高性能计算(HPC)数据中心解决方案

计算中心计算管理系统从功能实现来说，分为四个子模块系统，他们分别为：
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

云上使用模式： 基于提供的HPC服务进行即开即用的高性能计算。
痛点： • 资源紧张：规模小、规格旧、能力不足 • 不易用：缺乏可视化的操作 • 无弹性：无法响应突发的计算需求 • 成本高：需要自己维护集群
价值： • 灵活弹性：底层资源随时供应，从容应对突发的
计算需求 • 性能：云HPC综合性能显著由于客户现有集群，
HPC EDA方案核心技术
EDA 应用适配 智能调度 自动伸缩 混合算力 静态／动态集群 多调度器集成
Flow 自定义
核心技术
HPC EDA应用适配
HPC EDA方案
解决方案架构说明
1. 通过HPC平台动态构建集群，按 需分配计算资源。
2. 通过HPC平台满足高算力需求， 提升效率，降低成本。
• 提供丰富的软硬件环境，覆盖各个主要学科、核 心领域
• 充分发挥公有云弹性、灵活、海量、资源最新的特点，实 现HPC负载灵活调度到公有云
• 公有云与本地高性能计算中心实现网络高速互通 • 利用公有云的网络优势，实现广域用户的接入和管理，打
破物理地域的界限
利用混合云架构，实现兼顾高性能、灵活性、简化运维、卓越用户体验。
Workflow 定制
算力编排层
目标策略 集群生命周期管理
作业调度
队列管理 多调度器支持
资源分配Leabharlann 自动伸缩 作业监控 低成本算力
任务管理 多云对接 消息通知
Local Site
Cloud
轻松构建HPC混合云
基于私有云的大规模、集中式高 性能计算中心
基于公有云的高性能计算服务
• 线下大规模、集中式的高性能集群，并采用私有 云平台进行统一管理
HPC
Cluster 03 Cluster 04

