高性能计算机与曙光集群系统方案
高性能计算机和曙光GHPC1000集群系统.
系统整体配置
节点：
计算节点1(A620r-T)： 43×2=86台 GPU显卡：GTX295
计算节点2(A620r-T)： 16×2=32台 GPU显卡：C1060
IO节点(A620-H)：1台
存储：
DS6310EE 容量：
1台 16TB
网络：
计算网：
Infiniband 36口IB交换机
集成ES1000图形控制器 32MB显存
600W 电源
可选IPMI管理卡
说明：均为Low Profile扩展卡。 可选1＋1冗余电源
核心架构图
DS6310EE/DS6312EE
• SAS-SAS磁盘阵列，单控/双控； • 处理器：Intel IOP 341，主频1.2GHz • 接口 ：每控制器 4个SAS 4×主机端口，1个SAS 4×扩展接口 • 驱动器接口 ：SAS ，支持SAS/SATA硬盘 • Raid级别：0、1、1E、5、6、50、60 • 热插拔控制器；DS6310EE单控，DS6312EE冗余双控； 每控制器512
内存：16GB DDR2-667 硬盘：1×146GB SAS 热插拔 HBA：1×12Gb/s SAS 4x HBA卡 网络：2×千兆 IB：20Gb IB HCA
磁盘阵列
曙光DS6310EE盘阵(16T):
企业级存储系统，热插拔Raid控 制器
性能：4个SAS 4x主机通道 扩展性：最大扩展至80个驱动器 可靠性：Cache镜像及掉电保护 容量：16块1TB SATA磁盘
详见配置表
系统整体拓扑图
计算结点１：A620r-T
曙光GPU计算节点A620r-T：43台
GPU处理单元:1×Nvidia GTX295 GPU卡
曙光航空航天高性能计算方案
曙光航空航天高性能计算方案摘要CFD-FASTRAN软件是由CFDRC公司与美国NASA联合开发的专门用于航空航天领域空气动力学计算的CFD软件，该软件可广泛应用于飞行器的亚、跨、超和高超音速的气动力学计算和一些特殊气体动力学问题如直升机旋翼、导弹发射、座舱弹射、投弹、机动和气动弹性等。
本文针对航空航天高性能计算提出了一套完整的集群解决方案，并在此平台上对FASTRAN并行性能进行了详细的测试。
测试结果表明，FASTRAN软件可以方便的部署和运行于曙光集群系统，并能够获得令人满意的加速比。
关键字CFD，FASTRAN，并行，航空航天1.FASTRAN介绍CFD-FASTRAN是CFDRC公司与美国NASA联合开发的专门用于航空航天领域空气动力学计算的CFD软件，在当前所有为航空航天设计的计算流体力学软件中位于前列，被广泛应用于飞行器的亚、跨、超和高超音速的气动力学计算和一些特殊气体动力学问题如直升机旋翼、导弹发射、座舱弹射、投弹、机动和气动弹性等。
CFD-FASTRAN 具有挑战性的功能是将基于密度的可压缩欧拉方程和N-S方程同多体运动力学、有限反应率化学和非平衡传热学耦合起来，解决一系列极为复杂的航空航天问题。
CFD-FASTRAN具有强大的技术优势，它体现在：@多年同美国国家航空和宇宙航行局（NASA），美国能源部（DOE），美国国家科学基金会（NSF）等机构的合作，使CFD-FASTRAN不断得到完善和发展。
@CFD-FASTRAN专门针对航空航天设计，可以计算包括超高速流动，移动体，气动热化学和气弹等复杂艰辛的课题。
@CFD-FASTRAN充分考虑了行业的需要，开发出航空航天工程师所需要的前处理、后处理程序。
正是基于上述原因，使得FASTRAN在全球拥有巨大的用户数量并获得了广泛的认可。
在美国军方，CFD-FASTRAN软件一直用于先进战斗机的设计，其中著名的应用案例包括F-16战斗机翼身气动弹性分析、Martin Baker MK16座椅弹射设计、F/A18杰达姆投弹模拟设计以及X34机高超音速激波模拟设计等，如下图所示。
高性能计算机集群的设计与优化
高性能计算机集群的设计与优化引言：随着科技的不断发展和计算任务越来越复杂，高性能计算机集群在科学研究、工程设计以及商业运营等领域中扮演着重要角色。
本文将探讨高性能计算机集群的设计与优化，包括硬件架构、软件配置、调度算法等方面的内容，旨在帮助读者更好地理解并应用高性能计算机集群。
一、硬件架构设计高性能计算机集群的硬件架构设计是实现高性能计算的基础。
在设计集群时，需要考虑以下几个方面：1.节点数量和配置：合理的节点数量和配置能够提供足够的计算资源。
通常，集群中节点数量越多，计算能力越强。
而节点的配置包括处理器、内存、硬盘、网络等方面，需要根据具体应用的需求进行选择。
2.网络架构：高性能计算机集群中节点之间的通信需要高速、低延迟的网络。
常见的网络架构有以太网、InfiniBand等。
选择合适的网络架构可以提高节点之间的通信效率，从而提升计算效果。
3.存储系统：高性能计算机集群需要具备高速、可靠的存储系统来存储计算任务和数据。
传统的磁盘存储方式已经不能满足高性能计算的需求，因此可以考虑使用SSD固态硬盘或者分布式文件系统等解决方案。
二、软件配置高性能计算机集群的软件配置对于提高计算效率和性能起到至关重要的作用。
在软件配置方面，有以下几个关键点：1.操作系统：选择合适的操作系统是基础。
Linux操作系统是常用的选择，其开源、稳定、易于扩展的特点使得其成为高性能计算机集群的首选。
2.并行编程框架：高性能计算需要有效地利用集群中的多个节点进行并行计算。
因此，选择适合的并行编程框架非常重要。
常见的并行编程框架有MPI、OpenMP、CUDA等。
选择合适的并行编程框架可以使得计算任务在集群中高效地分布和运行。
3.调度器：在高性能计算机集群中，合理地进行任务调度可以最大程度地利用集群中的计算资源。
