宝德HPC高性能计算服务器集群系统简介
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
HPC高性能计算 hp
HPC介绍
作用？ 1、计算节点：运行并行计算程序，是HPC的主 体结构； 2、管理节点：安装有集群管理软件，作为主节 点为整个HPC系统进行系统监控、管理和作 业调度，还负责对系统一次性安装操作系统及 应用软件；
HPC介绍
3、登陆节点：用来承接用户接入HPC系统，运 行并行计算的主题程序，对程序进行编译和调 试，划分任务和数据，分配给计算节点，并且 对任务进行回收和汇总； 4、I/O节点：用来连接后台大容量数据，将所 有数据共享给整个系统，负责数据的读取和存 储调用；
HPC介绍
HPC的特点有哪些呢？ 1、先进性：并行计算是目前业界较为先进的计 算体系，是融合了计算、存储、网络和软件于 一体的系统，是一个成熟的产品和技术。 2、高性能：融合了业界最先进的产品，刀片服 务器、高速Infiniband网络、光纤网络及相关 设备于一体。
HPC介绍
3、扩展性：采用刀片技术特性，用户可以根本 自己的需求增减服务器数量，灵活的改变 HPC系统的性能，扩展系统的计算和存储能 力。 4、环保特性：刀片服务器是一个系统集合体， 不同于机架式服务器，它可以充分利用刀片机 箱的电源、风扇资源，确保减少耗电量、空间 等。
HPC（高性能计算）介绍
HPC介绍
HPC概述 HPC的软硬件配置 HPC的应用环境及案例
HPC介绍
什么是高性能计算？ HPC是High Proformance Compute的缩写。 它是计算科学的一个分支，用以解决复杂的科 学计算或者数值计算。由多台服务器构成的一 种松散耦合的机群，为用户提供高性能计算、 专业的应用程序等服务。
HPC介绍
5、计算网络：一般采用Infiniband网络，常用 40Gb，高带宽低延时的特性满足计算节点之 间的消息传递要求。 6、千兆网络：是整个系统中的骨干网络，用户 操作系统的部署，软件的安装、监控等。
宝德服务器
存储能力
• 提供多种存储方案，如机械硬盘、固态硬盘、NVMe等 • 支持RAID技术，提高数据存储可靠性 • 满足不同应用场景的存储需求
宝德服务器稳定可靠性与扩展性
稳定可靠性
• 采用优质硬件组件，保证产品稳定运行 • 通过多项可靠性测试，确保产品品质 • 提供多重数据保护机制，保障数据安全
扩展性
• 模块化设计，方便扩展和升级 • 支持热插拔技术，提高维护效率 • 提供多种扩展槽位，满足客户不同扩展需求
机器学习 02
• 宝德服务器提供高性能计算和存储能力，满足机器学习 应用需求 • 支持多种机器学习算法，如决策树、神经网络等 • 为企业提供精准、高效的机器学习服务
案例展示 03
• 某知名人工智能企业采用宝德服务器构建人工智能平台， 提升AI算法研发和部署效率 • 某高校采用宝德服务器构建机器学习实验室，为学生提 供实践和创新的平台
宝德服务器安装与配置指导
安装指导
• 提供详细的安装指南和操作步骤 • 可以参考官方文档或联系售后服务获取帮助
配置指导
• 根据实际需求进行配置和优化 • 可以参考官方文档或联系售后服务获取帮助
宝德服务器售后服务与支持政策
售后服务
• 提供全方位的售后服务，包括产品保修、技术支持、维 修服务等 • 可以通过电话、邮件、在线客服等方式获取帮助
宝德服务器安全与易用性特点
安全性
• 配备硬件防火墙，保护系统安全 • 支持多种安全认证和加密技术，确保数据安全传输 • 提供安全策略和访问控制，防止未授权访问
易用性
• 配备人性化操作界面，简单易用 • 提供多种管理工具，方便远程管理和监控 • 提供详细的使用说明和在线支持，帮助客户快速上手
03
宝计介绍
Intel® C202 chipset,
集成6个SATA接口 ,4DIMM
2011年Q4
2012年Q2
宝德工作站 Roadmap
PR6620N
Powerleader DP系列
性 能 价 格 可 用 性 / /
