云计算中的HPC高性能计算
HPC高性能计算 hp
HPC介绍
作用？ 1、计算节点：运行并行计算程序，是HPC的主 体结构； 2、管理节点：安装有集群管理软件，作为主节 点为整个HPC系统进行系统监控、管理和作 业调度，还负责对系统一次性安装操作系统及 应用软件；
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3、登陆节点：用来承接用户接入HPC系统，运 行并行计算的主题程序，对程序进行编译和调 试，划分任务和数据，分配给计算节点，并且 对任务进行回收和汇总； 4、I/O节点：用来连接后台大容量数据，将所 有数据共享给整个系统，负责数据的读取和存 储调用；
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HPC的特点有哪些呢？ 1、先进性：并行计算是目前业界较为先进的计 算体系，是融合了计算、存储、网络和软件于 一体的系统，是一个成熟的产品和技术。 2、高性能：融合了业界最先进的产品，刀片服 务器、高速Infiniband网络、光纤网络及相关 设备于一体。
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3、扩展性：采用刀片技术特性，用户可以根本 自己的需求增减服务器数量，灵活的改变 HPC系统的性能，扩展系统的计算和存储能 力。 4、环保特性：刀片服务器是一个系统集合体， 不同于机架式服务器，它可以充分利用刀片机 箱的电源、风扇资源，确保减少耗电量、空间 等。
HPC（高性能计算）介绍
HPC介绍
HPC概述 HPC的软硬件配置 HPC的应用环境及案例
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什么是高性能计算？ HPC是High Proformance Compute的缩写。 它是计算科学的一个分支，用以解决复杂的科 学计算或者数值计算。由多台服务器构成的一 种松散耦合的机群，为用户提供高性能计算、 专业的应用程序等服务。
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5、计算网络：一般采用Infiniband网络，常用 40Gb，高带宽低延时的特性满足计算节点之 间的消息传递要求。 6、千兆网络：是整个系统中的骨干网络，用户 操作系统的部署，软件的安装、监控等。
云计算环境下的高性能计算系统设计与优化
云计算环境下的高性能计算系统设计与优化随着云计算的快速发展，高性能计算（HPC）系统在云环境中的需求也逐渐增加。
高性能计算系统设计与优化成为了云计算领域的重要课题之一。
本文将探讨在云计算环境下，如何设计和优化高性能计算系统，以满足不断增长的计算需求。
首先，高性能计算系统的设计应该从架构层面考虑。
在云计算环境下，高性能计算集群需要能够快速、可靠地扩展。
因此，使用分布式文件系统，如HDFS （Hadoop分布式文件系统）或Ceph等，是一个不错的选择。
这些分布式文件系统能够提供高可用性和可扩展性，以应对大规模计算任务的需求。
其次，高性能计算系统的优化需要从计算节点和网络节点两个方面考虑。
对于计算节点，合理地配置硬件资源非常重要。
云计算环境下，虚拟机是常用的计算资源分配方式，因此通过使用虚拟机的资源管理工具，如OpenStack或VMware等，可以更好地利用硬件资源。
此外，选择适合的计算节点硬件也是优化的一个关键方面，例如选择高速多核处理器、大容量内存和高速硬盘等。
对于网络节点，网络拓扑的设计是关键。
在云计算环境下，为了提高计算任务的效率，应该采用高速网络互连架构，如InfiniBand或以太网等。
此外，合理地划分网络资源，如使用虚拟局域网（VLAN）或软件定义网络（SDN）等技术，能够提高网络的可管理性和可扩展性，从而提升整个系统的性能。
