华师大高性能计算集群作业调度系统简明手册
某高校高性能集群部署文档
某高校高性能计算集群部署文档（瘦节点部分）2012年11月25日目录1.文档更新历史........................................................................................................ 错误!未定义书签。
2.集群概览 (5)3.准备工作 (5)3.1.对所有节点的内置硬盘建立RAID (5)3.2.收集物理信息 (6)4.部署管理节点操作系统 (6)4.1.安装操作系统 (6)4.2.系统安装完之后配置 (7)5.安装配置Platform HPC集群管理软件 (8)5.1.安装包准备 (8)5.2.执行安装程序 (8)5.3.安装过程中的操作 (8)6.使用Platform HPC做操作系统分发 (9)6.1.配置网络接口 (9)6.2.为刀片机HS22操作系统分发 (12)6.3.对刀片组HS12操作系统分发 (16)6.4.对IO节点做系统分发 (20)6.5.对Login节点做系统分发 (23)7.使用Platform HPC维护操作系统分发 (26)7.1.移除已经部署的操作系统 (26)7.2.重新部署操作系统 (26)7.3.部署新的机器 (27)7.4.维护部署模板内容 (28)8.GPFS配置方法 ...................................................................................................... 错误!未定义书签。
8.1.XIV近线存储划分 ..................................................................................... 错误!未定义书签。
8.2.XIV存储驱动安装 ..................................................................................... 错误!未定义书签。
高性能计算系统(HPC)软件实施方案
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
高性能计算节点
高性能计算节点1、采用SCalabIe架构可扩展处理器，处理器数至少需要2个，单处理器核心数量至少28个，工作频率至少2.6GHz；总计需要提供不低于4.65万亿次每秒的浮点计算能力；2、数据指标：本系统采用高效数据系统，可分配容量每个处理核心至少需要4.5GB的容量；3、高速计算模块：为提高系统的运行效率，需要额外增加加速模块，加速模块采用主动散热模式，供电环境由本系统统一供应；加速模块至少需要提供71万亿次每秒的单精度浮点计算能力，加速缓存空间总共需要48GB的容量，加速模块2个，最大支持10个，需配置外部专用散热套件；4、系统存储：不少于1块企业级SSD系统盘，单块硬盘容量248OGB系统容量；5、数据存储：不少于1块企业级SSD硬盘，单块硬盘容量多.92TB存储容量；6、PCIE扩展槽：≥12个PCle4.0插槽;7、网络：双口万兆光口；可远程管理9、电源：为了确保平台的稳定可靠运行，需要提供叁200OW的2+2冗余供电模块；10、数据传输模块：支持2片运算卡通过NVLink链接；11、标配SMP模块：模块可提供B/S架构的完全中文化的显示界面，可支持采用一键式安装设计，能够以图表的方式完整监控系统CPU用量（含比例）、系统内存用量（含比例）、内存剩余量、系统硬盘用量（含比例）、硬盘剩余量、系统网卡状态，如即时的上传/下载速度、系统运算卡用量、运算卡剩余量、系统下各张运算卡卡状态：型号、插槽位置、显存使用量、电压使用量、温度、风扇转速、负载状况等指标、图标显示界面刷新率为秒级；模块国产并提供软件著作权证书；12、4U机架式服务器13、提供中国国家强制CeC认证证书；14、设备生产厂商提供质量管理体系：GB/T19001-2016/IS09001：2015标准认证证书；15、提供完善的培训服务，包括但不限于通过DIGrrS.TensorRT,了解和实践基于深度神经网络的深度学习工作流程，解决图像分类、目标检测和神经网络部署的问题，动手实验课程基于最新的Al框架，SDKs和GPU技术，为保证培训专业性，设备生产厂商需具有NVIDIA认证的DLI 讲师，需提供讲师签约文件及授权文件复印件证明；16、服务器要求全新，产品为全配置装箱，在厂商整机配置清单上包含全部配件，必须保证产品是同一批次出厂，通过官方的服务热线可查询到配置详细信息，必须和采购要求匹配一致。