PR4620N PR6610N PR2620N PR4610N CTI4000N PR2610N
商业模式
按需订制 的生产模式
• 有助于迅速及灵活回应市场及客户需求转变 • 降低成本及风险
直销+合作伙伴 的亚直销策略
•
有效的市场滲透及市场策略的实施
厂商一站式服务
•
快速响应客户需求，保证第一时间满足客户 的需要
资源优势
宝德15年的服务器技术沉淀 Intel强大的资源支持 宝德不断提升的品牌价值 灵活的定制化与性价比优势 贴身的售后服务支持
2007年， 自强服务器PR4700D刷新SPECWEB世界纪录 2008年， 自强服务器PR2510D2刷新SPECPOWER世界纪录 2008年， 绘制大熊猫基因图谱 2008年， 宝德服务器助力奥运圣火登顶珠峰的高清和视频转播 2009年， 宝德技术中心被评为“深圳市级技术中心” 2010年， 宝德自强服务器全面升级到32nm处理器，并推出专门的云服务器 2011年， 高调进入安防行业并为行业应用量身打造MSS系列 2011年， 宝德视频监控服务器为大运会保驾护航 2012年初，宝德服务器全面升级进入Sandybridge E5时代
PR1715V
PR2710V
主流级5系列
PR1515V PR2510V PR1510V PR2000V
PR1515V：8*DIMM ，8*2.5’’ SAS HDD，2*Intel 82574L PR1510V：8*DIMM ，3*3.5’’ SAS HDD，2*Intel 82574L PR2510V： 8*DIMM，8*3.5’’ SAS HDD，2*Intel 82574L PR2000V： 8*DIMM，8*3.5’’ SAS HDD，2*Intel I350 PR1000V： 8*DIMM ，8*2.5’’ SAS HDD，2*Intel I350
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。
gpuhpc集群实施实施方案
XXXX大学XXXX系统仿真平台建设方案XXXX科技有限公司目录第一章概括 . ......................错误 !不决义书签。
高性能计算环境发展的趋向......................................错误 !不决义书签。
更高、更全面的性能要求 . .....................................错误 !不决义书签。
向通用化方向发展 . ...........................................错误 !不决义书签。
更为严格的估量拘束 . .........................................错误 !不决义书签。
使用商品化零件 . .............................................错误 !不决义书签。
高性能计算应用的特色..........................................错误 !不决义书签。
高性能计算主机性能评论系统....................................错误 !不决义书签。
第二章设计方案 . ..................错误 !不决义书签。
系统设计原则 . ..................................................错误 !不决义书签。
整体方案构造 . ..................................................错误 !不决义书签。
计算服务器方案 ................................................错误 !不决义书签。
GPU计算节点服务器型号及配置 ................................错误 !不决义书签。
鉴于 KEPLER的 nvidia 芯片 GPU加快技术 ........................错误 !不决义书签。
