HPC集群测试过程总结
hpc的常用测试基准
hpc的常用测试基准高性能计算（HPC）是一种用于处理大规模数据和复杂计算的技术，它在各个领域都有广泛的应用。
为了评估和比较不同HPC系统的性能，常常使用一些常用的测试基准来衡量其计算能力、存储带宽和内存访问速度等方面。
下面将介绍HPC常用测试基准的几个重要指标。
一、LinpackLinpack是评估大型集群计算机系统性能最常用的基准测试之一。
它通过解线性方程组来衡量计算机系统的运算速度。
线性方程组是很多科学和工程计算问题的基础，因此Linpack测试可以真实地反映出计算机系统的性能。
该测试基准的结果以每秒百万次浮点运算（MFLOPS）的形式呈现，MFLOPS值越高，计算机系统性能越好。
二、HPLHPL（High Performance Linpack）是Linpack测试在实际应用中的扩展和优化。
HPL是一种高效的并行计算方案，它可以提供更加准确和可靠的计算能力评估。
HPL测试的结果同样以MFLOPS形式呈现，但相较于传统Linpack测试，HPL在处理大规模问题时更加稳定和可靠。
三、HPC ChallengeHPC Challenge是一整套HPC性能测试工具，主要用于评估HPC系统在不同方面的性能，包括处理器性能、内存性能、存储性能等。
HPC Challenge包含了一系列的测试项目，例如随机访问、带宽、点积计算等。
通过执行这些测试项目，可以全面评估HPC系统的性能和可扩展性。
四、STREAMSTREAM测试是用于评估内存系统的性能的基准测试。
它通过执行一系列内存操作来测量内存的带宽和延迟。
STREAM测试结果以GB/s形式呈现，表示内存系统每秒钟能够传输的数据量，带宽值越高表示内存系统性能越好。
五、SPEC HPCSPEC HPC是一系列基准测试，专门针对科学和工程计算的应用场景进行性能评估。
SPEC HPC基准测试覆盖了许多复杂的应用程序，例如流体动力学、分子动力学、量子化学等领域。
它能够测量HPC系统在不同应用场景下的运算速度和效率。
HPC发展演进及集群化、分布式计算结构
峰值＝主频(GHz)*总核心数*4 (4代表每个时钟周期做4次浮点运算) 例如：10个AMD双路12核刀片（CPU6174，主频2.2） 总核心数＝10×2×12＝240 峰值＝2.2×240×4＝2112GFLOPS＝2.1TFLOPS=2.1万亿次。 GPU峰值： 每C2050卡 双精度峰值＝0.515TFLOPS 单精度峰值＝1.03TFOPS 双精度峰值＝0.515* GPGPU卡数目（TFLOPS） 单精度峰值＝1.03* GPGPU卡数目（TFLOPS）
• 多பைடு நூலகம்动力学
– ADAMS
• 计算流体力学
– FLUENT – STAR-CD/HPC – PowerFLOW – CFX – CFD-Fastran
• 计算电磁学
– FEKO – ANSOFT
• 声学分析
– SYSNOISE
高性能计算—石油勘探
油气勘探背景
激发地震波
接收反射波
采集获得地面单炮记录
为什么要做高性能计算？
人类对计算及性能的要求是无止境的 从系统的角度：集成系统资源，以满足不断增长的对性能和功能 的要求 从应用的角度：适当分解应用，以实现更大规模或更细致的计算
问题: 科学和工程问题的数值模拟与仿真 计算密集 数据密集 网络密集 三种混合
高性能集群操作系统
高性能集群性能衡量指标
ATM
Fast Ethernet
SAN
存储器 PCI总线 Myrinet
集群
一个无奈的需求： Goddard 航天中心 的地球与空间科学（
Earth and Space Sciences，ESS）项 目需要一台能够处理 大数据的高性能计算 机，要求其具备 1GFLOPS 的峰值和 10G 的存储能力，而 价格却不能高于用于 高端科学计算的工作 站的价格。
高性能计算集群的配置与使用教程
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。
HP HP HP C综测详细操作
HP8920HP8921HP8924C综测详细操作一、射频分析RF ANALYZER模式------------------------2二、接收机测试模式------------------------4三、音频分析------------------------6四、发射机测试------------------------9五、射频信号发生器------------------------12六、双工模式------------------------14七、频谱分析------------------------17八、示波器------------------------22专业对讲机方案提供商联创电子赖工整理泉州市南安大霞美南丰花园城QQ:27116723一、射频分析RF ANALYZER模式本屏为射频分析RF ANALYZER模式。
用于测试发射机的各种发射参数。
说明如下：一、Tune Mode调谐模式。
可自动Auto和手动Manual。
a)当Tune Mode调谐模式设置为手动Manual时，Tx Frequency以误差形式显示，并显示为TX Freq Error。
b)当Tune Mode调谐模式设置为自动Auto时，Tx Frequency以频率显示。
二、Tune Freq调谐频率。
三、TX Power发射功率。
四、Input Port射频输入口选项。
a)RF In表示射频信号从射频输入／输出口RF IN/OUT进。
通常大功率信号从此口进。
b)Ant表示射频信号从天线输入口ANT IN进。
弱小信号一般从此口进。
五、Input Atten输入衰减。
可选自动Auto和保持Hold。
a)当选自动时，机器根据输入信号的大小，自动选择输入衰减值0dB，20dB或40dB。
b)当选择保持时，衰减值保持不变，可手动选择衰减值。