除了架构层面的设计和优化，高性能计算系统的软件层面也需要考虑。
首先，选择适合的编程模型和工具是重要的。
在云计算环境中，很多高性能计算任务是大规模并行计算任务，因此可以选择MPI（消息传递接口）或OpenMP（开放式多处理）等并行编程模型。
而用于高性能计算的开源工具和框架，如Hadoop、Spark和TensorFlow等，也可以帮助优化系统性能。
其次，对于数据处理和存储方面的优化也十分重要。
云计算环境下，数据通常是分布式存储的，因此需要选择高效的数据处理和存储技术。
高性能计算(HPC)资源管理和调度系统解决方案
网络安全：整个系统只需要在防火墙上针对特定服务器开放特定端口，就可以实现正常的访问和使用，保证了系统的安全性。数据安全性：通过设定ACL（访问控制列表）实现数据访问的严格控制，不同单位、项目、密级用户的数据区严格隔离，保证了数据访问的安全性。用户任务的安全性。排他性调度策略，虚拟机隔离用户账户的安全性。三员管理：系统管理员、安全管理员、审计管理员三个权限分离，互相监督制约，避免权限过大。审计系统。保证所有与系统安全性相关的事件，如：用户管理（添加、删除、修改等）、用户登录，任务运行，文件操作（上传，下载，拷贝，删除，重命名，修改属性）等都能被记录，并通过统计分析，审查出异常。密级管理。支持用户和作业的密级定义。
基于数据库的开放式调度接口
案例 用户自定义调度策略：需要根据用户余额来对其作业进行调度，如果用户余额不足，该用户的作业将不予调度。 解决方案： 针对上述需求可以自定义作业的准备阶段，在数据库中为该阶段定义一存储过程用来检测用户余额信息表，根据作业所对应的用户余额来返回结果，例如： Step 1. 根据数据库开放schema配置该自定义调度策略 表 POLICY_CONF:POLICY_NAME | POLICY_ENABLEmy_policy_01 | true Step 2. 为自定义调度策略my_policy_01自定义作业准备阶段 表JOB_PREPARE_PHASE: POLICY_NAME | READY_FUNC | REASON_IDX my_policy_01 | check_user_balance | 4 check_user_balance 为方案中所描述的存储过程，其接口需要满足作业准备阶段自定义的接口要求，其实现细节如下：
现有的LSF集群系统不用作任何改动，包括存储、操作系统、LSF、应用程序和二次开发的集成脚本等。大大降低了系统的整合的难度和工作量。也有利于保护现有的投资。同时考虑到了作业以及相关数据的转发。降低了跨集群作业管理的难度。数据传输支持文件压缩和断点续传，提高了作业远程投送的效率和稳定性。支持https加密传输，安全性更强。
高性能计算(HPC)PPT课件
如何做好HPC的销售工作之应用 篇
•4、流体力学/分子动力学
主要应用软件：CFD(Ansys、Fluent)工程计算 软件
了解用户研究方向：流体材料、空气动力、 化学反应
了解关键词：并行效果高，动态负载均衡
CPU选型：advanced
内存选型：1、根据CPU
2、需要大内. 存
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如何做好HPC的销售工作之应用 篇
支持GPGPU 的生物计算软件－GROMACS
支持GPGPU 的生物计算软件－NAMD 支持GPGPU 的生物计算软件－HMMER 支持GPGPU 的生物计算软件－MUMmerGPU
支持GPGPU 的生物计算软件－AxRecon
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如何做好HPC的销售工作之应用 篇
•1、计算物理
•主要应用软件：VASP 了解用户研究方向：物理计算方向有金属、半导体、绝缘体 了解关键词：Kpoint 4X4X4 8X8X8 CPU选型：advanced 内存选型：1、根据CPU