高性能计算集群
高性能计算集群高性能计算集群(HPC_CLUSTER)是一种由大量计算节点组成的集群系统，用于处理高性能计算任务。
该集群通常由多个节点组成，每个节点都具有较高的计算和存储能力，通过网络进行连接和通信。
HPC_CLUSTER集群拥有强大的计算能力和高效的并行计算能力，可用于处理大数据分析、科学计算、物理模拟、天气预报、生物信息学等应用场景。
HPC_CLUSTER集群的核心组件包括计算节点、存储节点、网络和管理系统。
计算节点是集群的主要计算资源，每个计算节点通常由多个处理器或多核处理器组成，可同时执行多个并行任务。
存储节点负责存储集群的数据，通常采用分布式文件系统或对象存储系统来实现数据的共享和高可用性。
网络是连接集群节点的基础设施，通常使用高速网络如InfiniBand、以太网等来实现节点之间的通信。
管理系统负责集群的资源管理、任务调度和监控等工作，确保集群的性能和稳定性。
HPC_CLUSTER集群的性能关键在于其并行计算能力。
通过将任务分解为多个子任务，并在多个计算节点上并行执行，集群能够更快地完成大规模计算任务。
集群通常使用消息传递接口(MPI)等并行编程模型来实现任务的分发和结果的收集。
并行计算还可以通过任务的负载均衡机制来优化，确保每个计算节点的负载均衡，以提高集群的整体性能。
另外，HPC_CLUSTER集群还需要具备高可用性和容错性。
由于集群规模大且节点众多，节点故障是不可避免的。
集群需要具备自动故障检测和恢复机制，以保证集群的稳定性和可用性。
此外，集群还可以使用冗余配置和数据备份等策略来防止数据丢失和系统崩溃。
HPC_CLUSTER集群的管理与维护需要专业的人员来完成。
管理人员需要负责集群的部署、配置和维护，并监控集群的性能和状态。
他们还需要根据任务的需求进行资源调度和任务分发，以最大限度地利用集群的计算资源。
对于大规模集群，管理系统通常提供图形界面或命令行界面，方便管理员进行操作和管理。
hpc知识点总结
hpc知识点总结HPC知识点总结HPC（高性能计算）是一种利用大规模计算机集群进行高速计算的技术。
它广泛应用于科学、工程、金融等领域，可以大大提高计算效率和处理能力。
本文将从不同方面总结HPC的相关知识点。
一、HPC的基本概念1. HPC的定义：高性能计算是一种使用大规模计算机集群或超级计算机进行高速计算的技术，旨在解决大规模数据处理和复杂计算问题。
2. HPC的特点：高性能计算通常具有高并行性、高吞吐量和高计算能力的特点，能够处理大规模数据和复杂的计算任务。
3. HPC的应用领域：HPC广泛应用于天气预测、气候模拟、地震模拟、药物研发、基因组学、金融模型等领域。
二、HPC的关键技术1. 并行计算：HPC依赖于并行计算技术，通过将任务分解成多个子任务并行执行，以提高计算效率。
2. 分布式计算：HPC常使用分布式计算架构，将计算任务分配给集群中的多个计算节点进行处理，以实现高性能计算。
3. 计算模型：HPC采用不同的计算模型，如MPI（消息传递接口）和OpenMP（多线程并行计算），以实现不同层次的并行计算。
4. 存储系统：HPC需要高速、可靠的存储系统来支持大规模数据的读写和处理，如并行文件系统和分布式存储系统。
5. 网络通信：HPC集群中的计算节点需要通过高速网络进行通信和数据传输，如InfiniBand和以太网等。
三、HPC的优化技巧1. 算法优化：选择合适的算法和数据结构，减少计算量和存储空间，优化计算效率。
2. 并行优化：合理划分任务、均衡负载、减少通信开销，提高并行计算效率。
3. 存储优化：使用高速磁盘阵列、SSD等存储设备，优化数据读写速度。
4. 网络优化：优化网络拓扑、调整网络参数，提高节点之间的通信速度和带宽。
5. 编译优化：使用合适的编译器和编译选项，优化代码的执行效率。
四、HPC的发展趋势1. 大规模集群：HPC集群规模越来越大，节点数量和计算能力不断增加，以满足日益复杂的计算需求。
hpc管理系统技术参数