六、Sensitivity天线输入口ANT IN灵敏度选择。
a)Normal表示正常灵敏度。
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高性能测试方案
HPC高性能测试方案简介本文档将引导您了解和实施HPC（高性能计算）系统的性能测试方案。
HPC是一种专为处理大数据和高度复杂任务而设计的计算机系统，它具有强大的计算和存储能力，以及高度并行化的架构。
为了确保HPC系统的性能达到预期水平，必须进行全面的性能测试和评估。
本文档将介绍HPC性能测试的重要性，并提供一系列步骤和方法来设计和执行高效的测试方案，以衡量HPC系统在各种负载和条件下的性能表现。
HPC性能测试的重要性HPC系统的性能测试对于确保系统能够满足设计和运行要求至关重要。
在设计和购买HPC系统时，性能测试可以帮助您确定系统的实际性能水平和瓶颈，以支持正确的配置和优化决策。
通过性能测试，您可以：•评估系统的处理能力和响应时间。
•确定系统在不同负载和并发访问下的性能表现。
•发现系统的瓶颈和优化机会。
•验证系统配置和调整的有效性。
•确保系统能够满足用户需求和预期性能标准。
设计HPC性能测试方案的步骤以下是设计和执行HPC性能测试方案的基本步骤：步骤1：制定测试目标和指标在开始性能测试之前，首先要明确测试的目标和关键指标。
这些目标和指标应根据您的实际需求和业务场景来界定。
常见的测试目标和指标可以包括：•系统处理能力（每秒处理事务数、吞吐量等）。
•系统响应时间。
•系统资源利用率和性能容量。
•系统并行化和扩展性能。
•系统故障和异常情况下的性能表现。
•系统可靠性和可用性。
通过明确测试目标和指标，您可以更好地进行性能测试的规划和设计，并确保提供有意义的测试结果。
步骤2：确定测试环境和工具在进行性能测试之前，必须明确测试环境和工具。
测试环境应该尽可能接近实际生产环境，包括硬件、操作系统、网络和存储设施等。
选择适当的性能测试工具也是很重要的。
常用的HPC性能测试工具包括：•HPL（高性能线性代数）测试套件：用于评估HPC集群的浮点性能。
•IOR（并行I/O基准）：用于测试HPC系统的存储性能。
•OSU Micro-Benchmarks：用于衡量HPC系统的网络性能。
HPC高性能计算项目Linpack性能测试报告
HPC高性能计算项目Linpack性能测试报告目录1 Linpack简介 (1)2 HPC集群测试环境 (2)3 单机Linpack测试 (3)3.1 测试方案 (3)3.2 测试结果 (4)3.3 结果分析 (5)4 整机Linpack测试 (6)4.1 测试方案 (6)4.2 测试结果 (7)4.3 结果分析 (7)5 附录 (8)5.1 HPL.dat修改说明 (8)5.2 附录1 单机测试原始输入文件 (10)5.3 附录2 单机测试输出文件 (11)5.4 附录3 整机测试输出文件 (15)1Linpack简介Linpack是国际上最流行的用于测试高性能计算机系统浮点性能的benchmark。
通过对高性能计算机采用高斯消元法求解一元N次稠密线性代数方程组的测试，评价高性能计算机的浮点性能。
Linpack 测试包括三类，Linpack100、Linpack1000和HPL。
Linpack100求解规模为100阶的稠密线性代数方程组，它只允许采用编译优化选项进行优化，不得更改代码，甚至代码中的注释也不得修改。
Linpack1000要求求解1000阶的线性代数方程组，达到指定的精度要求，可以在不改变计算量的前提下做算法和代码上做优化。
HPL即High Performance Linpack，也叫高度并行计算基准测试，它对数组大小N没有限制，求解问题的规模可以改变，除基本算法（计算量）不可改变外，可以采用其它任何优化方法。
前两种测试运行规模较小，已不是很适合现代计算机的发展。
HPL是针对现代并行计算机提出的测试方式。
用户在不修改任意测试程序的基础上，可以调节问题规模大小(矩阵大小)、使用CPU数目、使用各种优化方法等等来执行该测试程序，以获取最佳的性能。
HPL采用高斯消元法求解线性方程组。
求解问题规模为N时，浮点运算次数为(2/3 * N^3－2*N^2)。
因此，只要给出问题规模N，测得系统计算时间T，峰值=计算量(2/3 * N^3－2*N^2)/计算时间T，测试结果以浮点运算每秒（Flops）给出。
hadoop分布式环境搭建实验总结
hadoop分布式环境搭建实验总结Hadoop分布式环境搭建实验总结一、引言Hadoop是目前最流行的分布式计算框架之一，它具有高可靠性、高扩展性和高效性的特点。
在本次实验中，我们成功搭建了Hadoop分布式环境，并进行了相关测试和验证。
本文将对实验过程进行总结和归纳，以供参考。
二、实验准备在开始实验之前，我们需要准备好以下几个方面的内容：1. 硬件环境：至少两台具备相同配置的服务器，用于搭建Hadoop 集群。
2. 软件环境：安装好操作系统和Java开发环境，并下载Hadoop 的安装包。
三、实验步骤1. 安装Hadoop：解压Hadoop安装包，并根据官方文档进行相应的配置，包括修改配置文件、设置环境变量等。
2. 配置SSH无密码登录：为了实现集群间的通信，需要配置各个节点之间的SSH无密码登录。
具体步骤包括生成密钥对、将公钥分发到各个节点等。
3. 配置Hadoop集群：修改Hadoop配置文件，包括core-site.xml、hdfs-site.xml和mapred-site.xml等，设置集群的基本参数，如文件系统地址、数据存储路径等。
4. 启动Hadoop集群：通过启动NameNode、DataNode和ResourceManager等守护进程，使得集群开始正常运行。
可以通过jps命令来验证各个进程是否成功启动。
5. 测试Hadoop集群：可以使用Hadoop自带的例子程序进行测试，如WordCount、Sort等。
