HPC高性能计算平台Linpack测试手册_infiniband网络
hpc的常用测试基准
hpc的常用测试基准高性能计算（HPC）是一种用于处理大规模数据和复杂计算的技术，它在各个领域都有广泛的应用。
为了评估和比较不同HPC系统的性能，常常使用一些常用的测试基准来衡量其计算能力、存储带宽和内存访问速度等方面。
下面将介绍HPC常用测试基准的几个重要指标。
一、LinpackLinpack是评估大型集群计算机系统性能最常用的基准测试之一。
它通过解线性方程组来衡量计算机系统的运算速度。
线性方程组是很多科学和工程计算问题的基础，因此Linpack测试可以真实地反映出计算机系统的性能。
该测试基准的结果以每秒百万次浮点运算（MFLOPS）的形式呈现，MFLOPS值越高，计算机系统性能越好。
二、HPLHPL（High Performance Linpack）是Linpack测试在实际应用中的扩展和优化。
HPL是一种高效的并行计算方案，它可以提供更加准确和可靠的计算能力评估。
HPL测试的结果同样以MFLOPS形式呈现，但相较于传统Linpack测试，HPL在处理大规模问题时更加稳定和可靠。
三、HPC ChallengeHPC Challenge是一整套HPC性能测试工具，主要用于评估HPC系统在不同方面的性能，包括处理器性能、内存性能、存储性能等。
HPC Challenge包含了一系列的测试项目，例如随机访问、带宽、点积计算等。
通过执行这些测试项目，可以全面评估HPC系统的性能和可扩展性。
四、STREAMSTREAM测试是用于评估内存系统的性能的基准测试。
它通过执行一系列内存操作来测量内存的带宽和延迟。
STREAM测试结果以GB/s形式呈现，表示内存系统每秒钟能够传输的数据量，带宽值越高表示内存系统性能越好。
五、SPEC HPCSPEC HPC是一系列基准测试，专门针对科学和工程计算的应用场景进行性能评估。
SPEC HPC基准测试覆盖了许多复杂的应用程序，例如流体动力学、分子动力学、量子化学等领域。
它能够测量HPC系统在不同应用场景下的运算速度和效率。
HPC高性能计算平台Linpack测试手册_infiniband网络
Linpack测试手册（1）Voltaire Infiniband：Step1：安装voltaire MPI(与HCA卡驱动集成在一起)安装HCA卡驱动：将驱动安装包VoltaireOFED-5.1.3.1_5-k2.6.18-92.el5-x86_64.tar.bz2放到/root 目录下，运行命令：tar –zxvf VoltaireOFED-5.1.3.1_5-k2.6.18-92.el5-x86_64.tar.bz2cd VoltaireOFED-5.1.3.1_5-k2.6.18-92.el5-x86_64./install.sh安装完毕后查看voltaire MPI是否正常Which mpicc提示/opt/vltmpi/OPENIB/mpi/bin/mpicc则返还正常,可进行下一步。
Step2：安装数学库（GotoBLAS）将数学库安装包GotoBLAS-1.26.tar.gz放到/hpc目录下，运行：tar –zxvf GotoBLAS-1.26.tar.gzcd GotoBLAS32 bit安裝：./quickbuild.32bit64 bit安裝：./quickbuild.64bit安裝完成后，在当前目录下会生成3个文件，系統根据你的CPU型式來取名，例如：libgoto.alibgoto_core2p-r1.14.a 系統根据你的CPU型式來取名libgoto_core2p-r1.14.so其中libgoto.a即为使用的数学库函数，记下该路径Step3：安装linpack测试包（hpl.tgz）将linpack测试包hpl.tgz放到/hpc目录下，运行tar –xvf hpl.tgzcd hplcd setupcp ./Make.Linux_PII_FBLAS /hpc/hpl/Make.testcd ..pwd目录为/hpc/hpl/vi Make.test编辑该文件如下地方需要更改：TOPdir = /hpc/hplINCdir = $(TOPdir)/includeBINdir = $(TOPdir)/bin/$(ARCH)LIBdir = $(TOPdir)/lib/$(ARCH)MPdir = /opt/vltmpi/OPENIB/mpiMPinc = -I$(MPdir)/includeMPlib = $(MPdir)/lib/libmpich.aLAdir = /hpc/GotoBLASLAlib = $(LAdir)/libgoto.aCC = /opt/vltmpi/OPENIB/mpi/bin/mpiccLINKER = /opt/vltmpi/OPENIB/mpi/bin/mpif77更改完毕保存后进行编译make arch=test完成后会在/hpc/hpl/bin下生成test目录，进入cd bin/test会看到2个文件HPL.dat 和xhpl编辑HPL.dat，设置如下：P值，Q值，NB值，Ns值可根据情况调整，不能超过sqrt(（单个计算节点内存*计算节点个数)/8 )*0.8，否则可能导致测试中使用swap分区或者内存耗尽而导致的死机，P*Q=进程数=核数，16台计算节点，内存8G,每节点8核心数,共128核心例子如下：HPLinpack benchmark input fileInnovative Computing Laboratory, University of TennesseeHPL.out