计算机之间发送消息和执行并行任务,以实现高效的并行计算。
本文将介绍如何配置和使用MPICH2来构建一个简单的并行计算应用程序。
一、环境准备2.配置计算机网络在使用MPICH2之前,需要配置计算机网络以便计算机之间进行通信。
可以使用本地网络(例如以太网)或者虚拟网络(例如VMware或VirtualBox)来模拟分布式计算环境。
3.配置环境变量将MPICH2的安装目录添加到系统的PATH环境变量中,以便在命令行中直接调用MPI的相关命令。
二、配置主节点1.选择一个计算机作为主节点,并在该计算机上打开命令行窗口。
2.启动MPD守护进程在命令行窗口中输入以下命令来启动MPD守护进程:```mpd &```3.配置主节点在命令行窗口中输入以下命令来配置主节点:```mpiexec -n 1 mpdtrace -l > mpd.hosts```以上命令将创建一个名为mpd.hosts的配置文件,其中包含了主节点的名称。
三、配置从节点1.选择其他计算机作为从节点,并对每个从节点重复以下步骤。
2.在从节点上打开命令行窗口,并输入以下命令来启动MPD守护进程:```mpd &```3.将从节点加入主节点的计算机网络中在主节点的命令行窗口中,输入以下命令来将从节点添加到主节点的计算机网络中:```mpiexec -n 1 -f mpd.hosts hostname```其中,mpd.hosts是主节点上创建的配置文件。
四、编写并行应用程序1.使用MPI的编程接口使用C、C++、Fortran等编程语言,使用MPI的编程接口来编写并行应用程序。
例如,以下是一个使用C语言和MPI编写的简单并行计算应用程序的示例代码:```c#include <stdio.h>#include <mpi.h>int main(int argc, char* argv[])int rank, size;MPI_Init(&argc, &argv);printf("Hello from node %d of %d\n", rank, size);MPI_Finalize(;return 0;```2.编译并行应用程序在主节点的命令行窗口中,使用适当的编译器来编译并行应用程序。
试论xCAT在高性能计算机集群系统中的应用
试论 xCAT在高性能计算机集群系统中的应用摘要:随着我国经计算信息技术以及系统的不断发展和进步,高水平的计算机集群系统在运转过程中,需要面对相对复杂的数据计算任务和内容,所以针对极端及服务设备的集群处理能力提出了更高的需求。
由于xCAT软件本身属于一种分布式计算机集群管理系统和设备,普遍具备较高的信息处理能力,能够及时有效针对服务设备的集群系统进行节点管理和技术操作,进而科学、有效解决系统服务设备集群系统数据计算基础问题。
本文首先详细介绍了xCAT集群系统概论,并且以此作为深入研究的基础条件,进一步总结出xCAT集群系统应用。
关键词:xCAT;计算机集群系统;管理软件;操作系统对于计算机集群处理系统来说,大数据处理能力以及数据计算能力不断提升,不仅能够保证服务器集群系统中,管理软件水平,一定程度上还能够有效提升服务器集群工作效率和质量水平。
一、xCAT集群系统概论xCAT软件在实际操作过程中,是一种分布模式下的计算机集群系统管理软件,能够有效针对计算机集群系统开展全面管理和基础配置。
由于xCAT软件在系统运转过程中属于高性能的计算机集群系统第三方管理软件和技术,软件自身普遍具备计算机系统远程遥控基础功能和技术需求。
加上现阶段xCAT软件在系统安装以及结构配置上具备全自动、灵活化特点,能够在互联网基础条件上,智能化、系统化针对远程管理进行设备安装和监控。
进而有效完成对远程电源进行详细管理,所以该软件是一种高性能、高水平的系统管理软件。
由于xCAT软件普遍具备对硬件管理和控制功能,所以能够对系统服务设备开展远程的电源系统控制,并且利用基础服务设备针对系统开展远程电源控制系统,进而根据集群系统运转现状,针对电压以及环境温度等状态信息进行性能检测和数据分析,并且自动生成硬件结构生产日志。
除此之外xCAT系统还可以针对服务设备的集群控制系统节点服务开展日基础管理和设备配置,比如:DNS、DHCP以及NFS等相关平台服务。
基于MPI的eclipse并行计算在油藏模拟中的应用_刘义坤
6170
科学技术与工程
11 卷
上来讲都是在未来很有竞争力的。 ( 2) 使用 eclipse parallel 建立并行计算,能够实
现多网格油藏模拟计算是可行的。 ( 3) 本文使用较少的计算机实现了多计算机的
刘义坤 罗 鑫 初 阳
( 东北石油大学,大庆 163318)
摘 要 随着进行油藏模拟数据量增加,计算步骤日渐复杂。利用传统计算机来模拟,为了达到理想的模拟速度和效果,其
硬件平台的投资将很高。设计并实现一种通过在 Windows 下配置 mpich2 以建立的 eclipse parallel 并行计算,通过交换器和网
中图法分类号 TE319;
文献标志码 A