常见的调度器有Slurm、PBS 等。
调度器可以根据任务的优先级、资源要求等因素合理地分配计算资源，并监控任务的运行状态。
高性能计算机研发与生产方案(一)
高性能计算机研发与生产方案实施背景随着信息时代的不断发展，高性能计算机已成为国家竞争、产业升级的关键因素。
我国在高性能计算机领域虽有一定成就，但在核心算法、硬件制造、软件系统等方面仍落后于发达国家。
党的十九大报告中明确指出，“推动互联网、大数据、人工智能和实体经济深度融合”，为高性能计算机研发与生产提供了政策支持。
工作原理高性能计算机，或称超级计算机，是一种能进行复杂计算、处理海量数据、进行复杂图形渲染的计算机。
其关键技术包括：•并行计算：同时处理多个数据流，以加速计算过程。
•分布式计算：利用网络中的多台计算机同时进行计算，提高整体计算能力。
•硬件优化：采用更先进的半导体工艺，设计更高效的内存和缓存系统，以提升计算机性能。
•算法优化：针对特定应用领域，开发更高效的算法，以减少计算时间和资源消耗。
实施计划步骤1.需求分析：明确高性能计算机的核心需求，如计算速度、数据处理能力、稳定性等。
2.技术研究：研究并掌握并行计算、分布式计算、硬件优化、算法优化等关键技术。
3.硬件设计：设计高性能计算机的硬件系统，包括处理器、内存、存储、网络等。
4.软件开发：开发适合高性能计算机的操作系统和应用程序，优化计算流程。
5.系统测试：对软硬件系统进行严格的测试，确保系统的稳定性和性能。
6.市场推广：制定市场推广策略，推动高性能计算机在科研、产业、教育等领域的广泛应用。
适用范围高性能计算机适用于以下领域：•科学计算：如气候模拟、物理模拟、生物信息学等。
•产业研发：如汽车设计、航空航天、石油勘探等。
•金融分析：如股票交易、风险评估等。
•智慧城市：如交通控制、公共安全、环境监测等。
创新要点1.异构计算：结合多种不同类型的处理器，如CPU、GPU、FPGA等，以实现最佳的计算效率。
2.量子计算：利用量子力学原理进行计算，预计将比传统计算方式快几个数量级。
3.软件定义网络：通过软件定义网络技术，实现网络流量的灵活控制和优化。
4.自主可控：强调自主创新和核心技术突破，减少对国外技术的依赖。
高性能计算集群的部署与优化策略
高性能计算集群的部署与优化策略随着科学技术的不断发展，计算需求越来越大，传统的单个计算机已经无法满足高性能计算的需求。
为了解决这个问题，高性能计算集群应运而生。
高性能计算集群是由多台计算机组成的系统，通过并行计算来提升计算效率。
本文将介绍高性能计算集群的部署和优化策略。
一、高性能计算集群的部署1. 硬件选择和布局高性能计算集群的部署首先要选择合适的硬件。
主要包括计算节点、存储设备和网络设备。
计算节点应选择高性能的多核处理器，并配备足够的内存。
存储设备可以选择高速的硬盘或固态硬盘，以提高数据读写速度。
网络设备要支持高速数据传输，可以选择采用InfiniBand等高速网络技术。
另外，在布局时要注意将计算节点和存储节点放在物理上的相对靠近位置，以减少数据传输的延迟。
2. 操作系统和中间件选择在高性能计算集群的部署中，选择合适的操作系统和中间件也非常重要。
操作系统要选择适合科学计算的Linux发行版，如Red Hat Enterprise Linux、CentOS等。
中间件方面，可以选择MPI（Message Passing Interface）用于进程间通信，及Slurm等资源管理工具，以方便任务调度与资源分配。
3. 系统软件的配置和优化在部署时，需要对系统软件进行合理的配置和优化。
首先要配置好集群的网络设置，包括IP地址、DNS等。
其次，要进行系统内核参数的优化，如文件句柄数、内存分配等。
此外，还可以通过调整CPU调度策略和硬件亲和性，来提高计算节点的性能。
二、高性能计算集群的优化策略1. 任务调度和负载均衡在高性能计算集群中，任务调度和负载均衡是非常重要的优化策略。
合理的任务调度可以最大限度地利用集群资源，提高整体的计算效率。
负载均衡的目标是将任务均匀地分配给计算节点，避免某些节点负载过重，影响整体的计算性能。
可以采用Slurm等资源管理工具来实现任务调度和负载均衡。
2. 数据传输和存储优化在高性能计算集群中，数据传输和存储的效率也是需要考虑的优化策略。
高性能计算机和曙光集群系统
什么是高性能计算？
计算科学与传统的两种科学，即理论科学和实 验科学，并立被认为是人类认识自然的三大支 柱，他们彼此相辅相成地推动科学发展与社会 进步。在许多情况下，或者是理论模型复杂甚 至理论尚未建立，或者实验费用昂贵甚至无法 进行时，计算就成了求解问题的唯一或主要的 手段。
为什么要做高性能计算 ——应用需求
高性能计算机和曙光机群系统
提纲
什么是高性能计算 什么是高性能计算机 集群系统
什么是高性能计算？
高性能计算
HPC：High Performance Compute
高性能计算---并行计算
并行计算(Parallel Computing） 高端计算(High-end Parallel Computing) 高性能计算(High Performance Computing) 超级计算(Super Computing)
分布式共享存储系统(DSM) 分布式共享存储系统
• DSM
– 分布共享存储: 内存模块物理上局 部于各个处理器内部,但逻辑上(用 户)是共享存储的; 这种结构也称 为基于Cache目录的非一致内存访 问(CC-NUMA)结构;局部与远程内存 访问的延迟和带宽不一致,3-10倍 高性能并行程序设计注意; – 与SMP的主要区别：DSM在物理上有 分布在各个节点的局部内存从而形 成一个共享的存储器； – 微处理器: 16-128个,几百到千亿 次; – 代表: SGI Origin 2000, Cray T3D;
