高性能集群计算解决方案
HP Linux高性能集群解决方案 -1102
前言高性能计算集群(HPCC-High Performance Computing Cluster)是计算机科学的一个分支，以解决复杂的科学计算或数值计算问题为目的，是由多台节点机（服务器）构成的一种松散耦合的计算节点集合。
为用户提供高性能计算、网络请求响应或专业的应用程序(包括并行计算、数据库、Web)等服务。
相比起传统的小型机，集群系统有极强的伸缩性，可通过在集群中增加或删减节点的方式，在不影响原有应用与计算任务的情况下，随时增加和降低系统的处理能力。
还可以通过人为分配的方式，将一个大型集群系统分割为多个小型集群分给多个用户使用，运行不同的业务与应用。
集群系统中的多台节点服务器系统通过相应的硬件及高速网络互连，由软件控制着，将复杂的问题分解开来，分配到各个计算节点上去，每个集群节点独立运行自己的进程，这些进程之间可以彼此通信(通常是利用MPI －消息传递接口)，共同读取统一的数据资源，协同完成整个计算任务，以多台计算节点共同运算的模式来换取较小的计算时间。
根据不同的计算模式与规模，构成集群系统的节点数可以从几个到上千个。
对于以国家政府、军方及大型组织机构来讲，节点数目可以达到数千甚至上万。
而随着HPCC 应用的普及，中小规模的高性能计算集群也慢慢走进中小型用户的视野，高性能计算集群系统的部署，极大地满足了此类用户对复杂运算的能力的需求，大大拓展了其业务范围，为中小型用户的成长提供支持。
本次方案研究适合于中小规模用户的典型系统：基于32个计算节点和In finiBand 高速网络的Linux 集群。
惠普Linux 高性能集群方案方案描述此次方案中，高性能计算集群系统的节点由 HP BladeSystem 刀片服务器搭建，节点间通过InfiniBand 高速网络相连，管理、登录和存储节点由HP ProLiant机架式服务器构成，存储节点通过SAN 交换机外挂HPStorageWorks 磁盘阵列来存储大容量数据。
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。
高性能计算集群的搭建与配置技巧
高性能计算集群的搭建与配置技巧高性能计算集群是一种利用多台计算机协同工作来完成强大计算任务的解决方案。
它可以有效地提高计算效率，加快数据处理速度，并且适用于各种应用领域，如科学研究、工程设计、数据分析等。
本文将介绍高性能计算集群的搭建与配置技巧，帮助读者了解如何创建一个高效的计算环境。
1. 硬件选型与配置高性能计算集群的性能关键在于硬件的选择与配置。
首先要确定集群规模和预算，然后选择适合的服务器、网络设备和存储系统。
在选购服务器时，要考虑计算性能、内存容量、硬盘速度以及网络带宽等因素。
确保服务器之间的网络连接速度快且稳定，并采用合适的交换机和路由器来管理网络流量。
存储系统也要具备足够的容量和读写速度，以满足大规模数据存储和访问的需求。
2. 软件安装与配置高性能计算集群需要安装和配置一系列软件来实现任务调度、资源管理、数据共享等功能。
下面是一些常用的软件组件：- 操作系统：可以选择Linux发行版作为集群的操作系统，如CentOS、Ubuntu等。
这些操作系统具有良好的稳定性和可扩展性，并且有大量的软件和工具可用于集群管理和开发。
- 并行编程库：高性能计算集群通常使用并行编程来实现任务的分配和调度。
MPI（Message Passing Interface）是一种常用的并行编程库，用于实现多节点计算。
在安装MPI时，要确保版本兼容性并准确设置环境变量。
- 任务调度器：任务调度器负责分配和管理集群中的计算任务。
常用的任务调度器包括Slurm、PBS等。
在安装和配置任务调度器时，要根据实际需求设置不同的参数，如资源分配、任务优先级等。
- 分布式文件系统：为了实现集群中的数据共享和访问，需要安装和配置适当的分布式文件系统，如NFS、GlusterFS等。
这些文件系统能够提供高性能和可靠的数据存储和访问服务。
3. 网络设置与安全在搭建高性能计算集群时，网络设置和安全性非常重要。
以下是几个关键方面：- IP地址规划：根据集群规模和网络拓扑，设置合理的IP地址规划方案，确保每个节点都有唯一的IP地址和子网掩码。
联想HPC高性能计算解决方案
3
2015 LENOVO INTERNAL. ALL RIGHTS RESERVED.
TOP500中的 Lenovo System X (2010)
Nov 2010 TOP500 Entries IBM leads, followed by HP
Dell, 20 Oracle,
11
Cray, 29
Rack 计算结点
计算网 管理网
管理结点
登录结点
8
2015 LENOVO INTERNAL. ALL RIGHTS RESERVED.
I/o结点
共享数据 磁盘阵列
并行I/O L-ParaStor
联想高性能计算平台标准系统架构
9
2015 LENOVO INTERNAL. ALL RIGHTS RESERVED.
✓ Fastest system in Europe (Juelich-JUQUEEN BG/Q) ✓ Fastest Intel based system (x86-only LRZ-SuperMUC iDataPlex) 6 ✓ 201256LoEf 3N0OmVosOt enINerTgyE-eRffiNcieAnLt .syAsLteLmsRIGHTS RESERVED.