hpc管理系统技术参数HPC管理系统技术参数HPC（高性能计算）管理系统是一种用于管理和优化HPC集群的软件系统。
它提供了一系列的技术参数，用于评估和监控HPC的性能和效率。
下面将介绍HPC管理系统常用的技术参数及其作用。
1. 资源利用率：指HPC集群中各节点的资源利用情况。
通过监控CPU、内存、存储等资源的使用率，可以评估集群的负载情况，优化资源分配策略，提高整体的资源利用效率。
2. 任务调度效率：指HPC管理系统对任务调度的效果。
任务调度算法的优劣会直接影响到任务的执行效率和集群的整体性能。
通过评估任务的等待时间、执行时间等指标，可以评估任务调度算法的优劣，并进行相应的优化。
3. 通信带宽：指HPC集群节点之间的通信速率。
高效的通信带宽可以提高节点之间的数据传输速度，减少通信延迟，从而加速任务的执行。
通过监控通信带宽的使用情况，可以及时发现瓶颈并进行优化。
4. 系统稳定性：指HPC管理系统的稳定性和可靠性。
稳定的系统可以保证任务的顺利执行，减少系统的崩溃和故障对任务的影响。
通过监控系统的错误日志、故障率等指标，可以评估系统的稳定性，并进行相应的改进和维护。
5. 安全性：指HPC管理系统的安全性和防护能力。
安全的系统可以保护用户的数据和隐私不受到未经授权的访问和攻击。
通过监控系统的安全日志、防火墙、用户权限等指标，可以评估系统的安全性，并采取相应的安全措施。
6. 数据管理能力：指HPC管理系统对大规模数据的管理和处理能力。
高效的数据管理能力可以提高数据的读写速度和处理效率，加快任务的执行。
通过监控数据的读写速度、数据传输速率等指标，可以评估系统的数据管理能力，并进行相应的优化。
7. 可扩展性：指HPC管理系统的扩展能力和适应性。
可扩展的系统可以根据需求灵活地增加或减少节点，适应不同规模和负载的计算任务。
通过评估系统的扩展性和性能表现，可以选择合适的硬件和软件配置，提高系统的可扩展性。
8. 用户界面友好性：指HPC管理系统的用户界面的易用性和友好性。
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。
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。
hpc解决方案
hpc解决方案
《HPC解决方案：加速科学和工程计算的创新》
高性能计算（HPC）已经成为科学和工程领域中至关重要的一部分。
它在许多领域的应用包括气候模拟、医学研究、材料科学和工程设计等。
随着科技的发展，需要越来越多的计算资源来处理日益庞大和复杂的数据。
为了满足这种需求，HPC解决方案成为了解决这一挑战的关键。
HPC解决方案提供了高效的数据处理、并行计算和大规模模拟的能力，从而加速科学和工程领域的创新。
这些解决方案包括高性能计算集群、超级计算机、GPU加速计算等。
其中，高性能计算集群是一种非常流行的HPC解决方案。
它是由大量的计算节点组成的集群系统，每个节点都具有自己的计算能力和存储能力。
通过并行计算和分布式存储，集群系统可以同时处理多个任务和大规模数据，大大提高了计算效率和性能。
另外，GPU加速计算也是一种非常具有吸引力的HPC解决方案。
由于GPU具有高并行计算能力和大规模数据处理能力，它已经成为了处理复杂计算任务的利器。
许多科学和工程应用程序都已经针对GPU进行了优化，从而实现了显著的性能提升。
总的来说，HPC解决方案在加速科学和工程计算方面发挥着重要作用。
它不仅提高了计算效率和性能，还为科学家和工程
师们提供了更多的创新空间。
随着HPC技术的不断发展，我们有理由相信，HPC解决方案将继续在科学和工程领域中发挥关键作用。
HPC XEON版-宝德“星核”系列服务器解决方案
HPC XEON版-宝德“星核”系列服务器解决方案随着计算机技术的发展和越来越广泛的应用，越来越多的依赖于计算机技术的应用系统走进了我们的工作和生活。
在给我们带来方便和效率的同时，也使得各行各业对于计算机技术的依赖程度越来越高。
尽管随着计算机技术以日新月异的速度发展，单台计算机的性能和可靠性越来越好，但还是有许多研究和计算现实的要求是单台计算机难以达到的。
