高性能计算集群“Kohn”
某高校高性能集群部署文档
某高校高性能计算集群部署文档（瘦节点部分）2012年11月25日目录1.文档更新历史........................................................................................................ 错误!未定义书签。
2.集群概览 (5)3.准备工作 (5)3.1.对所有节点的内置硬盘建立RAID (5)3.2.收集物理信息 (6)4.部署管理节点操作系统 (6)4.1.安装操作系统 (6)4.2.系统安装完之后配置 (7)5.安装配置Platform HPC集群管理软件 (8)5.1.安装包准备 (8)5.2.执行安装程序 (8)5.3.安装过程中的操作 (8)6.使用Platform HPC做操作系统分发 (9)6.1.配置网络接口 (9)6.2.为刀片机HS22操作系统分发 (12)6.3.对刀片组HS12操作系统分发 (16)6.4.对IO节点做系统分发 (20)6.5.对Login节点做系统分发 (23)7.使用Platform HPC维护操作系统分发 (26)7.1.移除已经部署的操作系统 (26)7.2.重新部署操作系统 (26)7.3.部署新的机器 (27)7.4.维护部署模板内容 (28)8.GPFS配置方法 ...................................................................................................... 错误!未定义书签。
8.1.XIV近线存储划分 ..................................................................................... 错误!未定义书签。
8.2.XIV存储驱动安装 ..................................................................................... 错误!未定义书签。
高性能计算集群系统的设计与优化
高性能计算集群系统的设计与优化摘要：随着大数据、人工智能和科学计算的快速发展，高性能计算集群系统的设计与优化变得越来越重要。
本文将介绍高性能计算集群系统的概念、设计原则、关键技术以及优化方法。
同时，还将讨论如何提高集群系统的性能和可扩展性，以满足不断增长的计算需求。
第一部分：高性能计算集群系统的概述高性能计算集群系统是由多台计算机互联而成的计算平台，用于完成大规模数据处理和科学计算任务。
它通常包括主节点和若干个计算节点，每个计算节点都配备有多个处理器和大容量内存。
集群系统提供了分布式计算和存储能力，能够实现高效的数据处理和计算任务。
第二部分：高性能计算集群系统的设计原则1. 任务划分和负载均衡：将大规模任务划分为多个子任务，并将这些子任务分配到不同的计算节点上，以实现负载均衡，提高整个集群系统的效率。
2. 通信和数据传输：设计高效的通信机制和数据传输协议，以减少通信开销，提高数据传输的速度和效率。
采用高速网络和多路径传输技术，可以提高通信带宽和传输速度。
3. 存储和数据管理：采用分布式存储和数据管理技术，将数据均匀地分布在不同的存储节点上，以实现数据的共享和并行处理，提高数据访问的效率。
4. 容错和可靠性：设计容错和冗余机制，以应对节点故障和数据丢失等问题。
采用备份和恢复策略，可以保证系统的可靠性和数据的完整性。
第三部分：高性能计算集群系统的关键技术1. 并行计算技术：通过使用并行算法和并行编程模型，将大规模计算任务划分为多个并行的子任务，并通过多个计算节点同时执行，以提高计算速度和效率。
2. 分布式存储技术：采用分布式文件系统和对象存储技术，将数据分散存储在不同的存储节点上，并通过网络进行访问。
3. 多核计算与加速器技术：利用多核处理器和加速器（如GPU、FPGA）来提高计算能力和效率。
通过并行化计算任务和利用加速器的性能优势，可以快速完成大规模计算任务。
4. 虚拟化和容器技术：采用虚拟化和容器技术，将计算节点进行虚拟化，提供灵活的资源分配和管理机制，以实现更高的资源利用率和可扩展性。
高性能计算集群Beowulf
． Ｍ Ｐ工 例 程 和 返 回值：所有 ＭＰＩ例程 （函数或子程序）在 Ｃ或Ｆｏｒｔｒａｎ 调用 中 都 返 回 一 个 整 型 值 ， 用以确定 ＭＰＩ调用的退出状态。
． ＭＰ Ｉ句 柄 ： Ｍ ＰＩ 定义了自己的用于通讯的数据结构，我们必须通过句
号给另一个节点上的进程，这使得一切都在用户所指定的范畴内运行·
２．３Ｍ ＰＩ和 ＰＶＭ
在集 群 上 开发并行代码的关键是各个节点之间的通信，一种常用的办法是在 处理器之间使用消息传递技术，该技术用于早期本地内存并行机的设计，一个消
息非常简单，它包括一些数据和一个目标处理器，公共消息传递 ＡＰ工ｓ是 ＰＶＭ或 ＭＰＩ，消息传递可通过使用线程有效地实现，当线程在某地使用数据时消息需要
的方法。同ＰＶＭ相比，ＭＰＩ只是一个支持并行计算的程序库，并不是一个并行操
作系统。
