高性能计算作业管理系统.
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
pbs使用手册
pbs使用手册PBS（Portable Batch System）是一种用于管理和调度作业的软件系统，广泛应用于高性能计算和云计算环境。
以下是PBS使用手册的简要介绍：1. 作业提交：用户可以使用PBS命令行工具或脚本提交作业。
提交作业时，需要指定作业的名称、脚本文件、执行所需的资源等信息。
作业提交后，PBS会将作业放入队列中等待调度。
2. 作业调度：PBS使用作业调度器来决定作业的执行顺序。
调度器会根据作业的优先级、资源需求和可用资源的情况来选择合适的作业执行。
3. 作业执行：一旦作业被调度器选中，PBS会将作业分配到指定的计算节点上执行。
在作业执行期间，PBS会监控作业的运行状态，确保资源的正确使用和管理。
4. 作业管理：用户可以通过PBS命令行工具或Web界面查看作业的状态、资源使用情况、执行日志等信息。
用户还可以对作业进行控制，如暂停、恢复、杀死等操作。
5. 资源管理：PBS提供了一套完整的资源管理机制，包括对计算节点、存储设备和网络资源的管理。
用户可以通过PBS来申请和释放资源，以满足作业的资源需求。
6. 用户认证和权限管理：PBS支持用户认证和权限管理功能，以确保只有授权用户才能提交和管理作业。
用户需要使用有效的用户名和密码登录系统，并具有相应的权限来执行特定的操作。
7. 日志和监控：PBS提供了详细的日志记录和监控功能，以便用户了解作业的执行情况和系统的运行状态。
用户可以通过查看日志文件来获取作业的执行日志、系统事件等信息。
以上是PBS使用手册的简要介绍，具体的操作细节和配置选项可能因版本和实际应用而有所不同。
建议查阅具体版本的PBS文档或向专业人员咨询以获得更详细的信息和使用指导。
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。
高性能计算平台的配置教程与使用方法
高性能计算平台的配置教程与使用方法近年来，随着科学技术的不断发展和交叉学科的蓬勃发展，对高性能计算平台的需求越来越高。
高性能计算平台是用于解决大规模计算问题的强大工具，其配置和使用方式对于科研工作者和工程师来说至关重要。
本文将介绍高性能计算平台的配置教程和使用方法，帮助读者充分发挥高性能计算平台的优势。
一、高性能计算平台的配置教程1. 硬件配置高性能计算平台的硬件配置对于其性能和功能至关重要。
通常，高性能计算平台包括多个计算节点、存储节点和网络节点。
在选择硬件时，需要考虑计算速度、内存容量、存储容量和网络带宽等指标。
同时，还需要根据使用场景决定是否需要使用加速卡或专用硬件设备，以提高计算性能。
在配置过程中，建议咨询专业人士，以确保选择的硬件能够满足实际需求。
2. 操作系统选择与安装操作系统是高性能计算平台的核心组成部分，直接影响系统的稳定性和性能。
目前常用的操作系统包括Linux、Unix和Windows Server等。
对于高性能计算平台而言，Linux是较为常用的选择，因为它具有良好的稳定性、安全性和可定制性。
在安装操作系统时，需要根据硬件和软件需求选择合适的版本，并按照官方文档或指南进行安装。
3. 软件环境配置高性能计算平台通常需要安装和配置大量的软件工具和库，以满足不同应用领域的需求。
在进行软件环境配置时，需要确保软件的兼容性和稳定性。
配置流程包括在计算节点上安装所需的软件，并进行相关的测试和优化。
此外，还应考虑版本管理和依赖关系，以确保软件间的协同工作。
在软件环境配置时，建议参考官方文档或指南，或者咨询专业人士的建议。
二、高性能计算平台的使用方法1. 任务提交与管理在高性能计算平台上执行任务时，首先需要将任务提交到作业调度系统中。
作业调度系统根据任务的优先级、资源需求和系统负载等因素，按照一定的调度策略分配计算资源。
用户可以通过命令行或图形界面工具提交任务并管理任务的状态和进度。