随着油田数字化的发展,针对大量数据的处理和 对实际地层的建模与油藏动态模拟的计算要求,建立 一种高性能高扩展的 PC 集群系统是非常必要的。 本文利用 windows 平台下 mpich2 建立多主机并行集 群,并使用 eclipse 中 parallel 模块,提高 eclipse 油藏 模拟的计算效率,满足计算需求提供了方法[1]。
线建立 PC 集群代替原有单个计算机来做油藏模拟。利用 eclipse parallel,模拟并实现并行平台的要求。四台计算机同时计算
程序,一台显示结果,通过使用实际数据对并行油藏模拟的稳定性和并行效率进行测试,测试显示在 PC 集群系统上高效运行
eclipse 进行油藏模拟计算是可行的。
关键词 油藏模拟 并行计算 pc 集群 eclipse 软件
3 袁 舒,黄学超,杨 烜,等. Windows 环境下的 Matlab 并行机群 计算配置及应用. 计算机与现代化,2010; ( 05) : 190—194
高性能计算集群系统的运行与管理
综合论坛新教师教学武汉大学水资源与水电工程科学国家重点实验室(以下简称“实验室”), 于2009 年成立了高性能计算中心,配备了HP 刀片系统,理论计算峰值大于1万亿次浮点运算/秒,大大改善实验室和水利水电学院从事大型数值模拟计算的硬件条件。
为了更好地为更多的用户服务,如何高效利用和有效管理这个系统就至关重要。
1.系统介绍高性能计算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。
高性能计算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。
高性能计算集群在计算过程中,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。
高性能计算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。
1.1 硬件配置高性能计算机集群采用机架式,可动态扩展。
现有节点18个,其中14个计算节点,2个管理节点,2个I/O 节点,1个存储阵列。
此外包括:机柜、供电系统、布线系统、散热系统,主控制台,KVM 等。
图1 系统结构图计算节点:HP BL460c G6 CTO Blade CPU :Intel Xeon E5530四核64位处理器,2.4GHz ×2颗 内存:16G 硬盘:146GB 网络:In fi niBand 网卡 管理节点:HP DL380R06 CTO Chassis 存储节点:HP DL380R06 CTO Chassis 存储阵列:EV A4400—Hard Disk 高速光纤硬盘: 4TB SATA 硬盘: 8TB 1.2 软件配置操作系统:Redhat Enterprise Linux 5作业调度系统:Sun SGE 编译器: Intel C++、Fortran 等,GNU 系列 通用数学库: LAPACK 和ScaLAPACK ,包括BLAS 、PBLAS 、BLACS 等基本线性代数库函数、并行库函数和通信库函数并行环境: In fi niband MPI 并行环境(MPICH1/2)应用软件:目前安装Fluent 、Abaqus 和Ansys 等软件1.3 高性能计算集群的特点根据以上配置的硬件设备和软件环境,实验室建立的高性能计算集群具有以下特点:(1)高可用性。
MPICH2配置和使用
MPICH2配置和使用2.配置MPICH2环境变量在安装完成后,需要配置MPICH2的环境变量,以便系统能够找到MPICH2的安装路径。
在Windows系统中,可以在系统属性的高级选项中设置环境变量;在Linux和Mac OS系统中,可以在.bashrc或.profile文件中添加相应的环境变量。
3.编写并行程序使用MPICH2进行并行计算需要编写并行程序。
MPICH2支持多种编程语言,包括C、C++和Fortran。
根据自己的编程语言选择合适的编程接口,例如MPI(消息传递接口)或OpenMP(多线程编程接口)。
根据并行算法和计算模型,设计并实现相应的并行算法。
4.编译并行程序在编写完并行程序后,需要使用编译器将程序源代码编译成可执行文件。
对于C和C++程序,可以使用gcc或g++编译器;对于Fortran程序,可以使用gfortran编译器。
编译时需要链接MPICH2的库文件,以确保程序能够调用MPICH2提供的并行计算功能。
5.运行并行程序在编译完成后,可以使用命令行或脚本来运行并行程序。
运行时需要指定并行程序的执行方式、计算节点的数量和计算节点的地址。
MPICH2提供了一系列命令和选项,用于控制并行程序的执行和调试。
可以通过命令行参数或配置文件来指定这些选项。
6.监测和调试并行程序在并行程序运行过程中,可以使用MPICH2提供的工具来监测和调试程序的运行状态。
MPICH2提供了一系列命令行工具和图形界面工具,用于查看程序的运行日志、性能指标和调试信息。
可以根据需要选择合适的工具,以便及时发现和解决程序中的问题。
生物信息学高性能计算系统使用介绍
13
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
