高性能计算解决方案
联想HPC高性能计算解决方案
美罗德岛大学沈旸、张伟、中科大陈晓非教授 合作，在联想系统上的计算： 网格1400*600*244，测试1000时间步 以100核为基准，1000核并行效率79%
核数 时间(hrs) 效率
100 1.9955 100%
1000 0.2525 79.03%
10
应用案例：钛合金板条组织的生长模拟
Most installed aggregate throughput with over 88 Petaflops out of 274 Petaflops (32%)
Dawning 0.5% Dell 2.5% Oracle 0.3%
Bull 2.6%
Other 8.9%
IBM 32.0%
(Cray: 50/18%, HP 46/17%, NUDT 37/14%) Lead for 30 Lists in a row
……
9
应用案例：汶川地震模拟
防灾减灾的实现需要对地震传播机制的深刻理解，中科院网络中心超算 中心与美国罗德岛大学合作，将罗德岛大学三位地震研究学者的程序移 植到联想高性能计算系统上，使用上千个核，模拟出汶川地震的地震波 传播过程，并通过表面绘制和热图技术完成可视化工作，帮助地震学家 更深入直观地分析这一灾害过程。
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应用案例：大型铸锻件的模拟
在面向实际工程的大规模模拟计算领域，中科院网络中心超 算中心使用深腾高性能服务器完成了大型铸锻件的模拟计算 软件的并行化，将计算时间从3个月缩短为8小时（128 核计 算结果），该软件可应用于三峡水轮机组、核电压力容器、 大型船用曲轴、大型轧钢支承辊等大型铸锻件的工业生产中。
存储
7
联想HPC的行业应用
高等院校 中科院各科研院所 汽车设计、机械制造等相关企业 各级政府的气象部门 航空、航天等相关单位 建筑设计、影视动漫等相关企业 生物制药、基因制药等相关企业 油田、石油勘探等相关公司
SAPHANA高性能计算平台解决方案
SAPHANA高性能计算平台解决方案1.高速内存计算：SAPHANA利用内存技术对数据进行高速计算和分析，提供实时数据处理的能力。
相比传统的磁盘数据库系统，SAPHANA的内存计算速度提升了数十倍，可以实现秒级别的响应时间。
2.统一数据视图：SAPHANA能够将企业中的不同数据源进行集成，并提供统一的数据视图。
这意味着企业可以通过一个统一的界面来访问和分析所有的数据，而不需要花费大量的时间和精力在数据整合的过程中。
3.实时分析和预测：SAPHANA提供强大的分析和数据挖掘功能，可以帮助企业从大量的数据中提取有价值的信息。
通过结合实时数据计算和分析，SAPHANA可以帮助企业进行实时的业务决策和预测。
4.弹性扩展性：SAPHANA采用分布式架构，可以方便地进行扩展。
它支持在集群中增加更多的节点和服务器，以应对业务增长和数据量增加的挑战。
5. 深度整合的分析工具：SAP HANA与SAP的其他解决方案深度整合，如SAP Business Warehouse和SAP BusinessObjects等。
这使得企业在使用SAP HANA时可以更加方便地进行数据分析和报表生成。
6. 开放的开发平台：SAP HANA提供丰富的开发工具和API，使开发人员能够快速构建基于SAP HANA的应用程序。
开发者可以使用SQL、JavaScript、Python等常用的编程语言进行应用开发。
7.灵活的部署选项：SAPHANA可以在云端或者本地部署，满足不同企业的需求。
企业可以选择将数据和应用程序部署在私有云、公有云或混合云中，以达到最佳的性能和成本效益。
8.高安全性：SAPHANA提供了多层次的安全性保护机制，包括对数据的加密、访问控制和安全审计等功能。
这保证了企业的数据在存储、传输和处理过程中的安全性。
综上所述，SAPHANA高性能计算平台是一套功能强大的解决方案，可以帮助企业快速、高效地进行数据分析和应用开发。
通过提供高速内存计算、统一数据视图、实时分析和预测等功能，SAPHANA可以帮助企业提升业务决策能力，实现更高的操作效率和竞争优势。