Bull , 18 Dell, 11 Oracle, 6
Appro, 24
Other, 50
IBM, 193
Cray, 31 SGI, 19
HP, 148
IBM supercomputing leadership …
✓ Most systems in TOP500 with 193 entries (HP:148, Cray:31, Appro:24)
高性能计算中的耗能与散热问题解决方案
高性能计算中的耗能与散热问题解决方案随着科技的不断发展，计算机技术也在不断提升。
高性能计算已成为科学研究和工业生产中不可或缺的一部分。
然而，高性能计算在实现高速运算的同时也带来了耗能和散热问题。
本文将探讨高性能计算中的耗能与散热问题，并提出相应的解决方案。
一、高性能计算中的耗能问题高性能计算机在运行时需要大量的电能供应。
在大规模并行计算集群中，计算节点的数量众多，其耗能问题尤为突出。
传统的计算机大多是单核处理器，而高性能计算机主要依赖于多核处理器以实现更高的计算速度和处理能力。
然而，多核处理器的功耗可观，导致高性能计算机整体的耗能问题更加突出。
为了解决高性能计算中的耗能问题，一种可行的方案是采用低功耗的处理器。
例如，ARM架构的处理器在功耗上有一定的优势，同时由于其高度可定制化的特点，可以根据具体需求定制处理器的规格，从而降低功耗。
另外，高性能计算机还可以采用混合式处理器的架构，即将不同功耗的处理器组合在一起，以更好地平衡性能与功耗的关系。
二、高性能计算中的散热问题高性能计算中的大规模计算集群产生的热量也是一个不可忽视的问题。
大规模运算需要大量的数据传输和计算，而这些操作都会产生大量的热量。
如果散热不及时有效地进行，那么计算机的温度将会升高，导致硬件的故障甚至烧毁。
为了解决高性能计算中的散热问题，有以下几种解决方案。
首先，可以通过改善散热系统来提高热量的排出效果。
例如，采用更大型号的散热器、增加风扇的数量、改进散热风道，以加快热量的排出速度。
另外，可以采用液冷技术，利用导热液体将产生的热量传递至散热器，再由散热器将热量散发出去，以降低计算机的温度。
此外，科学家还在研究新型散热材料，以解决高性能计算中的散热问题。
相比传统的金属散热材料，新型散热材料具有更好的散热性能和导热性能。
例如，石墨烯在导热性能方面具有优势，可以作为散热材料的一种选择。
此外，纳米材料也被广泛应用于散热材料的研究中，其具有较高的比表面积，能够更好地传递热量，并提高散热效果。
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HPC解决方案
MPP 15%
Others 11%
Others1 %
CPU+ GPGPU 21 %
Others 16%
GE 36% Cluster 85%
Intel X86 89%
Linux 99%
纯CPU 79%
IB 47%
系统架构
处理器
操作系统
计算加速
互联网络
主流架构技术 - Cluster+X86+Linux+CPU+IB/GE 计算、网络加速- GPGPU加速和IB网络
目录
1 2
高性能计算挑战及趋势
高性能计算解决方案 高性能计算在全球
3
创新 - 释放高性能计算潜力
应用集成 业务调度 融合管理
融合业务管理平台
开放融合
All In Rack All In Room
液冷方案
低功耗服务器
快速交付
节能技术
加速
一体化交付
NVMe PCIe SSD 卡
低能耗产品和方案
GPU加速卡 KunLun
hpc典型组网场景hpc方案总结目录高性能计算在全球高性能计算在全球高性能计算挑战及趋势高性能计算挑战及趋势高性能计算解决斱案高性能计算解决斱案112233覆盖全球多行业的hpc建设经验内布拉斯加大学田纳西大学数字领域公司澳门气象局新加波globalfoundries新加坡科学技术研究所菲律宾气象局一期新加坡astar维多利亚大学昆士兰大学肯迪大学智利cassac天文台巴西麦肯锡大学古巴石油cupet委内瑞拉国家石油公司墨西哥水利局墨西哥农业部土耳其学术网络不信息中心ulakbim土耳其yilidiz科技大学ytu土耳其伊斯坦布尔科技大学itu土耳其harran大学土耳其yeditepe大学土耳其国家石油中国欧洲亚太北美拉美中亚沙特moi非洲中东津巴布韦高等教育科技发南非chpc国家地震防灾科技学院河北省环保局北京数据通信研究院北京交通大学北京航空航天大学西南大学首都医科大学中国电力科学院国家气象局上海天文台上海众信生物东斱物探清华大学华大基因bgp英国纽卡斯尔大学英国帝国理工大学德国汉堡大学德国吕贝克大学西班牙burgos大学法国照明娱乐公司德国戴姆勒奔驰德国爱伦堡水管局荷兰水利局意大利cnr波兰华沙大学波兰pcss波兰格但斯克大学波兰西里西亚大学波兰cyfronet波兰qumak大学俄罗斯圣彼得堡大学daimler集团选择hpc造品质最好的轿车刀片及高密服务器构建戴姆勒核心汽车研发平台劣力波兰pcss建设top80超算中心137pflopspue12全球top80超算中心劣力土耳其ytu大学打造hpc平台提升科研效率80降低初期投资成本80劣力美国数字领域构建高性能渲染平台计算密度提升25每机柜能耗降低15thankyou
HPC高性能计算系列二之联想Intellegent+Cluster解决方案
14% - 16%
19% - 21%
调试 到投产
集成，配置和测试 上架, 线缆连接，网络连接 软件 集成，配置和应用测试 集成配置和测试中间件 应用部署和安装
45% 45% 29%
Implement
Configure/test
74 – 93
74 – 80
12%
10% - 11%
Cluster & HA
Intel Xeon Phi
nVIDIA
Mellanox Infiniband
NeXtScale