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。

虚拟化技术在高性能计算中的常见问题解决方案随着计算机科学和信息技术的快速发展，高性能计算（HPC）已成为许多领域研究和工业应用的重要组成部分。

虚拟化技术作为一种将物理资源抽象成虚拟资源的方法，在高性能计算中发挥着重要作用。

然而，虚拟化技术在高性能计算中也会面临一些常见的问题。

本文将介绍这些问题，并提供相应的解决方案。

问题1：性能损失虚拟化技术在高性能计算中的一个主要问题是性能损失。

虚拟化层的引入会增加处理器和内存的访问时间，从而导致计算速度减慢。

这对于对计算速度极为敏感的应用程序来说是不可接受的。

解决方案：- 使用硬件辅助虚拟化：现代处理器和系统芯片组支持硬件加速虚拟化，通过在物理层面上提供直接访问虚拟资源的功能来减少性能损失。

- 避免过度虚拟化：仅在必要时才使用虚拟化技术，不要将所有应用程序都虚拟化，以减少性能损失。

- 优化资源分配：根据应用程序需求和性能特征，合理分配虚拟资源，以最大程度地减少性能损失。

问题2：网络延迟在高性能计算中，网络延迟是另一个常见问题。

虚拟化技术引入了额外的网络层，从而增加了网络通信的延迟。

这对于需要快速交换大量数据的应用程序来说是一个挑战。

解决方案：- 合理规划网络拓扑：优化网络拓扑设计，将需要高速数据交换的虚拟机放置在物理网络拓扑的相邻位置，以减少网络延迟。

- 使用高速网络连接：采用高速网络连接技术，例如InfiniBand或以太网，以提供更低的网络延迟，从而提高性能。

- 使用网络加速技术：使用网络加速技术，如RDMA（远程直接内存访问）或TCP/IP卸载引擎，以减少网络延迟。

问题3：资源管理与负载均衡在虚拟化环境中，需要有效地管理和调度虚拟机，以实现负载均衡和资源优化。

否则，一些虚拟机可能会过载，而其他虚拟机可能会闲置。

解决方案：- 动态资源分配：根据虚拟机的负载情况，动态调整资源分配，使每个虚拟机能够充分利用物理资源，避免过载。

- 负载均衡算法：使用智能的负载均衡算法，根据虚拟机的负载情况和物理资源的可用性，将工作负载均匀地分配到不同的物理机上。

3
2015 LENOVO INTERNAL. ALL RIGHTS RESERVED.
TOP500中的 Lenovo System X (2010)
Nov 2010 TOP500 Entries IBM leads, followed by HP
Dell, 20 Oracle,
11
Cray, 29
Rack 计算结点
计算网 管理网
管理结点
登录结点
8
2015 LENOVO INTERNAL. ALL RIGHTS RESERVED.
I/o结点
共享数据 磁盘阵列
并行I/O L-ParaStor
联想高性能计算平台标准系统架构
9
2015 LENOVO INTERNAL. ALL RIGHTS RESERVED.
✓ Fastest system in Europe (Juelich-JUQUEEN BG/Q) ✓ Fastest Intel based system (x86-only LRZ-SuperMUC iDataPlex) 6 ✓ 201256LoEf 3N0OmVosOt enINerTgyE-eRffiNcieAnLt .syAsLteLmsRIGHTS RESERVED.
Bull , 18 Dell, 11 Oracle, 6
Appro, 24
Other, 50
IBM, 193
Cray, 31 SGI, 19
HP, 148
IBM supercomputing leadership …
✓ Most systems in TOP500 with 193 entries (HP:148, Cray:31, Appro:24)

