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曙光航空航天高性能计算方案摘要CFD-FASTRAN软件是由CFDRC公司与美国NASA联合开发的专门用于航空航天领域空气动力学计算的CFD软件，该软件可广泛应用于飞行器的亚、跨、超和高超音速的气动力学计算和一些特殊气体动力学问题如直升机旋翼、导弹发射、座舱弹射、投弹、机动和气动弹性等。
本文针对航空航天高性能计算提出了一套完整的集群解决方案，并在此平台上对FASTRAN并行性能进行了详细的测试。
测试结果表明，FASTRAN软件可以方便的部署和运行于曙光集群系统，并能够获得令人满意的加速比。
关键字CFD，FASTRAN，并行，航空航天1.FASTRAN介绍CFD-FASTRAN是CFDRC公司与美国NASA联合开发的专门用于航空航天领域空气动力学计算的CFD软件，在当前所有为航空航天设计的计算流体力学软件中位于前列，被广泛应用于飞行器的亚、跨、超和高超音速的气动力学计算和一些特殊气体动力学问题如直升机旋翼、导弹发射、座舱弹射、投弹、机动和气动弹性等。
CFD-FASTRAN 具有挑战性的功能是将基于密度的可压缩欧拉方程和N-S方程同多体运动力学、有限反应率化学和非平衡传热学耦合起来，解决一系列极为复杂的航空航天问题。
CFD-FASTRAN具有强大的技术优势，它体现在：@多年同美国国家航空和宇宙航行局（NASA），美国能源部（DOE），美国国家科学基金会（NSF）等机构的合作，使CFD-FASTRAN不断得到完善和发展。
@CFD-FASTRAN专门针对航空航天设计，可以计算包括超高速流动，移动体，气动热化学和气弹等复杂艰辛的课题。
@CFD-FASTRAN充分考虑了行业的需要，开发出航空航天工程师所需要的前处理、后处理程序。
正是基于上述原因，使得FASTRAN在全球拥有巨大的用户数量并获得了广泛的认可。
在美国军方，CFD-FASTRAN软件一直用于先进战斗机的设计，其中著名的应用案例包括F-16战斗机翼身气动弹性分析、Martin Baker MK16座椅弹射设计、F/A18杰达姆投弹模拟设计以及X34机高超音速激波模拟设计等，如下图所示。
高性能计算机集群的设计与优化引言：随着科技的不断发展和计算任务越来越复杂，高性能计算机集群在科学研究、工程设计以及商业运营等领域中扮演着重要角色。
本文将探讨高性能计算机集群的设计与优化，包括硬件架构、软件配置、调度算法等方面的内容，旨在帮助读者更好地理解并应用高性能计算机集群。
一、硬件架构设计高性能计算机集群的硬件架构设计是实现高性能计算的基础。
在设计集群时，需要考虑以下几个方面：1.节点数量和配置：合理的节点数量和配置能够提供足够的计算资源。
通常，集群中节点数量越多，计算能力越强。
而节点的配置包括处理器、内存、硬盘、网络等方面，需要根据具体应用的需求进行选择。
2.网络架构：高性能计算机集群中节点之间的通信需要高速、低延迟的网络。
常见的网络架构有以太网、InfiniBand等。
选择合适的网络架构可以提高节点之间的通信效率，从而提升计算效果。
3.存储系统：高性能计算机集群需要具备高速、可靠的存储系统来存储计算任务和数据。
传统的磁盘存储方式已经不能满足高性能计算的需求，因此可以考虑使用SSD固态硬盘或者分布式文件系统等解决方案。
二、软件配置高性能计算机集群的软件配置对于提高计算效率和性能起到至关重要的作用。
在软件配置方面，有以下几个关键点：1.操作系统：选择合适的操作系统是基础。
Linux操作系统是常用的选择，其开源、稳定、易于扩展的特点使得其成为高性能计算机集群的首选。
2.并行编程框架：高性能计算需要有效地利用集群中的多个节点进行并行计算。
因此，选择适合的并行编程框架非常重要。
常见的并行编程框架有MPI、OpenMP、CUDA等。
选择合适的并行编程框架可以使得计算任务在集群中高效地分布和运行。
3.调度器：在高性能计算机集群中，合理地进行任务调度可以最大程度地利用集群中的计算资源。
常见的调度器有Slurm、PBS 等。
调度器可以根据任务的优先级、资源要求等因素合理地分配计算资源，并监控任务的运行状态。
