高能物理数据处理与高性能计算应用
高性能计算应用案例
高性能计算应用案例高性能计算（High Performance Computing，HPC）是指利用超级计算机或者并行计算平台，采用高速、大规模、复杂的计算方法，用以解决科学、工程、商业和社会中的复杂问题。
下面将介绍几个高性能计算在不同领域的应用案例。
一、天气预报和气候模拟天气预报和气候模拟需要处理大量的气象数据和复杂的数学模型。
高性能计算通过并行计算的能力，可以加快天气预报的速度，提高准确性。
例如，中国气象局利用高性能计算技术，成功预测了2008年北京奥运会开幕式前一周的台风路径，为奥运会安全保障工作提供了重要依据。
此外，高性能计算还能够用于气候模拟，帮助科学家更好地理解地球的变化趋势，为应对气候变化提供科学依据。
二、基因组学研究基因组学研究需要处理巨大的基因序列数据，通过高性能计算，可以加快基因组测序和分析的速度。
例如，国际人类基因组计划利用高性能计算技术，成功测序了人类基因组，为医学研究和疾病治疗提供了重要的基础。
高性能计算还能够进行基因组比对、基因功能预测等工作，帮助科学家深入了解基因的结构和功能，促进生物医学研究的进展。
三、航空航天工程航空航天工程需要进行复杂的气动力分析、结构力学计算和飞行模拟等工作。
高性能计算提供了强大的计算能力，可以加速工程设计与优化，减少试验与验证的成本。
例如，中国的飞机制造商利用高性能计算技术，成功优化了飞机的气动外形设计，提高了飞机的飞行性能和燃油利用率。
高性能计算还能够进行飞行模拟，帮助飞行员培训和飞行安全预警。
四、金融风险建模金融风险建模需要处理大量的数据和复杂的数学模型。
高性能计算可以快速进行风险计算和模拟，帮助金融机构制定风险管理策略。
例如，利用高性能计算技术，可以进行蒙特卡洛模拟，评估金融产品的价值和风险。
高性能计算还能够处理大规模的金融数据，进行快速的实时数据分析，提高金融交易的效率和安全性。
五、药物研发与计算医学药物研发和计算医学需要进行大规模的分子模拟、药物筛选和临床试验设计等工作。
超级计算技术的优势和应用领域
超级计算技术的优势和应用领域超级计算是一种高性能计算技术，它通过利用大规模并行计算系统的计算资源来解决复杂的科学、工程和商业问题。
它依靠强大的处理能力、存储能力和网络传输能力，在多个领域展现了其独特的优势和广泛的应用。
首先，超级计算的最大优势在于其卓越的计算能力。
超级计算机的处理能力通常以FLOPS（每秒浮点运算次数）来衡量，其中初代超级计算机的性能仅为每秒百万次运算，而现代超级计算机的性能已经提升到每秒数十亿次或数万亿次运算。
这种强大的计算能力使得超级计算机能够处理大规模的计算问题，例如天气预报、气候模拟、分子动力学模拟等。
其次，超级计算技术在科学研究领域具有广泛的应用。
超级计算机能够处理大量的实验数据，并利用其强大的计算能力进行模拟和预测。
例如，在天文学领域，超级计算机可以模拟全宇宙的演化过程，探索宇宙大爆炸的起源；在物理学领域，超级计算机可以模拟高能粒子碰撞的过程，帮助研究人员更好地了解基本粒子的性质；在生物学领域，超级计算机可以进行基因组学研究，揭示基因之间的相互作用和遗传变异对人类健康的影响。
此外，超级计算技术还在工程领域发挥着重要作用。
超级计算机可以模拟和优化复杂的工程设计，以提高产品性能和质量。
例如，在汽车工业中，超级计算机可以帮助工程师进行车辆碰撞模拟，从而设计出更安全的汽车结构；在航空航天领域，超级计算机可以进行飞行模拟和设计优化，提高飞机的燃油效率和减少噪音污染；在能源领域，超级计算机可以进行能源系统模拟，优化能源供应和分配策略，提高能源利用效率。
此外，超级计算技术还在商业领域发挥着重要作用。
超级计算机可以帮助企业进行大数据分析和机器学习，从而优化业务流程和决策制定。
例如，在金融行业，超级计算机可以进行高频交易和风险管理模拟，提高交易效率和降低风险；在市场营销领域，超级计算机可以通过大数据分析识别潜在客户，提升广告精准投放的效果。