26
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
12
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
MPICH的安装使用和MPI原理分析
MPICH的安装使用和MPI原理分析MPICH是一种开源的、可移植的并行计算库,它实现了MPI(Message Passing Interface)标准。
MPI是一种用于并行计算的通信协议,可以在分布式计算环境中实现不同计算节点之间的数据交换和通信。
MPICH提供了一套API,使得开发者可以方便地利用MPI进行并行计算。
下面将介绍MPICH的安装使用和MPI原理分析,以帮助读者更好地理解和使用MPICH。
一、MPICH的安装使用1. 安装准备:在安装MPICH之前,需要确保系统中已经安装了必要的编译器和依赖库。
通常情况下,需要安装C/C++编译器、Fortran编译器和相关的开发库。
4.配置编译选项:进入解压后的MPICH目录,执行以下命令配置编译选项:./configure --prefix=<install_path>其中,<install_path>是指定MPICH安装的路径。
5.编译安装:执行以下命令进行编译和安装:makemake install6. 配置环境变量:将MPICH的安装路径添加到系统的环境变量中,以便系统可以找到MPICH的可执行文件。
可以在.bashrc或者.bash_profile文件中添加以下内容:export PATH=<install_path>/bin:$PATHexport LD_LIBRARY_PATH=<install_path>/lib:$LD_LIBRARY_PATH其中,<install_path>是MPICH的安装路径。
7.测试安装:执行以下命令测试MPICH是否安装成功:mpiexec -n <num_processes> <executable>其中,<num_processes>是指定并行计算的进程数,<executable>是指定要运行的可执行文件。
高性能计算集群的使用方法及性能调优
高性能计算集群的使用方法及性能调优高性能计算集群是一种用于处理大规模计算任务的分布式计算环境。
它能够利用多台计算机的计算资源来达到高性能计算的目的。
对于需要进行大规模数据处理、复杂模拟与计算的任务,如天气预测、基因序列分析等,使用高性能计算集群可以显著提升计算效率。
本文将介绍高性能计算集群的使用方法以及性能调优的一些技巧,帮助用户充分利用集群资源,提高计算效率。
一、高性能计算集群的使用方法1.选择合适的集群:在选择使用高性能计算集群之前,需要根据自己的任务需求和预算来选择合适的集群。
可以考虑集群的硬件配置、网络带宽、存储容量等因素,以及集群提供的服务支持。
2.提交任务:在使用高性能计算集群之前,需要准备好需要计算的任务。
一般来说,任务会被拆分为多个小的计算单元,每个计算单元可以在集群中的不同节点上运行。
可以使用集群提供的作业调度系统来提交任务。
3.编写任务脚本:在提交任务之前,需要编写一个任务脚本。
这个脚本可以用来描述任务的运行环境、所需资源以及运行的流程。
脚本可以使用编程语言或者脚本语言编写,提供了一个自动化的方式来管理和运行任务。
4.调试和优化:在提交任务之后,可以通过监控任务的运行状态来进行调试和优化。
可以根据任务的运行日志来分析任务的瓶颈,找出性能瓶颈并进行优化。
5.结果分析:在任务完成之后,需要对结果进行分析。
可以使用数据分析工具来处理和可视化结果,以便更好地理解和解释结果。
二、高性能计算集群的性能调优1.任务并行化:高性能计算集群通常有多个计算节点,可以将任务拆分为多个子任务,并将这些子任务分配到不同的计算节点上并行运行。
通过合理划分任务,可以充分利用集群的计算资源,提高计算效率。
2.数据分区与通信优化:针对需要处理大规模数据的任务,在划分任务的同时,还需要考虑数据的分布和通信的开销。
可以将数据分布在集群的不同节点上,以减少数据传输的开销。
同时,可以选择合适的通信模式和算法来减少通信的延迟和带宽占用。
MPICH2的linux下多台主机高性能计算
MPICH2的linux下安装及其实现多台主机高性能计算上课提交实验需要,做MPICH的安装及其实现多台主机高性能计算。
实验不难,经过一天的时间终于成功实现,特记录下全过程供有需要的人参考。
一、实验目的:1、了解建设高性能计算机集群系统的过程;2、熟悉利用MPICH搭建高性能计算机的方法。
二、实验环境:软件环境:MPICH版本:mpich2-1.4.1p1.tar.gz操作系统版本:CentOS5.5硬件环境:三台主机三、实验步骤:(一) 集群网络环境介绍1、本实验的集群网络环境包含三个节点:一个主节点namenode,本实验的主节点为njrhero;两个从节点datanode,本实验的从节点为njr和njrhero1。
2、各节点之间用局域网连接,相互之间可以ping通。