2、CPU及Kpoint 硬盘选型：I/O量小，SATA 网络选型：跟进Kpoint 软件线性比：高
•5、量子化学 主要应用软件：ADF
了解用户研究方向：物理光谱、分子计算、 材料计算
了解关键词：并行效果高，动态负载均衡
CPU选型：advanced
内存选型：1、根据CPU
2、不需要大内存
硬盘选型：I/O量小，SA. TA
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•6、材料计算 主要应用软件：wien2k 了解用户研究方向：材料计算、电导率
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如何做好HPC的销售工作之应用 篇
•2、计算材料
•主要应用软件：Materials Studio
云计算中的高性能计算技术
云计算中的高性能计算技术云计算（Cloud Computing）作为一种新兴的信息技术，已经广泛应用于各行各业，并且在过去的几年中得到了快速的发展。
在云计算的框架下，高性能计算技术（High Performance Computing, HPC）作为其中一项重要的技术，对于处理大规模数据和高计算需求的任务起到了关键作用。
本文将对云计算中的高性能计算技术进行探讨。
一、云计算与高性能计算的融合随着科学技术的发展和社会的进步，大规模数据处理和计算需求日益增长。
传统的高性能计算环境通常需要昂贵的硬件设备和复杂的软件配置，限制了其在企业和研究机构中的普及和应用。
云计算的出现为高性能计算提供了新的解决方案。
通过利用云计算的弹性资源调度和虚拟化技术，可以将高性能计算环境部署在云上，用户可以根据实际需求灵活调整计算资源的规模，大大降低了成本和维护的复杂性。
二、云中高性能计算平台的架构云中高性能计算平台的架构通常包括前端、云资源调度器和后端三个主要组件。
前端组件提供用户与云平台的交互界面，用户可以通过此界面管理和提交计算任务。
云资源调度器负责根据用户提交的任务需求，对云中的计算资源进行动态分配和调度，以实现任务的高效执行。
后端组件则负责执行具体的计算任务，并将计算结果返回给用户。
三、虚拟化技术在云高性能计算中的应用虚拟化技术是云计算的核心技术之一，也是云中高性能计算的关键。
通过虚拟化技术，可以将物理计算资源虚拟化成多个独立的虚拟机实例，每个虚拟机实例可以拥有自己的操作系统和应用环境，实现了资源的隔离和灵活分配。
虚拟化技术在云高性能计算中的应用，不仅可以提高计算资源的利用率，还可以实现计算任务的高速执行和并行计算。
四、容器化技术在云高性能计算中的应用与虚拟化技术相比，容器化技术在云高性能计算中的应用也越来越受到关注。
容器化技术可以将应用和其依赖的环境打包成一个个独立的容器，实现了资源的快速部署和启动，并且可以在不同的云计算平台上无缝迁移。
hpc知识点总结
hpc知识点总结HPC知识点总结HPC（高性能计算）是一种利用大规模计算机集群进行高速计算的技术。
它广泛应用于科学、工程、金融等领域，可以大大提高计算效率和处理能力。
本文将从不同方面总结HPC的相关知识点。
一、HPC的基本概念1. HPC的定义：高性能计算是一种使用大规模计算机集群或超级计算机进行高速计算的技术，旨在解决大规模数据处理和复杂计算问题。
2. HPC的特点：高性能计算通常具有高并行性、高吞吐量和高计算能力的特点，能够处理大规模数据和复杂的计算任务。
3. HPC的应用领域：HPC广泛应用于天气预测、气候模拟、地震模拟、药物研发、基因组学、金融模型等领域。
二、HPC的关键技术1. 并行计算：HPC依赖于并行计算技术，通过将任务分解成多个子任务并行执行，以提高计算效率。
2. 分布式计算：HPC常使用分布式计算架构，将计算任务分配给集群中的多个计算节点进行处理，以实现高性能计算。