高性能计算集群(HPC_CLUSTER)
高性能计算集群(HPC CLUSTER)1.1什么是高性能计算集群?简单的说，高性能计算(High-Performance 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。
高性能集群在计算过程中，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，但这种集群一般没有高可用性。
1.2 高性能计算分类·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(High-throughput Computing)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Internet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(Distributed Computing)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。
LSSC-IV高性能计算机集群系统简介
LSSC-IV 高性能计算机集群系统简介“科学与工程计算国家重点实验室”的LSSC-IV四号集群系统，于2017年 11月建成，12月投入使用。
LSSC-IV集群基于联想深腾8810系统构建，包含超算和大数据计算两部分。
计算集群主体部分包含408台新一代ThinkSystem SD530模块化刀片(每个刀片包括2颗主频为2.3GHz的Intel Xeon Gold 6140 18核Purley处理器和192GB内存)，总共拥有14688个处理器核，理论峰值性能为1081TFlops，实测LINPACK性能703TFlops。
系统还包括1台胖结点（Lenovo X3850X6服务器，2颗Intel Xeon E7-8890 V4处理器, 4TB内存,10TB本地存储），4个KNL结点（1颗Intel Xeon Phi KNL 7250处理器，192GB内存）以及管理结点、登陆结点等。
集群系统采用Lenovo DS5760存储系统，磁盘阵列配置双控制器，8GB缓存，主机接口8个16Gbps FC接口，60块6TB NL_SAS盘作为数据存储，裸容量共计360TB，系统持续读写带宽超过4GB/s磁盘阵列通过2台I/O 结点以GPFS并行文件系统管理，共享输出给计算结点。
大数据计算部分包括7台GPU服务器（分别配置NVIDIA Tesla P40、P100和V100 计算卡）和由8台Lenovo X3650M5 服务器组成的HDFS辅助存储系统。
集群系统所有结点同时通过千兆以太网和100Gb EDR Infiniband 网络连接。
其中千兆以太网用于管理，EDR Infiniband 网络采用星型互联，用于计算通讯。
LSSC-IV 的操作系统为：Red Hat Enterprise Linux Server 7.3。
LSSC-IV 上的编译系统包括Intel C,Fortran 编译器，GNU编译器， Intel VTune 调试器等。
高性能计算(HPC)资源管理和调度系统解决方案
网络安全：整个系统只需要在防火墙上针对特定服务器开放特定端口，就可以实现正常的访问和使用，保证了系统的安全性。数据安全性：通过设定ACL（访问控制列表）实现数据访问的严格控制，不同单位、项目、密级用户的数据区严格隔离，保证了数据访问的安全性。用户任务的安全性。排他性调度策略，虚拟机隔离用户账户的安全性。三员管理：系统管理员、安全管理员、审计管理员三个权限分离，互相监督制约，避免权限过大。审计系统。保证所有与系统安全性相关的事件，如：用户管理（添加、删除、修改等）、用户登录，任务运行，文件操作（上传，下载，拷贝，删除，重命名，修改属性）等都能被记录，并通过统计分析，审查出异常。密级管理。支持用户和作业的密级定义。
基于数据库的开放式调度接口