２、 提 出 ＭＰＩ的目的是创建一种标准的消息传递接口，设计的关键是速度， 因此ＭＰＩ速度比 ＰＶＭ快。ＭＰＩ尽量利用本地的硬件支持，如直接利用硬件提供的 广播机制，但和无此机制的其它机器通信就会有问题。而 ＰＶＭ工作围绕“虚拟机” 思想展开，考虑了可移植性、容错和异构性，它的通信要根据对目标机的判断来
Ｂｅｏ ｗｕ ｌｆ 集群上的节点资源只为这个集群自身所用，每个独立节点的性能不 受外部因素影响，这有助于平衡负载。同时，由于这样互联的网络和外部网络是 隔绝的，网络负载情况只受到在集群上运行的程序影响，这可减轻在工作站网络 中由于意外延迟而造成的影响。所有在集群上的节点在集群的管理权限内运行， 这样集群网络对于外部是不可见的。另一方面，Ｂｅｏｗｕｌｆ的软件提供一个全局的 进程 ＩＤ。这就启动了这样一套机制：在系统一个节点上的进程能够传送一个信
高性能集群方案
高性能集群方案摘要：随着科技的不断发展，越来越多的企业和组织面临处理大规模数据和处理复杂计算任务的需求。
为了应对这些需求，高性能集群方案被广泛采用。
本文将介绍高性能集群方案的基本概念和原理，并探讨如何设计和部署一个高效的集群系统。
一、引言随着云计算、大数据和人工智能等技术的快速发展，许多领域的数据和计算需求呈现指数级增长。
传统的单机计算模型已经无法满足这些需求，因此高性能集群方案变得越来越重要。
二、高性能集群的定义高性能集群是一种将多个计算资源联合起来形成一个统一计算实体的解决方案。
这些计算资源可以是物理服务器、虚拟机、容器等。
高性能集群的目标是通过并行计算和分布式存储来实现高性能和高可靠性。
三、高性能集群的优势1. 高性能：高性能集群可以并行处理大规模数据和复杂计算任务，大大提高计算速度。
2. 高可扩展性：集群系统可以根据实际需求扩展计算资源，满足不断增长的计算需求。
3. 高可靠性：高性能集群通常采用冗余备份和自动故障转移机制，保证系统的高可靠性。
4. 节省成本：通过合理的资源利用和自动化管理，高性能集群可以降低企业的IT运维成本。
四、高性能集群的关键技术1. 分布式存储：高性能集群通常采用分布式文件系统，将数据分散在多个节点上进行存储，提高数据访问效率和可靠性。
2. 分布式计算：高性能集群通过任务划分和并行计算的方式，将复杂计算任务分发到多个计算节点上进行处理，提高计算速度和效率。
3. 负载均衡：为了保证集群中各个节点的负载均衡，高性能集群通常采用负载均衡算法来分发任务，并根据节点的实际负载情况进行动态调整。
4. 容错机制：高性能集群通过冗余备份和自动故障转移机制，提高系统的可靠性和容错性。
五、高性能集群的设计和部署1. 硬件选型：根据实际需求选择适合的计算节点和存储设备，保证集群系统的性能和容量。
2. 网络架构：设计合理的网络架构，保证节点之间的高速通信和低延迟。
3. 软件配置：安装和配置适合集群的操作系统和软件，进行节点的管理和监控。
高性能计算集群的设计与实现
高性能计算集群的设计与实现一、引言随着信息技术的飞速发展和普及，大数据和人工智能等领域的深度学习和机器学习等算法的应用越来越广泛，需要处理大量数据和运算量，导致传统的计算机无法满足高性能计算需求。
因此，高性能计算集群的设计与实现成为了当前计算机领域中一个热门话题。
二、高性能计算集群的基本概念高性能计算集群是指将多台计算机通过网络互连，并配备相应的硬件、软件和操作系统，形成一个具有共享资源的整体处理系统，以实现高性能、高并发、高可靠的计算和处理任务。
高性能计算集群的主要构成部分包括控制节点、计算节点、存储节点和交换节点等。
其中，控制节点用于控制和管理整个集群的行为，计算节点用于进行各种计算任务，存储节点用于存储处理数据，交换节点用于进行不同节点之间的数据交换和传输。
高性能计算集群的运作过程可以简单分为三个步骤：任务提交、任务调度和任务执行。
首先，用户将任务提交到控制节点上；然后，控制节点根据任务的性质和资源情况，调度适当的计算节点进行计算；最后，计算节点执行分配给它的任务，完成计算并将结果返回给控制节点。
三、高性能计算集群的设计与实现高性能计算集群的设计与实现需要考虑多种因素，包括硬件架构、软件框架、存储系统、网络互连等等。
1.硬件架构高性能计算集群的硬件架构应该具备高性能、高可靠和可扩展性的特点。
具体来说，需要选择高性能的CPU、GPU、FPGA等计算芯片，并配置大容量的内存和硬盘。
此外，还需要注意各个节点之间的互连方式和网络带宽，以确保数据传输的速度和稳定性。
2.软件框架高性能计算集群的软件框架是支持集群运行的关键。
其中，操作系统、进程管理、作业调度等高效管理和控制系统是必不可少的。
此外，还需要选择适合集群的并行计算框架，例如MPI、OpenMP、CUDA等。
3.存储系统高性能计算集群的存储系统是决定数据读写速度和存储空间大小的关键因素。
在设计存储系统时，需要综合考虑数据类型、读写速度、存储容量和可靠性等因素。
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。
基于GPU的高性能计算机集群设计与优化
基于GPU的高性能计算机集群设计与优化高性能计算机集群是当前科学计算、大数据处理以及人工智能等领域中的重要工具。
而基于GPU的高性能计算机集群设计与优化，对于提升计算速度和实现更复杂的计算任务具有重要意义。
在设计和优化基于GPU的高性能计算机集群时，有几个关键的因素需要考虑。
首先是硬件选择和配置。
GPU是图形处理器，其在并行计算和大规模数据处理方面具有卓越的性能。
