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高性能计算集群方案引言高性能计算（High Performance Computing，HPC）是指利用大规模的计算机群集，通过并行计算方法解决复杂科学、工程和商业问题的一种计算模式。
为了提高计算效率，构建一个高性能计算集群是非常重要的。
本文将介绍一种高性能计算集群方案，该方案包括硬件设备的选择、软件平台的搭建以及集群管理的方法。
硬件设备选择搭建高性能计算集群的第一步是选择适合的硬件设备。
在选择硬件设备时，需要考虑以下几个因素：1. 处理器高性能计算集群的处理器是关键的硬件组成部分。
在选择处理器时，需要考虑其计算能力、核心数量、功耗以及成本等因素。
目前，常见的选择包括Intel Xeon、AMD EPYC等。
2. 内存集群的内存容量直接影响到计算任务的并行性和数据处理能力。
需要根据具体需求选择适当的内存容量，一般建议每个节点的内存容量应满足最大计算任务的内存需求。
3. 网络高性能计算集群需要使用高速网络进行节点间的数据通信。
目前常用的网络技术包括以太网（Ethernet）、InfiniBand等。
网络的带宽、延迟以及可扩展性都是选择网络技术时需要考虑的因素。
4. 存储对于高性能计算集群来说，快速的存储系统对于数据读写的效率至关重要。
可以选择使用固态硬盘（SSD）作为主存储，同时使用磁盘阵列（RAID）进行数据备份和冗余。
软件平台搭建搭建高性能计算集群的第二步是搭建软件平台。
软件平台需要提供集群管理、作业调度以及并行计算等功能。
1. 集群管理软件集群管理软件可以协调和控制集群中的各个节点。
常见的集群管理软件有Slurm、OpenPBS等，可以根据实际需求选择合适的软件。
2. 作业调度软件为了提高集群资源的利用率，需要使用作业调度软件进行任务调度和节点分配。
常见的作业调度软件有Torque、Moab等，根据需求选择合适的软件。
3. 并行计算软件高性能计算集群需要支持并行计算，因此需要安装相应的并行计算软件。
HPLinux高性能集群解决方案-1102前言高性能计算集群(HPCC-High Performance Computing Cluster)是计算机科学的一个分支，以解决复杂的科学计算或数值计算问题为目的，是由多台节点机（服务器）构成的一种松散耦合的计算节点集合。
为用户提供高性能计算、网络请求响应或专业的应用程序(包括并行计算、数据库、Web)等服务。
相比起传统的小型机，集群系统有极强的伸缩性，可通过在集群中增加或删减节点的方式，在不影响原有应用与计算任务的情况下，随时增加和降低系统的处理能力。
还可以通过人为分配的方式，将一个大型集群系统分割为多个小型集群分给多个用户使用，运行不同的业务与应用。
集群系统中的多台节点服务器系统通过相应的硬件及高速网络互连，由软件控制着，将复杂的问题分解开来，分配到各个计算节点上去，每个集群节点独立运行自己的进程，这些进程之间可以彼此通信(通常是利用MPI －消息传递接口)，共同读取统一的数据资源，协同完成整个计算任务，以多台计算节点共同运算的模式来换取较小的计算时间。
根据不同的计算模式与规模，构成集群系统的节点数可以从几个到上千个。
对于以国家政府、军方及大型组织机构来讲，节点数目可以达到数千甚至上万。
而随着HPCC 应用的普及，中小规模的高性能计算集群也慢慢走进中小型用户的视野，高性能计算集群系统的部署，极大地满足了此类用户对复杂运算的能力的需求，大大拓展了其业务范围，为中小型用户的成长提供支持。
本次方案研究适合于中小规模用户的典型系统：基于32个计算节点和In ?niBand 高速网络的Linux 集群。
惠普Linux 高性能集群方案方案描述此次方案中，高性能计算集群系统的节点由HP BladeSystem 刀片服务器搭建，节点间通过InfiniBand 高速网络相连，管理、登录和存储节点由HP ProLiant机架式服务器构成，存储节点通过SAN 交换机外挂HPStorageWorks 磁盘阵列来存储大容量数据。
高性能计算集群的配置与使用教程高性能计算（High Performance Computing，HPC）集群是一种强大的计算工具，能够处理大规模的数据和执行复杂的计算任务。
本文将介绍高性能计算集群的配置和使用方法，并为您提供详细的教程。
1. 配置高性能计算集群配置高性能计算集群需要以下几个步骤：1.1 硬件要求选择适合的硬件设备是配置高性能计算集群的第一步。
您需要选择性能强大的服务器，并确保服务器之间能够互相通信。
此外，还需要大容量的存储设备来存储数据和计算结果。
1.2 操作系统安装选择合适的操作系统安装在每个服务器上。
常用的操作系统有Linux和Windows Server，其中Linux被广泛使用于高性能计算集群。
安装操作系统后，您还需要配置网络设置、安装必要的软件和驱动程序。
1.3 服务器网络连接为了保证高性能计算集群的正常工作，需要配置服务器之间的网络连接。
您可以选择以太网、光纤等网络连接方式，并确保每个服务器都能够互相访问。
1.4 集群管理软件安装为了方便管理和控制高性能计算集群，您需要安装相应的集群管理软件。
常用的集群管理软件有Hadoop、Slurm和PBS等。
这些软件可以帮助您管理任务队列、分配资源和监控集群的运行状态。
2. 使用高性能计算集群配置完高性能计算集群后，您可以开始使用它进行计算任务。
以下是使用高性能计算集群的一般步骤：2.1 编写并提交任务首先，您需要编写计算任务的代码。
根据您的需求，可以选择编写Shell脚本、Python脚本或其他编程语言的代码。
编写完毕后，您需要将任务提交到集群管理软件中。
