武汉大学高性能计算系统
高性能计算(HPC)概况及应用介绍
【一】高性能计算概述
计算机发展时间线：
➢ 第二代计算机，1959-1964，大量 采用晶体管和印刷电路板，体积 不断减小，功能不断增强，并出 现大量应用软件；
➢ 第三代计算机，1964-1972，大量 使用集成电路，以IBM360系列为代 表；
【一】高性能计算概述
计算机发展时间线：
➢ 第四代计算机，1972-至今，基于大规模集成电路及超大规模集成电路。1976年， Cray-1，第一台商用高性能计算机问世，集成了20万个晶体管，每秒可进行1.5 亿次浮点运算。
1、能耗分析 相同节点浸没液冷服务器方案功耗比风冷服务器方案低80%，其节能效果明显。 通过计算，其PUE值也明显低于风冷服务器方案。 浸没式液冷服务器PUE=1.046 风冷服务器PUE=1.361 2、占地面积分析 以上表格所指面积为投影面积，由此可见，同等节点服务器部署，浸没液冷服务 器方案比风冷服务器方案节约用地约85%。
2013年5月14日，安吉丽娜·朱莉在自 己写的文章《我的医疗选择》中称自己通 过基因检测确定带遗传缺陷基因BRCA1，医 生估测她患乳腺癌和卵巢癌的几率颇高， 分别为87%和50%，朱莉选择双侧乳腺切除 术保留乳房，降低患癌风险。2015年3月24 日，安吉丽娜·朱莉宣布，由于担心罹患卵 巢癌，她已经切除了卵巢和输卵管。
【三】高性能计算应用与展望
高性能计算之气象学研究：
气候环境研究是高性能计算领域的 传统应用，世界上第一台电子计算机 ENIAC就曾被用来进行天气预报，由于 气象相关预报往往关系到农业、工业、 军事、交通等众多核心关键业务，同时 预报天气所需要的计算能力非常高，因 此世界上最先进的高性能计算机通常都 被用来运行大规模的数值计算与气候模 拟应用。
科学工作流系统Kepler及其应用-发展数据资源,提升服
Kepler系统
Kepler构建于另一个开源可视化建模系 统PtolemyII之上，为科学家提供了一 个方便易用的工作平台。
Kepler是一个用户友好的程序，允许科 学家通过简单地拖拉、连接一些特定的 组件，建立满足条件的科学工作流，而 不用手工整合大量的软件程序，也不用 借助于计算机程序员的协助。
背景
科学密集型实验迭代的科学数据处理流 程
数据预处理
源数据获取
Web服务、SRB、FTP、HTTP
数据输入
数据运算
结果输出
结果数据集 可视化图片等
数据分析 数据挖掘
背景
动态的科学逻辑处理过程
虽然数据密集型科学问题的求解过程也遵 循一定的基本流程，但是整个过程中的诸 多细节却是动态的、不确定的，科学实验 流程的定义往往是不完整的，在执行过程 中也需要根据实验流程的运行态势做出动 态修改。
工作流概述
科学工作流
科学工作流是获取科学数据（包括传感器 数据、医学影像、卫星图像、仿真输出、 各类观测数据等等），并对所获取到的数 据执行复杂分析的灵活的工具。
目的在于组合一个广阔领域的应用程序， 从实验的设计、执行、监控到归档，以及 使得实验数据重用等的管理和分析流水线 化。
工作流概述
Director
Actor
Tab
Port
Searchable Component
List
Actor
Port
Actor
The Director controls the sequence of actor execution. Each actor takes data on its input ports, processes that data, and send results itsWouotrpkufltopworDtsis.play Panel
高性能计算与大数据处理
高性能计算与大数据处理随着计算机技术的快速发展和数据量的不断增长，高性能计算与大数据处理已经成为当今科技领域中极为重要的一部分。
本文旨在介绍高性能计算与大数据处理的概念、技术以及应用。
通过深入分析和解析，帮助读者更好地理解这一领域的关键概念和背后的原理。
一、高性能计算高性能计算，又称超级计算、大规模并行计算，是指利用并行计算机系统（如超级计算机）进行大规模的科学计算和工程计算的过程。