虚拟化技术在高性能计算中的常见问题解决方案
虚拟化技术在高性能计算中的常见问题解决方案随着计算机科学和信息技术的快速发展，高性能计算（HPC）已成为许多领域研究和工业应用的重要组成部分。
虚拟化技术作为一种将物理资源抽象成虚拟资源的方法，在高性能计算中发挥着重要作用。
然而，虚拟化技术在高性能计算中也会面临一些常见的问题。
本文将介绍这些问题，并提供相应的解决方案。
问题1：性能损失虚拟化技术在高性能计算中的一个主要问题是性能损失。
虚拟化层的引入会增加处理器和内存的访问时间，从而导致计算速度减慢。
这对于对计算速度极为敏感的应用程序来说是不可接受的。
解决方案：- 使用硬件辅助虚拟化：现代处理器和系统芯片组支持硬件加速虚拟化，通过在物理层面上提供直接访问虚拟资源的功能来减少性能损失。
- 避免过度虚拟化：仅在必要时才使用虚拟化技术，不要将所有应用程序都虚拟化，以减少性能损失。
- 优化资源分配：根据应用程序需求和性能特征，合理分配虚拟资源，以最大程度地减少性能损失。
问题2：网络延迟在高性能计算中，网络延迟是另一个常见问题。
虚拟化技术引入了额外的网络层，从而增加了网络通信的延迟。
这对于需要快速交换大量数据的应用程序来说是一个挑战。
解决方案：- 合理规划网络拓扑：优化网络拓扑设计，将需要高速数据交换的虚拟机放置在物理网络拓扑的相邻位置，以减少网络延迟。
- 使用高速网络连接：采用高速网络连接技术，例如InfiniBand或以太网，以提供更低的网络延迟，从而提高性能。
- 使用网络加速技术：使用网络加速技术，如RDMA（远程直接内存访问）或TCP/IP卸载引擎，以减少网络延迟。
问题3：资源管理与负载均衡在虚拟化环境中，需要有效地管理和调度虚拟机，以实现负载均衡和资源优化。
否则，一些虚拟机可能会过载，而其他虚拟机可能会闲置。
解决方案：- 动态资源分配：根据虚拟机的负载情况，动态调整资源分配，使每个虚拟机能够充分利用物理资源，避免过载。
- 负载均衡算法：使用智能的负载均衡算法，根据虚拟机的负载情况和物理资源的可用性，将工作负载均匀地分配到不同的物理机上。
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。
高性能计算机体系结构面临挑战及新技术解决方案
高性能计算机体系结构面临挑战及新技术解决方案在当今信息时代，高性能计算机已经成为了各个领域中不可或缺的工具。
高性能计算机不仅能够提供强大的计算能力，还能够处理大规模的数据和复杂的计算任务。
然而，随着科学技术的不断发展，高性能计算机体系结构也面临着一系列的挑战。
本文将探讨高性能计算机体系结构面临的挑战，并介绍一些新技术解决方案。
首先，高性能计算机体系结构面临的一个挑战是处理器性能的瓶颈。
目前，传统的中央处理器（CPU）已经达到了性能的物理极限。
因此，需要借助新的技术来提升处理器的性能。
其中一个新的技术解决方案是多核处理器。
多核处理器是将多个处理核心集成到同一颗芯片上，能够更好地并行处理任务，提高计算效率。
此外，图形处理器（GPU）也成为提升计算机性能的有效工具。
GPU具有大量的计算单元和高速的内存带宽，适用于处理复杂的图形计算和并行计算任务。
因此，在高性能计算机体系结构中引入多核处理器和GPU是提升计算性能的重要手段。
其次，高性能计算机体系结构还面临着数据存储和传输的问题。
随着科学研究和商业应用中产生的数据量不断增加，高性能计算机需要处理和存储大规模的数据。
传统的存储技术往往无法满足这种需求，因此需要采用新的存储技术来解决这个问题。
一种新的技术解决方案是闪存存储器（Flash Memory）。
闪存存储器具有高速的读写速度和大容量的存储空间，适用于高性能计算机的存储需求。
此外，分布式存储系统也是解决大规模数据存储和传输问题的有效方式。
分布式存储系统将数据分散存储在多个节点上，能够实现高性能的数据访问和传输。
此外，高性能计算机体系结构还面临能耗和散热的挑战。
随着计算机性能的提升，计算机的能耗也不断增加，同时也产生大量的热量。
高能耗和散热会限制计算机性能的进一步提升。
因此，需要采用新的技术来降低能耗和散热。
一种新的技术解决方案是超级计算机系统的能耗管理。
