高性能计算机系统的研究与发展

计算机研究与发展ISSN 100021239ΠCN 1121777ΠTPJournal of Computer Research and Development 44(10):1633～1639,2007　收稿日期5;修回日期3　基金项目国家“八六三”高技术研究发展计划基金项目(66);地球探测与信息技术教育部重点实验室开放基金项目(DTK F )应用驱动的高效能计算机系统的研究与发展洪学海1,3　詹剑锋1　樊建平2　张志宏11(中国科学院计算技术研究所　北京　100080)2(中国科学院深圳先进技术研究院　深圳　518067)3(地球探测与信息技术教育部重点实验室　成都　610059)(hxh @ncic 1ac 1cn )Resear ch Pr ogr ess o f Applicat ion 2Dr iven High Pr oduct ivity Computing SystemH ong Xuehai 1,3,Zhan Jianfeng 1,Fan Jianping 2,and Zhang Zhihong 11(Instit ute o f Computing Technology,Chinese Academy o f Sciences ,Beiji ng 100080)2(Shenzhen Institute o f A dvanced Technology,Chinese Academy of Sciences ,Shenzhen 518067)3(Ministry of Education K ey L ab oratory of Ear th Explora tion &Informa tion Technology ,Chengdu 610059)Abstra ct The research and applicat ion of high pr oductivity comput ing system is key field of large 2scalecomput er system 1Faci ng various application fields ,how to design high producti vit y computi ng system ,how to use large 2scale computer system high efficiently and how to make large 2scale computer system meet t he need of t he various applicat ions ,all have bec ome t he most interest topic in the HPC (high per formance comput ing )1Recent years wit ness the rapi d progress and ambitious research plans in t he field of HPCS (high product ivit y c omput ing syst em )1Focusing on t he demands of large 2scale parallel applicat ions ,t he big challenges are analyzed and t he main e ffort s and plans are surveyed i n thi s paper 1The lat est progresses i n comput er architect ure ,programming envi ronment ,system management and reliabili ty design are f urt her discussed surroundi ng t his topic 1Finally ,t he f ut ure development of application 2driven high producti vit y comput ing systems is out li ned 1K ey w or ds HPCS ;architect ure ;programmi ng model ;port ability ;robust ness摘　要　在分析并行应用为高效能计算机系统提出的挑战的基础上,针对Cray 和I BM 的相关计划,探讨了应用对高效能计算机研发计划、系统决策、系统架构以及系统软件的影响,总结了有代表性的千万亿次计算机计划及其系统,并从应用范围的角度对高效能计算机系统进行了分类;进一步综述了高效能计算机系统在体系结构、编程环境、管理以及鲁棒性等方面取得的进展1最后从应用的角度展望了高效能计算机系统的发展1关键词　高生产率计算系统;体系结构;编程模型;可移植性;稳定可靠性中图法分类号　TP33814 尽管在过去的十几年里高性能计算取得了迅猛的发展,但困扰其发展的关键问题一直没得到根本解决,如系统结构的失衡问题,CPU 速度大约每18个月增长一倍,而内存速度增长一倍则需要10年,由此形成了阻碍性能提升的“内存墙”(memor y );在编程方面,用户为完成一个具体的并行应用在建模、编码、调试、优化、运行、维护和故障处理上所遇到的各种困难交错形成了“编程墙”(pr ogramming wall );在管理方面,高性能计算机软硬件系统交织,管理的复杂性随计算机规模成倍增长,形成了新的“复杂性墙”(complexit y wall )1内存墙、编程墙和复杂性墙的存在为高性能计算机的应用设置了重重障:2007-02-2:2007-07-0:2004AA 10102004002wall碍,目前的高性能计算系统在解决这些挑战性问题上与应用的需求差距较远1新一代高性能计算系统不应该再单纯追求理论上的峰值速度,而应该关心如何为应用设计平衡的计算系统;如何提供方便好用、易于维护、稳定可靠的应用平台;如何提高系统的可管理性,如何拓宽高性能能计算机的应用范围1正是在这种背景下,美国的HPCS项目[1]将应用的Time2to2sol