高性能计算平台建设方案
高性能计算平台搭建与运维指南
高性能计算平台搭建与运维指南在当前科技快速发展的时代，越来越多的领域需要大规模计算资源，以支持各种复杂的计算任务，比如天气预报、基因分析、流体力学模拟等。
而高性能计算平台的搭建和运维就成为了一个重要的领域。
本文将介绍高性能计算平台的搭建和运维的指南，帮助读者了解如何构建高性能计算平台，以及如何有效地进行运维。
一、搭建高性能计算平台在搭建高性能计算平台之前，我们首先需要考虑的是硬件设备的选择。
可以选择使用服务器集群架构，该架构可以容纳多个服务器节点，并通过高速网络连接起来，共同完成计算任务。
同时，我们还需要选择适当的处理器、内存、硬盘等硬件配置，以满足计算任务的需求。
其次，我们需要选择适当的操作系统和软件环境。
常用的操作系统有Linux和Windows，而在高性能计算领域，Linux更为常见，因为它具有更好的稳定性和性能优势。
此外，还需要选择适当的并行计算框架和编程模型，比如MPI和OpenMP等，以支持并行计算任务。
为了保证高性能计算平台的稳定性和可靠性，我们还需要考虑数据存储和备份的问题。
可以选择使用分布式文件系统，将数据分布在多个存储节点上，提高数据的访问速度和容灾能力。
同时，还需要定期进行数据备份，以防止数据丢失。
此外，还需要考虑网络安全和用户权限管理等问题，保护计算资源的安全和隐私。
二、运维高性能计算平台高性能计算平台的运维是一个持续且复杂的过程。
首先，我们需要定期进行系统和软件的更新和维护，以确保系统的稳定性和安全性。
可以使用自动化运维工具，如Ansible和Puppet，来简化运维工作，提高效率。
其次，我们需要监控系统的性能和资源利用率，及时发现并解决问题。
可以使用性能监控工具，如Ganglia和Nagios，来监控系统的CPU利用率、内存利用率、网络流量等指标。
同时，还需要定期进行性能调优，以提高系统的性能和效率。
在运维过程中，我们还需要管理用户和任务。
可以使用账号管理系统，设置用户的权限和配额，以保证资源的合理分配和使用。
高性能计算技术平台的搭建和优化指南
高性能计算技术平台的搭建和优化指南随着科技的不断发展，高性能计算（High Performance Computing, HPC）在科学、工程和商业领域中扮演着日益重要的角色。
高性能计算技术平台的搭建和优化对于提升计算效率、加快计算速度至关重要。
本文将为您介绍高性能计算技术平台的搭建和优化指南。
一、搭建高性能计算技术平台1.硬件选择与配置在搭建高性能计算技术平台时，首先需要选择适合自己需求的硬件设备。
关键硬件包括计算节点、网络设备、存储设备和作业调度器。
合理的硬件配置可以提高计算效率和可靠性。
另外，采用高速互联网络、高性能处理器以及大容量存储等设备也是提升计算性能的关键因素。
2.操作系统与软件环境选择合适的操作系统和软件环境对于高性能计算技术平台的搭建非常重要。
常见的操作系统包括Linux和Unix，它们稳定、可靠且具有较好的兼容性。
在软件环境方面，需要安装并配置所需的编译器、调试器、并行计算库等。
3.网络架构与配置高性能计算技术平台中网络的架构和配置直接影响计算节点之间的通信速度和数据传输效率。
建议采用高速互联网络（如InfiniBand）来提供低延迟和高带宽的通信能力。
合理的网络配置可以最大限度地减少通信延迟，提高计算效率。
4.数据存储与管理高性能计算技术平台产生的大量数据需要进行有效的存储和管理。
建议配置高性能的文件系统和磁盘阵列，以满足大规模数据的存储需求。
此外，备份方案也是必不可少的，可以确保数据的安全性和可靠性。
5.作业调度与管理作业调度器是高性能计算技术平台的重要组成部分，它可以管理和调度用户提交的计算任务。
合理的作业调度策略可以实现资源的高效利用，提高计算效率。
常用的作业调度器包括Slurm、PBS等，选择适合自己需求的调度器并进行合理配置能够提高系统的整体效率。
二、优化高性能计算技术平台1.并行计算与算法优化并行计算是高性能计算技术平台中的关键技术，可以充分利用多核处理器和分布式计算资源实现计算任务的加速。
【高性能计算中心】高性能计算中心建设方案总体设计
【高性能计算中心】高性能计算中心建设方案总体设计高性能计算中心建设方案总体设计1目录21.1建设目标根据用户的实际应用需求，拟扶植高机能计算系统一套，该系统包罗以下指标：计算系统主要由刀片集群组成，辅以大批的SMP胖节点和前后处理节点，其中刀片集群峰值达到16.12TFLOPS，胖节点峰值达到1.17TFLOPS。
建设存储系统一套，需要使用稳定可靠并行存储系统，总容量达到288TB，访问带宽达到3.0GBps。
扶植文件服务器存储系统一套，需要使用稳定可靠的磁盘阵列服务器，总容量达到21TB。
前后处理节点4台，每台配置高端显卡。
收集系统应根据应用需求，配置最先进的FDR 56 Gbps Infiniband收集，为了包管可管理性和可靠性，应配置单一大端口Infiniband交换机。
管理收集考虑机能和布线的最佳挑选，使用万兆上联方案。
根据用户应用需求，配置功能强大作业调度系统，并配置可实现与现有应用集成的webportal，可实现基于图形化的互动作业，提高用户使用体验。
1.2方案选型说明1.2.1高性能计算系统选型本次投标的高性能计算系统为曙光的整体解决方案，XXX（以下简称“XXX”）是一家在天津注册，在XXX 和XXX大力推动下，以国家“863”计划重大科研成果为基础组建的高新技术企业。
XXX做为国内抢先的高机能计算解决方案供应商，具有丰富的高机能项目经验和齐全的高机能计算解决方案，承担了多个国家重大超等计算机的扶植事情，其扶植的“曙光4000A”，“曙光5000A”和“曙光星云”等多个系统的扶植，多次入选全球Top500计算排行榜的前列。
曙光在国内高性能计算市场占有很大的市场份额，从2009年至今，连续4年夺得中国TOP100排行榜的第一名，超过了国内国际所有竞争对手。
曙光作为一个自主创新的国产的高机能计算解决方案供应商，也更符合本项目的自助可控、保密的要求。
31.2.2存储系统选型本次投标的并行存储系统为曙光Parastor200存储系统，存储系统作为高性能计算系统的存储介质，数据的可靠性和稳定性是第一位的。
高性能计算平台的构建及应用
高性能计算平台的构建及应用一、引言高性能计算平台是目前科学计算领域热烈讨论的话题，将计算机极限的性能提高到极致，以满足各种计算密集型应用，是大型科学项目实施者所关注的核心问题。