机群系统(Cluster) 机群系统
• Cluster
– 每个节点都是一个完整的计算 机 – 各个节点通过高性能网络相互 连接 – 网络接口和I/O总线松耦合连 接 – 每个节点有完整的操作系统 – 曙光2000、 3000、4000, ASCI Blue Mountain
高性能计算机与曙光集群系统方案
分级存储架构
构建分级存储架构，实现 热数据、温数据和冷数据 的分层管理。
数据备份与恢复
提供数据备份和恢复机制 ，保障数据安全性和可靠 性。
高速互联网络
InfiniBand、Ethernet等技术
采用高性能的InfiniBand、Ethernet等网络技术，实现节点间高速互联。
云存储服务
提供大规模、高可用的云存储服务，满足用户的 数据存储需求。
05
高性能计算机与曙光集群系统发展趋势 与挑战
技术发展趋势
异构计算
将不同类型的处理器和加速器集成在一个系统中，以提高整体计 算性能。
大规模并行处理
通过高速互连网络连接大量计算节点，实现高效并行计算。
云计算与大数据技术融合
将高性能计算与云计算、大数据技术相结合，提供更灵活、高效的 计算服务。
拓展应用领域
积极拓展高性能计算机在更多领域的 应用，发挥其巨大的计算潜力。
强化人才培养
加强高性能计算领域的人才培养，为 行业发展提供有力的人才支持。
加强国际合作
与国际先进企业和研究机构开展合作 ，共同推动高性能计算机技术的进步 。
06
总结与展望项目成果总结01成功研发高性能计算机系统
我们成功研发出具有自主知识产权的高性能计算机系统，该系统在计算
面临的主要挑战
能耗问题
随着计算性能的提升，能耗也相应增加，如何降低能耗成为重要 挑战。
可靠性与稳定性
高性能计算机系统复杂度高，如何确保系统的可靠性和稳定性是 关键问题。
应用软件与算法优化
针对特定应用领域，需要优化相应的软件和算法以提高计算效率 。
计算机辅助工程高性能计算解决方案V1.0
计算机辅助工程高性能计算解决方案计算机辅助工程（CAE，Computer Aided Engineering）已成为工程和产品结构分析中（如航空、航天、机械、土木结构等领域）必不可少的数值计算工具。
本文对CAE软件的应用特点进行了分析，并针对隐式和显式应用对硬件资源的不同需求，提出了相应的解决方案。
大量的测试结果和成功案例表明，所提出的方案能充分满足CAE用户对高性能计算服务器的需求。
本解决方案对于CAE用户选择高性能计算平台具有较高的参考价值。
一、CAE高性能计算简介计算机辅助工程（CAE，Computer Aided Engineering）是用计算机辅助求解复杂工程和产品结构强度、刚度、屈曲稳定性、动力响应、热传导、三维多体接触、弹塑性等力学性能的分析计算以及结构性能的优化设计等问题的一种近似数值分析方法。
CAE从60年代初在工程上开始应用到今天，现已成为工程和产品结构分析中（如航空、航天、机械、土木结构等领域）必不可少的数值计算工具，同时也是分析连续介质力学各类问题的一种重要手段。
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TOP500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，美国Boeing有4台，Lockheed Martin有2台，德国BMW有7台，德国VW有2台，德国Siemens有2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。
美国GM、美国GE、日本Nissan等公司都拥有总计算能力超过10万亿次的高性能计算机用于新产品的研发。
Boeing公司在上世纪90年代就实现了无纸化设计。
Boeing公司已宣布利用高性能计算机对航空发动机进行全物理过程的模拟仿真。
高性能计算集群的配置和调试方法介绍
高性能计算集群的配置和调试方法介绍高性能计算（HPC）集群是一种由多个计算节点组成的分布式计算系统，用于处理大规模、复杂的计算问题。
配置和调试一个高性能计算集群是一个复杂的过程，需要注意各个方面的细节。
本文将介绍高性能计算集群的配置和调试方法，以帮助读者达到最佳性能。
一、硬件配置1. 选择适当的硬件：选择适合自己需求的硬件配置，包括处理器、内存、网络等方面。
处理器是计算性能的关键，可以选择多核处理器或者多个物理处理器。
内存足够大可以避免频繁的磁盘读写，提高性能。
网络也需要考虑，选择高速的以太网或者光纤通道网络。
2. 硬件连接：正确连接集群中的各个组件，包括处理器、内存、存储等。
确保连接线路的质量，避免性能瓶颈。
3. 存储架构：选择合适的存储架构，包括本地存储和网络存储。
本地硬盘读写速度快，适用于需要频繁读写的任务。
网络存储可以实现多节点间的共享，适合需要共享数据的任务。
二、软件配置1. 操作系统选择：选择适合高性能计算的操作系统，通常Linux是最常用的选择。
选择稳定的发行版，并根据需求进行优化。
2. 安装编译器和库：安装适当的编译器和库，以便能够编译和运行各种应用程序。
常用的编译器包括GCC和Intel编译器，常用库包括MPI和OpenMP。
3. 配置调度器：安装并配置一个高效的作业调度器，以管理集群资源的分配和任务的调度。
常用的调度器包括PBS、Slurm和SGE。
4. 配置网络协议：配置网络协议，确保集群节点之间的通信正常。
常用的网络协议包括TCP/IP和InfiniBand。
三、性能调优1. 并行化优化：对于需要进行并行计算的应用程序，通过优化算法和代码，并行化计算过程，充分利用集群中的多个计算节点。