ution、性能、可移植性和鲁棒性作为高效能计算机研究的主要目标1Cray 的可适应超级计算(adaptive superc om puti ng)[223]以及IBM的混合编程(hybrid programming)项目[4]也紧密地围绕应用特性来开展新一代高效能计算机系统的设计1本文在分析应用为高效能计算机系统提出的巨大挑战的基础上,研究了应用对高效能计算机研发计划、系统决策、系统架构以及系统软件的影响;总结了有代表性的千万亿次计算机计划和系统,并从应用范围的角度对有代表性的系统进行了分类;进一步综述了高效能计算机系统在体系结构、编程环境、管理以及可靠性等方面取得的进展11　应用对高效能计算机系统的挑战111　体系结构从20世纪80年代中期开始,由多个微处理器组成的并行机成为高性能计算机发展的主流,CPU 处理能力遵循摩尔定律持续增长1当前高性能计算机的体系结构基本沿用传统的机群(clust er)、大规模并行处理系统(MPP)、星群(constellations)、向量机等1其中,机群逐渐成为市场主流,但机群体系结构在达到千万亿次(pet aflops)规模时,在功耗、空间、散热、效率、可靠性和可管理性等问题上存在巨大挑战1失衡的体系结构也是目前高性能计算系统普遍存在的挑战问题1系统均衡意味着没有瓶颈出现1目前计算机系统的瓶颈是访存带宽1由于带宽与处理器的运算能力不匹配导致处理器在大部分时间等待数据而处于“饥饿”状态,使性能大打折扣1目前某些应用任务在当前的万亿次计算机上运行时其计算效率甚至低于5%1112　可编程性及可移植性:编程墙高性能计算机并行编程模型一直是制约高性能计算机应用的瓶颈1可编程性是指从提出问题到有效求解过程所耗费的成本,同样是衡量计算机系统效能的重要指标1现有的系统可编程性差,往往要求那些需要高性能计算能力的人具有专家的水平,严重制约和影响了高效能计算机系统的应用1当前并行程序设计语言主要有MP I,OpenMP, HP F等1在高端计算领域,MPI无可争议是最流行的编程模型1因为同步通信模型的限制,大量现存的MPI代码难以扩展到千万亿次规模,但大量的投资需要保护,期望用户重写现存的代码是不合理的1基于共享存储的OpenMP语言的主要问题是没有数据局部性的支持,Clust er OpenMP[5]也只能适应粗粒度并行的程序1与此同时,需要新的编程模型从更深的层次满足千万亿次系统的可扩展性挑战1这种新的编程模型必须能够避免不必要的同步,并且能降低开发的难度和成本1这些努力有多种风险,如可扩展性和性能的挑战以及用户对改变的抵制等1可移植性也是高效能计算系统的重要指标之一,并行应用的可移植性包含两方面的含义:在不同架构的计算机之间的移植;从万亿次量级(t erascale)到千万亿次量级(petascale)的扩展1可移植性确保程序员只需要关注求解问题本身,而不必关注系统体系结构的细节,如处理器类型、数量、内存组织和通信模型等1113　量化的高效能评价标准长期以来,并行计算领域一直将峰值运算速度作为衡量高性能计算系统性能的关键指标1事实上,分析人员为求解问题在一台计算机上所耗费的时间比这台计算机的单纯计算能力重要得多1高效能计算机系统的评价标准应该综合考虑开发时间和执行时间的因素1而如何为高效能计算机系统定义一个与体系结构无关的标准的Benchmark成为一个巨大的挑战1114　可管理性:复杂性墙管理的复杂性随计算机规模成倍增长,形成了新的复杂性墙(complexit y wall)1目前对这个问题的研究主要集中于以下3个方面:1)高可扩展性和高可靠性千万亿次计算给管理软件带来了高可扩展性和高可靠性的要求,而这些要求进一步可以具体为3点:管理软件自身的高可扩展和高可靠性、对应用软件提供的可扩展和高可靠支持以及需要提供大规模高可靠管理软件的验证、模拟、评价工具1)综合的自主管理能力管理复杂性随计算规模成倍增长;管理软件应4361计算机研究与发展　2007,44(10)2能自动监控各类资源,深度挖掘、分析、关联系统行为、预测系统运行趋势,采取及时、恰当的措施1管理软件应具备综合管理能力,在保证系统性能的情况下,兼顾功耗、可靠性以及热管理13)贴近应用的支持高性能计算的价值在于应用,管理软件应提供简化、高效率的应用运行环境,需要能够根据应用特性动态构造虚拟计算环境;实现性能隔离和安全隔离;提供保证服务质量的综合手段以及分析、诊断应用系统的工具1115　鲁棒性(r obust)应用对鲁棒性的要求包含硬件故障容忍、软件故障容忍、故障间的平均间隔、维修的难易程度、对恶意攻击的抵抗力和对操作失误的抵抗力1新的高效能计算应用要求综合运用传统的和革新的手段,提高计算系统的可靠性和稳定性12　应用对高效能计算机计划的影响和驱动在美国,高性能计算主要用于核武器研究、国家安全、能源与环境、生物科学、地球科学等1日本的高性能计算主要为重大的科学探索和研究服务,如地球模拟器主要用于大气与海洋模拟、地球模拟等1欧盟国家投资高性能计算主要关注生命科学、信息技术、纳米技术、天文和空间科学、食品质量和安全、可持续发展等项目1我国高性能计算以经济发展为目的1针对这些应用的需求,国际上已经相继有一些千万亿次量级的计算机系统研制计划,更有部分计划瞄准1亿亿次(10P)1预计2007～2009年间就会出现一批千万亿次量级的系统1211　应用对Cray的高效能计算机计划的影响Cray将自己的高效能计算机计划定义为可适应超级计算(adapti ve supercomputing)1Cray认为可适应超级计算会在用户选择和使用HPC系统方面发生范式改变(paradigm shift)1Cray的做法是让系统适应应用,而不是应用适用系统1Cray的超级计算机计划分析了多个应用案例[223],例如以地球科学为例,如果用户希望进行耦合的气候模型仿真,如海洋、大气、生物圈和地球物理,这种复杂性及部件数目不断增长的模型需要借助多种处理器技术1但当前这些模型仅仅在单一的处理器体系结构上运行(如标量或向量)1在气候仿真模拟中,部分代码本质上是串行的,在O处理器上可以获得很好的性能,大部分代码则可以很好地向量化,如动力学和辐射物理,可以运行在向量模态的MVP(multi2threadedΠvector