曙光GPU 集群推动智慧城市建设 - Nvidia
曙光超百万亿次超级计算机签约上海超算
26市场观察2008.07发布基于多核高端产品的厂商9家；其中绝大多数实现了防火墙性能达到万兆；但仅有1家国外厂商真正完成了多核UT M 产品的开发，达到商用的水平，研发历时2年半；这充分说明在多核处理器上实现全功能、高性能是一个世界级的难题。
充分认识和评估这些难题后，从2007年5月开始，启明星辰组建了一支素质过硬的队伍，这个队伍具备超过10年的专用硬件平台开发经验，成功研发各类基于N P、ASIC、FPGA、TCAM等专用硬件平台的高端路由器、交换机、防火墙产品，完全具备驾驭多核平台的能力。
同时，启明星辰选定了Cavium的OCTEON作为多核技术的合作平台，在后续的一年中投入2000万元，连续攻克操作系统重构等多个难题，突破业务并行调度难题，突破单核故障自动恢复难题，实现了对多核处理器的全面驾驭。
在行业中的成功应用以中国长城资产管理公司为例，早在20世纪90年代该公司就建立了一个企业内部网络，随着网络规模的扩大，用户数量不断增加，来自内、外部的潜在不安全因素也逐渐增加。
虽然该公司也选购了一些网络安全产品，但是这些安全产品功能单一，不能很好的发挥集成优势。
因此，长城资产管理公司确定了他们的需求，即需要一个集多功能于一体的UT M 产品。
经过一段时间的考察认证，最终确认启明星辰天清汉马多功能安全网关能够满足这种需求。
中国长城资产管理公司在使用了该产品后表示：天清汉马防火墙集成了防火墙、VPN、网关防病毒等众多产品功能，突破了传统防火墙产品的局限，使得公司在一次投入购买单一设备的情况下，就完成了众多安全产品才能达到的防护作用，确实可以称得上是一个多面手。
（1）高效防病毒功能在选用天清汉马多功能安全网关产品之前，中国长城资产管理公司使用的是网络版的防病毒软件，虽然每台电脑都安装了，但是还有各种威胁从其他渠道进入。
而天清汉马多功能安全网关中集成了防病毒功能，从网关处就对病毒加以阻截，很好的做到了第一层过滤。
地球物理高性能计算的新选择GPU计算技术
地球物理高性能计算的新选择:GPU计算技术随着微电子技术的发展，GPU计算技术与可重构计算技术.将有可能替代集群计算技术成为高性能计算的主流技术。
充分利用GPU并行处理能力，可以将GPU 作为计算加速器为基于CPU的通用计算平台提供高性能的科学计算能力补充，这样可以在现有通用计算平台的基础上实现高性价比的高性能计算解决方案。
长期以来，石油地球物理勘探一直是高性能计算技术的主要应用领域之一。
随着油气勘探工作面临的勘探对象不断复杂化，勘探条件日趋恶劣，我们对石油地球物理勘探技术的研究与应用也在不断深化。
地球物理技术的发展与应用高度依赖于包括高性能计算技术在内的信息技术的发展，从而导致高性能计算技术在地球物理行业的应用不断发展，应用规模与领域不断扩大，技术与产品不断升级。
高性能计算技术的发展在较大程度上引领和制约了地球物理技术发展的轨迹与进程。
2000年以来，集群计算技术得到了飞速发展，从而带来了地震数据处理系统平台的又一次更新换代，集群计算机系统基本上已经成为目前地震数据处理的唯一主流平台。
近年来，集群计算机系统的配置规模正在不断扩大，大型地震数据处理中心的集群系统规模已经达到上千个甚至数千个节点，计算能力普遍从百亿次(10OGFLOPS)级规模提高到目前的数万至数十万亿次规模。
计算能力的提高，为地震勘探新技术(如地震叠前时间偏移和叠前深度偏移)的应用打下了良好的基础，提高了地震资料处理的质量，也大大缩短了处理周期。
但是，地球物理技术对于高性能计算的需求是无止境的，信息技术产业在提供高性能计算产品方面仍然不能满足石油勘探的需求，在进一步提高计算性能、降低系统建设与运行维护成本等方面，信息技术产业与石油工业共同面临着一系列的挑战。
当前，集群已经成为高性能计算的主流体系架构。