2. 内存优化：合理使用内存，并避免内存泄漏和内存访问冲突等问题。
使用内存分析工具定位内存问题，并进行相应的优化。
3. I/O优化：优化数据输入输出过程，避免瓶颈。
可以采用数据压缩、数据分块等技术来提高I/O性能。
部分高校和科研院所的集群系统
上海大学1、自强3000：计算结点174台（每台2个3.06GHz Intel Xeon CPU，2GB 内存，1块36GB硬盘, 集成RAID控制器）。
传输1Ginfiniband。
用户登录和权限管理软件（NIS和Modules Package）。
1台HP DL380服务器作为管理节点。
1台HP DL380服务器作为存储访问节点，存储容量1T 磁盘阵列。
OpenPBS作业调度软件。
峰值速度为2.15万亿次/秒，Linpack值测试为1.51万亿次/秒，系统效率高达70%。
（2004）/Portals/283/attachment/ziqiang3000.html2、力学所集群：计算节点HP ProLiant BL460 共16个刀片节点，每个节点双路四核1.86GHz CPU，8×2G 内存，78G。
共128个计算核，系统总内存容量256G 。
1台HP DL380服务器作为管理节点。
OpenPBS作业调度软件。
HPL测试峰值速度为830GHz（0.83万亿次/秒），系统效率达69.6%。
/Portals/283/attachment/lixuesuo.html3、数学系集群：计算节点HP ProLiant BL460c G1 CTO Chassis，共16个刀片节点，每刀含2个xw460c G1 Kit 四核CPU2.33GHz，16GB 内存，1个72GB SAS 10K SFF。
共128个计算核，系统总内存容量256G 。
1台HP DL380 G5服务器作为管理节点。
Torque作业调度软件。
/Portals/283/attachment/shuxuexi.html4、生物所集群：计算节点IBM BladeCenter（不详），存储节点IBM X3650，2.5Ginfiniband交换机，登录节点IBM X3650。
/Portals/283/attachment/shengwusuo.html国家高性能计算中心（西安）（西安交通大学）/articles/article_show.php?column=%D3%B2%BC%FE%D7%CA%D4% B4&id=251、曙光4000超级服务器：计算节点D450，2-way，Intel(R) Xeon(TM) CPU，3.00GHz，2GB内存，37GB的硬盘，1个10/100Mbpc Ethernet Adapter;1个Myrinet Adapter的网络配置。
高性能计算集群的构建与优化
高性能计算集群的构建与优化近年来，随着科技的不断进步，计算机科学领域也在不断地发展。
高性能计算机（HPC）是计算机科学中一种重要的分支，它能够利用大规模、高速的计算机系统来实现对大规模数据的处理和分析。
高性能计算集群作为一种应用广泛的高性能计算机系统，其构建和优化成为了当前计算机科学领域的一个重要研究课题。
一、高性能计算集群的构建高性能计算集群是一种利用多台计算机通过网络互连组成的形式化计算机集合，其构建过程主要包括硬件部署、操作系统安装和集群软件配置等几个主要环节。
1. 硬件部署在进行高性能计算集群的硬件部署时，需要充分考虑计算节点的数量、计算节点的规格、存储设备的规格以及网络拓扑结构等因素。
其中，存储设备和网络拓扑结构的设计尤为重要。
对于存储设备，一般使用共享存储或分布式存储来满足计算节点之间的数据共享需求。
对于网络拓扑结构，常用的有星形拓扑、树形拓扑和网格式拓扑等。
不同的拓扑结构会影响计算节点间的通信效率，因此需要根据不同的情况选择不同的拓扑结构。
2. 操作系统安装在高性能计算集群的操作系统安装中，需要选择适合高性能计算的操作系统。
一般情况下，Linux操作系统是最常用的选择。
此外，在安装操作系统时，需要注意对节点间的网络连接进行正确的配置，保证计算节点之间可以正常通信。
3. 集群软件配置在进行高性能计算集群的软件配置时，需要注意选择适合高性能计算的软件。
常用的高性能计算软件包括OpenMPI、MPICH、LAM/MPI等，它们是基于消息传递接口（MPI）标准实现的。
此外，还需要安装适合高性能计算的编程语言和库，如C、C++、Fortran等。
二、高性能计算集群的优化高性能计算集群的优化是提高计算性能和效率的重要途径，现在主流的优化方法主要包括并行算法优化、数据流控制优化、负载均衡优化、HPC应用软件优化等。
1. 并行算法优化并行算法的优化是高性能计算集群中提高计算性能和效率的核心方法之一。
曙光高性能计算解决方案
曙光TC4600LP——高性价比成熟液冷刀片
TC4600E-LP 液冷刀片服务器 基于 TC4600E 进行液冷改造，中国首款量产的液冷服务器 高性能、高密度、高能效比，兼顾可维护性、成本优化
• 传热温差大，难以自然冷却 • 噪音大，风扇风机功耗高 • 计算密度受限 • PUE>1.4（传统模式>2.0）
Hyper Node 超节点
Silicon Cube 硅立方
应用1 应用2
Failed
曙光高性能计算解决方案总体
曙光6000系列高性能计算机，国家”863”计划科研成果转化，提供从底层机房基础设施，到系统硬件、
软件，再到应用软件整合的一体化产品和整体解决方案，提供全生命周期的全方位技术服务。
层次化 体系结
I980-G10
曙光I980-G10——超高性能&关键业务
性能更加卓越
最大单机144个物理核心 采用Intel E7-8800 v3系列处理器
