最新高性能计算平台设计方案模板

合集下载

最新版云计算平台系统建设项目设计方案

最新版云计算平台系统建设项目设计方案

云计算平台系统建设项目设计方案1.1设计方案1.1.1平台架构设计**高新区云计算平台将服务器等关键设备按照需要实现的功能划分为两个层面,分别对应业务层和计算平台层。

业务层中,功能区域的划分一般都是根据安全和管理需求进行划分,各个部门可能有所不同,云数据中心中一般有公共信息服务区(DMZ区)、运行管理区、等保二级业务区、等保三级业务区、开发测试区等功能区域,实际划分可以根据业务情况进行调整,总的原则是在满足安全的前提下尽量统一管理。

计算平台层中分为计算服务区和存储服务区,其中计算服务区为三层架构。

计算服务区部署主要考虑三层架构,即表现层、应用层和数据层,同时考虑物理和虚拟部署。

存储服务区主要分为IPSAN、FCSAN、NAS 和虚拟化存储。

云计算平台中计算和存储支持的功能分区如下图所示:图云计算平台整体架构图平台分层架构基础架构即服务:包括硬件基础实施层、虚拟化&资源池化层、资源调度与管理自动化层。

硬件基础实施层:包括主机、存储、网络及其他硬件在内的硬件设备,他们是实现云服务的最基础资源。

虚拟化&资源池化层:通过虚拟化技术进行整合,形成一个对外提供资源的池化管理(包括内存池、服务器池、存储池等),同时通过云管理平台,对外提供运行环境等基础服务。

资源调度层:在对资源(物理资源和虚拟资源)进行有效监控管理的基础上,通过对服务模型的抽取,提供弹性计算、负载均衡、动态迁移、按需供给和自动化部署等功能,是提供云服务的关键所在。

平台即服务:主要在IaaS基础上提供统一的平台化系统软件支撑服务,包括统一身份认证服务、访问控制服务、工作量引擎服务、通用报表、决策支持等。

这一层不同于传统方式的平台服务,这些平台服务也要满足云架构的部署方式,通过虚拟化、集群和负载均衡等技术提供云状态服务,可以根据需要随时定制功能及相应的扩展。

软件即服务:对外提供终端服务,可以分为基础服务和专业服务。

基础服务提供统一门户、公共认证、统一通讯等,专业服务主要指各种业务应用。

【高性能计算中心】 高性能计算中心机房设计方案

【高性能计算中心】 高性能计算中心机房设计方案

高性能计算中心机房设计方案目录1.1 总述 (3)1.1.1 设计目标 (3)1.1.2 需求分析 (3)1.1.3 系统特点 (3)1.1.4 高性能机房建设方案 (4)1.2 空调系统 (6)1.2.1 选型分析 (6)1.2.2 空调配置 (6)1.2.3 空调特点与优势 (7)1.2.4 空调性能参数 (8)1.3 机柜系统 (9)1.3.1 机柜配置 (9)1.3.2 机柜特点 (9)1.3.3 机柜规格参数 (10)1.4 机柜配电系统 (10)1.4.1 配电模块配置 (10)1.4.2 配电模块规格 (11)1.5 行级监控系统 (11)1.6 场地条件需求 (13)1.6.1 摆放要求 (13)1.6.2 机房环境 (13)1.6.3 室外场地 (13)1.6.4 UPS (14)1.6.5 电源接入 (14)1.6.6 接地 (14)1.7 配置清单 (14)2高性能计算中心机房设计方案1.1总述1.1.1设计目标高性能计算中心的建设和稳定高效运行,需要一套可靠的信息系统基础设施作为支撑保障,确保高性能计算中心机房各种电子设备的高效、稳定、可靠运行。

本方案提供一套易管理、易维护、便于扩展、高效节能的机柜级制冷、配电、布线及监控系统一体化解决方案,与高性能计算IT设备配套集成一站式服务。

1.1.2需求分析本项目高性能计算中心IT设备总功耗不超过31KW,可用设备装机空间为126U。

根据IT设备功耗及装机空间需求,配置机柜、机柜行级空调、行级配电及监控系统,确保设备散热良好、气流组织有序、系统高效节能、易于控制管理。

1.1.3系统特点本机房方案采用曙光云座C1000系统整体解决方案,提供机柜、空调、配电和监控四个子系统模块整合的一体化方案,做到给用户一个全面的、先进的、功能满足要求的一站式解决方案,并适应高性能计算应用对机房基础设施的节能性、扩展性、智能性及建设周期的新要求。

