构建高性能的计算机集群
某高校高性能集群部署文档
某高校高性能计算集群部署文档（瘦节点部分）2012年11月25日目录1.文档更新历史........................................................................................................ 错误!未定义书签。
2.集群概览 (5)3.准备工作 (5)3.1.对所有节点的内置硬盘建立RAID (5)3.2.收集物理信息 (6)4.部署管理节点操作系统 (6)4.1.安装操作系统 (6)4.2.系统安装完之后配置 (7)5.安装配置Platform HPC集群管理软件 (8)5.1.安装包准备 (8)5.2.执行安装程序 (8)5.3.安装过程中的操作 (8)6.使用Platform HPC做操作系统分发 (9)6.1.配置网络接口 (9)6.2.为刀片机HS22操作系统分发 (12)6.3.对刀片组HS12操作系统分发 (16)6.4.对IO节点做系统分发 (20)6.5.对Login节点做系统分发 (23)7.使用Platform HPC维护操作系统分发 (26)7.1.移除已经部署的操作系统 (26)7.2.重新部署操作系统 (26)7.3.部署新的机器 (27)7.4.维护部署模板内容 (28)8.GPFS配置方法 ...................................................................................................... 错误!未定义书签。
8.1.XIV近线存储划分 ..................................................................................... 错误!未定义书签。
8.2.XIV存储驱动安装 ..................................................................................... 错误!未定义书签。
高性能计算集群(HPC_CLUSTER)
高性能计算集群(HPC CLUSTER)1.1什么是高性能计算集群?简单的说，高性能计算(High-Performance Computing)是计算机科学的一个分支，它致力于开发超级计算机，研究并行算法和开发相关软件。
高性能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，如天气预报、石油勘探与油藏模拟、分子模拟、基因测序等。
高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，但这种集群一般没有高可用性。
1.2 高性能计算分类·高性能计算的分类方法很多。
这里从并行任务间的关系角度来对高性能计算分类。
1.2.1 高吞吐计算(High-throughput Computing)有一类高性能计算，可以把它分成若干可以并行的子任务，而且各个子任务彼此间没有什么关联。
因为这种类型应用的一个共同特征是在海量数据上搜索某些特定模式，所以把这类计算称为高吞吐计算。
所谓的Internet计算都属于这一类。
按照Flynn的分类，高吞吐计算属于SIMD（Single Instruction/Multiple Data,单指令流-多数据流）的范畴。
1.2.2 分布计算(Distributed Computing)另一类计算刚好和高吞吐计算相反，它们虽然可以给分成若干并行的子任务，但是子任务间联系很紧密，需要大量的数据交换。
按照Flynn的分类，分布式的高性能计算属于MIMD（Multiple Instruction/Multiple Data，多指令流-多数据流）的范畴。
LSSC-IV高性能计算机集群系统简介