购买大型主机成本太高以及维护复杂，因此，融合了性能、价格双重优势的高性能计算群集获得了广泛的应用。
将多台标准架构的计算机组织起来进行协同工作来模拟一台功能强大的大型机解决问题，这种技术称为集群技术。
很多大型计算项目都是基于这种方式。
但当一台具有数颗CPU的计算系统无法满足越来越大量的计算要求时，就需要用集群方式。
集群系统是以网络方式把许多台服务器连接起来，而每一个服务器可以包含多个处理器。
现在，随着高性能计算的发展，使大型计算系统的应用从昂贵的大型外部计算机系统演变为采用商用服务器产品和软件的高性能计算机集群是必然的趋势。
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。
获得Intel强大支持力量的宝德科技一直引领着国内服务器行业的发展，同时也观察到大型计算系统的发展动态。
随着Intel 双核处理器的发布，宝德科技快速地推出全新的基于“星核”产品的PowerCluster 8000高性能计算集群系统。
PowerCluster 8000是基于以太网、SCI或Infiniband及Myrinet等互联技术，在局域网内实现并行多任务应用的计算，以解决复杂的科学计算问题的大型完整系统。
高性能计算技术主要包括数据密集型、计算密集型、和通信密集型三种，都是大量消耗计算机计算能力的应用。
因为，PowerCluster8000采用“星核”系列产品，利用“星核”系列产品领先的服务器技术以及强大的计算能力，从应用的粒度、计算特性、时效性等几个方面综合提高集群的整体性能。
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。
hpc知识点总结
hpc知识点总结HPC（High Performance Computing，高性能计算）是一种计算能力强大的计算机技术，旨在通过使用大量处理器和内存资源来处理复杂的计算任务。
HPC在科学研究、工程模拟、数据分析等领域发挥着重要作用。
本文将就HPC的一些重要知识点进行总结，以便读者对HPC有更深入的了解。
一、HPC的基本概念和特点HPC是一种能够高效处理大规模数据和复杂计算任务的计算技术。
它的特点包括高性能、高并行性和高可扩展性。
HPC系统通常由大量的处理器、高速网络和大容量存储组成，能够提供强大的计算能力和存储能力。
二、HPC的应用领域HPC技术广泛应用于科学研究、工程模拟、气象预报、地震分析、金融风险计算、医学影像处理等领域。
通过HPC技术，科学家可以进行更精确的模拟和预测，工程师可以进行更复杂的仿真和优化，金融机构可以更准确地评估风险，医生可以更精细地分析医学影像。
三、HPC系统的基本组成HPC系统由计算节点、存储节点和网络节点组成。
计算节点负责执行计算任务，存储节点负责存储数据，网络节点负责连接计算节点和存储节点。
计算节点通常由多个处理器和内存组成，存储节点通常由高速磁盘阵列构成，网络节点通常由高速网络交换机和路由器组成。
四、HPC系统的并行计算模式HPC系统采用并行计算模式来提高计算效率。
并行计算模式包括任务并行、数据并行和混合并行。
任务并行将任务分成多个子任务并在不同的计算节点上执行，数据并行将数据分成多个子数据并在不同的计算节点上处理，混合并行将任务和数据同时并行处理。
五、HPC系统的性能评价指标HPC系统的性能评价指标包括计算能力、存储能力、网络带宽和延迟等。
计算能力通常以浮点运算速度来衡量，存储能力通常以存储容量和读写速度来衡量，网络带宽和延迟则反映了系统之间通信的效率。
六、HPC系统的优化方法为了提高HPC系统的性能，可以采用优化方法来优化系统的计算、存储和通信性能。
计算优化包括算法优化、并行优化和负载均衡；存储优化包括数据布局优化和I/O优化；通信优化包括网络拓扑优化和通信库优化。
hpc基本概念
hpc基本概念HPC基本概念什么是HPC•HPC全称High Performance Computing，即高性能计算。
