粒子物理计算集群的搭建
2012年数学建模之粒子群算法
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(粒子群算法课件）
背
景
社会组织的全局群行为是由群内个体行 为以非线性方式出现的。个体间的交互作用 在构建群行为中起到重要的作用。 从不同的群研究得到不同的应用。最引 人注目的是对蚁群和鸟群的研究。 其中粒群优化方法就是模拟鸟群的社会 行为发展而来。
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背
景
(粒子群算法课件）
对鸟群行为的模拟： Reynolds、Heppner和Grenader提出鸟群行 为 的模拟。他们发现，鸟群在行进中会突然同步的 改变方向，散开或者聚集等。那么一定有某种潜 在的能力或规则保证了这些同步的行为。这些科 学家都认为上述行为是基于不可预知的鸟类社会 行为中的群体动态学。 在这些早期的模型中仅仅依赖个体间距的操 作，也就是说，这中同步是鸟群中个体之间努力 保持最优的距离的结果。
(粒子群算法课件）
粒子群算法及其应用简介
国防科技大学理学院数学系 成礼智 2011年夏季学期数学建模竞赛讲座
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(粒子群算法课件）
目 录
背景 算法介绍 参数分析 PSO和其他算法 PSO资源和参考文献
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粒子群算法及应用
粒子群算法及应用粒子群算法（Particle Swarm Optimization，PSO）是一种基于群体智能的优化算法，源于对鸟群集群行为的观察和模拟。
粒子群算法通过模拟鸟群中个体间的协作与信息传递，以寻找最优解。
在实际应用中，粒子群算法已被广泛应用于函数优化、组合优化、图像处理、各类工程设计等领域。
粒子群算法的基本原理是模拟鸟群中每只鸟（粒子）的行为。
每个粒子表示问题的一个候选解，在解空间中最优解。
算法从一个随机初始解的种子集合出发，通过迭代更新粒子位置和速度，直到满足终止条件。
每个粒子维护自身的历史最优解和全局最优解，通过个体经验和邻域协作来引导过程。
粒子在解空间中自由移动，并通过其中一种适应度函数评价解的质量，并更新自身位置和速度。
整个过程中，粒子会不断地向全局最优解靠拢，从而找出最优解。
粒子群算法广泛应用于函数优化问题。
对于复杂的多峰函数，粒子群算法能够通过群体间的信息共享来克服局部最优解，找到全局最优解。
此外，粒子群算法还可以解决许多实际问题，如资源调度、网络路由、机器学习等。
例如，在图像处理中，可以使用粒子群算法进行图像分割、图像识别和图像增强等任务，通过优化算法自动化地寻找最优解。
除了以上应用，粒子群算法还可以用于各种优化问题的求解。
例如，粒子群算法在组合优化问题中的应用表现得较为出色。
在组合优化问题中，需要从大量的解空间中找到最佳的组合方案。
通过粒子群算法的迭代和全局协作，可以有效地找到最优解。
另外，粒子群算法还可以用于工程设计中的自动优化。
在工程设计过程中，需要考虑多个目标和多个约束条件，粒子群算法可以通过多目标优化或多约束优化来处理复杂的工程设计问题。
总之，粒子群算法作为一种群体智能算法，在函数优化、组合优化、图像处理和工程设计等领域都得到了广泛的应用。
其优势在于全局寻优能力和自适应性，能够找到复杂问题的最优解。
随着对算法的研究和改进，粒子群算法有望在更多领域得到应用和推广。
粒子群算法
粒子群算法原理及简单案例[ python ]介绍粒子群算法（Particle swarm optimization，PSO）是模拟群体智能所建立起来的一种优化算法，主要用于解决最优化问题（optimization problems）。
1995年由 Eberhart和Kennedy 提出，是基于对鸟群觅食行为的研究和模拟而来的。
假设一群鸟在觅食，在觅食范围内，只在一个地方有食物，所有鸟儿都看不到食物（即不知道食物的具体位置。
当然不知道了，知道了就不用觅食了），但是能闻到食物的味道（即能知道食物距离自己是远是近。
鸟的嗅觉是很灵敏的）。
假设鸟与鸟之间能共享信息（即互相知道每个鸟离食物多远。