曙光云座C1000系统具有以下几大优势。

高性能计算系统(HPC)软件实施方案

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

云计算平台建设方案

云计算平台建设方案

云计算平台建设方案
包括但不限于:
概要
近年来,由于云计算技术的问世,云计算已经成为当今最重要的计算技术。

以实现快速、节约成本、提高效率等目标为目的,企业开始建立自己的云计算平台。

本文建立一个云计算平台的建设方案,以使企业能够有效地发挥云计算技术的威力。

一、实施背景
随着网络的广泛应用,企业都需要提供更加高效、可靠、安全的基础设施,以满足不断变化的用户需求,保证企业正常运行。

同时,企业也要求对这些基础设施的实施能够更加高效、可控,并能够更加快速的完成而不需要太多的维护费用。

针对这类需求,采用云计算技术可以有效地满足企业的需求。

二、建立云计算平台的要求
1、计算资源:目前,企业面临的最大挑战是提高系统的性能、安全性和可靠性。

这就要求企业在建设云计算平台时,要有足够的计算资源,包括硬件资源、软件资源、网络资源等,以满足企业对系统的性能要求。

2、数据存储:云计算平台的另一要素是数据存储。

这既包括企业内部的信息存储,也包括公共服务的存储。

为了更好地满足企业需要,要建立一个更安全可靠的数据存储系统,以便更好地管理企业的信息资源。

高性能计算资源建设方案

高性能计算资源建设方案

高性能计算资源建设方案背景随着科技的发展,越来越多的领域需要使用高性能计算资源来进行复杂的计算和分析。

为了满足这一需求,我们制定了以下高性能计算资源建设方案。

目标我们的目标是建设一套高性能计算资源,以支持如下领域的需求:1. 科学研究:为科学家提供强大的计算和模拟能力,加快研究进展。

2. 工程设计:为工程师提供高效的计算平台,优化设计流程。

3. 数据分析:为数据分析师和决策者提供高速、高容量的计算资源,帮助他们做出更准确的决策。

方案我们的高性能计算资源建设方案包括以下几个关键步骤:1. 硬件采购:根据需求评估,选购适合的高性能计算服务器、存储设备和网络设备。

2. 网络建设:搭建高速、稳定的网络环境,确保计算资源之间的通信畅通无阻。

3. 软件配置:安装并配置高性能计算软件,包括操作系统、计算库和调度系统等。

4. 数据备份:建立合理的数据备份策略,确保数据安全,并提供数据恢复的能力。

5. 用户支持:建立专业的技术支持团队,为用户提供及时的帮助和解决方案。

预期效果通过实施这一高性能计算资源建设方案,我们预期可以达到以下效果:1. 提升计算效率:高性能计算资源能够大幅度缩短计算时间,提升科学研究和工程设计的效率。

2. 支持大规模数据分析:高容量存储设备和快速网络环境可以支持大规模数据的分析和处理。

3. 降低成本:通过合理的硬件采购和软件配置,可以降低建设和维护成本。

总结本文档提出了一个高性能计算资源建设方案,旨在为科学研究、工程设计和数据分析等领域提供优质的计算资源。

通过合理的硬件采购、网络建设、软件配置、数据备份和用户支持,我们预期可以提升计算效率、支持大规模数据分析,并降低成本。

【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】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。

CAE高性能计算平台建设方案

CAE高性能计算平台建设方案

CAE高性能计算平台建议书目录第 1 章概述 4第 2 章关于IBM高性能计算的简介 7第 3 章汽车行业CAE应用程序的特点及计算平台的选择 11汽车行业CAE分析的过程 11CAE高性能运算应用程序的特点 11CAE硬件平台的选择 15IBM Cluster 1600介绍 17IBM Cluster 1350 Linux集群系统(IBM刀片中心): 20IBM优势 21第 4 章CAE高性能计算系统设计原则 24应用通用性原则 24系统高扩展性原则 24系统高可用性原则 25处理器性能最大化原则 25高性价比原则 26第 5 章CAE高性能计算平台方案 27关于XX汽车CAE项目投资的几点建议 27总体方案描述 27二期扩展方案 31第 6 章相关产品技术介绍 32IBM Power 575 32IBM BladeCenter 34IBM BladeCenter HS22 38IBM System x3650 M2 41IBM System Storage DS5000 系列模块化企业存储系统 43IBM并行文件系统GPFS简介 46xCAT集群系统管理软件 48IBM智能系统管理 49第1 章概述CAE一直是高性能计算的主要应用领域。

随着现代汽车技术的发展,特别是与其它学科如数学、物理、化学、材料科学的结合,汽车应用所需处理的数据信息量不断增加,对运算能力的需求也越来越大,由于并行计算技术的飞速发展,汽车CAE模拟的应用平台也逐渐从巨型机过渡到高性能计算机系统,这也为用户提供了一个具有更高性价比的选择。