因此，在选择GPU时，需要考虑GPU的型号、数量和内存容量等因素，以满足计算任务的需求。
此外，CPU的选择也很重要，因为CPU与GPU之间的协同合作是实现高性能计算的关键因素。
其次是集群的网络架构。
为了实现高性能计算，集群中各个节点之间的通信是至关重要的。
高性能计算机集群通常采用InfiniBand等高速网络技术，以实现低延迟和高带宽的数据传输。
通过优化网络架构，可以提高节点之间的通信效率，从而加快计算速度。
除了硬件和网络架构之外，软件也是基于GPU的高性能计算机集群设计和优化中的重要因素。
首先是操作系统的选择和优化。
一些操作系统具有更好的支持对GPU的计算任务的能力，例如Linux操作系统的某些发行版提供了特殊的GPU驱动程序和工具，可以优化GPU的性能。
其次是编程模型的选择和优化。
目前，CUDA和OpenCL是两种常用的GPU编程模型，可以实现并行计算任务。
通过合理选择编程模型，可以充分发挥GPU的并行计算能力，提高计算效率。
此外，还可以采用一些优化技术来提高基于GPU的高性能计算机集群的性能。
例如，优化算法和数据结构，减少数据传输和存储操作等。
还可以采用负载均衡策略，合理分配计算任务到不同的节点，充分利用集群中每个节点的计算能力。
此外，还可以采用流水线技术，提前准备数据，避免计算和数据传输之间的等待时间。
除了以上的硬件和软件优化之外，还需要进行集群的监控和管理。
通过监控集群的状态，可以及时检测到节点故障或者计算任务的延迟，从而采取相应的措施。
基于IBM BladeCenter刀片系统的高性能集群
【十大解决方案--高性能计算集群】基于IBMBladeCenter 刀片系统的高性能集群(ISV solution)IT发展阶段：精进篇解决方案分类：高性能计算集群适用企业：大中型企业解决方案分类：IBM SystemX 刀片服务器高性能计算解决方案：解决大型计算问题需要功能强大的计算机系统。
如今，随着高性能计算机集群的出现，使这一类应用从传统昂贵的大型计算机系统(SMP, MPP)演变为采用商用服务器产品和软件的高性能计算机集群(HPC)。
因此，高性能计算系统已经成为解决大型问题计算机系统的发展方向。
在现实生活中，许多科学研究和商业企业的计算方面的问题都可以通过高性能计算系统来解决。
特别是在典型的领域，高性能计算系统能够帮助开发和研究人员进行建模和模拟。
同时，以最快的数度计算出模拟的结果，为下一步的开发和最终结构的确定提供依据。
针对客户群：工业行业•石油勘探和开发(例如: 地震资料处理、油藏模拟等)•汽车/航空航天(例如: 流体力学、碰撞分析、结构分析等)•计算机辅助工程(CAE)公共部门•高等教育(分子化学，材料分析等)•政府，研究实验室(大气模拟，数字天气预报)•高能物理生命科学•生物学(例如: 基因排序、蛋白质分析等)•药物研究•药品开发医疗成像网格计算•服务网格(共享应用程序)•计算网格(共享处理能力)金融服务部门•保险精算分析•投资风险分析•金融衍生物分析•资产负债管理•统计分析通信部门/ 企业内部信息化/媒体• Web和Web应用服务•电子商务•协同工作/电子邮件• IDC/主机•媒体/数字内容的创建•在线游戏针对应用：高性能计算各行业应用客户痛点，兴趣点：服务器密度不高部署和管理大量服务器占用大量人工功耗巨大可靠性和可用性不足需要支持不同类型的CPU和混合架构需要提高集群总体效率IBM应对方案：我们推荐采用IBM BladeCenter刀片集群解决方案。
IBM的高性能计算(HPC)解决方案，包括不同硬件组件和软件,大大简化了客户的集成工作，使应用系统能快速上线加快系统投产时间，为用户日常系统运行、维护带来了极大的方便。
高性能计算集群(HPC_CLUSTER)
高性能计算集群（HPC CLUSTER)1.1什么是高性能计算集群？简单地说，高性能计算（High-Performance Computing）是计算机科学的一个分支，它致力于开发超级计算机，研究并行算法和开发相关软件。
高性能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，如天气预报、石油勘探与油藏模拟、分子模拟、基因测序等。
高性能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，但这种集群一般没有高可用性。
1.2高性能计算分类高性能计算的分类方法很多。
这里从并行任务间的关系角度来对高性能计算分类。
1.2.1高吞吐计算（High-throughput Computing)有一类高性能计算，可以把它分成若干可以并行的子任务，而且各个子任务彼此间没有什么关联。
因为这种类型应用的一个共同特征是在海量数据上搜索某些特定模式，所以把这类计算称为高吞吐计算。
所谓的Internet计算都属于这一类。
按照Flynn的分类，高吞吐计算属于SIMD（Single Instruction/Multiple Data，单指令流－多数据流）的范畴。
1.2.2分布计算（Distributed Computing)另一类计算刚好和高吞吐计算相反，它们虽然可以给分成若干并行的子任务，但是子任务间联系很紧密，需要大量的数据交换。