总结而言，超级计算技术的优势主要体现在其卓越的计算能力、广泛的应用领域以及对复杂问题的解决能力。
超级计算机在科学计算中的应用研究
超级计算机在科学计算中的应用研究超级计算机是指在高性能计算领域中性能和处理速度极高的计算机，通常由数百甚至上千的处理器并联构成。
超级计算机的应用领域非常广泛，无论是科学研究、工业制造、商业智能还是国家安全等领域都有着广泛的应用。
本文主要讨论超级计算机在科学计算中的应用研究。
一、生命科学超级计算机在生命科学的应用研究是计算科学中的一个重要领域。
生命科学是研究生命现象及其发生和发展规律的一门综合性学科，通常包括生物学、生物化学、分子生物学、细胞生物学、遗传学等多个学科。
由于生命现象非常复杂，很难通过实验手段进行研究，因此超级计算机的应用便有了广泛的需求。
超级计算机在生命科学中的应用不仅仅包括生物数据分析和预测模拟，还包括生物成像和动态可视化的研究。
其中，蛋白质折叠模拟和蛋白质-蛋白质、基因-蛋白质相互作用的研究是超级计算机在生命科学中的主要应用之一。
这些研究不仅能够帮助人们更好地了解生命现象，而且还有着重要的医药研发价值。
二、物理学物理学是研究自然现象及其规律的学科，其研究范围涵盖了宏观世界和微观世界。
通过超级计算机对物理现象进行模拟和研究，可以更好地了解物理现象的本质、规律和内在关系。
超级计算机在物理学中的应用很多，例如高能物理实验模拟、原子物理模拟、材料物理模拟等等。
其中，高能物理实验模拟可以帮助研究人员更好地了解宇宙的本质和演化过程，为解决宇宙起源和演化的问题奠定基础。
而原子物理模拟可以帮助人们更好地理解物质分子结构和性质，为新材料和新技术的研发提供重要的理论基础。
三、天文学天文学是研究天体物理、宇宙学和天文观测等方面的学科。
超级计算机在天文学中的应用研究不仅能够深入了解宇宙的起源和演化，还可以帮助人们更好地预测和探索外星生命的可能性。
超级计算机在天文学中的主要应用包括星系形成和演化、宇宙学模拟、星际介质模拟等。
其中，宇宙学模拟可以模拟宇宙诞生之初的各种物理过程，并预测未来宇宙的演化趋势。
而星系形成和演化的研究可以帮助人们更好地了解宇宙中星系的形成和演化规律。
高性能计算技术与应用
高性能计算技术与应用一、高性能计算技术概述近年来，随着计算机技术的飞速发展，高性能计算成为了一个备受关注的热门领域。
高性能计算技术是指利用高端计算机硬件和软件资源，实现快速而可靠的大规模科学计算和数据处理。
高性能计算技术广泛应用于天气预报、制药、航空航天、能源开发和地球分析等多个领域。
二、高性能计算技术分类目前，高性能计算技术可以分为三类：并行计算、分布式计算和云计算。
其中，并行计算是指将计算任务分为多个子任务，并在多个处理器上同时进行运算，实现计算的高效率和速度；分布式计算是指将计算任务分布于多个不同的计算节点上进行协同计算；而云计算是指以云计算平台为基础，将计算资源、应用程序和数据进行虚拟化和集中管理，实现灵活的计算资源调度和管理。
三、高性能计算技术应用高性能计算技术在各个领域中都有着广泛的应用，在下面，笔者将分领域介绍其应用情况。
1. 天气预报高性能计算技术在天气预报领域的应用是十分重要和必要的。
目前，天气预报系统利用高性能计算技术，能够将海量的气象数据进行处理和分析，在极短的时间内完成对大气运动模拟的数值模拟计算，从而实现对未来天气情况的预测。
2. 制药高性能计算技术应用于制药领域的目的是在更短的时间内实现更快速、更准确的药物筛选和开发。
通过利用超级计算机，制药公司可以对数百万个分子进行计算机模拟，可以在科学实验室中耗费数年的时间，使制药公司的研发周期大大缩短。
3. 航空航天高性能计算技术在航空航天领域的应用主要体现在航空器和导弹设计中。
高性能计算技术可以帮助航空航天企业进行大规模数字仿真和测试，对新型航空器和导弹进行系统总体设计、材料选择、结构设计和性能评估等，提高了航空器和导弹的设计质量和研发效率。