3、三个节点均运行在CentOS系统上,且都以root用户登录系统。
(二) SSH无密码验证配置利用MPICH搭建并行高性能计算环境需要使用SSH协议,SSH 为建立在应用层和传输层基础上的安全协议。
SSH 是目前较可靠,专为远程登录会话和其他网络服务提供安全性的协议。
利用SSH 协议可以有效防止远程管理过程中的信息泄露问题。
SSH配置成功后,namenode可以使用SSH无密钥登陆并启动datanode进程,同样,在datanode上也可以用SSH无密钥登陆到namenode,datanode之间也可以实现无密钥登陆。
也可以在datanode上启动或关闭MPICH。
注意:CentOS5.5 在安装完毕后,默认启动sshd服务,可以在“系统”->“管理”->“服务”中查看sshd服务是否启动。
如果系统中没有安装sshd 服务,则执行命令sudo yum install ssh来安装,还要安装远程数据同步工具rsync,可通过LAN/WAN快速同步多台主机间的文件,执行命令sudo yum install rsync即可。
软件工程毕业论文开题报告
软件工程毕业论文开题报告软件工程毕业论文开题报告范文一.研究背景、概况及意义1.研究背景随着科学技术的飞速发展,越来越多的大规模科学和工程计算问题对计算机的速度提出了非常高的要求。
在图像处理方面,大规模的地形匹配、神经网络计算及计算量大的任务都需要计算机具有强大的计算性能。
近年来,微处理器的性能不断提高,高速局域网的不断发展,可以利用相对廉价的微机通过高速局域网构建高性能的并行集群计算系统。
与传统的超级计算机相比,并行集群计算系统具有较高的性价比和良好的可扩展性,可以满足不同规模的大型计算问题。
在数字图像处理中,图像匹配是根据已知一幅图像在陌生图像中对应子图像的过程,它在计算机视觉、航空遥感、医学图像、飞行器制导等领域具有广泛的应用。
目前,图像匹配算法很多,基于灰度匹配算法简单、精度高,但计算量大、对旋转形变等敏感。
基于特征匹配方法计算量小,对灰度变化、形变及遮挡等有较好的适应性,但它取决于特征提取的质量,匹配精度不是很理想。
基于神经网络和遗传算法具有良好的并行性和非线性全局作用,良好的容错和记忆能力,但计算代价高、参数选取对结果影响大。
其中经典的灰度相关算法具有匹配精度高,易于硬件实现等特点,但计算量大、速度慢,应用受到限制。
现今针对灰度相关匹配改进的算法较多,如灰度归一化相关匹配,基本上是从相似性度量的函数着手进行算法的改进,但很多是基于串行处理。
随着近几年硬件的飞速发展,使得传统的大型工作站可由多微机的集群系统代替,从而使得计算量大的问题可由后者解决。
在图像处理的研究中,并行处理的引入极大地缩短了计算时间,成为图像处理中的一种重要手段。
本文基于灰度相关匹配进行并行化处理、改进,提高运算速度。
2.国内外研究概况目前,MPI(Message Passing Interface) 是比较流行的并行计算开发环境之一。
MPI是一个并行计算消息传递接口标准,由MPI论坛(MPI Forum)推出,制定该标准的目的是提高并行程序的可移植性和开发效率。
基于MPICH的Beowulf集群系统构建与性能评测
( o e e o o p t ce c , uu N r a nv r t, i a ,h n og 2 3 6 ) C l g fC m ue S in e Q f om lU i s y R z o S a d n 7 1 5 l r ei h
引 入 ,集 群 结 点 间 的 通 信 能 获得 更 高 的 带 宽 和 较 小 的 延 迟 ; 集 群 系 统 比传 统 的并 行 计 算 机 更 易 于 融 合 到 已 有 的 网 络 系 统 中
进 行 了 系统 性 能 测 试 。
关 键 词 MPC B o l 并 行 计 算 1H ew f u 文 章 编 号 10 — 3 1 (0 6 1 — 12 0 文 献 标 识 码 A 0 2 8 3 一 2 0 )4 0 3 — 2 中 图分 类 号 T 3 3 P9
Co s r c i n r o ma c n tu t ng a d Pe f r n e An l ss o o l a al l ay i f a Be wu f P r l e Co p tn y tm s d o PI m u i g S se Ba e n M CH
B o l y tm n e i u n e i e t e t e mar h c t n aa ll ag rt m d l d sg . s are n t e e w f s se u d r l x a d r a c h h t x mu i ai s p rl o i u n l i o e l h mo u e e in Ha c r d o h i ts sn h d l o t i B o l y tm. e t u ig t e mo u e t h s e w f s se u Ke wo d : MP CH , e w l , a al l c mp t g y rs I Bo u f p r e o u i l n