本文将解析高性能计算平台的构建及其应用。
二、构建高性能计算平台1. 平台选型高性能计算平台的构建需要选择适合自己的计算性能和服务的硬件平台。
x86架构的服务器、众核加速卡和GPU等硬件可选项，通常有两条路开展：(1) 以众核加速卡为硬件平台，使用PCI-E接口发布，达到与计算节点的高速传输。
每个卡可拥有约1840个SP核，单个节点可支持多个卡。
其核心价值在于可实现数百Gflops级的高性能计算。
(2) 选择GPU作为硬件平台。
GPU架构的硬件具有高并行计算的能力，也越来越普遍。
相对于CPU的计算单元较少，GPU可达到几百个或者数千个计算单元，高带宽内存系统和多层次编程系统也是其优势。
2. 软件环境布置为了更好地提高计算平台的运行效率以及计算资源的利用率，构建高性能计算平台还可以上扬更催化的软件环境布置。
主要可分为以下两种：(1) 采用MPI并行编程模型，可以支持PCl-E和IB点对点网络，实现多任务的并发加速。
(2) 采用CUDA高效处理，充分发挥GPU并行化的高性能运算能力，降低计算时间的复杂度。
三、高性能计算平台的应用高性能计算平台是一种高度的总体性解决方案，主要用于大型科学和工程项目中的计算问题，当前高性能计算平台的应用主要集中在以下几个领域：1. 生命科学生命科学领域是一个新兴的领域，可应用于基因组、基因定序、分子动力学等研究领域，从而加速生命科学领域的研究进展。
2. 天体物理学高性能计算平台在天体物理学中有着较为广泛的应用，可用于对宇宙演化、超新星爆发等一系列问题进行深入研究。
3. 天气预报天气预报是利用现代气象科学和现代信息技术对天气及其变化的预报。
高性能计算平台可用于模拟气象动力和热物理过程，计算观测数据，提升气象预报的准确性。
高性能计算平台的搭建与配置手册
高性能计算平台的搭建与配置手册一、引言高性能计算平台作为科研机构、企业等需要处理大规模数据和进行复杂计算的应用中不可或缺的一项工具，对于提高计算效率、加速科学研究、推动技术创新具有重要意义。
本手册旨在介绍高性能计算平台的搭建与配置过程，帮助用户了解平台的基本组成、硬件需求和软件配置，并提供详细的操作步骤。
二、平台搭建前的准备工作1. 了解需求：在搭建高性能计算平台之前，需要明确平台的主要应用场景和计算需求。
这包括确定计算规模、数据量和计算强度，以便根据需求选择合适的硬件和软件配置。
2. 硬件需求：根据计算需求和预算情况，选择适当的服务器、存储设备和网络设备。
需要考虑的因素包括处理器类型和核心数量、内存容量、存储容量和速度，以及网络带宽和拓扑结构等。
3. 软件需求：确定所需的操作系统、编程语言和并行计算库。
常用的操作系统包括Linux、Unix和Windows Server等，编程语言可以选择C、C++、Python等，而并行计算库则有OpenMP、MPI和CUDA等。
三、平台搭建与配置步骤1. 硬件搭建（1）选择合适的服务器，根据需求选择合适的处理器型号和核心数量，并确保服务器具备足够的内存容量和存储空间。
（2）连接存储设备和网络设备，并确保网络带宽和拓扑满足计算需求。
（3）安装操作系统，根据硬件和软件需求选择合适的操作系统版本，并按照操作系统提供的安装指南进行安装。
2. 软件配置（1）选择并安装合适的编程语言和并行计算库。
根据应用需求选择编程语言，并安装相应的开发环境。
对于并行计算库，根据需求选择合适的库，并按照库提供的安装指南进行安装。
（2）配置环境变量，设置编程语言、并行计算库和其他相关软件的路径，以便在命令行中快速访问。
（3）配置网络和集群管理，设置网络参数和集群管理软件，以便在多台服务器之间进行通信和任务调度。
3. 平台测试与调优（1）进行基准测试，通过运行一些常见的计算任务，评估平台的性能和稳定性。
高性能计算平台构建与应用教程
高性能计算平台构建与应用教程随着科学技术的不断进步和发展，高性能计算在各个领域中的应用越来越重要。
然而，构建和应用高性能计算平台的过程并不容易，需要深入了解计算平台的架构和相关技术。
本文将介绍高性能计算平台的构建和应用，以帮助读者更好地理解和利用这一技术。
一、高性能计算平台的构建1. 选择合适的硬件设备构建高性能计算平台的第一步是选择合适的硬件设备。
通常情况下，高性能计算平台需要具备高效的处理器、大内存容量和快速的网络连接。
常见的硬件设备包括多核处理器、GPU加速器和高带宽存储器。
根据应用的需求和预算的限制，选择适合的硬件设备是构建高性能计算平台的关键。
2. 安装和配置操作系统选择合适的操作系统是构建高性能计算平台的另一个重要步骤。
常用的操作系统有Linux、Windows和BSD等。
Linux操作系统被广泛应用于高性能计算平台，因为它具有良好的性能和稳定性，并且有丰富的开源软件资源。
在安装和配置操作系统时，需要按照硬件设备的要求进行相应的设置和调整。
3. 配置网络连接高性能计算平台需要快速的网络连接，以便在集群内实现高效的通信和数据传输。
常用的网络连接技术包括以太网和InfiniBand等。
在配置网络连接时，需要根据实际需求选择合适的网络技术，并进行相应的设置和优化，以确保高性能计算平台能够达到预期的性能水平。
4. 安装和配置高性能计算软件在构建高性能计算平台时，需要安装和配置高性能计算软件，以支持平台的基本功能和特性。
常见的高性能计算软件包括MPI（Message Passing Interface）和OpenMP等。
安装和配置这些软件需要一定的技术和经验，在完成安装和配置后，还需要进行相应的测试和性能调优，以确保平台能够满足实际应用的需求。
二、高性能计算平台的应用1. 科学计算高性能计算平台在科学计算中具有重要的应用价值。
科学计算涉及到大规模的数据处理和复杂的计算任务，需要借助高性能计算平台来提高计算效率和准确性。
CAE高性能计算平台建设方案