高性能计算机研发与生产方案实施背景随着信息时代的不断发展，高性能计算机已成为国家竞争、产业升级的关键因素。
我国在高性能计算机领域虽有一定成就，但在核心算法、硬件制造、软件系统等方面仍落后于发达国家。
党的十九大报告中明确指出，“推动互联网、大数据、人工智能和实体经济深度融合”，为高性能计算机研发与生产提供了政策支持。
工作原理高性能计算机，或称超级计算机，是一种能进行复杂计算、处理海量数据、进行复杂图形渲染的计算机。
其关键技术包括：•并行计算：同时处理多个数据流，以加速计算过程。
•分布式计算：利用网络中的多台计算机同时进行计算，提高整体计算能力。
•硬件优化：采用更先进的半导体工艺，设计更高效的内存和缓存系统，以提升计算机性能。
•算法优化：针对特定应用领域，开发更高效的算法，以减少计算时间和资源消耗。
实施计划步骤1.需求分析：明确高性能计算机的核心需求，如计算速度、数据处理能力、稳定性等。
2.技术研究：研究并掌握并行计算、分布式计算、硬件优化、算法优化等关键技术。
3.硬件设计：设计高性能计算机的硬件系统，包括处理器、内存、存储、网络等。
4.软件开发：开发适合高性能计算机的操作系统和应用程序，优化计算流程。
5.系统测试：对软硬件系统进行严格的测试，确保系统的稳定性和性能。
6.市场推广：制定市场推广策略，推动高性能计算机在科研、产业、教育等领域的广泛应用。
适用范围高性能计算机适用于以下领域：•科学计算：如气候模拟、物理模拟、生物信息学等。
•产业研发：如汽车设计、航空航天、石油勘探等。
•金融分析：如股票交易、风险评估等。
•智慧城市：如交通控制、公共安全、环境监测等。
创新要点1.异构计算：结合多种不同类型的处理器，如CPU、GPU、FPGA等，以实现最佳的计算效率。
2.量子计算：利用量子力学原理进行计算，预计将比传统计算方式快几个数量级。
3.软件定义网络：通过软件定义网络技术，实现网络流量的灵活控制和优化。
4.自主可控：强调自主创新和核心技术突破，减少对国外技术的依赖。
高性能计算集群的部署与优化策略随着科学技术的不断发展，计算需求越来越大，传统的单个计算机已经无法满足高性能计算的需求。
为了解决这个问题，高性能计算集群应运而生。
高性能计算集群是由多台计算机组成的系统，通过并行计算来提升计算效率。
本文将介绍高性能计算集群的部署和优化策略。
一、高性能计算集群的部署1. 硬件选择和布局高性能计算集群的部署首先要选择合适的硬件。
主要包括计算节点、存储设备和网络设备。
计算节点应选择高性能的多核处理器，并配备足够的内存。
存储设备可以选择高速的硬盘或固态硬盘，以提高数据读写速度。
网络设备要支持高速数据传输，可以选择采用InfiniBand等高速网络技术。
另外，在布局时要注意将计算节点和存储节点放在物理上的相对靠近位置，以减少数据传输的延迟。
2. 操作系统和中间件选择在高性能计算集群的部署中，选择合适的操作系统和中间件也非常重要。
操作系统要选择适合科学计算的Linux发行版，如Red Hat Enterprise Linux、CentOS等。
中间件方面，可以选择MPI（Message Passing Interface）用于进程间通信，及Slurm等资源管理工具，以方便任务调度与资源分配。
3. 系统软件的配置和优化在部署时，需要对系统软件进行合理的配置和优化。
首先要配置好集群的网络设置，包括IP地址、DNS等。
其次，要进行系统内核参数的优化，如文件句柄数、内存分配等。
此外，还可以通过调整CPU调度策略和硬件亲和性，来提高计算节点的性能。
二、高性能计算集群的优化策略1. 任务调度和负载均衡在高性能计算集群中，任务调度和负载均衡是非常重要的优化策略。
合理的任务调度可以最大限度地利用集群资源，提高整体的计算效率。
负载均衡的目标是将任务均匀地分配给计算节点，避免某些节点负载过重，影响整体的计算性能。
可以采用Slurm等资源管理工具来实现任务调度和负载均衡。
2. 数据传输和存储优化在高性能计算集群中，数据传输和存储的效率也是需要考虑的优化策略。