4. 能源开发高性能计算技术在能源开发领域的应用主要是进行石油、天然气等不可再生能源开采的计算模拟。
通过大规模运算处理海底地震信息和石油地质学数据，能够实现多个数据模型融合，模拟出资源矿区的地下地质构造图像，从而帮助企业高效探测矿藏，提高了勘探水平和效率。
高能物理数据处理与高性能计算应用
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QCD在太湖之光上的移植
• 单主核单核组多核组（MPI）
• 主要代码框架
• 从核的Dslash操作
请关注10月19日分会报告： 基于申威众核处理器的格点量子色动力学并行加速计算方法
• 从核的若干Krylov子空间求解算法
前沿应用 （QCD、BES…）
科研用户 （中科院、北大…）
格点QCD
物理模拟 公共库与工具
分波分析
超级计算环境
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格点QCD概览
• 描述强相互作用的正确理论是量子色动力学(QCD)
• 格点QCD是从第一原理出发研究
• QCD非微扰性质的方法
• 格点QCD 数值模拟计算是耗费计
算资源最多的科研领域之一
版本 单主核
MPI
时间（s） 57.73 2.27
加速比 25.43
目前的从核优化策略取得了良好
的效果，从核优化版本相较单主 核版本的加速比达到了165倍
在从核优化的基础上，将程序扩 展到16个核组上，相应的单主核 版本程序的数据量也增大16倍。 运行时间有所提升，加速比达
25.43
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主要工作贡献
• 通过分析LQCD的应用特征及数值特征，首次在神威平台上实现了成功移
植及运行
• 通过使用向量化、指令流水线、寄存器通讯机制等手段在申威26010处
理器上实现了异构众核并行，并实现了不错的加速比
• 在实现从核阵列并行化的基础上，进一步使用MPI实现了多核组连并运
行，以此实现了一定的并行规模 • 下一步将使用stencil技术，增大数据量，进一步发掘LDM与寄存器通讯
高性能计算的应用领域
高性能计算的应用领域随着科技的不断发展，高性能计算（High Performance Computing，简称HPC）正在各个领域得到广泛应用。
高性能计算指的是利用强大的计算机处理能力来模拟、分析和解决复杂的科学、工程和商业问题。
本文将探讨高性能计算在不同领域的应用。
一、天气预报和气候模拟天气预报和气候模拟是高性能计算的重要应用领域之一。
气候系统是一个复杂的系统，涉及到大量的数据和复杂的计算。
利用高性能计算技术，科学家们能够模拟气候变化、预测极端天气事件，并提供精确的天气预报，为人们的日常生活和决策提供重要的参考依据。
二、基因组学基因组学是研究生物基因组结构和功能的学科，也是高性能计算的重要应用领域之一。
基因组学研究涉及到庞大的基因组数据和复杂的数据分析。
利用高性能计算，科学家们可以快速地进行基因组测序、基因注释、基因表达分析等，揭示基因组的奥秘，推动生物医学研究和药物开发。
三、物理学和天文学物理学和天文学是高能物理和宇宙学研究的重要领域，也是高性能计算的重要应用领域之一。
物理学家和天文学家通过模拟和计算，可以研究宇宙大爆炸、黑洞、星系形成等宇宙现象，深入探索宇宙的起源和演化。
高性能计算为他们提供了强大的计算能力，使得这些复杂的物理和天文计算成为可能。
四、工程设计和优化工程设计和优化是高性能计算的另一个重要应用领域。
利用高性能计算，工程师们可以进行复杂的工程计算和模拟，提供精确的工程设计和优化方案。
比如，利用高性能计算可以进行飞机设计和模拟，优化飞机外形和翼型，提高飞机的性能和安全性。
类似地，高性能计算也可以用于汽车工程、建筑工程等领域的设计和优化。