在任务提交时，需要根据任务的需求指定计算节点、内存和执行时间等参数。
高性能计算资源管理系统--slurm使用案例-【有一个图画的比较好】
NODELIST cn[0-451,494-1151] cn[452-493] cn[1178-1179,1224-1225,1244-1245,1259] cn[1152-1177,1180-1223,1226-1243,1246-
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分区状态
状态查看
查看分区详细信息
$ yhcontrol show partition work PartitionName=work AllocNodes=ALL AllowGroups=ALL Default=NO DefaultTime=NONE DisableRootJobs=NO Hidden=NO MaxNodes=UNLIMITED MaxTime=UNLIMITED MinNodes=1 Nodes=cn[0-1151] Priority=1 RootOnly=NO Shared=NO State=UP TotalCPUs=9216 TotalNodes=1152
• 作业提交 / 运行 • 任务加载 • 作业控制
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• 状态查看 • 事件触发器
资源管理系统
组成结构
yhalloc yhinfo yhprio yhcancel yhtrigger 节点监控进程 slurmd 作业管理进程 slurmstepd ... 作业管理进程 slurmstepd yhbatch yhqueue yhshare yhview 控制进程 slurmctld 备份控制进程 slurmctld 节点监控进程 slurmd 作业管理进程 slurmstepd ... 作业管理进程 slurmstepd
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高性能计算集群系统的运行与管理
综合论坛新教师教学武汉大学水资源与水电工程科学国家重点实验室（以下简称“实验室”）， 于2009 年成立了高性能计算中心，配备了HP 刀片系统，理论计算峰值大于1万亿次浮点运算/秒，大大改善实验室和水利水电学院从事大型数值模拟计算的硬件条件。
为了更好地为更多的用户服务，如何高效利用和有效管理这个系统就至关重要。
1.系统介绍高性能计算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。
高性能计算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。
高性能计算集群在计算过程中，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。
高性能计算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。
1.1 硬件配置高性能计算机集群采用机架式，可动态扩展。
现有节点18个，其中14个计算节点，2个管理节点，2个I/O 节点，1个存储阵列。
此外包括：机柜、供电系统、布线系统、散热系统，主控制台，KVM 等。
图1 系统结构图计算节点：HP BL460c G6 CTO Blade CPU ：Intel Xeon E5530四核64位处理器，2.4GHz ×2颗 内存：16G 硬盘：146GB 网络：In fi niBand 网卡 管理节点：HP DL380R06 CTO Chassis 存储节点：HP DL380R06 CTO Chassis 存储阵列：EV A4400—Hard Disk 高速光纤硬盘： 4TB SATA 硬盘： 8TB 1.2 软件配置操作系统：Redhat Enterprise Linux 5作业调度系统：Sun SGE 编译器： Intel C++、Fortran 等，GNU 系列 通用数学库： LAPACK 和ScaLAPACK ，包括BLAS 、PBLAS 、BLACS 等基本线性代数库函数、并行库函数和通信库函数并行环境： In fi niband MPI 并行环境（MPICH1/2）应用软件：目前安装Fluent 、Abaqus 和Ansys 等软件1.3 高性能计算集群的特点根据以上配置的硬件设备和软件环境，实验室建立的高性能计算集群具有以下特点：（1）高可用性。