这个是人工假定，实际上鸟们肯定不会也不愿意），那么最好的策略就是结合自己离食物最近的位置和鸟群中其他鸟距离食物最近的位置这2个因素综合考虑找到最好的搜索位置。
粒子群算法与《遗传算法》等进化算法有很多相似之处。
也需要初始化种群，计算适应度值，通过进化进行迭代等。
但是与遗传算法不同，它没有交叉，变异等进化操作。
与遗传算法比较，PSO的优势在于很容易编码，需要调整的参数也很少。
一、基本概念与遗传算法类似，PSO也有几个核心概念。
粒子（particle）：一只鸟。
类似于遗传算法中的个体。
1.种群（population）：一群鸟。
类似于遗传算法中的种群。
2.位置（position）：一个粒子（鸟）当前所在的位置。
3.经验（best）：一个粒子（鸟）自身曾经离食物最近的位置。
4.速度（velocity ）：一个粒子（鸟）飞行的速度。
5.适应度（fitness）：一个粒子（鸟）距离食物的远近。
与遗传算法中的适应度类似。
二、粒子群算法的过程可以看出，粒子群算法的过程比遗传算法还要简单。
1）根据问题需要，随机生成粒子，粒子的数量可自行控制。
2）将粒子组成一个种群。
这前2个过程一般合并在一起。
3）计算粒子适应度值。
4）更新种群中每个粒子的位置和速度。
优化算法-粒子群优化算法
步骤四：对于粒子的每一维，根据式（1）计算得到一个随机点 的位置。
步骤五：根据式（2）计算粒子的新的位置。
步骤六：判断是否满足终止条件。
粒子群优化算法
PSO算法在组合优化问题中的应用
典型的组合优化问题：TSP
粒子群优化算法
量子行为粒子群优化算法的基本模型
群智能中个体的差异是有限的，不是趋向于无穷大的。群体的聚 集性是由相互学习的特点决定的。
个体的学习有以下特点： 追随性：学习群体中最优的知识
记忆性：受自身经验知识的束缚
创造性：使个体远离现有知识
粒子群优化算法
聚集性在力学中，用粒子的束缚态来描述。产生束缚态的原因是 在粒子运动的中心存在某种吸引势场，为此可以建立一个量子化 的吸引势场来束缚粒子（个体）以使群体具有聚集态。
描述为: 给定n 个城市和两两城市之间的距离, 求一条访问各城市
一次且仅一次的最短路线. TSP 是著名的组合优化问题, 是NP难题, 常被用来验证智能启发式算法的有效性。
vid (t 1) wvid (t) c1r1 pid (t) xid (t) c2r2( pgd (t) xid (t))
xid (t 1) xid (t) vid (t 1)
粒子群优化算法
w 惯性权重 可以是正常数，也可以是以时间为变量的线性或非线性
正数。
粒子群优化算法
通常动态权重可以获得比固定值更好的寻优结果，动态权重可以在 pso搜索过程中呈线性变化，也可以根据pso性能的某个测度函数 而动态改变，目前采用的是shi建议的随时间线性递减权值策略。
粒子群优化算法
讲座：粒子群算法介绍
其中，评价函数Eval完成以下任务: 1、根据公式计算该粒子所代表路径方案的行
驶成本Z，在计算中发货点任务的执行次序要 根据对应Xr值的大小顺序，由小到大执行。 2、将Xr按执行顺序进行重新整数序规范(guīfàn)。 例如，某粒子迭代一次后结果如下：
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VRP问题为整数规划问题，因此在算法实现过程中要作相应修 改。具体实现步骤如下：
Step1：初始化粒子群。
1.1 粒子群划分成若干个两两相互重叠的相邻子群； 1.2 每个粒子位置向量Xv的每一维随机取1～K（车辆数）之 间的整数，Xr的每一维随机取1～L(发货点任务数)之间的实
数；
1.3 每个速度向量Vv的每一维随机取-(K-1)～(K-1)（车辆数） 之间的整数，Vr的每一维随机取-(L-1)～(L-1)之间的实数； 1.4 用评价(píngjià)函数Eval评价(píngjià)所有粒子； 1.5 将初始评价值作为个体历史最优解Pi，并寻找各子群 内的最优解Pl和总群体内最优解Pg。
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带时间(shíjiān)窗车辆路径问题（续）
如何找到一个合适的表达方法，使粒子与解对 应，是实现算法的关键问题之一。构造一个 2L维的空间对应有L个发货点任务的VRP问 题，每个发货点任务对应两维：完成(wán 该 chéng) 任务车辆的编号k，该任务在k车行驶路径中 的次序r。为表达和计算方便，将每个粒子对 应的2L维向量X分成两个L维向量：Xv (表示 各任务对应的车辆)和Xr(表示各任务在对应的 车辆路径中的执行次序)。