五、金融和经济金融和经济是现代社会的核心领域，也是高性能计算的应用之一。
金融和经济领域涉及海量的数据和复杂的计算模型。
利用高性能计算，金融机构和经济研究机构可以进行大规模的数据分析和计算，模拟和预测经济市场的变化，提供科学的金融决策支持。
六、材料科学和化学材料科学和化学领域也是高性能计算的应用领域之一。
超级计算机的技术和应用
超级计算机的技术和应用随着科技的不断发展，计算机技术的飞速进步也让人们对于科技的前景感到更加充满期望。
在这一领域中，超级计算机更是一个备受瞩目的存在。
超级计算机是一种高速计算机，通常用于高性能计算任务，比如气象预报、核能模拟、物理研究等。
超级计算机拥有比一般计算机更高的计算能力，能够同时处理大量的数据，从而加速科学研究的进程。
超级计算机的技术相比于普通计算机，超级计算机拥有更强大的处理能力。
这得益于超级计算机所使用的技术。
超级计算机由许多CPU（中央处理器）组成，一个超级计算机可能拥有成千上万个CPU。
这些CPU之间可以进行协同计算，以快速地完成任务。
超级计算机也采用了另外一项技术——并行计算。
并行计算是一种能够同时运行多个计算任务的计算方式，可以通过将任务分配到不同的CPU上，使得整体计算速度大大提高。
这一技术对于大规模化计算任务而言尤为重要，比如气象模拟或是分子动力学模拟。
超级计算机的应用超级计算机的应用十分广泛，越来越多的科研领域都依赖于超级计算机的支持。
下面，我们依次介绍一些超级计算机的应用领域。
气象研究气象研究需要进行大量的数据模拟和计算，因为天气现象的变化十分复杂。
而超级计算机可以模拟大气、海洋和陆地等多个方面，以模拟并预测天气变化。
这就能够为有需要的人提供更加精确的天气预报，从而避免自然灾害带来的破坏。
核物理研究核物理研究需要大量的计算能力，因为核裂变和核聚变的反应过程非常复杂。
而超级计算机可以用来模拟这些粒子之间的相互作用，以研究新物质的性质，或是预测核反应过程中的能量释放情况。
医疗研究超级计算机可以协助医学家和研究人员对某些药物进行模拟，以测试它们对截瘤、诊断等方向的效果。
这一过程可以通过计算机模拟替代实验室试验，同时也可以更快找到更优的药物研究方案。
高能物理研究超级计算机对于高能物理研究也是不可或缺的。
高能物理研究是探索基础粒子结构的一种研究方法，因为该研究涉及到大量的数据和计算。
高性能计算与大数据处理
高性能计算与大数据处理高性能计算（High Performance Computing, HPC）和大数据处理（Big Data Processing）是当今信息技术领域中不可忽视的重要领域。
随着计算能力和数据量的不断增长，高性能计算和大数据处理的需求也越来越广泛。
本文将分别介绍高性能计算和大数据处理的定义、应用领域以及相关技术。
一、高性能计算高性能计算是指利用先进的计算方法和计算机技术，通过提高计算速度和处理能力，解决复杂、大规模计算问题的一种计算方法。
高性能计算广泛应用于天气预报、地震模拟、核能模拟、航天等领域，也用于解决诸如大规模数据分析、模拟和优化等科学计算问题。
高性能计算依赖于强大的硬件设备和高效的并行算法。
在硬件方面，高性能计算使用高速处理器、大容量内存、高速网络互连和大规模存储系统来提供强大的计算和存储能力。
在算法方面，高性能计算利用并行计算和分布式计算等技术，通过将大任务拆分为多个小任务，同时进行计算，从而提高计算效率和速度。
二、大数据处理大数据处理是指利用各种技术和方法来处理大规模的、异构的和多样化的数据，以获得有价值的信息和洞察。
大数据处理的应用场景包括但不限于市场分析、客户行为分析、智能交通、社交网络分析等。
随着互联网的发展和物联网的普及，各种传感器、设备和应用不断产生大量的数据，大数据处理变得越发重要。
大数据处理的关键技术包括数据采集、存储、处理和分析。
在数据采集方面，大数据处理使用各种传感器、设备和软件来收集数据源。
在存储方面，大数据处理使用分布式存储系统，如Hadoop和Spark等，来存储和管理海量数据。