2.2 监控任务状态一旦任务提交成功，您可以使用集群管理软件提供的监控功能来跟踪任务的状态。
您可以查看任务的进度、资源使用情况和错误信息等。
2.3 调整任务与资源如果您发现任务需要更多的计算资源或运行时间，您可以根据需要调整任务的资源配置。
集群管理软件通常提供了资源调整的功能，您可以根据任务的实际情况进行调整。
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高性能计算集群实施指导手册目录1、基本系统参数设置.........................................................................................................- 1 -1.1、ulimit系统进程资源限制 ...................................................................................- 1 -1.2、关闭selinux服务 ................................................................................................- 1 -1.3、配置本地yum源.................................................................................................- 1 -2、NIS服务配置 ..................................................................................................................- 2 -2.1、NIS服务器端的配置 ...........................................................................................- 2 -2.2、NIS客户端的配置管理 .......................................................................................- 4 -2.3、NIS客户端的属性设置 .......................................................................................- 6 -3、NFS配置 .........................................................................................................................- 8 -3.1、NFS软件包安装 ..................................................................................................- 8 -3.2、编辑NFS服务器配置文件..................................................................................- 8 -3.3、启动服务..............................................................................................................- 8 -3.4、在客户端中挂载NFS服务器中的共享目录......................................................- 9 -4、配置Kdump服务 ...........................................................................................................- 9 -4.1、Kdump安装 .........................................................................................................- 9 -4.2、Kdump配置 ...................................................................................................... - 10 -4.3、安装分析转存储文件所需的rpm包 .............................................................. - 11 -5、配置Rsyslog服务........................................................................................................ - 11 -5.1 服务端配置......................................................................................................... - 11 -5.2、客户端配置....................................................................................................... - 12 -5.3、日志轮询服务logrotate................................................................................... - 13 -1、基本系统参数设置1.1、ulimit系统进程资源限制修改/etc/security/limits.conf文件，添加如下内容：* soft memlock unlimited* hard memlock unlimited* soft stack unlimited* hard stack unlimited1.2、关闭selinux服务运行如下命令修改/etc/selinux/config文件，关闭selinuxsed -i s/=enable/=disabled/g /etc/selinux/configsed -i s/=enforcing/=disabled/g /etc/selinux/config可以使用以下命令查看selinux服务状态sestatus1.3、配置本地yum源上传对应操作系统的ISO文件到/public/sourecode目录将操作系统ISO文件挂载到/mnt目录mount –t iso9660 –o loop /public/sourcecode/xxx.iso /mnt创建/public/sourcecode/yum目录，并将安装盘内容拷贝到这个目录cp –rp /mnt/Packages/* /public/sourcecode/yum创建yum源配置文件/etc/yum.repo.d/Local.repo，内容如下：生成yum本地缓存，命令如下：yum makecache2、NIS服务配置2.1、NIS服务器端的配置NIS软件包安装查看系统中是否已经安装下列三个软件：ypserv NIS服务器软件, 一般默认是不安装的,需要安装yp-tools 提供对NIS服务器的查询和管理软件ypbind NIS客户端需要使用软件包rpm –qa | grep ^yp安装ypserv前需要利用rpm –qa | grep portmap 命令（6.0之后的版本使用rpcbind）确认portmap(rpcbind)已经安装。
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。
高性能计算集群(HPC CLUSTER)1.1什么是高性能计算集群?简单的说，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。
1.3高性能计算集群系统的特点可以采用现成的通用硬件设备或特殊应用的硬件设备，研制周期短；可实现单一系统映像，即操作控制、IP登录点、文件结构、存储空间、I/O空间、作业管理系统等等的单一化；高性能（因为CPU处理能力与磁盘均衡分布，用高速网络连接后具有并行吞吐能力）；高可用性，本身互为冗余节点，能够为用户提供不间断的服务，由于系统中包括了多个结点，当一个结点出现故障的时候，整个系统仍然能够继续为用户提供服务；高可扩展性，在集群系统中可以动态地加入新的服务器和删除需要淘汰的服务器，从而能够最大限度地扩展系统以满足不断增长的应用的需要；安全性，天然的防火墙；资源可充分利用，集群系统的每个结点都是相对独立的机器，当这些机器不提供服务或者不需要使用的时候，仍然能够被充分利用。
而大型主机上更新下来的配件就难以被重新利用了。
具有极高的性能价格比，和传统的大型主机相比，具有很大的价格优势；1.4 Linux高性能集群系统当论及Linux高性能集群时，许多人的第一反映就是Beowulf。
起初，Beowulf只是一个著名的科学计算集群系统。
以后的很多集群都采用Beowulf类似的架构，所以，实际上，现在Beowulf已经成为一类广为接受的高性能集群的类型。
尽管名称各异，很多集群系统都是Beowulf集群的衍生物。
当然也存在有别于Beowulf的集群系统，COW和Mosix就是另两类著名的集群系统。
1.4.1 Beowulf集群简单的说，Beowulf是一种能够将多台计算机用于并行计算的体系结构。
通常Beowulf系统由通过以太网或其他网络连接的多个计算节点和管理节点构成。
管理节点控制整个集群系统，同时为计算节点提供文件服务和对外的网络连接。
它使用的是常见的硬件设备，象普通PC、以太网卡和集线器。
它很少使用特别定制的硬件和特殊的设备。
Beowulf集群的软件也是随处可见的，象Linux、PVM和MPI。
1.4.2 COW集群象Beowulf一样，COW（Cluster Of Workstation）也是由最常见的硬件设备和软件系统搭建而成。
通常也是由一个控制节点和多个计算节点构成。
COW和Beowulf的主要区别在于：COW中的计算节点主要都是闲置的计算资源，如办公室中的桌面工作站，它们就是普通的PC，采用普通的局域网进行连接。
因为这些计算节点白天会作为工作站使用，所以主要的集群计算发生在晚上和周末等空闲时间。
而Beowulf中的计算节点都是专职于并行计算，并且进行了性能优化。
Beowulf采用高速网（InfiniBand, SCI, Myrinet）上的消息传递（PVM 或MPI）进行进程间通信（IPC）。
因为COW中的计算节点主要的目的是桌面应用，所以它们都具有显示器、键盘和鼠标等外设。
而Beowulf的计算节点通常没有这些外设，对这些计算节点的访问通常是在管理节点上通过网络或串口线实现的。