近年来,高性能计算作为大规模CAE应用的基石,在工业和制造业领域的应用越来越普遍和广泛。

从TOP600的统计信息来看,工业领域所占的比例在不断增加。

2005年6月,工业用户使用的高性能计算机占到52.8%。

而其中的半导体和制造业用户所占的比例相当可观。

其中美国半导体公司大约有70台。

许多国际著名的制造业大公司已实现了产品的虚拟化设计和制造,并实现了全球资源共享,利用全新的理念设计产品。

云平台建设方案范文

云平台建设方案范文

云平台建设方案范文一、背景介绍随着互联网技术的发展和应用的普及,云计算逐渐成为企业信息化建设的重要手段。

云计算的优势在于可以提供高性能的计算资源和无限扩展能力,以满足企业日益增长的业务需求。

因此,建立一个稳定、可靠的云平台对于企业的信息化建设具有重要意义。

二、目标与需求分析1.目标:建立一个稳定、高效、可靠的云平台,为企业提供优质的云服务。

2.需求:满足企业的业务需求,提高业务处理效率,降低成本,增强企业的竞争力。

三、方案设计1.基础设施建设a.服务器:采用高性能服务器集群,支持快速扩展和负载均衡,以满足大规模业务的需求。

b.存储系统:选择高性能存储系统,支持数据的快速存储和访问,确保数据的安全性和可靠性。

c.网络设备:建立高速、稳定的网络环境,以确保数据的传输和交换的高效性。

d.安全设备:配置防火墙、入侵检测系统和安全审计系统等安全设备,防止未授权的访问和数据泄露。

2.平台架构设计a.架构选择:选择云平台的基本架构,如公有云、私有云或混合云,根据企业需求确定使用的架构。

b.虚拟化技术:采用虚拟化技术,以实现资源的高效利用和快速部署,提高平台的可扩展性和灵活性。

c.自动化运维:使用自动化运维工具,实现平台的自动化管理和监控,提高运维效率和平台的稳定性。

3.服务管理与监控a.服务管理:建立统一的服务暴露和管理机制,提供多种服务类型,如云服务器、存储、数据库等,支持按需扩展和弹性调整。

b.监控系统:建立全面的监控系统,对平台的性能、容量、安全等进行实时监控和预警,及时发现并解决问题。

4.数据安全与隐私保护a.数据备份与恢复:建立数据备份和恢复机制,确保数据的可靠性和完整性。

b.数据加密与权限管理:对数据进行加密保护,同时配置细粒度的权限管理机制,确保数据的安全性和隐私性。

5.可靠性与容灾设计a.可靠性设计:通过多机房部署、负载均衡等措施,提高平台的可靠性和可用性,避免因单点故障导致的业务中断。

b.容灾设计:建立灾备机制,实现数据的冗余存储和容灾备份,以应对突发事件和自然灾害。

大数据平台设计方案

大数据平台设计方案
(2)数据处理:使用Spark分布式计算框架进行数据处理。
(3)数据查询:使用Hive进行大数据查询。
(4)数据挖掘:采用机器学习算法库,如TensorFlow、PyTorch等。
(5)数据可视化:使用ECharts、Tableau等工具实现数据可视化。
四、数据安全与合规性
1.数据安全:采用物理安全、网络安全、数据加密、访问控制等技术手段,确保数据安全。
第2篇
大数据平台设计方案
一、引言
在信息技术迅猛发展的当下,大数据已成为企业竞争力的重要组成部分。为了高效利用数据资源,提升决策质量,降低运营成本,本公司决定构建一套先进的大数据平台。本方案旨在提供一份详尽、合规的大数据平台设计方案,以支撑企业未来发展需求。
二、项目目标
1.构建统一、高效的数据资源中心,实现数据的集中管理和有效利用。
-数据处理:采用Spark分布式计算框架,实现快速、高效的数据处理。
-数据查询:使用Hive进行大数据查询,满足复杂查询需求。
-数据挖掘:集成TensorFlow、PyTorch等机器学习算法库,实现数据挖掘和分析。
-数据可视化:运用ECharts、Tableau等工具,实现数据可视化展示。
四、数据安全与合规性
(2)数据存储层:采用分布式存储技术,实现海量数据的存储和管理。
(3)数据处理层:对数据进行清洗、转换、整合等处理,提高数据质量。
(4)数据服务层:提供数据查询、分析、可视化等服务,满足业务部门需求。
(5)应用层:基于数据服务层提供的接口,开发各类应用,为决策层和业务部门提供支持。
2.技术选型
(1)数据存储:采用Hadoop分布式文件系统(HDFS)进行海量数据存储。
-数据存储层:采用分布式存储技术,实现大数据的高效存储和管理。