超级计算机系统能够根据任务的需求，动态地调整计算节点的功耗和工作频率，以实现能效优化。
高性能计算HPC解决方案
MPP 15%
Others 11%
Others1 %
CPU+ GPGPU 21 %
Others 16%
GE 36% Cluster 85%
Intel X86 89%
Linux 99%
纯CPU 79%
IB 47%
系统架构
处理器
操作系统
计算加速
互联网络
主流架构技术 - Cluster+X86+Linux+CPU+IB/GE 计算、网络加速- GPGPU加速和IB网络
目录
1 2
高性能计算挑战及趋势
高性能计算解决方案 高性能计算在全球
3
创新 - 释放高性能计算潜力
应用集成 业务调度 融合管理
融合业务管理平台
开放融合
All In Rack All In Room
液冷方案
低功耗服务器
快速交付
节能技术
加速
一体化交付
NVMe PCIe SSD 卡
低能耗产品和方案
GPU加速卡 KunLun
hpc典型组网场景hpc方案总结目录高性能计算在全球高性能计算在全球高性能计算挑战及趋势高性能计算挑战及趋势高性能计算解决斱案高性能计算解决斱案112233覆盖全球多行业的hpc建设经验内布拉斯加大学田纳西大学数字领域公司澳门气象局新加波globalfoundries新加坡科学技术研究所菲律宾气象局一期新加坡astar维多利亚大学昆士兰大学肯迪大学智利cassac天文台巴西麦肯锡大学古巴石油cupet委内瑞拉国家石油公司墨西哥水利局墨西哥农业部土耳其学术网络不信息中心ulakbim土耳其yilidiz科技大学ytu土耳其伊斯坦布尔科技大学itu土耳其harran大学土耳其yeditepe大学土耳其国家石油中国欧洲亚太北美拉美中亚沙特moi非洲中东津巴布韦高等教育科技发南非chpc国家地震防灾科技学院河北省环保局北京数据通信研究院北京交通大学北京航空航天大学西南大学首都医科大学中国电力科学院国家气象局上海天文台上海众信生物东斱物探清华大学华大基因bgp英国纽卡斯尔大学英国帝国理工大学德国汉堡大学德国吕贝克大学西班牙burgos大学法国照明娱乐公司德国戴姆勒奔驰德国爱伦堡水管局荷兰水利局意大利cnr波兰华沙大学波兰pcss波兰格但斯克大学波兰西里西亚大学波兰cyfronet波兰qumak大学俄罗斯圣彼得堡大学daimler集团选择hpc造品质最好的轿车刀片及高密服务器构建戴姆勒核心汽车研发平台劣力波兰pcss建设top80超算中心137pflopspue12全球top80超算中心劣力土耳其ytu大学打造hpc平台提升科研效率80降低初期投资成本80劣力美国数字领域构建高性能渲染平台计算密度提升25每机柜能耗降低15thankyou
高性能计算方案
高性能计算方案随着科技的不断发展，计算需求越来越大，对计算机性能的要求也越来越高。
在许多领域中，如科学研究、天气预报、金融分析等，需要进行大规模的高性能计算。
为了满足这些需求，人们研发出了各种高性能计算方案。
一、并行计算并行计算是一种将计算任务分成多个子任务并行执行的方法。
通过将大规模的计算任务分解成多个小任务，然后用多个计算机节点同时处理这些小任务，可以大大提高计算速度。
并行计算可以分为共享内存并行计算和分布式内存并行计算两种方式。
共享内存并行计算是指多个计算节点共享同一片内存，它们可以直接访问内存中的数据，并通过使用锁等机制来保证数据的一致性。
这种方式适用于计算任务中存在大量的数据共享和通信的情况。
分布式内存并行计算是指多个计算节点拥有独立的内存，它们通过网络进行通信和数据交换。
这种方式适用于计算任务中不同节点之间的数据独立性较高的情况。
二、图像加速计算图像加速计算是一种利用GPU（图形处理器）进行并行计算的方法。
GPU在处理图像方面具有很强的优势，它们可以同时进行大规模的浮点数计算，并且拥有高度并行化的结构。
通过将计算任务转移到GPU上进行加速计算，可以显著提高计算速度。
图像加速计算不仅在计算机图形学领域有广泛应用，还在科学计算、深度学习等领域中逐渐得到应用。
例如，在深度学习中，通过使用GPU进行并行计算，可以提高神经网络的训练速度，并且可以处理更复杂的网络结构和更大规模的数据集。