processing)加速器上,而云物理学则不能向量化,大部分为分支和条件语句,适宜于运行在多线程模态的MVP加速器上1在经过详细分析之后,Cray公司认为,虽然多核商用处理器会对应用的性能有所改善,但多核芯片这种通用的优化架构只适应于广泛使用的应用1同时利用多种处理器技术,如标量、向量、多线程和硬件加速(例如F PG A)为科学计算应用性能的加速创建更大的机会1可适应超级计算技术结合多种处理架构,组成单一的可扩展系统1运行时系统会为不同特征的代码确定最合适的处理器1Cray的路线图[223]包含几个阶段:第0阶段代表当前的状态、各自独立的系统架构共存,如Cray XT32MPP标量、Cray X1E2向量、Cray M TA2多线程以及Cray X D12AMD Opteron加FP G A加速器;第1阶段代号为Rai ner,目标是为所有的Cray平台创建集成的用户环境;第2阶段,Cray计划集成多种体系结构的系统,这个阶段包含El dorado(用多线程技术更新Cray XT3)以及Black Wi dow(用向量处理器更新Cray XT3技术);第3阶段的计划逐步过渡到可适应超级计算,以透明、可扩展、健壮和优化的方式使用标量、向量、多线程以及可能的可重构计算1 212　应用在IBM高效能计算机项目中对系统决策的影响高效能计算机计划告别传统的重视性能的做法,而强调系统应提供的更多价值,如生产率、Ti me2 to2solut ion、性能、移植性和鲁棒性1但这些不同维度的价值之间会产生冲突1如追求可移植性会限制以增强性能为目标的创新1同样,高层次编程抽象虽然会降低编程困难,但也会增加性能和资源的开销1 I BM在相关项目中以真实的挑战性应用为决策的基石,指导整个项目的不同生命周期1这些应用代表着真实的负载,不像benchmark程序只是简单地关注于某一系统特征1I BM基于对挑战性应用的分析来评价创新技术,同时这些评价也会暴露相互冲突的一些用户需求1如一些用户选择共享内存方法,而其他用户则选择消息传递1IBM通过高度的可配置性来解决需求方面的不一致性1RoadRunner[4]和Blue G eneΠL[6]这两个系统均体现了应用在I BM高效能计算机项目中对系统决策的影响1R R超级计算机建立了先进的“混合编程(y)”软件,该软件将把基于5361洪学海等:应用驱动的高效能计算机系统的研究与发展pt eron oad un nerh brid programmingCell B E的系统与基于AMD Opteron的系统协调地结合在一起,从而开辟了超级计算异构设计的新篇章1这种设计允许IBM为各种规模的公司提供混合技术系统,其应用目标包括生命科学、金融服务、汽车与航空设计等诸多领域1Roadrunner的混合设计允许该系统将复杂的数学方程根据特性进行分离,如典型的计算过程、文件IΠO以及通信活动将由AMD Opteron处理器负责执行,而那些更为复杂的重复性的过程则分派给16000个以上的Cell B E处理器来处理1在BlueG eneΠL系统中,I BM以应用目标为主导,遵循简洁、性能的原则,裁剪系统软件1BlueG eneΠL主要针对科学计算,要求系统以严格的空间共享模态使用,每个分区只能运行一个并行作业,在每个处理器上只支持一个执行序列1另外的简化是去掉了虚拟内存管理系统的请求换页支持,将每个节点的虚拟内存大小限制在物理内存的大小范围内1这些设计决定极大地简化了系统,提高了系统的性能1如严格的空间共享允许程序使用高效的用户态通信,而不需要使用开销更大的保护态通信1简化的虚拟内存系统使得系统的运行中不需要处理页错误,并且避免了缓存的不命中,从而使得应用拥有更确定的性能1213　代表性的千万亿次计算机计划和系统目前代表性的应用驱动的千万亿次计算机系统主要如下:1)HTMT[7]1美国NAS A支持的HTMT(hybrid t echnology multi2t hreaded)是最早的Pet aflops级的高性能计算机计划,于1995年启动1HTM T采用超导逻辑、光交换、全息存储,PIM等全新技术,其核心处理单元SPELL的频率可达100GHz,主要设计挑战是能够满足这样高速处理器的存储体系1该计划研制费用极高,技术风险大12)HPCS计划[1]1美国DAR PA在2002年启动了HPCS计划,为国防安全和工业用户提供经济上可行的新一代高效能计算系统1HPCS项目重新评价了如何定义和度量性能,可编程性、可移植性、鲁棒性以及最终的高效能1整个计划分3个阶段:第1阶段为概念评估阶段;第2阶段到2006年为系统和关键技术评估阶段,Cray Cascade,I B M P ERCS,Sun Hero入选;第3阶段到2010年为研发和系统实现阶段,预计实现两台千万亿次系统,目前y和IBM入选13)MD GR23[8]1日本理化学研究所、S GI和英特尔联合建造的分子动力学(MD)模拟专用计算机系统,采用的是专用ASIC技术路线,不能支持其他通用计算程序14)RoadRunner[4]1IBM公司计划为美国能源部研制的116P flops计算机,它体现了混合编程思想,该系统将采用新的、高度复杂的软件,来管理超过16000个AMD Opteron处理器核心和超过16000个Cell B E处理器15)Blue geneΠP[9]1目前世界排名第1的I BM Blue G eneΠL的后续机型,该系统采用的cyclops芯片是一种片内多线程处理器,单片内集成了75个多线程处理器核,整个系统的核数接近1千万个1它是典型的多核芯片+MPP体系结构,超大的并行度对编程模型有很高的要求1214　高效能计算机分类应用对高性能计算机采取的技术路线有着直接的影响,不同的技术路线开发的高效能计算机在应用范围、应用效能、成本、市场容量会有差别1从应用范围角度可将高性能计算机分为以下几种:1)专用1MDGrape[8]这样应用专用系统算法是固定的,但非常高效,国外军方的许多应用也采用类似方法,一般采用专用的部件和分布式体系结构12)领域通用1面向一个领域的一类应用而设计,算法可变,但算法和系统是紧耦合的,一般都是“通用+专用”混合体系结构,在一种通用体系结构基础上增加可重构计算、PIM、流式计算等专用加速部件,如曙光4000H生物信息处理专用系统、I