Platform GPFS 技术指标
1. 项目工作内容２。
1Platform技术指标高性能计算中心高性能计算平台运行管理系统包含作业管理、数据管理、运行状态分析、图形显示及系统管理等功能,需要全面支持高性能计算平台管理中得各个方面,包括针对普通用户得作业提交、作业调度、数据管理、图形显示,以及针对管理员用户得集群运行状态分析、系统管理、报表生成等功能,所有功能需要能够通过网页浏览器访问方式实现。
高性能计算云平台运行得常用计算软件,包括Fｌueｎt、dyna、fａｓtran、ｎastran、Feko、CSＴ、Ｍatlab等以及基于MPI得自研软件等。
满足不少４00个CUＰ务器、２个ＩO节点,＊＊加速工作站得集群资源调度分配,能够满足１0时使用该平台。
高性能计算中心高性能计算平台运行管理系统及并行文件系统为成熟商业(非OEM)版软件,产品具有独立知识产权、厂家应具备多年以上行业经验,能够提供持续得产品开发与技术支持服务;在多行业拥有成功应用案例,至少两个一百万亿次计算能力高算项目经验,并提交实际应用案例及证明材料。
要求厂商具有优秀得本地解决方案团队,包括软件架构师、软件开发人员与软件测试人员等,并可以根据用户得需要提供整体解决方案以及相应得用户化开发、要求厂商具有强大得本地技术支持团队,包括一线技术支持、二线技术支持(源程序级问题调查)与软件维护团队(提供源程序级得问题解决方案)。
2、2技术指标1)资源调度与作业管理系统a)支持将所有得高性能计算平台硬件与软件资源组成一个统一得集群,实现使用、管理与维护得一体化;ｂ)支持对集群进行扩展,包括硬件资源得扩充与软件资源得扩展;c)可以管理用户自定制得静态与动态资源,可以用于调度系统得资源匹配,比如磁盘空间,操作系统类型,应用程序许可证等;d) 支持多种调度算法,提供先来先服务、优先级抢占、公平共享、节点资源独占等多种调度策略,要求提供具体得调度策略配置说明文档、e)提供节点与队列得管理功能,提供开启与关闭功能。
slurm常用命令
slurm常用命令Slurm是一款高性能计算管理系统，常用于并行计算、高性能计算等计算机领域。
在使用Slurm进行计算任务管理时，熟练掌握Slurm常用命令是非常重要的。
本文将介绍Slurm常用命令，并按照类别进行分类说明。
一、Slurm任务管理命令1. sbatch：提交一个批处理作业sbatch是最常用的Slurm命令之一。
它用于向Slurm系统提交一个批处理作业。
例如，若要在计算节点上执行一个脚本文件，可以使用以下命令：sbatch run.sh2. squeue：查看当前队列中的作业squeue命令可以查看当前队列中所有的作业，包括正在运行的、等待运行的和已完成的作业。
例如，要查看用户turing在队列中的作业，可以使用以下命令：squeue -u turing3. scancel：取消一个作业scancel用于取消尚未开始执行的作业。
例如，要取消作业ID为123的作业，可以使用以下命令：scancel 123二、Slurm节点管理命令1. sinfo：查看所有节点状态sinfo命令可以查看Slurm系统中所有计算节点的状态。
例如，要查看当前空闲节点的数量，可以使用以下命令：sinfo -o "%all, free"2. scontrol：对节点进行控制scontrol命令可以管理Slurm集群中的节点，例如关机、重启和修改属性等操作。