CAE高性能计算平台建议书目录第 1 章概述 4第 2 章关于IBM高性能计算的简介 7第 3 章汽车行业CAE应用程序的特点及计算平台的选择 11汽车行业CAE分析的过程 11CAE高性能运算应用程序的特点 11CAE硬件平台的选择 15IBM Cluster 1600介绍 17IBM Cluster 1350 Linux集群系统（IBM刀片中心）: 20IBM优势 21第 4 章CAE高性能计算系统设计原则 24应用通用性原则 24系统高扩展性原则 24系统高可用性原则 25处理器性能最大化原则 25高性价比原则 26第 5 章CAE高性能计算平台方案 27关于XX汽车CAE项目投资的几点建议 27总体方案描述 27二期扩展方案 31第 6 章相关产品技术介绍 32IBM Power 575 32IBM BladeCenter 34IBM BladeCenter HS22 38IBM System x3650 M2 41IBM System Storage DS5000 系列模块化企业存储系统 43IBM并行文件系统GPFS简介 46xCAT集群系统管理软件 48IBM智能系统管理 49第1 章概述CAE一直是高性能计算的主要应用领域。
随着现代汽车技术的发展，特别是与其它学科如数学、物理、化学、材料科学的结合,汽车应用所需处理的数据信息量不断增加,对运算能力的需求也越来越大，由于并行计算技术的飞速发展,汽车CAE模拟的应用平台也逐渐从巨型机过渡到高性能计算机系统,这也为用户提供了一个具有更高性价比的选择。
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TOP600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。
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、日本的一些公司都拥有总计算能力超过数十万亿次的高性能计算机用于新产品的研发。
高性能计算平台的设计与实现
高性能计算平台的设计与实现高性能计算（High Performance Computing，HPC）是一种针对大规模数据计算和处理的计算方式，用于解决复杂问题和加快科学研究的速度。
设计和实现高性能计算平台是提高计算效率和加速科学研究的关键。
本文将介绍高性能计算平台的设计原理和实现方法。
首先，一个高性能计算平台需要具备高带宽、低延迟的互连网络。
互连网络决定了计算节点之间的通信效率和数据传输速度。
一种常用的互连网络拓扑结构是全互连网络，其中每个计算节点都直接连接到其他计算节点，实现最快的数据传输。
此外，网络拓扑结构还应考虑有效的路由算法，以实现最短路径和负载均衡。
针对大规模的数据中心和超级计算机，还可以采用多层次的互连网络，如三维扇出网格（3D Torus），以实现更好的扩展性和容错性。
其次，高性能计算平台的计算节点需要具备高性能的处理器和内存。
处理器的选择非常关键，常用的选项包括领先的多核处理器、图形处理器（GPU）和专用加速器。
这些处理器都具备较高的并行性和浮点运算能力，适用于并行计算。
内存的选择应考虑计算节点的内存容量和带宽，以满足大规模数据的计算和传输需求。
此外，高性能计算平台的存储系统也需要具备高速读写和存储容量，以支持大规模的数据存储和检索。
此外，高性能计算平台的操作系统和软件工具也需要进行优化和定制。
操作系统应能充分发挥硬件资源的性能，并提供有效的并行计算支持。
一些常用的优化技术包括使用高效的调度算法、减少上下文切换、合理分配资源等。
软件工具方面，可以使用并行计算框架如MPI（Message Passing Interface）和OpenMP（Open Multi-Processing），以实现分布式计算和并行任务的协同工作。
针对特定的科学计算领域，还可以利用专门的数值计算库、数据可视化工具和大规模并行处理软件来优化计算性能。
另外，高性能计算平台的管理和监控系统也是非常重要的。
管理系统可以用于实时监控和管理计算节点的运行状态、负载均衡、任务调度等。
高性能计算平台的部署与配置指南
高性能计算平台的部署与配置指南摘要：高性能计算平台已经成为许多科学研究机构和企业所依赖的重要工具。
本文旨在提供一个全面的部署与配置指南，以帮助用户快速、有效地搭建高性能计算平台。
1. 引言在现代科学研究和工程设计中，大规模的计算和数据处理需求变得越来越普遍。
为了满足这些需求，高性能计算平台应运而生。
高性能计算平台具有较高的计算和存储能力，并能够快速处理大规模的数据和模拟。
2. 硬件要求在部署高性能计算平台之前，首先要考虑硬件要求。
一个好的高性能计算平台应该有一台或多台高性能计算节点（如服务器），每台计算节点都应配备多个处理器核心和大容量内存。
此外，还需要高速网络连接（如InfiniBand）来实现节点之间的快速通信。
3. 操作系统选择选择适合高性能计算平台的操作系统非常重要。
常见的选择包括Linux 和Windows Server。
然而，鉴于Linux对高性能计算的优异性能和稳定性，我们建议选择Linux发行版作为操作系统。
4. 集群管理软件为了更好地管理和调度高性能计算平台上的任务，集群管理软件是必不可少的。
常见的集群管理软件有Slurm、PBS和OpenStack等。
这些软件可以帮助用户有效地管理和调度计算节点上的任务，以提高整个平台的利用率。
5. 文件系统高性能计算平台需要一个高效的文件系统以支持数据的存储和共享。
传统的文件系统如NFS在大规模计算中往往无法满足需求。
因此，建议采用分布式文件系统，如 Lustre 或 GPFS，以提供高性能、高可用性和可扩展性的文件存储。
6. 应用软件与库高性能计算平台通常用于执行科学计算和大规模数据处理任务。
为了更好地支持这些任务，需要安装和配置各种应用软件和库。
例如，对于科学计算任务，必须安装数值计算库，如BLAS和LAPACK。
此外，还需要支持并行计算的库，如MPI和OpenMP。
7. 优化与调优部署和配置高性能计算平台后，需要进行一些优化和调优以提高性能和效率。
建设高性能计算平台工作计划
建设高性能计算平台工作计划随着信息技术的不断发展和深化，高性能计算平台在科研、工程、商业和政府等领域的应用日益广泛。
在这个背景下，建设高性能计算平台工作计划变得尤为重要。
本文将详细讨论高性能计算平台工作计划的重要性、目标、关键步骤以及预期成果，以确保计划的实施能够顺利、高效进行。
**1. 背景**高性能计算平台，通常简称HPC（High-Performance Computing），是一种能够以超高速度处理复杂计算任务的计算机系统。
它在众多领域中具有广泛的应用，包括科学研究、工程仿真、医药研究、气象预测、金融建模等。
在当前信息时代，高性能计算平台已经成为科研创新和技术进步的关键驱动力之一。
**2. 目标**建设高性能计算平台工作计划的主要目标是确保我们拥有一套强大的计算基础设施，能够满足不同领域的需求，并支持创新研究和工程实践。
具体目标包括：- 提供高性能计算资源，以支持科学研究、工程模拟和数据分析等任务。