LSSC-IV 高性能计算机集群系统简介“科学与工程计算国家重点实验室”的LSSC-IV四号集群系统，于2017年 11月建成，12月投入使用。
LSSC-IV集群基于联想深腾8810系统构建，包含超算和大数据计算两部分。
计算集群主体部分包含408台新一代ThinkSystem SD530模块化刀片(每个刀片包括2颗主频为2.3GHz的Intel Xeon Gold 6140 18核Purley处理器和192GB内存)，总共拥有14688个处理器核，理论峰值性能为1081TFlops，实测LINPACK性能703TFlops。
系统还包括1台胖结点（Lenovo X3850X6服务器，2颗Intel Xeon E7-8890 V4处理器, 4TB内存,10TB本地存储），4个KNL结点（1颗Intel Xeon Phi KNL 7250处理器，192GB内存）以及管理结点、登陆结点等。
集群系统采用Lenovo DS5760存储系统，磁盘阵列配置双控制器，8GB缓存，主机接口8个16Gbps FC接口，60块6TB NL_SAS盘作为数据存储，裸容量共计360TB，系统持续读写带宽超过4GB/s磁盘阵列通过2台I/O 结点以GPFS并行文件系统管理，共享输出给计算结点。
大数据计算部分包括7台GPU服务器（分别配置NVIDIA Tesla P40、P100和V100 计算卡）和由8台Lenovo X3650M5 服务器组成的HDFS辅助存储系统。
集群系统所有结点同时通过千兆以太网和100Gb EDR Infiniband 网络连接。
其中千兆以太网用于管理，EDR Infiniband 网络采用星型互联，用于计算通讯。
LSSC-IV 的操作系统为：Red Hat Enterprise Linux Server 7.3。
LSSC-IV 上的编译系统包括Intel C,Fortran 编译器，GNU编译器， Intel VTune 调试器等。
高性能计算集群方案
高性能计算集群方案引言高性能计算（High Performance Computing，HPC）是指利用大规模的计算机群集，通过并行计算方法解决复杂科学、工程和商业问题的一种计算模式。
为了提高计算效率，构建一个高性能计算集群是非常重要的。
本文将介绍一种高性能计算集群方案，该方案包括硬件设备的选择、软件平台的搭建以及集群管理的方法。
硬件设备选择搭建高性能计算集群的第一步是选择适合的硬件设备。
在选择硬件设备时，需要考虑以下几个因素：1. 处理器高性能计算集群的处理器是关键的硬件组成部分。
在选择处理器时，需要考虑其计算能力、核心数量、功耗以及成本等因素。
目前，常见的选择包括Intel Xeon、AMD EPYC等。
2. 内存集群的内存容量直接影响到计算任务的并行性和数据处理能力。
需要根据具体需求选择适当的内存容量，一般建议每个节点的内存容量应满足最大计算任务的内存需求。
3. 网络高性能计算集群需要使用高速网络进行节点间的数据通信。
目前常用的网络技术包括以太网（Ethernet）、InfiniBand等。
网络的带宽、延迟以及可扩展性都是选择网络技术时需要考虑的因素。
4. 存储对于高性能计算集群来说，快速的存储系统对于数据读写的效率至关重要。
可以选择使用固态硬盘（SSD）作为主存储，同时使用磁盘阵列（RAID）进行数据备份和冗余。
软件平台搭建搭建高性能计算集群的第二步是搭建软件平台。
软件平台需要提供集群管理、作业调度以及并行计算等功能。
1. 集群管理软件集群管理软件可以协调和控制集群中的各个节点。
常见的集群管理软件有Slurm、OpenPBS等，可以根据实际需求选择合适的软件。
2. 作业调度软件为了提高集群资源的利用率，需要使用作业调度软件进行任务调度和节点分配。
常见的作业调度软件有Torque、Moab等，根据需求选择合适的软件。
3. 并行计算软件高性能计算集群需要支持并行计算，因此需要安装相应的并行计算软件。
如何配置超级计算机集群
如何配置超级计算机集群超级计算机集群是一种由多个高性能计算机组成的并行计算系统，能够同时处理大规模的数据和复杂的计算任务。