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基本(jīběn)PSO算法(续)
PSO算法数学表示如下：
设搜索空间为D维，总粒子数为n。第i个粒子 位置表示为向量Xi=( xi1, xi2,…, xiD )；第i个粒 子 “飞行”历史中的过去最优位置（即该位
粒子群优化布局原理及应用
粒子群优化布局原理及应用粒子群优化（Particle Swarm Optimization，PSO）是一种模拟鸟群觅食行为的随机优化算法。
它通过模拟鸟群中个体之间的信息交流和协作来搜索最优解。
粒子群优化在布局设计中的应用非常广泛，包括电力系统的布局、物流仓储的优化、无线传感器网络的布局等。
粒子群优化算法的原理如下：首先，定义一群粒子，每个粒子都表示一个可行解，并在问题的解空间中随机生成位置。
每个粒子都有一个速度和经验最佳解，以及群体中最佳解。
然后，通过更新粒子的速度和位置来搜索最优解。
粒子的速度受到粒子个体和群体经验的影响，通过一定的权重来决定。
最后，根据粒子的位置更新粒子的经验最佳解和群体最佳解。
这个过程不断迭代，直到达到收敛条件或者达到最大迭代次数。
粒子群优化算法在布局设计中的应用包括以下方面：1. 电力系统的布局：电力系统的布局涉及到电力设备在电网中的位置选择，目标是优化电力系统的可靠性和效益。
粒子群优化算法可以根据电力系统的拓扑结构和负载特点，优化设备的选址，从而减少电网的负载损耗和电压降低。
2. 物流仓储的优化：物流仓储的优化包括仓库的选址和货物的配送路径。
粒子群优化算法可以根据货物的需求量、仓库的容量和位置等因素，优化仓库的选址，并确定最优的货物配送路径，从而降低物流成本和提高物流效率。
3. 无线传感器网络的布局：无线传感器网络的布局涉及到传感器节点在监测区域的位置选择，目标是最大限度地覆盖监测区域，并提高网络的稳定性和代用性。
粒子群优化算法可以根据监测区域的形状和大小，优化传感器节点的位置，从而最大限度地覆盖监测区域，并提高网络的质量。
在实际应用中，粒子群优化算法可以结合其他优化算法进行改进和扩展。
例如，可以结合模拟退火算法来进行局部搜索，提高算法的收敛速度和精度。
此外，还可以将粒子群优化算法与人工神经网络相结合，建立更复杂的优化模型，适应更多的布局设计问题。
总之，粒子群优化算法是一种有效的布局设计方法，在电力系统、物流仓储、无线传感器网络等领域具有广泛的应用前景。
粒子群算法课程设计
粒子群算法课程设计一、教学目标本课程旨在让学生了解和掌握粒子群算法的基本原理和应用。
通过本课程的学习，学生将能够：1.知识目标：理解粒子群算法的数学模型、运算规则和优化原理；掌握粒子群算法的参数设置和调整方法。
2.技能目标：能够运用粒子群算法解决实际优化问题，如函数优化、神经网络训练等；具备对比分析和评估粒子群算法性能的能力。
3.情感态度价值观目标：培养学生的创新意识和团队协作精神，激发对和优化算法的兴趣，提高解决实际问题的能力。
二、教学内容本课程的教学内容主要包括以下几个部分：1.粒子群算法的基本概念和原理：介绍粒子群算法的起源、发展及其在优化领域的应用。
2.粒子群算法的数学模型：讲解粒子群算法的数学模型，包括粒子、速度、位置等基本元素，以及算法的运算规则。
3.粒子群算法的改进和优化：介绍粒子群算法在不同领域的改进措施，如惯性权重、动态调整策略等，并分析各种改进算法的性能。
4.粒子群算法的应用案例：通过实际案例，使学生了解粒子群算法在函数优化、神经网络训练等方面的应用。
5.粒子群算法的性能评估与优化：分析粒子群算法的性能指标，如收敛性、全局搜索能力等，并探讨如何调整算法参数以提高性能。
三、教学方法为了提高教学效果，本课程将采用以下教学方法：1.讲授法：教师讲解粒子群算法的基本概念、原理和应用，引导学生掌握算法的核心要点。
2.案例分析法：通过分析实际案例，使学生了解粒子群算法在解决优化问题中的应用和效果。
3.实验法：让学生动手实践，调整算法参数，对比分析不同算法的性能，提高解决问题的能力。
4.讨论法：学生进行小组讨论，分享学习心得和经验，培养团队协作精神和创新意识。
