高性能计算平台及软件技术参数
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
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。
云计算平台建设项目技术参数要求
云计算平台建设项目技术参数要求云计算平台是当下信息技术领域的一个热门话题，它具备高性能、高可用性和强安全性等特点，在企业和政府等机构中得到广泛应用。
为了确保云计算平台的正常运行和满足用户需求，技术参数要求成为项目建设中的重要一环。
本文将探讨云计算平台建设项目的技术参数要求。
一、平台性能要求云计算平台的性能直接影响到用户的使用体验和业务运行效率，因此，对其性能要求是项目建设中的重要方面。
首先，平台的处理速度需要满足用户对于数据处理和应用响应的要求，通常以每秒处理请求的数量（TPS）来衡量。
例如，在某在线支付平台建设项目中，云计算平台的性能要求可以定为每秒处理至少1000个支付请求。
其次，平台的并发能力也是性能要求的重要指标，即平台在高负载情况下仍能保持稳定的运行状态，不出现系统崩溃或响应延迟的情况。
二、数据存储与备份要求云计算平台作为一个大规模分布式系统，数据存储与备份是其关键功能之一。
在项目建设中，对于数据存储要求应该明确规定数据的存储容量、可扩展性和稳定性。
例如，在某医疗机构的云计算平台建设中，数据存储需求可能为每月增长不超过10TB，平台能够支持快速扩容，并提供数据备份和灾备功能以确保数据安全。
三、网络带宽要求云计算平台的网络带宽是保障用户与平台之间快速稳定通信的基础。
在项目建设中，对于网络带宽的要求应该基于用户对数据上传下载、应用访问等方面的需求来确定。
例如，在某视频分享平台的云计算建设项目中，网络带宽要求可能为支持每天上传下载总量超过100TB的大规模数据传输。
四、安全性要求云计算平台的安全性是保护用户数据和应用不受未经授权访问的重要保障。
在项目建设中，安全性要求包括身份验证、数据加密、网络防护等多个方面。
例如，某银行的云计算平台建设项目，对于安全性要求可能包括严格的身份认证机制、强加密算法和防火墙等网络安全措施。
五、可用性要求云计算平台的可用性是指系统长时间运行而不中断的能力，通常以系统可用率来衡量。
北工大高性能计算暨云计算平台简介-青岛报告
计算资源 存储资源 网络资源
10TB 1套千兆以太网 SAN存储、 2台I/O服务器 1套万兆以太网
企业云应用、开 84台 发测试云 刀片服务器 数据密集型高性 70台 能应用 刀片服务器 通信密集型高性 98台 能应用 刀片服务器
C区
D区
1套Infiniband 高 30TB SAN存 性能通信网络 储、 6台I/O服务器 内存密集型高性 3台大内存机 1套Infiniband 高 能应用 架服务器 性能通信网络、 1套万兆以太网
◦ 用户可以通过资源模板，定制所需的软件环境，实现自动部署
建设目标 总体结构及硬件基础设施 高性能计算平台简介 云计算平台简介
北京工业大云应用及高性能应用实践
实践1：第二届北京工业大学IBM杯并行计算大赛 ◦ 共10个学院,29个参赛小组 ◦ 自选课题, 86%来源于实际项目需求 ◦ 应用类型多样,并行环境需求异构
√
√
From first principles!