配置超级计算机集群需要考虑硬件、网络架构、软件和管理等多个方面。
在本文中，我们将介绍如何配置一个高效可靠的超级计算机集群。
首先，超级计算机集群的硬件配置是非常重要的。
关键的硬件包括服务器、存储设备和网络设备。
服务器的选择应基于计算需求和预算限制。
在挑选服务器时，需要考虑处理器速度、内存容量和硬盘容量。
对于大规模的计算任务，可以考虑选择多个高性能处理器和大容量内存的服务器。
此外，存储设备的选择也非常重要，可以使用硬盘阵列或闪存盘等高速存储设备来提高计算效率。
对于超级计算机集群的网络架构，建议使用高速的以太网或InfiniBand网络，以实现快速的数据传输和通信。
其次，超级计算机集群的软件配置也至关重要。
首先，操作系统的选择非常重要。
大多数超级计算机集群使用Linux操作系统，因为Linux具有良好的性能和稳定性。
其次，需要安装并配置集群管理软件，如Slurm或OpenPBS，以便有效地管理和调度计算任务。
此外，还可以安装并配置分布式文件系统，如Lustre或GPFS，以提供高性能的文件存储和共享。
另外一个重要的方面是集群的管理。
这包括集群的部署、监控和维护。
部署集群时，需要进行硬件和软件的安装、配置和测试。
在集群运行期间，需要进行实时监控和故障排除，以确保集群正常运行。
同时，还需要定期进行维护工作，如更新操作系统和软件、优化配置和性能调整等。
此外，还需要设置合适的权限和安全措施，以保护集群的安全和数据的保密性。
最后，为了充分利用超级计算机集群的计算能力，还需要进行任务调度和并行编程的优化。
任务调度是指通过合理的资源分配和任务安排，提高集群的整体效率。
通常，可以使用集群管理软件提供的调度器来实现任务调度。
而并行编程的优化则是通过将程序划分为多个并行任务，利用集群的多个节点和多个处理器来加速计算过程。
HPLinux高性能集群解决方案-1102
HPLinux高性能集群解决方案-1102前言高性能计算集群(HPCC-High Performance Computing Cluster)是计算机科学的一个分支，以解决复杂的科学计算或数值计算问题为目的，是由多台节点机（服务器）构成的一种松散耦合的计算节点集合。
为用户提供高性能计算、网络请求响应或专业的应用程序(包括并行计算、数据库、Web)等服务。
相比起传统的小型机，集群系统有极强的伸缩性，可通过在集群中增加或删减节点的方式，在不影响原有应用与计算任务的情况下，随时增加和降低系统的处理能力。
还可以通过人为分配的方式，将一个大型集群系统分割为多个小型集群分给多个用户使用，运行不同的业务与应用。
集群系统中的多台节点服务器系统通过相应的硬件及高速网络互连，由软件控制着，将复杂的问题分解开来，分配到各个计算节点上去，每个集群节点独立运行自己的进程，这些进程之间可以彼此通信(通常是利用MPI －消息传递接口)，共同读取统一的数据资源，协同完成整个计算任务，以多台计算节点共同运算的模式来换取较小的计算时间。
根据不同的计算模式与规模，构成集群系统的节点数可以从几个到上千个。
对于以国家政府、军方及大型组织机构来讲，节点数目可以达到数千甚至上万。
而随着HPCC 应用的普及，中小规模的高性能计算集群也慢慢走进中小型用户的视野，高性能计算集群系统的部署，极大地满足了此类用户对复杂运算的能力的需求，大大拓展了其业务范围，为中小型用户的成长提供支持。
本次方案研究适合于中小规模用户的典型系统：基于32个计算节点和In ?niBand 高速网络的Linux 集群。
惠普Linux 高性能集群方案方案描述此次方案中，高性能计算集群系统的节点由HP BladeSystem 刀片服务器搭建，节点间通过InfiniBand 高速网络相连，管理、登录和存储节点由HP ProLiant机架式服务器构成，存储节点通过SAN 交换机外挂HPStorageWorks 磁盘阵列来存储大容量数据。
高性能计算集群的配置与使用教程