案例 用户自定义调度策略：需要根据用户余额来对其作业进行调度，如果用户余额不足，该用户的作业将不予调度。 解决方案： 针对上述需求可以自定义作业的准备阶段，在数据库中为该阶段定义一存储过程用来检测用户余额信息表，根据作业所对应的用户余额来返回结果，例如： Step 1. 根据数据库开放schema配置该自定义调度策略 表 POLICY_CONF:POLICY_NAME | POLICY_ENABLEmy_policy_01 | true Step 2. 为自定义调度策略my_policy_01自定义作业准备阶段 表JOB_PREPARE_PHASE: POLICY_NAME | READY_FUNC | REASON_IDX my_policy_01 | check_user_balance | 4 check_user_balance 为方案中所描述的存储过程，其接口需要满足作业准备阶段自定义的接口要求，其实现细节如下：
现有的LSF集群系统不用作任何改动，包括存储、操作系统、LSF、应用程序和二次开发的集成脚本等。大大降低了系统的整合的难度和工作量。也有利于保护现有的投资。同时考虑到了作业以及相关数据的转发。降低了跨集群作业管理的难度。数据传输支持文件压缩和断点续传，提高了作业远程投送的效率和稳定性。支持https加密传输，安全性更强。
高性能计算集群的配置与管理指南
高性能计算集群的配置与管理指南随着科技的发展和计算需求的增加，高性能计算集群成为了解决复杂计算问题的有效工具。
配置和管理一个高性能计算集群需要考虑各种因素，包括硬件、软件和网络方面的要求。
本文将介绍高性能计算集群的配置和管理指南，帮助您构建和维护一个高效的计算环境。
一、硬件配置在配置一个高性能计算集群时，首先需要考虑的是硬件方面的需求。
以下是您应该关注的一些关键要素：1.服务器规格：选择适合您计算需求的服务器规格。
您可以根据计算密集型或存储密集型的任务来选择具有较高的CPU和内存的服务器。
同时，一个具有良好的网络连接的集群也是必要的。
2.网络交换机：选择高质量的网络交换机以确保高性能的数据传输。
对于规模较小的集群，千兆以太网可能足够，但对于大规模集群，您可能需要考虑使用万兆以太网或光纤通信技术。
3.存储系统：合理选择存储系统以满足数据存储和访问的需求。
对于大规模的数据集，您可以考虑使用分布式文件系统，如Hadoop分布式文件系统（HDFS）或GlusterFS。
二、软件配置正确的软件配置对于高性能计算集群的操作和性能至关重要。
以下是您应该注意的一些关键软件配置方面的要素：1.操作系统：选择适合您的需求的操作系统。
Linux是一个常见的选择，因为它具有广泛的开源软件支持，并提供了强大的性能和稳定性。
2.调度器：选择一个合适的调度器来管理和分配集群上的作业。
Slurm、PBS Pro和SGE（Sun Grid Engine）是常见的调度器选择，它们可以帮助您合理地分配计算资源，提高集群的利用率。
3.并行计算库：使用并行计算库可以加速计算任务的执行。
常用的并行计算库包括OpenMP、MPI和CUDA。
根据您的任务需求，选择合适的并行计算库来优化代码执行效率。
三、集群管理高性能计算集群的管理是确保其正常运行的关键。
以下是您应该关注的一些关键管理方面的要素：1.集群监控：使用适当的监控工具来实时监测集群的状态。
高性能计算集群的配置与使用教程
高性能计算集群的配置与使用教程高性能计算（High Performance Computing，HPC）集群是一种强大的计算工具，能够处理大规模的数据和执行复杂的计算任务。
本文将介绍高性能计算集群的配置和使用方法，并为您提供详细的教程。
1. 配置高性能计算集群配置高性能计算集群需要以下几个步骤：1.1 硬件要求选择适合的硬件设备是配置高性能计算集群的第一步。
您需要选择性能强大的服务器，并确保服务器之间能够互相通信。
此外，还需要大容量的存储设备来存储数据和计算结果。
1.2 操作系统安装选择合适的操作系统安装在每个服务器上。
常用的操作系统有Linux和Windows Server，其中Linux被广泛使用于高性能计算集群。
安装操作系统后，您还需要配置网络设置、安装必要的软件和驱动程序。
1.3 服务器网络连接为了保证高性能计算集群的正常工作，需要配置服务器之间的网络连接。
您可以选择以太网、光纤等网络连接方式，并确保每个服务器都能够互相访问。
1.4 集群管理软件安装为了方便管理和控制高性能计算集群，您需要安装相应的集群管理软件。
常用的集群管理软件有Hadoop、Slurm和PBS等。
这些软件可以帮助您管理任务队列、分配资源和监控集群的运行状态。