HPC技术方案一、硬件架构高性能计算（HPC）系统的硬件架构主要由高性能处理器、高速内存、存储设备、网络通信设备等组成。

根据应用需求和计算规模，可以选择不同的硬件配置，如CPU、GPU、FPGA等加速器。

同时，需要考虑硬件设备的可扩展性和可维护性。

二、操作系统HPC系统通常采用Linux操作系统，因为它具有稳定性、可扩展性和易维护性等优点。

此外，还需要针对HPC环境进行定制和优化，如配置并行文件系统、实现作业调度等。

三、编程模型为了简化HPC应用程序的开发，可以采用编程模型和工具。

常见的HPC 编程模型包括MPI、OpenMP、CUDA等，它们可以支持并行计算和分布式计算。

此外，还有一些高级编程语言和框架，如Python、MATLAB等，也可以用于HPC应用程序的开发。

四、优化算法针对HPC应用程序，需要对算法进行优化，以提高计算效率和精度。

优化的方法包括算法改进、参数调整、代码优化等。

在优化过程中，需要结合具体的应用场景和需求，进行详细的分析和测试。

五、资源管理HPC系统的资源管理是指对系统的处理器、内存、存储等资源进行分配和管理。

可以采用资源调度工具和云技术等实现资源的动态分配和回收。

资源管理需要考虑资源的利用率和系统的高可用性。

六、数据处理HPC系统通常需要进行大规模的数据处理和分析。

可以采用分布式存储和计算技术，如Hadoop、Spark等，实现数据的分布式存储和处理。

数据处理需要考虑数据的可靠性、一致性和效率。

七、系统集成为了将各种硬件和软件组件集成在一起，形成一个稳定、高效的HPC系统，需要进行系统集成。

系统集成需要考虑系统的可扩展性、可靠性和可维护性，同时需要进行测试和性能优化。

八、运维管理为了确保HPC系统的稳定运行和持续提供高性能计算服务，需要进行运维管理。

运维管理包括系统监控、故障诊断、性能优化、安全防护等方面。

可以采用自动化工具和智能运维技术，提高运维效率和系统的可用性。

九、性能评估性能评估是HPC技术方案的重要环节，用于衡量系统的性能表现和计算效率。

优势—安全性
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。

数据来源:
MPP 15%
Others 11%
Others1 %
CPU+ GPGPU 21 %
Others 16%
GE 36% Cluster 85%
Intel X86 89%
Linux 99%
纯CPU 79%
IB 47%
系统架构
处理器
操作系统
计算加速
互联网络
主流架构技术 - Cluster+X86+Linux+CPU+IB/GE 计算、网络加速- GPGPU加速和IB网络
目录
1 2
高性能计算挑战及趋势
高性能计算解决方案 高性能计算在全球
3
创新 - 释放高性能计算潜力
应用集成 业务调度 融合管理
融合业务管理平台
开放融合
All In Rack All In Room
液冷方案
低功耗服务器
快速交付
节能技术
加速
一体化交付
NVMe PCIe SSD 卡
低能耗产品和方案
GPU加速卡 KunLun
hpc典型组网场景hpc方案总结目录高性能计算在全球高性能计算在全球高性能计算挑战及趋势高性能计算挑战及趋势高性能计算解决斱案高性能计算解决斱案112233覆盖全球多行业的hpc建设经验内布拉斯加大学田纳西大学数字领域公司澳门气象局新加波globalfoundries新加坡科学技术研究所菲律宾气象局一期新加坡astar维多利亚大学昆士兰大学肯迪大学智利cassac天文台巴西麦肯锡大学古巴石油cupet委内瑞拉国家石油公司墨西哥水利局墨西哥农业部土耳其学术网络不信息中心ulakbim土耳其yilidiz科技大学ytu土耳其伊斯坦布尔科技大学itu土耳其harran大学土耳其yeditepe大学土耳其国家石油中国欧洲亚太北美拉美中亚沙特moi非洲中东津巴布韦高等教育科技发南非chpc国家地震防灾科技学院河北省环保局北京数据通信研究院北京交通大学北京航空航天大学西南大学首都医科大学中国电力科学院国家气象局上海天文台上海众信生物东斱物探清华大学华大基因bgp英国纽卡斯尔大学英国帝国理工大学德国汉堡大学德国吕贝克大学西班牙burgos大学法国照明娱乐公司德国戴姆勒奔驰德国爱伦堡水管局荷兰水利局意大利cnr波兰华沙大学波兰pcss波兰格但斯克大学波兰西里西亚大学波兰cyfronet波兰qumak大学俄罗斯圣彼得堡大学daimler集团选择hpc造品质最好的轿车刀片及高密服务器构建戴姆勒核心汽车研发平台劣力波兰pcss建设top80超算中心137pflopspue12全球top80超算中心劣力土耳其ytu大学打造hpc平台提升科研效率80降低初期投资成本80劣力美国数字领域构建高性能渲染平台计算密度提升25每机柜能耗降低15thankyou

套
作业调度软件
北京 JINGXING 资源管理和调度软件,
套
X86编译器、数学库和并行开发环境
Fortran Compiler编译器，数学库，包含BLAS、LAPACK、Scalapack等等，提供跟踪分析器和跟踪采集器；
OpenMPI、MPICH2和MVAPICH等并行编译环境。
套
系统功耗估算（举例）
存储系统
128GBs每秒单文件吞吐量134+GBs每秒多文件并发吞吐量LENOVO GPFS并行文件系统拥有超过16年的发展历史
交换模块
10Gb交换机业界最低的延时和最高Microbursts转包率Infiniband网络支持56Gbps的FDR端口，低于0.7ns的延时，仅普通QDR的50%
硬件产品优势 细节----NeXtScale – 高密度机箱
CAE仿真业务常用应用特征分析
某用户DYNA应用运行特征 - 网络通讯密集
随着节点数增多，网络通信量显著增加，并向效率随之降低
某用户ABAQUS应用运行特征–存储IO密集
应用特征分析
联想 CAE仿真 HPC 解决方案概述
HPC集群系统方案总体架构
HPC集群系统机柜布局示意图
集群系统软件
2012年6月全球最快500台超级计算机，来自LENOVO的系统总处理能力为58.6PF (47.5% )，位居第一T0P500中排名前10位的超级计算机系统，有5套来自于LENOVOLENOVO可以提供包括硬件、软件和服务在内的整体解决方案， 全部采用成熟、稳定、经过市场检验的成熟技术和产品LENOVO HPC专家技术团队的长期支持，保证客户项目的成功实施与运行
设备配置
数量
单位功耗W
总功耗W