- 降低计算资源的使用门槛，以促进多领域的研究人员和工程师的参与。
- 确保计算平台的安全性和可靠性，以保护敏感数据和研究成果。
- 持续更新和维护计算平台，以适应不断变化的需求和技术。
**3. 关键步骤**为了实现上述目标，建设高性能计算平台需要按照以下关键步骤进行：**3.1 确定需求**首先，我们需要与各个领域的研究人员和工程师紧密合作，明确他们的计算需求。
这将涉及到不同应用程序的性能要求、存储需求和数据安全性等方面的讨论。
**3.2 设计基础设施**在明确需求后，我们将制定高性能计算平台的技术规划和架构设计。
这将包括硬件设备的选购、网络架构、存储系统以及并行计算资源的配置等方面。
**3.3 安全策略**数据安全是高性能计算平台的关键问题。
我们将建立强大的安全策略，以确保用户的数据得到妥善保护，防止潜在的威胁和数据泄露。
**3.4 培训和支持**为了提高用户的使用效率，我们将提供培训和支持，帮助他们更好地利用高性能计算平台进行研究和工程实践。
高性能计算平台建设方案
高性能计算平台建设方案1.验证理论、发展理论的重要工具，另一方面，它是在理论的指导下发展实用技术，直接为经济发展服务；计算科学的发展也有相当悠久的历史，只是在计算机这一强大的计算工具问世之前，计算只能利用人类的大脑和简单的工具，计算应用于科学研究有天然的局限性，限制了它作用的发挥；随着计算机技术的发展，使用科学计算这一先进的技术手段不断普及，逐渐走向成熟。
科学计算可以在很大程度上代替实验科学，并能在很多情况下，完成实验科学所无法完成的研究工作。
科学计算也直接服务于实用科技，并为理论的发展提供依据和机会。
在许多情况下，或者理论模型过于复杂甚至尚未建立，或者实验费用过于昂贵甚至不允许进行，此时计算模拟就成为求解问题的唯一或主要手段了。
目前，高性能计算已广泛应用于国民经济各领域，发挥着不可替代的重要作用：a) 基础学科中深入的知识发现，问题规模的扩大和求解精度的增加需要更高性能的计算资源。
例如，计算立体力学、计算材料学、计算电磁学。
b) 多学科综合设计领域中大量多部门协同计算需要构建高性能的综合平台。
例如，汽车设计、船舶设计。
c) 基于仿真的工程科学结合传统工程领域的知识技术与高性能计算，提供经济高效地设计与实践方法。
例如，基于仿真的医学实践、数字城市模拟、核电、油田仿真工具、新材料开发、碰撞仿真技术、数字风洞。
d) 高性能计算提升众多行业服务、决策的时效性，提高经济效益。
例如，实时天气预报、城市交通控制、视频点播服务、动漫设计、网络游戏、基于RFID 的货物跟踪、智能电子商务。
e) 数据密集型应用需要高性能数据处理，以应对数据爆炸式增长带来的难题。
例如，高能物理实验数据处理、遥感数据处理、商业智能、生物信息学、RFID 数据挖掘、金融业分析抵押借贷、移动电话流量分析。
1.1建设内容高性能计算平台是面向全校提供高速计算服务的公共计算平台，主要运行科研计算任务，并且能够根据应用任务对硬件资源的不同需求，动态分配和调整平台资源，管理计算作业。
高性能计算平台的构建
高性能计算平台的构建一、概述高性能计算平台是基于计算机系统的一个硬件和软件集成结构，可以完成大规模科学计算和数据处理任务。
它的重要性体现在许多科学和工程领域的研究和应用中，如气象、地质、医学、经济等领域都需要大量的计算和数据处理。
本文将从平台构建的硬件和软件两方面出发，分别探究高性能计算平台如何构建。
二、硬件平台构建硬件平台构建主要包括硬件设备的选择和配置。
一般来说，高性能计算平台的硬件配置是由CPU、内存、网络、存储等组成。
在平台的硬件配置中，需要考虑以下几个方面的因素：1、CPU选择CPU是整个计算平台的核心，是计算的基础。
在选择CPU时，需要考虑计算速度、计算能力以及能耗等因素。
目前，市场上主流的CPU包括英特尔、AMD等品牌。
2、内存内存大小是计算平台的另一个重要指标。
大内存可以提高运算速度，缩短计算时间。
在选择内存时，需要考虑计算所需的内存容量，以及内存品质和规格等因素。
3、网络网络是计算平台连接的基础，尤其是对于多核心计算平台。
网络的性能会直接影响到计算平台的稳定性和效率。
因此，在平台构建过程中，需要考虑网络的带宽和网卡的类型等因素。
4、存储存储是进行科学计算过程中必不可少的一部分，因此平台配置中也需要考虑存储设备的选择。
在平台构建中，需要考虑存储设备的读写速度、容量大小等因素。
5、机架机架是高性能计算平台的基础结构，能够有效地提高计算机集群硬件资源的利用率。
在选择机架时，需要考虑机架的品质、机架大小等因素，以确保机架的稳定性和安全性。
6、电源和制冷电源和制冷是计算平台在运行过程中不可或缺的因素。
在平台构建中，需要考虑电源和制冷的质量和功率等因素，以确保计算平台的正常运行。
总之，在硬件平台构建中，需要综合考虑各种硬件设备的选择和配置，以最优化的方式构建高效、稳定的高性能计算平台。
三、软件平台构建软件平台构建是一种重要的高性能计算平台构建方式，主要包括操作系统、编译器和库等关键软件的选择和配置。
高性能计算平台的搭建与优化
高性能计算平台的搭建与优化近年来，随着科技的不断发展，高性能计算平台已经成为了科研和工业界不可或缺的一项技术。
因此，对于如何搭建和优化高性能计算平台，也引起了广泛的关注和研究。
本文将就此话题进行探究和讨论。
一、高性能计算平台的搭建搭建高性能计算平台的第一步是选择适当的硬件设备。
通常来说，高性能计算平台应当选择一些高性能的设备，具有较为先进的处理器、高速的存储器等配置。
其次，还需要选择一个适当的操作系统和处理器架构。
对于处理器架构的选择，目前较为流行的有x86、ARM以及POWER等。
而操作系统则应当能够充分利用处理器的性能，如Linux、FreeBSD等。
其次，还需要考虑通信设备和存储设备。
一般来说，高性能计算平台需要具有低延迟和高带宽的通信设备和存储设备，以便对于数据的快速传输和存储能力。
最后，则需要通过软件把这些硬件设备联接起来，构建一个高性能计算平台。
在这方面，有很多软件可供选择，如高性能计算平台中用得比较多的OpenMPI、OpenMP等。
二、高性能计算平台的优化在搭建好高性能计算平台后，还需要进一步进行优化，以提升其性能。
下面列出了一些常用的优化手段。
1. 代码并行化代码并行化是一种提高高性能计算平台性能的常用手段。