在数据处理和分析方面，大数据处理使用各种算法和技术，如MapReduce、机器学习和数据挖掘等，来分析和挖掘数据中的有用信息。
三、高性能计算与大数据处理的关系高性能计算和大数据处理有着密切的联系和相互依赖关系。
高性能计算为大数据处理提供了强大的计算能力和处理能力，可以更快速地完成大数据处理任务。
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美国高能物理HPC计算现状和未来需求
计算任务 当前计算量
2025年需求
（核小时/年） （核小时/年）
加速器建模 ~10M-100M ~10G-100G
计算宇宙学 格点QCD 理论物理
~100M-1G ~1G ~1M-10M
~100G-1000G ~100G-1000G ~100M-1G
• 20年前: 本地集群
• Beowulf cluster、存储区域网络、局域网
• 15年前, 广域网上的分布式计算
• 网格计算、 分布式存储系统、广域网数据传输
• 10年前，云计算与大数据技术
• 虚拟化、云计算、Map-Reduce，NoSQL、BigTable、…
• 现阶段，新技术融合发展
• 高性能计算、网格计算、云计算、志愿计算、大数据、人工智能、 …
数据分析（科学发现）
• 暗物质/暗能量 • 宇宙起源 •…
高能物理研究三大前沿
• 能量前沿
• 大型强子对撞机（LHC）及其探测器 （ATLAS, Alice、CMS, LHCb）的物理 实验为代表
• 精度前沿
• 中微子实验（美国DUNE, 中国大亚湾、 江门中微子实验等），muon反常磁矩 测 量等
• 地下500米实验大厅 • 2020年运行，每年将产生2PB数据
• 高海拔宇宙线实验LHAASO
• 位于四川稻城海子山，海拔4400米 • 2018年开始部分运行，建成后每年将产生6PB数据
• HXMT（“慧眼”卫星）、CSNS（中国散裂中子源） 、
HEPS（高能同步辐射光源）等等
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高性能计算和大数据处理
高能物理数据处理与高性能计算应用
高能物理计算挑战
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高能物理的目标
• 探索物质微观结构、宇宙起源等自然规律、新物理寻找
• 为什么物质有质量？标准模型不能 解释W,Z玻色子为什么有质量
• 为什么宇宙中观测到的物质只有理 论预言的4%？
– 反物质在哪里？为什么自然 界的正反物质是不对称的？
– 宇宙大爆炸刚发生时的物质 形态是什么样的？
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国内（高能所）WLCG站点
• 1,600 CPU核，640TB磁盘存储空间
（另有~15000CPU核, 16PB存储用
于本地使用）
• 到欧洲和北美10Gb/s网络带宽
• 被评为国际‘Leadership’网格站点
• 站点运行水平名列前茅 • 每年提供超过1000万CPU小时的计
算服务
• 每年完成超过550万个计算作业
300Gb/s 300Gb/s
Source: https:///abs/1603.09303
到2025年，高能物理前沿研究所需的计算量将比目前提高2个数量级
需要数千万甚至上亿个CPU核
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高能物理计算的技术演变
• 为应对大数据，计算技术一直在不断的演化发展
• 可扩展性，高可靠性，大规模，高性能，易用性April 2017: - 63 MoU’s - 167 sites; 42 countries
CPU：5.2 M HepSpec06