x86 平台
7
iDataPlex dx360 M4 System x3550/x3650
FlexSystem X3750 M4/x3850
Intelligent Cluster 大大降低HPC项目的风险
Intelligent Cluster具有更好的用户体验 ---- 降低销售风险和售后服务费用，提升服务质量 1. 在投标前，系统配置及方案经过专家验证，确保方案可行； 2. 在交付用户前，整机系统经过严格的测试，避免到达用户现场后出现更换故障部件的情况，有利于增 强System x产品高质量形象； 3. 由中国本地工厂服务团队提供的专业上架及布线服务，确保系统具有良好整洁的外观，提升用户体验 （见下图）； 4. 整机系统到达用户现场后可以直接加电，仅需要少量甚至不需要集成商参与，可以减少系统实施所产 生的外部费用； 5. 集群系统部署及辅助用户业务安装的工作基本可以远程实现，不需要或短时间在用户现场工作，从而 降低LBS或GTS的内部实施费用
Customer Benefits
LENOVO Intelligent Cluster
$ €¥£
帮助您的应用快速上线
数字集群解决方案
数字集群解决方案一、引言数字集群解决方案是一种基于先进技术的解决方案，旨在提供高效、可靠、安全的数字化解决方案，以满足不断增长的数据处理和存储需求。
本文将详细介绍数字集群解决方案的定义、特点、应用场景以及实施步骤。
二、定义数字集群解决方案是一种将多个计算机系统组合成一个集群的技术方案，通过分布式计算和存储技术，实现对大规模数据的高效处理和存储。
数字集群解决方案可以根据实际需求进行灵活扩展，以适应不断变化的业务需求。
三、特点1. 高性能：数字集群解决方案采用分布式计算和存储技术，可以充分利用多个计算机系统的计算和存储资源，提供高性能的数据处理能力。
2. 可扩展：数字集群解决方案可以根据业务需求进行灵活扩展，可以随时增加或减少集群节点，以适应不断变化的数据处理和存储需求。
3. 高可用性：数字集群解决方案采用冗余和容错机制，确保在节点故障或网络中断的情况下仍能保持数据的可用性和完整性。
4. 安全性：数字集群解决方案提供多层次的安全措施，包括访问控制、数据加密和防火墙等，保护数据的安全性和隐私性。
四、应用场景数字集群解决方案在各个领域都有广泛的应用，以下是几个典型的应用场景：1. 大数据分析：数字集群解决方案可以提供强大的计算和存储能力，用于处理和分析大规模的数据集，从而帮助企业做出更准确的决策。
2. 云计算：数字集群解决方案可以作为云计算平台的基础设施，提供弹性计算和存储资源，满足用户对云计算的需求。
3. 科学计算：数字集群解决方案可以用于科学计算领域，如天气预报、基因组学研究等，提供强大的计算能力，加快科学研究的进展。
4. 金融行业：数字集群解决方案可以用于金融行业的数据处理和风险控制，提供高性能的交易处理能力和数据分析能力。
五、实施步骤1. 需求分析：根据实际业务需求，明确数字集群解决方案的目标和功能需求，包括计算和存储能力、安全性和可扩展性等。
2. 系统设计：根据需求分析的结果，设计数字集群解决方案的系统架构和组成，包括节点配置、网络拓扑和数据存储方案等。
HPC解决方案范文
HPC解决方案范文HPC（高性能计算）是一种通过使用并行计算和集群计算资源来处理大规模计算问题的计算技术。
HPC解决方案是指为满足高性能计算需求而设计的一系列独特的硬件和软件组件。
这些解决方案通常由高性能计算系统、数据存储和管理系统、并行编程工具和应用程序等组成。
1.高性能计算系统：高性能计算系统是HPC解决方案的核心组件之一、这些系统通常由超级计算机、工作站集群或云计算集群等组成。
它们具有大量的处理器核心、高速内存、高速网络互连和高性能存储系统，以实现高速的并行计算能力。
2. 并行编程工具：为了充分利用高性能计算系统的并行计算能力，开发人员需要使用并行编程工具来设计和优化并行算法。
一些常见的并行编程工具包括MPI（消息传递接口）、OpenMP（共享内存并行编程）和CUDA（用于GPU并行计算的编程模型）等。
3.数据存储和管理系统：在高性能计算环境中，数据存储和管理是一个重要的挑战。
HPC解决方案通常包括高速的并行文件系统、分布式文件系统和大规模数据存储系统，以满足大规模数据的高速访问和管理需求。
4.应用程序和算法优化：针对不同的行业和应用领域，开发特定领域的应用程序和算法优化是HPC解决方案的关键。
例如，科学计算、天气预报、金融建模、基因组学研究和大规模数据分析等领域都需要针对特定问题进行算法优化和并行计算优化。
5.云计算和虚拟化技术：最近几年，云计算和虚拟化技术已经开始在HPC领域得到应用。
通过利用云计算和虚拟化技术，可以更好地利用计算资源，提高计算效率，降低成本，并提供更灵活的计算环境。
总体而言，HPC解决方案是为满足高性能计算需求而设计的一系列硬件和软件组件。
它们提供了高性能、高可靠性和高可扩展性的计算环境，以满足不同行业和应用领域的计算需求。
随着技术的不断发展，HPC解决方案的应用领域将会越来越广泛，为各个行业带来更高效、更可靠的计算能力。
NUMECA CFD高性能集群解决方案
Ｏ 引 言
ＣＦＤ技术 是 目前 国 际上 热 门的 研究 领 域 之 一 ， 是进 行传热 、传 质 、动量 传 递 及 燃烧 、多 相 流 和化 学 反应 等研 究 的核心 技 术 ，广 泛 应用 于航 空 、航 天 、汽 车 、生物 医学 、化工 、半 导 体 和 供热 通 风 与 空 调工 程 等诸 多领 域．随着 ＣＦＤ向系 统级 多体 耦 合计 算 和多 物理 场耦 合计 算方 向发 展 ，它 摒弃 以往 只注 重零 部 件级 ＣＦＤ仿 真 的传 统 ，将 整个 对 象 的完 整 系 统 （如 整机 或整 车 ）和影 响 系统 性 能 的几乎 所 有 物理 因素 一 次性 纳入计 算 中 ，考 虑 各 物 理 因素 对 分 析对 象 的 综合 影 响．但是 ，受 计 算 机处 理 能 力 限 制 ，这种 计 算 的周 期过 长 ，无法 进行 实 际应 用 ；同时 ，多 数 商用 软 件 开放程 度不 够 ，无 法提供 合理 的物 理模 型．