通过执行这些程序，可以验证集群的正常运行和计算能力。
四、实验结果经过以上步骤的操作，我们成功搭建了Hadoop分布式环境，并进行了相关测试。
以下是我们得到的一些实验结果：1. Hadoop集群的各个节点正常运行，并且能够相互通信。
2. Hadoop集群能够正确地处理输入数据，并生成期望的输出结果。
3. 集群的负载均衡和容错能力较强，即使某个节点出现故障，也能够继续运行和处理任务。
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哈尔滨工业大学HPC集群系统调整一，LVM调整测试：根据目前测试结果来看，使用pvcreate、vgcreate、lvcreate进行LVM的建立不存在问题。
下面是使用LVM进行文件系统创建，扩展以及缩小的操作步骤：在存储上划4块50G的盘给io02节点，在io02上做LVM的测试[root@hpconsole1 local]# rsh io02Last login: Wed Aug 11 08:38:57 from hit_sdYou have mail.[root@io02 ~]# fdisk -lDisk /dev/sda: 1610.6 GB, 1610612736000 bytes255 heads, 63 sectors/track, 195812 cylindersUnits = cylinders of 16065 * 512 = 8225280 bytesDevice Boot Start End Blocks Id System/dev/sda1 1 195812 1572859858+ 83 LinuxDisk /dev/sdb: 53.6 GB, 53687091200 bytes64 heads, 32 sectors/track, 51200 cylindersUnits = cylinders of 2048 * 512 = 1048576 bytesDisk /dev/sdb doesn't contain a valid partition tableDisk /dev/sdc: 53.6 GB, 53687091200 bytes64 heads, 32 sectors/track, 51200 cylindersUnits = cylinders of 2048 * 512 = 1048576 bytesDisk /dev/sdc doesn't contain a valid partition tableDisk /dev/sdd: 53.6 GB, 53687091200 bytes64 heads, 32 sectors/track, 51200 cylindersUnits = cylinders of 2048 * 512 = 1048576 bytesDisk /dev/sdd doesn't contain a valid partition tableDisk /dev/sde: 53.6 GB, 53687091200 bytes64 heads, 32 sectors/track, 51200 cylindersUnits = cylinders of 2048 * 512 = 1048576 bytesDisk /dev/sde doesn't contain a valid partition tableDisk /dev/cciss/c0d0: 146.7 GB, 146778685440 bytes255 heads, 63 sectors/track, 17844 cylindersUnits = cylinders of 16065 * 512 = 8225280 bytesDevice Boot Start End Blocks Id System/dev/cciss/c0d0p1 * 1 13 104391 83 Linux/dev/cciss/c0d0p2 14 17831 143123085 83 Linux/dev/cciss/c0d0p3 17832 17844 104422+ 82 Linux swap [root@io02 ~]# pvcreate /dev/sdbPhysical volume "/dev/sdb" successfully created[root@io02 ~]# pvcreate /dev/sdcPhysical volume "/dev/sdc" successfully created[root@io02 ~]# vgcreate vgtest /dev/sdb /dev/sdcVolume group "vgtest" successfully created[root@io02 ~]# vgdisplay--- Volume group ---VG Name vgtestSystem IDFormat lvm2Metadata Areas 2Metadata Sequence No 1VG Access read/writeVG Status resizableMAX LV 0Cur LV 0Open LV 0Max PV 0Cur PV 2Act PV 2VG Size 99.99 GBPE Size 4.00 MBTotal PE 25598Alloc PE / Size 0 / 0Free PE / Size 25598 / 99.99 GBVG UUID rQAzXT-Ui1R-jB2u-8zqK-axua-8Qhy-CWBiWt[root@io02 ~]# lvcreate -n lv01 -l 25598 vgtestLogical volume "lv01" created[root@io02 ~]# lvdisplay--- Logical volume ---LV Name /dev/vgtest/lv01VG Name vgtestLV UUID