例如，要关闭节点node-1，可以使用以下命令：scontrol update NodeName=node-1 State=DOWN3. sview：通过GUI查看节点状态sview是一个基于GUI的Slurm节点状态查看器。
它通过颜色标识来显示节点的状态，使管理员更容易地了解节点的状态。
三、Slurm队列管理命令1. sshare：分配资源给指定用户ssshare命令用于向指定用户分配资源。
例如，要将20%的资源分配给用户turing，可以使用以下命令：sshare -U turing -s 202. scontrol：修改队列属性scontrol命令可以管理Slurm队列，例如修改队列的最大CPU数、最大内存大小等属性。
高性能计算平台的使用方法
高性能计算平台的使用方法高性能计算平台是一种专门为解决复杂计算问题而设计的计算设施。
它以其强大的计算能力和高效的计算资源管理，广泛应用于科学研究、工程模拟和数据分析等领域。
本文将详细介绍高性能计算平台的使用方法，帮助用户充分发挥其潜力，提高计算效率。
首先，为了顺利使用高性能计算平台，用户需要了解基本的操作流程。
首先，用户需要申请账户并登录到平台系统。
然后，用户将自己的计算任务提交到系统中，并设置相应的参数和要求。
接下来，用户需要等待系统分配资源和启动计算任务。
在计算任务运行完成后，用户可以获取计算结果并进行后续分析或处理。
在使用高性能计算平台时，用户需要注意以下几点。
首先，用户应根据自己的任务要求选择合适的计算节点。
通常，高性能计算平台会提供多种类型的节点，包括CPU节点、GPU节点和专用加速器节点等。
用户应根据自己的计算需求选择最适合的节点类型，以获得最佳的计算性能。
其次，用户需要合理设置计算任务的参数。
这些参数包括计算节点的数量、并行计算的方式、内存资源的分配等。
用户应根据自己的任务特点和计算需求进行合理设置，以充分利用计算资源，提高计算效率。
此外，高性能计算平台通常会提供一些辅助工具和库，帮助用户更方便地进行计算任务。
例如，用户可以使用计算平台提供的作业调度器来管理和监控自己的计算任务。
用户还可以使用平台提供的并行编程框架和优化库，来简化并行计算的开发，提高计算效率。
对于初次使用高性能计算平台的用户来说，可以参考以下几个实用的技巧。
首先，用户可以先进行一些简单的测试和样例计算，以熟悉平台的操作流程和基本功能。
其次，用户可以参考平台提供的文档和教程，了解平台的更多功能和用法。
还可以查阅相关的学术论文和专业书籍，学习更深入的知识和技术。
在使用高性能计算平台时，用户还应注重计算任务的优化。
优化计算任务可以提高计算效率，缩短计算时间。
首先，用户可以使用适当的算法和数据结构，减少计算量和内存占用。
其次，用户可以使用并行计算的技术，将计算任务分解为多个子任务，并行执行，以提高计算速度。
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。
生物信息学高性能计算系统使用介绍
13
What is Cluster(集群)?
多台计算机通过高速网络连成一个并行计算系统
System1 CPUs
System2 CPUs
System3 CPUs
Memory Bus
... Chipset Memory
I/O Bus
Memory Bus
Memory Bus
... Chipset Memory
各计算节点的公共目录 /disk1 和 /disk2，容量均为8T
2021/4/10
26
平台的任务管理系统 SGE
任务管理系统：自动分配计算资源来运行用户的计算任务
Sun Grid Engine (SGE) LSF OpenPBS
本平台安装的是SGE 用户在进行生物信息学计算之前，需要编写SGE计算脚本 文件，通过提交脚本文件来使用计算资源。
万兆网络交换机
数据库系统 高性能服务器
高性能计算系统
刀片式服务器集 群（Cluster）
存储系统 磁盘存储阵列
12
生物信息学平台硬件与软件系统
Our Platform
Hardware
浪潮天梭高性 能服务器集群 （cluster）