2. 使用高性能计算集群配置完高性能计算集群后，您可以开始使用它进行计算任务。
以下是使用高性能计算集群的一般步骤：2.1 编写并提交任务首先，您需要编写计算任务的代码。
根据您的需求，可以选择编写Shell脚本、Python脚本或其他编程语言的代码。
编写完毕后，您需要将任务提交到集群管理软件中。
2.2 监控任务状态一旦任务提交成功，您可以使用集群管理软件提供的监控功能来跟踪任务的状态。
您可以查看任务的进度、资源使用情况和错误信息等。
2.3 调整任务与资源如果您发现任务需要更多的计算资源或运行时间，您可以根据需要调整任务的资源配置。
集群管理软件通常提供了资源调整的功能，您可以根据任务的实际情况进行调整。
高性能计算中的任务并行调度方法
高性能计算中的任务并行调度方法高性能计算是一种运用计算机科学和工程技术的方法，通过并行计算来解决大规模计算问题的领域。
在高性能计算中，任务并行调度是一个重要的环节，它涉及到如何将计算任务分配给计算机系统中的不同处理单元，以实现尽可能高效的计算。
任务并行调度方法是指根据任务特点和系统资源情况，将任务合理地分解和调度到不同的处理单元上执行的一种策略。
以下介绍几种常见的高性能计算中的任务并行调度方法。
1. 静态任务调度静态任务调度是在任务开始执行之前，根据任务的属性和系统的状态，预先决定任务在处理单元上的执行顺序和调度策略。
静态任务调度可以通过静态分配的方式来分配任务，也可以通过动态分配的方式来适应任务和系统的变化。
在静态任务调度中，通常会使用一些启发式算法来优化任务的调度顺序。
例如，贪心算法根据任务的属性和系统的状态，选择最优的任务执行顺序，以最大程度地减少任务之间的依赖关系和资源竞争。
另外，进化算法等元启发式算法也常被用于静态任务调度中，通过模拟进化的过程来寻找任务调度的最优解。
2. 动态任务调度动态任务调度是在任务执行过程中，根据任务的属性和系统的即时状态，动态地决定任务在处理单元上的执行顺序和调度策略。
动态任务调度能够实时地适应任务和系统的变化，以提高任务的执行效率。
在动态任务调度中，通常会根据系统资源的利用率和任务之间的依赖关系，实时地调整任务在处理单元上的分配和执行顺序。
例如，可以使用最短作业优先（SJF）算法来选择具有最短执行时间的任务进行执行，以最大程度地减少任务的等待时间和执行时间。
此外，动态任务调度还可以根据任务的重要性和优先级，调整任务的执行顺序和分配策略。
例如，可以使用优先级调度算法来保证重要任务的优先执行，以确保任务的完成时间和质量。
3. 分布式任务调度分布式任务调度是指将一个大型任务分解为多个子任务，并将这些子任务分配给不同的处理单元进行并行执行。
分布式任务调度可以极大地提高任务的执行效率和计算能力，特别是在处理大规模计算问题时。
PBS作业调度应用与说明
PBS(Portable Batch System)最初由NASA的Ames研究中心开发，主要为了提供一个能满足异构计算网络需要的软件包，用于灵活的批处理，特别是满足高性能计算的需要，如集群系统、超级计算机和大规模并行系统。
PBS的主要特点有：代码开放，免费获取；支持批处理、交互式作业和串行、多种并行作业，如MPI、PVM、HPF、MPL；PBS是功能最为齐全, 历史最悠久, 支持最广泛的本地集群调度器之一. PBS的目前包括openPBS, PBS Pro和Torque三个主要分支. 其中OpenPBS是最早的PBS系统, 目前已经没有太多后续开发, PBS pro是PBS的商业版本, 功能最为丰富. Torque是Clustering公司接过了OpenPBS, 并给与后续支持的一个开源版本.PBS的应用不同于一般的直接运行: mpirun –np number ./executable_file直接运行上句，则只能在单个节点上进行并行计算。
如果要在多个节点上并行执行则要写machinefile或p4pgfile，两种文件的具体写法参考张林波等《并行计算导论》。
运行命令分别为：mpirun –machinefile filenamempirun –p4pg filename应用PBS提交任务则会形成任务队列，依次执行，有效分配资源，避免资源竞争。
否则CPU时间片会轮流分配给各个人的任务，从而影响所有人的正常作业。
torque PBS 提供对批处理作业和分散的计算节点(Compute nodes)的控制。