最全的云计算平台设计方案

最全的云计算平台设计方案

最全的云计算平台设计方案随着云计算的快速发展和广泛应用,越来越多的企业和组织将其业务迁移到了云计算平台上。

一个全面的云计算平台设计方案需要考虑到各种因素,如硬件架构、软件架构、安全性、可扩展性等。

以下是一个最全的云计算平台设计方案,介绍了每个方面的要点。

1.硬件架构:-服务器集群:搭建多台服务器构成集群,实现负载均衡和高可用性。

-存储系统:采用分布式存储系统,将数据冗余备份,提高可靠性和可用性。

-网络设备:使用高性能网络设备,实现快速数据传输和低延迟。

-数据中心:建立多个分布式的数据中心,提供地理冗余,增加系统的稳定性。

2.软件架构:-虚拟化技术:使用虚拟化技术将物理服务器划分为多个虚拟机,提高硬件资源的利用率。

-容器化技术:采用容器化技术,将应用程序打包成独立的容器,实现快速部署和扩展。

-服务编排:使用服务编排工具,管理和自动化各个组件之间的部署和通信。

-流程调度:设计智能的流程调度算法,根据不同的任务负载进行资源调度和任务分配。

3.安全性:-认证和授权:通过身份验证和权限管理,确保只有经过授权的用户能够访问平台和数据。

-数据加密:对数据进行加密,保护数据的机密性和完整性。

-安全审计:记录和监控用户的操作,及时发现和应对安全事件。

-防火墙和入侵检测系统:建立防火墙和入侵检测系统,保护平台免受网络攻击。

4.可扩展性:-弹性扩展:设计平台具备弹性扩展的能力,根据业务需求自动增加或减少资源。

-水平扩展:采用水平扩展的方式,通过增加更多的服务器来扩展平台的处理能力。

-自动化管理:引入自动化的管理工具,实现自动化运维和资源管理。

-分布式架构:设计平台为分布式架构,将任务分发到多个节点上并行处理,提高系统的性能和吞吐量。

5.弹性计算:-弹性计算是云计算平台的核心功能,提供了按需分配计算资源的能力。

-实时监控:实时监控各个资源的使用情况,根据需要分配和释放资源。

-资源池化:将资源组织成一个资源池,按需分配给用户,提供灵活的计算环境。

建设高性能计算平台工作计划

建设高性能计算平台工作计划

建设高性能计算平台工作计划随着信息技术的不断发展和深化,高性能计算平台在科研、工程、商业和政府等领域的应用日益广泛。

在这个背景下,建设高性能计算平台工作计划变得尤为重要。

本文将详细讨论高性能计算平台工作计划的重要性、目标、关键步骤以及预期成果,以确保计划的实施能够顺利、高效进行。

**1. 背景**高性能计算平台,通常简称HPC(High-Performance Computing),是一种能够以超高速度处理复杂计算任务的计算机系统。

它在众多领域中具有广泛的应用,包括科学研究、工程仿真、医药研究、气象预测、金融建模等。

在当前信息时代,高性能计算平台已经成为科研创新和技术进步的关键驱动力之一。

**2. 目标**建设高性能计算平台工作计划的主要目标是确保我们拥有一套强大的计算基础设施,能够满足不同领域的需求,并支持创新研究和工程实践。

具体目标包括:- 提供高性能计算资源,以支持科学研究、工程模拟和数据分析等任务。

- 降低计算资源的使用门槛,以促进多领域的研究人员和工程师的参与。

- 确保计算平台的安全性和可靠性,以保护敏感数据和研究成果。

- 持续更新和维护计算平台,以适应不断变化的需求和技术。

**3. 关键步骤**为了实现上述目标,建设高性能计算平台需要按照以下关键步骤进行:**3.1 确定需求**首先,我们需要与各个领域的研究人员和工程师紧密合作,明确他们的计算需求。

这将涉及到不同应用程序的性能要求、存储需求和数据安全性等方面的讨论。

**3.2 设计基础设施**在明确需求后,我们将制定高性能计算平台的技术规划和架构设计。

这将包括硬件设备的选购、网络架构、存储系统以及并行计算资源的配置等方面。

**3.3 安全策略**数据安全是高性能计算平台的关键问题。

我们将建立强大的安全策略,以确保用户的数据得到妥善保护,防止潜在的威胁和数据泄露。

**3.4 培训和支持**为了提高用户的使用效率,我们将提供培训和支持,帮助他们更好地利用高性能计算平台进行研究和工程实践。

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

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。

高性能计算平台建设方案

高性能计算平台建设方案

高性能计算平台建设方案1.验证理论、发展理论的重要工具,另一方面,它是在理论的指导下发展实用技术,直接为经济发展服务;计算科学的发展也有相当悠久的历史,只是在计算机这一强大的计算工具问世之前,计算只能利用人类的大脑和简单的工具,计算应用于科学研究有天然的局限性,限制了它作用的发挥;随着计算机技术的发展,使用科学计算这一先进的技术手段不断普及,逐渐走向成熟。

科学计算可以在很大程度上代替实验科学,并能在很多情况下,完成实验科学所无法完成的研究工作。

科学计算也直接服务于实用科技,并为理论的发展提供依据和机会。

在许多情况下,或者理论模型过于复杂甚至尚未建立,或者实验费用过于昂贵甚至不允许进行,此时计算模拟就成为求解问题的唯一或主要手段了。

目前,高性能计算已广泛应用于国民经济各领域,发挥着不可替代的重要作用:a) 基础学科中深入的知识发现,问题规模的扩大和求解精度的增加需要更高性能的计算资源。

例如,计算立体力学、计算材料学、计算电磁学。

b) 多学科综合设计领域中大量多部门协同计算需要构建高性能的综合平台。

例如,汽车设计、船舶设计。

c) 基于仿真的工程科学结合传统工程领域的知识技术与高性能计算,提供经济高效地设计与实践方法。

例如,基于仿真的医学实践、数字城市模拟、核电、油田仿真工具、新材料开发、碰撞仿真技术、数字风洞。

d) 高性能计算提升众多行业服务、决策的时效性,提高经济效益。

例如,实时天气预报、城市交通控制、视频点播服务、动漫设计、网络游戏、基于RFID 的货物跟踪、智能电子商务。

e) 数据密集型应用需要高性能数据处理,以应对数据爆炸式增长带来的难题。

例如,高能物理实验数据处理、遥感数据处理、商业智能、生物信息学、RFID 数据挖掘、金融业分析抵押借贷、移动电话流量分析。

1.1建设内容高性能计算平台是面向全校提供高速计算服务的公共计算平台,主要运行科研计算任务,并且能够根据应用任务对硬件资源的不同需求,动态分配和调整平台资源,管理计算作业。