B M Roadrunner、Merri mac流式处理器13)高端非主流市场1如Cray RedStorm MPP系统、IBM Blue G ene MPP系统、N EC Eart hS i mulator 分布式向量机是通用计算机,但以追求性能和系统规模为目标,成本较高,定位于一个狭小的科学计算市场14)主流市场1以服务器领域量产的部件构建高性能计算机,以追求应用面广、市场占有率为目标,多采用星群和机群体系结构,区别是采用不同的计算单元和互联技术13　应用驱动的高效能计算机进展311　体系结构领域的进展高效能计算系统需要平衡的体系结构1目前的系统体系结构失衡的原因主要是处理器的运行速度与带宽不匹配1因此,解决这一问题的关键是提高带宽、更加有效地利用带宽以及隐藏数据访问延迟1 SUN和R Y针对S计划在体系结构上进行6361计算机研究与发展　2007,44(10)CraAPE C A HPC了创新1SUN的HPCS方案称为HERO[9]1支持HERO 体系结构的最具创新性的技术是Proxi mit y Communication1该技术利用电容代替导线进行芯片间通信1它所提供的通信带宽影响了HERO设计的每一个领域1处理器内存和其他类型的电路用Proxi mit y C ommunication技术组合起来构成HERO 体系结构的基本构造模块———Sea of Memory1为了解决HERO模块间的带宽问题,SUN采用了光互联技术提供带宽保证1Cray的HPCS方案称为Cascade[10]1为了使Cascade成为一个设计平衡的系统,Cray认为带宽是系统中最重要也最昂贵的技术环节1其设计方针是提供非常高的全局带宽,但这种带宽是可配置的,可以随着系统的不同需求而改变的1在处理器设计上强调更加智能化的使用带宽,同时通过系统结构的总体设计减小系统对带宽的依赖性1Cascade采用UMA+NUMA的存储方式,通过低通信开销、细粒度数据访问、缓存远程数据和并发性支持等多种手段实现延迟容忍和延迟隐藏1Cascade中最基本的组成模块称为Locale1一个Locale由一个重量级处理器、一个路由器、8个轻量级处理器2P IM和DRAM存储池组成1其中,重量级处理器结合了向量计算、流计算和多线程等领域内最先进的设计技术,执行高吞吐率的计算任务1在重量级处理器上执行的线程称为重量级线程,具有较好的时间和空间局部性1轻量级线程在PIM轻量级处理器上执行,这些线程的时间和空间局部性较差,在执行过程中,不是将数据向线程移动,而是把线程向靠近数据的方向迁移(migrating)1312　编程环境领域的进展近年来,分割全局地址空间模型(partitioned global address space model,P G AS)[11212]广受关注1 P G AS既有共享内存编程模型的易编程性,又能让程序员控制数据的分布以达到和消息传递编程模型媲美的性能1P G AS语言提供共享数据的概念,区分远程和本地,可以按照规则将数据分布到各个线程上,采用共享内存模型把复杂的通信处理转化成对共享变量的访问,能同时支持粗、细两种并行编程模式1PG AS语言包括C o2Array F ortran,U PC(Unified Parallel C),Titanium(Java并行扩展)1目前主要的高性能计算平台都支持U PC,UPC语言的研究目前主要集中在两点:一是通过语言扩展适应更多的应用和更复杂的并行计算机结构,包括语言的标准测试集、U和M I的互操作、并行IΠO的库支持、原子内存操作、点对点通信支持、不连续数组片段的群通信、异步并行性等;二是U PC编译器的高效实现,包括任务划分、共享指针地址表达式优化、通信优化、远程数据缓存、降低共享变量抽象的开销等1美国HPCS计划分别从操作系统底层到应用环境提供对可编程性的全面支持,包括更先进的语言、调试器和运行时支持以及更方便的集成开发环境1I BM提出X10创新性语言[13],它属于PG AS 范畴(partitioned global address space),在支持异步并行性、局部性、可编程性方面有很多创新,在提供编程友好、高层次抽象以及向程序员暴露拓扑以控制数据放置方面进行了平衡1它提供了多种高层次同步抽象以支持高效能,如atomic sections,语言本身确保在多数情况下能够免除死锁1并增加了强类型、自动的内存管理等特性1X10极力避免阻塞同步,通过使用并行线程之间的异步交互来解决性能问题1SUN提出了新的Fort ress语言[14],它与Fortran 之间的关系就像Java和C语言的关系一样1SUN 在使用源自Java H ot Spot的动态编译技术方面取得显著进展1SUN认为程序员在编码时不需要关心优化的细节1而优化应该由编译器完成,预先或者在线的优化1自动并行化始终是用户渴望的,尤其是多核CPU出现后1经过二十几年的发展,出现了suif, Polaris,K A P等著名自动并行化编译系统,多数商用编译器都具有一定的自动并行化功能,自动生成适合SMP或cc2NUMA的多线程程序,如IBM X L F, Sun Fort e,MIPSpro,Vi sual K AP等1日本早稻田大学的OSCAR多粒度并行化编译器把串行程序自动翻译成O penMP程序,在OSCAR片上多核处理器上获得了良好的性能1到目前为止,自动并行化的成功仍然是有限的,在程序的静态分析上遇到很多的障碍,比如C的指针是并行化的巨大障碍1更大的阻碍是很难进行全程序的有效并行化1313　系统管理软件的进展管理软件的研究出现一些新的趋势:一体化软件体系结构,如美国的SSS计划[15]、CCA项目[16]、Phoenix[17]系统;结合特定的系统体系结构,如Blue G ene[18]针对网络拓扑对通用的作业管理软件进行了定制和优化;适应基于虚拟机技术的虚拟分布式环境,如Duke大学的COD[19]、Purdue大学的V IOL IN[20]、HP实验室的S oft