Software
Linux系统: • Rocks cluster • CentOS • RedHat AS 4
5
专家、教授、研究人员
专家教授
胡福泉 易东 饶贤才 谭银玲 许雪青
主要负责人、教学与研究人员
邹凌云 倪青山 朱军民 伍亚舟
6
生物信息中心情况简介 生物信息学平台的构建 数据库检索系统的使用 高性能计算系统的使用 生物信息学分析实例 Q&A
BIC TMMU 2021/4/10
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(HPC)系统中的调度式[发明专利]
![高性能计算(HPC)系统中的调度式[发明专利]](https://img.taocdn.com/s3/m/c5619849b0717fd5370cdc8d.png)
专利名称：高性能计算(HPC)系统中的调度式专利类型：发明专利
发明人：A·N·里舒克斯
申请号：CN200510087857.2
申请日：20050415
公开号：CN1776622A
公开日：
20060524
专利内容由知识产权出版社提供
摘要：在一个实施例中，一种用于在高性能计算(HPC)系统中调度式的方法包括：接收来自在HPC系统内管理节点群集的管理引擎的调用。
该调用指定了包括用于调度的作业的请求。
该方法进一步包括确定该请求是否是空间的、紧凑的、或非空间和不紧凑的。
该方法进一步包括，如果请求是空间的，在群集内产生一个或多个节点空间组合并且选择空间组合中可调度的一个。
该方法进一步包括，如果请求是紧凑的，在群集内产生一个或多个节点紧凑组合并且选择紧凑组合中可调度的一个。
该方法进一步包括，如果请求是非空间和不紧凑的，识别一个或多个可调度的节点并且在群集内产生一节点的非空间和不紧凑组合。
申请人：雷西昂公司
地址：美国马萨诸塞州
国籍：US
代理机构：上海专利商标事务所有限公司
代理人：李玲
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高性能计算中的并行文件系统优化与管理
高性能计算中的并行文件系统优化与管理随着科学技术的进步和计算应用的广泛应用，高性能计算（HPC）系统在科学研究、工程仿真等领域内扮演着重要角色。
在高性能计算中，数据的存储和访问是至关重要的，而并行文件系统则作为这个过程中重要的组成部分，必须进行优化和管理，以提高系统的性能和效率。
首先，为了优化并行文件系统在高性能计算中的性能，我们需要考虑以下几个方面。
首先是文件系统的架构和设计。
并行文件系统通常由多个存储节点组成，这些节点分散在不同的计算节点上。
因此，我们需要设计一个具有良好的扩展性和负载均衡能力的文件系统架构，以满足高性能计算中大规模数据存储和访问的需求。
其次，我们需要优化文件系统的元数据管理。
元数据是描述文件和目录结构的信息，它的访问效率对系统性能有很大的影响。
通过采用元数据分片、缓存和分布式管理等技术，可以提高元数据的访问效率。
另外，数据的压缩和持久性存储也是文件系统优化的重要方向。
通过采用压缩算法和数据冗余检测机制，既可以减少数据存储的空间占用，又可以提高数据的读写速度。
其次，对于并行文件系统的管理，我们需要考虑一些重要的问题。
一个是文件系统的容错性和可靠性。
高性能计算中的文件系统必须具备高可用性和容错性，能够应对节点故障、网络延迟等问题。
为此，我们可以采用冗余存储、数据备份和错误修复机制等技术，保证系统的稳定运行。
另一个是文件系统的安全性。
在高性能计算中，往往涉及到敏感和机密的数据，如个人隐私、商业秘密等。
因此，我们需要采取一系列的安全策略和措施，包括访问控制、权限管理、数据加密等，保护数据的安全性。
此外，资源管理也是文件系统管理的重要组成部分。
高性能计算中的文件系统往往需要共享给多个用户使用，我们需要对系统进行细粒度的资源管理，包括存储容量的分配、任务调度和性能监控等，以实现系统资源的高效利用和优化。
为了实现并行文件系统的优化和管理，我们可以采用一些先进的技术和方法。
