652-高性最能计算与任务管理

2019/2/1
高性能计算与任务管理
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如何满足高精度计算的需求？— 并行计算 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 降低单个问题求解的时间. 增加问题求解规模. 提高吞吐率(多机同时执行多个串行程序).
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高性能计算与任务管理
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为什么要做高性能计算？
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高性能计算与任务管理
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高性能计算的应用领域
信息服务
基因信息气象预报源自汽车制造生物物理2019/2/1
石油勘探
高性能计算与任务管理
数学
船舶制造
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高性能计算的应用领域
计算科学与传统的两种科学，即理论科学和实验科学， 并立被认为是人类认识自然的三大支柱； 三者相辅相成，共同推动科学发展与社会进步； 在许多情况下，或者是理论模型复杂甚至理论尚未建立， 或者实验费用昂贵甚至无法进行时，计算就成了求解问 题的唯一或主要的手段。
国家的政策
自主创新 政府扶持
其他
并行计算机上的广泛应用 高端下移
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… … …
高性能计算领域仍然处于蓬勃发展阶段
2019/2/1 高性能计算与任务管理 5/78
Contents
1. 高性能计算概述 2. 高性能计算的定义 3.高性能计算的并行体系
4.高性能集群作业调度
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高性能计算与任务管理
4.高性能集群作业调度
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高性能计算与任务管理
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高性能计算市场
IDC对未来三年服务器市场的预测：
IDC统计称，2011年全球服务器销售收入达到483亿美元； 随着全球经济开始复苏，从2011年至2013年，全球服务器销售 将每年增长5%至6%之间，其中HPC产业需求比较旺盛，预计发 展速度将会超10% 在中国，HPC市场的发展速度将会超过12%
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高性能计算与任务管理
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对称多处理机系统(SMP)
• SMP
– 对称式共享存储:任意处理器 可直接访问任意内存地址,且 访问延迟、带宽、机率都是等 价的; 系统是对称的； – 微处理器: 一般少于64个; – 处理器不能太多, 总线和交叉 开关的一旦作成难于扩展； – 例子: IBM R50, SGI Power Challenge, SUN Enterprise, 曙光一号;
HPC市场既是一个传统的市场，又是一个新兴的、高速 发展的市场
高：定位高端用户 标杆项目，影响力大 平民化趋势 快速发展
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高性能计算与任务管理
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高性能计算发展趋势
硬件厂商的表现
Intel AMD InfiniBand
技术的发展
CPU多核化的趋势 多进程、多线程并行化
目前任何高性能计算和超级 计算都离不开使用并行技术， 所以高性能计算机肯定是并 行计算机。
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高性能计算与任务管理
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高效能计算机系统
计算性能
高效能
High Productivity
可移植性
可编程性
可靠性
随着高性能计算向高性能服务转变，超级计算机系统追 求的目标也将从“高性能”（High Performance）走向 “高效能”（High Productivity）
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高性能计算与任务管理
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高性能计算 高性能计算
HPC：High Performance Compute
高性能计算---并行计算
并行计算 (Parallel Computing） 高端计算 (High-end Parallel Computing) 高性能计算 (High Performance Computing) 超级计算 (Super Computing)
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高性能计算与任务管理
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并行计算? —分而治之
资料来源: Tim Mattson Intel Co. Com. Science Lab. Rudolf Eigenmann Purdue Uni. School of Elec. and Comp. Eng.
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高性能计算与任务管理
2019/2/1 高性能计算与任务管理 17/78
并行计算的硬件体系
并行计算机就是由多个处理单元组成的计算机系统，这 些处理单元相互通信和协作以快速、高效求解大型复杂问 题。 处理单元有多少 处理单元的功能有多强 处理单元之间怎样连接 处理单元的数据如何传递 各处理单元如何相互协作 并行程序如何编写
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高性能计算与任务管理
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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
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高性能计算与任务管理
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Contents
1. 高性能计算概述 2. 高性能计算的定义 3.高性能计算的并行体系
4.高性能集群作业调度
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高性能计算与任务管理
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什么是高性能计算机？
由多个计算单元组成，运算速度快、存储容量大、 可靠性高的计算机系统。
也称为： 巨型计算机、超级计算机
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并行计算的实施
并行的硬件基础：SMP v.s. Cluster
SMP基于单节点
Cluster由多个SMP节点组成
并行的软件基础：OpenMP v.s. MPI
OpenMP基于多线程概念，只能运行在单节点 之内 MPI基于多进程概念，既可在单节点内多CPU 并行，又可实现跨节点并行
高性能计算与任务管理
解决方案中心
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高性能计算与任务管理
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Contents
1. 高性能计算概述 2. 高性能计算的定义 3.高性能计算的并行体系
4.高性能集群作业调度
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高性能计算与任务管理
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Contents
1. 高性能计算概述 2. 高性能计算的定义 3.高性能计算的并行体系