高性能计算集群的配置与使用教程高性能计算（High Performance Computing，HPC）集群是一种强大的计算工具，能够处理大规模的数据和执行复杂的计算任务。
本文将介绍高性能计算集群的配置和使用方法，并为您提供详细的教程。
1. 配置高性能计算集群配置高性能计算集群需要以下几个步骤：1.1 硬件要求选择适合的硬件设备是配置高性能计算集群的第一步。
您需要选择性能强大的服务器，并确保服务器之间能够互相通信。
此外，还需要大容量的存储设备来存储数据和计算结果。
1.2 操作系统安装选择合适的操作系统安装在每个服务器上。
常用的操作系统有Linux和Windows Server，其中Linux被广泛使用于高性能计算集群。
安装操作系统后，您还需要配置网络设置、安装必要的软件和驱动程序。
1.3 服务器网络连接为了保证高性能计算集群的正常工作，需要配置服务器之间的网络连接。
您可以选择以太网、光纤等网络连接方式，并确保每个服务器都能够互相访问。
1.4 集群管理软件安装为了方便管理和控制高性能计算集群，您需要安装相应的集群管理软件。
常用的集群管理软件有Hadoop、Slurm和PBS等。
这些软件可以帮助您管理任务队列、分配资源和监控集群的运行状态。
2. 使用高性能计算集群配置完高性能计算集群后，您可以开始使用它进行计算任务。
以下是使用高性能计算集群的一般步骤：2.1 编写并提交任务首先，您需要编写计算任务的代码。
根据您的需求，可以选择编写Shell脚本、Python脚本或其他编程语言的代码。
编写完毕后，您需要将任务提交到集群管理软件中。
2.2 监控任务状态一旦任务提交成功，您可以使用集群管理软件提供的监控功能来跟踪任务的状态。
您可以查看任务的进度、资源使用情况和错误信息等。
2.3 调整任务与资源如果您发现任务需要更多的计算资源或运行时间，您可以根据需要调整任务的资源配置。
集群管理软件通常提供了资源调整的功能，您可以根据任务的实际情况进行调整。
高性能计算集群
高性能计算集群高性能计算集群(HPC_CLUSTER)是一种由大量计算节点组成的集群系统，用于处理高性能计算任务。
该集群通常由多个节点组成，每个节点都具有较高的计算和存储能力，通过网络进行连接和通信。
HPC_CLUSTER集群拥有强大的计算能力和高效的并行计算能力，可用于处理大数据分析、科学计算、物理模拟、天气预报、生物信息学等应用场景。
HPC_CLUSTER集群的核心组件包括计算节点、存储节点、网络和管理系统。
计算节点是集群的主要计算资源，每个计算节点通常由多个处理器或多核处理器组成，可同时执行多个并行任务。
存储节点负责存储集群的数据，通常采用分布式文件系统或对象存储系统来实现数据的共享和高可用性。
网络是连接集群节点的基础设施，通常使用高速网络如InfiniBand、以太网等来实现节点之间的通信。
管理系统负责集群的资源管理、任务调度和监控等工作，确保集群的性能和稳定性。
HPC_CLUSTER集群的性能关键在于其并行计算能力。
通过将任务分解为多个子任务，并在多个计算节点上并行执行，集群能够更快地完成大规模计算任务。
集群通常使用消息传递接口(MPI)等并行编程模型来实现任务的分发和结果的收集。
并行计算还可以通过任务的负载均衡机制来优化，确保每个计算节点的负载均衡，以提高集群的整体性能。
另外，HPC_CLUSTER集群还需要具备高可用性和容错性。
由于集群规模大且节点众多，节点故障是不可避免的。
集群需要具备自动故障检测和恢复机制，以保证集群的稳定性和可用性。
此外，集群还可以使用冗余配置和数据备份等策略来防止数据丢失和系统崩溃。
HPC_CLUSTER集群的管理与维护需要专业的人员来完成。
管理人员需要负责集群的部署、配置和维护，并监控集群的性能和状态。
他们还需要根据任务的需求进行资源调度和任务分发，以最大限度地利用集群的计算资源。
对于大规模集群，管理系统通常提供图形界面或命令行界面，方便管理员进行操作和管理。