output file name (if any)6 device out (6=stdout,7=stderr,file)1 # of problems sizes (N)100000 Ns1 # of NBs192 NBs0 PMAP process mapping (0=Row-,1=Column-major)1 # of process grids (P x Q)8 Ps16 Qs16.0 threshold1 # of panel fact0 PFACTs (0=left, 1=Crout, 2=Right)1 # of recursive stopping criterium2 NBMINs (>= 1)1 # of panels in recursion1 # of recursive panel fact.0 RFACTs (0=left, 1=Crout, 2=Right)1 # of broadcast0 BCASTs (0=1rg,1=1rM,2=2rg,3=2rM,4=Lng,5=LnM)1 # of lookahead depth0 DEPTHs (>=0)2 SWAP (0=bin-exch,1=long,2=mix)64 swapping threshold0 L1 in (0=transposed,1=no-transposed) form0 U in (0=transposed,1=no-transposed) form1 Equilibration (0=no,1=yes)8 memory alignment in double (> 0)编辑完成后创建运行节点的列表hostlist文件，每个核心对应一行节点名。
高性能计算介绍
常见编译器
Intel Compiler 由Intel公司针对Intel处理器开发（Xeon、Pentium） 支持Linux、Windows 支持C/C++（icc：Intel C/C++ Compiler）、Fortran77/90/95 （ifc： Intel Fortran Compiler) 支持多线程和OpenMP
•ScaLAPACK：可扩展线性代数库(Scalable LAPACK)，是LAPACK的增强版本 是美国能源部ODE2000支持开发的20多个ACTS工具箱之一，由Oak Ridge国家 实验室、加州大学Berkeley分校和Illinois大学等联合开发 分布式存储环境运行的线性代数库，主要为可扩放的、分布存储的并行计算机而 设计的 支持稠密和带状矩阵的各类操作，如：乘法、转置、分解等等 开发源码，/scalapack
消息传递编程
常见并行环境——并行编程标准归 类
• 所有并行编程标准可分为以下三类:
– 数据并行
• HPF, Fortran90 • 用于SMP, DSM
– 共享编程
• OpenMP • 用于SMP, DSM
– 消息传递
• MPI, PVM • 用于所有并行计算机
• 三者可混合使用:
– 如对以SMP为节点的Cluster来说, 可以在节点间进行 消息传递,在节点内进行共享变量编程.
IBM Compiler for AIX VisualAge C/C++ for AIX XL Fortran for AIX
在IBM AIX Developer Kit中，包含了Java(TM) 2 Technology Edition支持。 Practical Extraction and Report Language (perl) GNU C/C++ Python
Linpack 的安装调试、优化
Linpack的安装调试、优化目录一．Linpack的安装与调试 (2)1.编译器的安装 (2)2.并行环境MPI的安装 (2)3.数学库的安装 (3)4.HPL的安装 (3)二．Linpack的优化与运行 (5)1.HPL.dat中参数的优化 (5)2.xhpl运行的方式 (5)3.查看分析结果 (6)版本:V1.42012/3/23一．Linpack的安装与调试Linpack是国际上最流行的用于测试高性能计算机系统浮点性能的benchmark。
通过对高性能计算机采用高斯消元法求解一元N次稠密线性代数方程组的测试，评价高性能计算机的浮点性能,Linpack测试包括三类，Linpack100、Linpack1000和HPLHPL是针对现代并行计算机提出的测试方式。
用户在不修改任意测试程序的基础上，可以调节问题规模大小(矩阵大小)、使用CPU数目、使用各种优化方法等等来执行该测试程序，以获取最佳的性能1.编译器的安装常用的编译器有：GNU PGI Intel编译器，如果CPU是Intel的产品，最好使用Intel的编译器，它针对自己的产品做了一些优化，可能效果要好一些。
这里使用全安装方式下CentOS6.2操作系统自带的GNU编译器。
2.并行环境MPI的安装常用的MPI并行环境有：MPICH OpenMPI Intel的MPI等。
如果CPU是Intel的产品，提议使用Intel的MPI。
这里使用OpenMPI 。