这种方式通常会尝试将代码拆分成多个部分并给它们分配多个处理器来处理。
这种方式可以充分利用每个处理器的计算能力，从而提高整个计算平台的性能。
2. 数据局部化数据局部化也是一种常用的提高高性能计算平台性能的手段。
这种方式通常会尝试将数据分布的更具有局部性，例如将相邻的数据放到同一个处理器上处理。
通过此方式，可以减少数据的通信量，从而提高整个计算平台的性能。
3. 任务排队任务排队是一种将计算任务排成队列的方法，可以有效地减少处理器的空闲时间。
在任务排队中，一般采用FIFO（先进先出）的方式进行排队。
通过这种方式，可以充分利用处理器的计算能力，提高整个高性能计算平台的性能。
4. 平衡负载高性能计算平台中，往往会有一些处理器的负载大，而有些处理器的负载稍小的情况。
高性能计算平台的构建与应用扩展
高性能计算平台的构建与应用扩展高性能计算平台（HPC）是一种使用计算机软件和硬件技术为科学、工程和金融等领域提供高性能计算能力的计算机体系结构。
在许多领域，如气象学、物理学、生物医学、地震学、金融等，高性能计算平台被广泛应用。
本文将从平台构建和应用扩展两个方面进行讨论。
一、平台构建1. 平台概述高性能计算平台是在一个选择的硬件和软件环境中，为组合工作任务而设计的计算机系统。
HPC的基本构成部分有以下几点：（1）计算机集群：HPC平台一般采用计算机集群的架构，由多个计算节点组成，节点之间通过高速网络互连。
计算节点由CPU、内存、存储、网络等部分组成。
（2）高速网络：计算节点之间的高速网络是构建HPC平台的关键因素之一。
（3）存储系统：存储系统是HPC平台的另一个核心组成部分。
一般来说存储系统还需要支持高可用性和高性能，以确保系统的可靠性与稳定性。
（4）软件系统：HPC平台的软件系统是由操作系统、通信和I/O 系统、任务调度系统、编译器等组成的。
2. 硬件选型在构建HPC平台时，硬件选型非常重要。
首先需要根据应用场景和需求规划计算节点数量，然后根据应用的特点选择适合的CPU、内存、存储和网络等设备。
常用的CPU架构有Intel Xeon 和AMD EPYC，内存和存储设备的选择也要根据需求进行规划。
网络设备有以太网、Infiniband等，需要以低延迟和高吞吐量为标准选择合适的网络设备。
3. 软件选型在HPC平台的软件选型中，操作系统、任务调度系统、通信和I/O系统等都需要进行选择。
常用的操作系统有Linux、FreeBSD等。
任务调度系统有Slurm、PBS等。
为了支持快速和可扩展的通信，需要选择高性能网络库，在I/O方面则需要支持分布式文件系统和高性能协议栈。
4. 平台性能测试在构建HPC平台后，必须进行性能测试。
通过性能测试可以极大提高HPC平台的性能和可靠性。
性能测试的主要目标是验证性能、可靠性和可扩展性。
高性能计算平台的构建与应用
高性能计算平台的构建与应用随着科技的快速发展，高性能计算技术已经成为了各个领域不可或缺的一环。
无论是天文学、气象学、地质学、材料科学还是医学等等，高性能计算都在其背后发挥着巨大的作用。
而要构建一台优秀的高性能计算平台，并不是一件容易的事情，需要的是丰富的计算经验以及了解硬件相关的知识。
本文将重点介绍高性能计算平台的构建与应用。
一、硬件平台构建高性能计算平台是由计算节点和存储节点组成的，其中计算节点主要负责计算任务，而存储节点则负责数据存储。
构建高性能计算平台需要选取高性能计算硬件、网络设备和管理软件等。
1.高性能计算硬件高性能计算硬件是指计算节点所使用的服务器和处理器。
通常使用的处理器包括英特尔、AMD、IBM等厂家的服务器处理器和图形处理器。
而服务器的选取则需要考虑其支持的计算任务、内存容量、磁盘容量等。
2.网络设备高性能计算平台的网络设备应当具备高速数据传输、低延迟、高可靠性等特点。
一般选择高速以太网或光纤网络，同时需要使用层次化的网络结构，加快计算节点之间的数据传输速度。
3.管理软件高性能计算平台中的管理软件主要用于管理计算节点和存储节点，包括操作系统的安装、软件的配置等。
不同平台可能需要不同的管理软件，如 IBM、Cray、SGI等。
二、高性能计算平台应用高性能计算平台的应用主要是在科学工程领域，例如模拟和预测各种自然现象、分析和优化电子、航空、汽车等产品的设计和性能、以及仿真大规模物理和生物系统等。
1.高能物理领域高能物理领域需要进行大规模的数据处理、模拟和实验，涉及到复杂的物理模型等，因此非常需要高性能计算。
例如在高能粒子物理领域，通过高性能计算可以进行粒子撞击的计算和分析，模拟各种粒子物理现象，还可以进行粒子的跟踪及特性分析等。
2.工程领域高性能计算在工程设计和优化中也扮演了重要角色。
例如在航空工程方面，高性能计算可用于进行飞机气动力学特性分析、机身构造设计和结构分析等。
在汽车工程中，通过高性能计算可以模拟行车过程中气流、温度等变量对汽车外观和内部系统的影响，还可以模拟汽车高速行驶时的安全性等。
基于分布式系统的高性能计算平台构建与优化
基于分布式系统的高性能计算平台构建与优化随着科学技术的不断发展，高性能计算在许多领域中的应用需求越来越高。
传统的计算机平台已经无法满足大规模、复杂的计算任务的要求，因此，构建一个基于分布式系统的高性能计算平台成为必然选择。
本文将介绍如何构建和优化这样一个平台。
首先，构建一个基于分布式系统的高性能计算平台需要考虑以下几个方面：1. 硬件基础设施：为了实现高性能计算，平台需要具备高速、稳定的网络连接和大规模的计算资源。
因此，选择一组高性能服务器作为计算节点是必要的。
这些服务器应该具备较高的计算速度、存储能力和扩展性，以满足不断增长的计算任务需求。
2. 分布式存储系统：高性能计算平台需要有一个高效可靠的分布式文件系统，以便对大规模数据进行存储和管理。
这样的系统应该拥有较高的数据访问速度和较高的数据容错性，以满足高性能计算任务的需求。
3. 调度和管理系统：为了有效地管理和调度计算任务，高性能计算平台需要具备一个强大的调度和管理系统。
这个系统应该能够根据任务的优先级、资源需求和可用资源来进行智能调度，以最大限度地提高计算资源的利用率和计算任务的执行效率。
4. 并行计算库和工具：高性能计算平台还需要具备一套强大的并行计算库和工具，以便开发人员能够更加方便地编写并行计算程序。
这些库和工具应该提供丰富的并行计算功能，如并行任务划分、数据通信和同步等，以便开发人员能够充分利用分布式计算资源。