3. 计算模型：HPC采用不同的计算模型，如MPI（消息传递接口）和OpenMP（多线程并行计算），以实现不同层次的并行计算。
4. 存储系统：HPC需要高速、可靠的存储系统来支持大规模数据的读写和处理，如并行文件系统和分布式存储系统。
5. 网络通信：HPC集群中的计算节点需要通过高速网络进行通信和数据传输，如InfiniBand和以太网等。
三、HPC的优化技巧1. 算法优化：选择合适的算法和数据结构，减少计算量和存储空间，优化计算效率。
2. 并行优化：合理划分任务、均衡负载、减少通信开销，提高并行计算效率。
3. 存储优化：使用高速磁盘阵列、SSD等存储设备，优化数据读写速度。
4. 网络优化：优化网络拓扑、调整网络参数，提高节点之间的通信速度和带宽。
5. 编译优化：使用合适的编译器和编译选项，优化代码的执行效率。
四、HPC的发展趋势1. 大规模集群：HPC集群规模越来越大，节点数量和计算能力不断增加，以满足日益复杂的计算需求。
高性能计算与云计算
高性能计算与云计算一、引言随着科技的快速发展和人们对计算能力需求的增加，高性能计算和云计算作为两种重要的计算模式应运而生。
本文将深入探讨高性能计算和云计算的概念、特点以及它们在各个领域中的应用。
二、高性能计算2.1 概念高性能计算（High Performance Computing，HPC）是指利用超级计算机或者集群系统进行大规模并行计算的过程。
其目标是通过同时使用多个计算资源，提高计算速度和处理能力。
2.2 特点（1）计算能力强大：高性能计算系统通常具备超级计算机级别的计算能力，能够在短时间内解决大规模复杂问题。
（2）并行计算：高性能计算通过将计算任务分解成多个子任务，并利用多个计算节点同时计算，提高计算效率。
（3）大数据处理：高性能计算能够高效处理大规模的数据集，对科学、工程、金融等领域的数据分析提供支持。
（4）专用硬件支持：高性能计算通常使用高性能处理器、大容量内存和高速互联网络等硬件设备，为计算任务提供强力支持。
2.3 应用（1）科学研究：高性能计算在天文学、生物学、物理学等领域的模拟计算和数据分析中得到广泛应用，为科学研究提供重要支持。
（2）工程设计：高性能计算可在工程设计中进行数值模拟和优化，例如飞机设计、汽车碰撞模拟等，提高设计效率和准确性。
（3）金融风险管理：高性能计算在金融行业中用于风险模型计算、交易分析等，提供准确的数据支持和实时决策。
（4）天气预报：高性能计算在气象学中的天气模拟和预测中发挥着重要作用，提高了天气预报的准确性和时效性。
三、云计算3.1 概念云计算（Cloud Computing）是一种基于网络的计算模式，通过将计算资源集中管理和提供，为用户提供按需获取和使用计算资源的方式。
3.2 特点（1）虚拟化：云计算通过虚拟化技术将硬件资源进行抽象和整合，实现资源的共享和利用率的最大化。
（2）按需服务：用户可以根据自身需求随时随地获取和使用云计算服务，实现弹性扩展和灵活部署。
云计算技术在科学计算中的应用
云计算技术在科学计算中的应用云计算技术已经成为科学计算领域中不可或缺的一部分。
云计算通过将计算资源、存储资源和网络资源集中管理和分配，为科学计算提供了便利。
它提供了高性能计算、弹性计算能力、大规模数据存储和处理等功能，为科学研究和实验提供了全新的可能性。
以下是云计算技术在科学计算中的一些具体应用。
1.高性能计算（HPC）云计算提供了高性能计算（HPC）的能力，科学研究人员可以通过云平台租用大规模的计算集群，来执行复杂的计算任务。
传统的高性能计算需要大量的硬件设备和运维成本，而云计算基于虚拟化技术，可以实现灵活的计算资源调度和配置，为科学研究提供更高效、便捷的计算环境。
2.大数据存储和处理科学计算涉及到海量的数据处理和存储。
云计算提供了弹性的存储解决方案，可以根据需求随时扩展存储容量。