•安装Torque组件：在一个节点上(head node)安装pbs_server，所有计算节点上安装pbs_mom，所有计算节点和提交节点上安装PBS客户端。
至少做最基本的配置，使Torque系统跑起来，也就是使pbs_server能知道该和哪些机器通话。
•在pbs_server上创建一个作业提交队列。
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注意：
1）精确的估计程序需要的墙钟时间非常重要，因为调度器的调度策略里短作业比那些需求 更多墙钟时间的长作业等待的时间要短。
2）通常情况下，建议大家把一个大作业通过系统或者程序提供的 Checkpoint 功能拆分成若 干个更小的独立作业，以避免硬件故障导致的大作业等待时间过长的问题。
6. 监控作业
# Change to where the executable "prog" is
# # Setup the MPI topology #
time -p /data/soft/compiler/mpi/impi/3.2.2.006/bin64/mpirun --rsh=ssh -env I_MPI_DEVICE rdma:OpenIB-cma -np ${n_proc} ./prog exit 0
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曙光信息产业(北京)有限公司
1. 系统结构和配置
拟于 2009 年 11 月 9 日星期一 by Dolphin.Qin
师大之云（CLOUD@ECNU）高性能云计算平台，采用曙光 5000A 高性能计算机最新 技术，由以下几部分组成：
——64 个刀片计算节点，每片刀片配置 2 颗 EXON E5450 3.0GHz 四核 CPU，16GB 内 存；
—— -Vaxlib （可移植的 Fortran 库，像 getargs, etime, ranf 等等）
要使用 CMKL 的 LAPACK/BLAS 数学库函数（文档位于/data/soft/libs/cmkl/9.1/doc/下）， 可以如下：
-L/data/soft/libs/cmkl/9.1/lib/em64t/ -lmkl_lapack -lmkl_em64t -lguide -lpthread
高性能计算集群管理系统需求说明
序号
名称
配置描述
1
高性能 AI 集群计算平台
1.数据管理
1.1.海量、高可靠数据存储能力（ >P 级）；
1.2.数据版本管理能力，类 git 的数据修改历史，分支隔离；
1.3.S3 协议支持：提供 K8s CRD 方便的把 S3 转换为 PVC 使用；
2.模型构建
2.1.多框架：分布式并行训练，支持使用 TensorFlow, PyTorch, DeepSpeed 系统；超参数自动调优系统；支持多种优化算法；
13.采用云原生、容器化技术架构；
2
LLM 训练和应用系统
14.大模型的全流程、高可靠的训练和推理服务的支持功能
14.1.支持使用 DeepSpeed 进行大规模 LLM 预训练 + 微调；提供专门的 CRD 快速部署 LLM 为网络服务；
14.2.异构多集群推理服务：支持使用一个 CRD 自动将一个模型部署到多个异构集群中；
5.2.可通过 Web UI 可视化、多维度实验对比；可通过 Web UI 共享实验结果；
6.模型部署
6.1.支持通过专门的 CRD 部署模型为网络服务，提供 REST / gRPC 协议接口；
6.2.自动弹性伸缩推理服务的部署规模；
7.集群资源管理
7.1.提供任务优先级、队列、配额、coscheduling 调度机制；
10.安全访问控制
10.1.支持多用户、多项目同时使用平台；
10.2.支持设置项目、数据、服务的访问权限；
11.扩展能力
11.1.支持第三方工具，例如关系数据库、向量数据库、标注工具等的通过 Helm Charts 的部署和使用；
12.备份和恢复
超级计算技术中的任务调度优化技巧
超级计算技术中的任务调度优化技巧在超级计算领域中，任务调度是一项关键的技术，它涉及到如何合理地分配计算资源和管理任务的执行顺序。
优化任务调度可以提高超级计算机系统的性能和效率，使其能够更好地满足用户的需求。
本文将介绍一些超级计算技术中常用的任务调度优化技巧。
1.任务调度算法的选择在超级计算机系统中，常用的任务调度算法包括最短作业优先（SJF）、先来先服务（FCFS）、最高优先权优先（HPF）、时间片轮转（RR）等。