三、云计算云计算是一种将计算任务分布到云端的方式。
通过将计算任务上传到云服务器进行处理，可以充分利用云端资源，提高计算效率。
云计算具有高度灵活性和可扩展性，可以根据用户的需求动态调整计算资源的分配。
云计算提供了多种服务模式，包括基础设施即服务（IaaS）、平台即服务（PaaS）和软件即服务（SaaS）。
通过使用这些服务模式，用户可以灵活选择所需的计算资源，并且无需自己购买和维护硬件设备，极大地简化了计算资源的管理和维护工作。
HPC解决方案范文
HPC解决方案范文HPC（高性能计算）是一种通过使用并行计算和集群计算资源来处理大规模计算问题的计算技术。
HPC解决方案是指为满足高性能计算需求而设计的一系列独特的硬件和软件组件。
这些解决方案通常由高性能计算系统、数据存储和管理系统、并行编程工具和应用程序等组成。
1.高性能计算系统：高性能计算系统是HPC解决方案的核心组件之一、这些系统通常由超级计算机、工作站集群或云计算集群等组成。
它们具有大量的处理器核心、高速内存、高速网络互连和高性能存储系统，以实现高速的并行计算能力。
2. 并行编程工具：为了充分利用高性能计算系统的并行计算能力，开发人员需要使用并行编程工具来设计和优化并行算法。
一些常见的并行编程工具包括MPI（消息传递接口）、OpenMP（共享内存并行编程）和CUDA（用于GPU并行计算的编程模型）等。
3.数据存储和管理系统：在高性能计算环境中，数据存储和管理是一个重要的挑战。
HPC解决方案通常包括高速的并行文件系统、分布式文件系统和大规模数据存储系统，以满足大规模数据的高速访问和管理需求。
4.应用程序和算法优化：针对不同的行业和应用领域，开发特定领域的应用程序和算法优化是HPC解决方案的关键。
例如，科学计算、天气预报、金融建模、基因组学研究和大规模数据分析等领域都需要针对特定问题进行算法优化和并行计算优化。
5.云计算和虚拟化技术：最近几年，云计算和虚拟化技术已经开始在HPC领域得到应用。
通过利用云计算和虚拟化技术，可以更好地利用计算资源，提高计算效率，降低成本，并提供更灵活的计算环境。
总体而言，HPC解决方案是为满足高性能计算需求而设计的一系列硬件和软件组件。
它们提供了高性能、高可靠性和高可扩展性的计算环境，以满足不同行业和应用领域的计算需求。
随着技术的不断发展，HPC解决方案的应用领域将会越来越广泛，为各个行业带来更高效、更可靠的计算能力。
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高性能计算解决方案
行业需求
目前在高性能计算平台的选择上，主流的有对称多 处理器(SMP)和 PC 服务器集群(Cluster)两种架构选 择。前者可以满足大多数应用程序的运行需求，但是 价格相对较高，对于经费有限的用户，难于满足对计 算能力的需求; 后者需要应用具有良好的可扩展性， 而且由于单节点的内存大小受到限制，对于某些对 内存数量需求大的应用来说需要增加很多通信开销， 降低了处理效率。而且部件的增多也造成系统总体 可靠性的降低和总体运作成本的增加。
缓存。每个节点的峰值内存带宽高达 200GBps，每 个节点支持的最大内存容量为 2 5 6 G B 。由于 POWER5 芯片支持单线程和并发多线程操作模式， 在操作系统看来，每个CPU相当于2路SMP处理器， 单机可以支持 32 个活动的线程，在相同主频下提供 比 POWER4 更高的性能。根据 Linpack 高性能测试， 单台 p5 575 的实际计算能力达到 111.4 GFlops*(每 秒 1114 亿次)，系统效率近 92%，在所有 16 路服务 器中排名第一。
欢迎拨打免费订购热线: 800-810-1818-5831 或 010-84981188-5831 欲了解更多细节请登陆 /cn/industry/education/
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IBM 教育行业解决方案