14% - 16%
19% - 21%
调试 到投产
集成，配置和测试 上架, 线缆连接，网络连接 软件 集成，配置和应用测试 集成配置和测试中间件 应用部署和安装
45% 45% 29%
Implement
Configure/test
74 – 93
74 – 80
12%
10% - 11%
Cluster & HA
Intel Xeon Phi
nVIDIA
Mellanox Infiniband
NeXtScale
x86 平台
7
iDataPlex dx360 M4 System x3550/x3650
FlexSystem X3750 M4/x3850
Intelligent Cluster 大大降低HPC项目的风险
Intelligent Cluster具有更好的用户体验 ---- 降低销售风险和售后服务费用，提升服务质量 1. 在投标前，系统配置及方案经过专家验证，确保方案可行； 2. 在交付用户前，整机系统经过严格的测试，避免到达用户现场后出现更换故障部件的情况，有利于增 强System x产品高质量形象； 3. 由中国本地工厂服务团队提供的专业上架及布线服务，确保系统具有良好整洁的外观，提升用户体验 （见下图）； 4. 整机系统到达用户现场后可以直接加电，仅需要少量甚至不需要集成商参与，可以减少系统实施所产 生的外部费用； 5. 集群系统部署及辅助用户业务安装的工作基本可以远程实现，不需要或短时间在用户现场工作，从而 降低LBS或GTS的内部实施费用
Customer Benefits
LENOVO Intelligent Cluster
$ €¥£
帮助您的应用快速上线