为了提高集群计算机系统的计算能力，主要采取不断增加计算节点和提高节点性能2条途径。
传统的通过不断提高处理器工作频率来提高节点性能的技术，正在逐步走向其极限，取而代之的是多核处理器技术。
2024版新版智慧城市解决方案
完善污水处理设施，推动中水回用，提高水资源利用效率。
生态环境监测与保护
构建生态环境监测网络，及时发现并处理环境问题。
03
公共服务领域创新应用
教育信息化及在线教育平台搭建
智慧课堂
运用大数据、人工智能等技术， 构建个性化、互动化的教学环境，
提高教学效果。
在线教育资源库
整合优质教育资源，打造丰富的在 线教育内容库，满足多样化学习需 求。
加强网络安全技术研发 积极投入研发资源，推动网络安全技术创新，提升网络安 全防护的技术水平。
开展网络安全培训和宣传 加强对城市居民和企事业单位的网络安全培训和宣传，提 高全社会的网络安全意识和技能。
数据安全管理制度完善
制定数据安全法规和政策
建立健全数据安全法规和政策体系，明确数据安全管理的要求和责任，为数据安全提供法制 保障。
制定和完善社会信用体系建设相 关法规制度，明确信用信息归集、
共享、应用等方面的规定。
建设信用信息平台
构建覆盖全社会的信用信息平台， 实现信用信息的归集、处理和共 享。
推广信用产品和服务
鼓励企业、金融机构等开发信用 产品和服务，促进信用经济机制，对失信行为 进行惩戒和约束，提高社会信用
复等工作。
02
制定应急响应预案和流程
根据网络安全事件的性质和危害程度，制定相应的应急响应预案和流程，
确保在发生网络安全事件时能够及时、有效地进行处置。
03
开展应急演练和培训
定期组织应急演练和培训，提高应急响应人员的技能水平和应对能力，
确保在发生网络安全事件时能够迅速响应并妥善处理。
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政府数据开放共享机制建立
制定政府数据开放共享政策
GPU通用计算
GPU通用计算（GPGPU）——将图形túxín g处理器用于高性能计算领域1.1 研究背景和意义随着当前计算机性能的不断提高，应用范围越来越广泛，不同的计算任务和计算需求都在快速增长，这就决定了处理器朝着通用化和专用化两个方向飞速发展。
一方面，以CPU为代表的通用处理器是现代计算机的核心部件，经过多次器件换代的变迁，不仅集成度大大提高，性能和功能也大为改善，除了负责解释、执行指令和完成各种算术逻辑运算外，还控制并协调计算机各部分的执行。
另一方面，处理器在特定领域应用的专用化程度也越来越高，例如在视频、图像和音频处理等领域，都出现了相应的专用处理器（如VP U、GPU、APU等）。
在针对特定应用方面与通用处理器相比，专用处理器能够更加高效的满足特定的计算任务和需求。
近年来，计算机图形处理器（GP U，Graphics P rocessing Unit）正在以大大超过摩尔定律的速度高速发展，极大的提高了计算机图形处理的速度和质量，不但促进了图像处理、虚拟现实、计算机仿真等相关应用领域的快速发展，同时也为人们利用GP U进行图形处理以外的通用计算提供了良好的运行平台[1]。
GPU应用领域的拓宽与其硬件发展有着极大关系。
GP U自1999年首先由NVIDIA公司提出后，就其发展的速度而言，是CPU更新速度的三倍。
从1993年开始，GP U的性能以每年2.8倍的速度增长。
目前，图形处理器已经经历了五代发展，平均每半年就有新一代的GP U问世。
GPGPU GPGPU GPGPU GPGPU2004年，N VIDIA GeForce 6800 Ultra处理器峰值速度可达40GFLOP S，对比Intel P entium 4 3.0GHz，采用SSE2指令集也只能达到6 GFLOP S[3]。
NV IDIA最新发布的GeForce 8800图形处理器集成了6.8亿个晶体管，拥有128个流处理单元，其峰值运算能力超过340GFLOP S，而Intel最新的P entium4 Core 2 E xtreme X6800只有46.88GFLOP S。