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构建高性能的计算机集群
在当今信息化快速发展的时代背景下，计算机集群作为一种高性能计算平台备
受关注。
构建高性能的计算机集群不仅能够提高计算效率和处理能力，还能满足日益增长的数据处理需求。
本文将从硬件和软件两个方面分析如何构建高性能的计算机集群。
一、硬件配置
构建高性能的计算机集群首先需要考虑的是硬件配置。
计算机集群由多个计算
节点组成，每个计算节点都需要具备足够的计算能力和内存容量。
因此，在选择计算机节点时，应该优先选取性能较高的处理器和大容量的内存。
在处理器的选择上，可以考虑使用多核处理器或者分布式处理器。
多核处理器
具有多个处理器核心，能够同时执行多个线程，提高计算效率。
而分布式处理器则可以将计算任务分布到多个处理器上进行并行计算，进一步提高计算性能。
同时，还应该考虑处理器的频率、缓存大小和架构等因素，选择适合自己需求的处理器。
另外，内存容量也是构建高性能计算机集群的重要因素之一。
在计算机集群中，数据需要被存储在节点之间传递和共享。
因此，每个计算节点都需要具备足够的内存容量来存储和处理数据。
根据实际需求，可以选择高容量的内存条或者使用分布式存储系统来扩展内存容量。
此外，高性能计算机集群通常还需要具备高速的网络互连能力。
为了实现节点
之间的快速通信和数据传输，应该选择具有高带宽和低延迟的网络设备，如高速以太网或者InfiniBand网络。
同时，还可以考虑使用交换式和路由式网络结构来提高
网络的可扩展性和可靠性。
二、软件配置
除了硬件配置外，软件配置也是构建高性能计算机集群的关键。
合理选择和配
置软件系统可以提高计算机集群的管理效率和运算速度。
首先，操作系统的选择对于计算机集群的性能至关重要。
应该选择具备良好可
扩展性和高性能的操作系统，如Linux操作系统。
Linux操作系统具有丰富的资源
管理和并行计算能力，适合用于构建高性能计算机集群。
其次，为了实现节点之间的并行计算和数据传输，需要选择并行计算框架和消
息传递接口。
常用的并行计算框架包括MPI（Message Passing Interface）和OpenMP。
MPI通过消息传递来实现节点之间的通信和数据传输，而OpenMP则通
过共享内存来实现并行计算。
根据不同的应用需求，可选择适合的并行计算框架。
此外，要构建高性能计算机集群，还需要考虑任务调度和资源管理的软件。
常
用的任务调度和资源管理软件包括Slurm、Torque和OpenPBS等。
这些软件能够
帮助管理者实现对计算资源的调度和任务的管理，提高计算机集群的整体利用率和效率。
三、性能优化技术
除了硬件和软件配置外，还可以采用一些性能优化技术来提高计算机集群的性能。
首先，可以通过并行化和向量化的编程技术来优化计算任务。
通过将计算任务
划分为多个子任务，并在多个计算节点之间进行并行计算，可以提高计算效率和吞吐量。
同时，使用向量化指令集和优化算法，可以提高计算节点的计算速度和性能。
其次，可以采用分布式存储和分布式文件系统来优化数据管理和访问。
分布式
存储系统可以将数据分布到多个计算节点上存储，提高数据的冗余性和可靠性。
而分布式文件系统可以提供高速的文件访问和数据共享，满足计算节点之间的数据传输需求。
最后，可以使用大数据处理和机器学习等技术来优化计算任务。
大数据处理技术可以帮助处理大规模的数据集，快速计算出结果。
而机器学习技术可以通过学习数据特征和模式来提高计算任务的准确性和效率。
通过合理的硬件和软件配置，以及采用性能优化技术，我们可以构建高性能的计算机集群。
这样的计算机集群不仅能够提供高速、高效的计算和处理能力，还能满足日益增长的数据处理需求。
未来，计算机集群将继续发展壮大，为各行各业的科学研究和工业应用提供强大的支撑。
（注：以上内容仅供参考，不涉及具体品牌和技术细节，仅作为构建高性能计算机集群的一般化描述。
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