采用 ＣＰＵ Ｂｏｏｓｔｅｒ和普通 计算 得 到 的 ９５％ 叶高 的相 对 马 赫 数 云 图 比较 见 图 ３；在 各 背 压下 收 敛 时 问和迭代 步数 分布见 图 ４．可 知 ，ＣＰＵ Ｂｏｏｓｔｅｒ可 在保 证计 算精 度 的情 况 下 ，大 大缩短 计算 收敛 时间 ，只需 原耗 时 的 １／６．
图 １ Ｆ１赛 车 网格
Ｆｉｇ．１ Ｍ ｅｓｈｉｎｇ ｏｆ Ｆ１ ｒａｃｉｎｇ ｃａｒ
表 １ 迭代前各步骤耗费的时间
Ｔａｂ．１ Ｃｏｎｓｕｍｅｄ ｔｉｍ ｅ ｏｆ ｅｖｅｒｙ ｓｔｅｐ 初 始 化 过 程 网格 分 区 多重 网格 过 程 （包含数 据 读 取 ） 创 建数 据 结 构 过 程 计 算 壁 面距 离过 程 求解 器初 始 化 迭代 计 算 之 前 的 总 时 间
曙光GPGPU高性能计算解决方案
曙光GPGPU高性能计算解决方案曙光信息产业（北京）有限公司2010年5月目录1.曙光方案优势 (4)1.1.CPU和GPU计算能力均衡设计 (4)1.2.采用水冷散热设计 (4)1.3.采用低延迟Infiniband设计 (5)1.4.配置了丰富的集群软件 (5)1.5.专业的高性能计算厂商 (5)2.曙光公司与中国高性能计算 (7)3.GPGPU的应用及其产品 (9)4.曙光百万亿次GPGPU高性能计算解决方案 (12)4.1.总体设计原则 (12)4.2.方案配置 (13)4.2.1.系统总体布置图 (13)4.2.2.方案一（260T） ...............................................................错误!未定义书签。
4.2.3.方案二（193T） ...............................................................错误!未定义书签。
4.3.曙光GHPC1000高性能计算机 (14)4.3.1.概述 (14)4.3.2.特性与优势 (16)4.3.3.技术规格 (17)4.4.计算系统 (17)4.4.1.概述 (17)4.4.2.技术特色 (18)4.4.3.技术规格 (19)4.5.网络系统 (21)4.6.存储系统 (24)4.7.软件系统 (28)4.7.1.Gridview服务器综合管理系统 (28)4.7.2.PowerConf服务器节能软件 (35)5.机房建设方案 (38)5.1.水冷机柜方案 (38)5.1.1.概述 (38)5.1.2.高效节能的水冷机柜系统 (39)5.1.3.水冷机柜产品介绍 (40)5.1.4.冷机柜解决方案 (43)5.1.5.机房物理环境要求及水冷机柜系统设备参数 (45)5.2.风冷机柜方案 (47)5.2.1.机柜尺寸和摆放要求 (47)5.2.2.机房环境要求 (49)5.2.3.供电和环境要求 (50)6.用户服务方案 (51)6.1.售后服务承诺 (51)6.1.1.概要 (51)6.1.2.保修期限和服务方式 (51)6.1.3.服务流程及响应时间 (52)6.1.4.有偿服务收费标准 (54)6.2.技术支持及服务项目 (55)6.2.1.硬件升级服务项目 (55)6.2.2.系统软件支持服务项目 (55)6.2.3.应用软件及解决方案支持服务项目 (56)6.2.4.应用开发和移植支持服务项目 (56)7.培训方案 (57)7.1.概述 (57)7.2.培训目标 (58)7.3.培训教材 (58)7.4.项目实施前培训 (58)7.4.1.培训方式 (58)7.4.2.培训地点 (59)7.4.3.培训人数 (59)7.4.4.培训内容 (59)7.4.5.培训时间 (60)7.5.现场培训 (61)1.曙光方案优势1.1. CPU和GPU计算能力均衡设计曙光GHPC 1000高性能计算平台采用通用CPU和专用GPU均衡设计，既保证了GPU的处理性能，又兼顾了通用CPU的计算能力。
HPC解决方案服务 用户指南
HPC解决方案服务用户指南发布日期2021-03-29目录1 产品介绍 (1)1.1 什么是HPC-S² (1)1.2 HPC-S²应用场景与使用限制 (3)1.3 HPC-S²与其他服务的关系 (3)2 快速入门 (5)2.1 概述 (5)2.2 方法一：购买高性能计算解决方案 (6)2.3 方法二：使用已有节点部署HPC集群 (10)3 用户指南 (13)3.1 查看部署进度 (13)3.1.1 查看集群创建进度 (13)3.1.2 查看已有节点部署集群的进度 (13)3.1.3 查看集群扩容的进度 (14)3.1.4 查看集群缩容的进度 (14)3.2 查看HPC集群 (14)3.2.1 查看集群详情页面 (14)3.2.2 查看集群的节点信息 (15)3.2.3 管理集群的共享存储信息 (15)3.3 集群管理 (15)3.3.1 集群扩容 (15)3.3.2 停止集群 (17)3.3.3 启动集群 (18)3.3.4 删除集群 (18)3.4 节点管理 (19)3.4.1 停止节点 (19)3.4.2 启动节点 (19)3.4.3 重启节点 (20)3.4.4 节点删除 (20)3.5 共享存储 (21)3.5.1 管理共享存储 (21)4 常见问题 (23)4.1 为什么集群被删除后还在计费？ (23)4.2 在部署/创建集群过程中出现某个节点未加入集群或者不存在需要怎么办？ (23)4.3 集群云服务器节点创建完成，但在部署过程中失败了能否修复？ (23)4.4 集群创建任务提交失败，提示“Insufficient EIP quota”怎么办？ (24)4.5 集群创建提交失败，提示集群配额不足怎么办？ (24)4.6 集群的管理节点为运行状态，但是集群异常提示“master node cannot reached”怎么办？ (24)5 修订记录 (25)1产品介绍1.1 什么是HPC-S²HPC解决方案服务高性能计算（High-performance computing，简称HPC）是一个计算机集群系统，通过管理节点对计算任务进行分解，交给不同的计算节点进行计算，以此来解决大型计算问题。