今天最快CPU: ~ 50万核 实际上超过70万核（有些CPU使用超过5年）
存储：985PB
Disk： 395 PB Tape： 590 PB Ian Bird WLCG2017
~300 PB on tape totally
~200 PB on Disk ~3.3 Bil files ~400GB/s disk IO
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中国高能物理实验
• 北京正负电子对撞机BECPII
• 已经积累近10PB
• 大亚湾中微子实验
• 200TB/年 • 已经积累1PB以上数据
• 江门中微子实验JUNO
• 高能物理科学研究能否成功依赖于计算技术的发展 • 实验采集到的数据需要强大的计算系统对其进行分析处理 • 物理模拟及理论计算需要强大的高性能计算支撑 • 不同的数据处理任务采用不同的计算模式
• 粒子加速器和探测器的计算机模拟设计：计算密集型 • 粒子探测器观测到的海量科学数据的分析处理：数据密集型 • 高能物理理论研究中的高强度的科学计算：计算密集型
• 宇宙前沿
• 宇宙线测量，宇宙起源和演化、暗物质 暗能量等
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CERN的大型强子对撞机LHC
Higgs , SUSY, Strings, Dark Matter, …..
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LHC数据与存储
2016: 49.4 PB LHC raw data/
58 PB all experiments/ 73 PB total
• 面临着巨大的挑战
• 系统协同、密集型通信、海量数据访问与管理等
• 国内外都非常重视高能物理领域的软件研发
云计算
Desktop Grid CAS@HOME
志愿计算
高能物理应用系统
分布式资源调度
分布式IT资源
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高能物理高性能应用软件
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国内外高能物理软件研究现状
• 大规模并行计算已成为高能物理领域的迫切需求
• 格点量子色动力学（QCD）、高能量前沿、高精度前沿等有巨大计算需求 • 大规模并行计算是提高计算效率、满足计算需求的重要手段
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高能物理科学研究
物质结构组成（理论） • 夸克、轻子、玻色子 • 强力、弱力、电磁力、万有引力
粒子加速器（装置） • 粒子物理研究的重要手段之一 • BEPCII，LHC，CEPC等等
探测器 （实验）
• 探测各类粒子，用于科学研究 • BESIII, JUNO, LHAASO,
ATLAS, CMS …
宇宙前沿 ~10M-100M ~1G-10G
能量前沿 ~100M
~10G-100G
强度前沿 ~10M
~100M-1G
当前存储 2025年存储 2025年网络 （磁盘） （磁盘）
~10PB ~1PB
>100PB >10PB
300Gb/s
~1PB ~1PB ~1PB
10-100PB >100PB 10-100PB
• 每年与欧洲及北美之间的数据交换超
过3PB
高能所站点
• 为Higgs粒子的发现做出了贡献
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计算资源全面整合
ATLAS PanDA/BESGrid系 统
…
ARC CE Condor Dirac Boinc 资源调度
ScGrid ERA@CNIC
超算
Condor Cluster@IHEP
集群
Openstack Cloud@CERN