高性能计算集群Beowulf
高性能计算的发展与应用
高性能计算的发展与应用第一章：引言随着社会经济的迅速发展，高性能计算（HPC）成为促进社会发展的一项重要技术。
HPC是指利用高速计算机和大规模并行处理技术，处理大规模数据，进行复杂计算的一种计算机应用技术。
本文将从历史背景、技术发展、应用领域等方面进行介绍，以期提高对 HPC 技术的认知和理解。
第二章：历史背景HPC 技术起源于 1940 年代，当时主要用于军事领域的计算任务。
20 世纪 70 年代，HPC 技术逐渐应用于学术领域，如物理和化学的计算模拟研究。
在 80 年代和 90 年代，HPC 技术逐渐应用于工业生产中，如航空、汽车、能源等领域的工程计算。
到了 21世纪，HPC 技术得到了空前的发展，计算机性能、处理器核心数、并行计算技术等不断提高，应用领域也得到了不断拓展。
第三章：技术发展HPC 技术的发展主要分为以下几个阶段：1. 单机时代：20 世纪 50 年代至 70 年代，使用单机进行计算任务，速度慢、效率低。
2. 超级计算机时代：20 世纪 80 年代至 90 年代，出现了美国的CRAY-1 和日本的向量机，计算速度和并行度显著提高。
3. 集群时代：21 世纪，以集群为核心的 HPC 技术快速发展，包括 Beowulf 集群、高性能计算集群等，计算性能得到了明显提高，应用领域广泛。
4. 云计算时代： 21 世纪后期至今，云计算技术的出现，使得HPC 技术更加强调效率和灵活性，可以基于云计算平台实现高性能计算。
第四章：应用领域1. 科学研究领域：天文学、气象学、物理学、化学等领域的模拟计算和数据分析。
2. 工业生产领域：航空、汽车、能源等领域的工程计算和仿真分析。
3. 医疗健康领域：基于遗传数据的个性化医疗、疾病预测等计算。
4. 金融服务领域：基于大规模数据的风险管理、交易分析、高频算法交易等计算。
5. 社会生活领域：虚拟现实、高清视频处理、游戏开发等领域的计算和数据分析。
第五章：发展趋势1. 处理器核心数目的不断增加，计算机性能和效率的提升。
超级计算机技术的发展演变及其特点
超级计算机技术的发展演变及其特点超级计算机技术的发展演变及其特点超级计算机是一种具有超强计算能力的计算设备，主要用于解决复杂的科学、工程和商业问题。
随着计算机科学和技术的发展，超级计算机技术经历了多个阶段的演变，从最初的专用硬件系统到现代的集群计算系统，取得了巨大的进步。
超级计算机技术的起源可以追溯到20世纪40年代末和50年代初。
当时，第一台电子计算机ENIAC的诞生标志着计算科学的新时代。
随后，随着计算机体积的不断减小和运算速度的不断提高，科学家们开始尝试将计算能力进一步推向极限。
1951年，世界上第一台超级计算机UNIVAC I诞生，其处理能力达到了每秒1900次浮点运算。
这一里程碑标志着超级计算机技术的开始。
随着时间的推移，超级计算机技术不断发展。
到了20世纪70年代，出现了第一台多处理器超级计算机Cray-1。
这种计算机使用了多个处理器来并行处理任务，大大提高了计算速度。
此后，超级计算机的核心技术开始从专用硬件系统转向集群计算系统。
集群计算系统是一种将多台计算机连接在一起，通过并行计算来完成任务的技术。
以Beowulf集群为例，它是一种由普通计算机组成的集群系统。
这种系统通过高速网络相互连接，并利用集群管理软件来协调各个节点之间的计算任务。
相比于传统的单一超级计算机，集群计算系统在成本和可维护性方面都具有显著优势。
随着集群计算系统的发展，超级计算机的计算能力也得到了大幅度的提升。
2013年，中国的天河二号超级计算机被评为世界上最快的计算机，其峰值运算速度达到了每秒33.86亿亿次，超过了美国和欧洲的竞争对手。
目前，超级计算机已经成为各国科学研究和国防实力的重要标志。
超级计算机技术的发展演变带来了许多特点。
首先，超级计算机具有极高的计算能力。
它能够运算大规模的数据并解决复杂的科学问题，对于气候模拟、天气预报、基因研究等领域的发展具有重要意义。
其次，超级计算机具有高度的可扩展性。
通过增加计算节点，可以快速提升计算能力，适应不断增长的计算需求。
Linux高性能集群-软件体系结构介绍
Linux高性能集群-软件体系结构介绍目录1BEOWULF集群软件结构 (3)2操作系统 (3)3文件系统 (4)3.1集群和文件系统 (4)3.2集群中的数据共享形式 (5)3.2.1rsync (5)3.2.2NFS (5)3.2.3GFS (6)3.2.4Intermezzo (7)3.2.5Backend Database (7)4并行化应用程序 (7)4.1确定应用程序的并发部分 (8)4.2分析并行的效率 (8)4.3实现应用程序的并发 (8)1Beowulf集群软件结构图1 是Beowulf集群的软件体系机构。
一般来说，Beowulf集群由如下几个软件部分组成：操作系统：勿容置疑，操作系统是任何计算机系统的软件基础。
相对于桌面系统而言，集群系统对操作系统的任务调度和文件管理方面的要求更高。
并行开发库：只要是指用于集群中进程通信的软件库。
消息传递和线程是两种基本的通信方法。
但是对于Beowulf集群而言，消息传递更适合一些。
Beowulf集群常用的开发库是MPI和PVM。
作业管理：调度作业并管理集群系统的资源，是集群系统的资源得到最大的利用。
系统管理：管理和监控整个集群系统。
开发环境：开发和调试高效能应用的开发工具。
标准应用：一些标准的高性能应用如CFD。
客户应用：客户特别定制的应用。
2操作系统并不是每种操作系统都适合高性能集群系统。
理论上说，硬件的体系结构、操作系统的任务调度方式和IPC的方式是决定应用并行化效果的主要因素。
根据这三个因素，我们可以归纳出如下5种实施应用并行化的平台：单任务操作系统：CPU同时只处理任务队列中的一个任务。
MS DOS是这类系统的代表。
多任务操作系统：基于分时技术的多任务操作系统。
虽然在同一时间段，所有的进程都在运行，但是在某一时间点，CPU只执行一个进程。