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。
华为hpc方案
华为HPC方案本文将介绍华为的高性能计算（HPC）方案，包括其特点、优势以及应用场景。
1. 简介华为的HPC方案是基于高性能计算技术的解决方案，旨在提供高效的计算能力和数据处理能力。
华为的HPC方案适用于多个领域，如科学研究、工程设计、天气预报等。
2. 特点华为的HPC方案具有以下主要特点：2.1 高性能华为的HPC方案采用了先进的并行计算技术，能够实现大规模数据的高速处理。
华为的服务器和计算节点配备了强大的硬件性能，能够满足各种计算需求。
2.2 灵活性华为的HPC方案具有很高的灵活性，可以根据用户的需求定制和扩展。
用户可以根据自己的业务需求选择适当的配置和组件，以满足实际的计算需求。
2.3 高可靠性华为的HPC方案采用了可靠性设计，具有高度的冗余和容错能力。
即使在硬件故障或网络故障的情况下，系统仍能保持稳定运行，确保用户的数据和计算任务的安全性。
3. 优势华为的HPC方案相比其他竞争对手具有如下优势：3.1 强大的计算性能华为的HPC方案的计算性能非常出色，能够提供高效的计算能力和数据处理能力。
无论是科学计算、工程仿真还是虚拟现实应用，华为的HPC方案都能够提供强大的计算支持。
3.2 完整的生态系统华为的HPC方案提供了完整的生态系统，包括硬件设备、操作系统、开发工具和应用软件等。
这使得用户能够方便地搭建和管理HPC集群，并可快速部署各种科学计算和工程计算应用。
3.3 全面的技术支持华为提供全面的技术支持，包括系统部署、调试和优化等。
用户可以得到专业的技术指导和培训，以便更好地利用华为的HPC方案。
4. 应用场景华为的HPC方案广泛应用于以下领域：4.1 科学研究华为的HPC方案可以提供强大的计算能力，满足各种科学计算需求。
例如，天文学家可以利用HPC方案进行天体模拟和星系演化研究，地球科学家可以利用HPC方案进行气候模拟和地震预测。
4.2 工程设计华为的HPC方案可以帮助工程师进行复杂的工程仿真和优化设计。
集群解决方案
集群解决方案随着科技的不断进步，计算机技术日新月异，人们的数据处理需求也在不断增长。
在处理大规模数据和复杂任务时，传统的单一服务器往往无法满足要求，因此，集群解决方案应运而生。
本文将介绍集群解决方案及其在实践中的应用。
一、什么是集群解决方案是一种通过将多个独立计算节点组合成工作单元的方法，以达到提高计算能力和可靠性的目的。
每个计算节点都是一个独立的服务器，它们通过高速网络连接在一起，共同完成任务。
集群解决方案的核心理念是并行计算，即将任务拆分成多个子任务并分配给不同计算节点进行同时处理。
二、集群解决方案的应用领域1. 数据分析与挖掘在大数据时代，数据分析与挖掘成为许多企业不可或缺的一环。
通过集群解决方案，可以将庞大的数据集分成若干部分，分配给集群中的不同节点进行并行计算，提高数据处理效率。
同时，通过集合多个计算节点的计算能力，可以更快地完成复杂的数据挖掘任务。
2. 科学计算与模拟在科学领域，模拟和计算是非常重要的工具。
许多科研项目需要进行大规模的计算和模拟，而集群解决方案能够提供高性能计算环境。
科研人员可以将复杂的数学模型分解成多个子任务，并分配给集群中的不同节点进行并行计算，从而加快计算速度并提高准确性。
3. 高性能服务器集群对于大型企业和机构而言，高性能服务器是不可或缺的基础设施。
通过搭建集群解决方案，可以实现高性能计算和存储，满足企业的大规模数据处理和分析需求。
此外，集群解决方案还可以提供高可用性和容错能力，确保业务的连续性。
三、集群解决方案的实施要实施一个高效的集群解决方案，需要考虑以下几个方面：1. 网络架构集群的网络架构是构建一个高效集群解决方案的关键。
高速和可靠的网络连接可以确保节点间的数据传输和通信效率，提高整个集群的工作效果。
2. 软件平台选择合适的软件平台对于集群解决方案的实施至关重要。
开源的软件平台如Hadoop和Spark等提供了丰富的工具和框架，方便集群管理和任务调度的实现。
hpc解决方案
hpc解决方案
《HPC解决方案：加速科学和工程计算的创新》
高性能计算（HPC）已经成为科学和工程领域中至关重要的一部分。
它在许多领域的应用包括气候模拟、医学研究、材料科学和工程设计等。
随着科技的发展，需要越来越多的计算资源来处理日益庞大和复杂的数据。
为了满足这种需求，HPC解决方案成为了解决这一挑战的关键。
HPC解决方案提供了高效的数据处理、并行计算和大规模模拟的能力，从而加速科学和工程领域的创新。
这些解决方案包括高性能计算集群、超级计算机、GPU加速计算等。
其中，高性能计算集群是一种非常流行的HPC解决方案。
它是由大量的计算节点组成的集群系统，每个节点都具有自己的计算能力和存储能力。
通过并行计算和分布式存储，集群系统可以同时处理多个任务和大规模数据，大大提高了计算效率和性能。
另外，GPU加速计算也是一种非常具有吸引力的HPC解决方案。
由于GPU具有高并行计算能力和大规模数据处理能力，它已经成为了处理复杂计算任务的利器。