智能超算平台解决方案

智能超算平台解决方案

智能超算平台解决方案目录一、内容简述 (2)1.1 背景与挑战 (3)1.2 目的与意义 (4)二、智能超算平台概述 (5)2.1 定义与特点 (6)2.2 架构设计 (7)三、硬件资源管理 (8)3.1 服务器与存储 (10)3.2 网络与通信 (12)3.3 散热与电源管理 (13)四、软件平台与服务 (13)4.1 操作系统与虚拟化 (15)4.2 数据库与大数据处理 (16)4.3 人工智能与机器学习 (17)4.4 云服务与容器化部署 (18)五、智能超算平台的优势 (20)5.1 高性能计算能力 (21)5.2 强大的数据处理能力 (22)5.3 丰富的软件生态支持 (22)5.4 高可用性与可扩展性 (24)六、实施与部署 (25)6.1 项目规划与预算 (27)6.2 部署策略与步骤 (28)6.3 后期维护与升级 (29)七、案例分析 (30)7.1 企业成功案例介绍 (31)7.2 技术细节与挑战 (32)八、未来展望 (34)8.1 技术发展趋势 (35)8.2 应用前景展望 (37)九、总结与建议 (38)9.1 解决方案总结 (39)9.2 建议与推广策略 (40)一、内容简述高性能计算技术:采用高性能计算技术,为企业提供强大的计算能力,满足大规模数据处理需求。

通过优化计算资源分配,提高计算效率,降低计算成本。

智能化数据管理:通过智能化数据管理,实现数据的自动分类、存储和处理。

利用人工智能技术,提高数据处理效率和准确性,为企业提供更准确的数据分析结果。

安全保障措施:重视数据安全,采取一系列安全保障措施,包括数据加密、访问控制、安全审计等,确保数据的安全性和隐私性。

灵活扩展性:智能超算平台具备灵活的扩展性,可根据企业需求进行灵活扩展,满足企业不断增长的数据处理需求。

平台支持多种操作系统和软件应用,方便企业集成现有系统。

实时监控与运维:通过实时监控和运维管理,确保平台的稳定运行。

云计算平台建设方案模板

云计算平台建设方案模板

云计算平台建设方案模板一、项目背景随着企业业务的不断发展和数字化转型的加速,数据量呈爆炸式增长,传统的 IT 架构已经难以满足企业对高效、灵活、可扩展的计算资源的需求。

云计算作为一种新型的计算模式,能够提供按需分配的计算、存储和网络资源,帮助企业降低 IT 成本,提高业务创新能力和竞争力。

因此,建设一个适合企业自身需求的云计算平台成为当务之急。

二、需求分析(一)业务需求1、支持企业现有业务系统的稳定运行,如 ERP、CRM 等。

2、满足新业务系统的快速部署和上线需求,如大数据分析、人工智能应用等。

(二)性能需求1、具备高可用性和容错能力,确保业务的连续性。

2、提供足够的计算和存储资源,满足业务高峰期的性能要求。

(三)安全需求1、保障数据的安全性和隐私性,符合相关法规和标准。

2、防范网络攻击和恶意软件入侵。

(四)管理需求1、提供便捷的资源管理和监控工具,实现自动化运维。

2、支持灵活的资源分配和调整,提高资源利用率。

三、云计算平台架构设计(一)IaaS 层(基础设施即服务)1、计算资源采用虚拟化技术,如 VMware、KVM 等,构建服务器集群,提供虚拟机实例。

2、存储资源使用分布式存储系统,如 Ceph、GlusterFS 等,确保数据的可靠性和扩展性。

3、网络资源通过软件定义网络(SDN)技术,实现网络的灵活配置和管理。

(二)PaaS 层(平台即服务)1、数据库服务提供关系型数据库(如 MySQL、Oracle)和非关系型数据库(如MongoDB、Cassandra)服务。

2、中间件服务部署应用服务器(如 Tomcat、JBoss)、消息队列(如 RabbitMQ、Kafka)等中间件。

(三)SaaS 层(软件即服务)根据企业需求,集成或开发各类应用软件,如办公自动化、客户关系管理等。

四、硬件选型(一)服务器选择性能强劲、稳定性高的服务器,如 Dell R740、HPE ProLiant 等。

(二)存储设备采用高速固态硬盘(SSD)和大容量机械硬盘(HDD)组合的存储方案。

高性能计算解决方案

高性能计算解决方案
4.性能优化
-计算优化:根据应用特性,进行代码优化和性能调校。
-存储优化:通过数据分层和缓存策略,提升数据访问速度。
-网络优化:通过网络协议优化和拓扑设计,减少数据传输瓶颈。
四、实施步骤
1.项2.硬件采购:根据技术规格,选择合适的硬件设备供应商。
3.软件部署:安装和配置操作系统、计算框架和安全软件。
4.系统集成:将硬件和软件进行集成,确保系统稳定运行。
5.系统优化:针对用户需求,进行系统性能优化。
6.测试验收:对系统进行测试,确保满足用户需求。
7.培训与交付:对用户进行培训,将系统交付给用户。
五、合规性保障
1.遵守国家法律法规:本项目严格遵守我国相关法律法规,确保合法合规。
2.数据安全:采用加密、防火墙等技术,保障用户数据安全。
(2)存储设备:采用高速固态硬盘,提高数据读写速度。
(3)网络设备:配置高速以太网交换机,降低网络延迟。
(4)散热系统:选用高效散热系统,确保设备稳定运行。
2.软件配置
(1)操作系统:选用稳定可靠的Linux操作系统。
(2)计算框架:采用开源高性能计算框架,如OpenMPI、CUDA等。
(3)数据安全:部署安全防护软件,如防火墙、入侵检测系统等。
高性能计算解决方案
第1篇
高性能计算解决方案
一、概述
随着科技的发展,高性能计算已成为众多领域研究与创新的重要手段。为了满足用户在计算性能、数据安全、能耗等方面的需求,本方案旨在提供一套合法合规的高性能计算解决方案,确保用户在享受极致计算性能的同时,兼顾数据安全与环保节能。
二、需求分析
1.计算性能需求:用户需要进行大规模计算任务,对计算性能有较高要求。
(4)能耗管理:采用智能能耗管理系统,实现能耗优化。