“智慧城市”云计算数据中心解决方案
“智慧城市”云计算数据中心解决方案在当今数字化快速发展的时代，“智慧城市”的概念正逐渐深入人心。
而作为支撑智慧城市运行的关键基础设施，云计算数据中心发挥着至关重要的作用。
它不仅能够存储和处理海量的数据，还能为城市的各个领域提供高效、智能的服务。
接下来，让我们详细探讨一下“智慧城市”云计算数据中心的解决方案。
一、需求分析智慧城市涵盖了众多领域，如交通、能源、医疗、教育、政务等，每个领域都有其独特的数据处理和存储需求。
例如，交通领域需要实时处理大量的车辆轨迹和交通流量数据，以实现智能交通管理；医疗领域需要安全地存储患者的病历和医疗影像数据，并支持远程医疗诊断；政务领域则需要高效处理各类政务信息，提供便捷的公共服务。
因此，云计算数据中心首先要满足高容量、高速度、高可靠性的数据存储和处理需求。
同时，还需要具备强大的计算能力，以支持复杂的数据分析和应用。
此外，数据的安全性和隐私保护也是至关重要的，必须确保数据不被泄露或滥用。
二、技术架构为了满足上述需求，“智慧城市”云计算数据中心通常采用多层架构。
1、基础设施层包括服务器、存储设备、网络设备等硬件设施。
服务器可以采用高性能的物理服务器或虚拟化技术，以提高资源利用率。
存储设备应具备大容量、高读写速度和数据备份功能。
网络设备则要保证高速、稳定的数据传输。
2、平台层提供操作系统、数据库、中间件等基础软件平台，为上层应用提供支持。
云计算平台如 OpenStack、VMware 等可以实现资源的自动化管理和分配。
3、应用层运行着各种智慧城市的应用系统，如交通管理系统、智能能源监控系统、医疗信息系统等。
这些应用通过调用平台层和基础设施层的资源，实现其功能。
4、安全层贯穿整个架构的各个层面，包括网络安全、数据安全、访问控制等。
采用防火墙、入侵检测系统、加密技术等手段，保障数据中心的安全运行。
三、数据存储与管理数据是智慧城市的核心资产，因此数据的存储和管理至关重要。
1、数据分类与分级对不同类型和重要程度的数据进行分类和分级，采取不同的存储策略。
nvidia潘迪--GPU加速大数据分析应用 NVIDIA助力智慧城市建设
GPU加速大数据分析应用NVIDIA 助力智慧城市建设Ashok Pandey 潘迪NVIDIA全球副总裁GPU加速大数据分析应用NVIDIA助力智慧城市建设Ashok Pandey 潘迪NVIDIA全球副总裁可视化计算的领导者游戏专业可视化HPC 和 大数据移动计算早期的大数据的叙述每日网上创建2.5 Exabytes的数据每小时客户数据量达2.5 Petabytes一天上传3 亿 5000 万张图像每分钟上传100 Hours的视频我们如何组织、分析、理解和受益于这些宝贵的数据呢？图像检测人脸识别动作识别视频搜索与分析语音识别与翻译推荐引擎索引与搜索Image Analytics for Creative Cloud Image Classification Speech/Image Recognition Recommendation Hadoop Search Rankings CUDA 用于机器学习早期采用者应用场景早期采用者这些数据意味着什么?数据的大小不是关键 – 关键是有效利用数据的解决方案 !“不是谁有最佳算法的问题. 而是谁拥有大多数的数据.”