构建高性能计算集群的超级计算技术要点
构建高性能计算集群的超级计算技术要点高性能计算集群是一个由多台计算机组成的集合,它们通过网络连接在一起,共同完成复杂而耗时的计算任务。
构建一个高性能计算集群需要考虑多个方面,包括硬件架构、软件配置以及任务调度等。
本文将介绍构建高性能计算集群的一些关键技术要点。
1. 硬件架构选择构建高性能计算集群的第一步是选择适合的硬件架构。
集群中所用的计算节点通常是高性能计算服务器,具有高效的多核处理器和大量的内存容量。
此外,高速互联网络对于实现节点之间的快速通信至关重要。
传统的Infiniband和以太网技术可以用于高速互联网络。
2. 并行计算模型高性能计算集群的核心是并行计算模型。
常见的并行计算模型包括MPI(消息传递接口)和OpenMP(开放多处理器)。
MPI利用消息传递实现节点之间的数据通信,适用于跨节点的并行计算。
而OpenMP则是一种线程级的并行模型,适用于在单个节点上开启多线程并行计算。
3. 分布式文件系统为了实现高性能计算集群中的数据共享和并行访问,需要使用分布式文件系统。
Hadoop Distributed File System(HDFS)和Lustre等是常见的分布式文件系统。
HDFS提供了高容错性和可扩展性,并能自动在集群中复制数据以实现数据冗余。
Lustre则专注于高性能数据访问,可以提供更快的数据传输速度。
4. 任务调度和管理在高性能计算集群中,任务调度和管理非常重要。
常见的任务调度器包括Slurm和PBS。
这些调度器能够根据任务的需求和系统的资源情况,合理地分配计算节点和调度任务,以实现高效的计算资源利用。
此外,集群管理工具如Ganglia 和Nagios可以帮助管理员监控和管理集群的状态和性能。
5. 高性能计算库和工具构建高性能计算集群还需要使用适当的计算库和工具来支持并行计算。
例如,Intel MPI和OpenMPI是常用的并行计算库,可以提供高效的消息传递和通信。
而编程和调试工具如Intel Parallel Studio和TotalView则可以帮助开发人员进行并行程序的开发和调试。
高性能计算机集群的设计与实现
高性能计算机集群的设计与实现一、引言随着科技的不断发展,计算机应用越来越广泛,大量数据需要被高效地处理。
高性能计算机集群应运而生。
本文将介绍如何设计与实现高性能计算机集群。
二、集群架构高性能计算机集群由多个节点组成,每个节点包含一到多个处理器。
节点通过高速网络相连,构成一个并行计算的整体。
1. 节点节点是集群的最小计算单元。
每个节点包含一到多个处理器(CPU)。
CPU有多种类型,包括X86、Power、ARM等。
具体选择CPU应根据节点的实际需求和预算进行考虑。
2. 网络集群中各节点之间的通信网络非常重要,决定了集群的性能和扩展能力。
集群网络通常采用高速以太网,如Infiniband、10GbE 等。
3. 存储在集群中,节点需要共享数据,因此需要共享存储。
共享存储可以是网络存储(如NAS、SAN),也可以是分布式文件系统(如HDFS、Lustre)。
三、软件环境集群中需要安装一些软件环境,包括操作系统、分布式文件系统、MPI等。
不同的应用需要不同的运行环境,在部署时需要根据实际需求进行选择。
1. 操作系统集群的操作系统应该具备高可靠性、高可扩展性和易管理性。
常见的操作系统有Linux、Unix、Windows等。
2. 分布式文件系统集群中需要共享数据,因此需要安装分布式文件系统。
常见的分布式文件系统有HDFS、Lustre等。
3. MPIMPI(Message Passing Interface)是一种通信接口,用于在分布式内存并行计算中的通信。
MPI实现了在不同节点上的多线程之间通信和同步机制。
集群中一般安装OpenMPI、MPICH等MPI 库。
四、集群管理集群需要进行管理和维护,包括节点的添加、删除和故障排除。
为了保证集群的稳定性和高可用性,需要进行管理和监控。
1. 集群管理工具集群管理工具可以方便地对集群进行管理和维护。
常用的集群管理工具有Rocks、Bright Cluster Manager等。
量子化学计算平台计算节点-浙江师范大学试验室管理处
大型仪器设备购置论证报告
仪器设备名称量子化学计算模拟集群平台项目名称省重点高校实验室建设项目项目负责人陈建荣
填表日期2018.06.07
实验室管理处制
填表说明
1.单价10万元及以上仪器设备的申购均需填写此表,并与申购计划一起上报有关部门。
2.所在学院(部门)组织3—7人单数技术专家进行论证,并通知项目经费管理、设备管理等部门参加论证。
申请单一来源采购的需3人以上单数非本校专家参加论证;未列入全省统一论证进口产品范围的进口产品需5人以上单数非本校专家参加论证。
3.论证会由专家组组长主持,主要程序为:申购人报告、现场考察、专家质询与讨论、专家组形成论证意见并签名。
4.专家论证同意,经学院(部门)、项目经费管理部门签字并盖章后,报本科教学部(实验室管理处)网上公示一周无异议后实施。