第一性原理计算
在节点数目大于4 后，其并行效率会剧烈下降。 主要是由第一性原理计算密集型、通信密集型的 计算特点导致，而云平台的虚拟化技术会增加了 计算任务和底层的额外时间，特别是当节点数较 多时，浪费在程序与底层之间、多节点之间的网 络交换的时间将增加导致整体效率非常低。 由于第一性原理计算VASP程序在每一步并行之后 虚拟集群环境配置： 需要互相对比数据进行自洽，随着节点数的增加， 70个节点(单核CPU 2.83GHz，内存 各个节点之间的网络交换时间和穿越虚拟层的时 间都将大大增加，导致了系统时间的增加，同时 Redhat Linux 5.5 影响运算时间，最终导致了云平台多节点并行效 率的低下。 千兆以太网
边缘计算技术的软硬件要求和配置推荐
边缘计算技术的软硬件要求和配置推荐边缘计算技术是一种将数据处理和存储能力向数据源的边缘推进的新型计算模式。
相较于传统的云计算模式，边缘计算能够更好地实现低延迟和高性能的数据处理需求。
在边缘计算领域，软硬件要求和配置决定了系统的性能和可靠性。
本文将重点介绍边缘计算技术的软硬件要求，并给出一些建议的配置推荐。
在软件方面，边缘计算平台需要具备高效的数据处理和分析能力，同时还需要具备实时响应和大规模并发处理的能力。
常见的边缘计算软件包括容器技术、分布式计算框架、数据处理和机器学习库等。
常见的软件要求如下：1. 容器技术：边缘计算平台常使用容器技术来运行和管理应用程序。
容器技术能够实现快速部署和扩展，同时提供隔离和安全性。
建议使用开源的Docker容器技术，可以满足大部分边缘计算场景的需求。
2. 分布式计算框架：边缘计算通常需要处理大规模的数据，因此需要使用分布式计算框架来实现数据的并行处理。
常见的分布式计算框架包括Apache Hadoop和Apache Spark等，它们能够提供高度可扩展的计算能力。
3. 数据处理和机器学习库：边缘计算平台需要具备强大的数据处理和分析能力。
常见的数据处理和机器学习库包括Apache Kafka、TensorFlow和PyTorch等。
这些库可以帮助开发者快速构建边缘计算应用，并提供高性能和高可靠性的数据处理和分析功能。
在硬件方面，边缘计算平台需要具备一定的计算能力和存储能力，以支持实时数据处理和存储需求。
常见的硬件要求如下：1. 高性能处理器：边缘计算平台需要使用高性能的处理器来实现快速数据处理和分析。
建议使用多核处理器和加速器，如英特尔的Xeon系列和NVIDIA的GPU 等。
这些处理器能够提供强大的计算能力，满足边缘计算平台的性能需求。
2. 高速网络：边缘计算平台需要具备高速的网络连接来实现实时数据传输和协同计算。
建议使用支持千兆以太网或更高速率的网络设备，以确保数据的及时传输和处理。
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。
云计算平台建设项目技术参数要求
云计算平台建设项目技术参数要求1.服务器配置要求：- 型号：推荐使用企业级服务器，如HP ProLiant、Dell PowerEdge 等。
- 处理器：最新的多核处理器，支持虚拟化技术, 如Intel Xeon E5系列。
-内存：每台服务器内存容量不低于128GB，支持ECC内存。
-存储：使用高速、可靠的存储设备，如固态硬盘（SSD）。
-网络：支持千兆或以上以太网接口。
2.虚拟化平台要求：- 虚拟化软件：推荐使用VMware vSphere或OpenStack等企业级虚拟化软件。
-虚拟机：支持同时运行多个虚拟机实例，每个虚拟机的资源分配可调整。
-虚拟网络：支持虚拟网络的划分和管理，提供安全隔离和高性能的网络传输。
3.存储系统要求：- 存储类型：使用可扩展的分布式存储系统，如Ceph或GlusterFS 等。