高性能计算的目标是提供超强的计算能力，能够在有限的时间内解决复杂的计算问题。
1.1 高性能计算的基本原理高性能计算的基本原理是通过将计算任务分解成多个子任务，然后并行地在多个计算单元或计算节点上执行这些子任务，以达到加速计算的效果。
常用的高性能计算技术包括并行计算模型、并行算法以及并行编程模型等。
1.2 高性能计算的应用领域高性能计算在科学研究、工程设计、天气预报、医学研究等众多领域都有广泛的应用。
例如，在天气预报中，高性能计算能够模拟大气运动、海洋运动，提供准确的天气预测结果；在药物研发中，高性能计算能够模拟分子结构，辅助药物设计和筛选。
二、大数据处理大数据处理是指对大规模和复杂的数据集进行收集、存储、分析和应用的过程。
大数据的特点包括大量性、高速性、多样性和真实性。
大数据处理的目标是从海量数据中挖掘有用的信息和知识，帮助决策者做出准确的决策。
2.1 大数据处理的技术与方法大数据处理技术包括数据采集、数据存储、数据分析和数据应用等多个环节。
数据采集通过各种传感器、设备和系统收集数据；数据存储使用分布式文件系统和数据库管理系统进行大规模数据存储；数据分析利用数据挖掘、机器学习和深度学习等技术从数据中提取有用的信息；数据应用将分析结果应用于实际业务场景。
2.2 大数据处理的应用场景大数据处理在金融风控、智慧城市、智能交通、电子商务等领域有广泛的应用。
例如，在金融风控中，大数据处理能够分析用户的历史交易数据，预测潜在的风险，提供风险评估和防范措施；在智慧城市中，大数据处理能够分析城市中的交通情况、环境状况，优化城市资源分配和管理。
高性能计算集群系统的运行与管理
综合论坛新教师教学武汉大学水资源与水电工程科学国家重点实验室（以下简称“实验室”）， 于2009 年成立了高性能计算中心，配备了HP 刀片系统，理论计算峰值大于1万亿次浮点运算/秒，大大改善实验室和水利水电学院从事大型数值模拟计算的硬件条件。
为了更好地为更多的用户服务，如何高效利用和有效管理这个系统就至关重要。
1.系统介绍高性能计算集群主要用于处理复杂的计算问题，应用在需要大规模科学计算的环境中。
高性能计算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为许多小的子问题，在集群内的不同节点上进行计算，而这些小问题的处理结果，经过处理可合并为原问题的最终结果。
由于这些小问题的计算一般是可以并行完成的，从而可以缩短问题的处理时间。
高性能计算集群在计算过程中，各节点是协同工作的，它们分别处理大问题的一部分，并在处理中根据需要进行数据交换，各节点的处理结果都是最终结果的一部分。
高性能计算集群的处理能力与集群的规模成正比，是集群内各节点处理能力之和。
1.1 硬件配置高性能计算机集群采用机架式，可动态扩展。
现有节点18个，其中14个计算节点，2个管理节点，2个I/O 节点，1个存储阵列。
此外包括：机柜、供电系统、布线系统、散热系统，主控制台，KVM 等。
图1 系统结构图计算节点：HP BL460c G6 CTO Blade CPU ：Intel Xeon E5530四核64位处理器，2.4GHz ×2颗 内存：16G 硬盘：146GB 网络：In fi niBand 网卡 管理节点：HP DL380R06 CTO Chassis 存储节点：HP DL380R06 CTO Chassis 存储阵列：EV A4400—Hard Disk 高速光纤硬盘： 4TB SATA 硬盘： 8TB 1.2 软件配置操作系统：Redhat Enterprise Linux 5作业调度系统：Sun SGE 编译器： Intel C++、Fortran 等，GNU 系列 通用数学库： LAPACK 和ScaLAPACK ，包括BLAS 、PBLAS 、BLACS 等基本线性代数库函数、并行库函数和通信库函数并行环境： In fi niband MPI 并行环境（MPICH1/2）应用软件：目前安装Fluent 、Abaqus 和Ansys 等软件1.3 高性能计算集群的特点根据以上配置的硬件设备和软件环境，实验室建立的高性能计算集群具有以下特点：（1）高可用性。