扩展能力超级强大
16个PCIe 3.0扩展，支持热插拔 128根内存插槽，最大8TB内存扩展 16个热插拔硬盘位
稳定可靠堪比小机
60余项RAS设计，关键部件全部实 现冗余
• 传热温差小，全年自然冷却 • 噪音小 • 实现超高计算密度 • PUE<1.2
更节能 更可靠 更低噪音 更高性能
PUE<1.2
降低CPU核温30℃ 噪音<45dB CPU超频性能提高5%
曙光TC5600整机柜计算系统
TC5600-H整机柜刀片服务器 • 整机柜服务器的定义：一种全新的服务器形态，整机柜共享供电、散热、管理、交换等基础
可配置1+1冗余电源
10个热插拔2.5寸SAS/SATA硬盘
高性能计算机集群的搭建与维护教程
高性能计算机集群的搭建与维护教程概述：高性能计算机集群是由多台计算机组成的并行计算系统，用于处理大规模的计算问题。
它可以通过有效的管理和利用计算资源，提供更快、更高效的计算能力。
本教程将介绍高性能计算机集群的搭建和维护方法，包括硬件选择、系统配置、网络设置、作业调度等方面的内容。
一、硬件选择1.1 计算节点计算节点是集群中的主要计算资源，它们负责执行计算任务。
在选择计算节点时，需要考虑计算能力、内存容量、硬盘容量等因素。
一般来说，选择高性能的多核处理器、大容量内存和快速的硬盘可以提高集群的性能。
1.2 存储节点存储节点用于存储集群中的数据和计算结果。
选择存储节点时，需考虑存储容量、数据传输速度和数据冗余等因素。
常见的选择包括网络附加存储（NAS）和存储区域网络（SAN）等。
1.3 网络设备网络设备用于连接计算节点和存储节点，提供高速的数据传输通道。
在选择网络设备时，需考虑带宽、延迟等因素。
常见的选择包括千兆以太网和光纤通道等。
二、系统配置2.1 操作系统选择适合高性能计算的操作系统，如Linux。
Linux具有良好的性能和稳定性，并且支持并行计算。
2.2 集群管理软件选择适合的集群管理软件，如Slurm、PBS等。
这些软件可以帮助管理员调度作业、分配资源，提高集群的管理效率。
2.3 文件系统选择适合高性能计算的文件系统，如Lustre、GPFS等。
这些文件系统具有高速的数据传输和存储能力，可满足大规模计算的需求。
三、网络设置3.1 IP地址划分根据实际需求，合理划分IP地址。
可以采用私有IP地址和子网划分等方式，以满足集群内部和外部网络通信的要求。
3.2 网络策略配置防火墙、路由器和交换机等网络设备，确保集群内部的网络安全和通信畅通。
四、作业调度4.1 作业提交使用集群管理软件提交作业，包括指定作业的资源要求、作业的执行命令等。
这些软件可以根据集群资源的情况，自动分配计算节点来执行作业。
4.2 作业调度集群管理软件根据作业的优先级、资源需求等因素，自动调度作业的执行顺序。
高性能计算机集群搭建与配置指南
高性能计算机集群搭建与配置指南概述：高性能计算机集群是一种将多台计算机互联起来形成一个高度并行化的计算系统。
它可以实现对大规模数据的高速处理和复杂计算任务的并行运算。
本文将为您提供高性能计算机集群搭建与配置的指南，帮助您快速入门和构建一个高效的计算环境。
1. 硬件选购与搭建步骤搭建高性能计算机集群的第一步是选购和组装硬件。
以下是一些关键的硬件组件和搭建步骤：- 主节点服务器：选择一台性能强大的服务器作为主节点，用于管理和调度任务。
- 计算节点服务器：从服务器，用于执行计算任务。
根据需求选择适当数量的计算节点服务器。
- 网络交换机：用于连接主节点和计算节点服务器，提供高速的内部通信。
- 网络连接线缆：确保使用高质量的连接线缆，以确保稳定的数据传输。
2. 系统安装与配置成功搭建硬件后，下一步是安装和配置相关的操作系统和软件。
以下是一些要注意的问题：- 主节点服务器：安装一种适合集群管理的操作系统，如Linux集群发行版。
配置集群管理软件，如Slurm、Moab或PBS Pro，以实现任务调度和分配资源。
- 计算节点服务器：为每个计算节点安装相同的操作系统和软件，并将其连接到主节点。
- 存储系统：配置共享存储系统，以便主节点和计算节点可以共享数据。
3. 集群网络设置高性能计算机集群的网络设置对于提供高效的通信和数据传输至关重要。
以下是一些建议：- 内部网络：使用高速以太网连接主节点和计算节点服务器。
确保网络拓扑是可扩展的，以便将来可以轻松添加更多节点。
- 外部网络：将集群连接到一个高速网络，以便实现数据输入和输出。
可以使用高速以太网、光纤通信或其他适当的技术连接到外部网络。
4. 集群软件与库的安装为了使集群能够执行各种任务，您需要安装适当的软件和库。
以下是一些常见的软件和库：- 高性能计算软件：安装并配置HPC软件，如MPI（消息传递接口）库和OpenMP（多线程并行化）库。
- 数据分析软件：根据需求安装和配置数据分析软件，如Hadoop和Spark。
hpc_曙光(SharePoint OA解决方案)
机箱结构-整体示意图
GPU卡2 卡
主板2 主板 GPU卡1 卡
硬盘 主板1 主板 电源1 电源 电源2 电源 风扇 机箱前部
整机方案细节描述—主板规格
• 主板技术规格
– Form Factor：大约 16.7”x6.8” （42.3cm x 17.3cm） – CPU:最高支持2颗AMD barcelona or shanghai 处理器 – Chipset:Nvidia nForce3600 – 内存：16 DIMM插槽，支持DDR2 533/667 ECC REG – LAN:2 Gigabit LAN – Infiniband: Mellanox InfiniHost III Lx DDR MT25204A0-FCC-D single port – SATA:4-SATA2 Support Raid 0,1,5 – PCIE: 1全长全高 PCI-Ex16 (支持双卡宽度，每机 箱支持2片卡） 图片仅供参考 – IPMI 2.0