-存储容量：总容量不低于数百TB，支持在线扩容。
-存储性能：支持高性能的随机读写和顺序读写操作。
-存储可靠性：支持数据冗余和备份机制，确保数据的安全性和可靠性。
4.网络要求：-网络设备：使用可扩展的网络交换设备，支持高带宽和高可靠性的网络传输。
-网络拓扑：建立多层次的网络拓扑结构，提供安全隔离和快速传输。
-网络安全：使用高级防火墙和入侵检测系统，保障云平台的安全性。
5.数据备份与恢复要求：-数据备份：建立定期自动化的数据备份机制，支持增量备份和全量备份。
-数据恢复：能够快速恢复数据到指定时间点，支持灾难恢复和业务连续性。
6.用户管理与安全要求：-身份认证：支持多种身份认证方式，如用户名密码、双因素认证等。
-权限管理：提供细粒度的权限管理，允许管理员对不同用户进行角色和权限的设置。
-安全审计：记录用户操作日志和系统事件，实施审计和安全监控。
7.故障处理与监控要求：-故障处理：建立故障自动检测和自动修复机制，提供快速响应和解决故障的能力。
-系统监控：提供实时的系统性能监控和报警机制，提示管理员系统的运行状态。
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。
高性能计算集群管理系统需求说明
序号
名称
配置描述
1
高性能 AI 集群计算平台
1.数据管理
1.1.海量、高可靠数据存储能力（ >P 级）；
1.2.数据版本管理能力，类 git 的数据修改历史，分支隔离；
1.3.S3 协议支持：提供 K8s CRD 方便的把 S3 转换为 PVC 使用；
2.模型构建
2.1.多框架：分布式并行训练，支持使用 TensorFlow, PyTorch, DeepSpeed 系统；超参数自动调优系统；支持多种优化算法；
13.采用云原生、容器化技术架构；
2
LLM 训练和应用系统
14.大模型的全流程、高可靠的训练和推理服务的支持功能
14.1.支持使用 DeepSpeed 进行大规模 LLM 预训练 + 微调；提供专门的 CRD 快速部署 LLM 为网络服务；
14.2.异构多集群推理服务：支持使用一个 CRD 自动将一个模型部署到多个异构集群中；
5.2.可通过 Web UI 可视化、多维度实验对比；可通过 Web UI 共享实验结果；
6.模型部署
6.1.支持通过专门的 CRD 部署模型为网络服务，提供 REST / gRPC 协议接口；
6.2.自动弹性伸缩推理服务的部署规模；
7.集群资源管理
7.1.提供任务优先级、队列、配额、coscheduling 调度机制；
10.安全访问控制
10.1.支持多用户、多项目同时使用平台；
10.2.支持设置项目、数据、服务的访问权限；
11.扩展能力
11.1.支持第三方工具，例如关系数据库、向量数据库、标注工具等的通过 Helm Charts 的部署和使用；
12.备份和恢复
高性能计算技术概述
高性能计算技术概述高性能计算（High Performance Computing，HPC）技术是指运用先进的硬件、软件以及网络技术来加快计算速度和提高计算效率的一种计算技术。
随着科学技术的不断发展，越来越多的领域需要处理大量的数据和复杂的计算任务，高性能计算技术应运而生。
本文将详细介绍高性能计算技术的概念、发展历程、应用领域、关键技术以及未来发展趋势。
概念：- 高性能计算技术是指通过提高计算速度和效率来解决大规模、复杂计算问题的技术。
- 高性能计算系统通常由多台计算机节点组成，节点之间通过高速网络相连，通过并行计算的方式来提高计算速度。
发展历程：1. 1950年代：高性能计算技术的诞生可以追溯到计算机诞生的早期。
2. 1970年代：出现了第一代大规模并行处理机。
3. 1990年代：高性能计算机的应用开始渗透到科学研究、工程设计等领域。