选择合适的调度算法可以根据任务类型、任务长度和系统性能来决定。
例如，对于长任务，可以采用SJF算法以减少等待时间；对于短任务，可以采用FCFS算法以提高响应时间。
合理地选择调度算法可以提高计算机系统的效率。
2.任务分配的策略任务分配是指将任务分配给可用资源的过程。
在超级计算机系统中，有两种常见的任务分配策略，即静态任务分配和动态任务分配。
静态任务分配是指在任务开始执行之前，事先确定好每个任务所需的资源。
这种方式适用于任务规模相对较小且较为固定的情况。
动态任务分配是指在任务执行过程中，根据系统资源的使用情况来动态地分配任务。
这种方式适用于任务规模较大或者任务量波动较大的情况。
合理地选择任务分配策略可以提高系统资源利用率和整体性能。
3.任务优先级的确定在超级计算机系统中，不同的任务具有不同的优先级。
合理地设定任务优先级可以提高系统的负载均衡和性能。
通常，可以根据任务的类型、重要性和执行时间等因素来确定任务的优先级。
例如，对于计算密集型的任务，可以将其优先级设定为较高，以尽快完成计算。
而对于I/O密集型的任务，可以将其优先级设定为较低，以充分利用计算资源。
优先级的合理设置可以提高系统的并行性和效率。
4.任务排队和调度的策略超级计算机系统中的任务排队和调度策略是决定任务执行顺序和优先级的关键。
合理地设置任务排队和调度策略可以最大程度地减少任务的等待时间和延迟。
常见的任务排队和调度策略包括先来先服务、优先级调度、时间片轮转和最短作业优先等。
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。
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。
高性能计算集群冷负荷分析与作业调度研究
ＬＩ Ｇｕ ｎ － ｎ ＸＩ Ｕ ａ ｇ ｍｉｇ， ＡＯ ｕ Ｚ ＡＮＧ ｉ ｏ ｇ， Ａ ａ Ｗ ＡＮＧ ａ －ｏ ｇ Ｊ ｎ， Ｈ Ｒｕ— ｎ Ｍ ｈ Ｘｉｏ， Ｘｉｏ ｌｎ
（ ｎ ｕ Ｃ ｍｐ ｔｎ ｅ ｔｒ， ｎ ｈ ｕ ７ ０ ３ Ｃｈ ｎ Ｇａ ｓ ｏ ｕ ｉ ｇ Ｃ ｎ ｅ Ｌａ ｚ ｏ ３ ０ ０， ｉａ）
ｐｅ ｆ ｍａ ｃ ｌ ｔ ｒ ’ｅ ｕ ｐ ｅ ａ ｔ ｏ ｅ ａ ｉｎ ｃ ｎ ｔｏ ｇ — ｒ ｏ ｍａ ｅ ｃ ｕ ｔ ｒ ｎｄ ａ ｒｃ ｎｄ ｔｏ ｒｏｒ ｎ ｅ ｃｕｓ ｅ ｓ ｑ ｉ ｍ ｎｔｐｌ ｎ ， ｐ ｒ ｔｏ ｏ ｄｉｉ ｎｓｏｆｈｉ ｈ ｐｅ ｆ ｒ ｎｃ ｌ ｓ ｅ ｓａ ｉ ｏ ｉｉｎ－
Ａｎ ｌｓｓｏ ｔ ｚ ｏ ｃ ｅ ｕ ｉ ｇ ａ ｄ Ｒｅ ｒｇ ｒ ｔｏ ａ ｙ ｉ ｆＯｐ ｉ ｄ Ｊ ｂ Ｓ ｈ ｄ ｌ ｎ ｆ ｉｅ ａ ｉｎ ｍｉ ｎ
Ｌｏ ｄ ｆ ｒ Ｈｉ ｈ Ｐｅ ｆ ｒ ａ ｅ Ｃｌ ｓ ｅ ｓ ａ ｏ ｇ － ｒ ｏ ｍ ｎｃ ｕ ｔ ｒ
Ａｂ ｔ ａ ｔ ｓ ｒ ｃ ： Ｈｉ ｈ ｐ ｒｏ ｍ ａ ｃ ｌ ｓ ｅ ｓ ｈ ｖ ｈ ｒ ｃ ｅ ｉｔｃ ｆｈ ｇ ｅ ｉ ｅｄ ｎ ｉｙ ｈ ａ ｙ ｗｏ ｋ ｏ ｄ ｈ ｇ ｎ ｇ — ｅ ｆ ｒ ｎ ｅ ｃｕ ｔ ｒ ａ ｅ ｃ ａ ａ ｔ ｒｓ ｉｓ ｏ ｉ ｈ ｄ ｖ ｃ ｅ ｓｔ ， ｅ ｖ ｒ ｌ ａ ， ｉ ｈ ｅ － ｖ ｒ ｎ ｎ ｅ ｅ ａ ｕ ｅ ｉ ｑ ｉ ｍｅ ｔ ｌｎ ｎ ｉ ｈ ｐ ｗｅ ｏ ｓ ｍｐ ｉ ｎ Ａｆ ｅ ｎ ｌ ｓ ｎ ｈ ｅ ｉ ｎ ｏ ｉ ｈ ｉｏ ｍｅ ｔｔ ｍｐ ｒ ｔ ｒ ｅ ｕ ｐ ｎ ａ ｔ ｄ ｈ ｇ ｏ ｒｃ ｎ ｕ ｔ ． ｔ ｒａ ａ ｙ ｉ ｇ ｔ ｅｄ ｓｇ ｆｈ ｇ — ｎ ｐ ａ ｏ
高性能计算环境搭建的超级计算技术方法论
高性能计算环境搭建的超级计算技术方法论随着科学技术的发展，高性能计算已经成为当今科学研究、工程设计和经济社会领域中不可或缺的一部分。
高性能计算（High-Performance Computing, HPC）通过利用计算机集群并行计算的方式，可以快速有效地处理大规模数据和复杂计算任务。
在今天搭建高性能计算环境已经成为众多科研机构和企业所追求的目标。
要搭建一个高性能计算环境，我们需要了解一些超级计算的技术方法论。
以下将介绍一些关键的步骤和原则。
第一步：硬件选型和配置在搭建高性能计算环境之前，我们需根据需求选择合适的硬件。
首先，需要选取适用于高性能计算的服务器和计算节点，并考虑其性能、扩展性和可靠性。