四、教学资源为了支持本课程的教学，我们将准备以下教学资源：1.教材：《粒子群算法及其应用》等相关教材，为学生提供系统性的学习资料。
2.参考书：提供相关领域的参考书籍，拓展学生的知识面。
3.多媒体资料：制作PPT、教学视频等多媒体资料，提高课堂趣味性和直观性。
粒子物理计算集群的搭建
粒子物理计算集群的搭建高性能计算集群是处理器技术和网络技术结合的产物，是一组独立的计算机的集合体。
本文介绍了山东大学粒子物理计算集群的搭建过程。
我们利用22台服务器，建立了一个拥有320核cpu计算能力和80TB存储能力的计算集群，为粒子物理实验数据处理提供了强大的计算平台。
同时探索了在高校网络环境下搭建和管理计算集群的方法，为扩大计算集群的规模打下了良好的基础。
标签：高性能计算集群；PBS集群（cluster）技术是指通过互联网络将计算机集合在一起，通过并行处理技术，根据一定规则把一个大的问题分解为小的子问题，在集群不同节点上共同完成计算，从而大大降低计算时间。
集群可以分为3类：高可用性集群，负载均衡集群，高性能计算集群。
高性能计算集群主要用于处理复杂的科学计算问题，应用在需要大规模科学计算的环境中。
高能物理计算、生物计算等，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解成许多小的子问题，集群内的不同节点上并行计算，从而大大提高计算速度。
高能物理实验中，会产生大量的数据需要处理，非常依赖高性能计算集群的帮助。
我们结合山东大学粒子物理的实验需要，组建了包含320核CPU和80TB存储能力计算集群。
依靠PBS（Portable Batch System）经过测试，能够很好地满足现有粒子物理实验的需要。
高性能计算集群的组成包含硬件系统、软件系统和网络环境三大部分。
下面我们将分别介绍三大系统的搭建策略。
1 硬件系统的搭建在本计算机集群中，每个节点（服务器）的作用不是完全一样的，按功能可以分为六类：分别是用户登录节点（Gateway Node）、核心管理节点（Center Management Node）、作业调度节点（PBS server Node）、作业提交节点（User Node）、计算节点（Compute Node）和存储节点（Storage Node）。
如图所示：用户登录节点（hostname：lxplus01）：是集群的网关、计算集群的入口。
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粒子物理计算集群的搭建作者：卢鹏来源：《中小企业管理与科技·上旬刊》2015年第07期摘要：高性能计算集群是处理器技术和网络技术结合的产物，是一组独立的计算机的集合体。
本文介绍了山东大学粒子物理计算集群的搭建过程。
我们利用22台服务器，建立了一个拥有320核cpu计算能力和80TB存储能力的计算集群，为粒子物理实验数据处理提供了强大的计算平台。
同时探索了在高校网络环境下搭建和管理计算集群的方法，为扩大计算集群的规模打下了良好的基础。
关键词：高性能计算集群；PBS集群（cluster）技术是指通过互联网络将计算机集合在一起，通过并行处理技术，根据一定规则把一个大的问题分解为小的子问题，在集群不同节点上共同完成计算，从而大大降低计算时间。
集群可以分为3类：高可用性集群，负载均衡集群，高性能计算集群。
高性能计算集群主要用于处理复杂的科学计算问题，应用在需要大规模科学计算的环境中。
高能物理计算、生物计算等，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解成许多小的子问题，集群内的不同节点上并行计算，从而大大提高计算速度。
高能物理实验中，会产生大量的数据需要处理，非常依赖高性能计算集群的帮助。
我们结合山东大学粒子物理的实验需要，组建了包含320核CPU和80TB存储能力计算集群。
依靠PBS （Portable Batch System）经过测试，能够很好地满足现有粒子物理实验的需要。
高性能计算集群的组成包含硬件系统、软件系统和网络环境三大部分。
下面我们将分别介绍三大系统的搭建策略。
1 硬件系统的搭建在本计算机集群中，每个节点（服务器）的作用不是完全一样的，按功能可以分为六类：分别是用户登录节点（Gateway Node）、核心管理节点（Center Management Node）、作业调度节点（PBS server Node）、作业提交节点（User Node）、计算节点（Compute Node）和存储节点（Storage Node）。