云计算平台设计方案

云计算平台设计方案

云计算平台设计方案引言:云计算已经成为现代企业和组织的重要基础设施。

设计和实施一个高效、可扩展和可靠的云计算平台对于满足企业的业务需求至关重要。

本文将提出一个云计算平台的设计方案,以满足各种业务场景。

目标:设计一个云计算平台,满足以下目标:1.高效性:平台应能快速响应用户请求,并在短时间内完成运算任务。

2.可扩展性:平台应能根据需求快速扩展,以应对不断增加的用户和工作负载。

3.可靠性:平台应具备容错机制,确保数据的安全性和可用性。

4.灵活性:平台应能支持多种应用程序和技术堆栈,以满足不同的业务需求。

系统架构:该云计算平台将采用基于虚拟化的架构,如下所示:1.物理层:包括服务器硬件和网络设备,提供计算、存储和网络能力。

采用高性能服务器,以支持多个虚拟机运行。

2. 虚拟化层: 在物理层之上,采用虚拟机管理器(如VMware ESXi或KVM)来管理和分配物理资源,将它们划分为多个虚拟机。

每个虚拟机都可以独立运行操作系统和应用程序。

3. 管理层: 管理层为用户提供接口,以管理和监控云计算资源。

包括用户管理、资源分配、任务调度和性能监控等功能。

可以使用开源或商业化的云管理平台,如OpenStack或VMware vRealize。

4. 应用层: 应用层包括各种业务应用程序和服务,例如Web应用程序、数据库、存储服务等。

可以根据用户需求进行定制和部署。

关键技术和功能:为了满足所设定的目标,该云计算平台将采用以下关键技术和功能:1.虚拟化技术:虚拟化技术将允许多个虚拟机同时在一台物理服务器上运行,从而提高硬件利用率和系统弹性。

2.自动化管理:应用自动化管理和自动化工作流程,以减少人工干预和提高效率。

包括自动部署、自动伸缩和自动故障恢复等功能。

3.负载均衡和弹性扩展:使用负载均衡技术来平衡工作负载,并确保平台的可扩展性。

根据实际需求,自动增加或减少虚拟机实例。

4.数据安全和备份:采用数据加密和备份技术,确保数据的安全性和可恢复性。

移动计算方案

移动计算方案
4.项目进度监控:建立项目进度监控机制,确保项目按计划推进。
5.风险预警与应对:设立风险预警机制,制定应急预案,应对项目实施过程中的风险。
本移动计算方案旨在满足用户需求,提高工作效率,降低运营成本。在项目实施过程中,将严格遵循国家法律法规,确保合法合规。希望通过本方案的实施,为我国移动计算领域的发展贡献力量。
3.优化用户体验,简化操作流程,降低使用门槛。
4.提高资源利用率,降低运营成本。
三、方案设计
1.技术选型
(1)移动计算平台:基于Android、iOS等主流操作系统,根据用户需求,选择合适的移动设备进行部署。
(2)云计算平台:采用成熟可靠的云计算技术,提供弹性计算、存储、网络等资源,满足移动计算需求。
第2篇
移动计算方案
一、引言
移动计算作为现代信息技术的重要组成部分,已深入到社会生产、生活的各个领域。为适应日益增长的移动计算需求,充分发挥其在提高工作效率、促进信息共享等方面的优势,特制定本移动计算方案。
二、目标与需求
1.提供高效、稳定的移动计算能力,满足用户在多种场景下的计算需求。
2.确保用户数据安全,ቤተ መጻሕፍቲ ባይዱ循国家相关法律法规,实现合法合规。
(2)身份认证:用户登录时,需进行身份认证,确保合法合规。
(3)计算任务提交:用户在移动端提交计算任务,系统根据任务类型、优先级等分配计算资源。
(4)计算任务执行:服务器端执行计算任务,并将结果返回移动端。
(5)数据存储与共享:用户可选择将计算结果存储在云端,实现数据共享。
四、合法合规性分析
1.遵循我国相关法律法规,确保用户数据安全。
4.市场推广:通过线上线下渠道,宣传推广移动计算方案。
5.售后服务:提供专业的技术支持与售后服务,解决用户在使用过程中遇到的问题。
  1. 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. 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. 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)。

XXXX高性能计算平台建设方案XXXXX2013年4月目录1 概述 (2)1.1 背景概况 (2)1.2 建设内容 (3)1.3 设计原则 (3)2 总体架构 (5)3 高性能计算平台硬件系统 (6)3.1 平台架构图 (6)3.2 主要设备选型 (8)3.3 Cluster集群系统 (9)3.4 计算节点 (10)3.5 管理节点 (10)3.6 I/O存储节点 (11)3.7 网络系统方案..................................................................................错误!未定义书签。