由众多部件组成，具有运算速度快、存储容量大、可 靠性高的特性。
也称为：巨型计算机、超级计算 机 目前任何高性能计算和超级计算 都离不开使用并行技术，所以高 性能计算机肯定是并行计算机。
1.2 流行的高性能计算机架构
并行向量机 SMP DSM（NUMA） MPP，节点可以是单处理器的节点，也可以是SMP， DSM Cluster 混合架构
登陆管理软件
IP：10.0.0.1 子网掩码：255.255.255.0 用户：administrator 密码：password
DS6310系列磁盘阵列的管理端口支持虚拟IP技术，可将一台磁盘阵列上的 两个控制器的管理端口绑定在一个虚拟的IP上，虚拟IP与两个控制器的IP无关， 他们可以设置在一个网段中，也可以不在。默认虚拟IP为10.0.0.1，子网掩码 255.255.255.0，控制器默认真实IP为10.0.0.2/3，子网掩码：255.255.255.0。 登陆后会弹出安全警报，点击“是”才能正常登陆管理软件。
如何构建高性能计算集群
如何构建高性能计算集群构建高性能计算集群（HPC）是为了满足大规模科学计算、模拟和分析等计算需求的目标。
在构建高性能计算集群时，需要考虑硬件和软件两个方面的因素。
本文将从这两个方面介绍如何构建高性能计算集群。
硬件方面的因素：1.处理器选择：选择适合高性能计算的处理器，如基于x86架构的多核处理器或者图形处理器（GPU），因为它们具有较强的计算能力和并行处理能力。
2.内存和存储：为了充分发挥计算能力，需要具备足够的内存和存储能力。
选择高速的内存和存储设备，如DDR4内存和SSD硬盘来提高数据访问速度。
3. 网络架构：选择高性能的网络设备和拓扑结构，如以太网和InfiniBand等。
通过使用高速网络连接节点之间的通信，可以减小节点之间的延迟，提高集群的整体性能。
4.散热和供电：高性能计算集群需要大量的能量供应和散热设备来保证运行的稳定性。
选择高效的散热设备和稳定的电源来提高集群的稳定性和持续运行能力。
软件方面的因素：1. 操作系统选择：选择适合高性能计算工作负载的操作系统。
常用的操作系统包括Linux发行版，如CentOS、Ubuntu等。
这些操作系统具有较好的稳定性和易于管理的特点。
2. 集群管理软件：选择适用于高性能计算集群的管理软件，如Slurm、OpenPBS等。
这些管理软件可以帮助统一管理集群，调度任务，分配资源等，提高集群的运行效率。
3. 并行编程模型和库：选择适合高性能计算的并行编程模型和库，如MPI、OpenMP等。
这些编程模型和库可以帮助开发者更好地利用集群的并行计算能力，实现高效的并行计算。
4. 容器技术：使用容器技术，如Docker或Singularity等，可以方便地构建、部署和管理计算环境。
容器可以提高应用程序的可移植性和灵活性，降低集群维护的复杂性。
此外，为了构建高性能计算集群，还需要考虑以下几个方面的问题：1.网络拓扑结构的设计：选择适合集群规模和工作负载的网络拓扑结构，如树状结构、环形结构、胖树结构等。
曙光高性能集群系统使用及管理-201408
解决方案中心 2014 年 8 月
目录
集群系统的登录方式
程序编译与作业提交 使用 Gridview和ClusPortal 提交和管理作业 集群系统的管理与维护
命令行终端登录
Windows 用户可以用SSH Secure Shell Client，Xshell, PuTTY，SecureCRT 等 SSH客户端软件登录。 推荐使用SSH Secure Shell Client
简单脚本提交示例：
$ vim test.pbs $ qsub test.pbs
PBS 作业提交步骤
准备：编写描述改作业的脚本，包括作业名，需要的资源等。 提交：使用qsub命令将该作业提交给PBS服务器
排队：服务器将该任务排入适当的队列
调度：服务器检查各工作节点的状态是否符合该作业的要求，并进 行调度。 执行：当条件满足时，作业被发给相应的执行服务器执行。程序运 行时执行服务器会收集程序的标准输出和标准错误流，等程序结束 时，将这些信息返回给用户。 查询和调整：当作业在运行时，用户可以使用qstat进行状态查询。 用户发现作业提交错误时，可以使用qdel删除正在运行的作业。 查看结果：使用文本编辑软件vi或者系统命令cat, less等查看输出及 错误信息显示。
Windows 用户推荐使用RealVNC软件，登录时输入集群 登录节点IP地址加VNC会话号即可：
$ vncviewer [登录节点IP地址]:[session number]
Linux 用户可直接在命令行终端中执行 vncviewer 命令
Gridview Web 登录
普通用户可通过Web方式登入曙光GridView集群管理系统， 进行查看、监控、和使用等操作。 在浏览器中输入以下URL即可出现登录界面：ห้องสมุดไป่ตู้
高性能计算集群的使用方法详解
高性能计算集群的使用方法详解高性能计算集群是一种由多台计算机节点组成的并行计算系统，用于进行大规模的计算和数据处理任务。
在科学研究、工程仿真、数据分析等领域，高性能计算集群发挥着重要的作用。
本文将详细介绍高性能计算集群的使用方法，包括集群搭建、任务提交、数据管理和性能调优等方面。
一、集群搭建1. 硬件设备选择：高性能计算集群的搭建首先需要选择合适的硬件设备，包括计算节点、存储设备和网络设备等。