如图所示：用户登录节点（hostname：lxplus01）：是集群的网关、计算集群的入口。
外网用户首先远程登录Gateway Node，再由它登录到其他节点，这样能在物理层将外网和内网分隔开，保证集群系统的安全性；核心管理节点（hostname：CS）：为计算机群提供基本的网络服务和管理功能，如DNS、NFS、NTP、DHCP、LDAP等等。
本集群的核心节点同时提供安装集群的各种软件。
包括操作系统、应用软件和管理脚本。
核心管理节点是集群系统最关键的节点，所以我们对其做了硬盘冗余设置；作业调度节点（hostname：pbssrv）：作业管理系统PBS （Portable Batch System）就安装在本节点上，通过PBS作业调度管理，可以对集群系统的资源进行有效的分配、监测和控制；登陆节点（hostname：sl01-sl03）：是用户登录计算集群并提交作业的节点。
用户远程登录slxx，会被随机分配到sl01-sl03节点。
这样可以提高用户提交作业的效率，也便于以后扩展计算资源；计算节点（hostname：cu101-cu116）：是整个集群的计算节点，他的功能就是执行计算。
存储节点（hostname：hepgdata/d1-d6）：它是集群系统的数据存储器和数据服务器。
存储节点的功能主要是存储并行程序中所需要的大量数据。
本集群磁盘阵列在做完raid05之后，存储能力可以达到80TB。
以上对集群节点的划分并不是一成不变的。
根据实际的需要，有时可以将管理节点、登录节点、调度节点放到同一个服务器上。
一般而言，单台服务器承担的负载越多效率会越低，而服务器过多又会造成对资源的浪费。
所以应该在搭建集群系统前，对所需的计算资源做好科学的规划。
2 软件系统的搭建2.1 操作系统：操作系统的功能是对计算机硬件资源的管理、向用户提供编程接口和交互操作界面的软件、控制输入和输出设备、管理内存和配置文件系统等，同时操作系统支持多种高级语言和各种类型的应用程序。
linux操作系统依靠其强大的功能和稳定性，在计算集群操作系统中占据着主导地位。
本集群使用的是由费米国家加速器实验室和欧洲核子中心（CERN）等共同开发的scientific linux6.3操作系统。
Scientific linux系统被广泛的应用于高能物理的科研和教育领域，能够很好兼容和支持高能物理常用的应用软件。
在CS核心服务器安装系统和网络配置完成之后，利用CS服务器上NFS服务器功能，建立共享目录 /hep/sl-repo/6.3/x86_64/ ，linux安装程序就保存在此共享目录之下。
其他所有服务器就可以通过NFS server提供的共享目录来安装系统。
只需要制作一个USB Flash drive，并在安装时输入正确的安装路径boot： linux repo=nfs：172.16.52.252：/hep/sl-repo/6.3/x86_64/，其他方法与磁盘安装相同。
此方法最大的好处在于能够同时批量的安装系统。
2.2 CS管理系统：CS核心服务器上配置有DNS、DHCP、LDAP、NTP服务器。
他们共同承担着集群的管理和服务功能。
CS服务器至少应配置两个网卡，一个接外网，实现DNS和NTP功能。
另一个连接内网地址，通过局域网实现对集群的管理。
DNS（Domain Name System）服务器的查询流程：需要解析服务的Client先查看本机的/etc/hosts；若无结果，则client查看本地的DNS缓存服务器。
对于内网的节点，只需要在/etc/hosts下添加IP和对应域名即可解析，对于需要连接外网的服务器需要在DNS /var/named 修改相应的A记录映射信息。
NTP（Network Time Protocol）服务器为集群提供时间同步服务。
如果计算刀片间时间不同步，在实践中会出现丢失作业等错误。
NTP server的配置文件是/etc/ntp.conf。
用server参数设定上级时间服务器，语法为：server？ IP地址或域名 [prefer] ；IP地址或域名就是我们指定的上级时间服务器，如果 Server 参数最后加上 prefer，表示我们的 NTP 服务器主要以该部主机时间进行校准。