安装步骤：本例中各软件安装在/home/richard目录下下载openmpi‐1.4.5.tar.gz#tar zxvf openmpi‐1.4.5.tar.gz#mv openmpi‐1.4.5 openmpi#cd openmpi#./configure ‐‐prefix=/home/richard/openmpi#make all install安装过程比较长，请耐心等待……安装完成后，#export PATH=/home/richard/openmpi/bin:$PATH#export LD_LIBRARY_PATH=/home/richard/openmpi/lib:$LD_LIBRARY_PATH#source在命令行输入mpi加两次Tab键，如果下面能正常显示mpirun,mpicc…就说明变量添加成功，但在每次重启都会消失，需重新添加，可在~/.bashrc中永久添加3.数学库的安装采用BLAS库的性能对最终测得的Linpack性能有密切的关系，常用的BLAS库有GOTO、Atlas、ACML、MKL等，测试经验是GOTO库性能最优。
标准Linpack测试详细指南
标准LinPack测试详细指南云计算系统的一个重要作用是向用户提供计算力，评价一个系统的总体计算力的方法就是采用一个统一的测试标准作为评判，现在评判一个系统计算力的方法中最为知名的就是LinPack测试，世界最快500台巨型机系统的排名采用的就是这一标准。
掌握LinPack测试技术对于在云计算时代评判一个云系统的计算力也有着重要意义。
本附录将对LinPack测试技术作详细的介绍。
1．LinPack安装在安装之前，我们需要做一些软件准备，相关的软件及下载地址如下。
（1）Linux平台，最新稳定内核的Linux发行版最佳，可以选择Red hat, Centos等。
（2）MPICH2，这是并行计算的软件，可以点击下面链接下载最新的源码包：/research/projects/mp ich2/downloads/index.php?s=downloads （3）Gotoblas，BLAS库（Basic Linear Algebra Subprograms）是执行向量和矩阵运算的子程序集合，这里我们选择公认性能最好的Gotoblas，最新版可点击下面链接下载（需要注册）：/tacc- projects（4）HPL，LinPack测试的软件，可在点击下面链接下载最新版本：/benchmark/hpl/安装方法和步骤如下。
（1）安装MPICH2，并配置好环境变量，本书前面已作介绍。
（2）进入Linux系统，建议使用root用户，在/root下建立LinPack文件夹，解压下载的Gotoblas和HPL文件到LinPack文件夹下，改名为Gotoblas和hpl。
#tar xvf GotoBLAS-*.tar.gz#mv GotoBLAS-* ~/linpack/Gotoblas#tar xvf hpl-*.tar.gz#mv hpl-* ~/linpack/hpl（3）安装Gotoblas。
进入Gotoblas文件夹，在终端下执行./ quickbuild.64bit（如果你是32位系统，则执行./ quickbuild.31bit）进行快速安装，当然，你也可以依据README里的介绍自定义安装。
HPC高性能计算技术交流
IBM Technical Support Center
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Linux Cluster
HPC 常见行业
生命科学研究
蛋白质分子是非常复杂的链，实际上可以表示为无数个 3D 图形。实际上，在将蛋白质放到某 种溶液中时，它们会快速“折叠”成自己的自然状态。不正确的折叠会导致很多疾病，例如 Alzheimer 病；因此，对于蛋白质折叠的研究非常重要。 科学家试图理解蛋白质折叠的一种方 式是通过在计算机上进行模拟。实际上，蛋白质的折叠进行得非常迅速（可能只需要 1 微 秒），不过这个过程却非常复杂，这个模拟在普通的计算机上可能需要运行 10 年。这个领域 只不过是诸多业界领域中很小的一个，但是它却需要非常强大的计算能力。 业界中其他领域包括制药建模、虚拟外科手术训练、环境和诊断虚拟化、完整的医疗记录数据 库以及人类基因项目。
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Infiniband
Infiniband 对比私有协议互联
– 支持10Gb/sec 已经超过5年 – 2004年6月到2006年6月间,在TOP500中增长率300% – 私有协议技术每年在TOP500减少50% – 低延迟 – 服务器CPU卸载
震动图中包含有大陆和洋底内部特性的详细信息，对这些数据进行分析可以帮助我 们探测石油和其他资源。即便对于一个很小的区域来说，也有数以 TB 计的数据需 要重构；这种分析显然需要大量的计算能力。这个领域对于计算能力的需求是如此 旺盛，以至于超级计算机大部分都是在处理这种工作。
其他地理学方面的研究也需要类似的计算能力，例如用来预测地震的系统，用于安
高性能计算(HPC)PPT课件
如何做好HPC的销售工作之应用 篇
•4、流体力学/分子动力学
主要应用软件：CFD(Ansys、Fluent)工程计算 软件
了解用户研究方向：流体材料、空气动力、 化学反应
了解关键词：并行效果高，动态负载均衡
CPU选型：advanced
内存选型：1、根据CPU
2、需要大内. 存
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如何做好HPC的销售工作之应用 篇
支持GPGPU 的生物计算软件－GROMACS
支持GPGPU 的生物计算软件－NAMD 支持GPGPU 的生物计算软件－HMMER 支持GPGPU 的生物计算软件－MUMmerGPU
支持GPGPU 的生物计算软件－AxRecon
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6
如何做好HPC的销售工作之应用 篇