一方面，可以引入机器学习和人工智能的方法，通过对文件系统的数据和访问模式进行分析和建模，以实现智能化的文件系统管理和优化。
高性能计算系统中的功耗优化与管理
高性能计算系统中的功耗优化与管理在高性能计算系统中，功耗优化与管理是一项至关重要的任务。
随着计算机技术的不断进步和高性能计算需求的增长，功耗的管理已经成为一个迫切需要解决的问题。
在本文中，我们将探讨高性能计算系统中功耗优化与管理的关键观点和策略。
首先，我们需要了解高性能计算系统中功耗的来源。
在一个高性能计算系统中，功耗主要来自于处理器、内存、硬盘和网络等组件。
这些组件的不断工作和频繁通信会产生大量的能量消耗，导致系统的功耗升高。
因此，我们需要针对这些组件进行功耗的优化和管理。
为了优化和管理高性能计算系统中的功耗，我们可以采取以下策略：1. 选择高效能的硬件组件：选择功耗较低的处理器、内存和硬盘等硬件组件，以减少系统的总功耗。
同时，我们还可以选择支持功耗管理技术的硬件组件，如DVFS（动态电压和频率扩展）和DPM（动态功耗管理），以在系统负载不同的情况下自动调整功耗。
2. 应用节能算法和策略：开发和采用节能算法和策略，以在保证高性能计算需求的前提下，最小化系统的功耗。
例如，可以通过调整任务的调度策略和资源分配，将较低优先级的任务延迟执行或暂停，以减少对系统资源的占用，从而降低功耗。
3. 优化通信和数据传输：在高性能计算系统中，频繁的数据传输和通信也是功耗的重要来源。
为了降低功耗，我们可以采用一些优化策略，如将数据压缩、减少数据传输次数和优化网络拓扑等，以降低系统的总功耗。
4. 功耗监测和管理工具：使用功耗监测和管理工具来实时监测和管理系统的功耗。
这些工具可以提供系统功耗的实时数据，并根据需求进行调整和优化。
通过实时监测和管理功耗，我们可以更好地了解系统的功耗情况，并及时采取相应的措施来优化和管理功耗。
除了以上策略，还有一些其他方法和技术也可以帮助我们优化和管理高性能计算系统中的功耗。
例如，采用合理的散热和制冷技术对系统进行冷却，以提高系统的效率和降低功耗。
此外，高性能计算系统的软件层次也可以通过优化算法和程序代码来降低功耗。
银河群星高性能计算服务系统YHStarW10T技术方案用户手册国家超级计算长沙中心
中心软件的使用方法
4、读入.cas、.dat文件
中心软件的使用方法
中心软件的使用方法
中心软件的使用方法
5、进行并行计算：点击solve->Iterate,设置需要 计算的步数其他参数后，点击Iterate进行计算
中心软件的使用方法
中心软件的使用方法
(2)命令行方式: a.首先编写一个可自动执行的命令文件. vi fluent_test file/read-case sample.cas file/read-dat sample.dat it 10 file/write-case sample_end.cas file/write-dat sample_end.dat exit
中心软件的使用方法
(2)命令行方式: b.编辑machinefile vi machinefile node1-b node1-b node1-b node1-b node1-b node1-b
中心软件的使用方法
c.编写作业运行脚本 vi task #!/bin/sh export
IBA_MPIRUN=/usr/local/mvapich_zm/bin/mp irun_rsh export IBA_MPILIB=/usr/local/mvapich_zm/lib/sh ared
同时，系统会在当前目录下生成一个类似于slurm-23371.out的文件，系统会将
拟输出到屏幕的内容保存到这个文件中，其中23371是作业ID号。
用户作业管理
注意: ➢ 任务数n=节点数N*单个节点的CPU核数.
yhrun -N 1 -n 8 -w node4 job_name
➢ 用户在提交作业时，一定要指明所需的节点数，即在命令行设置 参数-N,以防作业提交出错.