3.8 管理网络 (12)3.9 监控网络 (12)3.10 存储系统 (12)4 高性能计算平台软件系统 (13)4.1 64位Linux操作系统 (13)4.2 集群管理软件 (14)4.3 作业调度系统 (14)4.4 并行文件系统 (15)4.5 集群并行计算环境 (15)4.6 标准库函数 (16)4.7 标准应用软件 (16)5 项目经费预算 (17)5.1 经费来源 (17)5.2 经费支出预算 (17)附页——高性能计算平台技术参数要求 (18)1概述1.1背景概况20世纪后半期,全世界范围掀起第三次产业革命的浪潮,人类开始迈入后工业社会——信息社会。

在信息经济时代,其先进生产力及科技发展的标志就是计算技术。

在这种先进生产力中高性能计算机(超级计算机)更是具有代表性。

时至今日,计算科学(尤其是高性能计算)已经与理论研究、实验科学相并列,成为现代科学的三大支柱之一。

三种科研手段中,理论研究为人类认识自然界、发展科技提供指导,但科学理论一般并不直接转化为实用的技术;实验科学一方面是验证理论、发展理论的重要工具,另一方面,它是在理论的指导下发展实用技术,直接为经济发展服务;计算科学的发展也有相当悠久的历史,只是在计算机这一强大的计算工具问世之前,计算只能利用人类的大脑和简单的工具,计算应用于科学研究有天然的局限性,限制了它作用的发挥;随着计算机技术的发展,使用科学计算这一先进的技术手段不断普及,逐渐走向成熟。

科学计算可以在很大程度上代替实验科学,并能在很多情况下,完成实验科学所无法完成的研究工作。

科学计算也直接服务于实用科技,并为理论的发展提供依据和机会。

在许多情况下,或者理论模型过于复杂甚至尚未建立,或者实验费用过于昂贵甚至不允许进行,此时计算模拟就成为求解问题的唯一或主要手段了。

目前,高性能计算已广泛应用于国民经济各领域,发挥着不可替代的重要作用:a) 基础学科中深入的知识发现,问题规模的扩大和求解精度的增加需要更高性能的计算资源。

例如,计算立体力学、计算材料学、计算电磁学。

b) 多学科综合设计领域中大量多部门协同计算需要构建高性能的综合平台。

例如,汽车设计、船舶设计。

c) 基于仿真的工程科学结合传统工程领域的知识技术与高性能计算,提供经济高效地设计与实践方法。

例如,基于仿真的医学实践、数字城市模拟、核电、油田仿真工具、新材料开发、碰撞仿真技术、数字风洞。

d) 高性能计算提升众多行业服务、决策的时效性,提高经济效益。

例如,实时天气预报、城市交通控制、视频点播服务、动漫设计、网络游戏、基于RFID 的货物跟踪、智能电子商务。

e) 数据密集型应用需要高性能数据处理,以应对数据爆炸式增长带来的难题。

例如,高能物理实验数据处理、遥感数据处理、商业智能、生物信息学、RFID 数据挖掘、金融业分析抵押借贷、移动电话流量分析。

1.2建设内容高性能计算平台是面向全校提供高速计算服务的公共计算平台,主要运行科研计算任务,并且能够根据应用任务对硬件资源的不同需求,动态分配和调整平台资源,管理计算作业。

用户通过校园网或VPN远程提交计算作业、获取计算结果,并能够根据权限调整,实现权限控制,硬件细节对用户透明。

用户界面实现图形化交互窗口和SSH登陆相结合方式。

平台的主要硬件设备有:管理节点、计算节点、存储IO节点、Infiniband交换机、高速存储、千兆以太网交换机;软件方面有:64位Linux操作系统、并行开发环境、并行文件系统、作业调度管理系统、硬件集群管理系统等,利用高速infiniband网络互联构成计算环境,通过并行计算支撑软件和作业调度系统使它们协同工作。

平台支持同时运行Ansys、Fluent、Gauss、Materials Studi、ADMS、Opera、HFSS、MTSS、MAGIC、CST、Icepak等商业软件,并支持C(C++)、Fortran77/90等语言的编译和运行环境,以保证学院自编应用程序的计算求解需求。

1.3设计原则高性能计算平台应具有处理大规模的复杂运算,尤其是浮点运算的能力。

它将为全校提供优化设计、分析、验证的手段,最终实现提高科研质量、缩短科研周期、降低科研成本。

因此,方案设计以用户现场测试结果为基础,根据用户对未来应用模式及业务量需求预测为前提,强调高性能以及可行、合理和低风险。

架构设计和系统选型遵循以下原则:先进性本系统方案所采用的技术既要符合业界的发展方向,又要在未来几年内仍具有很高的技术先进性,保持在同类系统中的领先地位。

这样有利于提高整个系统的计算与处理能力,保证系统的使用周期。

有限投资获取最大计算性能在有限的投资前提下,高性能计算平台应具有优秀的处理能力,它不仅具有符合要求的峰值性能(Peak Performance),更重要的是应具有稳定的应用性能(sustained performance)。