高性能计算系统RDMA Read机制研究
列(天河系统以及较早的 &,AJ R)-系统% 在各种高性能计算系 统 中'QIUD Q+A; 起 着 重
第 !! 卷"第 #$ 期 " !"#$!!" %"$#$ "
体系结构与软件技术
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武汉大学计算机学院来苏教授名单
武汉大学计算机学院来苏教授名单部分教授简介：应时，男，1965年6月出生，博士，教授，博士生导师。
武汉大学计算机学院副院长，软件工程国家重点实验室常务副主任。
2000年入选国家教育部高等学校骨干教师资助计划，2003年获湖北省青年杰出人才基金。
主要从事软件工程方面的科研、教学，以及应用软件开发工作。
主要的研究领域有面向对象方法、基于组件的软件工程方法学、软件可重用性与互操作性、软件体系结构和模式、软件组件、中间件和Web服务等。
主持承担国家863计划、国家自然科学基金项目等各类项目20多项。
在国内外学术刊物发表论文50多篇，先后获国家科技进步二等奖1项，湖北省科技进步一等奖1项，二等奖1项。
吴志键，男，1963年2月出生，博士，教授，博士生导师。
软件工程国家重点实验室副主任。
多次赴美国、澳大利亚、香港访问研究。
主要从事演化计算在优化中的应用、演化计算在非线性方程系统中的应用、演化计算在计算科学反问题中的应用以及智能软件的研究。
主持和承担科研课题20项，发表论文30多篇。
研究成果先后获国家自然科学奖1项，省部级一等奖2项。
李石君，男，1964年4月出生，博士，教授，博士生导师，武汉大学计算机学院Web数据管理研究所副所长。
2003年加拿大Carleton大学计算机系访问学者。
主要从事互联网数据管理、跨媒体搜索与内容管理、数据库技术、数据库安全等方面研究；从事基于Web的企业应用系统、企业信息集成与挖掘、虚拟现实、地理信息系统、电子商务、办公自动化系统等方面项目开发。
有丰富的项目管理和开发经验。
主持和承担国家自然科学基金、国家863科研项目、省自然科学基金等纵向项目８项。
主持企业横向项目9项。
在国内外重要刊物上发表论文３０多篇，其中被SCI检索６篇、EI检索8篇、ISTP检索８篇。
编著２本，译著２本。
张健，男，1976年1月出生，博士，副教授，武汉大学计算机学院计算机网络研究所副所长。
先后任武汉异度空间网络有限公司和武汉因博科技发展有限公司技术总监。
单位武汉大学计算机学院来苏教授名单
武汉大学计算机学院来苏教授名单部分教授简介：应时，男，1965年6月出生，博士，教授，博士生导师。
武汉大学计算机学院副院长，软件工程国家重点实验室常务副主任。
2000年入选国家教育部高等学校骨干教师资助计划，2003年获湖北省青年杰出人才基金。
主要从事软件工程方面的科研、教学，以及应用软件开发工作。
主要的研究领域有面向对象方法、基于组件的软件工程方法学、软件可重用性与互操作性、软件体系结构和模式、软件组件、中间件和Web服务等。
主持承担国家863计划、国家自然科学基金项目等各类项目20多项。
在国内外学术刊物发表论文50多篇，先后获国家科技进步二等奖1项，湖北省科技进步一等奖1项，二等奖1项。
吴志键，男，1963年2月出生，博士，教授，博士生导师。
软件工程国家重点实验室副主任。
多次赴美国、澳大利亚、香港访问研究。
主要从事演化计算在优化中的应用、演化计算在非线性方程系统中的应用、演化计算在计算科学反问题中的应用以及智能软件的研究。
主持和承担科研课题20项，发表论文30多篇。
研究成果先后获国家自然科学奖1项，省部级一等奖2项。
李石君，男，1964年4月出生，博士，教授，博士生导师，武汉大学计算机学院Web数据管理研究所副所长。
2003年加拿大Carleton大学计算机系访问学者。
主要从事互联网数据管理、跨媒体搜索与内容管理、数据库技术、数据库安全等方面研究；从事基于Web的企业应用系统、企业信息集成与挖掘、虚拟现实、地理信息系统、电子商务、办公自动化系统等方面项目开发。