其次，硬盘、网络和存储系统也需要按照计算任务的需求进行选型和配置。
在此基础上，合理进行硬件布局和连接，以确保系统的整体性能和可用性。
第二步：操作系统和软件环境搭建选择合适的操作系统对于搭建高性能计算环境至关重要。
通常情况下，Linux操作系统是最优选择，因为它提供了丰富的开源软件和工具，同时具备较高的可定制性和稳定性。
在安装和配置操作系统过程中，需要注意优化操作系统的设置，如调整内核参数、网络配置和磁盘I/O设置等。
此外，根据计算任务的需求，还需要安装和配置并行计算库、调度器和作业管理器等软件。
第三步：集群管理和调度为了实现高性能计算环境的优化利用和高效管理，需要建立集群管理和调度系统。
集群管理系统允许管理员远程管理和监控各个节点，对资源进行统一分配和调度，并提供故障诊断和自动恢复功能。
调度系统则负责根据用户提交的作业需求，将任务合理分配到可用的计算节点上运行，并对作业的进度和资源利用情况进行监控。
常用的集群管理和调度系统包括Slurm、PBS和SGE等。
第四步：性能优化和并行计算为了充分发挥高性能计算环境的潜力，需要进行性能优化和并行计算。
性能优化可以涵盖多个方面，包括算法优化、代码优化、数据存储和传输优化等。
高性能计算平台(HPC)简介 - 通用
高性能计算平台（HPC）简介SHPC概念简介HPC技术架构HPC应用分析123HPC案例实践4HPC面临挑战5普通计算—传统列车高性能计算—高铁列车 高性能计算好比“高铁列车”，除了车头，每节车厢都有动力，所以算得快。
普通计算好比“传统列车”，只有车头有动力，所以算得慢。
高性能计算(High Performance Computing)，通过软件和网络将多台独立的计算机组建成为一个统一系统，通过将一个大规模计算任务进行分割并分发至内部各个计算节点上来实现对中大规模计算任务的支持。
目标：提高大规模应用问题的求解速度，包括但不限于工程仿真、材料科学、生命医药等领域。
l 计算性能强大l 具有海量级存储空间l 高速数据通讯l 完整的软件基础平台软件部分：集群管理软件、作业调度软件、并行存储软件，并行环境，操作系统，行业应用软件硬件部分：服务器、网络、存储数据中心服务部分：专业售后服务，专业应用调优、开发服务，专业设计咨询服务生命科学气象预报数值计算石油勘探生物物理汽车设计药物设计航空航天国防军事云计算中心/省市计算中心异构集群芯片设计基因信息影视渲染船舶制造高性能计算机是一个国家综合实力的体现HPC行业应用HPC超级计算快速发展我国超级计算系统研制过去十年，我国在顶尖超算系统研制处于国际领先行列我国超级计算系统部署情况2023.062022.11过去十年，我国超算系统部署数量处于国际领先行列我国应用情况（以入围ACM Gordon Bell Prize为例）2014地震模拟2016大气动力框架相场模拟海浪模拟地震模拟气候模拟20172018图计算框架量子模拟人造太阳第一性原理过去十年，依托我国顶尖超算系统，大规模并行应用设计和研制方面取得显著进步2021获得国际超算最高奖ACM Gordon Bell奖CPU计算节点硬件平台软件平台应用场景GPU计算节点整机柜产品并行文件存储高性能计算管理平台基础设施管理平台高性能计算行业应用大内存服务器通用服务器气象海洋生命科学物理化学材料科学工业仿真高能物理石油勘探动漫渲染天文遥感基础设施数据中心高密服务器HGX机型PCIe机型整机柜服务器高速网络InfiniBand网络RoCE网络全闪存储混闪存储集群管理集群调度作业提交精细计费应用特征分析平台系统环境微模块数据中心（MDC）液冷MDC 风液式解决方案操作系统编译器并行环境数学库HPC全栈方案架构HPC集群软硬件层次架构SAAS 并行环境PAAS 节点X86机架异构节点X86刀片Gauss Fluent Vasp Wien2k 基础设施供电系统(UPS&PDU)机房机柜系统(水冷/风冷)空调系统(精密空调)……Material studio Matlab 异构开发并行开发集群管理平台网络IB/OPA 千/万兆以太网络KVM IPMIIAAS 存储存储服务器IB/FC 存储阵列集群软件操作系统Linux（RedHat，CentOS…）Windows Server 编译环境环境工具并行文件系统调试工具应用软件应用开发……并行化应用模式应用结点间通讯系统与控制内部互连计算单元处理器，物理层设计，硬件管理Linux, Windows 操作系统与配置管理 操作系统中间件通讯函数库 (MPI, DVSM, PVM, etc) 集群控制与管理编译器，函数库，性能分析与调试工具开发工具作业管理批作业序列与调度，集群监控，系统扩展工具用户, ISV’s 软件工具 HPC 增值供应商 平台与网络供应商供电系统，制冷系统，机房环境基础架构机房方HPC集群硬件拓扑图通用计算——双路计算机架（高密度）、刀片通用计算——胖节点异构节点虚拟工作站区满足所有应用的可视化需求管理登陆机架高速计算网络并行存储区：满足所有应用的共享存储需求KVM、机柜、供电等附属设施CPU Memory I/O Channel ...CPU Memory I/O Channel CPU Memory I/O Channel CPUMemoryI/O Channel CPU Memory I/O Channel 网 络集群（Cluster）：将多台计算机组织起来，通过网络连接在一起，进行协同工作，来模拟一台功能更强大的计算机，叫做集群。
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华师大高性能计算集群作业调度系统简明手册
华师大高性能计算集群采用曙光的Gridview作业管理系统，其中集成了torque+Maui，是十分强大的作业调度器。
下面将依次介绍华师大的的作业调度系统的设定，使用，以及相关作业调度命令
一：华师大作业调度系统队列策略设定
由于华师大的超级计算中心共分三期建设，其作业调度设定较为复杂：
CPU 节点名
(pestat
可查看) 节点Core
个数
队列备注
第一期E5450 b110-b149
b210-b229
8(2*4) mid1,huge
第二期E5640 b310-b339
b410-b439 8(2*4) mid2,
hugeA(需申请)
其中hugeA队列提交后
需经批准
第三期X5675
,GPU(c2050
)
a110-a149
a210-a249
a310-a339
a410-a447
12(2*6) mid3,small,ser
ial,gpu
hugeB(需申请),
shu(私有队列)
itcs(私有队列)
其中hugeB队列提交后
需经批准
shu和itcs为私有队列，
不向公共用户开放
在命令行输入cchelp 可以查看详细的华师大的作业调度系统策略，如下
二：作业调度系统的使用
华师大计算中心共有两个登陆节点login(59.78.189.188)和login1(59.78.189.187)，供用户登陆提交相关作业。
一般来说，可直接使用命令行提交作业。
不过为了规范和易于管理，建议使用PBS脚本进行作业提交，提交命令为qsub **.pbs(pbs脚本文件)。
下面将简要的分别给出串行作业和并行作业的PBS样本(已放至/home/目录下)，仅供参考，更多高级功能，请自行查阅相应手册。
1.串行作业pbs脚本样本
#PBS -N test \\表示该作业名称为test。
#PBS -l nodes=1:ppn=1 \\表示申请1 个节点上的1 颗CPU。
#PBS -j oe \\表示系统输出，如果是oe，则标准错误输出(stderr)和
标准输出(stdout)合并为stdout
#PBS –q serial \\表示提交到集群上的serial 队列。
. /job>job.log 为提交的作业。
2.并行作业PBS脚本样本
并行作业脚本与串行类似，只需指定相应的mpi，并采用infiniband网络相应的格式即可。
如下图，
上图中使用的是intel mpi, 略作修改即可使用openmpi,如下图：
三：作业调度系统相关命令
1.查看队列中的作业状态：qstat
利用qstat可以查看作业的运行状态：
输入以上命令后，将会有如下输出：
以上几列的含义分别为：作业号、作业名、用户名、使用的时间、状态、
队列名。
其中状态R表示运行中，Q表示排队中，H表示Hold。
2.终止作业：qdel
如果一个用户想终止一个作业，可以用qdel+作业号来取消。
例如：qdel 3470
3.查看集群整体负载情况：pestat
如下图
4.显示节点信息：pbsnodes
利用pbsnodes可以显示系统各个节点的信息，比如空闲（free）、当机
（down）、离线（offline）。
例如：显示所有空闲的节点：
pbsnodes -l free
更多关于PBS的命令和高级用法，例如checkjob,qhold,qorder等，请自行查阅相关手册。