各种复杂的研究课题在本系统中能够得到准确、快速的计算结果。

可扩展性随着对计算机系统性能的要求不断提高,高性能计算平台应具有较强的扩展能力,可以方便地实现节点增加、系统扩充和升级,以有效保护前期投入。

建议采用第三方集群管理和作业调度专业软件,集成安装与硬件设备无关,计算节点的扩展不受硬件品牌限制。

开放性和兼容性系统应符合公认的工业标准,包括体系结构,硬件,I/O, 网络,操作系统,开发环境和开发工具等。

便于和其他平台上的系统互操作。

应用开发软件丰富本系统的平台上应具有丰富的软件资源,能够提供研究课题的解决方案和相应的软件系统。

例如高性能计算方面的开发环境和应用开发软件,linux、专业平台软件商, 不仅提供处理节点间的协调和通信的中间件,使整个系统节点能够真正实现合作,负载均衡,还能针对不同应用需求,提供一系列并行计算应用。

性价比优越本系统在性价比方面在同类系统中应具有明显的优势,能满足用户应用的同时,充分考虑后期运维费用,尽量采用绿色节能型设备,降低运维功耗,比如采用刀片式服务器。

管理简单,用户易用尽量减少数据中心的设备管理难度,简化架构,底层硬件对用户透明,本着不改变设计师原有使用原则的基础上选择合适的软件架构,突破集中式资源部署应用难的屏障,实现应用简单易用的目的。

综上所述,本项目的建设,在遵循统一领导、统一规划、统一标准、统一组织的建设原则之下,最大程度上保证系统按照预期的目标顺利实施。

2总体架构根据我们对学校高性能计算平台的需求调研分析,以及其它高校的高性能计算实验室的考察,结合实际应用需求、当前计算规模大小、存储需求量等一系列的因素,充分结合总体设计原则,针对学校高性能计算应用的特点,从满足应用需求的角度出发,建立一个高可扩展、易管理的Cluster高性能计算平台环境。

主要是基于计算网络、存储网络、管理网络、监控网络的一体化网络建设的高性能计算集群系统:计算网络采用Cluster、高速InfiniBand计算网与千兆以太管理网协同工作的架构。

计算节点采用刀片服务器。

存储网络大部分数据都存放在FC架构存储系统中,选用低端扩展容量大的磁盘阵列,利用SAN交换机互联,通过存储I/O节点为高性能计算平台提供存储服务,便于维护、管理和备份。

管理网络通过资源调度管理软件管理整个高性能计算平台。

用户通过网络远程访问高性能计算平台,获取高性能计算平台的计算资源进行求解运算。

监控网络通过基于硬件设备的专业集群管理软件对硬件系统进行集中管理、配置,减轻管理维护人员的工作负担,为运维人员提供高效便捷的管理方式。

硬件部分应包括:➢计算节点(集群节点和小型机节点)➢管理节点➢I/O节点➢高速互连系统软件部分应包括:➢操作系统➢集群管理软件➢作业调度系统➢并行文件系统➢并行程序开发环境➢数学库、并行库➢标准应用软件➢客户应用软件3高性能计算平台硬件系统3.1平台架构图平台整体架构图如下:采用32节点的Cluster高性能计算集群(每个计算节点Intel Xeon X5650 2Processors/6Cores/24G内存),主要运行分布式计算应用,利用MPI现实并行计算,提高应用效率。

目前采用1台管理节点作为高性能计算平台的管理服务器,以后根据应用需求将管理节点增加到2台。

目前采用2台存储节点作为高性能计算平台的存储I/O节点,以后根据应用需求扩展存储I/O节点。

32节点高性能计算集群节点、2节点I/O服务器集群、1台管理节点均通过带宽20Gbps Infiniband高速网络互连。

计算集群节点通过20Gbps Infiniband 网络连接I/O节点,通过I/O节点的专门并行文件系统访问存储。

I/O节点通过4Gbps光纤通道卡连接至磁盘阵列环境中,配置1台磁盘阵列(可选HP P2000G3FF或IBM DS3400),10TB可用容量,以满足高性能计算环境对存储性能和空间的巨大需求,I/O节点存储链路完全多路径融合,与磁盘阵列见无单点。

高性能计算平台全部通过管理节点上的高性能计算资源管理平台软件对用户发布使用。

管理节点通过1000Base-T千兆以太网连接到校园网络中,各院系通过该网络Web 使用高性能计算平台资源,基于用户原有使用习惯的图形化交互界面,并最终通过网络可视化的查看计算过程,获得计算结果。

3.2主要设备选型计算节点采用32节点的刀片服务器作为计算节点(每个节点采用2 Processors Intel Xeon X5650/6 Cores/18GB memory),Intel六核处理器在中规模的计算量上的性能相当于同主频四核CPU的1.5倍以上。

依据见Intel提供的数据分析图:管理节点采用1节点的机架式高端服务器(采用2 Processors Intel Xeon X5650/6 Cores/24GB memory)作为高性能计算平台的管理节点。

存储节点采用2节点的机架式高端服务器(采用2 Processors Intel Xeon X5650/6 Cores/36GB memory)作为高性能计算平台的存储I/O节点。

计算网络采用至少2台Infiniband高速网络交换机(20Gbps无阻塞)刀片机箱内置模块,作为高性能计算平台核心计算网络。

相关文档
最新文档