这类操作系统可分为抢占式和非抢占式。
单CPU的Unix 和NT属于这种类型。
多CPU多任务操作系统：和单CPU的多任务操作系统不同的是，由于有多个CPU，所以在某个时间点上，可以有多个进程同时运行。
Beowulf集群的研究与搭建
毕业论文论文题目（中文）Beowulf集群的研究与搭建论文题目（外文）Research and construction of Beowulf clusterBeowulf集群的研究与搭建摘要随着信息产业的不断发展，单台计算机的性能和稳定性越来越好，但是有些任务单台计算机还是难以完成，为此，一些人想到了用普通的PC机通过某种方式结合起来，形成一个高性能的系统，这种系统就叫做集群。
集群系统使用方便，对软件、硬件设备的要求比较低，而且还价格低廉，适合于用来代替昂贵的超级计算机。
而Beowulf集群系统是基于广泛应用于通用网络环境下由一些微机组成的计算机群系统，它可以运行于多种操作系统（如Linux、Windows等）。
作为一个高性能的计算系统，它具有很多优点，例如：廉价，易管理，性价比高等。
在本文中，主要研究了Beowulf集群的框架与组成、在Linux操作系统下Beowulf集群系统的手工搭建方法，利用实验室现有的硬件设备和软件技术支持，设计并实现了一种基于Linux和MPI的集群系统。
首先，本文详细研究了Beowulf集群的起源、分类与体系结构，从硬件支持、网络设计、环境配置等方面入手，研究并设计搭建Beowulf集群。
从并行计算作为切入点，在了解了基于MPI和Linux集群系统的基本原理和思想，介绍了实现并行计算和集群中间件的几种关键技术。
其次，利用简便的硬件资源，合理的运用Linux系统的软件技术，通过配置硬件环境、分配网络地址、合理设置节点等，纯手工搭建Beowulf集群。
最后，提出了可以采用基于静态分配和动态分配这两种分配策略去设计并行测试程序来检测集群的性能。
可以用加速比来衡量集群系统的优劣。
关键词：MPI；Beowulf；并行计算；集群系统；LinuxResearch and construction of Beowulf clusterAbstractWith the development of information industry, a single computer performance and better stability, but some of the tasks a single computer is difficult to complete, therefore, some people thought combined with ordinary PC in some way, the formation of a high performance system, this system is called cluster. The cluster system is easy to use and has low requirements on software and hardware, and it is also cheap, which is suitable for replacing expensive super computers.The Beowulf cluster system is based on the widely used in the general network environment by a number of computer composed of computer group system, it can run in a variety of operating systems (such as Linux, Windows, etc.). As a high performance computing system, it has many advantages, such as cheap, easy to manage, cost-effective. In this paper, the main research frame and components, in the Linux operating system of Beowulf cluster system manual method of building Beowulf cluster, using existing laboratory hardware and software technology support, the design and implementation of a cluster system based on MPI and Linux.First of all, this paper studies the origin, classification and architecture of Beowulf cluster in detail, from the aspects of hardware support, network design, environment configuration and so on, the research and design of Beowulf cluster. From the point of view of parallel computing, this paper introduces the basic principles and ideas of MPI and Linux cluster system, and introduces several key technologies of parallel computing and cluster middleware.Secondly, by using simple hardware resources, reasonable use of the Linux system software