1.4.3 Mosix集群实际上把Mosix集群放在高性能集群这一节是相当牵强的，但是和Beowulf等其他集群相比，Mosix集群确实是种非常特别的集群，它致力于在Linux系统上实现集群系统的单一系统映象SSI(Single System Image)。
Mosix集群将网络上运行Linux的计算机连接成一个集群系统。
系统自动均衡节点间的负载。
因为Mosix是在Linux系统内核中实现的集群，所以用户态的应用程序不需要任何修改就可以在Mosix集群上运行。
通常用户很少会注意到Linux和Mosix的差别。
对于他来说，Mosix集群就是运行Linux的一台PC。
尽管现在存在着不少的问题，Mosix始终是引人注目的集群系统2 如何架构高性能计算集群在搭建高性能计算集群（HPC CLUSTER）之前，我们首先要根据具体的应用需求，在节点的部署、高速互连网络的选择、以及集群管理和通讯软件，三个方面作出配置。
2. 1节点的部署根据功能，我们可以把集群中的节点划分为6种类型：用户节点(User Node)控制节点(Control Node)管理节点(Management Node)存储节点(Storage Node)安装节点(Installation Node)计算节点(Compute Node)虽然由多种类型的节点，但并不是说一台计算机只能是一种类型的节点。
一台计算机所扮演的节点类型要由集群的实际需求和计算机的配置决定。
在小型集群系统中，用户节点、控制节点、管理节点、存储节点和安装节点往往就是同一台计算机。
下面我们分别解释这些类型节点的作用。
2.1. 1用户节点(User Node)用户节点是外部世界访问集群系统的网关。
用户通常登录到这个节点上编译并运行作业。
用户节点是外部访问集群系统强大计算或存储能力的唯一入口，是整个系统的关键点。
为了保证用户节点的高可用性，应该采用硬件冗余的容错方法，如采用双机热备份。
至少应该采用RAID(Redundant Array of Independent Disks)技术保证用户节点的数据安全性。
2.1.2 控制节点(Control Node)控制节点主要承担两种任务: 为计算节点提供基本的网络服务，如DHCP、DNS和NFS; 调度计算节点上的作业，通常集群的作业调度程序(如PBS)应该运行在这个节点上。
通常控制节点是计算网络中的关键点，如果它失效，所有的计算节点都会失效。
所以控制节点也应该有硬件冗余保护。
2.1.3 管理节点(Management Node)管理节点是集群系统各种管理措施的控制节点。
管理网络的控制点，监控集群中各个节点和网络的运行状况。
通常的集群的管理软件也运行在这个节点上。
2.1.4 存储节点(Storage Node)如果集群系统的应用运行需要大量的数据，还需要一个存储节点。
顾名思义，存储节点就是集群系统的数据存储器和数据服务器。
如果需要存储TB级的数据，一个存储节点是不够的。
这时候你需要一个存储网络。
通常存储节点需要如下配置：ServerRAID保护数据的安全性; 高速网保证足够的数据传输速度。
2.1.5 安装节点(Installation Node)安装节点提供安装集群系统的各种软件，包括操作系统、各种运行库、管理软件和应用。
它还必须开放文件服务，如FTP或NFS。
2.1.6 计算节点(Computing Node)计算节点是整个集群系统的计算核心。
它的功能就是执行计算。
你需要根据你的需要和预算来决定采用什么样的配置。
理想的说，最好一个计算节点一个CPU。
但是如果考虑到预算限制，也可以采用SMP。
从性价比角度说，两个CPU的SMP优于3或4个CPU的SMP机器。
因为一个计算节点的失效通常不会影响其他节点，所以计算节点不需要冗余的硬件保护。
2.1.7 集群中节点的部署虽然由多种类型的节点，但并不是说一台计算机只能是一种类型的节点。
一台计算机所扮演的节点类型要由集群的实际需求和计算机的配置决定。
在小型集群系统中，用户节点、控制节点、管理节点、存储节点和安装节点往往就是同一台计算机，这台计算机通常成为主节点(Master Node)。
在这种情况下，集群就是由多个计算节点和一个主节点构成。
在大型的集群系统中如何部署这些节点是个比较复杂的问题，通常要综合应用需求，拓扑结构和预算等因素决定。
2.2 高速互连网络网络是集群最关键的部分.它的容量和性能直接影响了整个系统对高性能计算(HPC)的适用性。
根据我们的调查,大多数高性能科学计算任务都是通信密集型的,因此如何尽可能的缩短节点间的通信延迟和提高吞吐量是一个核心问题。
2．2．1快速以太网快速以太网是运行于UTP或光缆上的100Mb/S的高速局域网的总称。
由于TCP/IP运行时对CPU的占用较多，并且理论上的传输速度和延迟都比较差，现在我们在HPC集群中计算网络的选择上基本不考虑这个方案了。
2．2．2千兆以太网（Giganet）Giganet 是用于Linux 平台的虚拟接口(VI) 体系结构卡的第一家供应商，提供cLAN 卡和交换机。
VI 体系结构是独立于平台的软件和硬件系统，它由Intel 开发，用于创建群集。
它使用自己的网络通信协议在服务器之间直接交换数据，而不是使用IP，并且它并不打算成为WAN 可路由的系统。
Giganet 产品当前可以在节点之间提供 1 Gbps 单向通信，理论最小延迟为7 微秒，实测延迟为50-60微秒左右，并且运行时对CPU的占用也比较大。
2．2．3 IEEE SCIIEEE 标准SCI 的延迟更少（理论值1.46微秒, 实测值3-4微秒），并且其单向速度可达到10Gb／秒, 与InfiniBand 4X的理论值一样。