4. 2000年代：高性能计算机的应用领域进一步扩展，包括天气预报、基因组学、能源开发等。
应用领域：1. 科学研究：高性能计算技术在物理学、化学、天文学、地球科学等领域的模拟和计算中得到广泛应用。
2. 工程设计：高性能计算技术在航空航天、汽车制造、建筑设计等领域的计算和仿真中发挥着重要作用。
3. 金融领域：高性能计算技术在金融风险分析、交易模拟等方面的应用正在不断增加。
4. 医学研究：高性能计算技术在基因组学、蛋白质结构预测等方面的应用对医学研究有着重要的推动作用。
关键技术：1. 并行计算：高性能计算技术通过将计算任务分割成若干小任务，并在多个处理单元上同时进行计算，从而提高计算速度。
2. 分布式存储：高性能计算系统通常采用分布式存储技术，将大量数据分散存储在不同的节点上，通过网络进行访问和传输。
3. 高速网络：高性能计算系统中节点之间的通信需要通过高速网络来实现，以确保数据传输的效率。
4. 软件优化：针对高性能计算需求，需要对计算任务进行有效的算法设计和软件优化，以充分利用硬件资源。
技术配置及要求
技术配置及要求：1.技术指标1.1总体要求1.1.1系统组成：整体系统采用x86集群架构，包含计算系统、网络系统、管理登陆节点、集群软件系统等组成部分，投标方需提供本套高性能计算机全面、整体的解决方案，并针对各组成部分列出详细配置清单及拓扑结构，提供一个扩展的、稳定可靠的、平衡的、高效节能的高性能计算和平台1.1.2理论峰值：整体理论峰值≥18.5 TFlops（计算刀片节点、胖节点、GPU节点的CPU计算能力，不含GPU）1.1.3网络系统：计算节点、管理节点之间采用线速互连的56GbFDR InfiniBand计算网络1.1.4软件系统：提供完善的高性能计算环境，至少包括编译器、MPI环境、集群监控管理和作业调度软件等1.1.5集群系统部署：安装Scientific Linux或者全部正版授权的Red Hat 企业版Linux1.1.6集成实施：提供全系统硬件和软件的集成实施服务，提供完整的集成实施方案规划和培训方案1.1.7售后服务：由主体设备原厂商提供售后服务，提供原厂盖章的售后服务承诺函1.1.8原厂授权：本包中的刀片计算节点、GPU计算和、管理登陆节点统、集群监控管理软件、作业调度系统软件需要提供设备或软件原厂商授权函1.2机柜系统1.2.1数量11.2.2与服务器同品牌42U工业标准机柜；提供全数量的PDU，每PDU提供足够插座1.3视频管理系统1.3.1数量≥11.3.2配备17吋液晶显示器、鼠标、键盘、切换器1.4管理/IO节点1.4.1数量：≥1台1.4.2形态：双路机架式服务器1.4.3处理器：每节点配置2颗Intel Xeon E5-2600 v3系列处理器，每颗CPU核心数≥6核，主频≥2.4GHz1.4.4内存：采用DDR4 2133MHz ECC内存，每节点内存容量≥32GB，要求配置单根容量相同的内存条1.4.5硬盘：每节点配置≥2块10Krpm SAS硬盘，单盘容量≥300GB，支持RAID 0/11.4.6网络：每节点配置2个千兆以太网端口；每节点配置1个56Gb FDR InfiniBand端口1.4.7HBA卡：配置与存储相对应光纤HBA卡1.4.8电源和风扇：满配冗余电源及风扇1.4.9管理：集成远程管理模块，可实现与操作系统无关的远程对服务器的完全控制，支持IPMI2.0和KVM Over IP功能，独立管理网口1.5磁盘阵列1.5.1数量：≥1台1.5.2体系架构：双控机架1.5.3控制器：双冗余控制器，支持Active-Active工作方式1.5.4缓存：≥16GB，带电池保护，配置锂电池1.5.5接口：≥4个8Gb或以上FC1.5.6容量：至少包含6块300GB或以上10krpm SAS，存储总容量≥10 TB；支持RAID级别：0、1、3、5、6、101.5.7电源和风扇：冗余电源、冗余风扇，支持在线更换1.5.8管理功能：配置磁盘阵列管理软件，支持界面告警、声光告警、E-mail告警、SNMP，支持告警日志的实时显示、导入导出等功能1.5.9利旧兼容：配置1块与存储设备速度相对应光纤HBA卡，为原有设备提供存储接口。