高性能计算(HPC)技术、方案和行业全面解析第1章 HPC行业和市场概述 (8)1.1HPC主要场景和分类 (10)1.2HPC系统主要组成 (12)1.3HPC IO业务模型 (13)1.4HPC系统架构演变 (14)1.5HPC市场的主流玩家 (15)1.5.1HPC存储厂商分类 (16)1.5.2Burst Buffer介绍 (16)1.5.3Panasas和Seagate介绍 (18)1.5.4主流并行文件系统 (18)1.6HPC对存储的主要诉求 (20)1.7HPC系统的衡量标准 (21)1.8HPC未来的技术趋势 (23)第2章 HPC场景的存储形态 (24)2.1HPC为何是NAS存储 (24)2.2本地存储引入的问题 (24)2.3HPC主要的存储形态 (26)第3章 Lustre文件系统解析 (27)3.1Lustre文件系统概述 (27)3.2Intel Lustre企业版开源策略 (27)3.3Lustre文件系统架构 (28)3.4Lustre Stripe切片技术 (31)3.5Lustre 的IO性能特征 (35)3.5.1写性能优于读性能 (35)3.5.2大文件性能表现好 (36)3.5.3小文件性能表现差 (36)3.6Lustre小文件优化 (37)3.7Lustre性能优化最佳实践 (39)第4章 GPFS文件系统解析 (40)4.1GPFS文件系统概述 (40)4.1.1GPFS文件系统架构 (41)4.1.2GPFS文件系统逻辑架构 (42)4.2GPFS文件系统对象 (43)4.2.1网络共享磁盘NSD (43)4.2.2集群节点及客户端节点 (44)4.2.3仲裁Node和Tiebreaker磁盘 (44)4.3GPFS集群仲裁机制 (44)4.3.1仲裁节点机制 (45)4.3.2仲裁磁盘机制 (45)4.4GPFS Failure Group失效组 (45)4.5GPFS文件系统伸缩性 (46)4.6GPFS文件系统负载均衡 (46)第5章 Spectrum Scale架构详解 (47)5.1Spectrum Scale云集成 (49)5.2Spectrum Scale存储服务 (50)5.3Spectrum Scale交付模型 (51)5.4Spectrum Scale架构分类 (52)5.5Spectrum Scale企业存储特性 (53)5.5.1Spectrum Scale数据分级至云 (53)5.5.2Spectrum Scale RAID技术 (54)5.5.3Spectrum Scale Active文件管理 (54)5.5.4Spectrum Scale快照技术 (54)5.5.5Spectrum Scale Cache加速 (55)5.5.6Spectrum Scale分级存储管理 (56)5.5.7Spectrum Scale文件和对象访问 (57)5.5.8Spectrum Scale加密和销毁 (58)5.6Spectrum Scale虚拟化部署 (58)5.7Spectrum Scale LTFS带库技术 (59)5.8Elastic Storage Server (62)第6章 BeeGFS文件系统解析 (63)6.1ThinkParQ介绍 (63)6.2BeeGFS操作系统兼容性 (64)6.3BeeGFS系统架构 (64)6.3.1管理服务器介绍 (65)6.3.2元数据服务器介绍 (66)6.3.3对象存储服务介绍 (67)6.3.4文件系统客户端 (68)6.4BeeGFS安装和设置 (69)6.5BeeGFS调优和配置 (70)6.6BeeOND Burst Buffer (70)6.7BeeGFS配额特性 (73)6.8BeeGFS的Buddy镜像 (74)6.9BeeGFS支持API概述 (76)6.10BeeGFS系统配置要求 (76)6.10.1存储服务器配置 (77)6.10.2元数据服务器配置 (78)6.10.3客户端服务器配置 (78)6.10.4管理守护进程配置 (79)6.11BeeGFS支持的网络类型 (79)6.12通过NAS导出BeeGFS (79)6.13BeeGFS生态和合作 (80)第7章主流HPC产品和解决方案 (83)7.1DDN存储解决方案和产品 (83)7.1.1DDN S2A平台和产品 (84)7.1.2DDN SFA平台和产品 (86)平台和产品 (87)7.1.3DDN WOS7.1.4DDN Scaler系列网关产品 (88)7.1.5Burst Buffer加速产品 (92)7.1.6FlashScale全闪存产品 (94)7.2希捷存储解决方案和产品 (97)7.2.1ClusterStor产品架构 (100)7.2.2ClusterStor Manager介绍 (101)7.2.3ClusterStor配置扩展方式 (102)7.2.4ClusterStor存储软件集成架构 (105)第8章 Burst Buffer技术和产品分析 (108)8.1Cray DataWarp技术和产品 (108)8.1.1Burst Buffer场景匹配 (110)8.1.2Burst Buffer技术架构 (111)8.1.3Cray技术演进蓝图 (114)8.1.4Cray HPC方案和产品 (115)8.2DDN Burst Buffer产品 (118)8.2.1IME产品架构 (118)8.2.2IME14KX产品介绍 (121)8.2.3IME240产品介绍 (122)8.3EMC Burst Buffer产品 (123)8.3.1aBBa产品架构 (124)8.3.2aBBa软件堆栈 (125)第9章 HPC主流网络和技术分析 (127)9.1InfiniBand技术和基础知识 (127)9.1.1IB技术的发展 (127)9.1.2IB技术的优势 (128)9.1.3IB网络重要概念 (130)9.1.4IB协议堆栈分析 (131)9.1.5IB应用场景分析 (135)9.2InfiniBand技术和架构 (136)9.2.1IB 网络和拓扑组成 (136)9.2.2软件协议栈OFED (140)9.2.3InfiniBand网络管理 (141)9.2.4并行计算集群能力 (142)9.2.5基于socket网络应用 (143)9.2.6IB对存储协议支持 (143)9.2.7RDMA技术介绍 (144)9.3Mellanox产品分析 (144)9.3.1Infiniband交换机 (146)9.3.2InfiniBand适配器 (149)9.3.3Infiniband路由器和网关设备 (150)9.3.4Infiniband线缆和收发器 (151)9.4InfiniBand和Omni-Path之争 (152)9.4.1Intel True Scale Fabric 软件架构 (153)9.4.2Intel InfiniBand产品家族 (155)9.4.3Intel Omni-Path产品介绍 (156)9.4.4Omni-Path和InfiniBand对比 (157)第10章 HPC超算系统排名和评估 (161)10.1TOP500基准介绍和排名规则 (163)10.2Green500基准介绍和排名规则 (166)10.3HPC超算系统其他评估基准 (168)10.3.1GTC-P应用基准 (174)10.3.2Meraculous测试基准 (174)10.3.3MILC测试基准 (175)10.3.4MiniDFT测试基准 (175)10.3.5MiniPIC测试基准 (175)10.3.6PENNANT测试基准 (176)10.3.7SNAP测试基准 (176)10.3.8UMT测试基准 (176)10.3.9Crossroads/N9 DGEMM基准 (176)10.3.10IOR BenchMark基准 (177)10.3.11Mdtest测试基准 (177)10.3.12STREAM测试基准 (177)第1章HPC 行业和市场概述在传统的 HPC（High performance computing）环境中，由于技术的局限和业务的单一，计算环境中的每个业务系统使用独立的硬件建立计算环境；随着高性能计算的技术的发展，运算平台的并行化程度提高以及业务涵盖的应用领域迅速延伸，使得传统计算环境中多个独立的环境出现资源利用不足或者性能瓶颈的问题。