按照Flynn的分类，分布式的高性能计算属于MIMD （Multiple Instruction/Multiple Data，多指令流－多数据流）的范畴。
某种固体材料的能带结构和光电子性质计算
某种固体材料的能带结构和光电子性质计算随着计算科学技术的不断发展，计算固体物理学和计算化学学科也越来越受关注。
固态材料的光电子性质是其电子波函数分布和布里渊区之间的关系，因此，为了深入了解材料的性质和性能，我们需要计算其能带结构和光电子性质。
一、什么是能带结构？能带结构是指在固体中能量密度与能量的关系，它体现了电子束缚在离子化合物中的行为。
能带结构决定了固体材料的导电性、热导性、光学性质等重要性质。
对能带的理解是材料研究的基础，同时也是材料设计和制造的基础。
二、如何计算能带结构？在计算能带结构之前，需要进行几何优化和晶格参数的确定。
目前常用的计算方法有密度泛函理论（DFT）、半经验紧束缚（TB）模型和分子动力学模拟（MD）等。
在DFT计算中，能带结构的计算需要使用Kohn-Sham方程，即解决一个自旋-密度函数理论问题。
利用Kohn-Sham方程可以计算出在一个自旋极化势下的电子能量，然后通过Kohn-Sham哈密顿量的本征解来计算能量本征值。
因此，DFT可以给出准确的材料能带结构。
TB模型是计算固体中的定量电子结构和物性的一种方法。
TB模型通过线性组合原子轨道，来构建材料电子结构，可以做到在轨道数少、运算速度快的前提下，准确地表达大多数晶体的电子结构和波函数。
与DFT相比，TB模型在计算速度上更加优越。
MD是通过高性能计算机进行的，它可以在分子层面上理解和预测无机固体材料和生物分子的性质、反应和运动。
MD的主要思想是通过牛顿定律计算每个原子的位置和速度，并根据这些参数计算分子的能量。
三、什么是光电子性质？光电子性质是固体材料的吸收和发射光谱的重要性质，它们包含了许多材料的中心参数，如电子结构、能带结构、光捕获、电荷转移、光敏性等。
光电子性质的计算可以通过交叉分析计算能带结构和电荷密度，分析石墨烯、钙钛矿、量子点、光致发光（PL）等材料的光学和电子性质。
四、如何计算光电子性质？光电子性质的计算可以通过采用DFT、TD-DFT等计算方法，其中TD-DFT方法是一种用于计算对激发态电子聚集的产生的波函数和能量的方法。
高性能计算集群的设计与部署
高性能计算集群的设计与部署随着科学技术的发展，越来越多的科研机构和企业开始利用高性能计算集群来处理复杂的计算任务。
高性能计算集群是由多台计算机组成的并行系统，通过合理的设计和部署，能够实现高并发和高计算能力，从而有效提高计算速度和效率。
本文将介绍高性能计算集群的设计原则、硬件配置和系统部署方案，并讨论其应用领域和未来发展趋势。
在进行高性能计算集群的设计时，需要考虑以下几个主要原则：1.可扩展性：集群应能够根据需求进行横向扩展，即随着计算任务的增加，可以方便地增加计算节点和存储容量。
2.高可用性：集群应具备冗余机制，即当某个节点发生故障时，其他节点可以接替其工作，保证计算任务的连续性。
3.性能均衡：集群中的计算节点应尽可能均衡地分担负载，避免某些节点负载过高，造成瓶颈。
4.高速互联：计算节点之间应采用高速网络互联，以确保数据传输的高效率和低时延。
设计高性能计算集群时，首先需要考虑硬件配置。
集群的核心是计算节点，每个计算节点都应配置高性能的处理器、大内存容量和快速硬盘。
此外，为了满足大规模计算任务的需求，可以考虑使用多个高速互联网络，如InfiniBand或以太网。
存储系统也是集群中的重要组成部分，可以选择使用分布式文件系统，以提供高性能和可靠的数据存储和访问。
在部署高性能计算集群时，需要注意以下几点：1.操作系统选择：选择适合高性能计算的操作系统，如Linux，以提供稳定和高效的计算环境。
2.任务调度器：使用合适的任务调度器来管理计算任务的执行顺序和分配资源，以达到最佳的性能和效率。
常用的任务调度器有PBS、Slurm等。
3.并行编程模型：针对不同类型的计算任务，选择合适的并行编程模型，如MPI、OpenMP等，以充分利用集群的计算资源。
4.监控和管理：使用监控工具来监测集群的运行状态，及时发现和解决问题，保证集群的稳定运行。
此外，进行定期的系统维护和升级也是必要的。
高性能计算集群的应用广泛，包括科学计算、大数据分析、仿真模拟等领域。
高性能计算集群的使用方法及性能调优
高性能计算集群的使用方法及性能调优高性能计算集群是一种用于处理大规模计算任务的分布式计算环境。
它能够利用多台计算机的计算资源来达到高性能计算的目的。
对于需要进行大规模数据处理、复杂模拟与计算的任务，如天气预测、基因序列分析等，使用高性能计算集群可以显著提升计算效率。
本文将介绍高性能计算集群的使用方法以及性能调优的一些技巧，帮助用户充分利用集群资源，提高计算效率。
一、高性能计算集群的使用方法1.选择合适的集群：在选择使用高性能计算集群之前，需要根据自己的任务需求和预算来选择合适的集群。
可以考虑集群的硬件配置、网络带宽、存储容量等因素，以及集群提供的服务支持。
2.提交任务：在使用高性能计算集群之前，需要准备好需要计算的任务。
一般来说，任务会被拆分为多个小的计算单元，每个计算单元可以在集群中的不同节点上运行。
可以使用集群提供的作业调度系统来提交任务。
3.编写任务脚本：在提交任务之前，需要编写一个任务脚本。
这个脚本可以用来描述任务的运行环境、所需资源以及运行的流程。