魔方-2高性能计算平台应用环境
魔方-2高性能计算平台应用环境1.简介魔方-2高性能计算平台是基于集群概念设计的大型计算机系统，由416台双路刀片式服务器组成，其整体计算能力理论峰值为399.36T flops (1Tflops即为每秒1012浮点计算)。
魔方-2系统每台服务器包含2颗英特尔志强E5-2680 v3处理器，每颗处理器包含12个处理器核心，计算主频2.50GHz，全系统合计9986颗处理器核心。
全系统包含三套内部互联网络，一套线速互联的Infiniband网络，一套千兆管理网络和一套IPMI网络。
2015年9月在上海超级计算中心完成安装后投入试运行。
本文主要介绍在魔方-2高性能计算平台上部署的应用软件和机器的使用方法及环境。
2.硬件环境计算节点的硬件配置如下：两路十二核Intel(R) Xeon(R) CPU E5-2680 v3 @ 2.50GHz Haswell处理器（每节点合计24核）每节点合计128GB内存Mellanox InfiniBand光纤网络魔方-2系统的存储分为两种：每个计算节点配备的本地硬盘和由存储节点建立的高速并行文件系统。
其中本地硬盘用于计算节点操作系统使用，用户的所有操作都应该在帐号所对应$HOME（该$HOME所在的位置为高速并行文件系统）下进行，用户登录时，会自动被引导到自己帐号的$HOME下面。
鉴于存储空间有限和数据安全的考虑，请用户务必做到及时下载计算结果文件并清理空间。
3.软件环境3.1.操作系统魔方-2系统的计算节点和前端接入节点的操作系统均为CentOS release 6.6 (Final)，提供了一个标准的64位Linux操作环境（内核：2.6.32-504.el6.x86_64），用户需要事先适当熟悉命令行方式的基本Linux操作，特别是文件目录操作，并应该会熟练使用一种编辑器(vi或者emacs等)。
3.2.作业调度系统对于大规模超级计算机系统，为了有效利用众多处理器核心所提供的计算能力，必须有一个统一的作业管理系统，统一地跟用户交互，接收提交的各类计算任务，统一地分配计算资源，将各种各样的用户作业具体指派到节点上执行。
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。
高性能计算工作站购置技术要求
高性能计算工作站购置技术要求
2.乙方于合同签订后30天内完成供货安装调试并交付使用。
安装地点：西安石油大学理学院指定地点，所有产生费用乙方负责。
3、乙方提供的设备质保期限为3年（从安装完成经甲方验收合格之日算起）,终身维护。
质保期内乙方接到甲方反映电话后，2小时内响应，24小时内派技术人员到现场，48小时解决问题，如出现超过48小时未维修好，乙方应向甲方提供同类新产品替代，以保证甲方的正常使用。
质保期外，乙方只收取材料费。
安装调试后，乙方免费为甲方提供现场操作培训，通过培训使用户人员了解设备工作原理，熟悉设备的安装及使用、维护方法，掌握各种设备的初始化及故障诊断、定位和排除技能。
4.签订供货合同，货到完成安装调试验收合格后付合同总价的95%，留合同总价5%质保金，质保金在产品正常使用满一年且无质量问题后一次无息付清。
了解AI技术的硬件与软件要求
了解AI技术的硬件与软件要求随着人工智能（Artificial Intelligence，简称AI）在各个领域的迅猛发展，对于了解AI技术的硬件和软件要求也变得越来越重要。