许多科学和工程应用程序都已经针对GPU进行了优化，从而实现了显著的性能提升。
总的来说，HPC解决方案在加速科学和工程计算方面发挥着重要作用。
它不仅提高了计算效率和性能，还为科学家和工程
师们提供了更多的创新空间。
随着HPC技术的不断发展，我们有理由相信，HPC解决方案将继续在科学和工程领域中发挥关键作用。
高性能计算解决方案
-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。
高性能集群实施方案
高性能集群实施方案首先，硬件选型是高性能集群实施中的重要一环。
在选择服务器硬件时，需要考虑到计算能力、内存容量、存储空间等因素，以满足集群计算和存储的需求。
同时，需要考虑服务器的可靠性和稳定性，选择具有良好性能和可靠性的硬件设备，以确保集群系统的稳定运行。
其次，网络架构也是高性能集群实施中需要重点考虑的方面。
高性能集群通常由多台服务器组成，因此需要建立高效稳定的网络架构，以保证服务器之间的通信和数据传输。
在设计网络架构时，需要考虑网络带宽、交换机设备、网络拓扑结构等因素，以实现高性能集群的高速数据传输和低延迟通信。
另外，软件配置也是高性能集群实施中不可忽视的一部分。
在选择集群操作系统时，需要考虑到操作系统的稳定性和兼容性，选择适合集群应用的操作系统版本。
同时，还需要配置集群管理软件、分布式文件系统、并行计算框架等软件，以实现集群系统的高效管理和并行计算能力。
除了上述几个方面，还需要考虑集群的安全性、监控和维护等问题。
在实施高性能集群方案时，需要加强对集群系统的安全防护，确保集群系统不受到恶意攻击和数据泄露。
同时，还需要建立完善的监控系统，对集群系统的运行状态进行实时监测和分析，及时发现和解决系统故障和性能瓶颈。
此外，还需要建立健全的维护机制，定期对集群系统进行维护和优化，保证集群系统的稳定运行和高性能计算能力。
综上所述，高性能集群实施方案涉及诸多方面，需要综合考虑硬件选型、网络架构、软件配置、安全监控和维护等方面的问题。
只有在各个方面都做到充分考虑和合理规划，才能实现高性能集群系统的稳定高效运行。
希望本文所介绍的内容能够为您在实际操作中提供一些有益的参考，帮助您顺利实施高性能集群方案。
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/sige_online/blog/item/d6aa74a9106a10ff1f17a224.html和卫星遥测,遥感等探矿技术的发展,促使油气勘探的数据量爆炸性地增长, 要求信息系统能够获取,存储和处理TB级的巨量数据; 使用更精确的模型:为了提高探矿水平,必须使用规模更大,更精确数值模型来模拟地下矿藏的分布.5年前,模型的节点数一般不超过10万个;现在,经常需要使用节点数超过百万的3维模型来进行数值模拟; 提供更强的计算和数据管理能力:模型规模的扩大要求使用处理能力指数增长的计算机系统和更复杂的算法快速和精确地求解,同时也要求更强的数据管理能力来建立历史数据库,并把当前数据与长期积累的历史数据相比较,得到精确的综合预测结果; 支持功能丰富的应用软件:现代的油气探测应用软件必须具有直观的3维图象显示和输出,人机交互功能, 以提高工作效率; 降低成本:经济效益和市场竞争压力还迫使油气行业的信息系统在严格控制开支,降低总拥有成本条件下满足上述要求当前,传统的巨型机已经很难全面满足上述要求.油气行业要求使用更经济实惠的新解决方案来全面满足应用需求.Schluberger信息系统公司(SIS)是油气勘探信息处理领域中领先的厂商,也是HP在高性能技术计算领域重要的合作伙伴.该公司在使用基于安腾2的HP Integrity 服务器为计算节点的Linux集群上开发的面向油气矿藏模拟的ECLIPSE Parallel解决方案,能够全面满足油气矿藏勘探信息系统在性能和成本两方面的需求,提供解决人类社会现代化进程中能源问题的利器. 目标市场 ECLIPSE Parallel解决方案使用数值模拟方法满足油气行业探测石油和天然气地下分布状况和预测储量的需要, 油气公司从低级经理到高级主管各种类型的人员都可以得益于这一解决方案,包括:负责提供优化的矿藏分布和产量预测评估人员和经济分析师,负责作出开采决策的经理,信息系统管理人员;需要得到直观和实时矿藏信息的首席信息官(CIO)和首席执行官(CEO),负责监管的政府机构等等. 这一解决方案特别适合于要求打破油气行业使用巨型机传统,采用性能更高,价格/性能最佳的新颖解决方案的油气公司. 解决方案概貌 SIS ECLIPSE Parallel是一个基于英特尔和HP工业标准技术的成套解决方案,便于实施和灵活配置,提供先进的油气矿藏模拟功能.这一解决方案由系统平台和模拟软件两大部分组成(见下图). HP Linux ClusterBlocks集群系统是第一个经过认证的系统平台.这一Linux集群包括如下的层次: 计算节点:采用基于安腾2的HP Integrity rx2600服务器,使用新一代安腾2提供强大的64位处理能力; 互联设备:采用工业标准的高速Myrinet把计算节点联成一体,以太网联接管理节点; 操作环境:采用应用最广泛的RedHat Linux Advanced Server操作系统建立集群运行的操作环境; 集群管理和作业调度:采用Scali, Scyld或ClusterWare 公司著名的Linux工具软件管理集群系统;采用业界领先的Platform Computing的LSF 5.0软件来实现负载平衡,提高集群的工作效率上层的ECLIPSE Parallel模拟软件负责完成矿藏模拟的数值计算,它把整个数值求解问题分解成一系列较小的子问题,送到各个计算节点上并行地求解,然后再合成完整的结果. ECLIPSE Parallel解决方案这一基于Linux集群并行计算的设计思想,在性能,性价比,可伸缩性和可用性等方面都超过基于巨型机的传统解决方案,具有广阔的发展前途. 