OInZ7x-W6LP-3AgT-xqNl-FYms-3cpl-YzW6irLV Write Access read/writeLV Status available# open 0LV Size 99.99 GBCurrent LE 25598Segments 2Allocation inheritRead ahead sectors 0Block device 253:0[root@io02 ~]# mkfs.ext3 /dev/vgtest/lv01mke2fs 1.35 (28-Feb-2004)Filesystem label=OS type: LinuxBlock size=4096 (log=2)Fragment size=4096 (log=2)13107200 inodes, 26212352 blocks1310617 blocks (5.00%) reserved for the super userFirst data block=0Maximum filesystem blocks=4294967296800 block groups32768 blocks per group, 32768 fragments per group16384 inodes per groupSuperblock backups stored on blocks:32768, 98304, 163840, 229376, 294912, 819200, 884736, 1605632, 2654208,4096000, 7962624, 11239424, 20480000, 23887872Writing inode tables: doneCreating journal (8192 blocks): doneWriting superblocks and filesystem accounting information: doneThis filesystem will be automatically checked every 38 mounts or180 days, whichever comes first. Use tune2fs -c or -i to override.[root@io02 ~]# mkdir /lv01[root@io02 ~]# mount /dev/vgtest/lv01 /lv01/[root@io02 ~]# cd /lv01[root@io02 lv01]# lltotal 16drwx------ 2 root root 16384 Aug 11 10:02 lost+found到此，LV和文件系统已经创建完毕。
[root@io02 lv01]# cd /hptc_cluster/[root@io02 hptc_cluster]# lltotal 72drwxr-xr-x 8 root root 4096 Nov 19 2008 cmudrwxr-xr-x 5 root root 4096 Apr 14 2009 homedr-xr-xr-x 14 root bin 4096 Dec 16 2008 hpmpidrwxr-xr-x 2 root root 4096 Nov 25 2008 hpmpi-linpackdrwxr-xr-x 4 root root 12288 Nov 13 2008 hp_packagesdrwxr-xr-x 7 root root 4096 Dec 24 2008 inteldr-xr-xr-x 3 root root 4096 Nov 3 2008 javadrwxr-xr-x 4 root root 4096 Dec 16 2008 mftdr-xr-xr-x 4 root root 4096 Nov 3 2008 mpichdrwxr-xr-x 3 root root 4096 Nov 25 2008 MPIOdrwxr-xr-x 6 root root 4096 Jun 24 14:49 pbsprodr-xr-xr-x 2 root root 4096 Apr 8 2009 pdshdrwxr-xr-x 4 root root 4096 Nov 8 2007 RedHatdr-xr-xr-x 3 root root 4096 Jan 7 2008 rsh-configdrwxr-xr-x 16 root root 4096 May 13 15:38 softwaredrwxr-xr-x 5 root root 4096 Nov 17 2008 vol_linpack[root@io02 hptc_cluster]# rcp -r /hptc_cluster/rsh-config/ /lv01[root@io02 hptc_cluster]# cd /lv01[root@io02 lv01]# lltotal 20drwx------ 2 root root 16384 Aug 11 10:02 lost+founddr-xr-xr-x 3 root root 4096 Aug 11 10:04 rsh-config[root@io02 lv01]# cd rsh-config/[root@io02 rsh-config]# lltotal 4dr-xr-xr-x 4 root root 4096 Aug 11 10:04 etc[root@io02 rsh-config]# cd etc[root@io02 etc]# lltotal 12-r-xr-xr-x 1 root root 1228 Aug 11 10:04 bashrcdr-xr-xr-x 2 root root 4096 Aug 11 10:04 pam.ddr-xr-xr-x 2 root root 4096 Aug 11 10:04 xinetd.d二，修改/etc/exports,将新建的lv01设为nfs文件系统。