一旦建立了基础架构，就可以进行高性能计算平台的优化，以提高其性能和效率。
以下是一些常见的优化方法：1. 算法优化：对于特定的计算任务，可以通过优化算法来减少计算量和提高计算效率。
例如，可以使用更高效的排序算法或搜索算法来减少计算时间。
此外，还可以通过减少通信和同步操作来降低计算任务的开销。
2. 数据分布优化：数据分布是高性能计算中一个重要的问题。
合理地将数据分布到不同的计算节点上，能够最大限度地减少数据传输和通信的开销。
因此，需要根据具体的计算任务和数据特性来设计数据分布策略，以提高计算平台的性能。
高性能计算平台的构建与应用指南
高性能计算平台的构建与应用指南随着科技的不断进步和发展，高性能计算（High Performance Computing，HPC）平台在各个领域的应用越来越广泛。
本文将介绍高性能计算平台的构建方法和应用指南，帮助读者了解并应用这一技术。
第一部分：高性能计算平台的构建1. 硬件设备选择构建高性能计算平台的第一步是选择合适的硬件设备。
主要的硬件包括计算节点、存储节点和网络设备。
计算节点需要具备高性能计算能力，主要根据工作负载和需求选择合适的 CPU 和 GPU。
存储节点需要提供高速数据传输和大容量存储能力，可以使用高速硬盘阵列（RAID）或者网络存储。
网络设备需要具备高带宽和低延迟的特性。
2. 并行编程模型高性能计算平台的优势在于并行计算，因此并行编程模型的选择非常重要。
目前广泛应用的并行编程模型有MPI（Message Passing Interface）和OpenMP。
MPI主要用于分布式内存系统，适合大规模集群，并且可以跨多个节点通信。
OpenMP适用于共享内存系统，可以在单个节点的多个核心或线程上实现并行计算。
3. 软件环境配置在构建高性能计算平台时，需要配置适合的软件环境。
操作系统可以选择 Linux 或 Windows Server，常用的 Linux 发行版如CentOS、Ubuntu 或 RHEL。
另外，还需要安装并配置高性能计算软件栈，如编译器、MPI 库、数值库和调试工具等。
4. 高性能文件系统高性能计算平台对文件系统的要求很高，因为计算过程中需要快速、可靠地读写大量的数据。
常用的高性能文件系统有Lustre、GPFS 和 BeeGFS。
这些文件系统具备并行 IO 和高速数据传输的特性，可以满足高性能计算的需求。
第二部分：高性能计算平台的应用指南1. 科学研究和仿真模拟高性能计算平台在科学研究和仿真模拟中起到关键作用。
例如，在物理学领域，可以使用高性能计算平台模拟天体运动、粒子碰撞等复杂的自然现象。
高性能计算平台的搭建和优化教程
高性能计算平台的搭建和优化教程概要：本文旨在介绍如何搭建一个高性能计算平台，并提供一些优化策略以提升计算性能。
首先，我们将介绍搭建平台所需的硬件和操作系统选择。
接着，我们将阐述软件环境的配置和调整，以确保平台能够高效运行。
最后，我们会提供一些性能优化的实用技巧，帮助用户进一步提升计算平台的性能。
1. 硬件选择与搭建高性能计算平台的性能与硬件密切相关。
在选择硬件时，我们需要考虑处理器、内存、存储和网络设备等关键因素。
首先，选择适合高性能计算任务的处理器。
一般而言，多核心、高主频的处理器能提供更好的性能表现。
另外，考虑到高并行计算的需求，选择具备向量处理单元或协处理器的处理器也是一个不错的选择。
其次，内存大小和带宽也是关键因素。
内存越大，可以同时处理的数据量越多，从而提升计算性能。
同时，高带宽的内存能够更快地传输数据，减少等待时间。
存储方面，采用高速固态硬盘（SSD）或者NVMe设备来加快数据读写速度。
此外，对于大规模数据计算的需求，也可以考虑使用并行文件系统。
最后，网络设备也是构建高性能计算平台的关键。
选择带宽高、时延低的网络设备能够加快节点之间的通信，提高计算效率。
2. 操作系统选择与配置选择合适的操作系统是为高性能计算平台搭建和优化的重要一步。
Linux操作系统通常是高性能计算平台的首选。
首先，选择一个稳定、可靠且有较强社区支持的Linux发行版本，如Ubuntu、Red Hat Enterprise Linux或CentOS等。
然后，针对计算平台进行操作系统的配置和优化。
一些常用的优化策略包括关闭不必要的服务、调整内核参数、优化文件系统和网络参数等。
通过合理的系统配置和优化，可以提升计算平台的稳定性和性能。
3. 软件环境配置与调整配置和优化软件环境对于搭建和优化高性能计算平台至关重要。
以下是一些关键环境的配置和调整建议。
首先，针对具体的计算任务选择合适的编程语言和开发框架。
对于大规模数据处理，使用高性能计算框架如MPI、OpenMP或CUDA等，能够充分发挥平台的计算能力。
高性能计算平台的搭建与优化方法研究
高性能计算平台的搭建与优化方法研究概述高性能计算（HPC）已经成为许多领域科研和工程应用的关键技术。
为了满足大规模计算需求，构建高性能计算平台是必要的。
本文将研究和探讨高性能计算平台的搭建与优化方法。
一、选择适合的硬件平台和体系结构在构建高性能计算平台时，选择适合的硬件平台和体系结构是非常重要的。
一般来说，高性能计算平台需要使用高性能的处理器，如多核处理器或多节点处理器。
此外，快速的网络互联和大容量的存储系统也是必不可少的。
1. 处理器选择：处理器是构建高性能计算平台的核心部件。
目前，多核处理器已成为主流选择。
选择适合的处理器需要综合考虑计算需求、功耗和成本等因素。
同时，处理器的缓存大小和内存带宽等也需要被注意。
2. 快速网络互连：构建高性能计算平台需要使用快速的网络互连技术，以提供高带宽和低延迟的通信。
常见的网络互连技术包括以太网、InfiniBand和Omni-Path等。
选择合适的网络互连技术需要考虑性能、可扩展性和成本等因素。
3. 大容量存储系统：在高性能计算平台中，存储系统是重要的一部分。
大容量、高速度和可靠性是存储系统的重要特性。
常见的存储技术包括硬盘阵列、固态硬盘和网络存储等。
根据计算需求和预算，在选择存储系统时需要权衡存储容量、速度和成本等因素。
二、针对计算负载的优化方法针对不同的计算负载，采取适当的优化方法可以显著提高高性能计算平台的性能和效率。
1. 并行化和向量化：将计算任务并行化和向量化是提高高性能计算平台性能的关键方法。
并行化可以将大规模问题分解为一系列小规模问题进行并行计算。
向量化则是利用向量指令集进行数据并行计算。
这些方法可以充分利用处理器的多核和SIMD（单指令多数据流）能力。