有丰富的项目管理和开发经验。
主持和承担国家自然科学基金、国家863科研项目、省自然科学基金等纵向项目８项。
主持企业横向项目9项。
在国内外重要刊物上发表论文３０多篇，其中被SCI检索６篇、EI检索8篇、ISTP检索８篇。
编著２本，译著２本。
张健，男，1976年1月出生，博士，副教授，武汉大学计算机学院计算机网络研究所副所长。
先后任武汉异度空间网络有限公司和武汉因博科技发展有限公司技术总监。
武汉大学计算机技术专业培养方案
085211 计算机技术（Computer Technology）全日制攻读计算机技术领域工程硕士专业学位研究生培养方案培养单位：计算机学院（211）测绘遥感信息工程国家重点实验室（619）一、培养目标培养掌握计算机技术领域坚实的基础理论和宽广的专业知识，具有较强的解决实际问题的能力，能够独立承担专业技术或管理工作，具有良好的职业素养的高层次、应用型专门人才。
具体要求为：1.拥护党的基本路线和方针政策，热爱祖国，遵纪守法，具有良好的职业道德和敬业精神，具有科学严谨和求真务实的学习态度和工作作风，身心健康。
2.掌握本领域的基础理论、先进技术方法和手段，在领域的某一方向具有独立从事工程设计、工程实施，工程研究、工程开发、工程管理等能力。
3.掌握一门外国语。
二、领域简介计算机技术领域重点研究如何扩展计算机系统的功能和发挥计算机系统在各学科、各类工程、人类生活和工作中的作用。
计算机技术是信息社会中的核心技术，也是实现现代化的关键技术之一。
作为一门新兴的技术，计算机技术在短短的几十年内获得了空前的发展，其应用已渗透到社会生产、生活的各个方面。
计算机技术的应用不仅正在改变着人类生产和生活的方式，而且在一定程度上决定着许多学科的新发展，并在很大程度上影响和改变着各国综合国力的对比，是人们竞相发展的重要技术领域。
本领域包括计算机软、硬件系统的设计、开发以及与其它领域紧密相关的应用系统的研究、开发和应用，涉及计算机科学与技术学科理论、技术和方法等。
本领域的主要研究方向：计算机系统结构，包括绿色计算机系统结构、并行与分布式计算、云计算技术、高性能计算、信息存储、嵌入式系统、物联网、无线网络技术、全光网络技术、网络编码技术、网络工程；计算机软件与理论，包括软件开发方法、高可信软件、嵌入式软件、面向服务的软件工程、分布与并行处理、智能计算方法、复杂数据管理、Web信息搜索、数据挖掘与智能分析；计算机应用技术，包括计算机图形图像处理、知识工程、生物信息、自然语言处理技术、仿真与决策技术、计算机辅助技术、多媒体技术应用、协同计算技术、空间信息技术；信息安全，包括密码学、网络安全、可信计算、信息系统安全、信息安全应用技术、可信数据管理、内容安全、空天信息安全；数字影视技术，包括影视计算机系统、影视存储与挖掘、影视内容传播、影视设计与制作、影视内容版权保护；安防应急信息技术，包括安防应急信息处理、安防应急信息安全、安防应急信息系统。
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2.作业队列：用户的作业提交给 LSF 的作业队列，由作业调度系统对作业队列中的作业进行调度。
3.通用作业队列：LSF 定义了不同的作业队列，对应不同的运行环境、资源数量、优先级。已定义
的通用作业队列及其简要说明如表 2 所示。
4.编程程序作业队列：LSF 中为已安装的编译程序预定义了作业队列，如表 3 所示，用户可直接运
行。
表 2 LSF 定义的通用作业队列
序号 作业队列 ID
作业队列名
资源说明
备注
大规模 12 核 CPU 集群 曙光集群，186 个 12 核 分配给计算量大、高优先级
1 Cluster_12 (Linux)
CPU，19.64Tflops
用户
2
Cluster_2 双核 CPU 集群(Linux) HP 集群，76 个双核 CPU，分配给普通用户
生命科学
amber
10
64bit Linux SMP
序列比对
blast mpiblast