5.此表一式1份(如设备为进口设备,请提交2份)。
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。
高性能计算集群网络拓扑优化研究
高性能计算集群网络拓扑优化研究引言随着计算机科学和技术的不断发展,高性能计算在各个领域的应用越来越广泛。
高性能计算集群作为一种主要的计算平台,为解决复杂的数值计算和科学计算问题提供了强大的计算能力。
在高性能计算集群中,网络拓扑结构是影响系统性能的关键因素之一。
因此,对高性能计算集群网络拓扑的优化研究具有重要的意义。
一、高性能计算集群网络拓扑的意义高性能计算集群的网络拓扑结构直接影响着系统的通信性能、扩展性和容错性。
合理选择和设计网络拓扑能够提高集群系统的整体性能和可靠性。
1. 提高通信性能:高性能计算集群通常需要大量的节点之间进行数据通信和消息传递。
合理的网络拓扑结构能够减少节点之间的通信延迟,提高通信效率。
2. 提升集群的扩展性:高性能计算集群需要支持灵活、高效的扩展能力,以应对不断增长的计算需求。
良好的网络拓扑结构能够提供高度的可扩展性,便于添加和管理节点。
3. 提高容错性:高性能计算集群通常由成千上万个节点构成,若其中一个或几个节点发生故障,会对整个系统产生严重影响。
合理的网络拓扑结构能够减少故障节点对系统的影响,提高系统的容错性。
二、网络拓扑优化方法1. 规则拓扑结构规则拓扑结构是一种常用的高性能计算集群网络拓扑结构。
例如,Mesh、Torus和Fat-Tree等。
这些规则拓扑结构有着简单的设计和较好的可扩展性,但通信开销较大,特别是在大规模系统中。
2. 非规则拓扑结构非规则拓扑结构是近年来的研究热点。
例如,Dragonfly、Slingshot等。
非规则拓扑结构通过优化节点连接方式和路由算法,能够提供更低的通信延迟和更高的带宽利用率。
但非规则拓扑结构的设计和管理复杂度较大。
3. 混合拓扑结构混合拓扑结构是一种将规则和非规则拓扑相结合的优化方法。
通过灵活地设计节点之间的连接方式和路由算法,混合拓扑结构能够在兼顾性能和可管理性方面达到更好的平衡。
三、网络拓扑优化算法1. 图论算法图论算法是网络拓扑优化中常用的算法。
高性能计算集群的使用方法详解
高性能计算集群的使用方法详解高性能计算集群是一种由多台计算机节点组成的并行计算系统,用于进行大规模的计算和数据处理任务。
在科学研究、工程仿真、数据分析等领域,高性能计算集群发挥着重要的作用。
本文将详细介绍高性能计算集群的使用方法,包括集群搭建、任务提交、数据管理和性能调优等方面。
一、集群搭建1. 硬件设备选择:高性能计算集群的搭建首先需要选择合适的硬件设备,包括计算节点、存储设备和网络设备等。
计算节点应具备较高的计算能力和内存容量,存储设备需要具备大容量和高性能的特点,网络设备要支持高速数据传输。
2. 集群管理软件选择:常用的高性能计算集群管理软件有Slurm、PBS和OpenStack等。
根据需求和实际情况选择合适的管理软件,并进行相应的安装和配置。
3. 网络拓扑设计:在搭建集群时,需要根据实际情况设计网络拓扑,包括网络连接方式、节点之间的互连方式以及网络带宽的分配等。
合理的网络拓扑设计可以提高集群的性能和可靠性。
二、任务提交与管理1. 编写任务脚本:在高性能计算集群上运行任务需要编写相应的任务脚本,用于描述任务的运行过程和所需资源等。
任务脚本通常包括任务的命令行、输入文件和输出文件等内容。
2. 任务提交:通过集群管理软件提供的命令行工具或图形界面工具,将编写好的任务脚本提交到集群中进行执行。
任务提交时需要指定所需的计算节点、内存大小、运行时间等参数。
3. 任务管理:一旦任务提交成功,可以通过集群管理软件提供的接口进行任务管理,包括查看任务状态、取消任务、重启任务等操作。
及时有效地管理任务可以提高集群的利用率和任务的执行效率。
三、数据管理与传输1. 数据存储:在高性能计算集群上,通常需要存储大量的数据,包括输入数据、输出数据和中间结果等。
为了实现数据的高效存储,可以使用分布式文件系统(如Lustre、GPFS)或对象存储系统(如Ceph、Swift)等。
2. 数据传输:在集群中,通常存在着不同节点之间的数据传输需求。
- 1、下载文档前请自行甄别文档内容的完整性,平台不提供额外的编辑、内容补充、找答案等附加服务。
- 2、"仅部分预览"的文档,不可在线预览部分如存在完整性等问题,可反馈申请退款(可完整预览的文档不适用该条件!)。
- 3、如文档侵犯您的权益,请联系客服反馈,我们会尽快为您处理(人工客服工作时间:9:00-18:30)。
第墙卷.第9期2008年9月计算机技术与发展V01.18No.9GOMP咖TECHNOLOGYANDDEVELOPMENTS印.2008基于MPICH2的高性能计算集群系统研究王勇超1,张碌1,王新卫1,马静2(1.西安理工大学,陕西西安710048;2.西安工业大学,陕西西安710032)摘要:目前在高等学校和科研机构中对于高性能计算的需求很大,而商业的超级计算机性能虽高但价格昂贵,同时这些单位又都拥有大量普通的PC机和网络设备。