UDC[21];在多种使用方式共存的情况下如何实现性能隔离与安全隔离,如M大学提出的虚拟服务[]1中科院计算所自行开发的x系统[]在基于公共引擎开发可参数化的管理工具,根据应用特性构建动态运7361洪学海等:应用驱动的高效能计算机系统的研究与发展PC P ichigan22Phoeni17行环境,实现统一的动态资源供应方面也做出了有益的探索1314　性能评价领域的进展高端计算系统的发展离不开Benchmark1目前的一些研究工作针对HPCS的特点提出了新的Benchmark方案1文献[23]认为,Benchmark应该能够真正反映用户的最终使用目标,由此出发提出了一个Pur pose2 Based Benchmark(PPB),P P B的目标直接与用户的利益相关1例如:“准确预测美国3天内的天气状况”就可以作为一个P P B测试1PPB并不指出怎样完成任务,Benchmark的测试者可以自由地采用任何方式来完成任务1然而,不论采用何种技术,必须将该测试方法公开,以便其他的Benchmark测试者同样可以使用这种技术,否则,该测试结果将被视为无效1文献[24]认为,t ime2to2solution是考察计算系统生产率的必要标准,应该平衡考虑开发时间和执行时间的重要性1以此为出发点,基于经济学上对生产率的定义以及Utility Theory理论,提出了一个测量高端计算系统生产率的框架模型1文献[25]认为,应该用一台计算机的整个生命周期里的生产能力考察它的生产率,并且认为生产率与峰值运算速度、运算效率、可编程性、可移植性、可维护性、可靠性和可用性等因素相关,并用一个概念性的方程式定量地表达生产率与这些因素的关系1 315　鲁棒性技术进展国内外研究主要在硬件可靠性、操作系统可靠性和应用可靠性3个方面1硬件可靠性主要沿用60年代大型机系统发展起来的一系列基础技术框架,如N模冗余、专用组件或模块等,通过冗余硬件达到提高系统硬件可靠性的目的1操作系统可靠性研究主要有操作系统隔离技术(如Nooks)[26]、故障忽略技术等,通过将故障忽略或隔离从而减少对应用的影响1针对科学计算应用,多采用检查点技术对应用运行的阶段性结果进行保存,以备在出错时进行恢复14　结论与展望应用在高效能计算机系统研发的各个生命周期起着至关重要的作用1只有综合考虑应用的范围、特性、效能、开发成本、维护和运行成本,才能从体系结构、编程模型、管理等方面均衡设计高效能计算机系统,从而提高系统的生产率1在应用的范围和深度不断提高下,高效能计算机系统可能将有以下发展趋势:1)异构系统可能成为主流,用于管理的运行时系统将成为让系统贴近应用的使能(enabling)技术1目前开展的网格计算机研究将进一步促进异构系统的发展12)在编程模型方面,异步系统将更好地适应千万亿次系统,发掘和利用系统性能1目前提出的Farmi ng计算模型将带来编程模型的一些变化13)在管理方面,结合侦测、系统模型、数据挖掘技术、对性能、可靠性、功耗、热量进行综合的自主管理将成为千万亿次系统的核心技术14)在系统的应用场景方面,资源的供应有可能与服务的提供分离,从而衍生更丰富的Utilit y Computing形态,促进高效能计算机的使用范围,如在部门内聚集办公环境的能力服务器,在企业内聚集服务计算的商业托管环境等1参　考　文　献[1]DARPA1High product ivit y co m puti ng systems(HPCS)program[OL]1ht tp:ΠΠwww1darpa1milΠipt oΠPro gramsΠhpcsΠi ndex1htm,2002204[2]Thinking Ahead:Fut ure Archit ect ures fro m Cray[OL]1http:ΠΠnccs.G ovΠnewsΠworkshopsΠcrayΠpdfΠCray T ech W orks hop ssc o tt226071pdf,2007[3]Cray’s Adapti ve supercomputi ng—A paradigm shift[OL]1ht tp:ΠΠwww1hpcwire1comΠhpcΠ6013691ht m l,2006[4]IBM’s hybri d programming[OL]1ht tp:ΠΠwww1hpcwi re1comΠhpcΠ8933531ht m l,2006[5]Jay P H oeflinger1Ext ending Op enM P to cl us t ers[OL]1ht tp:ΠΠcache2www1int e l1comΠcdΠ00Π00Π28Π58Π2858652858651pdf,2006 [6]Jose Mo rei ra,Michael Brut m an,et al1Des i gning a highly2s calable operati ng sys t em:The blue geneΠL story[C]1SuperC omputing2006,Tampa,Flori da,2006[7]Tho m as Sterli ng1HTM T—A hybri d technology app roach topetafl op s computi ng[OL]1ht tp:ΠΠwww1cacr1calt ech1eduΠpfl ops2Πp resentationsΠtronht m t1pdf,2005[8]MD GRAPE23[OL]1ht tp:ΠΠmdgrape1gs c1ri ken1jpΠm odulesΠt inyd0,2005[9]BlueGeneΠP[OL]1htt p:ΠΠwww1res earch1ibm1comΠbluegeneΠpres entationsΠB GWS11Challenges1ppt,2007[]L G f1S S[OL]1ΠΠ11ΠΠΠS1f,328[]T j[OL]1ΠΠ1y1ΠΠ,8361计算机研究与发展　2007,44(10)10John usta son uns HPC Approach:Hero ht tp:www ncsc o rg casc meetings C A C2pd200011he C as cade Pro ect ht tp:www cra com cascade2002。