脚本可以使用编程语言或者脚本语言编写，提供了一个自动化的方式来管理和运行任务。
4.调试和优化：在提交任务之后，可以通过监控任务的运行状态来进行调试和优化。
可以根据任务的运行日志来分析任务的瓶颈，找出性能瓶颈并进行优化。
5.结果分析：在任务完成之后，需要对结果进行分析。
可以使用数据分析工具来处理和可视化结果，以便更好地理解和解释结果。
二、高性能计算集群的性能调优1.任务并行化：高性能计算集群通常有多个计算节点，可以将任务拆分为多个子任务，并将这些子任务分配到不同的计算节点上并行运行。
通过合理划分任务，可以充分利用集群的计算资源，提高计算效率。
2.数据分区与通信优化：针对需要处理大规模数据的任务，在划分任务的同时，还需要考虑数据的分布和通信的开销。
可以将数据分布在集群的不同节点上，以减少数据传输的开销。
同时，可以选择合适的通信模式和算法来减少通信的延迟和带宽占用。
人大考研-理学院物理系研究生导师简介-刘凯
爱考机构-人大考研-理学院物理系研究生导师简介-刘凯材料计算与物质模拟(点击次数：16058)刘凯基本信息(CV)职称：讲师办公地点：理工楼809室电子邮箱:kliu@电话:0086-10-82502638传真:0086-10-62517887高性能并行计算物理实验室高性能并行计算物理实验室介绍；集群用户上机申请表；高性能计算集群"Kohn"介绍；高性能计算集群"Newton"介绍；GPU服务器"Einstein"介绍；下载专区HPuniversalprinterdrivers(32-bitwindows;64-bitwindows)教育经历1999年09月至2003年06月武汉大学物理系基地班学士2003年09月至2008年06月中国科学院物理研究所博士2005年06月至2005年08月瑞典哥德堡大学物理系短期访问2007年07月至2007年09月瑞典哥德堡大学物理系短期访问工作经历2008年08月至今中国人民大学物理系讲师讲授课程《计算机语言与程序设计I》（课程网站）；《计算机语言与程序设计II》（课程网站）研究兴趣主要采用第一性原理方法和多体经验势方法从事表面和纳米结构体系的计算与模拟，并关注新的交换关联势在材料模拟中的应用。
具体包括（1）固体表面吸附的原子/分子体系的电子态、振动谱和动力学；（2）铁基超导材料的体/表面的电子结构、磁结构和晶格动力学及其相互耦合。
科研基金中国人民大学新教师启动金一项（主持），国家自然科学基金一项（主持），校内重大基础研究计划一项（参与）。
获奖情况2006年中国科学院院长奖学金优秀奖主要工作固体表面吸附的原子/分子体系的电子态、振动谱和动力学（1）第一性原理方法研究非弹性隧道电子引起的吸附原子的振动模的激发：与STM实验相结合，揭示出STM沿表面操纵单个原子的新模式ExcitationofFrustratedTranslationandNonadiabaticAdatomHoppingInducedbyInela sticTunneling,KaiLiuandShiwuGao,Phys.Rev.Lett.95，226102(2005).（2）多体经验势方法研究吸附原子的振动模的衰减AdsorbatevibrationandresonancelifetimebroadeningofacobaltadatomonaCu(111)s urface,KaiLiuandShiwuGao,Phys.Rev.B74,195433(2006).（3）第一性原理方法研究表面吸附分子的动力学行为：量子阱态对水分子分解的影响WateradsorptiononNa/Cu(111):State-specificcouplingwithquantumwellstates,KaiLi uandShiwuGao,J.Phys.Chem.C116,17613(2012).（4）第一性原理方法研究表面吸附的原子尺度薄膜中振动模的光学激发：与Raman散射实验相结合，对实验中的振动模进行指认Low-frequencyRamanmodesandelectronicexcitationsinatomicicallythinMoS2films, HualingZeng,BairenZhu,KaiLiu,JiaheFan,XiaodongCui,andQ.M.Zhang,Phys.Rev.B86, 241301(R)(2012).铁基超导材料的体/表面的电子结构、磁结构和晶格动力学及其相互耦合（1）与多种实验手段相结合，采用第一性原理方法对44K铁基超导体的原子结构进行研究Superconductivityat44KinKintercalatedFeSesystemwithexcessFe,An-minZhang,Tian -longXia,KaiLiu,WeiTong,Zhao-rongYang,andQing-mingZhang,ScientificReports3,1 216(2013).