technology, through the configuration of the hardware environment, the allocation of network address, the rational setting of nodes, etc., manually set up Beowulf clusters.Finally, it is proposed that two kinds of allocation strategies based on static allocation and dynamic allocation can be used to design the parallel test program to test the performance of the cluster. Can be used to measure the acceleration ratio of the advantages and disadvantages of the cluster system.Key words: MPI; Beowulf; Parallel Computing; Cluster System; Linux目录中文摘要 (I)英文摘要 (II)引言 (6)第一章 Beowulf集群简介 (7)1.1 什么是Beowulf集群 (7)1.2 Beowulf集群的分类 (8)1.2.1第一类Beowulf集群 (8)1.2.2第二类Beowulf集群 (8)第二章 Beowulf集群体系结构 (9)2.1 Beowulf集群硬件与网络 (11)2.2 Beowulf集群软件 (12)2.3 Beowulf集群应用 (12)第三章手工搭建Beowulf集群 (14)3.1 硬件环境配置 (14)3.2 网络设计与节点分配 (14)3.3 搭建服务器与安装MPI (15)第四章性能测试 (18)参考文献 (18)致谢 (19)论文(设计)成绩 (20)引言随着信息产业的快速发展，计算机的性能在不断地提高，并行计算在工程处理、大数据计算、科学研究等很多领域产生了巨大的影响。
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。
计算机系统结构的发展前景
计算机系统结构的发展前景课程：计算机系统结构学号：1006440716班级：计算机10-02班姓名：近十几年来，计算机技术得到迅猛发展和普及，使得从事各种技术工作的人员对计算机的了解普遍加深。
但由于技术层次的多面性和应用的差异性，特别是发展的迅猛和不均匀所带来的迷惑性，使人们不易看清某个方面的具体发展现状。
计算机体系结构是设计计算机应用系统的一个重要参考因素，是一个近来较受关注的话题。
根据目前计算机体系结构的发展状况来看，未来一段时间，计算机体系结构将向以下几个方向发展：一、VLIW体系VLIW指的是一种指令集设计思想与技术，它利用编译器把若干个简单的、无相互依赖的操作压缩到同一个很长的指令字中。
当超长指令字被从Cache或主存取进处理器时，可以容易地分割出各个操作，并一次性分别分派到多个独立的执行单元中并行执行。
二、单芯片多处理器体系单芯片多处理器是随着VLSI工艺水平的提高自然会想到的一个方向。
在0.25mm工艺下，单片可以集成20个21064（32kCache）；在2010年将实现的0.07mm 工艺下，单片可以集成60个21064水平的微处理器。
不远的将来，现今的SMP 系统可以完全集成在一个芯片内，其性能提高显然是诱人的。
三、多线程体系多线程技术结合了指令级现场交换和顺序调度技术，是数据流模型和冯·诺伊曼控制流模型的有机结合。
简单地说，线程是一组静态排序的指令序列，其中，当第一条指令开始执行，后续指令即开始执行而不中断。
线程作为执行调度的基本单位，多个线程可以并发（并行）执行，以达到互相隐藏延迟操作和提高并行度的效果。
网格技术有可能成为实现Petaflops的另一条途径。
网格是近年来计算机体系结构发展的一个重要方向，其基本思想是通过Internet进行资源共享和协同工作。
目前连接到Internet的计算机已经达到1亿台以上，通过互联网可能达到的聚合计算潜力是不可估量的。
国际上已经有Globus等组织为网格环境制定标准和参考实现。
Linux高性能计算集群 Beowulf集群
Linux高性能计算集群 -- Beowulf集群/page/hardware_linux.html1 集群1.1 什么是集群简单的说，集群（cluster）就是一组计算机，它们作为一个整体向用户提供一组网络资源。
这些单个的计算机系统就是集群的节点（node）。
一个理想的集群是，用户从来不会意识到集群系统底层的节点，在他/她们看来，集群是一个系统，而非多个计算机系统。
并且集群系统的管理员可以随意增加和删改集群系统的节点。
1.2 为什么需要集群集群并不是一个全新的概念，其实早在七十年代计算机厂商和研究机构就开始了对集群系统的研究和开发。
由于主要用于科学工程计算，所以这些系统并不为大家所熟知。
直到Linux集群的出现，集群的概念才得以广为传播。
对集群的研究起源于集群系统的良好的性能可扩展性(scalability)。
提高CPU主频和总线带宽是最初提供计算机性能的主要手段。
但是这一手段对系统性能的提供是有限的。
接着人们通过增加CPU个数和内存容量来提高性能，于是出现了向量机，对称多处理机(SMP)等。
但是当CPU的个数超过某一阈值，象SMP这些多处理机系统的可扩展性就变的极差。
主要瓶颈在于CPU访问内存的带宽并不能随着CPU个数的增加而有效增长。
与SMP相反，集群系统的性能随着CPU个数的增加几乎是线性变化的。
图1显示了这中情况。
图1. 几种计算机系统的可扩展性集群系统的优点并不仅在于此。
下面列举了集群系统的主要优点：1.高可扩展性：如上所述。
2.高可用性：集群中的一个节点失效，它的任务可以传递给其他节点。
可以有效防止单点失效。