计算节点应具备较高的计算能力和内存容量，存储设备需要具备大容量和高性能的特点，网络设备要支持高速数据传输。
2. 集群管理软件选择：常用的高性能计算集群管理软件有Slurm、PBS和OpenStack等。
根据需求和实际情况选择合适的管理软件，并进行相应的安装和配置。
3. 网络拓扑设计：在搭建集群时，需要根据实际情况设计网络拓扑，包括网络连接方式、节点之间的互连方式以及网络带宽的分配等。
合理的网络拓扑设计可以提高集群的性能和可靠性。
二、任务提交与管理1. 编写任务脚本：在高性能计算集群上运行任务需要编写相应的任务脚本，用于描述任务的运行过程和所需资源等。
任务脚本通常包括任务的命令行、输入文件和输出文件等内容。
2. 任务提交：通过集群管理软件提供的命令行工具或图形界面工具，将编写好的任务脚本提交到集群中进行执行。
任务提交时需要指定所需的计算节点、内存大小、运行时间等参数。
3. 任务管理：一旦任务提交成功，可以通过集群管理软件提供的接口进行任务管理，包括查看任务状态、取消任务、重启任务等操作。
及时有效地管理任务可以提高集群的利用率和任务的执行效率。
三、数据管理与传输1. 数据存储：在高性能计算集群上，通常需要存储大量的数据，包括输入数据、输出数据和中间结果等。
为了实现数据的高效存储，可以使用分布式文件系统（如Lustre、GPFS）或对象存储系统（如Ceph、Swift）等。
2. 数据传输：在集群中，通常存在着不同节点之间的数据传输需求。
如何构建高性能超级计算集群
如何构建高性能超级计算集群随着科学技术的发展，越来越多的领域需要进行大规模数据处理和复杂计算。
为了满足这些需求，构建高性能超级计算集群成为了一项重要任务。
高性能超级计算集群能够提供强大的计算能力和存储能力，能够用于解决各种复杂的科学、工程和商业问题。
本文将介绍如何构建高性能超级计算集群。
首先，构建高性能超级计算集群需要选择适合的硬件设备。
在选择硬件设备时，需要考虑计算节点的处理能力、内存容量和网络带宽等因素。
通常，选择高性能处理器和大容量内存的计算节点可以提高计算性能，而选择高速网络互连可以提高节点之间的通信速度。
此外，还需要选择高可靠性和高容错性的存储器设备，以保障数据的安全性和可靠性。
其次，构建高性能超级计算集群需要选择适合的操作系统和中间件软件。
操作系统是计算集群的基础，可以负责调度计算任务、管理计算节点和管理集群资源。
常用的操作系统有Linux、Unix和Windows等，在选择操作系统时需要考虑它们的稳定性、扩展性和易用性。
中间件软件可以提供并行计算和分布式存储等功能，常用的中间件软件有MPI、Hadoop和Spark等。
接下来，构建高性能超级计算集群需要进行合理的网络配置和组网设计。
网络是计算集群的关键组成部分，通过网络可以连接计算节点和存储设备，进行数据传输和通信。
在网络配置时，需要考虑网络的拓扑结构、带宽和延迟等因素。
常见的网络拓扑结构有树状结构、网状结构和环状结构等，选择合适的网络拓扑结构可以提高集群的通信效率。
另外，构建高性能超级计算集群需要进行合理的任务调度和负载均衡。
任务调度是指将计算任务分配给不同的计算节点，合理利用集群资源。
负载均衡是指将计算任务均匀分配给不同的计算节点，避免出现某个节点负载过重的情况。
常见的任务调度和负载均衡算法有最小剩余时间优先、最小任务数优先和动态权重调整等。
选择合适的算法可以提高集群的计算效率和资源利用率。
最后，构建高性能超级计算集群需要进行适当的性能优化和调优。
海大高性能计算集群系统配置要求
南海所高性能计算集群系统配置要求1．硬件系统：1.1计算子系统采用刀片式服务器双路瘦节点架构；需配备IB模块。
计算CPU为至强E系列，主频不低于2.4GHz，单CPU核心数不低于8核。
计算节点总理论峰值要约为37 TFlops左右（在满足其他配置条件下，选择计算节点总理论峰值高的方案）。
计算内存为DDR3 ECC DDR3 ECC Register内存, 不低于32GB每节点。
配备300GB 2.5寸SAS 6Gb热插拔硬盘。
需要配备40Gb/56Gb Infiniband 接口（有能力提供56Gb Infiniband 接口的产家，需要提供40Gb与56Gb Infiniband 接口两套方案，如果是40Gb Infiniband 接口的方案，则计算节点总理论峰值要达到40 TFlops以上）；2个千兆以太网接口。
1.2计算网络使用FDR Infiniband交换机。
全线速无阻塞网络；满足所有节点线速互联，且保留升级扩容能力。
提供第三方认证的线缆QSFP-QSFP InfiniBand线缆，要求误码率<10-15。
1.3存储子系统裸容量240TB左右空间，Raid架构，聚合带宽不低于2GB/s 。
采用并行文件存储系统。
可接入Infiniband 网络与千兆网路, 采用QDR/FDR InfiniBand网络接口。
冗余设计，单一节点失效不影响系统的正常使用。
提供多副本数据保护机制以及数据失效重构算法和故障自动恢复机制，能够保证系统中的任何节点失效时，整个系统能够迅速恢复到可用状态。
提供管理软件系统，实现存储系统的集中化部署、管理、监控和维护。
1.4登陆服务器和管理服务器2台服务器采用双路架构。
1台服务器采用4路胖节点架构;空闲时可作为管理登陆节点。
CPU采用至强E系列,主频不低于2.4GHz。
计算内存为DDR3 ECC DDR3 ECC Register内存, 每台不低于64GB。
接入Infiniband 网络与千兆网络。
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– 每个节点都是一个完整的计算 机