为了更好地应对这一挑战，本文将深入探讨AI技术所需的硬件和软件要求。
一、硬件要求1. 高性能计算平台实施人工智能技术必须具备高性能计算平台。
传统计算机架构可能不能满足进行大规模并行处理的需求。
因此，在选择硬件时，应考虑到高度并行计算的需求，并选择适合的芯片或处理器。
2. 强大的图形处理单元（GPU）图形处理单元（Graphics Processing Unit，简称GPU）在人工智能任务中扮演着重要角色。
由于AI任务中存在大量的矩阵运算，而GPU正好擅长此类操作，其能够极大提高计算速度和效率。
3. 大容量存储设备执行人工智能任务需要存储大量数据以及模型参数。
因此，拥有大容量、高速度和可靠性强的存储设备是不可忽视的考虑因素，如固态硬盘（Solid-State Drive，简称SSD）或者大容量的机械硬盘。
4. 高速网络连接人工智能任务通常需要与云服务进行数据交互和模型训练。
良好的网络连接能够确保数据传输的稳定性和效率。
因此，在选择硬件时应考虑到网络连接速度和稳定性，以提高工作效率。
二、软件要求1. 强大的编程语言与开发框架在AI技术中，各种编程语言与开发框架起着关键作用。
Python是最流行的AI 编程语言之一，提供了丰富的库和工具包用于科学计算与数据处理。
此外，还有诸如TensorFlow、PyTorch等开源框架可供选择，它们提供了方便易用的API接口来支持神经网络模型构建和训练。
2. 数据预处理工具在AI技术中，数据预处理过程对于结果准确性至关重要。
因此，为了使数据质量符合学习算法的要求，在进行模型训练之前通常需要对原始数据进行清洗、去噪、归一化等操作。
常用的数据预处理工具包括NumPy、Pandas等，在处理结构化和非结构化数据时具有很高的效率和灵活性。
云计算平台建设项目技术参数要求
旅游服务中心信息中心机房云计算平台建设项目技术参数要求**省旅游服务中心是一个以关注民生和服务游客为主线，以旅游形象展示为基础，以人才队伍优化为手段，以信息交流为核心，以产业提升为目标，以管理协调为牵引的数字化、智能型，并与国际旅游接轨的旅游公共服务平台。
建成后，将成为集管理咨询、陈展推介、人才交流、行业培训于一体，设计理念超前、运作模式先进、积聚力量强大、产业带动明显、功能较为齐全的省级旅游服务中心。
具体包括“一个基地”和“四个中心”，“一个基地”是指国家中部旅游人才培训基地；“四个分中心”是指**旅游形象展示中心、**旅游指挥调度中心、**旅游信息中心和专业化的旅游推介交流中心。
作为**旅游的公共服务载体，省旅游服务中心主要功能包括：（1）旅游综合服务功能。
一是以**省旅游服务中心为中枢，建设覆盖全省性的旅游公共服务指挥平台，起到统一指挥、统一调度、实现服务网络化、合作智能化；二是实施游客流量、安全、交通状况信息分析和处理，以国家统一的旅游呼叫中心为基础，建设高质量高标准的12301呼叫平台和灾难应急处理系统；三是对**省主要旅游景区、旅游车队实施远程安全监控和指挥；四是完善旅游服务质量、投诉和执法职能；五是设立**省旅游行政服务大厅。
（2）旅游信息服务功能。
第一，按照国际和国家标准，构建**省旅游信息网络平台，全方位筹划**省旅游地理信息系统，集中整合和处理旅游数据与预警信息，发布及时、有效、权威的官方旅游信息；第二，建设先进的旅游电子政务平台和国际化的旅游电子商务平台，远距离、多功能地为国内外游客提供全方位、全天候的信息咨询服务和地理位置服务，为旅游企业的发展提供有效的信息服务，为政府决策提供智能化的参考服务；第三，通过引入现代信息通讯网络技术，以信息为纽带，以整合为手段，在充分发挥单体功能的基础上，加强各单位之间的互补与协作，从而最大限度地释放该中心的综合功能。
（3）旅游形象宣传功能。
HPC高性能计算常用软件(高校版)
MXNet