为了利用现有硬件资源获取高性能计算能力,文中研究了在PC机和Linux环境下构建基于MPICH2的高性能计算集群系统的方法,搭建了一个拥有16个节点的系统并利用高性能Linpack基准澜试方法进行了性能测试。
测试结果表明,这种构建高性能计算集群系统的方法切实可行,是低成本获取高性能计算能力的良好途径。
关键词:高性能计算;集群;PC机;并行计算;Linux;MPI口配中图分类号:11珈2文献标识码:A文章编号:1673—629X(2008)09—0101—04ResearchofHighPerformanceClusterSystemBasedonMPICH2WANGYong-chaot,ZHANGJingt,WANGXin-weil,MAJin92(1.Xi’aJlUniversityof融h肿logy,Xi’aIl710048,China;2.Xi’811.TechnologicalUniversity,Xi’all710032,China)Abstrad:Highperfonmaeecomputatioaisingreatdemandintmrfiversitiesandresearchinstitutionsthesedays.Theperformanceof㈣・mercislsuperctxnputerisv邺rhigh,butitisveryexpensive.Atthesfmetime,therealean姻ofordinaryPCandnetworkequipmentinuniversityandresearchinstitutions.InordertOtakeadvantageofexistinghRl-dwaltH葛0I丑℃esaccesstOhigh—performancecomputingcapabilities,researchedthemethodinbmldingupahigh阳南n吣ceoomputerclustersystemwhichWaSbasedonMPICH2inLinuxop—eratingsystemonP&andbuiltasystemwhichhassixteennodes.Meanwhile吼testingwasappliedtome∞uresystemperformance.AndthetestingresultsmadeitclearthatthismethodWasnotonlyveryusefulinbuildingupclustersj墙托n玛butalsoCost—effective.Keywords:highperfomm溉oomputation;cluster;PC;paralleledoomputing;Linux;MPICH20引言随着科学技术的发展,大型科学与工程计算对计算性能要求不断提高。
但是限于处理器制造工艺,单颗处理器性能可提高的空间已越来越小,在这种情况下,高性能并行计算越来越受到人们的重视和青睐。
在2006年6月世界超级计算机Top500排行中,有364台采用了集群体系,而五年前,这一数字仅仅为32台。
集群已经成为超级计算机的发展趋势。
IBM、HP等著名计算机公司研制开发的集群超级计算机性能虽高,但价格也非常昂贵。
所以,研究使用廉价PC机在局域网内构建性能稳定而且功能强大的收稿日期:2007—12—10基金项目:陕西省科技计划项目(2006K04一GIO)作者简介:壬勇超(1979一),男,河北定州人,助教,硕士,研究方向为高性能计算、计算机应用;张璋,教授,博士生导师,研究方向为计算机网络、软件开发以及电子商务。
高性能计算集群具有十分重要的实际意义。
文中将研究利用PC机,在Linu)c环境下构建基于ⅧICm的高性能计算集群系统的方法,并对集群系统进行高性能Linpack测试。
1集群系统及并行计算原理介绍1.1集群系统原理将多台同构或异构计算机连接起来协同完成特定任务就构成了集群系统…。
集群系统主要分为两种:高可用性集群和高性能集群。
高可用性集群主要功能就是提供不问断服务,适用于必须一天二十四小时不停运转的计算机环境。
高性能集群是通过将多台机器连接起来同时处理复杂计算问题,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、分子模拟、基因测序等。
1.2并行计算和MPICH2高性能计算集群实际上是通过并行计算来实现计・102・计算机技术与发展第18卷算性能的提高,并行计算12】的基本思想是多个处理器协同求解同一问题,即将被求解问题分解成若干个部分,各部分均由一个独立处理机来并行计算。
并行计算的优点是具有巨大的数值计算和数据处理能力。
并行计算系统既可以是专门设计、含有多个处理器的超级计算机,也可以是若干台以某种方式互连的独立计算机构成的集群[31。
文中搭建的集群系统就是通过以太网方式互连的多台独立PC机。
目前两种最重要的并行编程模型是数据并行和消息传递。
数据并行指将相同操作同时作用于不同数据,从而提高问题求解速度。
数据并行编程模型的编程级别较高,编程相对简单,但只适用于解决数据并行问题。