– 各个节点通过高性能网络相互 连接
– 网络接口和I/O总线松耦合连 接
– 每个节点有完整的操作系统 – 曙光2000、 3000、4000,
ASCI Blue Mountain
UMA: NUMA:
访存模型
NORMA:
多处理机（单地址空间共享存储器） UMA: Uniform Memory Access NUMA: Nonuniform Memory Access
多计算机（多地址空间非共享存储器） NORMA: No-Remote Memory Access
为什么要做高性能计算 ——应用需求
为什么要做高性能计算
人类对计算及性能的要求是无止境的
从系统的角度：集成系统资源，以满足不断增长的对 性能和功能的要求
从应用的角度：适当分解应用，以实现更大规模或更 细致的计算
问题: 科学和工程问题的数值模拟与仿真
计算密集 数据密集 网络密集 三种混合
SISD, SIMD, MIMD, MISD
结构模型：
PVP, SMP, MPP, DSM, COW
访存模型：
UMA, NUMA, COMA, CC-NUMA, NORMA
并行计算机分类
Flynn分类
Flynn(1972)提出指令流、数据流和多倍性概念，把不同的计算机分 为四大类：
高性能计算机系统架构
并行向量机 SMP DSM（NUMA） MPP，节点可以是单处理器的节点，也可以是
SMP，DSM Cluster Constellation
高性能计算机的制造厂商
Cray SGI IBM
曙光 银河 神威
并行计算机系统类型
Flynn分类：
其发展历程可以简单的分为两个时代
专用时代
包括向量机，MPP系统，SGI N等。 之所以称为“专用”，并不是说它们只能运行某种应用，是指它们的组成部 件是专门设计的，它们的CPU板，内存板，I/O板，操作系统，甚至I/O系统， 都是不能在其它系统中使用的。由于技术上桌面系统与高端系统的巨大差异， 和用户群窄小。
微处理器或向量处理器) – 采用高通信带宽和低延迟的互
联网络 (专门设计和定制的) – 一种异步的MIMD机器；程序
系由多个进程组成，每个都有 其私有地址空间，进程间采用 传递消息相互作用； – 代表:CRAY T3E(2048), ASCI Red(3072), IBM SP2, 曙光 1000
机群系统(Cluster)
– SISD（Single-Instruction Single-Data） – SIMD（Single-Instruction Multi-Data） – MISD（Multi-Instruction Single-Data） – MIMD（Multi-Instruction Multi-Data）
现代高性能计算机都属于MIMD。MIMD从结构上 和访存方式上，又可以分为：
– 结构模型：PVP, SMP, MPP, DSM, COW – 访存模型：UMA, NUMA, COMA, CC-NUMA, NORMA
结构模型
对称多处理机系统(SMP)
• SMP
– 对称式共享存储:任意处理器可 直接访问任意内存地址,且访问 延迟、带宽、机率都是等价的; 系统是对称的；
Computing) 高性能计算(High Performance
Computing) 超级计算(Super Computing)
什么是高性能计算？
计算科学与传统的两种科学，即理论科学和实 验科学，并立被认为是人类认识自然的三大支 柱，他们彼此相辅相成地推动科学发展与社会 进步。在许多情况下，或者是理论模型复杂甚 至理论尚未建立，或者实验费用昂贵甚至无法 进行时，计算就成了求解问题的唯一或主要的 手段。
提纲
高性能市场概要 曙光和高性能计算机 什么是高性能计算 什么是高性能计算机 集群系统
什么是高性能计算机？
由多个计算单元组成，运算速度快、存储容量大、 可靠性高的计算机系统。
也称为：巨型计算机、超级 计算机
目前任何高性能计算和超级 计算都离不开使用并行技术， 所以高性能计算机肯定是并 行计算机。
– 微处理器: 一般少于64个; – 处理器不能太多, 总线和交叉
开关的一旦作成难于扩展； – 例子: IBM R50, SGI Power
Challenge, SUN Enterprise, 曙光一号;
分布式共享存储系统(DSM)
• DSM
– 分布共享存储: 内存模块物理上局 部于各个处理器内部,但逻辑上(用 户)是共享存储的; 这种结构也称为 基于Cache目录的非一致内存访问 (CC-NUMA)结构;局部与远程内存 访问的延迟和带宽不一致,3-10倍 高性能并行程序设计注意;
普及时代
高性能计算机价格下降，应用门槛降低，应用开始普及。两个技术趋势起到 重要作用。 商品化趋势使得大量生产的商品部件接近了高性能计算机专有部件 标准化趋势使得这些部件之间能够集成一个系统中，其中X86处理器、以太 网、内存部件、Linux都起到决定性作用。 机群系统是高性能计算机的一种，它的技术基础和工业基础都是商品化和标 准化。
高性能计算机和曙光机群系统
提纲
什么是高性能计算 什么是高性能计算机 集群系统
什么是高性能计算？
高性能计算
HPC：High Performance Compute
高性能计算---并行计算
并行计算(Parallel Computing） 高端计算(High-end Parallel
– 与SMP的主要区别：DSM在物理 上有分布在各个节点的局部内存从 而形成一个共享的存储器；
– 微处理器: 16-128个,几百到千亿 次;
– 代表: SGI Origin 2000, Cray T3D;
大规模并行计算机系统(MPP)
• MPP
– 物理和逻辑上均是分布内存 – 能扩展至成百上千个处理器(