（2）第一性原理方法研究铁基超导人工薄膜的电子结构和磁结构AtomicandelectronicstructuresofFeSemonolayerandbilayerthinfilmsonSrTiO3(001): First-principlesstudy,KaiLiu,Zhong-YiLu,andTaoXiang,Phys.Rev.B85,235123(2012). （3）第一性原理方法研究铁基超导体的晶格动力学：与Raman散射实验相结合，对振动模进行指认；此外，计算预测了一种新的手性振动模式Vacancyorderingandphononspectrumoftheiron-basedsuperconductorK0.8Fe1.6Se2 ,A.M.Zhang,K.Liu,J.H.Xiao,J.B.He,D.M.Wang,G.F.Chen,B.Normand,andQ.M.Zhang,Phy s.Rev.B85，024518(2012). EffectofironcontentandpotassiumsubstitutioninA0.8Fe1.6Se2(A=K,Rb,Tl)supercond uctors:ARamanscatteringinvestigation,A.M.Zhang,K.Liu,J.B.He,D.M.Wang,G.F.Chen,B .Normand,andQ.M.Zhang,Phys.Rev.B86，134502(2012).（4）新的交换关联势在铁基超导材料中的应用：杂化泛函的应用First-principlesstudyofFe-basedsuperconductors:Acomparisonofscreenedhybridfun ctionalwithgradientcorrectedfunctional,KaiLiuandZhong-YiLu,Comput.Mater.Sci.55, 284(2012).培养研究生情况在读硕士生1名，联合培养研究生1名，拟每年招收研究生1名。
南京工业大学信息中心高性能计算集群
南京工业大学信息中心高性能计算集群用户开户/资源变更申请表附：南京工业大学高性能计算中心用户管理条例（试行）为了充分发挥南京工业大学高性能计算集群大规模科学计算的服务作用，有效规范资源管理，保护其产权，提高科学研究与管理水平，经南京工业大学信息服务部信息中心研究，制定以下的《南京工业大学高性能计算集群用户管理条例》。
一、用户账号管理原则南京工业大学高性能计算集群的大规模计算设备投入大、建设和维护成本高，为使计算资源充分发挥效用，在对用户开放服务中，将遵循以下原则：1. 本校凡需使用高性能计算环境进行科学计算的课题或项目，均可申请使用本中心的计算资源。
本中心为需要科学计算的用户开设用户账号，原则上每位教师可开设1个计算账号，研究生只能使用其导师的计算账号；若确实需要开设两个以上（含）账号的教师，需要获得高性能计算中心批准。
博士后、专职科研岗等非固定职位研究人员开户时需携带工作证原件（“中心”留存复印件）来“中心”办理开户事宜；其账号有效期为工作证上注明的有效日期。
需要延期使用的人员，必须向“中心”提交新申请和学校的相关证明文件，经过“中心”审核批准后方可继续使用。
2. 注重科研效益，优先保证对高性能计算需求强烈的用户使用，特别是涉及国际前沿水平的、国家重点科研项目的、国民经济重大应用的课题及能产生重大经济效益的示范性项目。
二、账号申请手续须知1. 到南京工业大学高性能计算中心领取<<南京工业大学信息中心高性能计算集群用户开户/账号变更申请表>>(或通过网络下载打印此表），如实填写相关信息，加盖所在院系公章，送交信息中心。
2. 完成申请手续后，由系统管理员开设账户，并Email通知用户本人有关开户信息、注意事项及使用方法。
用户应注意保护自己的账号安全，及时修改初始密码。
3. 请用户经常关注校方高性能计算通知，遇到问题及时提问，进行经验交流。
三、计算标准（暂定）本中心的计算资源采用每CPU(核)计时，将在开设账号时根据用户计算需要设定相应的计算时长。
北京脑中心高性能集群使用手册说明书
北京脑中心高性能集群使用手册2023年06月12日第一章现有集群2第二章集群登录1.1 VPN登录1.1.1vpn下载打开IE浏览器或者safari浏览器访问https://117.133.167.242:1443或者https://:1443打开网页后会提示安全警告信息，点击“详细信息”然后再点击“转到此网页”，最后会显示VPN登陆窗口，输入VPN账号密码后点击登录。
第一次登录会下载安装Easyconnect客户端，后续登录用该客户端登录即可，不需再从网页登录。
打开Easyconnect客户端输入访问地址登录集群的vpn账号，密码然后输入手机接收到的的验证码第一次是管理员设置好的手机号码，如果使用期间想更换手机号登录成功之后可自行修改1.1.2 vpn 支持的版本1.2 主机登录1.2.1 集群IP地址集群IP地址为：10.12.100.88，用户通过该地址可以登录到集群的登录节点。
登录节点主要用于文件上传下载、程序编写、软件安装以及作业提交等操作，登录节点不能运行程序（需要在登录节点用slurm去调度），否则将会影响到其他用户的登录及操作。
1.2.2 Windows用户主机登录Windows用户可以用MobaXterm，Xshell, SSH Secure Shell Client，PuTTY，SecureC RT等SSH客户端软件登录集群。
下面以xshell 为例介绍如何登录。
xshell是付费商业软件，但有免费的教育家庭版可以下载。
1)打开xshell，点击“文件”中的“新建会话”2)编辑会话，在红框内输入IP地址3)输入集群主机账号和密码点击“用户验证”，输入主机账号和密码，然后点击“确定”完成会话新建工作。