(… 并且谁有最强的计算能力)Now You Can Build Google’s $1M Artificial Brain on the Cheap““-Wired 有了GPU ，人工神经网络的研发成本降到了最低1,000 CPU Servers 2,000 CPUs • 16,000 cores 600 kWatts $5,000,000GOOGLE BRAIN STANFORD AI LAB3 GPU-Accelerated Servers 12 GPUs • 18,432 cores4 kWattsGPU加速机器学习 – 谷歌大脑平安城市智能视频分析-非合作的人脸识别日益增多的监控摄像头需要实时监控检测人力有限，且不准确算法：通过实时人脸识别来检测可疑人物GPU加速7x，实现实时处理目前，能在产生危害前检测出可疑的人和事件/nvidia/surveillance-face-recognition视觉智能分析技术（目标检索、目标识别、特征匹配、影像增强等)，对计算能力提出了较高的要求和挑战“智能安防服务器”及“IV007”视频侦查产品多项分析算法受益于GPU优化，处理速度获得了显著提升核心视觉算法-“运动目标侦测”，在采用GPU优化后，获得了12x至17x的速度提升平安城市智能视频分析-加速视觉算法GPU加速比处理耗时一小时视频５秒钟搜完几秒钟就可以在一小时视频中找到可疑对象平安城市智能视频分析-视频和影像搜索和分析人工审查数小时、数日、甚至数年的视频和图像，耗尽了人力分析资源Nervve允许自动搜索目标，这些目标以多种视频/图像格式和类型，包括EO，红外和激光雷达。
曙光三项创新成果亮相科技创新成就展
龙源期刊网
曙光三项创新成果亮相科技创新成就展
作者：路沙
来源：《中国信息化周报》2016年第22期
近日，曙光公司携“地球数值模拟装置”原型系统、全浸没式液冷服务器和全封闭机柜排微模块等3件科技创新成果参加国家“十二五”科技创新成就展，向公众展示曙光公司在高技术领域的创新突破。
曙光公司本次展出的“地球数值模拟装置”原型系统基于中科院地球系统模式1.0版本和曙光高性能计算机系统设计建设而成的，由中科院大气物理所、曙光公司、中科院计算所、中科院计算机网络信息中心联合研发和创制，是我国科学家提出“独立自主建设大科学工程”的具体实践。
“浸没式液冷服务器”是曙光近年来在计算技术领域砥砺革新的又一力作，是国内首款采用全浸没式冷却的服务器。
通过利用安全环保、电气性能比空气更佳的“超级冷却液”的相变换热实现热量的高效转移，液冷服务器整机主板可以全部浸没入冷却液中，达到节能、低噪的散热效果。
曙光自主开发的全封闭“机柜排”微模块突破了传统的地板下送风模式，创造性地以全封闭设计的机柜排为单位，使冷、热气流全部在机柜内循环，实现“冰箱式”制冷，达到更好的制冷效果，并且兼具节能、降噪特性。
曙光5000产品介绍
采用天潮机柜系统
环境要求
场地净高度≥2.5m 机柜（组）外围每边应留≥1.0m净空 防静电地板距地高度≥200mm 楼层承重≥500Kg/m2（每机柜平均占用空间1.5㎡） 机柜进风处环境温度：20℃~24℃
场地
机房温湿 度 机房灰尘 浓度 供电
湿度：40%~70% 温度变化率＜5℃/h 机房内尘埃的粒径≥0.5μm的个数≤18000粒/cm3 为保证供电稳定，客户应根据实际情况选配UPS 安全保护地的接地电阻≤4Ω
1. 铝镁合金型材 2. 双路走线槽板 3. 独特的PDU结构设计（每机柜最大支持72个电源 插座，增大走线空间） 4. PDU设计不占用19”空间
特色总 结
• 曙光机柜系统特色参数： 机群控制中心方面：
1. 监控机群系统，无需监控节点 2. 超低功耗45W，超低噪音30dB 3. 人机交互，“一指”操作 4. 丰富IO接口 5. 同时兼容DCMM2与GridView
水冷模块
风扇模块
EC风扇
• 水冷模块截面图
气流方向（进）
气流方向（出）
热交换效率高 损耗小 水热交换面积大
高效节能性
水冷机柜系统应用示意图
Gridview大型机监控管理系统
Gridview组成 Gridview组成
状态监测 告警管理 性能报表 集群管理 集群部署 Mterm
状态监控子系统（Gridview） 状态监控子系统（Gridview）
安全
防雷保护地的接地电阻≤10Ω 隔离强电磁场和产生电子噪声的电子设备，例如电梯、大功率电机、广播电视 发射设备、大功率高频通信设备等