•1、计算物理
•主要应用软件：VASP 了解用户研究方向：物理计算方向有金属、半导体、绝缘体 了解关键词：Kpoint 4X4X4 8X8X8 CPU选型：advanced 内存选型：1、根据CPU
2、CPU及Kpoint 硬盘选型：I/O量小，SATA 网络选型：跟进Kpoint 软件线性比：高
•5、量子化学 主要应用软件：ADF
了解用户研究方向：物理光谱、分子计算、 材料计算
了解关键词：并行效果高，动态负载均衡
CPU选型：advanced
内存选型：1、根据CPU
2、不需要大内存
硬盘选型：I/O量小，SA. TA
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如何做好HPC的销售工作之应用 篇
•6、材料计算 主要应用软件：wien2k 了解用户研究方向：材料计算、电导率
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如何做好HPC的销售工作之应用 篇
•2、计算材料
•主要应用软件：Materials Studio
高性能计算习题及答案
高性能计算练习题1、一下哪种编程方式适合在单机内并行？哪种适合在多机间并行？单机：Threading线程、OpenMP；多机：MPI。
2、例题：HPC集群的峰值计算能力：一套配置256个双路X5670处理器计算节点的HPC集群。
X5560:2.93GHz Intel XS5670 Westmere六核处理器，目前主流的Intel处理器每时钟周期提供4个双精度浮点计算。
峰值计算性能：2.93GHz*4Flops/Hz*6Core*2CPU*256节点=36003.8GFlops。
Gflops=10亿次，所以36003Gflops=36.003TFlops=36.003万亿次每秒的峰值性能。
3、Top500排名的依据是什么？High Performance Linpack(HPL)测试结果4、目前最流行的GPU开发环境是什么？CUDA5、一套配置200TFlops的HPC集群，如果用双路2.93GHz Intel westmere六核处理器X5670来构建，需要用多少个计算节点？计算节点数=200TFlops/(2*2.93GHz*6*4Flops/Hz)=14226、天河1A参与TOP500排名的实测速度是多少，效率是多少？2.57PFlops 55%7、RDMA如何实现？RDMA(Remote Direct Memory Access)，数据发送接收时，不用将数据拷贝到缓冲区中，而直接将数据发送到对方。
绕过了核心，实现了零拷贝。
8、InfiniBand的最低通讯延迟是多少？1-1.3usec MPI end-to-end，0.9-1us InfiniBand latency for RDMA operations9、GPU-Direct如何加速应用程序运行速度？通过除去InfiniBand和GPU之间的内存拷贝来加速程序运行。
•GPUs provide cost effective way for building supercomputers【GPUs提供高效方式建立超级计算机】•Dense packaging of compute flops with high memory bandwidth【使用高端内存带宽的密级封装浮点计算】10、网络设备的哪个特性决定了MPI_Allreduce性能？集群大小，Time for MPI_Allreduce keeps increasing as cluster size scales，也就是说集群的规模决定了MPI_Allreduce的性能。
LINPACK算法及其测试方法改进(完整版)doc资料
LINPACK算法及其测试方法改进（完整版）doc资料CN43—1258/TP ISSN 1007—130X计算机工程与科学COMPUTER ENGINEERING&SCIENCE2021年第30卷第A1期 V01.30。
No.A1,2021文章编号:1007—130X(2021A1—0032’04LINPACK LINPACK and the 算法及其测试方法Improvement of Its改进’。
乃st Method司照凯。
濮晨Sl Zhao-kai。
PU Chen(江南计算技术研究所,江苏无锡214083(Jiangnan Institute of Computing Technology.Wuxi 214083,China摘要:HPL(High Performance LINPACK是一种用来测试计算机浮点性能的基准测试程序,通过求解稠密线性方程组来评估计算机的浮点性能。
本文分析了HPL的核心算法,并对HPL的计时系统进行改进,提出了一种新的基于计时系统的测试方法,以达到快速完成LINPACK测试的目的,实验证明这种新的测试方法很有效。
experiment shows that this new way is helpful.关键词:高性能;LINPACK;BLAS;MPl;L,U factorizationKey words:high performance LINPACK;BLAS;M[Pl;LU factorization中图分类号:TP309文献标识码:A1引言LINPACK是当前评测计算机浮点性能的基准测试程序,TOP500a是根据计算机的LINPACK性能来进行排名。
LINPACK根据矩阵规模可以分为100×100,1000×1000和N×N三种[“,本文分析的High Pedormanee LIN-PACK(HPL属于N×N这一类。