4)选择刚创建的会话，然后点击“连接”登录集群5)首次登陆时会弹出窗口，询问是否保存密钥，选择“接受保持”后即可登录集群。
1.2.3 Linux、Mac用户主机登录1.3.1 Windows 用户文件上传下载Windows用户可以用MobaXterm，Xftp, SSH Secure Shell Client，winscp等软件实现文件的上传下载。
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。
高性能计算集群的架构设计与优化指南
高性能计算集群的架构设计与优化指南概述：高性能计算集群是由大量计算节点组成的分布式计算系统，用于解决需要大量计算资源和高性能的科学计算、工程模拟、数据分析等问题。
有效的架构设计和优化可以提高集群的计算能力、性能和效率，满足用户的需求。
本文将介绍高性能计算集群的架构设计原则和优化指南。
一、架构设计原则1.并行计算原则：高性能计算集群的设计核心是并行计算，要充分利用计算节点的并行计算能力，提高计算效率。
在架构设计过程中，需要考虑任务分解和调度、数据传输和共享、负载均衡等并行计算相关的因素。
2.资源管理原则：一个高性能计算集群通常包含大量的计算节点，对资源进行合理的管理是保证集群整体性能的重要因素。
采用资源管理系统（如Slurm、PBS等）可以灵活管理计算节点和任务，并根据任务需求进行资源分配和使用。
3.网络互连原则：高性能计算集群的节点之间需要高速、低延迟的通信，因此网络互连架构的选择非常重要。
常用的网络互连技术包括InfiniBand、Ethernet等，根据集群规模和性能要求选择适当的网络互连方案。
4.存储系统原则：高性能计算集群需要支持大规模数据存储和访问，因此存储系统的设计和优化也是影响整体性能的重要因素。
可以采用分布式存储系统、并行文件系统等技术，提高存储系统的性能和可靠性。
二、架构设计的优化指南1.节点选择与配置优化：在建立高性能计算集群时，节点的选择和配置非常重要。
首先要考虑计算能力和内存大小，根据任务的计算需求选择适合的节点配置。
此外，还要考虑功耗和散热等问题，确保节点的稳定运行。
2.任务调度与负载均衡优化：任务调度和负载均衡是保证集群高性能的关键因素。
采用合适的任务调度算法和负载均衡策略，使得任务能够合理地分配到计算节点上，并充分利用节点的计算资源。
同时，动态调整任务的优先级和权重，确保集群的平衡和效率。
3.数据传输与共享优化：高性能计算集群通常需要大量的数据传输和共享。
为了提高数据传输的效率，可以采用并行传输和流水线传输等技术，将数据均匀地分配到各个计算节点上。
高性能计算集群石油勘探领域显身手
高性能计算集群石油勘探领域显身手
郝莉
【期刊名称】《数字化工》
【年(卷),期】2004(000)001
【摘要】发往人们谈到每秒万亿次的高性能计算，一般会想到那些应用于军事、卫星这些高端领域的大型机或者巨型机，然而随着科学技术的飞速发展，许多科研领域，如石油勘探、气象预报、生物制药、生命科学应用等对于高性能计算需求量也在不断增加，不过由于大型机昂贵的价格、以及升级与系统扩展的不便利性，这些对大规模并行计算有强大需求的科学研究领域最终采用开放式架构的高性能计算集群提
【总页数】2页(P23-24)
【作者】郝莉
【作者单位】无
【正文语种】中文
【中图分类】TE19
【相关文献】
1.以高效节能优势再次中标东方地球物理公司大规模计算机集群采购——AMD强势助推中国石油高性能计算 [J], 亚芬
2.高性能服务器显威石油勘探——浪潮天梭10000系统在中石化石油勘探领域应用剖析 [J],
3.集群NAS存储技术及在石油勘探高性能计算中的应用 [J], 汪生珠;何庆兵;欧阳
欣
4.我国常规与非常规石油资源潜力\r及未来重点勘探领域 [J], 郑民;李建忠;吴晓智;于京都;李欣;柳庄小雪;王建;易庆
5.浅谈履带底盘在石油勘探领域中的应用 [J], 黄玉峰;宋晓伟;郝磊;郑云亮;任勇因版权原因，仅展示原文概要，查看原文内容请购买。
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中国人民大学物理系高性能计算集群“Kohn”介绍
刘凯
2010.6
一．系统简介
（1）硬件部分
目前Kohn集群共有73个节点（1个管理节点，4个存储节点，68个计算节点），592个核，约1TB内存，理论计算峰值为5.5万亿次。
管理网络采用千兆以太网；计算网络采用40Gb QDR Infiniband网络；计算节点到存储节点为20Gb DDR Infiniband网络，存储节点经由光纤交换机连接至存储设备IBM DS3400+EXP3000（双控制器，提供4条4Gb光纤链路，24块450GB 15K转SAS硬盘构建Raid阵列）。
图1. Kohn集群正面图图2. Kohn集群背面图
管理节点1个，型号为IBM X3650M2机架式服务器，配置2个四核Intel Xeon E5530系列CPU（主频2.40GHz，L3缓存8MB，Intel QPI
5.86GT/s）；12G DDR3内存；2个146G 15K转SAS硬盘，硬盘阵列Raid 1。