•是一种通过集群或超级计算机等高性能计算设备，以及相应的软件和算法来处理大规模、复杂、需要高计算能力的科学、工程和商业计算问题的领域。
HPC的特点•高性能： HPC系统通常由多台计算节点组成，能够同时进行大规模并行计算，具有很高的计算能力。
•数据密集型： HPC应用往往需要处理海量、复杂的数据，包括大规模的科学数据、仿真数据等。
•并行计算： HPC系统利用并行计算技术，将任务分为多个子任务，同时在多个计算节点上执行，加快计算速度。
•可扩展性： HPC系统可以根据需求进行扩展，通过增加计算节点来提升计算能力，适应不断增长的计算需求。
HPC应用领域•科学研究： HPC在天文学、生物学、物理学等科学研究中得到广泛应用，用于模拟、模型推导、数据分析等。
•工程设计： HPC可以用于工程设计和仿真，如飞机设计、汽车碰撞测试等，加快产品开发速度并降低成本。
•天气预报：天气预报需要处理大量的气象数据，通过HPC可以加快气象模型的计算速度，提升预报准确率。
•金融风险分析： HPC可以对金融市场的海量数据进行快速分析和模拟，帮助预测风险和制定决策。
•药物研发： HPC在药物研发中能够进行大规模的分子模拟和虚拟筛选，加快新药研发进程。
HPC相关技术•并行计算： HPC系统利用并行计算技术，将任务分解为多个子任务，通过多个计算节点同时执行，提高计算速度。
•分布式存储： HPC系统通常采用分布式存储架构，将数据存储在多个节点上，提高数据访问和传输效率。
•高速互联： HPC系统需要高速的网络互联，以便于快速的数据传输和节点之间的通信。
•任务调度： HPC系统通过任务调度软件来管理和调度计算任务，合理分配计算资源，提高系统利用率。
•并行编程： HPC应用需要使用并行编程模型来实现任务的并行执行，如MPI、OpenMP等。
hpc集群搭建手册
hpc集群搭建手册一、概述高性能计算集群（HPC）是一种用于处理大规模并行计算的硬件和软件架构。
通过将多个计算节点连接在一起，HPC集群可以实现高效的数据传输和计算能力。
本手册将指导您完成HPC集群的搭建过程。
二、硬件需求1.计算节点：每个计算节点应包含至少一块高性能GPU或CPU，并配备足够的内存和存储空间。
根据需要，可以配置多个计算节点以实现更高的计算能力。
2.网络设备：为了实现节点之间的通信，需要配置高速网络交换机和连接线。
建议使用以太网或InfiniBand等高速网络技术。
3.存储设备：为了存储数据和程序，需要配置高性能的存储系统，如SSD或高性能网络存储。
4.管理节点：用于监控和管理整个集群的节点。
5.散热设备：根据计算节点的数量和功耗，需要配置适当的散热设备，以确保稳定运行。
三、软件配置1.操作系统：选择适合HPC集群的操作系统，如Linux发行版。
建议使用稳定且具有良好支持的操作系统版本。
2.集群管理软件：选择适合的集群管理软件，如HTCondor、PBS、Torque等。
这些软件可以帮助您自动化作业调度和管理集群资源。
3.编译器和库：安装适合HPC集群的编译器和数学库，如GCC、CUDA、OpenMPI等。
这些工具可以帮助您编写高效的并行程序。
4.监控工具：选择适合的监控工具，如Nagios、Zabbix等。
这些工具可以帮助您监控集群的状态和性能。
四、网络配置1.配置网络连接：确保所有节点之间的网络连接稳定且具有足够的带宽。
测试网络延迟和吞吐量以确保满足性能要求。
2.配置无盘启动：为了方便管理，可以考虑配置无盘启动，使计算节点从管理节点获取操作系统和软件。
3.配置VLAN和IP地址：为每个节点分配唯一的IP地址，并配置VLAN以实现节点之间的隔离和安全通信。
五、存储配置1.配置存储设备：根据需要选择适当的存储设备，并确保其具有足够的容量和性能。
2.配置文件系统：选择适合HPC集群的文件系统，如NFS、GPFS等，并进行相应的配置和优化。
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。