OpenPBS作业管理系统介绍
谢谢
当前任务状态
• 得到PBS的当前状态：qstat
当前节点状态
• pbsnodes - {a|l }] [ -s server ] -a 列出所有结点及其属性，属性包括“state” 和“properties” -c 清除结点列表中的“offline”或“down”状态 设置，使结点可以被分配给作业。 -l 以行的方式列出被标记的结点的状态 -o 将指定结点的状态标记为“offline”。这将 帮助管理员暂时停止某些结点的服务。 -r 清除指定结点的“offline”状态 -s 指定服务器
OpenPBS作业管理系统
曙光信息产业（北京）有限公司 技术支持中心 戴荣
提纲
• • • • • • OpenPBS作业管理系统简介 OpenPBS作业管理系统的安装与配置 OpenPBS作业脚本 OpenPBS常用命令 OpenPBS服务器管理 OpenPBS图形界列级的访问控制
• • • • s q qname acl_host_enable=true s q qname acl_hosts+=hostname.domain s q qname acl_user_enable=true s q qname acl_users+=user@hostname.domain • s q qname acl_group_enable=true • s q qname acl_groups=group_name,[…] 缺省为允许所有组
OpenPBS服务器管理
PBS服务器管理命令
设置服务器级的访问控制
• s s acl_host_enable=true 指明是否使用acl_hosts属性，缺省为 false • s s acl_hosts+=hostname.domain 缺省值允许所有的主机 • s s acl_user_enable=true • ss acl_users+=user@hostname.domain
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。
slurm 用法 -回复
slurm 用法-回复Slurm 使用指南Slurm 是一个开源的高性能计算作业调度系统，广泛用于管理和调度计算机集群上的任务。
在本篇文章中，我们将深入探讨Slurm 的使用方法，从安装和配置开始，然后介绍作业提交，在队列中排队和管理作业的相关命令，最后分享一些高级功能和最佳实践。
第一步：安装和配置Slurm1. 在Linux 环境下安装Slurm：Slurm 可以在Linux 发行版的软件仓库中找到。
可以使用包管理工具（如apt、yum）进行安装，或者从Slurm 的官方网站下载最新的源代码进行编译和安装。
2. 配置Slurm：安装完成后，需要进行一些基本配置。
主要是修改配置文件slurm.conf，该文件描述了集群的拓扑结构、资源配置和调度策略。
根据您的集群需求，可以根据官方文档对slurm.conf 进行适当配置。
第二步：作业提交1. 创建脚本文件：编写一个脚本文件，描述作业的要求和执行指令。
这个脚本文件通常是一个批处理脚本，其中包含需要在计算节点上执行的命令、输入文件和输出文件等信息。
2. 使用sbatch 提交作业：通过sbatch 命令将作业提交到Slurm 队列。
例如，使用以下命令提交一个作业：bashsbatch script.sh其中，script.sh 是您创建的脚本文件。
第三步：作业管理1. 查看作业状态：使用squeue 命令查看当前队列中的作业状态。
该命令将显示作业ID、作业名称、状态、提交时间等信息。
例如，使用以下命令查看当前队列中的所有作业：bashsqueue2. 取消作业：如果需要取消某个作业，可以使用scancel 命令。
该命令需要指定作业的ID。
例如，使用以下命令取消作业编号为12345 的作业：bashscancel 123453. 查看作业输出：作业的输出通常被重定向到指定的输出文件中。
可以使用scontrol show job 命令来查看作业的详细信息，并找到输出文件的路径。
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PBS单机环境作业流程
kernel
events
policy
server mom scheduler
running jobs
jobs
PBS集群环境作业流程
kernel
mom
计算 节点 C
client
客户端D
running jobs
kernel
policy
events
momschedulers Nhomakorabearver
PBS的组成
• pbs command:用于提交、监视、修 改和删除作业。 • pbs server: 提供基本的批处理服务 ，例如接收/创建一个批处理作业 ，管理维护作业队列，管理输出结 果等。 • pbs mom:是一个守护进程，从pbs server处接收作业后放入其执行队 列中等待执行。 • scheduler(maui): 对用户提交的作业 进行调度。
PBS （Portable Batch System）