计算机辅助工程高性能计算解决方案计算机辅助工程（CAE，Computer Aided Engineering）已成为工程和产品结构分析中（如航空、航天、机械、土木结构等领域）必不可少的数值计算工具。
本文对CAE软件的应用特点进行了分析，并针对隐式和显式应用对硬件资源的不同需求，提出了相应的解决方案。
大量的测试结果和成功案例表明，所提出的方案能充分满足CAE用户对高性能计算服务器的需求。
本解决方案对于CAE用户选择高性能计算平台具有较高的参考价值。
一、CAE高性能计算简介计算机辅助工程（CAE，Computer Aided Engineering）是用计算机辅助求解复杂工程和产品结构强度、刚度、屈曲稳定性、动力响应、热传导、三维多体接触、弹塑性等力学性能的分析计算以及结构性能的优化设计等问题的一种近似数值分析方法。
CAE从60年代初在工程上开始应用到今天，现已成为工程和产品结构分析中（如航空、航天、机械、土木结构等领域）必不可少的数值计算工具，同时也是分析连续介质力学各类问题的一种重要手段。
近年来，高性能计算作为大规模CAE应用的基石，在工业和制造业领域的应用越来越普遍和广泛。
从TOP500的统计信息来看，工业领域所占的比例在不断增加。
2005年6月，工业用户使用的高性能计算机占到52.8％。
而其中的半导体和制造业用户所占的比例相当可观。
其中美国半导体公司大约有70台，美国Boeing有4台，Lockheed Martin有2台，德国BMW有7台，德国VW有2台，德国Siemens有2台。
许多国际著名的制造业大公司已实现了产品的虚拟化设计和制造，并实现了全球资源共享，利用全新的理念设计产品。
美国GM、美国GE、日本Nissan等公司都拥有总计算能力超过10万亿次的高性能计算机用于新产品的研发。
Boeing公司在上世纪90年代就实现了无纸化设计。
Boeing公司已宣布利用高性能计算机对航空发动机进行全物理过程的模拟仿真。
高性能计算集群的配置和调试方法介绍高性能计算（HPC）集群是一种由多个计算节点组成的分布式计算系统，用于处理大规模、复杂的计算问题。
配置和调试一个高性能计算集群是一个复杂的过程，需要注意各个方面的细节。
本文将介绍高性能计算集群的配置和调试方法，以帮助读者达到最佳性能。
一、硬件配置1. 选择适当的硬件：选择适合自己需求的硬件配置，包括处理器、内存、网络等方面。
处理器是计算性能的关键，可以选择多核处理器或者多个物理处理器。
内存足够大可以避免频繁的磁盘读写，提高性能。
网络也需要考虑，选择高速的以太网或者光纤通道网络。
2. 硬件连接：正确连接集群中的各个组件，包括处理器、内存、存储等。
确保连接线路的质量，避免性能瓶颈。
3. 存储架构：选择合适的存储架构，包括本地存储和网络存储。
本地硬盘读写速度快，适用于需要频繁读写的任务。
网络存储可以实现多节点间的共享，适合需要共享数据的任务。
二、软件配置1. 操作系统选择：选择适合高性能计算的操作系统，通常Linux是最常用的选择。
选择稳定的发行版，并根据需求进行优化。
2. 安装编译器和库：安装适当的编译器和库，以便能够编译和运行各种应用程序。
常用的编译器包括GCC和Intel编译器，常用库包括MPI和OpenMP。
3. 配置调度器：安装并配置一个高效的作业调度器，以管理集群资源的分配和任务的调度。
常用的调度器包括PBS、Slurm和SGE。
4. 配置网络协议：配置网络协议，确保集群节点之间的通信正常。
常用的网络协议包括TCP/IP和InfiniBand。
三、性能调优1. 并行化优化：对于需要进行并行计算的应用程序，通过优化算法和代码，并行化计算过程，充分利用集群中的多个计算节点。
2. 内存优化：合理使用内存，并避免内存泄漏和内存访问冲突等问题。
使用内存分析工具定位内存问题，并进行相应的优化。
3. I/O优化：优化数据输入输出过程，避免瓶颈。
可以采用数据压缩、数据分块等技术来提高I/O性能。
上海大学1、自强3000：计算结点174台（每台2个3.06GHz Intel Xeon CPU，2GB 内存，1块36GB硬盘, 集成RAID控制器）。
传输1Ginfiniband。
用户登录和权限管理软件（NIS和Modules Package）。