- 1、下载文档前请自行甄别文档内容的完整性，平台不提供额外的编辑、内容补充、找答案等附加服务。
- 2、"仅部分预览"的文档,不可在线预览部分如存在完整性等问题,可反馈申请退款(可完整预览的文档不适用该条件!)。
- 3、如文档侵犯您的权益，请联系客服反馈,我们会尽快为您处理(人工客服工作时间：9:00-18:30)。
宝德HPC高性能计算服务器集群系统简介
HPC高性能计算服务器集群系统是高性能计算和高可用技术有机结合的性能强大、高可用的集群系统。
在实际应用中，许多科学研究和商业企业的计算问题都可以通过HPC系统来解决。
HPC可以在下列领域能够帮助开发和研究人员进行建模和模拟，同时，以最快的速度计算出模拟的结果，为下一步开发和最终结构的确定提供及时可靠的依据：⎫
⎫天气预报气象
⎫制药企业的药理分析
⎫科研人员的大型科学计算问题
⎫石油勘探中对石油储量的分析
⎫航空航天企业的设计和模拟
⎫化工企业中对分子结构的分析计算
⎫制造业中的CAD/CAM系统和模拟试验分析
⎫银行和金融业对经济情况的分析
生物/生命科学中生物分子研究和基因工程计算
宝德HPC系统由高性能并行计算应用系统，集群控制节点、通信库以及管理服务器，数据库存储系统，各节点操作系统，节点通信系统，各计算节点，以及系统运行环境等组成。
★高性能计算应用系统各种并行计算的应用程序，针对不同的应用对象和问题而设计的软件系统。
★集群控制节点、通信库及管理服务器集群控制节点是HPC的核心设备，担任着运行主控程序和作业分发的任务。
其上的集群管理软件是整个高性能计算系统的管理者。
HPC控制节点通过集群控制、管理及通讯库将整个系统紧密联系在一起。
同时，还要负责初始化集群节点、在所需数量的节点上安装应用程序、并监视集群节点和互连的当前运行状况。
★数据库存储系统数据库存储系统是高性能计算的后端存储系统，与主控节点相连，高性能计算的结果通过主控节点统一送到该系统进行集中存储。
该系统可以一个RAID存储阵列柜，也可以是一个存储网络，如SAN等。
★节点操作系统因为Linux操作系统具有开放源码、容易整合和再开发的特点，所以在HPC Cluster中被普遍采纳，占到操作系统的80%以上的比例。
而Windows NT受其自身的封闭环境阻碍，Linux 有大量的集群系统可供选择，适合于不同的用途和需要，保证系统可适应最新的工具，有较高的可用性。
★节点通信系统：一个HPC系统的性能一方面由计算节点的性能决定，另一方面取决于节点通信系统。
设计节点通信系统主要考虑两个因素：延时和带宽。
带宽是通信时每秒钟可以传送的最大数据量；延时是指从源节点开始发送数据到目的节点开始接收数据所需要的时间。
★ 计算节点计算节点是高性能计算HPC系统中的单个主机系统，是构成整个HPC系统最重要的的基础部分，计算节点的计算性能直接影响着整个HPC系统的计算性能。
为此，宝德推荐使用最新的双核安腾处理平台来构建计算节点。
全新的双核安腾II处理器（代码名称“Montecito”）采用更高带宽的前端总线能够以每秒 10.6 GB 的速度在处理器和其它系统部件之间传输数据。
与之相比，现有的 400 MHz 前端总线每秒只能传输 6.4 GB 的数据。
在极短时间内传输更多数据，这对完成科学、石油和天然气、以及政府等行业的计算密集性应用极为关键。
采用 Montecito 的平台将提供相当于目前英特尔安腾处理器2倍的性能、3倍的系统带宽和 2.5 倍以上的模上高速缓存。
在提升性能的同时，借助于全新的电源管理技术， Montecito 预计可实现降幅高于 20％的更低功耗。
此外， Montecito 还将采用超线程（HT）技术，带来相当于现有产品4倍的线程能力。
★ 系统的环境从散热、电源、空间布局等方面，通常推荐选用宝德IA机架式计算节点解决方案。
优点：省电、省空间、方便管理。
宝德高性能计算HPC系统是一个性能强大、高可用、高性价比、可按需定制、系统组成灵活、扩展能力强大的以IA 架构服务器为计算节点的大型高效并行计算系统，是宝德IA架构服务器进入大型并行计算系统领域的一项重大技术突破。