采用水冷机柜系统
环境要求
场地净高度≥3.4m 机柜（组）外围每边应留≥1.0m净空 防静电地板距地高度≥350mm 楼层承重≥500Kg/m2（每机柜平均占用空间3㎡） 机房环境温度：25℃以下
智慧城市雪亮工程-数据中心设计方案
智慧城市雪亮工程数据中心设计方案目录第一章系统概述 (4)1.1建设背景 (4)1.2建设目标 (4)1.3设计依据 (5)1.4设计原则 (7)1.5需求分析 (8)第二章总体架构设计 (19)2.1设计思路 (19)2.2雪亮工程架构 (21)2.3系统逻辑架构 (22)第三章数据中心 (26)3.1.数据中心概况 (26)3.2.建设规范和依据 (26)3.3.建设原则 (27)3.4.机房总体标准 (28)3.5.用电容量分析 (29)3.6.动力配电系统 (30)3.7.供电线路及控制 (191)3.8.UPS 系统 (192)3.9.防雷及防浪涌保护系统 (196)3.10.机房综合布线系统 (197)3.11.服务器机柜规划设计 (198)3.12.数据中心平面布置示意图 (199)第四章数据存储系统设计 (200)4.1.存储需求分析 (200)第五章网络安全边界系统设计 (130)5.1.整体网络建设方案 (130)第六章运维管理系统设计 (136)6.1.全网拓扑管理功能 (136)6.2.视频质量诊断功能 (136)6.3.录像诊断功能 (137)6.4.卡口系统运维 (137)6.5.维修报表 (137)第七章系统安全设计 (300)7.1.安全设计思路 (300)7.2.安全域规划设计 (300)7.3.网络安全防护设计 (302)7.4.网络安全管理 (303)7.5.系统数据安全 (306)7.6.故障抢修机制 (307)第一章系统概述1.1建设背景为贯彻落实中共中央办公厅、国务院办公厅印发《关于加强社会治安防控体系建设的意见》的通知（中办发﹝2014﹞69 号），国家发改委、中央综治办、公安部等九部委《加强公共安全视频监控建设联网应用工作方案》（2015-2020 年）、《关于加强公共安全视频监控建设联网应用工作的若干意见》（发改高技﹝2015﹞996 号）等工作要求，实现公共安全视频监控“全域覆盖、全网共享、全时可用、全程可控、全面应用”。
智慧城市运营中心建设方案
智慧城市运营中心建设方案目录一、前言 (3)1.1 编制目的 (3)1.2 编制依据 (4)1.3 术语解释 (5)二、智慧城市运营中心概述 (6)2.1 智慧城市运营中心的定义 (7)2.2 智慧城市运营中心的功能定位 (8)2.3 智慧城市运营中心的发展趋势 (10)三、智慧城市运营中心建设内容 (11)3.1 基础设施建设 (12)3.1.1 数据采集系统 (13)3.1.2 数据传输系统 (14)3.1.3 数据处理系统 (15)3.2 应用系统建设 (16)3.2.1 智能监测系统 (18)3.2.2 智能调度系统 (19)3.2.3 智能决策系统 (20)3.2.4 智能服务系统 (21)3.3 管理与运维体系建设 (22)3.3.1 组织架构 (23)3.3.2 人员配置 (25)3.3.3 运维流程 (26)3.3.4 安全保障 (28)四、智慧城市运营中心实施步骤 (30)4.1 项目立项与规划阶段 (30)4.2 项目设计与开发阶段 (31)4.3 项目测试与上线阶段 (34)4.4 项目运维与升级阶段 (35)五、智慧城市运营中心保障措施 (36)5.1 组织保障 (37)5.2 技术保障 (39)5.3 制度保障 (40)5.4 人才保障 (41)六、智慧城市运营中心评估与持续改进 (42)6.1 评估指标体系 (43)6.2 评估方法与流程 (45)6.3 评估结果与应用 (46)6.4 持续改进机制 (47)七、结语 (48)一、前言随着信息技术的飞速发展和城市化进程的加快，智慧城市已经成为全球城市发展的新趋势。