1台HP DL380服务器作为管理节点。
1台HP DL380服务器作为存储访问节点，存储容量1T 磁盘阵列。
OpenPBS作业调度软件。
峰值速度为2.15万亿次/秒，Linpack值测试为1.51万亿次/秒，系统效率高达70%。
（2004）/Portals/283/attachment/ziqiang3000.html2、力学所集群：计算节点HP ProLiant BL460 共16个刀片节点，每个节点双路四核1.86GHz CPU，8×2G 内存，78G。
共128个计算核，系统总内存容量256G 。
1台HP DL380服务器作为管理节点。
OpenPBS作业调度软件。
HPL测试峰值速度为830GHz（0.83万亿次/秒），系统效率达69.6%。
/Portals/283/attachment/lixuesuo.html3、数学系集群：计算节点HP ProLiant BL460c G1 CTO Chassis，共16个刀片节点，每刀含2个xw460c G1 Kit 四核CPU2.33GHz，16GB 内存，1个72GB SAS 10K SFF。
共128个计算核，系统总内存容量256G 。
1台HP DL380 G5服务器作为管理节点。
Torque作业调度软件。
/Portals/283/attachment/shuxuexi.html4、生物所集群：计算节点IBM BladeCenter（不详），存储节点IBM X3650，2.5Ginfiniband交换机，登录节点IBM X3650。
/Portals/283/attachment/shengwusuo.html国家高性能计算中心（西安）（西安交通大学）/articles/article_show.php?column=%D3%B2%BC%FE%D7%CA%D4% B4&id=251、曙光4000超级服务器：计算节点D450，2-way，Intel(R) Xeon(TM) CPU，3.00GHz，2GB内存，37GB的硬盘，1个10/100Mbpc Ethernet Adapter;1个Myrinet Adapter的网络配置。
高性能计算集群的构建与优化近年来，随着科技的不断进步，计算机科学领域也在不断地发展。
高性能计算机（HPC）是计算机科学中一种重要的分支，它能够利用大规模、高速的计算机系统来实现对大规模数据的处理和分析。
高性能计算集群作为一种应用广泛的高性能计算机系统，其构建和优化成为了当前计算机科学领域的一个重要研究课题。
一、高性能计算集群的构建高性能计算集群是一种利用多台计算机通过网络互连组成的形式化计算机集合，其构建过程主要包括硬件部署、操作系统安装和集群软件配置等几个主要环节。
1. 硬件部署在进行高性能计算集群的硬件部署时，需要充分考虑计算节点的数量、计算节点的规格、存储设备的规格以及网络拓扑结构等因素。
其中，存储设备和网络拓扑结构的设计尤为重要。
对于存储设备，一般使用共享存储或分布式存储来满足计算节点之间的数据共享需求。
对于网络拓扑结构，常用的有星形拓扑、树形拓扑和网格式拓扑等。
不同的拓扑结构会影响计算节点间的通信效率，因此需要根据不同的情况选择不同的拓扑结构。
2. 操作系统安装在高性能计算集群的操作系统安装中，需要选择适合高性能计算的操作系统。
一般情况下，Linux操作系统是最常用的选择。
此外，在安装操作系统时，需要注意对节点间的网络连接进行正确的配置，保证计算节点之间可以正常通信。
3. 集群软件配置在进行高性能计算集群的软件配置时，需要注意选择适合高性能计算的软件。
常用的高性能计算软件包括OpenMPI、MPICH、LAM/MPI等，它们是基于消息传递接口（MPI）标准实现的。
此外，还需要安装适合高性能计算的编程语言和库，如C、C++、Fortran等。
二、高性能计算集群的优化高性能计算集群的优化是提高计算性能和效率的重要途径，现在主流的优化方法主要包括并行算法优化、数据流控制优化、负载均衡优化、HPC应用软件优化等。
1. 并行算法优化并行算法的优化是高性能计算集群中提高计算性能和效率的核心方法之一。