2. 内存优化：对于内存密集型的计算负载，进行内存优化可以提高计算平台的性能。
内存优化的方法包括减少数据的访问次数、增加数据缓存和使用高效的内存分配策略等。
此外，使用非易失性内存（NVM）等新型内存技术也可以提高高性能计算平台的性能。
高性能计算与数据分析平台搭建与优化
高性能计算与数据分析平台搭建与优化随着科技的发展和数据的爆炸式增长，高性能计算和数据分析变得越来越重要。
为了满足数据处理和分析的需求，搭建一个高性能的计算与数据分析平台是至关重要的。
本文将介绍如何搭建和优化一个高性能计算与数据分析平台，以提高数据处理和分析的效率和准确性。
1. 硬件选型和配置在搭建一个高性能计算与数据分析平台时，硬件的选择是至关重要的。
首先，选择一个高性能的服务器，配备足够的内存和处理器核心，以保证计算和处理的速度。
其次，选择合适的存储设备，如固态硬盘（SSD），以提供快速的数据存取速度。
此外，还需要选择合适的网络设备，以保证数据的快速传输。
2. 软件选用选择合适的软件是搭建高性能计算与数据分析平台中的关键步骤。
首先，选择一个适用于大规模数据处理和分析的操作系统，如Linux。
其次，选择合适的数据处理和分析工具，如Hadoop、Apache Spark等。
这些工具具有分布式计算和处理能力，能够提高数据处理和分析的效率。
同时，还可以选择适合自己任务的编程语言和库，如Python、R等。
3. 并行计算和分布式处理为了提高数据处理和分析的效率，可以采用并行计算和分布式处理的方式。
并行计算可以将任务分解成多个子任务，并行执行，从而提高计算速度。
而分布式处理可以将大规模数据分成多个部分，在多个计算节点上进行处理，从而提高数据处理的速度和效率。
使用并行计算和分布式处理可以更充分地利用硬件资源，提高计算和处理的效率。
4. 数据存储和管理对于大规模的数据处理和分析平台，合理的数据存储和管理是非常重要的。
首先，选择一个高性能的数据库系统，如MySQL、MongoDB等，以提供快速的数据读写速度。
其次，进行数据分区和索引，以提高数据的查询和检索效率。
此外，还可以使用数据压缩和归档等技术，以节省存储空间。
5. 调优和优化为了进一步提高计算和处理的效率，可以进行系统调优和性能优化。
首先，对系统进行优化配置，如调整操作系统参数、调整内存和处理器的分配等。
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高性能计算平台建设方案1.验证理论、发展理论的重要工具，另一方面，它是在理论的指导下发展实用技术，直接为经济发展服务；计算科学的发展也有相当悠久的历史，只是在计算机这一强大的计算工具问世之前，计算只能利用人类的大脑和简单的工具，计算应用于科学研究有天然的局限性，限制了它作用的发挥；随着计算机技术的发展，使用科学计算这一先进的技术手段不断普及，逐渐走向成熟。
科学计算可以在很大程度上代替实验科学，并能在很多情况下，完成实验科学所无法完成的研究工作。
科学计算也直接服务于实用科技，并为理论的发展提供依据和机会。
在许多情况下，或者理论模型过于复杂甚至尚未建立，或者实验费用过于昂贵甚至不允许进行，此时计算模拟就成为求解问题的唯一或主要手段了。
目前，高性能计算已广泛应用于国民经济各领域，发挥着不可替代的重要作用：a) 基础学科中深入的知识发现，问题规模的扩大和求解精度的增加需要更高性能的计算资源。
例如，计算立体力学、计算材料学、计算电磁学。
b) 多学科综合设计领域中大量多部门协同计算需要构建高性能的综合平台。
例如，汽车设计、船舶设计。
c) 基于仿真的工程科学结合传统工程领域的知识技术与高性能计算，提供经济高效地设计与实践方法。
例如，基于仿真的医学实践、数字城市模拟、核电、油田仿真工具、新材料开发、碰撞仿真技术、数字风洞。
d) 高性能计算提升众多行业服务、决策的时效性，提高经济效益。
例如，实时天气预报、城市交通控制、视频点播服务、动漫设计、网络游戏、基于RFID 的货物跟踪、智能电子商务。
e) 数据密集型应用需要高性能数据处理，以应对数据爆炸式增长带来的难题。
例如，高能物理实验数据处理、遥感数据处理、商业智能、生物信息学、RFID 数据挖掘、金融业分析抵押借贷、移动电话流量分析。
1.1建设内容高性能计算平台是面向全校提供高速计算服务的公共计算平台，主要运行科研计算任务，并且能够根据应用任务对硬件资源的不同需求，动态分配和调整平台资源，管理计算作业。
用户通过校园网或VPN远程提交计算作业、获取计算结果，并能够根据权限调整，实现权限控制，硬件细节对用户透明。
用户界面实现图形化交互窗口和SSH登陆相结合方式。
平台的主要硬件设备有：管理节点、计算节点、存储IO节点、Infiniband交换机、高速存储、千兆以太网交换机；软件方面有：64位Linux操作系统、并行开发环境、并行文件系统、作业调度管理系统、硬件集群管理系统等，利用高速infiniband网络互联构成计算环境，通过并行计算支撑软件和作业调度系统使它们协同工作。
平台支持同时运行Ansys、Fluent、Gauss、Materials Studi、ADMS、Opera、HFSS、MTSS、MAGIC、CST、Icepak等商业软件，并支持C（C++）、Fortran77/90等语言的编译和运行环境，以保证学院自编应用程序的计算求解需求。
1.2设计原则高性能计算平台应具有处理大规模的复杂运算，尤其是浮点运算的能力。
它将为全校提供优化设计、分析、验证的手段，最终实现提高科研质量、缩短科研周期、降低科研成本。
因此，方案设计以用户现场测试结果为基础，根据用户对未来应用模式及业务量需求预测为前提，强调高性能以及可行、合理和低风险。
架构设计和系统选型遵循以下原则：先进性本系统方案所采用的技术既要符合业界的发展方向，又要在未来几年内仍具有很高的技术先进性，保持在同类系统中的领先地位。
这样有利于提高整个系统的计算与处理能力，保证系统的使用周期。
有限投资获取最大计算性能在有限的投资前提下，高性能计算平台应具有优秀的处理能力，它不仅具有符合要求的峰值性能(Peak Performance)，更重要的是应具有稳定的应用性能（sustained performance）。
各种复杂的研究课题在本系统中能够得到准确、快速的计算结果。
可扩展性随着对计算机系统性能的要求不断提高，高性能计算平台应具有较强的扩展能力，可以方便地实现节点增加、系统扩充和升级，以有效保护前期投入。