3.高性能：负载平衡集群允许系统同时接入更多的用户。
4.高性价比：可以采用廉价的符合工业标准的硬件构造高性能的系统。
1.2.1 集群系统的分类虽然根据集群系统的不同特征可以有多种分类方法，但是一般我们把集群系统分为两类：∙高可用(High Availability)集群,简称HA集群。
服务器集群技术方案(2)
的计算机，利用高速通信网络组成一个单一的计算机系统，并以单一系统的模式加以管理。
其出发点是提供高可靠性、可扩充性和抗灾难性。
一个集群包含多台拥有共享数据存储空间的服务器，各服务器通过内部局域网相互通信。
当一台服务器发生故障时，它所运行的应用程序将由其它服务器自动接管。
在大多数模式下，集群中所有的计算机拥有一个共同的名称，集群内的任一系统上运行的服务都可被所有的网络客户使用。
采用集群系统通常是为了提高系统的稳定性和网络中心的数据处理能力及服务能力。
体系结构是否相同。
集群计算机按功能和结构可以分成以下几类:High-availability (HA) clustersLoad balancing clustersHigh-performance (HPC) clustersGrid computing普通是指当集群中有某个节点失效的情况下，其上的任务会自动转移到其他正常的节点上。
还指可以将集群中的某节点进行离线维护再上线，该过程并不影响整个集群的运行。
负载均衡集群运行时普通通过一个或者多个前端负载均衡器将工作负载分发到后端的一组服务器上，从而达到整个系统的高性能和高可用性。
这样的计算机集群有时也被称为服务器群 (Server Farm) 。
普通高可用性集群和负载均衡集群会使用类似的技术，或者同时具有高可用性与负载均衡的特点。
Linux 虚拟服务器(LVS)项目在Linux 操作系统上提供了最常用的负载均衡软件。
高性能计算集群采用将计算任务分配到集群的不同计算节点而提高计算能力，于是主要应用在科学计算领域。
比较流行的HPC 采用Linux 操作系统和其它一些免费软件来完成并行运算。
这一集群配置通常被称为Beowulf 集群。
这种集群通常运行特定的程序以发挥HPC cluster 的并行能力。
这种程序普通应用特定的运行库, 比如专为科学计算设计的MPI 库。
HPC 集群特殊适合于在计算中各计算节点之间发生大量数据通讯的计算作业，比如一个节点的中间结果或者影响到其它节点计算结果的情况。
基于Linux的Beowulf集群的实现
基于Linux的Beowulf集群的实现来源：1 概述1977年，DEC公司推出了以VAX为结点机的松散耦合的集群系统，并成功地将VMS操作系统移植到该系统上。
20世纪90年代以来，随着RISC技术的发展和高性能网络产品的出现，集群系统在性能价格比(Performance/Cost)、可扩展性(Scalability)、可用性(Availability)等方面都显示出了很强的竞争力，尤其是它在对现有单机上的软硬件产品的继承和对商用软硬件最新研究成果的快速运用方面表现出了传统大规模并行处理机(Massively Parallel Processor，MPP)无法比拟的优势。
目前，集群系统已在许多领域获得应用。
可以预见，随着对称多处理机(Symmetric Multiprocessor，SMP)产品的大量使用和高性能网络产品的完善，以及各种软硬件支持的增多和系统软件、应用软件的丰富，新一代高性能集群系统必将成为未来高性能计算领域的主流平台之一。
具有代表性的集群系统有IBM的SP2、SGI 的POWER CHALLENGEarray、Microsoft 的Wolfpack、DEC的TruClusters、SUN的SPARC cluster 1000/2000PDB以及Berkeley NOW 等。
我国国家智能计算机研究开发中心的曙光－1000A、曙光－2000I和曙光－2000II也都属于集群系统的并行计算机。
简单地说，并行计算机就是用若干（几到几千）处理器并行执行一个作业，以提高计算效率。
并行计算机的结构、规模、性能可以有很大的差异，其价格也就可以从人民币数万元到数亿元。
以较低的投资，用若干台性能较高的PC机组装成集群并行计算机，采用Linux操作系统以及目前在各类并行机上通用的信息传递接口MPI并行环境，以此为起步发展并行计算和研究，是一个合适的选择。
计算机科学技术的发展在高性能计算领域为其他科学技术的发展提供了越来越宽广的平台。
云计算与大数据技术课后习题
第一章云计算与大数据基础1.在信息产业的发展历程中。
硬件驱动力，网络驱动力，作为两个重要的内在动力在不同的时期起着重要的作用6．MapReduce思想来源LISP语言7。
按照资源封装层次，云计算分为 Iaas paas saas三种8。
教材P2 1。
1.210。
教材P8 1。
2。
211. 教材P10 1.2.3第二章云计算与大数据相关技术1。
一致性hash算法原理:哈希算法是一种从稀疏值到紧密值范围的映射方法，在存储和计算定位时可以被看做是一种路由算法。
通过这种路与哦算法文件块能被唯一的定位到一个节点的位置.传统的hash算法容错性和扩展性都不好，无法有效的适应面向数据系统节点的动态变化。
意思就是当集群需要增加节点，传统的hash算法不容易检测到新增加的节点,此为扩展性不好，而一致性hash算法增加一个节点只会影响增加的这个节点到前一个节点之间的数据.容错性就是如果不幸一个机器C宕机了，那么机器B和C之间的数据都会被D执行，那么受影响的数据只是机器B和C之间的数据。
当然,容错性和扩展性对于节点数较多的集群是比较有意义的，对于节点较少的集群似乎这两个特性并没有什么诱惑力。
一致性hash的实际目的就是解决节点频繁变化时的任务分配问题,一致性hash将整个hash值空间组织成一个虚拟圆环，我们这里假设某hash函数H值空间为0~（2^32—1），即32位无符号整形。