高性能计算机集群的搭建与维护教程概述：高性能计算机集群是由多台计算机组成的并行计算系统，用于处理大规模的计算问题。
它可以通过有效的管理和利用计算资源，提供更快、更高效的计算能力。
本教程将介绍高性能计算机集群的搭建和维护方法，包括硬件选择、系统配置、网络设置、作业调度等方面的内容。
一、硬件选择1.1 计算节点计算节点是集群中的主要计算资源，它们负责执行计算任务。
在选择计算节点时，需要考虑计算能力、内存容量、硬盘容量等因素。
一般来说，选择高性能的多核处理器、大容量内存和快速的硬盘可以提高集群的性能。
1.2 存储节点存储节点用于存储集群中的数据和计算结果。
选择存储节点时，需考虑存储容量、数据传输速度和数据冗余等因素。
常见的选择包括网络附加存储（NAS）和存储区域网络（SAN）等。
1.3 网络设备网络设备用于连接计算节点和存储节点，提供高速的数据传输通道。
在选择网络设备时，需考虑带宽、延迟等因素。
常见的选择包括千兆以太网和光纤通道等。
二、系统配置2.1 操作系统选择适合高性能计算的操作系统，如Linux。
Linux具有良好的性能和稳定性，并且支持并行计算。
2.2 集群管理软件选择适合的集群管理软件，如Slurm、PBS等。
这些软件可以帮助管理员调度作业、分配资源，提高集群的管理效率。
2.3 文件系统选择适合高性能计算的文件系统，如Lustre、GPFS等。
这些文件系统具有高速的数据传输和存储能力，可满足大规模计算的需求。
三、网络设置3.1 IP地址划分根据实际需求，合理划分IP地址。
可以采用私有IP地址和子网划分等方式，以满足集群内部和外部网络通信的要求。
3.2 网络策略配置防火墙、路由器和交换机等网络设备，确保集群内部的网络安全和通信畅通。
四、作业调度4.1 作业提交使用集群管理软件提交作业，包括指定作业的资源要求、作业的执行命令等。
这些软件可以根据集群资源的情况，自动分配计算节点来执行作业。
4.2 作业调度集群管理软件根据作业的优先级、资源需求等因素，自动调度作业的执行顺序。
高性能计算机集群搭建与配置指南概述：高性能计算机集群是一种将多台计算机互联起来形成一个高度并行化的计算系统。
它可以实现对大规模数据的高速处理和复杂计算任务的并行运算。
本文将为您提供高性能计算机集群搭建与配置的指南，帮助您快速入门和构建一个高效的计算环境。
1. 硬件选购与搭建步骤搭建高性能计算机集群的第一步是选购和组装硬件。
以下是一些关键的硬件组件和搭建步骤：- 主节点服务器：选择一台性能强大的服务器作为主节点，用于管理和调度任务。
- 计算节点服务器：从服务器，用于执行计算任务。
根据需求选择适当数量的计算节点服务器。
- 网络交换机：用于连接主节点和计算节点服务器，提供高速的内部通信。
- 网络连接线缆：确保使用高质量的连接线缆，以确保稳定的数据传输。
2. 系统安装与配置成功搭建硬件后，下一步是安装和配置相关的操作系统和软件。
以下是一些要注意的问题：- 主节点服务器：安装一种适合集群管理的操作系统，如Linux集群发行版。
配置集群管理软件，如Slurm、Moab或PBS Pro，以实现任务调度和分配资源。
- 计算节点服务器：为每个计算节点安装相同的操作系统和软件，并将其连接到主节点。
- 存储系统：配置共享存储系统，以便主节点和计算节点可以共享数据。
3. 集群网络设置高性能计算机集群的网络设置对于提供高效的通信和数据传输至关重要。
以下是一些建议：- 内部网络：使用高速以太网连接主节点和计算节点服务器。
确保网络拓扑是可扩展的，以便将来可以轻松添加更多节点。
- 外部网络：将集群连接到一个高速网络，以便实现数据输入和输出。
可以使用高速以太网、光纤通信或其他适当的技术连接到外部网络。
4. 集群软件与库的安装为了使集群能够执行各种任务，您需要安装适当的软件和库。
以下是一些常见的软件和库：- 高性能计算软件：安装并配置HPC软件，如MPI（消息传递接口）库和OpenMP（多线程并行化）库。
- 数据分析软件：根据需求安装和配置数据分析软件，如Hadoop和Spark。
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。