• PBS最初由NASA的Ames研究中心开发， 为了提供一个能满足异构计算网络需要 的软件包，特别是满足高性能计算的需 要。它力求提供对批处理的初始化和调 度执行的控制，允许作业在不同主机间 的路由。
PBS的技术特色
• 力求控制对批处理的初始化和调度执行，允许 作业在不同主机间的路由。 • 独立的调度模块存有各个可用的排队作业、运 行作业和系统资源使用信息，并且允许系统管 理员定义资源和每个作业可使用的数量。 • 在作业调度策略上，PBS提供了默认的公平共 享和独占FIFO调度策略，还提供了TCL、BACL、 C三种过程语言和调度类，并定义了一些调度 需要的函数和完整的API，方便实现新的调度策 略。 • 提供文件传送，File Stage-in 和Stage-out。 • 满足POSIX1003.2d 标准，支持作业依赖，和完 整的安全认证。 • 提供用户映射功能，使PBS 能用于用户不一致 的系统中。
高性能计算作业管理及其应用
赵广鹏 河南理工大学现教中心计算中心
目录
• • • • Batch Systems PBS 实例 高性能计算与云计算
Batch Systems
• 批处理系统是集计算机和其他资源 （网络、存储系统、存储器服务等等） 为整体的系统，即整体效能是大于部 分之和的系统。
• 目前主要分为两类：一类是单机批处 理系统，用户自己管理整个系统；另 一类则是有成千上万的机器在执行用 户作业的同时来跟踪软件许可证、获 得硬件设备和存储系统。
Maui
• Maui 是一个高级的作业调度器。它采用积极 的调度策略优化资源的利用和减少作业的响 应时间。Maui的资源和负载管理允许高级的 参数配置：作业优先级(Job Priority)、调度和 分配(Scheduling and Allocation)、公平性和公 平共享(Fairness and Fairshare)和预留策略 (Reservation Policy)。Maui的QoS机制允许资 源和服务的直接传递、策略解除(Policy Exemption)和指定特征的受限访问。Maui采 用高级的资源预留架构可以保证精确控制资 源何时、何地、被谁、怎样使用。Maui的预 留架构完全支持非入侵式的元调度。
Batch Systems
• 批处理系统将资源进行整合，极大的降低了 资源管理的难度，并且给用户提供了一个统 一的视图。 • 合适的配置将抽象出更多细节，这些细节包 括运行和管理工作，将允许更高级别的资源 利用。 • 例如用户只需要定义需求，而不需要知道自 己所提交的作业具体在哪些机器上运行。 • 这种统一透明的抽象视图，系统可以同时执 行成千上万的作业。
running jobs
kernel new running jobs
主节点A
mom
running jobs
计算节点B
作业的生命周期
结束
执行
• 查看运行结果 • 默认会在提交作业的目录下生成报告文件
• 依照各种参数以及调度策略执行 • 可用qstat查看作业详细状态
提交
• qsub命令来提交作业 • 提交后进入调度等待执行
1.加载整体资源信息 2.加载指定节点信息 3.加载作业信息 4.加载队列/策略信息
5.依照集群的调度 策略来对作业做相 应的取消/修改/抢 占操作
7.响应用户提交 的命令
6.在可用资源和 策略的限制下开 始执行作业
scheduler
衡量一个调度器好坏的三个方面
Optimizations
Mission Policies
Batch Systems
Resource Manager
资源管理器提供了作业 底层的开始、持有、取 消和监控操作。如果没 有这些底层开销，仅仅 靠单一的调度器无法完 成对作业的控制。
scheduler
调度器应该确保作业在什 么时间什么地点什么方式 运行能够保证整个系统运 行最佳。
Resource Manager Flow
• 为了某种特定的用途，我们才会 去建立一个集群。这些用途或者 主要目标，往往需要定义许多不 同的规则。例如这个系统应该如 何被使用或者谁可以使用它。那 么一个高效的调度器应该提供一 系列策略来满足这些要求。
Optimizations
• 一个集群的计算能力是一项有限 的资源，随着时间的推移必然会 超出供给。智能调度决策可以更 好的提高集群的工作效率，可以 执行更多的作业以及快速的作业 切换。综合流量控制和任务策略 ，优化以保证无论何时计算的计 算性能能够得到最大化。
Batch Systems
• 主节点 - 系统核心 - 与计算节点进行交互 - 专注或者兼职 • 提交/交互节点 - 用户接口 - 查询作业 - 跟踪作业
• 计算节点 - 系统主干 - 与主节点进行通讯 - 管理作业
•
资源
- 计算机 - 高速网络资源 - 许可证管理等等
Batch Systems
Traffic Control
Traffic Control
• 调度器应该确保提交的作业都是 相互独立的。如果允许作业互相 抢占资源，那么必然会导致性能 的降低、作业执行时间的增长， 还可能导致一个或者多个作业执 行的失败。所以调度器应该确保 已申请资源的作业的独立性。
Mission Policies