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
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4_linpack实验
Linpack是国际上最流行的用于测试高性能计算机系统浮点性能的benchmark。
通过对高性能计算机采用高斯消元法求解一元N次稠密线性代数方程组的测试，评价高性能计算机的浮点性能。
测试包括三类，Linpack100、Linpack1000和HPL 。
HPL即High Performance Linpack，也叫高度并行计算基准测试。
至目前为止，LINPACK 还是广泛地应用于解各种数学和工程问题。
也由于它高效率的运算，使得其它几种数学软件例如IMSL、MA TLAB 纷纷加以引用来处理矩阵问题，所以足见其在科学计算上有举足轻重的地位。
如何运行linpack：1.编译器的选择Gcc免费，通用，功能强大这里使用全安装方式下RedHat操作系统自带的GNU编译器。
2.mpi的选择Openmpi-1.2.4支持mpi2.0,功能强大，灵活，支持infiniband，效率高使用rsh或ssh可以自由切换，路径可以自己标志，编译器也可以改，一个版本支持多种通讯方式Openmpi安装过程因为默认的openmpi编译出来的库为动态库，所有要设置LD_LIBRARY_PA TH变量，如果想要不设，在编译openmpi时加上--disable-shared --enable-static 选项编辑/etc/profile,在文件的最后面加上蓝线区域内的内容，然后source一下，使更改生效。
输入which mpirun 出现如下信息，则说明环境已搭建成功。
库的安装库的选择一般认为gotoblas库（基本线性代数子方程）比较好，所以在这里我们就选用gotoblas 库。
当前所用机器为amd平台的机器，所以我们就直接选用gotoblas-1.26下面是具体的安装过程：修改make.rule文件。
将下面的蓝色行前面的#去掉，保存，退出。
Make生成库文件也可以直接运行gotoblas目录下的quickbuild.64bit文件来生成库文件。
Linpack测试综述
Linpack测试概述1引言近些年随着计算机软硬件技术的提高，尤其是网络部件性能的提高，集群技术得到不断的发展。
传统的PVP（Parallel Vector Processor）超级计算机以及MPP（Massively Parallel Processing)的成本很容易达到几千万美元，与此相比，具有相同峰值性能的机群价格则要低1到2个数量级。
机群大量采用商品化部件，它们的性能和价格遵循Moore定律，从而使机群的性能/成本比的增长速率远快于PVP和MPP。
在实际应用中，人们越来越发现峰值性能不能用作衡量计算机系统的指标, 从而开始开发各种测试程序来确定系统的实际性能。
计算峰值或者浮点计算峰值是指计算机每秒钟能完成的浮点计算最大次数，包括理论浮点峰值和实测浮点峰值。
理论浮点峰值是该计算机理论上能达到的每秒钟能完成浮点计算最大次数，它主要是由CPU的主频决定的。
计算公式为：理论浮点峰值＝CPU 主频×CPU 每个时钟周期执行浮点运算的次数×系统中CPU 数。
实测浮点峰值是指Linpack 值，是在这台机器上运行Linpack 测试程序，通过各种调优方法得到的最优的测试结果。
在实际程序运行中，几乎不可能达到实测浮点峰值，更不用说理论浮点峰值了。
这两个值只是作为衡量机器性能的一个指标。
Linpack已经成为国际上最流行的用于测试高性能计算机系统浮点性能的benchmark。
通过利用高性能计算机，用高斯消元法求解一元N次稠密线性代数方程组的测试，评价高性能计算机的浮点性能。
当前，用于科学与工程计算的集群系统在国内外得到愈来愈广泛的应用。
对集群系统进行Linpack性能测试一方面有助于考察系统的实际计算能力，另一方面可以通过测试找出系统的性能瓶颈从而对系统进行有针对性的改进。
2 Linpack测试程序简介LINPACK是线性系统软件包(Linear system package) 的缩写，主要开始于 1974 年4月，美国Argonne 国家实验室应用数学所主任 Jim Pool，在一系列非正式的讨论会中评估，建立一套专门解线性系统问题之数学软件的可能性。
HPC应用性能优化详述
OpenMP并行优化
1.并行指令：使用OpenMP的并行指令对程序进行并行化改造 ，提高程序的并行度。 2.线程管理：合理使用OpenMP的线程管理功能，控制线程的 创建、销毁和调度，提高并行计算的效率。 3.数据共享：合理利用OpenMP的数据共享机制，减少线程间 的数据依赖和冲突，提高并行计算的稳定性。
网络通信优化方法
▪ 网络流量控制技术
1.网络流量控制技术可以避免网络拥塞和保证公平性。 2.采用自适应流量控制算法可以动态调整网络流量。 3.考虑采用QoS等技术保障关键应用的网络带宽。
▪ 网络通信优化最佳实践
1.针对不同的应用场景选择合适的网络通信优化方法。 2.结合应用特点和硬件环境进行优化，充分发挥系统性能。 3.定期进行性能监测和分析，及时调整和优化网络通信策略。 以上内容仅供参考，具体内容需要根据实际的应用需求和场景 进行调整和优化。
1.性能调优技术是通过调整系统参数、优化软件配置等手段， 提高系统性能的技术。 2.常见的性能调优技术包括内存优化、CPU调度优化、I/O优 化等。 3.运用性能调优技术需要对系统架构和应用软件有深入的了解 ，以及一定的经验和技巧。