建议采用第三方集群管理和作业调度专业软件，集成安装与硬件设备无关，计算节点的扩展不受硬件品牌限制。
开放性和兼容性系统应符合公认的工业标准，包括体系结构，硬件，I/O, 网络，操作系统，开发环境和开发工具等。
便于和其他平台上的系统互操作。
应用开发软件丰富本系统的平台上应具有丰富的软件资源，能够提供研究课题的解决方案和相应的软件系统。
例如高性能计算方面的开发环境和应用开发软件，linux、专业平台软件商, 不仅提供处理节点间的协调和通信的中间件，使整个系统节点能够真正实现合作，负载均衡，还能针对不同应用需求，提供一系列并行计算应用。
性价比优越本系统在性价比方面在同类系统中应具有明显的优势，能满足用户应用的同时，充分考虑后期运维费用，尽量采用绿色节能型设备，降低运维功耗，比如采用刀片式服务器。
管理简单，用户易用尽量减少数据中心的设备管理难度，简化架构，底层硬件对用户透明，本着不改变设计师原有使用原则的基础上选择合适的软件架构，突破集中式资源部署应用难的屏障，实现应用简单易用的目的。
综上所述，本项目的建设，在遵循统一领导、统一规划、统一标准、统一组织的建设原则之下，最大程度上保证系统按照预期的目标顺利实施。
2总体架构根据我们对学校高性能计算平台的需求调研分析，以及其它高校的高性能计算实验室的考察，结合实际应用需求、当前计算规模大小、存储需求量等一系列的因素，充分结合总体设计原则，针对学校高性能计算应用的特点，从满足应用需求的角度出发，建立一个高可扩展、易管理的Cluster高性能计算平台环境。
主要是基于计算网络、存储网络、管理网络、监控网络的一体化网络建设的高性能计算集群系统：计算网络采用Cluster、高速InfiniBand计算网与千兆以太管理网协同工作的架构。
计算节点采用刀片服务器。
存储网络大部分数据都存放在FC架构存储系统中，选用低端扩展容量大的磁盘阵列，利用SAN交换机互联，通过存储I/O节点为高性能计算平台提供存储服务，便于维护、管理和备份。
管理网络通过资源调度管理软件管理整个高性能计算平台。
用户通过网络远程访问高性能计算平台，获取高性能计算平台的计算资源进行求解运算。
监控网络通过基于硬件设备的专业集群管理软件对硬件系统进行集中管理、配置，减轻管理维护人员的工作负担，为运维人员提供高效便捷的管理方式。
硬件部分应包括：➢计算节点（集群节点和小型机节点）➢管理节点➢I/O节点➢高速互连系统软件部分应包括：➢操作系统➢集群管理软件➢作业调度系统➢并行文件系统➢并行程序开发环境➢数学库、并行库➢标准应用软件➢客户应用软件3 高性能计算平台硬件系统3.1 平台架构图平台整体架构图如下：采用32节点的Cluster 高性能计算集群（每个计算节点Intel Xeon X5650 2Processors/6Cores/24G 内存），主要运行分布式计算应用，利用MPI 现实并行计算，提高应用效率。
目前采用1台管理节点作为高性能计算平台的管理服务器，以后根据应用需求将管理节点增加到2台。
目前采用2台存储节点作为高性能计算平台的存储I/O 节点，以后根据应用需求扩展存储I/O 节点。
32节点高性能计算集群节点、2节点I/O 服务器集群、1台管理节点均通过带宽20Gbps Infiniband 高速网络互连。
计算集群节点通过20Gbps Infiniband 网络连接I/O 节点，通过I/O 节点的专门并行文件系统访问存储。
I/O 节点通过4Gbps 光纤通道卡连接至磁盘阵列环境中，配置1台磁盘阵列（可选HP P2000G3FF 或IBM DS3400），10TB 可用容量，以满足高性能计算环境根据应用需求，小型机待今后扩展建设。
对存储性能和空间的巨大需求，I/O节点存储链路完全多路径融合，与磁盘阵列见无单点。
高性能计算平台全部通过管理节点上的高性能计算资源管理平台软件对用户发布使用。
管理节点通过1000Base-T千兆以太网连接到校园网络中，各院系通过该网络Web 使用高性能计算平台资源，基于用户原有使用习惯的图形化交互界面，并最终通过网络可视化的查看计算过程，获得计算结果。
3.2主要设备选型计算节点采用32节点的刀片服务器作为计算节点（每个节点采用2 Processors Intel Xeon X5650/6 Cores/18GB memory），Intel六核处理器在中规模的计算量上的性能相当于同主频四核CPU的1.5倍以上。
依据见Intel提供的数据分析图：管理节点采用1节点的机架式高端服务器（采用2 Processors Intel Xeon X5650/6 Cores/24GB memory）作为高性能计算平台的管理节点。
存储节点采用2节点的机架式高端服务器（采用2 Processors Intel Xeon X5650/6 Cores/36GB memory ）作为高性能计算平台的存储I/O 节点。
计算网络采用至少2台Infiniband 高速网络交换机（20Gbps 无阻塞）刀片机箱内置模块，作为高性能计算平台核心计算网络。
详细指标见附表说明。
3.3 Cluster 集群系统Cluster 采用32台刀片式服务器构成计算节点，通过2台I/O 存储节点连接磁盘阵列，I/O 节点部署专用并行文件系统，负责向计算节点提供共享存储服务。
管理节点部署高性能计算资源管理平台软件，利用应用虚拟化技术，实现用户通过网络对高性能平台的图形化透明使用，远程接入完全遵照用户原有软件使用方式，使用习惯。
高效、易用的提供高性能平台计算服务。
目前用户大量应用运行在Linux64平台上，为了满足当前用户应用与未来发展的需求，采用Linux 并行计算集群进行Cluster 的建设。
Cluster 计算节点采用刀片服务器，节点处理器采用英特尔® 至强® X5650 六核核处理器（2 Processors/6 Cores ）。
Cluster集群系统的计算理论浮点峰值为：2.66G×4×32×2×6=4085.76 G flops = 4 T flops浮点峰值＝CPU主频×CPU核每个时钟周期执行浮点运算的次数×服务器数量×每个服务器的CPU核数。
Cluster计算集群具有以下特点和优势：➢具有很高的性能价格比。
采用先进的Beowulf架构，扩展性好即可扩充到几百上千个节点，从而获得很高的性能和比较低的总体成本。
➢计算集群全部采用高速的Infiniband网络互连，具有极高的性价比。
➢采用工业标准设备和顺应高新技术发展的趋势。