消息传递模型各个并行执行任务之间通过传递消息来交换信息、协调步伐、控制执行。
消息传递模型编程级别较低,编程相对复杂,但为程序员提供了更加灵活的控制手段和表达形式,可以实现一些用数据并行模型很难表达的并行算法[4l。
文中采用的就是消息传递模型。
基于消息传递并行编程模型的并行编程语言主要有PvM(并行虚拟处理机)和MPI(消息传递接口)两种。
MPI吸收了现存的许多系统的最突出优点,是当今最为流行的用于并行编程的消息传递库标准[5l。
MPI有很多具体实现。
其中MPICH是Linux平台下最重要的一种MPI实现。
MPICH是一个与MPI规范同步发展的版本。
每当MPI标准推出新的版本时,MPICH就会有相应的实现版本,目前的最新版本是MPI一2。
MPICH2是一个全面支持MPI一2标准的MPI实现。
与之前版本相比MPICH2具备更加严谨和合理的结构,可移植性和效率更好【6J。
文中采用的就是MPICm1.0.3。
2集群系统的构建2.1集群系统硬件环境构建集群系统,首先要将所有计算机配置在同一个局域网内。
笔者所搭建的集群系统共有16台PC机,系统硬件环境结构如图1所示。
每个节点PC机配置为:INTELP42.0GCPU,512MB内存,40G硬盘,一块100Mb/s网卡。
搭建集群的硬件环境就是利用超五类双绞线通过交换机把16台PC机组成一个局域网。
2.2集群系统的软件环境2.2.1操作系统Unix在超级计算机操作系统领域占统治地位。
Unix运行稳定、安全性也比较好。
基于Unix的开源免费Linux自20世纪90年代末以来不断走向成熟,健壮性不断增强,并且提供了GNU软件和标准化的PVM、MPI消息传递机制,提供了对高性能网络支持。
2006年6月超级计算机TOP500中73.4%采用Lin.UX。
目前Windows在个人操作系统中采用较多,且多数并行计算环境也支持Window,所以也可以在采用Windows作为集群操作系统[7】。
笔者所搭建集群采用的操作系统是RedHatLinux9.0。
图1集群系统硬件环境结构图2.2.2网络配置集群内节点的主机名按照顺序统一命名,如“node01,node02…”,安装上TCP/IP协议,统一分配IP地址,如:192.168.1.1,192.168.1.2…。
其中一台PC机作为主节点,主机名为“node0”,内网IP地址“192.168.1.253”。
同时主节点作为与外部网络的接口,分配外网IP地址“202.200.121.18”。
2.2.3单一登录构建所谓的单一登录最直接的外在表现就是,无论是用户提交任务还是管理员进行管理操作,登录集群系统只需要输入一次用户名和密码就可以操控集群系统中的任意一个节点。
在集群系统中,构建单一登录可以通过远程通信协议来完成。
当前用于远程通信的协议很多,其中比较出名的是RSH和SSH(SecureShell)cs】。
SSH是RSH的一种改进,SSH是通过SSL的加密方式来传输数据,从而避免了数据被截获和修改的可能。
SSH还可以实现远程登录,任何节点都可以通过SSH登录到其他节点进行权限允许内的操作。
有了SSH,只需要登录主节点,就可以控制集群内的所有节点,从而实现单一登录。
2.2.4并行环境构建MPICH2的源码可以从网上下载,下载下来之后。
首先以root用户登录主节点,建立安装目录.511/usr/MPICH2一install,将下载文件解压缩,通过eonfigure脚本完成初始配置,然后使用make编译,编译成功之后makeinstall安装。
安装之后,还需进行配置。
首先在root目录下编第9期王勇超等:基于MPICH2的高性能计算集群系统研究・103・辑.bashrc文件修改环境变量,即将MPIC}记的安装路径加入到文件中,如:PATH=“¥PATH:/usr/MPICH2一install/bin"。
然后修改/ete/mpd.cord文件,修改内容为:secretword=myword,并设置文件读取权限和修改时间:#totr.h/etc/mpd.earff#chrllod600/etc/mrrl.cord最后在toot目录下建立节点文件Ⅱ蝴.hosts,内容为所有节点的主机名,如:node01node02txxtel5安装配置完成之后,主节点的并行环境就构建好了,每一个参与计算的节点都必须安装MPICH2。
2.2.5单一文件系统构建由于集群系统是多节点协同工作,大量相同的软件和数据要安装在所有的节点上,同时大量的数据共享也是必不可少的。
比如安装并行环境MPICH2,若构建集群并行环境,必须在所有的节点上都安装上MPIC}配,集群系统有多少个节点就得安装多少遍。
为了解决这种问题,就必须建立单一文件系统。
Ⅻ议NetWorkFileSystem)网络文件系统是集群系统中解决这个问题的一个非常有效的方法。
NFS是一种使用比.较广泛的网络文件系统。
将主呈节点配置为NFS服务器,子节呈点通过NFS服务可以把需要共嚣享的文件、文件夹或者分区共享屑给网络上的其他计算机,需要访问这些数据的计算机使用于高斯消去的各种优化方法寻求最佳的测试结果。