▪ 并行计算性能评估
1.并行计算性能评估是对并行计算系统的性能进行评估和测试 ，以找出并行计算中的瓶颈和优化点。 2.常见的并行计算性能评估方法包括基准测试、模拟测试、实 际应用测试等。 3.进行并行计算性能评估需要考虑到并行计算系统的特点和复 杂性，以及评估方法的准确性和可扩展性。
1.HPC软件性能的优化包括算法优化、并行计算、内存管理等 多个方面，需要针对具体的应用进行定制化的优化。 2.采用先进的数值算法和并行计算技术可以有效地提高HPC软 件的计算效率。 3.优化内存管理和通信机制可以减少内存占用和通信开销，进 一步提高HPC软件的整体性能。
联想直接水冷HPC解决方案-教育
2
排 名
厂商
型号
安装地点 年份
应用领 域
处理 器核
Linpack( Gflops)
来源
Peak(Gfl ops)
效率
1
国防 科大
天河一号/3072x2Intel Quad Core Xeon E5540 2.53GHz/E5450 3.0GHz+2560 ATI Radeon 4870X2@575MHz/Infinibabd
国家超算 天津中心
2009
科学计 算/工业
24576
563100
C 1206210 0.467
2
曙光
曙光5000A/1920x4 AMD Quad Core Barcelona 1.9GHz/DDR Infiniband/WCCS+Linux
上海超级 计算中心
2008
科学计 算/工业
30720
180600
最高性能和能耗的选择 实际全年在1.4以下
经过了工厂集成和兼容性 测试的系统（包含计算、 存储、网络和集群管理）
易捷HPC解决方案
经过了工厂集成和兼容性 测试的完整的系统（包含 节点，存储，网络和集群 管理）
完全满足您应用的要求
预装常见开源HPC应用
作为一个整体系统为您提 供服务
7×24小时在线运维服务
联想水冷解决方案
4
能源, 计算和制冷
联想直接水冷HPC方案
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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。
基于高性能计算InfiniBand网络技术的CAE仿真应用的研究与实践
引言 随着高性能计算技术的飞速发展，仿真驱动设计已成为降
低开发成本，缩短产品上市时间，提高产品质量的主流产品开 发方法［１］。高性能计算集群（Ｈｉｇｈｐｅｒｆｏｒｍａｎｃｅｃｏｍｐｕｔｉｎｇｃｌｕｓ ｔｅｒ，简称 ＨＰＣＣ）是当前较为先进的计算体系，是融合了计算、 存储、网络和软件的综合体［２］。广汽研究院 ＨＰＣＣ主要用于支 持院内各部门的 ＣＡＥ仿 真分析业 务，涵 盖碰 撞、结构、流体、 ＮＶＨ等主要的仿真分析，为 ＣＡＥ分析提供强大的计算力。通 过 ＣＡＥ分析可以提前发现设计问题，降低成本；可以减少物理 试验轮次，缩短开发周期；可以分析优化设计方案，提高产品开 发质量。 高性能计算网络通信技术
创新与实践ห้องสมุดไป่ตู้
ＴＥＣＨＮＯＬＯＧＹ ＡＮＤ ＭＡＲＫＥＴ Ｖｏｌ．２６，Ｎｏ．６，２０１９
基于高性能计算 ＩｎｆｉｎｉＢａｎｄ网络技术的 ＣＡＥ仿真应用的研究与实践
陈友宣，李文丰，向韦嘉，张贵茗，蔡开程
（广州汽车集团股份有限公司 汽车工程研究院，广东 广州 ５１１４３４）
摘 要：随着高性能计算技术在科学计算领域的快速发展，网络通信技术在高性能计算集群的作用越来越重要，网络性 能在一定程度上已成为制约高性能计算集群发展的关键因素。结合广州汽车集团股份有限公司汽车工程研究院（以下 称广汽研究院）高性能计算集群 ＩｎｆｉｎｉＢａｎｄ网络改造建设实践，基于 ＣＡＥ仿真计算在汽车产品研发过程中的价值，结合 不同软件对网络性能特性的要求，进行改造前后应用计算效率的对比，通过数据分析阐述了 ＩｎｆｉｎｉＢａｎｄ在高性能计算集 群的重要作用。 关键词：高性能计算集群；ＣＡＥ仿真计算；并行计算；ＩｎｆｉｎｉＢａｎｄ ｄｏｉ：１０．３９６９／ｊ．ｉｓｓｎ．１００６－８５５４．２０１９．０６．０１３
惠普HPC解决方案
全局适应性管理
系统级
硬件基础平台 PC机, 服务器, 高速互联网络, 存储设备, 机房环境
HP集群的构成与特点
• 计算平台 − 刀片服务器 − 高密度机架服务器
• 高速互连网络 − InfiniBand正成为必需 − 10Gb以太网
• 存储瓶颈 − 并行文件系统
• 资源集中管理分配 − 快速部署 − 作业调度
• 全面支持MPI-2功能
• 支持与CPU绑定
• 支持第三方工具软件 − Built-in diagnostic tools − 3rd party tools
• Total View & Trace Analyzer
Value
ISV & End User Benefits
Propositions
Portability
Blades
惠普独有
Storage Blades
Unified
Choice of Power
Services
Management
Assessment Implementati
on
Support
Interconnect choices for LAN, SAN, and Scale-Out Clusters
InfiniBand vs 千兆以太网
Completed Jobs 14,000
12,000
10,000
8,000
6,000
4,000
2,000
0
0
1
Vol-SM1 GbE-SM1
2
4
8
IB is 532% more
Efficient!