智慧城市运营中心作为智慧城市建设的核心，承担着整合各类城市资源、提升城市管理水平、优化公共服务、提高市民生活质量等重要任务。
本方案旨在为政府部门、企事业单位以及社会各界提供一个全面、系统的智慧城市运营中心建设方案，以期推动我国智慧城市建设的健康发展。
在实际操作过程中，我们将根据不同城市的实际情况，灵活调整和完善方案内容，确保智慧城市运营中心能够真正发挥其应有的作用，为城市发展和市民生活带来实实在在的改善。
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曙光GPU集群推动智慧城市建设
背景
信息化时代的来临给人类社会带来了翻天覆地的变化，云计算、大数据的浪潮迅速将人类社会推进到智能时代的边缘——“智慧”时代即将来临。
平安城市利用了大数据技术构建城市级综合管理信息公共服务平台，包括城市内视频监控系统、数字化城市管理系统、道路交通等多个系统，利用区域数据交换平台实现资源共享，解决目前城市发展过程中遇到的各种现实问题
平安城市是一个综合性系统工程，需要整合各种资源。
曙光公司是国内最早推广城市云概念，城市云是面向“智慧城市”的城市综合信息服务系统，它以城市云计算中心为载体，整合区域内分散的硬件、软件和数据资源，并以一种更加智慧的方法实现资源共享及业务协同，能够显著提升城市管理和公共服务能力，实现“城市，让生活更美好”的最终目标。
挑战
作为城市最重要的IT基础设施，城市云是构建数字宜居城市、提升城市公共服务水平和促进城市可持续发展的重要保障。
在处理城市大数据应用的问题上积极构建数字宜居城市，通过快速处理城市综合数据，以大数据处理的方式，构建城市的便利性和宜居性。
利用平安城市、只能交通系统、食品安全和节能环保等方式，为现代化城市提供更加便捷的服务。
以城市公共服务支撑平台，可以利用GPU提供的强大的计算能力为包括城市视频监控系统、数字化城市管理系统、道路交通和危险源检测等多个应用提供技术保障。
云计算的应用可以让人们能够调用全网络资源，在面向环境保护的物联网中将大规模地使用。
同时，智慧城市需要提升公共服务水平，一方面，有助于提升整个城市公共服务水平，创造一个人际关系更加和谐的城市环境；另一方面，智慧城市促进传统产业升级改造、发展新兴产业是提高城市产业经济效率，寻找区域新的经济增长点，实现城市可持续发展的重要途径。
方案
曙光认为，高性能计算和云计算原本即是一对双胞胎。
曙光在高性能计算领域取得的经验，将有助于其在云计算市场的表现。
曙光城市云计算中心是智慧城市的重要基石，强大的计算能力则是为智慧城市的计算动力来源。
在无锡、成都、包头、上海、深圳、南京、哈尔滨、鹤壁、宜昌、乌鲁木齐等重要城市布局的城市云计算中心，均采用了NVIDIA公司的GPU产品作为计算资源的主要来源。
从早期的C2050到最新的Tesla K80，曙光云计算中心均配备了自主设计研发的GPU计算节点。
目前，无锡云计算中心采用的XMachine W780-G20服务器采用业内高端的8 GPU平台，为智慧城市提供深度学习计算平台，满足智慧城市各应用的计算需求，将深度学习技术引入到智慧城市领域。
曙光和业内应用提供商合作，积极推进智慧城市应用的发展和普及，在乌鲁木齐天山云环境中，曙光提供了大量视频监控应用，在深度学习技术支撑下，取得了令用户满意的效果。
影响
曙光作为传统硬件厂商，通过全新云计算理念，在曙光自建的城市云计算中心中大量部署NVIDIA GPU加速器平台，借助于GPU强大的计算能力，推动智慧城市全面落地。
曙光智慧城市的建设，让用户逐步实现城市大数据处理云端应用的尝试，通过深度学习技术，快速实践大数据时代智慧城市技术的普及。
未来工作重心是进一步推广深度学习技术在云平台上的深入应用，曙光不仅提供智慧城市云平台硬件支持，而且通过深度学习技术，更好发掘城市数据资产蕴含的价值，让GPU推动智慧城市的建设、应用和发展。