MXNet是一个深度学习库, 支持C++, Python, R, Scala, Julia, Matlab以及JavaScript等语言
计算机科学技术等
5
darknet
对于图片分类训练、验证
计算机科学技术等
6
opencv2/3
OpenCV是一个基于BSD许可（开源）发行的跨平台计算机视觉库，可以运行在Linux、Windows、Android和Mac OS操作系统上
计算机科学技术等
3
TensorFlow
TensorFlow是谷歌基于DistBelief进行研发的第二代人工智能学习系统，其命名来源于本身的运行原理。Tensor（张量）意味着N维数组，Flow（流）意味着基于数据流图的计算，TensorFlow为张量从流图的一端流动到另一端计算过程。
计算机科学技术等
力学、物理学等
15
IDL
IDL使用者可以迅速且方便地运用此软件将数据转换为图以是全色三维图像和模型。
数学、物理学等
化学、化学工程等
9
GROMACS
GROMACS是一个功能强大的分子动力学的模拟软件，其在模拟大量分子系统的牛顿运动方面具有极大的优势。GROMACS是用于研究生物分子体系的分子动力学程序包。
生物学等
10
NAMD
NAMD（NAnoscale Molecular Dynamics）是用于在大规模并行计算机上快速模拟大分子体系的并行分子动力学代码。
计算机科学技术等
7
OpenFOAM
一个完全由C++编写，在linux下运行，面向对象的计算流体力学（CFD）类库
力学、物理学等
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9.11作业运行过程中实时查看作业运行节点性能曲线图。
11
HPC
应用特征分析模块
1套
★提供软件著作权证书；
★满足本次配置所有节点的应用许可需求，并满足未来三年扩容节点的应用许可需求
实时监控集群节点CPU、内容、网络、IO性能数据，提供集群系统中应用软件随时间变化的运行特征
实时监控集群节点CPU频率、CPU缓存命中率、miss率等微架构特征
实时监控集群节点CPU温度，CPU实时浮点性能GFlops，节点实Байду номын сангаас内存带宽等数据
系统
调优
常用并行库的调优参数，包括MVAPICH2-X/GDR/MIC、HPC-X Toolkit、OpenMPI、MPICH2等
常用数学库的调优参数，包括ATLAS、ApenBLAS、Lapack、ScalAPACK、FFTW3等
提供量化与分子类软件的调优参数，包括Abinit、CPMD、DL_POLY、Gamess、Gromacs、LAMMPS、NAMD、NWChem、Quantum Espresso、Tinker等
高性能计算平台及软件技术参数
序号
货物名称
技术参数
1
计算节点
服务器
28台
1.1规格：2U机架式服务器
1.2★处理器：配置2个Intel E5-2630v4(2.2GHz/10c)/8GT/25ML3/2133的CPU
1.3★内存：配置128GB DDR4 2133内存，最大支持1TB以上内存
1.4★硬盘：配置1块2.5寸240GB以上高性能SSD硬盘，最大支持12块3.5寸或24块2.5寸热插拔SATA/SAS/SSD硬盘
1套
6.1串行视频切换系统，管理全部节点
6.2★切换系统带八个串行通道，最大可提供≥200台以上的视频监控规模。提供3个不同级别的账户权限的身份和操作权限认证，访问权限的分级管理
6.3★提供1U折叠KVM控制台，带17"LCD显示器
7
操作系统
1套
★企业版Redhat Linux操作系统，64bit
8
9.3提供集群资源监控，监控集群计算节点的开关机及可用情况，监控集群CPU资源的使用及空闲情况，监控集群内存资源的使用及空闲情况，监控集群存储的使用及空闲情况，监控集群各节点的资源使用及运行作业情况。