下面简述一下一致性hash的原理：这是一致性hash的整个值空间0～（2^32-1）下一步将各个服务器使用Hash进行一个哈希，具体可以选择服务器的ip或主机名作为关键字进行哈希,这样每台机器就能确定其在哈希环上的位置，假设使用四台机器进行hash：将数据key使用相同的函数Hash计算出哈希值，并确定此数据在环上的位置，从此位置沿环顺时针“行走”，第一台遇到的服务器就是其应该定位到的服务器。
例如我们有Object A、Object B、Object C、Object D四个数据对象,经过哈希计算后，在环空间上的位置如下：根据一致性哈希算法，数据A会被定为到Node A上，B被定为到Node B上，C被定为到Node C上，D被定为到Node D上下面我们看看当集群机器比较少的情况例如系统中只有两台服务器，其环分布如下，此时必然造成大量数据集中到Node A上，而只有极少量会定位到Node B上。
高性能计算集群
高性能计算集群高性能计算集群(HPC_CLUSTER)是一种由大量计算节点组成的集群系统，用于处理高性能计算任务。
该集群通常由多个节点组成，每个节点都具有较高的计算和存储能力，通过网络进行连接和通信。
HPC_CLUSTER集群拥有强大的计算能力和高效的并行计算能力，可用于处理大数据分析、科学计算、物理模拟、天气预报、生物信息学等应用场景。
HPC_CLUSTER集群的核心组件包括计算节点、存储节点、网络和管理系统。
计算节点是集群的主要计算资源，每个计算节点通常由多个处理器或多核处理器组成，可同时执行多个并行任务。
存储节点负责存储集群的数据，通常采用分布式文件系统或对象存储系统来实现数据的共享和高可用性。
网络是连接集群节点的基础设施，通常使用高速网络如InfiniBand、以太网等来实现节点之间的通信。
管理系统负责集群的资源管理、任务调度和监控等工作，确保集群的性能和稳定性。
HPC_CLUSTER集群的性能关键在于其并行计算能力。
通过将任务分解为多个子任务，并在多个计算节点上并行执行，集群能够更快地完成大规模计算任务。
集群通常使用消息传递接口(MPI)等并行编程模型来实现任务的分发和结果的收集。
并行计算还可以通过任务的负载均衡机制来优化，确保每个计算节点的负载均衡，以提高集群的整体性能。
另外，HPC_CLUSTER集群还需要具备高可用性和容错性。
由于集群规模大且节点众多，节点故障是不可避免的。
集群需要具备自动故障检测和恢复机制，以保证集群的稳定性和可用性。
此外，集群还可以使用冗余配置和数据备份等策略来防止数据丢失和系统崩溃。
HPC_CLUSTER集群的管理与维护需要专业的人员来完成。
管理人员需要负责集群的部署、配置和维护，并监控集群的性能和状态。
他们还需要根据任务的需求进行资源调度和任务分发，以最大限度地利用集群的计算资源。
对于大规模集群，管理系统通常提供图形界面或命令行界面，方便管理员进行操作和管理。
高性能计算集群
高性能计算集群1.1什么是高性能计算集群简单的说，高性能计算（High-Performanee Computing）是计算机科学的一个分支，它致力于开发超级计算机，研究并行算法和开发相关软件。
高性能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，如天气预报、石油勘探与油藏模拟、分子模拟、基因测序等。
高性能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。
1.2分类高性能计算的分类方法很多。
这里从并行任务间的关系角度来对高性能计算分类。
1.2.1高吞吐计算有一类高性能计算，可以把它分成若干可以并行的子任务，而且各个子任务彼此间没有什么关联。
因为这种类型应用的一个共同特征是在海量数据上搜索某些特定模式，所以把这类计算称为高吞吐计算。
所谓的In ternet计算都属于这一类。
按照Flynn的分类，高吞吐计算属于SIMD （Single Instruction/Multiple Data,单指令流-多数据流）的范畴。
1.2.2分布计算另一类计算刚好和高吞吐计算相反，它们虽然可以给分成若干并行的子任务，但是子任务间联系很紧密，需要大量的数据交换。
按照Flynn的分类，分布式的高性能计算属于MIMD （Multiple Instruction/Multiple Data，多指令流-多数据流）的范畴。
1.3高性能计算集群系统的特点可以采用现成的通用硬件设备或特殊应用的硬件设备，研制周期短；可实现单一系统映像，即操作控制、IP登录点、文件结构、存储空间、I/O 空间、作业管理系统等等的单一化；高性能（因为CPU处理能力与磁盘均衡分布，用高速网络连接后具有并行吞吐能力）；高可用性，本身互为冗余节点，能够为用户提供不间断的服务，由于系统中包括了多个结点，当一个结点出现故障的时候，整个系统仍然能够继续为用户提供服务；高可扩展性，在集群系统中可以动态地加入新的服务器和删除需要淘汰的服务器，从而能够最大限度地扩展系统以满足不断增长的应用的需要；安全性，天然的防火墙；资源可充分利用，集群系统的每个结点都是相对独立的机器，当这些机器不提供服务或者不需要使用的时候，仍然能够被充分利用。
Beowulf集群的手工建立方法及其性能测试
以调用这些接口以便在节点间进行消息和数据传 递。有两种消息传递接口可以使用：ＭＰＩ或ＰＶＭ。
万方数据
第３５卷（２００７）第１０期
计算机与数字工程
１４ｌ
ＰｖＭ虽然应用得比较早，但缺少标准化，它比较适 用于异种机环境，比较来看，ＰＶＭ的性能较低，而 且它的函数功能不如ＭＰＩ，所以这里使用ＭＰＩ。 ＭＰＩ是采用消息传递的方式实现并行程序间通信， 虽然也可以采用其他的通信方法，但是消息传递模
ａｕｔｈ ４：ｃｈｍｏｄ ７５５一／．目ｓｈ ６４４一／，ｓｓｈ／
在进行并行计算的时候，主节点需要非交互式 地登录每个分节点。为了达到这个目的，我们把主
改为１２７．０．０．１ ｋａｌｈｏｓｔ．１０ｃａｌｄｏｒｎａｉｎ
然后在ｈｏｓｔｓ文件中加入所有的节点。每个节 点占一行，前一部分是节点ＩＰ，后一部分是节点 名，如１９２．１６８．Ｏ．１０１ ｗｏｌｆｏｌ。这一步不是必需的， 只是为了方便，这样当你引用一个节点时，只需简 单地输入“ｗｏＩｏｌ”而不需输入１９２．１６８．０，ｌＯｌ。 接下来要添加组和用户：９１．Ｄｕｐａｄｄ ｕｓｅｍｏｄ—ｇｂｅｏｗＩｌｌｆ