2.2.22 64bit Linux SMP 1.6.0 64bit Linux SMP
分子对接 dock
6.2
64bit Linux 集群
Ansys
12.1 64bit Linux SMP
结构力学 ABAQUS
10
SMP_C_Compiler SMP 上 C++编译
11
SMP_F_Compiler SMP 上 Fortran 编译
4
四、如何运行已安装的程序
1.登录 LSF portal 在与校园网相连的用户计算机上，通过浏览器访问 http://210.42.123.10:8080。出现图 2 所示界 面。在其中输入用户名和密码。用户名和密码的获取方法见第六部分。
作业队列名
1 Cluster_C_Compiler_Linux 集群 Linux 系统 C++编译
2 Cluster_F_Compiler_Linux 集群 Linux 系统 Fortran 编译
3 Cluster_C_Compiler_Win 集群 Windows 系统 C++编译
4 Cluster_F_Compiler_Win 集群 Windows 系统 Fortran 编译
择其他的队列。 5） 在输入文件中，选择要编译的 C 文件，例如：hello.c 6） 点击“提交作业”，这个作业就提交到集群中来运行了（即进行编译）。作业提交后可以在页面中
看到编译后的输入和输出文件。
图 9 编译 C++ 的作业提交页面
2.675Tflops
3
SMP
SMP 大型机
42 个 CPU，0.252Tflops 分配给串行计算用户
4 GPU_windows GPU 集群(Windows)
6
个
Tesla
C2050
GPU
卡， 分配给图形、图像处理用户
6.18Tflops，windows 环境
5 GPU_linux GPU 集群(Linux)
校园网
曙光集群
HP 集群
SMP 大型机 GPU 集群
图 1 网格系统示意图
存储系统
二、主要软件
1.操作系统：集群的计算节点安装 64 位 SuSe11 Linux 系统，其中曙光集群的 10 个节点通过虚拟机 同时安装 Windows Server2008，双操作系统同时运行。SMP 大型机安装 HP-UX 系统。GPU 主机安装 SuSe11 Linux 和 Windows Server2008，双操作系统同时运行。
1
一、网格系统组成
网格系统主要由曙光集群计算机、HP 集群计算机、HP SMP 大型机、GPU 集群、存储系统组成。 曙光集群计算机：峰值计算能力为 19.64TFlops，包括 93 个计算节点，每个节点 2 个 CPU，每个 CPU12 核，主频 2.2GHz，节点内存 32GB。节点由 40Gbps 的 IB 交换机互联。 HP 集群计算机：峰值计算能力为 2.3Tflops，包括 76 个计算节点，每个节点 2 个 CPU，每个 CPU2 核，主频 2.2GHz，节点内存 4GB，节点由 10Gbps 的 IB 交换机互联。 SMP 大型机：包括 42 个 1.5GHz 64 位安腾 2 CPU、196GB 内存。 GPU 集群：峰值计算能力为单精度 6.18TFlops，包括主机及 6 块 Tesla C2050 GPU 卡，主机为 Intel Xeon 4 核 CPU，主频为 2.4GHz，内存为 32GB，硬盘为 300GB。 存储系统：可用容量约为 30TB，由集群、大型机和 GPU 系统共享。 曙光集群和 HP 集群可作为统一系统，运行用户的程序。 网格系统的逻辑结构如图 1 所示。
气象
中尺度模拟 MM5
3.7
64bit Linux 集群
Graphs
2.5
64bit Linux 集群
3
三、运行程序的方法
1.用户入口：LSF portal 是所有用户使用网格系统的唯一入口。用户通过 Web 方式登录到 LSF，启
动或提交作业。LSF portal 的登录地址为：http://210.42.123.10:8080。
表 1 应用软件一览表
软件名
版本
操作系统
运行 平台
vasp
4.6.35 64bit Linux 集群
Meterial Studio 4.5