存储节点4个，型号为IBM X3650M2机架式服务器，配置2个四核Intel Xeon E5530系列CPU（主频2.40GHz，L3缓存8MB，Intel QPI
5.86GT/s）；12G DDR3内存；2个146G 15K转SAS硬盘，硬盘阵列Raid 1；
20Gb DDR Infiniband HCA卡；4Gb光纤HBA卡。
计算节点68个，分布于5个IBM BCH刀片机箱中，其中66个计算节点为IBM HS22刀片，2个为IBM LS22刀片。
共包含以下四种刀片类型：
数量型号 CPU 内存硬盘
38 HS22 Intel Xeon E5530 2.4GHz四核6*2GB DDR3146GB SAS 6Gb/s 15Krpm 14 HS22 Intel Xeon X5550 2.66GHz四核6*2GB DDR3146GB SAS 6Gb/s 15Krpm 14 HS22 Intel Xeon X5550 2.66GHz四核6*4GB DDR3146GB SAS 6Gb/s 15Krpm 2 LS22 AMD Opteron 2435 2.6GHz六核4*2GB DDR2146GB SAS
68个计算节点之间通过2台36口V oltaire4036 Infiniband（40Gb QDR）交换机无阻塞连接，交换机中的4个口通过20Gb DDR Infiniband连接至存储节点。
（2）操作系统、编译器、并行环境、数学库和开源软件
集群部署采用Rocks 5.3，作业调度批处理系统为Grid Engine，编译器版本管理采用Modules Enviroment模块化环境。
操作系统：Linux，内核版本2.6.18-164
编译器：
通过输入module avail命令查看可用编译器；module list查看已加载
的环境；通过module load和module unload加载和卸载所需要的环境。
系统已默认加载intel编译器，用户可以在管理节点编译程序：
Fortran为ifort，绝对路径为/opt/intel/Compiler/11.1/064/bin/intel64/ifort
C为icc，绝对路径为/opt/intel/Compiler/11.1/064/bin/intel64/icc
C++为icpc，绝对路径/opt/intel/Compiler/11.1/064/bin/intel64/icpc
并行环境：
Openmpi, 绝对路径/share/apps/compilers/openmpi-1.3.3-intel-11/bin/，可通过module load openmpi/intel-11加载该环境。
Mvapich2, 绝对路径/share/apps/compilers/mvapich2-1.5rc1-intel-11/bin 可通过module load mvapich2/intel-11加载该环境。
注意：以上并行环境不能同时加载，用户可以自行比较以上并行环境对自己程序的影响，选择合适的并行环境。
数学库：
Intel MKL：绝对路径为/opt/intel/Compiler/11.1/064/mkl/lib/em64t/
其他数学库全部安装在/share/apps/libs文件夹中，包括
GotoBLAS2：当前最快的BLAS库
Lapack：开源BLAS和LAPACK库
ACML：针对AMD CPU优化的数学库
FFTW：快速傅里叶变换
GSL：开源的C和C++数学库
NETCDF：处理科学数据的软件库，能生成独立于机器的格式
推荐使用GotoBLAS2库和Intel MKL函数库：
其中GotoBLAS2库的连接方法为
-L/share/apps/libs/GotoBLAS2/ -lgoto2_nehalemp-r1.13
Intel MKL函数库的连接方法为
-L/opt/intel/Compiler/11.1/064/mkl/lib/em64t/ -lmkl_intel_lp64 \
-lmkl_sequential -lmkl_core –lpthread
开源软件：
Quantum ESPRESSO（开源的第一性原理计算软件）：
在/share/apps/software/espresso-4.2openmkl/文件夹下装有用openmpi
编译的espresso软件；
在/share/apps/software/espresso-4.2mvamkl/文件夹下装有用mvapich2
编译的espresso软件；
在/share/apps/software/espresso_pseudo/文件夹中有赝势库。
GNUPLOT（开源绘图软件）：
集群已安装GNUPLOT，用户可以直接输入命令gnuplot
（3）系统性能
由于集群中计算节点的硬件类型不同，我们分别做了Linpack测试：
节点数量型号 CPU 内存
理论峰值
（TFlops）
实际峰值
（TFlops）
Linpack
效率
38 HS22 Intel Xeon E5530 2.4GHz 6*2GB 2.918 2.564 88% 14 HS22 Intel Xeon X5550 2.66GHz 6*2GB 1.192 1.109 93% 14 HS22 Intel Xeon X5550 2.66GHz 6*4GB 1.192 1.146 96%
注：系统性能实测数据由IBM工程师完成。