同时，云平台还提供了大数据处理框架，如Apache Hadoop和Spark，科学研究人员可以方便地进行数据挖掘、分析和建模。
这使得科学计算可以更好地利用和处理数据，从中挖掘出有价值的信息。
3.分布式计算和协作云计算技术可以实现分布式计算和协作，在不同地点的科学研究人员可以通过云平台共享数据和计算资源，进行协同计算和合作研究。
这样，不同团队之间可以共享资源、交换经验、加速科研进程。
同时，云计算还提供了虚拟机和容器技术，科学研究人员可以方便地创建和管理虚拟实验环境，进行可重复性实验和集成测试。
4.科学模拟和建模科学计算需要进行大量的模拟和建模工作。
云计算提供了强大的计算能力和大规模存储，可以支持科学研究人员进行复杂的物理模拟、仿真和建模。
科学研究人员可以通过云平台快速部署、运行和管理模拟任务，有效提高研究效率。
总结起来，云计算技术在科学计算中的应用主要包括高性能计算、大数据存储和处理、分布式计算和协作，以及科学模拟和建模。
这些应用使得科学研究人员可以更好地利用计算和存储资源，加速研究进程，同时也为科研团队之间的合作提供了便利。
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1．背景：
云计算的优势
共享的计算设备
多租户的使用模型
可高度适配的资源分配
按需定制的HPC环境开始流行
2.挑战
虚拟化的开销
CPU, 内存, 驱动等
通信网络的区别
万兆以太网vs. Infiniband
并行IO的配置选项
设备, 文件系统和IO库的选择
3．CCI: Amazon的HPC解决方案
4. 虚拟化对HPC的影响
虚拟设备和物理设备有巨大的性能差别
虚拟机并没有引入很大的开销
对于直接分配给客户机的千兆网卡结论如此, 我们正在研究万兆网卡和IB 网卡的性能结果
5. 性能评价——结论
本地集群在通信上有巨大优势
对于CPU和内存密集型程序，CCI的性能和本地集群相似
究竟使用云还是本地集群，需要研究二者的性价比
6. I/O系统的可配置性：背景
I/O是很多高性能应用程序的性能瓶颈
应用程序的读写密集和并发度差别较大
传统高性能平台只提供通用的、统一的I/O系统
一些高性能程序开始考虑向云计算平台迁移
云计算平台可以带来I/O系统的高可配性
完全受控的虚拟机环境，自定义配置成为可能
弹性的资源申请和方便的部署方式
可选多种存储资源进行搭配
I/O系统的可配置性在于
可以在虚拟集群上选择不同的文件系统
可以利用多种底层存储设备进行组合
可以充分调节文件系统参数，专门为特定的某一个高性能应用程序进行配置 I/O系统可配置性的挑战
最优配置需要根据不同应用程序进行选择
需要平衡性能和总成本
7. I/O系统的可配置性：文件系统
网络文件系统（NFS）
使用简单，只有POSIX系统调用接口
对I/O需求较低的应用程序已经足够
存在单点瓶颈，扩展性差
并行文件系统（如PVFS）
MPI-IO接口，对并行读写支持良好
可以使用更多的IO节点，扩展性好
8. I/O系统的可配置性：存储设备、
单实例临时存储设备（Ephemeral）
块设备，每节点2*800 GB, 非持久化存储
弹性块设备(EBS)
每个实例可挂载任意多块，可跨实例挂载
持久化，生命期与虚拟机实例无关
云端数据库存储服务(S3)
键值存储，面向数据库和互联网应用
9. I/O系统的可配置性：文件系统参数
10. I/O系统的可配置性：结论
针对不同的HPC应用配置I/O系统很有必要
不同HPC应用对I/O的需求不一样
性能和价格需要折中
I/O配置的挑战
应用的I/O行为决定了系统参数的选择
领域专家对文件系统知识缺乏，缺少经验
自动化的IO优化配置是有实际意义的
11.结论
高端处理器让HPC的云计算变得更加现实
虚拟化的低开销可以忍受
对于计算密集型的HPC程序，使用类似于CCI的计算平台值得投资 万兆网卡仍然会限制通信密集程序的性能和性价比
可配置性是云端待发掘的巨大优势之一
e.g. IO子系统。