64bit Linux 集群
计算物理 物理化学
pwscf(espresso) 4.1.2
siesta
3.0b
64bit Linux 集群 64bit Linux 集群
图 7 作业运行状态 9.查看运行结果 在图 7 所示界面上，点击“下载”可将结果文件下载到本地。 在图 7 所示界面上，点击“查看”就会在本地新的窗口中将文件的内容显示出来，如图 8 所示。
图 8 显示运行结果
7
五、如何运行自己编写的程序
1.编辑源程序 可在 PC 机上用熟悉的方式编辑源程序，然后上传到网格系统编译。 2.编译 方法一 通过 LSF 作业队列进行编译 利用“四、运行已安装的程序”中介绍的方法，运行已安装的编译作业，提交源程序文件，进行编 译。 具体的编译过程为（以 C++为例）： 1） 在图 3 所示的作业选择窗口选择 generic 作业并打开提交窗口(如图 9)。 2） 在“运行命令”输入:gcc 编译的命令，如果是其他的编译，请输入其他的编译命令。 3） 在“作业名称“ 输入框中输入编译的应用程序名（推荐）。 4） “提交到这个队列”请选择执行的队列：Cluster_C_Compiler_Linux， 如果是其他的编译，请选
5 GPU_F_Compiler_Linux GPU Linux 系统 Fortran 编译
6 GPU_F_Compiler_Win GPU Windows 系统 Fortran 编译
7 GPU_C_Compiler_Linux GPU Linux 系统 C++编译
9 GPU_C_Compiler_Win GPU Windows 系统 C++编译
图 5 作业状态提示 6.提交作业 在图 4 所示的界面上，输入一个作业名称，点击“提交作业”。 7. 暂停、终止和重新调度作业 在作业状态提示界面上，在更多操作下拉菜单中，用户可以选择暂停、终止和重新调度作业。如图 6 所示。
6
图 6 暂停、终止和重新调度作业 8. 查看作业运行状态 点击左边工具栏的作业列表，可显示作业的运行状态，如图 7 所示。
7 Cluster_part
(Linux)
5.28Tflops
分配给计算量中等、较高优 先级用户
8 Cluster_windows 小规模 windows 集群
20 个 12 核 CPU，
分配给计算量小的
2.1Tflops，windows 系统 windows 用户
表 3 编译程序作业队列
序号
作业队列 ID
6
个
Tesla
C2050
GPU
卡， 分配给图形、图像处理用户
6.18Tflops，Linux 环境
12 核 CPU 集群+双核 CPU 曙光+HP 集群，186 个 12 分配给计算量大、最高优先
6
Cluster_all 集群(Linux)
核 CPU+76 个双核 CPU 级用户
小规模 12 核 CPU 集群 50 个 12 核 CPU，
abinit
5.8.3 64bit Linux 集群
cpmd
3.13_2 64bit Linux 集群
计算化学 gauss
03
64bit Linux SMP
namd
2.7b3 64bit Linux 集群
分子动力学ຫໍສະໝຸດ gromacs lammps
4.0.5 64bit Linux 集群 5Jun10 64bit Linux 集群
图 2 LSF 登录界面 2.选择作业 在图 3 所示界面上左边“应用软件”栏点击“应用软件”菜单，在右边点击选择一个已安装的软件。 出现如图 4 所示的作业提交界面。
图 3 选择作业
5
图 4 作业提交 3.上传必要的输入参数文件 在图 4 所示的界面上选择输入文件的方式，上传输入参数文件。 4.选择任务队列 在图 4 所示的界面上选择拟运行该程序的作业队列。用户在开通账户时已知自己被分配的队列，用 户就只能将作业提交到这个队列中，如果选择其他的队列，提交作业时就会报错。 5.选择当作业状态改变时是否通知 在图 4 所示界面上选择“当作业状态改变时通知我”为“开启”。当作业状态改变时，会在浏览器的 右下角显示提示。作业状态提示如图 5 所示。