我们将NTP server与210.72.145.44 中国国家授时中心服务器和连接，提供NTP server的同步服务。
而其他节点，通过内网定期与NTP server 进行时间同步即可。
基于LDAP的用户管理：LDAP是轻量目录访问协议，英文全称是Lightweight Directory Access Protocol。
LDAP是实现被称为目录服务的信息服务，这种目录可以将储存在 /etc 下的group、passwd和shadow文件的信息存储到相关文件下。
他就像一个电话簿一样存储用户的密码、用户组等信息。
集群中有多台Linux服务器，如果每台服务器都有自己独立的用户名和密码，那么记忆和维护这些信息就非常困难。
于是，我们通过利用LDAP，统一为所有的用户提供密码验证服务来解决这个问题。
LDAP服务器的配置成功之后，可以实现在集群中任一节点登录，统一认证，统一管理。
这种单点登录，统一认证的方式，减轻了工作量，同时也极大地保证了系统的安全性。
NFS（NetWork File System）：在集群系统中，一些相同的软件需要安装在所有节点上，由于节点之间是协同工作的，节点间存在大量的数据共享，没有必要在每一个节点上重复安装这些相同的软件。
此外，在执行并行作业的时候，要求每一个节点都能访问到相应的可执行文件，对这些可执行文件也需要做一个备份。
NFS，即网络文件系统，是集群系统中解决上述问题的一个很有效方法。
NFS 是一种在Linux 环境下通过网络共享文件的标准方式，这种机制是经过网络将远程主机上的分区以及目录挂载到本地系统，实现在网络平台上与其他人共享文件及目录。
5在本集群中，CS核心管理节点作为NFS服务器，其他节点作为NFS的客户端挂载文件系统。
比如我们将 /hep/home 挂载到每个节点的 /hep/home 目录下，这样每台节点都可以使用 /hep/home目录下的ROOT V5.3和GEANT等软件。
在客户端配置NFS的时候，可以执行如下命令：vim /etc/fstab 并在/etc/fstab 文件中输入以下内容：IP：/hep /hep nfs bg，hard，intr，retry=600 0 0这样可以实现在启动时自动挂载NFS目录。
2.3 作业系统的构建：PBS最初由NASA的Ames研究中心开发，主要为了提供一个能满足异构计算网络需要的软件包，用于灵活的批处理，特别是满足高性能计算的需要，如集群系统、超级计算机和大规模并行系统。
PBS目前包括OpenPBS， PBS Pro和Torque三个主要分支。
本集群使用的是Torque。
PBS组成分为：PBS_server服务器，PBS_sched调度器，PBS_mom执行器。
6在管理节点（pbssrv）上安装pbs_server，所有节点上安装pbs_mom，所有计算节点（cu101-cu116）和提交节点（slxx）上安装PBS cleint。
Server端配置成功之后，启动pbs_server； pbs_sched； pbs_mom，并把其写到/etc/rc.local里使其能开机自启动。
PBS要正常工作，还需要通过qmgr命令创建队列等设置。
最后在计算节点启动pbs_mom ，把pbs_mom写入/etc/rc.local。
PBS作业系统的使用方法是通过将作业脚本提交到PBS服务器和适当的队列，由计算节点执行并返回结果。
3 网络系统的搭建集群系统是多节点互联工作，所以必须通过互联网将节点连接在一起。
粒子物理计算集群的网络建设是基于万兆核心交换机和千兆网线互联。
计算刀片之间是通过机箱内部交换模块实现万兆互联。
节点的网络配置，是通过DHCP服务器自动获取IP和DNS信息。
DHCP服务器安装在CS上，可以在配置文件 /etc/dhcp/dhcpd.conf 设置自动分配指定的IP地址给节点，并且为了更好地管理IP地址，我们又在网关上对IP地址和MAC地址进行了绑定。
集群的网络地址可以分为外网地址和内网地址。
所以在Gateway server和CS上，需要至少有两个网卡，分别连接内网和外网。
而集群内部的节点，只需配置内网地址即可。
4 总结本文介绍了山东大学粒子物理计算集群的基本架构和搭建过程。
在搭建过程中，解决了集群的系统监控、用户管理、作业程序的实现、并行化的效率以及高速网络实现等难点，同等计算能力下，节约了计算成本和管理难度。