组成部件 SIS ECLIPSE Parallel软件与HP ClusterBlocks 集群结合在一起形成了一个把最先进硬件和软件完美地结合在一起的油气储藏模拟解决方案,它的主要组成部件有: 基于安腾2处理器的HP Integrity rx2600服务器; 工厂组装的基于Myrinet高速互联网络的16-128节点 Linux集群系统; RedHat Linux Advanced Server 2.1操作系统; Platform Computing的负载调度软件(LSF) 5.0:用于平衡集群内各节点的工作负载,提供运行效率; 消息传递接口(MPICH/GM):用于支持基于集群架构系统内的并行计算; 集群管理软件:允许采用Scali, Scyld, ClusterWareLinux 等公司的软件管理集群系统运行和资源共享; SIS ECLIPSE Parallel 油气储藏模拟软件 SIS ECLIPSE Parallel解决方案的硬件系统使用HP Integrity rx2600服务器作为计算节点,高速的Myrinet作为互联设备组成Linux集群,为油气储藏模拟软件提供高性能运行平台. ECLIPSE Parallel软件把整个模拟模型分解成若干个子区域.子区域的个数与系统中处理器个数相等.每个处理器负责模拟一个子区域,相互之间通过消息传递接口通信,使整个系统能够并行地求解整个油气储藏模拟问题, 提供强大的处理能力.子区域的划分是自动的,也可以由用户控制. 143 144 SIS ECLIPSE Parallel 解决方案还允许用户在基于奔腾4的 HP工作站上通过直观的3D模型显示,观察和分析模拟的结果,优化软件的运行,提高工作效率. 客户价值基于英特尔和HP最强大的硬件和先进的软件技术, ECLIPSE Parallel解决方案为客户提供如下的实利: 更快的结果:节约矿藏模拟计算阶段所用的时间使客户能够在规定的时间界限内完成更多的分析,从而提高决策的水平和竞争优势.在16节点的集群上运行大的模型速度可以提高10倍,单机系统上48小时的计算任务在集群上只需使用5个小时; 更精确的结果:在相同的时间框架内运行更大,更详细模型的能力产生更好的报告和预测结果; 更低的风险:开挖一个油井往往耗资上千万美元.精确结果能够帮助用户优化开采计划,降低挖到"干井" 和低产井的风险,这对于客户具有很高的经济价值; 更好地适应市场的变化:快速的分析能力使公司能够适应市场变化,及时发现和掌握各种机遇; 更低的总拥有成本:使用工业标准的技术能够降低管理和维护的费用,实现最低的总拥有成本; 基于工业标准技术的其他好处,还包括:提供最佳的性价比,可用性和可伸缩性,保护用户的投资联系方式需要进一步的信息请访问如下的网站: 市场需求设计链加速器(DCA)通过为制造厂(如汽车和飞机工业制造厂)提供超级的高性能产品开发解决方案改进产品开发. DCA以更高精度和可靠性帮助公司开发基于先进的设计标准销售的产品.它通过从产品设计到正式投产前,进行复杂的模拟,包括计算流体力学(CFD),碰撞和结构模拟,大大减少代价极大的设计错误.DCA在基于英特尔赛扬处理器,英特尔奔腾和英特尔安腾2的HP工作站和服务器上运行,提供很高的速度,兼容性和可靠性.开放的英特尔工业标准的64位和32位处理器系列保证了解决方案能够满足各种实施的需要,提供很高的可伸缩性和更快的投资回报. 目标市场 MSC在HP平台上提供的高性能计算解决方案主要面向汽车,飞机等行业,以这些行业的制造厂和研究院所为目标市场.这些行业的制造厂设计部门和研究院所经常处于压力之下,要求提供更好,更快和更便宜的产品,保持竞争优势和增加市场份额.必须通过允许在开发过程中更早理解和改进设计来提高产品的开发水平.更早了解设计获得的知识和对设计的改进能够消除制造中昂贵的错误,使得客户获得可预测和较好的体验. 改进开发过程的关键是在"电子"舞台上模拟产品的性能,而不是在物理样机上测试产品的性能.例如,利用计算机模型模拟汽车碰撞的过程,不再需要投资和化时间制造整个车辆进行碰撞测试,就能够通过"电子模拟碰撞"得到更好的结果.通过计算机模拟测试汽车的好处还包括能够得到许多通过物理测试难以得到的深入结果.这允许生产出更好的产品,同时缩短上市时间,降低成本. 过去,昂贵的超级计算机和复杂的实施过程给制造厂使用这一新的工程过程造成很大的障碍.MSC在运行Linux 的HP工业标准计算机上以低得多的成本建立了容易实施,高性能计算环境,满足旨在优化设计的高性能技术需要,使得许多制造厂都能够承受这一投资,得到相应的投资回报,开辟了Linux和高性能计算新的市场领域. 解决方案概貌 DCA从考虑制造厂的工程需要和优化设计应用出发,实施一个完整的高性能计算环境.这一专门解决方案的组成依赖于客户的需要,因此可以随着每次实施的具体情况而变化.但是,每个解决方案一般都包含如下的部件: 基于英特尔安腾2处理器的服务器,它们是今天和未来要求最高的,计算密集64位HPC解决方案的理想计算平台; 基于英特尔赛扬处理器的服务器,它们是今天32 位HPC解决方案的理想计算平台; 基于英特尔奔腾4处理器的工作站,它们非常适合于分布式,对等(P2P)桌面环境; 基于Netservers或HP工作站的计算机集群,包括互联设备,交换器和存储设备; Linux和/或Microsoft Windows 2000技术来自MSC.Linux套件的中间件,支持高性能计算(HPC) 集群配置; 现场系统集成; 认证的Linux培训和知识传授; 信息技术(IT)服务和支持; 应用创建,调整和移植,包括调整和移植商品化的 CFD,碰撞和结构分析应用高性能技术计算解决方案 9.2 MSC优化产品设计的高性能计算解决方案 145 典型产品开发过程起初是以几何设计为特征.