ＲＳＡＡｕｔｈｅｎ廿ｃａｄｏｎ
ｖｅｓ
有高质量的编译器和其他软件，例如并行文件系统
和ＭＰＩ实现在ｕｎｕｘ上都是免费的。采用Ｌｉｎｕｘ， 用户还可以针对自己的任务负载对内核进行定制。 Ｌｉｎｕｘ是构建Ｂｅｏｗｕｌｆ集群的一个非常好的平台。 这里主节点名字叫ｗｏｌｆ００，私网ＩＰ是１９２． １６８．Ｏ．１００，其它节点的名字是ｗｏｈｎ，ＩＰ是１９２． １６８．Ｏ．１００＋ｎｎ（ｎｎ＝叭，０２，０３，０４）。 选择功能最强的计算机做主节点，在其上安装 好Ⅱｎｕｘ操作系统。安装过程中选择需要的软件 包，“Ｎｅｌｗｏ矗Ｓｅｎ℃ｒｓ”这一项必须选上，因为要用 到ＮＦｓ和ｓｓｈ。如果你打算开发Ｂｅｏｗｕｌｆ应用程序 的话，那么把ｘ和ｃ也装上。安装过程中选择不 启动防火墙。 安装好Ｌｊｎｕｘ后，接下来要修改／ｅｔｃ／ｂｏｓｔｓ文 件。把如下这一行 ｌ刀，Ｏ．０．１
高性能计算发展现状分析
高性能计算发展现状分析目录1.1 高性能计算的发展现状 (3)1.1.1 高性能计算概述 (3)1.1.2 高性能计算的应用需求 (3)1.1.3 国外高性能计算发展现状 (4)1.1.4 国内高性能计算发展现状 (5)1.1.5 高性能计算机关键技术发展现状 (7)1.1高性能计算的发展现状1.1.1高性能计算概述高性能计算（High Performance Computing，简称HPC）是计算机科学的一个分支，研究并行算法和开发相关软件，致力于开发高性能计算机（High Performance Computer），满足科学计算、工程计算、海量数据处理等需要。
自从1946年设计用于导弹弹道计算的世界上第一台现代计算机诞生开始，计算技术应用领域不断扩大，各应用领域对计算机的处理能力需求越来越高，这也促使了高性能计算机和高性能计算技术不断向前发展。
随着信息化社会的飞速发展，人类对信息处理能力的要求越来越高，不仅石油勘探、气象预报、航天国防、科学研究等需求高性能计算机，而金融、政府信息化、教育、企业、网络游戏等更广泛的领域对高性能计算的需求也迅猛增长。
1.1.2高性能计算的应用需求应用需求是高性能计算技术发展的根本动力。
传统的高性能计算应用领域包括：量子化学、分子模拟、气象预报、天气研究、油气勘探、流体力学、结构力学、核反应等。
随着经济发展和社会进步，科学研究、经济建设、国防安全等领域对高性能计算设施及环境提出了越来越高的需求，不仅高性能计算的应用需求急剧增大，而且应用范围从传统领域不断扩大到资源环境、航空航天、新材料、新能源、医疗卫生、金融、互联网、文化产业等经济和社会发展的众多领域。
当前，世界和中国面临诸多重大挑战性问题。
比如，全球气候出现快速增温的事实使“应对气候变化”成为各国政治、经济和社会发展的重大课题，为了进一步消减“温室效应”和减少碳排放，实现可持续发展的低碳经济，新材料的发现、设计与应用迫在眉睫；随着化石能源的日益枯竭和环境的日趋恶化，新能源的开发势在必行；随着科技的发展，人类迈向太空的脚步逐渐加快，空间资源的争夺和战略性部署竟然愈发激烈，航空航天领域作为此项重大科研技术活动的基础支撑，投入将持续扩大；为了攻克重大疾病、进一步提高人口健康质量，生命科学与新药制造已成为技术发展和经济投入的重要增长点；随着互联网技术不断发展，借助海量数据与高性能计算的力量使得人工智能研究不断取得新的突破，各大互联网企业对高性能计算的投入将持续增加；在国际竞争的大环境下，基础科研实力是高新技术发展的重要源泉，是未来科学和技术发展的内在动力，也是实现国家经济、社会和环境可持续性发展的重要途径，基础科学研究的投入也将持续增长。
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
一个基于Windows和PVM的Beowulf机群系统的设计与性能分析
（ｉｉｇＶｏａｉｎ ｌ ｃ ｎ ｌｇ ｌ ｇ ，ｉｉｇ２２ ０ ） Ｊ ｎ ｃｔ ａ Ｔｅｈ ｏｏ ｙＣｏｌ ｅＪｎｎ ７ ０ ０ ｎ ｏ ｅ
Ａｂ ｔａ ｔ Ｔｈ ｅ ｗｕｆｓ ｓｅ ｈ ｖｎ ｏ ｔｎ ｗｉｅｙａ ｐ ｉ ｔ ｎ ｓｉ’ ｏ ｄ ｒｔｏ ｆｐ ｉｅａ ｄ ｑ ａｉ ． ｉ ａ ｅ — ｓｒ ｃ ｅＢ ｏ ｌ ｙ ｔｍ ａ ｉｇｇ ｔｅ ｄ ｌ ｐ ｌ ａ ｉ ｓａ ｔＳｇ ｏ ａ ｉｎ ｏ ｒ ｎ ｕ ｌ ｙ Ｔｈｓｐ ｐ ｒｉ ｃ ｏ ｃ ｔ ｎ ｔｏ ｕ ｅ ｏ ｔ ｕｌ ｅ ｗｕｆｓ ｓｅ ｕ ｄ ｒＷ ｉｄ ｗｓｂ ｓｄＯ１Ｐ ｒ ｄ ｃｓｈ ｗ ｏｂ ｉ ａＢ ｏ ｌ ｙ ｔｍ ｎ ｅ ｎ ｏ ａ ｅ １ ＶＭ ３ ４ ｅａ ． ｓｓｕ ｉｇａｐ ｒ ｌ ｌｃ ｍｐ ｔ ｇ ｐ ｏ ｄ ． ｂ ｔ ６ Ｔｅ ｔ ｓｎ ａａｌ ｏ ｕ ｉ ｒ－ ｅ ｎ ｇ ａ ｍｅ ｓ ｒ ｈ ａ ａｌ ｆｉｉｎ ｙｏ ｈｓｓ ｓｅ Ｒｅ ｕｔ ｈ ｗ ｈ ｔｔ ｉ Ｂ ｏ ｌ ｙ ｔｍ ｏ ｌ ｕ ｉｈ ｐ ｒｏ ｍａ ｃ ｒｍ ａ ｕ ｅｔ ｅｐ ｒｌ ｅｆ ｅ ｃ ｆｔ ｉ ｙ ｔｍ． ｓ ｌ ｓ ｏ ｔ ａ ｈｓ ｅ ｗｕｆｓ ｓｅ ｃ ｕｄ ｒ ｎ ｈｇ － ｅｆ ｒ ｎ ｅ ｅ ｃ ｓ
和并行效率 。
高， 它的应用在朝着如下几点趋势发展： 地理上高度分散， 数
据量庞大 ， 信息流多维化 ， 数据 通信和管理 的处理 的工作量 十 分庞大等 。 高性能并行计算机 大致可分为五类 ： 第一类是阵列机 ， 开 始于 ２ ｏ世纪 ６ 代后 期 ， ｏ年 主要代 表是 Ｉ ＩＡＣ Ｉ 阵列 机 ； Ｉ Ｖ Ｉ 第二类是 向量多处理机 ， 开始 于 ７ Ｏ年代 ， Ｃ 以 ＲＡＹ ＹＭＰ ９ 、 －０
集群的概念
集群的名词解释集群的定义：1、集群是一组协同工作的服务实体2、集群实体的可扩展性3、集群实体的高可用性4、集群实体地址5、客户请求的负载均衡6、服务节点的错误恢复集群是一组协同工作的服务实体，用以提供比单一服务实体更具扩展性和可用性的服务平台。