HPC解决方案范文HPC（高性能计算）是一种通过使用并行计算和集群计算资源来处理大规模计算问题的计算技术。

HPC解决方案是指为满足高性能计算需求而设计的一系列独特的硬件和软件组件。

这些解决方案通常由高性能计算系统、数据存储和管理系统、并行编程工具和应用程序等组成。

1.高性能计算系统：高性能计算系统是HPC解决方案的核心组件之一、这些系统通常由超级计算机、工作站集群或云计算集群等组成。

它们具有大量的处理器核心、高速内存、高速网络互连和高性能存储系统，以实现高速的并行计算能力。

2. 并行编程工具：为了充分利用高性能计算系统的并行计算能力，开发人员需要使用并行编程工具来设计和优化并行算法。

一些常见的并行编程工具包括MPI（消息传递接口）、OpenMP（共享内存并行编程）和CUDA（用于GPU并行计算的编程模型）等。

3.数据存储和管理系统：在高性能计算环境中，数据存储和管理是一个重要的挑战。

HPC解决方案通常包括高速的并行文件系统、分布式文件系统和大规模数据存储系统，以满足大规模数据的高速访问和管理需求。

4.应用程序和算法优化：针对不同的行业和应用领域，开发特定领域的应用程序和算法优化是HPC解决方案的关键。

例如，科学计算、天气预报、金融建模、基因组学研究和大规模数据分析等领域都需要针对特定问题进行算法优化和并行计算优化。

5.云计算和虚拟化技术：最近几年，云计算和虚拟化技术已经开始在HPC领域得到应用。

通过利用云计算和虚拟化技术，可以更好地利用计算资源，提高计算效率，降低成本，并提供更灵活的计算环境。

总体而言，HPC解决方案是为满足高性能计算需求而设计的一系列硬件和软件组件。

它们提供了高性能、高可靠性和高可扩展性的计算环境，以满足不同行业和应用领域的计算需求。

随着技术的不断发展，HPC解决方案的应用领域将会越来越广泛，为各个行业带来更高效、更可靠的计算能力。

什么是高性能计算(HPC)？HPC是指在多个服务器上高速并行处理复杂计算。

这些服务器的一组称为集群，它由通过网络连接的数百或数千台计算服务器组成。

在HPC集群中，每台执行计算操作的计算机称为节点。

HPC 集群通常运行批量计算。

HPC 集群的核心是一个用于跟踪可用资源的调度程序。

这样可以通过高速网络在不同的计算资源（CPU 和 GPU）之间有效分配作业请求。

现代HPC 解决方案可以在本地数据中心、边缘或云端运行。

它们可以以合理的时间和成本解决大规模计算问题，使其适用于广泛的问题。

高性能数据分析（HPDA）是将 HPC 资源应用于大数据以解决日益复杂的问题的新领域。

HPDA 关注的主要领域之一是人工智能 (AI) 的进步，特别是大规模深度学习模型。

在本文中：•人工智能如何影响高性能计算•编程语言的调整•虚拟化和容器•增加记忆力•HPC 如何帮助您构建更好的AI 应用程序•人工智能与高性能计算的融合•使用Run:AI 在HPC 上运行AI人工智能如何影响高性能计算高性能计算早于人工智能，因此这两个领域使用的软件和基础设施有很大不同。