高性能计算机的架构与应用随着信息技术的快速发展，人们对计算机性能的需求不断提高。

在很多领域，高性能计算机已经成为不可或缺的工具，比如天气预报、地震模拟、医学研究等。

本文旨在探讨高性能计算机的架构与应用。

一、高性能计算机的架构高性能计算机的架构通常由以下几部分组成：处理器、内存、存储和网络。

1. 处理器处理器是高性能计算机的核心组件，它通过执行指令来计算数据。

常见的处理器包括Intel Xeon、AMD EPYC等。

这些处理器具有多核心、高速缓存、SIMD等特性，可以有效地提高计算性能。

2. 内存内存是计算机存储器的一种，用于存储正在执行的程序和数据。

高性能计算机必须拥有大容量、高速度的内存，以支持复杂的计算任务。

常见的内存类型包括DDR4、HBM等，其中HBM内存是一种高度集成的内存技术，具有更高的带宽和更低的延迟。

3. 存储存储是计算机用于长期保存数据的存储器，包括硬盘、固态硬盘和磁带等。

高性能计算机需要具有大容量、高速度、可扩展性的存储系统，以便存储和处理大规模数据。

常见的高性能存储系统包括Lustre、GPFS等。

4. 网络高性能计算机需要具有高速的网络互联，以便处理和传输数据。

常见的高速网络技术包括InfiniBand、Omni-Path等。

这些技术可以提供高带宽、低延迟的网络连接，以支持分布式计算和大规模数据交换。

二、高性能计算机的应用高性能计算机在很多领域都有广泛的应用，下面列举一些典型的应用场景。

1. 天气预报天气预报需要对气象数据进行复杂的计算和分析，以便预测未来的天气情况。

高性能计算机可以支持大规模的数据处理和模拟，以提高天气预报的准确性和可靠性。

例如美国国家气象局就拥有一台名为“超级计算机”的高性能计算机，可以用于气象预报、气候研究等。

2. 地震模拟地震模拟是一项复杂的科学问题，需要大量的计算和模拟。

高性能计算机可以支持高精度的地震模拟，以便预测地震的发生和影响。

例如日本宇宙航空研究开发机构拥有一台名为“地震模拟器”的高性能计算机，可以用于地震预测和灾害管理。

高性能计算机技术的发展与应用近年来，随着科技的不断进步，高性能计算机技术在各行各业中得到了广泛应用。

高性能计算机是以大规模同时计算为目标的计算机，拥有高处理速度和高内存容量等优点，可以进行高速的科学计算、复杂数据分析、模拟和预测等工作，对人类的科学研究和社会发展起到了十分重要的作用。

一、高性能计算机技术的发展历程高性能计算机技术的发展历程可以追溯到上世纪七十年代，当时美国是世界上唯一的高性能计算领导者。

随着时代的发展和技术的提升，许多国家也开始致力于高性能计算机技术的研究和开发。

1985年，日本宣布研究和发展自己的高性能计算机。

1990年代初，欧洲和亚洲的许多国家也开始了高性能计算机的研究和开发。

1993年，美国国防部在其高性能计算项目中研制出了“领航者”超级计算机，成为了当时速度最快的超级计算机。

此后，美国的领先地位也逐渐被挑战，日本的超级计算机也开始崭露头角。

2002年，日本的“地球模拟器”超级计算机问世，成为历史上第一个拥有千亿次计算速度的超级计算机。

二、高性能计算机技术的应用领域高性能计算机技术的应用领域非常广泛，其主要应用于以下几方面：1.天气预报和气象研究：高性能计算机可以进行复杂的气象计算，有助于提高天气预报的准确性，为人类的生产和生活提供更准确的气象数据。

2.能源勘探和开发：高性能计算机可以进行复杂的地震和地质勘探，准确预测石油和天然气等能源的分布情况。

3.医学研究：高性能计算机可以进行医学图像处理和模拟，帮助学者更好的了解人体的生理和病理机理，推动医学研究的进展。

4.交通运输规划：高性能计算机可以进行复杂的交通流分析和规划，提供更为精准的交通运输规划方案。

5.金融业应用：高性能计算机可以进行高频交易和资产组合优化分析，帮助金融机构提高投资效率。

6.科学计算：高性能计算机主要应用于科学计算和高性能仿真，如氢能源应用研究、生命科学研究、物理学研究等，有助于提高科学研究的效率和水平。

高性能计算的发展与应用随着科技的不断发展，高性能计算的应用越来越普遍。

高性能计算是指利用计算机技术进行大规模数据处理、计算和分析的一种计算方法。

其目的是通过高速的计算和处理能力，为科学、工程和商业等领域提供支持和解决方案。

本文将探讨高性能计算的发展与应用。

一、高性能计算的历史高性能计算的起源可以追溯到20世纪60年代，当时主要用于军事和国防领域的应用。

1976年，美国国家科学基金会推出了一项计算机研究计划，旨在开发大规模超级计算机。

此后，高性能计算的应用范围逐渐扩大，开始应用于气象预测、地球物理学、药物研发等领域。

20世纪90年代，高性能计算的发展进入了一个新的阶段。

随着商业应用的需求不断增加，高性能计算开始向商业领域拓展。

同时，随着微处理器和并行计算技术的发展，高性能计算的性能也有了巨大的提升。

二、高性能计算的技术发展高性能计算的技术发展走过了从单处理器到多处理器、从单机到集群，再到现在的全球超算共享和云高性能计算等不同阶段。

其中，多处理器和集群技术是高性能计算的两个重要的里程碑。

多处理器技术主要是指在一台计算机中同时使用多个中央处理器（CPU）运行程序。

这种技术能够显著地提高单台计算机的计算能力。

但是，多处理器机器的构造和管理都非常复杂，而且价格昂贵。

此外，多处理器机器的编程也比较困难。

集群技术则是将多台计算机联合起来作为一个整体进行计算。

这种技术不仅能够提高计算能力，而且还能够实现计算资源的共享，节约成本。

此外，集群技术的编程相对易于实现。

近年来，云计算和大数据技术的出现也为高性能计算的应用带来了新的机会和挑战。

云高性能计算能够以更为灵活的方式提供计算资源，以满足不同场景下的需求。

同时，大数据技术也为高性能计算提供了更丰富的数据来源和分析能力。

三、高性能计算的应用高性能计算在科学研究、工业制造、金融和医疗保健等领域都有广泛的应用。

在科学研究领域，高性能计算的应用主要涉及到天体物理、气象学、生物学、地球科学等领域。

高性能计算系统中的任务调度策略研究与优化随着科学技术的不断进步和计算机性能的快速提升，高性能计算（HPC）系统在科学研究、工程仿真、大规模数据分析等领域扮演着日益重要的角色。