从客户端看来，一个集群就是一个完整不可细分的实体，但事实上一个集群实体是由完成不同任务的服务节点个体所组成的。
集群实体的可扩展性是指，在集群运行的中新的服务节点可以动态的加入集群实体从而提升集群实体的综合性能。
集群实体的高可用性是指，集群实体通过其内部的服务节点的冗余使客户端免予OUT OF SERVICE 错误。
简单的说，在集群中同一服务可以由多个服务节点提供，当部分服务节点失效后，其它服务节点可以接管服务。
集群实体地址是指客户端访问集群实体获取服务资源的唯一入口地址。
负载均衡是指集群中的分发设备（服务）将用户的请求任务比较均衡（不是平均）分布到集群实体中的服务节点计算、存储和网络资源中。
一般我们将提供负载均衡分发的设备叫做负载均衡器。
负载均衡器一般具备如下三个功能：1、维护集群地址2、负责管理各个服务节点的加入和退出3、集群地址向内部服务节点地址的转换错误恢复是指集群中某个或某些服务节点（设备）不能正常工作（或提供服务），其它类似服务节点（设备）可以资源透明和持续的完成原有任务。
具备错误恢复能力是集群实体高可用性的必要条件。
负责均衡和错误恢复都需要集群实体中各个服务节点中有执行同一任务的资源存在，而且对于同一任务的各个资源来说，执行任务所需的信息视图必须一致。
集群的分类：1、HA (High Availability)2、LB (Load Balancing)3、HPC (High performance Computing)DC (Distributed Computing)PC (Parallel Computing)高性能计算集群（High Performance Compute clustering ）（如Beowulf）使用多个机器来为需要大量计算能力的任务提供更强大的计算能力。
高性能集群解决方案
高性能低成本——Linux高性能集群解决方案高性能计算在科研领域和关键业务处理方面占有举足轻重的地位。
但是支持这类应用的解决方案多趋向于专有的、昂贵的系统，并且整体性能也并不总是灵活、高效的，可扩展性更是乏善可陈。
但在用户对诸如7x24小时的可用性等级以及复杂网络管理的需求日益提高，这种高成本的系统解决方案面临越来越大的压力。
随着Linux系统在普通个人应用中的成功，人们开始注意到它的低成本、高灵活性的特点，并将其逐渐运用到高端应用，尤其是注重创新的科研领域。
最初，Linux 高性能计算集群是在大学或那些需要进行生物及药物研究的科学研究组织中建立起来的，但很快Linux 计算集群系统就成为企业可接受的产品技术。
并将其应用到诸如汽车、航天制造、医药、油气开发、制造业等多个行业。
现在，计算集群技术已经可以提供很低的整体拥有成本（TCO），并削减了原是大型超级计算机的复杂仿真计算领域的市场份额。
因此，计算集群正快速取代传统的共享内存平行系统，这些传统技术曾经广泛的用于复杂的经济学和财政模型，医药研究和设计，以及性能仿真设计。
能够提供引人注目的高性能计算能力、降低相关费用的Linux的计算集群系统已经被主流商业用户所认可。
剖析HP Linux集群解决方案最初的Linux Beowulf被定义使用低成本的工业标准计算节点和开放资源Linux配置作为一个集群系统，以工业标准相互连接，包括其它低成本组件建立一个低成本的超级计算机。
而有关这些集群系统的成功报道使用户最终确立了低成本、高性能的需求，并希望能够得到相应的解决方案。
HP是最早提供Linux集群系统的厂商之一，其HP Linux集群系统是一个通过全面验证的Linux Beowulf集群系统解决方案，能够为用户提供一套包括服务器、连接、管理配置软件工具、集成、客户服务以及培训等在内完整方案。
此外，惠普还发起了一个由开放源代码和商业应用团体的重要联盟，如MSC.Software、Linux NetworX、Turbolinux、Scyld、Scal、Sistina、Platform Computing等，并在系统设计、支持和培训领域平衡用户和联盟的利益。
hpc 发展历程 -回复
hpc 发展历程-回复HPC 发展历程在现代计算机的发展历程中，高性能计算（High-Performance Computing，HPC）起到了至关重要的作用。
HPC 是指利用并行计算或者并发计算来解决科学、工程和商业等领域中的复杂问题的能力。
它能够以更快、更高效的方式进行计算，使得诸如天气预报、药物研发和大规模数据分析等任务成为可能。
本文将一步一步回答“HPC 发展历程”的主题，并探讨其背后的重要里程碑、关键技术和前景展望。
1. 计算机的崛起和HPC初期发展（1940年代-1960年代）计算机的历史可以追溯到二战期间。
早期的计算机主要用于军事计算和密码破译等领域。
随着技术的进步，计算机逐渐开始应用于科学计算，为各种复杂的数学和物理问题提供解决方案。
然而，当时的计算机性能仍然非常有限，无法满足日益增长的计算需求。
2. 超级计算机的诞生和商业化（1970年代-1980年代）随着摩尔定律的提出和半导体技术的进步，计算机性能得到了大幅度的提升。
1976年，美国国家科学基金会（NSF）成立了一项叫做“超级计算中心”（SCC）的计划，旨在推动超级计算机的研究和开发。
1976年，世界上第一台超级计算机Cray-1问世，其速度超过了当时的任何其他计算机。
超级计算机的出现为HPC领域打开了新的大门。
随着超级计算机的商业化，人们开始意识到HPC在科学、工程和商业等领域的巨大潜力。
3. 并行计算和集群系统的兴起（1990年代）尽管超级计算机具有强大的计算能力，但其昂贵的价格和复杂的维护要求限制了其在广泛应用中的推广。
1993年，一项名为Beowulf的项目提出了一种新的超级计算机设计理念，即利用廉价的个人电脑通过联网的方式构建一个高性能计算集群系统。
这种设计方法大大降低了成本，使得HPC 能力逐渐向更广泛的用户开放。
4. 多核处理器和GPU计算（2000年代）2000年代初，摩尔定律面临着巨大的挑战，传统的单核处理器已经难以继续提升性能。