9.4提供集群性能监控，实时监控集群的负载，CPU利用率，内存利用率，网络输入输出情况，并提供集群历史运行曲线图；实时监控各计算节点的负载，CPU，内存，网络情况，并提供历史运行曲线图。
9.12支持多种作业调度策略：先进先出，资源回填，公平共享，作业抢占。
9.13提供对用户占用的存储空间进行计费功能（提供功能截图证明）。
9.14提供欠费提醒功能，用户费用不足，将限制用户提交作业（提供功能截图证明）
10
安全加固模块
1套
★WEB关键应用配套原厂自主知识产权服务器安全加固系统套件，支持强制的访问控制、安全审计、安全防护、系统自我保护等功能
2.3★内存：配置64GB DDR4 2133内存，最大支持1TB以上内存
2.4★硬盘：配置2块2.5寸300GB 10Krpm SAS硬盘，最大支持12块3.5寸或24块2.5寸热插拔SATA/SAS/SSD硬盘，配置独立八通道SAS高性能Raid卡
2.5★网络：集成双千兆以太网卡，配置100Gbps高速网卡
1.5★网络：集成双千兆以太网卡，配置100Gbps高速网卡
1.6电源：1+1冗余服务器电源，风扇满配
1.7虚拟化软件：配置与服务器配套的商业版虚拟化软件（必须提供原厂授权），满足物理CPU授权许可，可将物理服务器虚拟成多台虚拟服务器使用
2
管理登录节点
服务器
1台
2.1规格：2U机架式服务器
2.2★处理器：配置2个Intel Xeon E5-2620v3 2.4GHz/15MB/6C的CPU
2.6电源：1+1冗余服务器电源，风扇满配
3
管理网络
交换机
2台
★1U千兆交换机，提供48个千兆以太网端口。交换容量256Gbps，包转发率87Mpps，支持链路聚合、端口聚合，支持VLAN，可管理，支持2.5G堆叠，支持IPv6+MAC绑定，支持USB备份日志及配置
4
计算网络
交换机
1套
4.1★100Gb高速互联低延迟交换机，保证计算、管理和存储节点全线速连接到一套网络的同时，还有30%以上端口剩余
开发工具套件
1套
8.1★Intel编译、调试软件，Intel C++/Fortran编译器，Intel MKL数学核心库，GCC编译器等
8.2MPICH，MVAPICH2，OpenMPI等并行环境
9
集群管理软件
1套
9.1★品牌：与服务器同一品牌，提供集群软件著作权证书；
9.2★总体要求：提供集群监控，集群管理，作业提交管理及调度，应用集成，记账统计，定制服务等功能；
9.5提供集群作业的监控，监控集群当前的作业运行及等待情况，提供最近四周的作业完成情况统计，支持按用户，用户组和队列统计作业的等待及完成情况。
9.6集群报警：支持用户自定义报警阈值，支持对各计算节点分别设置报警阈值；提供邮件及短信报警方式，支持对多位管理员同时报警；支持用户自定义报警策略，定义报警方式，报警次数及报警时间间隔。可即时通过声音、邮件、短信或监控面板掌握系统报警信息。
4.2投标者须提供详细的网络架构图
5
机柜系统
3套
5.1 19″、42U工业标准服务器专用机柜，机柜两侧预留布线槽，强弱电分离布线，机柜上下方均可走线，保证前后通风，顶部有通风孔结构，1个承重托盘，支持并柜并带有并柜遮条
5.2配置专业工业供电PDU
5.3满足全部设备合理摆放，并满足供电需求
6
KVM系统
9.7存储管理：提供对共享存储的使用情况统计功能，统计各用户占用空间大小，统计用户的旧文件，大文件及空目录（提供功能截图证明）。
9.8进程管理：支持查看各计算节点的进程信息，可对进程按用户，节点，名称，CPU利用率，内存利用率等进行筛选。支持按用户和节点分组统计。
9.9提供根据集群的作业排队情况及集群负载情况动态调整集群的可用节点，实现动态调整集群可用资源，以降低集群电力消耗。