任务调度作为HPC系统的核心组成部分，直接影响着系统的整体性能和资源利用效率。

因此，针对任务调度策略的研究与优化显得尤为重要。

一、HPC系统中任务调度的挑战在HPC系统中，同时存在着大量的任务需要调度执行，任务之间的依赖关系错综复杂。

这使得任务的调度成为一个具有挑战性的问题。

主要挑战包括以下几个方面：1.负载均衡：在任务调度过程中，实现负载均衡是一个非常重要的优化目标。

负载均衡能够确保各个处理器或计算节点的工作负载大致相等，最大限度地利用系统资源，提高系统性能。

2.任务间的依赖关系：在HPC系统中，任务之间往往存在着紧密的依赖关系，例如某些任务必须在其他任务完成后才能执行。

因此，任务调度策略需要考虑到这些依赖关系，并合理安排任务的执行顺序。

3.资源利用效率：HPC系统中资源有限，如内存、存储和计算能力等。

优化任务调度策略可以最大程度地提高资源的利用效率，从而提升整个系统的性能。

二、任务调度策略研究与优化方法为了解决上述挑战，研究人员提出了各种任务调度策略，并不断对其进行优化。

下面介绍几种常见的任务调度策略及其研究与优化方法。

1.静态任务调度策略静态任务调度策略是指在任务提交之前就确定任务的执行顺序和资源分配情况。

这种策略可以根据任务的特点和资源的分配情况，提前进行优化，以达到最佳的调度效果。

研究人员通过数学建模和优化算法等方法，对静态任务调度策略进行了深入研究。

例如，可以使用图论中的最短路径算法对任务依赖关系进行建模，并通过优化算法找到最优的任务调度方案。

2.动态任务调度策略动态任务调度策略是指在任务运行过程中根据系统的实际情况动态调整任务的执行顺序和资源分配情况。

这种策略可以更加灵活地适应任务的变化需求，提高系统的适应性和性能。

高性能计算机在模拟系统中的应用研究随着信息技术的快速发展，高性能计算机已成为各领域模拟与计算的重要基础设施。

在工程领域，高性能计算机的应用早已成为了工程设计和优化的必要手段。

高性能计算机可以通过模拟系统，对各种物理现象进行分析和研究，有效提高了工程设计的效率和精度。

一、高性能计算机在流体力学中的应用高性能计算机在流体力学中的应用是最为广泛的，其计算速度和计算精度都远远优于传统方法。

通过高性能计算机可以模拟各种流体的运动现象，例如水流、气流、液态金属、石油等等。

在工程设计过程中，需要分析物体和流体交互的情况，例如模拟汽车行驶时所受到的阻力、气动力等，都需要进行流体力学的计算。

而传统的流体力学计算方法需要花费大量时间和资源，而高性能计算机可以快速地解决这些问题。

二、高性能计算机在计算机辅助工业设计中的应用在工程设计中，计算机辅助工业设计是必不可少的环节。

而高性能计算机的出现，让这一过程变得更加高效和精确。

高性能计算机可以模拟各种物理现象，例如流体动力学、电磁场、激光加工等等。

在工业设计中，可以使用高性能计算机模拟各种设计方案，在计算机上进行试验和测试，大大减少实际试验的成本和时间。

同时，高性能计算机还能模拟各种材料的行为，帮助设计师选择材料并预测材料使用寿命。

这些功能都有助于提高工业设计的效率和质量。

三、高性能计算机在化学领域中的应用高性能计算机可以模拟各种化学反应，帮助化学工程师设计新材料和制造新产品。

在化学工业中，可以使用高性能计算机模拟各种反应，预测反应过程中产生的中间产物和末产物，帮助更好地控制反应过程并优化反应条件。

同时，高性能计算机还可以模拟各种分子结构和材料的电子状态，帮助化学工程师设计新材料，并预测材料的性质和行为。

这些功能不仅可以提高化学制品的质量和效率，而且还有助于研发新材料和制造新产品。

四、高性能计算机应用的未来发展随着科技的不断进步，高性能计算机在各领域中的应用也会不断拓展。

高性能计算平台及其应用研究随着科技的不断进步和发展，高性能计算平台在各个领域中起着至关重要的作用。

高性能计算平台是指能够以非常高的计算速度和处理能力来执行大规模科学计算和数据分析任务的计算机系统。

本文将探讨高性能计算平台的定义、特点、应用领域以及其在科学研究、工程设计和商业领域的重要性。

首先，我们来定义高性能计算平台。

高性能计算平台是由许多计算节点组成的集群，每个节点都有自己的处理器、内存和存储设备。

这些节点通过高速互连网络相互连接，形成了一个强大的并行计算系统。

高性能计算平台通常采用多核处理器和专门的硬件加速器，以达到高速计算的要求。

此外，高性能计算平台还配备了先进的文件系统和作业调度器，以实现任务的管理和调度。

通过将计算任务分配给不同的节点并以并行的方式执行，高性能计算平台能够在较短的时间内完成大规模的计算任务。

高性能计算平台具有以下特点。

首先，它具有高性能的计算和处理能力。

多核处理器和硬件加速器能够同时执行多个计算任务，大大缩短了计算时间。

其次，高性能计算平台具有高带宽和低延迟的网络互连。