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． Ｍ Ｐ工 例 程 和 返 回值：所有 ＭＰＩ例程 （函数或子程序）在 Ｃ或Ｆｏｒｔｒａｎ 调用 中 都 返 回 一 个 整 型 值 ， 用以确定 ＭＰＩ调用的退出状态。
． ＭＰ Ｉ句 柄 ： Ｍ ＰＩ 定义了自己的用于通讯的数据结构，我们必须通过句
号给另一个节点上的进程，这使得一切都在用户所指定的范畴内运行·
２．３Ｍ ＰＩ和 ＰＶＭ
在集 群 上 开发并行代码的关键是各个节点之间的通信，一种常用的办法是在 处理器之间使用消息传递技术，该技术用于早期本地内存并行机的设计，一个消
息非常简单，它包括一些数据和一个目标处理器，公共消息传递 ＡＰ工ｓ是 ＰＶＭ或 ＭＰＩ，消息传递可通过使用线程有效地实现，当线程在某地使用数据时消息需要
的方法。同ＰＶＭ相比，ＭＰＩ只是一个支持并行计算的程序库，并不是一个并行操
作系统。
２、 提 出 ＭＰＩ的目的是创建一种标准的消息传递接口，设计的关键是速度， 因此ＭＰＩ速度比 ＰＶＭ快。ＭＰＩ尽量利用本地的硬件支持，如直接利用硬件提供的 广播机制，但和无此机制的其它机器通信就会有问题。而 ＰＶＭ工作围绕“虚拟机” 思想展开，考虑了可移植性、容错和异构性，它的通信要根据对目标机的判断来
Ｂｅｏ ｗｕ ｌｆ 集群上的节点资源只为这个集群自身所用，每个独立节点的性能不 受外部因素影响，这有助于平衡负载。同时，由于这样互联的网络和外部网络是 隔绝的，网络负载情况只受到在集群上运行的程序影响，这可减轻在工作站网络 中由于意外延迟而造成的影响。所有在集群上的节点在集群的管理权限内运行， 这样集群网络对于外部是不可见的。另一方面，Ｂｅｏｗｕｌｆ的软件提供一个全局的 进程 ＩＤ。这就启动了这样一套机制：在系统一个节点上的进程能够传送一个信
第二章 高性能计算集群— Ｂｅｏｗｕｌｆ
运行于 ＷｉｎｄｏｗｓＮ Ｔ操作系统上。由于 ＷｉｎｄｏｗｓＮＴ操作系统本身在稳定性、大 型并行计算上与 ＵＮＩＸ系统存在较大差距，所以目前主要在中小型系统上应用。
九十 年 代 末期，Ｌｉｎｕｘ操作系统不断走向成熟，它的健壮性也不断增强，并 且提供了ＧＮＵ软件和标准化的ＰＶＭ．Ｍ ＰＩ消息传递机制，最重要的是 Ｌｉｎｕｘ在 普通 ＰＣ机上提供了对高性能网络的支持，这样就大大推动了基于 Ｌｉｎｕｘ的集群
第二章 高性能计算集群一一－Ｂｅｏｗｕｌｆ
中， 句 柄 则是一个整型数，例如 ＭＰＩ一。ＭＭＷ ＯＲＬＤ．
令 ＭＰＩ数据类型：参考 Ｃ和 Ｆｏｒｔｒａｎ中的基本数据类型，ＭＰＩ提供了自
拷贝数据，消息被拷贝的等待时间和速度是使用它的模型的限制因子。消息在 ＳＭＰ的处理器之间和集群的节点之间运行效果非常好。相对于线程而言，在一个 ＳＭＰ机器上使用消息的优势在于如果决定将来使用集群则非常容易增加机器和扩
展应用。
第二章 高性能计算集群一一Ｂｅｏｗｕｌｆ
基于 消 息 传递的并行编程模式是集群环境中最常用、最简单的编程环境，ＰＶＭ
柄 引用 这 些 数 据 结 构 ， 这 些 句柄由各个 ＭＰＩ调用返回，并可能再次 用于 其 他 的 Ｍ ＰＩ 调 用 。 在 Ｃ 语言中，句柄是指向特定的数据类型的
指针 （由 Ｃ 中 的 ｔｙ ｐｅ ｄｅ ｆ机 制 创建），它是一个ＭＰＩ多ｏｍｍ类型 （一 个代 表 所 有 处 理 器集 合 的 通 讯 子）的一个对象，而在 Ｆｏｒｔｒａｎ语言
和 ＭＰＩ是最常用的消息传递并行编程环境。
Ｉ， Ｐ Ｖ Ｍ和 ＭＰＩ都给用户提供了消息传递库，但其基本框架有着很大的区别： ＰＶＭ除消息传递库外，还提供了为一个或多个 ＰＶＭ程序创建集群环境的标准方法， 这种集群被称为并行虚拟机；此外它还提出了在并行程序开始前和运行时任务到
物理处理器的分配机制。而 ＭＰＩ是消息传递标准的一种规范，由一组库函数完成 并行任务之间点到点消息传递通信和集中式通信，而且 ＭＰＩ还没有指定任务分配
基于 以 上 讨论，在开发ＨＴ－７Ｕ等离子体位形实时反馈控制系统的核心计算程 序时，我们选择使用 ＭＰＩ。下面我们简单的介绍如何在 ＭＰＩ中编写、调试并行程
序。
一个标准的ＭＰＩ程序由以下部分构成： 今 头 文 件 ：对 于 Ｃ 程序，必须包含 ｍｐｉ．ｈ 头文件，而对于 Ｆｏｒｔｒａｎ程
序， 则 包 含 ｍ ｐｉｆ ．ｈ ｏ ． ＭＰ Ｉ 命 名 约 定： 为了避免与语言的命名冲突，约定所有的 ＭＰＩ实体
系统的发展。 Ｂｅｏ ｗｕ ｌｆ 是 Ｌｉｎｕｘ集群的一种，对它的研究是由美国国家航空航天局 （ＮＡＳＡ）
于 １９９４年上半年发起的。从分类上讲，它属于高性能计算集群。在 Ｌｉｎｕｘ操作 系统中并没有一个包叫做 Ｂｅｏｗｕｌｆ，实际上它是一个术语，适用于在 Ｌｉｎｕｘ内 核上运行的一组公共软件工具，其中包括流行的软件消息传递 ＡＰＩ，如消息传递 接口 （ＭＰＩ）或并行虚拟机 （ＰＶＭ），对 Ｌｉｎｕｘ内核的修改，以允许结合几个以太 网接口、高性能网络驱动器 ，对虚拟内存管理器的更改，以及分布式进程 间通信 （ＤＩＰＣ）服务。公共全局进程标识空间允许使用 ＤＩＰＣ机制从任何节点访问任何 进程，Ｂｅｏｗｕｌｆ还在节点间支持一系列硬件连通性选件。 组成Ｂｅｏｗｕｌｆ的侮一 台个人计算机或工作站叫做 Ｂｅｏｗｕｌｆ的一个节点，它们有各 自的本地内存，通过 消息互相通信，通常 Ｂｅｏｗｕｌｆ集群只有一个节点与外界相连，也就是说，从外界 的角度来看，Ｂｅｏｗｕｌｆ集群就是一台高性能的计算机。
决定通信方式，并且 ＰＶＭ是一种比较完整的自含式系统，具有很强的进程控制功
能，有丰富的资源控制函数，可随时增删处理机节点，有很强的动态特征，允许 应用程序和计算环境直接打交道；而且在一个发送消息的任务失败时，接收消息 的任务可得到一个任务失效通知，接着会采取相应措施。但是ＭＰＩ的语义更精确。 作为一种消息传递界面标准，ＭＰＩ没有严格要求底层的通信协议，它只是应对于 应用程序的通信程序库，至于下层的硬件、协议完全由厂商自己决定。