许多公司专门开发以交互方式使用的CAD产品.由于工程师通过程序接口构建和修改几何图形的工作速度是十分有限的, 处理器的实际计算量相当低,可以利用桌面系统来处理. 一旦定义了几何图形后,典型的产品开发过程仍然是在理想的几何图形上进行,使得其它的应用能够解释它, 预测设计的性能.最常用的预测设计性能的方法是有限元方法(FEM).在这一方法中,创立"网格"把模型分解成有限元素.网格化的过程也是相对地交互的,不需要很大的计算量. 工程师可以通过向其它应用发送请求,利用网格了解设计的物理性能.工程师就是利用这些应用来执行不同类型的模拟.例如,利用LS-DYNA程序,工程师可以模拟如果一辆汽车撞到墙上将如何变形(或破损).这要求应用 (此时是LS-DYNA)能够求解复杂的模拟问题,通常需要完成非常大的计算量.DCA允许在基于英特尔工业标准平台上以合理的代价,更快地解决这些问题.其它类型的模拟也都需要高性能计算,它们是结构分析和CFD.例如,一个飞机制造厂使用基于英特尔处理器的HP机架安装DCA集群来预测不同飞机的空气动力学性能.制造厂可以利用这些信息确定具有最佳飞行特性的几何,包括最高的速度,机动性或最低的燃料消耗等.这可以在制造飞机前在"电子"空间中确定.它也提供设计其它内部参数,允许工程师在进行昂贵的风洞试验前改进设计.快速和方便地完成这些工作是DCA解决方案提供的好处之一. 组成部件 DCA使用下面所列的组成技术部件把产品设计技术提供给制造厂.DCA在基于英特尔64位和32位处理器的 HP工作站和服务器上运行.基于英特尔处理器系列服务器提供的数据中心水平的可靠性,可用性,可维护性和可管理性帮助制造厂取得成功.在今天快速发展的经济中, 许多工业都得益于英特尔架构提供的速度和可靠性. 应用架构-应用可以包括商业的CFD,碰撞和结构应用软件包以及必要时针对用户需要定制的程序. 硬件-解决方案采用HP硬件,包括工作站和服务器以及互联交换器和其它高质量的部件: HP Netservers; HP工作站; HP互联设备:Procurve (快速Ethernet),4108GL; KVM (键盘,视频和监控器); SAN (存储区域网络) 服务器处理器-完整的解决方案往往是异构的.根据客户的需求,完整的解决方案可以包含一些基于英特尔赛扬处理器或英特尔安腾2处理器的2-路服务器系统. 操作系统-解决方案也能够使用异构的操作系统环境包括Linux和Microsoft Windows 2000操作系统. 安装,管理和集群工具-MSC.Linux套件包括基于Web 的安装和管理工具Webmin和现代的集群工具包OSCAR (开放源集群应用资源),由开放集群组提供集成服务. 按分析网络设计首节点指派给集群并返回结果提交给首节点首节点 CFD 碰撞结构结构CFD碰撞首节点高速网络高速网络首节点高速网络结果通过首节点返回用户 146 147 其它软件(中间件)包括: 安装软件(PXE, Etherboot, SystemImager); 消息传递软件(MPIch, LAM/MPI, PVM); 队列调度软件(LSF, PBS, Maui Scheduler); 集群工具(C3, CCP); 安全和保密软件(OpenSSH, OpenSSL); 监控软件(MON, fping, ganglia, MRTG, lm-sensors, IPMI, btools, Health); 高可用性软件(Heartbeat) Linux套件是集群成功的关键.为了提供最高水平的性能, 套件应当按照高性能特殊需要进行裁剪,把重点放在支持大内存,大文件,高性能I/O和集群工具上.DCA所使用的MSC.Linux套件就是按照这些重点裁剪.它包含如下的主要模块何软件包: lm_sensors:这一核心模块用于监控基于母板的传感器 (如CPU温度和风扇速度),使得集群监控工具在硬件故障变得严重前探测到它们,或者在发生故障后立即探测到它们; 应用层网络:MSC.Linux套件包括Myrinet网络的驱动程序.这些网络提供高带宽和低延迟.低延迟是通过在应用层利用最小核心驱动程序驱动接口实现的,这能够最大限度地减少集群中范围交换的开销; OSCAR集群工具包:OSCAR集群工具包是一个开放源项目,包括一个可伸缩,分布式并行命令执行工具 C3.其它工具和程序库是消息传递接口(MPI)和并行虚拟机器(PVM) 客户价值 DCA为制造厂提供一体化的设计解决方案,允许它们使用高性能计算改进产品开发过程.典型的行业包括汽车, 飞机和一般的制造业.模拟包括对汽车制造特别重要的碰撞测试和飞机制造关键的结构分析.制造厂能够利用 DCA增加它们的容量,加速它们的工作,降低开支.制造模拟需要进行大量的计算,这样大的计算量过去只有非常昂贵的超级计算机才能够提供,但现在DCA解决方案能够以合理的成本,提供满足大规模模拟应用所需的计算能力.这一解决方案给客户提供如下的实利: 高性能和超额的价值; 更快的设计周期和更短的新产品上市时间; 降低产品开发和保修的成本; 加速投资回报,系统一般能够在到货后一天内投入生产运行; 可伸缩性:DCA能够方便地随着客户需求增长而扩展联系方式需要进一步的信息请访问如下的网站: 首节点指派给集群并返回结果提交给首节点 Webmin 控制台按分析网络设计HTTP OS分布 Webmin OSCAR 互连设备驱动程序内核 Linux内核中间件:排队(LSF, PBS, Maul Scheduler) MPI (MPIch, LAM/MPL, PVM) 碰撞 LS-DYNA* Pam-Crash, MSC, Dytran 结构分析 MSC. Nastran , MSC. Marc , ANSYS CFD StarCD*, Fluent*, OverFlow* CFL3D* C3工具。