这使得各个节点能够快速地交换数据和通信，提高了整个系统的并行计算效率。

另外，高性能计算平台还具有可扩展性和容错性。

它可以根据需要动态地增加或减少计算节点，以适应不同规模和复杂度的计算任务，并能自动处理节点故障以保证任务的顺利进行。

高性能计算平台在许多领域中都有重要的应用。

首先是科学研究领域。

高性能计算平台能够支持大规模的科学计算和模拟实验，对于天文学、物理学、化学和生物学等领域的研究具有重要意义。

例如，天文学家利用高性能计算平台可以模拟宇宙的演化过程，从而揭示宇宙的起源和发展。

物理学家利用高性能计算平台可以模拟物质的行为和相互作用，研究各种物理现象。

化学家可以利用高性能计算平台来设计新的材料和药物，优化反应条件。

生物学家可以通过高性能计算平台对基因组进行测序和分析，揭示基因与疾病的关系。

其次是工程设计领域。

高性能计算机技术的进展与发展前景近年来，随着高性能计算机技术的不断进步，计算机的算力呈现出井喷式的增长，应用领域也日渐广泛，为各行各业的信息处理和分析带来了巨大的便利。

本文将从几个方面探讨高性能计算机技术的进展与发展前景。

一、超级计算机的发展超级计算机是高性能计算机技术的代表，它具有超强的计算和存储能力，能够快速处理大数据问题，是科学计算、金融和天气预报等领域的核心工具。

随着芯片制造技术的不断进步和算法优化的不断提高，超级计算机的运算速度、存储容量和功耗等性能指标不断刷新着世界纪录。

例如中国在2019年推出的“天河三号”超级计算机，其峰值性能超过1.2亿亿次每秒（即1.2exaFLOPS），位列全球“TOP500”排行榜第一名。

未来，超级计算机技术将继续发展，目标是构建更快、更可靠、更节能的高性能计算平台。

这将需要在算法、芯片、存储、网络和操作系统等各个方面进行深入研究和创新，以提升超级计算机的整体性能。

二、人工智能计算的突破随着大数据和机器学习技术的快速发展，人工智能逐渐成为各行各业信息处理和分析的关键技术。

人工智能计算需要处理海量的数据和复杂的算法，因此对高性能计算机的要求极高。

为了满足人工智能计算的需求，各大厂商推出了一系列具有高性能计算能力的人工智能计算平台。

例如，英伟达的GPU深度学习平台可以将图像和语音等数据实时处理成数字信号，并进行分类和识别。

又如，谷歌的TPU加速器可以实现对大规模深度神经网络的高速训练和推断。

未来，随着人工智能计算的逐渐成熟和应用的深入，高性能计算机技术也将继续发挥不可替代的作用，为人工智能的发展提供强有力的支撑。

三、量子计算的崛起量子计算技术是一种基于量子力学原理的计算方法，它的运算速度和数据处理能力远超传统计算机。

量子计算机具有处理量子态数据和优化量子算法的能力，对于各种科学计算和大数据处理等领域都有很大的应用前景。

目前，世界各大科技企业都在积极研究和开发量子计算机。

高性能计算平台的设计与实现技术研究第一章：引言随着科技的迅猛发展，高性能计算平台已经越来越广泛地应用在科学计算、金融、人工智能、大数据等领域。

作为一种计算机系统，高性能计算平台能够提供极高的计算速度和算力，在处理大规模数据、复杂问题等方面展现出独特的优势。

因此，高性能计算平台的设计与实现技术研究成为当前待解决的重要问题。

本文将详细介绍高性能计算平台的设计与实现技术研究，包括计算节点的选型、网络结构的优化、分布式存储系统的设计等方面。

通过这些技术的研究，可以为高性能计算平台的开发提供有效的支撑，促进相关领域的发展。

第二章：计算节点选型计算节点是高性能计算平台的核心组件，其计算能力、存储能力、网络带宽等性能的优劣直接影响着整个系统的性能。

因此，在选择计算节点时需要综合考虑各种因素，以最大化地发挥计算节点的性能。

2.1 CPU选型在计算节点中，CPU是最基本的计算组件。

目前，CPU的性能主要依赖于核心数量、频率和缓存容量等因素。

为了提高系统的计算能力，需要选择具有高性能的CPU。

目前，主流的CPU产品线中，英特尔的Xeon系列和AMD的Opteron系列是比较受欢迎的选择。

这两个系列的CPU均采用了多核心技术，能够为高性能计算平台提供更高的计算能力。

同时，它们也具备较高的频率、大容量的缓存等优点。

2.2 存储选型高性能计算平台需要支持大规模数据的读写操作，因此，存储设备的选型也是十分关键的。

对于计算节点来说，主要需要考虑的存储设备包括SSD和HDD等。

目前，SSD的读写速度较快，能够更好地满足高性能计算平台的需求。

而且，SSD的功耗也相对较低，能够降低整个系统的能耗。

因此，对于高性能计算平台的计算节点，SSD是比较理想的存储选择。

2.3 网络组件选型高性能计算平台的计算节点之间需要进行高效的互联，因此，网络组件的选型也是十分重要的。

在选择网络组件时，主要需要考虑带宽、纬度、延迟等因素。

目前，InfiniBand和Ethernet是比较常用的两种网络技术。