这两个领域的集成需要对工作负载管理和工具进行某些改变。

以下是 HPC 为应对 AI 挑战而不断发展的几种方法。

编程语言的调整HPC 程序通常用 Fortran、C 或 C++ 编写。

HPC 流程由用这些语言编写的遗留接口、库和扩展支持。

然而，人工智能严重依赖 Python 和 Julia 等语言。

为了使两者成功地使用相同的基础设施，接口和软件必须与两者兼容。

在大多数情况下，这意味着人工智能框架和语言将覆盖在继续像以前一样运行的现有应用程序上。

这使得 AI 和 HPC 程序员可以继续使用他们喜欢的工具，而无需迁移到其他语言。

虚拟化和容器容器为 HPC 和 AI 应用程序提供了巨大的好处。

这些工具使您可以轻松地调整基础架构以适应工作负载不断变化的需求，并以一致的方式将其部署在任何地方。

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。

华为HPC方案本文将介绍华为的高性能计算（HPC）方案，包括其特点、优势以及应用场景。

1. 简介华为的HPC方案是基于高性能计算技术的解决方案，旨在提供高效的计算能力和数据处理能力。

华为的HPC方案适用于多个领域，如科学研究、工程设计、天气预报等。

2. 特点华为的HPC方案具有以下主要特点：2.1 高性能华为的HPC方案采用了先进的并行计算技术，能够实现大规模数据的高速处理。

华为的服务器和计算节点配备了强大的硬件性能，能够满足各种计算需求。

2.2 灵活性华为的HPC方案具有很高的灵活性，可以根据用户的需求定制和扩展。

用户可以根据自己的业务需求选择适当的配置和组件，以满足实际的计算需求。

2.3 高可靠性华为的HPC方案采用了可靠性设计，具有高度的冗余和容错能力。

即使在硬件故障或网络故障的情况下，系统仍能保持稳定运行，确保用户的数据和计算任务的安全性。

3. 优势华为的HPC方案相比其他竞争对手具有如下优势：3.1 强大的计算性能华为的HPC方案的计算性能非常出色，能够提供高效的计算能力和数据处理能力。

无论是科学计算、工程仿真还是虚拟现实应用，华为的HPC方案都能够提供强大的计算支持。

3.2 完整的生态系统华为的HPC方案提供了完整的生态系统，包括硬件设备、操作系统、开发工具和应用软件等。

这使得用户能够方便地搭建和管理HPC集群，并可快速部署各种科学计算和工程计算应用。

3.3 全面的技术支持华为提供全面的技术支持，包括系统部署、调试和优化等。

用户可以得到专业的技术指导和培训，以便更好地利用华为的HPC方案。

4. 应用场景华为的HPC方案广泛应用于以下领域：4.1 科学研究华为的HPC方案可以提供强大的计算能力，满足各种科学计算需求。

例如，天文学家可以利用HPC方案进行天体模拟和星系演化研究，地球科学家可以利用HPC方案进行气候模拟和地震预测。

4.2 工程设计华为的HPC方案可以帮助工程师进行复杂的工程仿真和优化设计。

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。

机箱结构-整体示意图
GPU卡2 卡
主板2 主板 GPU卡1 卡
硬盘 主板1 主板 电源1 电源 电源2 电源 风扇 机箱前部
整机方案细节描述—主板规格
• 主板技术规格
– Form Factor：大约 16.7”x6.8” （42.3cm x 17.3cm） – CPU:最高支持2颗AMD barcelona or shanghai 处理器 – Chipset:Nvidia nForce3600 – 内存：16 DIMM插槽，支持DDR2 533/667 ECC REG – LAN:2 Gigabit LAN – Infiniband: Mellanox InfiniHost III Lx DDR MT25204A0-FCC-D single port – SATA:4-SATA2 Support Raid 0,1,5 – PCIE: 1全长全高 PCI-Ex16 (支持双卡宽度，每机 箱支持2片卡） 图片仅供参考 – IPMI 2.0
由众多部件组成，具有运算速度快、存储容量大、可 靠性高的特性。
也称为：巨型计算机、超级计算 机 目前任何高性能计算和超级计算 都离不开使用并行技术，所以高 性能计算机肯定是并行计算机。
1.2 流行的高性能计算机架构
并行向量机 SMP DSM（NUMA） MPP，节点可以是单处理器的节点，也可以是SMP， DSM Cluster 混合架构
登陆管理软件
IP：10.0.0.1 子网掩码：255.255.255.0 用户：administrator 密码：password
DS6310系列磁盘阵列的管理端口支持虚拟IP技术，可将一台磁盘阵列上的 两个控制器的管理端口绑定在一个虚拟的IP上，虚拟IP与两个控制器的IP无关， 他们可以设置在一个网段中，也可以不在。默认虚拟IP为10.0.0.1，子网掩码 255.255.255.0，控制器默认真实IP为10.0.0.2/3，子网掩码：255.255.255.0。 登陆后会弹出安全警报，点击“是”才能正常登陆管理软件。