16 CPUs
Mellanox公司及InfiniBand技术简介
Mellanox Technologies公司简介----------------------------------------------------------------------------------------------------------------- Mellanox Technologies于1999年成立，总部设在美国加州的森尼维尔市和以色列的Yokneam。
Mellanox公司是服务器和存储端到端连接解决方案的领先供应商。
Mellanox公司致力于InfiniBand和以太网互联产品的研发工作，为客户提供具有高带宽，低延时、可扩展性，节能的产品。
2010年底Mellanox完成了对著名Infiniband交换机厂商Voltaire公司的收购工作，使得Mellanox在HPC、云计算、数据中心、企业计算及存储市场上获得拓展。
Mellanox的Infiniband系列产品：包括Infiniband/VPI系列网卡，Infiniband/VPI 系列交换机，以及相关软件及芯片。
截止2014年6月，在TOP500中有126个系统使用了Mellanox的FDR Infiniband 产品，这个数字是去年同期的1.9倍。
InfiniBand技术简介----------------------------------------------------------------------------------------------------------------- InfiniBand技术不是用于一般网络连接的，它的主要设计目的是针对服务器端的连接问题的，被应用于服务器与服务器，服务器和存储设备以及服务器和网络之间（比如LAN，WANs和the Internet）的通信。
InfiniBand是由InfiniBand行业协会所倡导的。
协会的主要成员是：康柏，戴尔，惠普，IBM，Intel，微软和Sun。
HPC高性能计算项目Linpack性能测试报告
HPC高性能计算项目Linpack性能测试报告目录1 Linpack简介 (1)2 HPC集群测试环境 (2)3 单机Linpack测试 (3)3.1 测试方案 (3)3.2 测试结果 (4)3.3 结果分析 (5)4 整机Linpack测试 (6)4.1 测试方案 (6)4.2 测试结果 (7)4.3 结果分析 (7)5 附录 (8)5.1 HPL.dat修改说明 (8)5.2 附录1 单机测试原始输入文件 (10)5.3 附录2 单机测试输出文件 (11)5.4 附录3 整机测试输出文件 (15)1Linpack简介Linpack是国际上最流行的用于测试高性能计算机系统浮点性能的benchmark。
通过对高性能计算机采用高斯消元法求解一元N次稠密线性代数方程组的测试，评价高性能计算机的浮点性能。
Linpack 测试包括三类，Linpack100、Linpack1000和HPL。
Linpack100求解规模为100阶的稠密线性代数方程组，它只允许采用编译优化选项进行优化，不得更改代码，甚至代码中的注释也不得修改。
Linpack1000要求求解1000阶的线性代数方程组，达到指定的精度要求，可以在不改变计算量的前提下做算法和代码上做优化。
HPL即High Performance Linpack，也叫高度并行计算基准测试，它对数组大小N没有限制，求解问题的规模可以改变，除基本算法（计算量）不可改变外，可以采用其它任何优化方法。
前两种测试运行规模较小，已不是很适合现代计算机的发展。
HPL是针对现代并行计算机提出的测试方式。
用户在不修改任意测试程序的基础上，可以调节问题规模大小(矩阵大小)、使用CPU数目、使用各种优化方法等等来执行该测试程序，以获取最佳的性能。
HPL采用高斯消元法求解线性方程组。
求解问题规模为N时，浮点运算次数为(2/3 * N^3－2*N^2)。
因此，只要给出问题规模N，测得系统计算时间T，峰值=计算量(2/3 * N^3－2*N^2)/计算时间T，测试结果以浮点运算每秒（Flops）给出。
HPC高性能计算项目IMB网络互联性能测试报告
HPC高性能计算项目IMB网络互联性能测试报告目录目录 .................................................................................................................................................. I I1 IMB简介 (1)2 HPC集群测试环境 (2)3 测试方案 (3)3.1 运行测试 (3)3.2 测试结果 (3)3.3 结果分析 (3)4 附录 (5)4.1 附录一Multi-Host网络卡内测试 (5)4.2 附录二Multi-Host网络跨卡测试 (7)4.3 附录三EDR网络测试 (8)1IMB简介IMB（Intel MPI benchmarks）用于测试集群网络互联性能，以及研究MPI/编译器组合，例如OpenMPI/GCC, IntelMPI/ICC, 对延迟和聚合带宽的影响。
IMB测试类型包含点对点、并行和群体通信测试，每一类测试都是基于MPI函数，例如MPI_Sendrecv、MPI_Reduce。
点对点：测试两个进程间的消息传递，包括Ping-Pong和Ping-Ping测试项目，通信吞吐量定义为throughput =X / 220* 106/ time = X / (1.048576 * time)，X为发送消息长度，单位字节，time为等待时间，单位微秒。
并行发送：测试全局负载下消息收发效率，包括Sendrecv和Exchange两个方面的测试，MPI_Sendrecv创建一个周期性的消息收发链，第一个阶段每一个进程向右边进程发送一个消息，并接收左边进程发送的消息，第二个阶段每一个进程与左右两个进程进行数据交换。
通信吞吐量定义为throughput [Mbyte/sec] = ( (nmsg * X [bytes]) /220) * (106/ time) = (nmsg * X) / (1.048576 * time), time单位为微秒。
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Linpack测试手册（1）Voltaire Infiniband：Step1：安装voltaire MPI(与HCA卡驱动集成在一起)安装HCA卡驱动：将驱动安装包VoltaireOFED-5.1.3.1_5-k2.6.18-92.el5-x86_64.tar.bz2放到/root 目录下，运行命令：tar –zxvf VoltaireOFED-5.1.3.1_5-k2.6.18-92.el5-x86_64.tar.bz2cd VoltaireOFED-5.1.3.1_5-k2.6.18-92.el5-x86_64./install.sh安装完毕后查看voltaire MPI是否正常Which mpicc提示/opt/vltmpi/OPENIB/mpi/bin/mpicc则返还正常,可进行下一步。
Step2：安装数学库（GotoBLAS）将数学库安装包GotoBLAS-1.26.tar.gz放到/hpc目录下，运行：tar –zxvf GotoBLAS-1.26.tar.gzcd GotoBLAS32 bit安裝：./quickbuild.32bit64 bit安裝：./quickbuild.64bit安裝完成后，在当前目录下会生成3个文件，系統根据你的CPU型式來取名，例如：libgoto.alibgoto_core2p-r1.14.a 系統根据你的CPU型式來取名libgoto_core2p-r1.14.so其中libgoto.a即为使用的数学库函数，记下该路径Step3：安装linpack测试包（hpl.tgz）将linpack测试包hpl.tgz放到/hpc目录下，运行tar –xvf hpl.tgzcd hplcd setupcp ./Make.Linux_PII_FBLAS /hpc/hpl/Make.testcd ..pwd目录为/hpc/hpl/vi Make.test编辑该文件如下地方需要更改：TOPdir = /hpc/hplINCdir = $(TOPdir)/includeBINdir = $(TOPdir)/bin/$(ARCH)LIBdir = $(TOPdir)/lib/$(ARCH)MPdir = /opt/vltmpi/OPENIB/mpiMPinc = -I$(MPdir)/includeMPlib = $(MPdir)/lib/libmpich.aLAdir = /hpc/GotoBLASLAlib = $(LAdir)/libgoto.aCC = /opt/vltmpi/OPENIB/mpi/bin/mpiccLINKER = /opt/vltmpi/OPENIB/mpi/bin/mpif77更改完毕保存后进行编译make arch=test完成后会在/hpc/hpl/bin下生成test目录，进入cd bin/test会看到2个文件HPL.dat 和xhpl编辑HPL.dat，设置如下：P值，Q值，NB值，Ns值可根据情况调整，不能超过sqrt(（单个计算节点内存*计算节点个数)/8 )*0.8，否则可能导致测试中使用swap分区或者内存耗尽而导致的死机，P*Q=进程数=核数，16台计算节点，内存8G,每节点8核心数,共128核心例子如下：HPLinpack benchmark input fileInnovative Computing Laboratory, University of TennesseeHPL.out output file name (if any)6 device out (6=stdout,7=stderr,file)1 # of problems sizes (N)100000 Ns1 # of NBs192 NBs0 PMAP process mapping (0=Row-,1=Column-major)1 # of process grids (P x Q)8 Ps16 Qs16.0 threshold1 # of panel fact0 PFACTs (0=left, 1=Crout, 2=Right)1 # of recursive stopping criterium2 NBMINs (>= 1)1 # of panels in recursion1 # of recursive panel fact.0 RFACTs (0=left, 1=Crout, 2=Right)1 # of broadcast0 BCASTs (0=1rg,1=1rM,2=2rg,3=2rM,4=Lng,5=LnM)1 # of lookahead depth0 DEPTHs (>=0)2 SWAP (0=bin-exch,1=long,2=mix)64 swapping threshold0 L1 in (0=transposed,1=no-transposed) form0 U in (0=transposed,1=no-transposed) form1 Equilibration (0=no,1=yes)8 memory alignment in double (> 0)编辑完成后创建运行节点的列表hostlist文件，每个核心对应一行节点名。
8核心示意如下：Vi hostlistcn01cn01cn01cn01cn01cn01cn01cn01cn02cn02cn02cn02cn02cn02cn02cn02...cn16cn16cn16cn16cn16cn16cn16cn16保存该文件后按如下命令运行linpack测试：Mpirun_ssh –hostfile ./hostlist –np 128 ./xhpl进行计算，计算完毕后得出计算结果。
如下所示============================================================================ HPLinpack 1.0a -- High-Performance Linpack benchmark -- January 20, 2004 Written by A. Petitet and R. Clint Whaley, Innovative Computing Labs., UTK ============================================================================An explanation of the input/output parameters follows:T/V : Wall time / encoded variant.N : The order of the coefficient matrix A.NB : The partitioning blocking factor.P : The number of process rows.Q : The number of process columns.Time : Time in seconds to solve the linear system.Gflops : Rate of execution for solving the linear system.The following parameter values will be used:N : 103000NB : 168PMAP : Row-major process mappingP : 8Q : 16PFACT : LeftNBMIN : 2NDIV : 2RFACT : LeftBCAST : 1ringDEPTH : 0SWAP : Mix (threshold = 64)L1 : transposed formU : transposed formEQUIL : yesALIGN : 8 double precision words----------------------------------------------------------------------------- The matrix A is randomly generated for each test.- The following scaled residual checks will be computed:1) ||Ax-b||_oo / ( eps * ||A||_1 * N )2) ||Ax-b||_oo / ( eps * ||A||_1 * ||x||_1 )3) ||Ax-b||_oo / ( eps * ||A||_oo * ||x||_oo )- The relative machine precision (eps) is taken to be 1.110223e-16 - Computational tests pass if scaled residuals are less than 16.0============================================================================ T/V N NB P Q Time Gflops ---------------------------------------------------------------------------- WR00L2L2 103000 168 8 16 682.09 1.068e+03 ---------------------------------------------------------------------------- ||Ax-b||_oo / ( eps * ||A||_1 * N ) = 0.0020002 ...... PASSED ||Ax-b||_oo / ( eps * ||A||_1 * ||x||_1 ) = 0.0026000 ...... PASSED ||Ax-b||_oo / ( eps * ||A||_oo * ||x||_oo ) = 0.0004820 ...... PASSED ============================================================================Finished 1 tests with the following results:1 tests completed and passed residual checks,0 tests completed and failed residual checks,0 tests skipped because of illegal input values.----------------------------------------------------------------------------End of Tests.============================================================================ Cleaning up all processes ...done.用例中有效计算值为1.068e+03————10680亿次每秒。