Linux® 操作系统。动态 LPAR 支持系统管理员重新 分配系统资源，而无需重新启动系统或分区。如果 AIX 5L V5.3、SLES 9 或 RHEL AS 3 被选择在分区 上运行，则用户可以利用硬件同时运行多线程的长 处，与采用单线程的处理器吞吐量相比，这最多可以 使处理器的吞吐量提高达 30%(基于 rPerf3 项目)， 所提高的量取决于正在分区上运行的应用程序本身。
此外，p5 575 支持虚拟化引擎技术: “微分区”技 术能够在一个节点上建立多达 160 个 LPAR，从而 能有效地每个将处理器的能力最多分给 10 个 LPAR
使用; “共享处理器池”提供公共的处理能力，可以 在分区之间共享该处理器池以提高利用率和吞吐量， 同时可以动态地更换改处理器池以满足不断变化的 环境; 虚拟 I/O 支持物理上共享磁盘驱动器和通信适 配器，它有助于减少昂贵设备的数量，并能改善系统 的管理和提高利用率。它还支持在分区之间进行高 速安全的通信，以帮助提高性能。这些功能允许对服 务器资源进行再调整，这样企业就可以更加轻松地 应对需求的变化。
统一的 集群系统管理
SMP 服务器 集群
应用门户
子集群 子集群
并行文件系统 跨平台资源调度软件
Linux 集群
存储服务器
通过这样模块化的设计，中心可以形成一个开放的、 易于扩展的、高性能的信息处理与交换系统，实现一 个高吞吐率的海量计算、海量存储和海量通讯服务 平台，为中心的研究和开发工作提供良好的支持。
以用于支持并行程序的开发、排错、运行与分析，支 持32 位和64 位的 MPI-2 标准，支持字符或图形界面 的性能工具。最新版本的 PE3.2 已经支持对使用标 准的MPI的并行程序产生的任务(全体或单个)设定断 点序列，同时允许管理员或批处理做业等设定断点 序列，即使应用已经在运行。
对于Linux 环境，IBM同样提供了针对 Power平台优 化的数学函数库和资源管理软件，可以同样提供非 凡的性能和系统可靠性。
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IBM 教育行业解决方案
节点，可以很好地满足以使用共享内存方式的并行应 用。节点应采用处理能力尽可能高的 CPU,并提供尽 可能高的内存访问带宽，以满足应用软件处理大系统 模型的需求，保证系统具有最高的使用效率。这种架 构也是目前全球高性能计算平台的主流发展趋势。
在 PC 服务器集群方面，推荐采用配置双核处理器的 服务器，和采用单核处理器的型号相比，在处理能力 和性能 / 功耗比上有很大优势。为了简化系统管理、 提高总体可靠性，建议采用刀片服务器架构，并采用 Infiniband 高性能网络连接选件，以满足某些应用对 节点间高速通讯的要求。
IBM 解决方案
考虑到本平台需要同时支持以上几种应用的需求， 因此 IBM 公司建议在总体架构上建议采用对称多处 理器(SMP)服务器和 PC 服务器集群架构混合的思 路，通过跨平台资源调度软件建立统一的计算网格 环境，实现经济性和实用性的统一; 在数据存储方面， 建议采用 SAN 架构的存储服务器，与专用的 I/O 节点 相连接，计算节点通过网络并行文件系统访问外存储 系统，形成一个数据网格系统，为用户和应用程序屏 蔽访问异质文件系统的复杂性。逻辑架构如下图所 示:
Optional internal battery backup locations First node position in frame
Two 4U I/O drawers with a maximum of five per frame
在如此的高密度下，系统提供了完善的高可靠性、高 可用性和高可维护性设计。秉承大型机的RAS技术， p5 575 具有内置的服务处理器，旨在持续地监控系 统的运行，并能采取预防或纠正措施以快速解决问 题。遇到故障可以最大限度地继续运行，并自动通知 系统管理员和 IBM 维护工程师。首次故障数据捕获 (FFDC)功能有助于在系统故障发生之前确定和记录 问题，可以减少在发生错误后重现错误所需的服务 时间。
* 来源: /performance/ html/PDSreports.html
• 最大化的资源利用率和灵活性 p5 575支持IBM先进的虚拟化技术，可以大大提高客 户的生产力。通过 POWER Hypervisor，并结合最新 的操作系统，用户可以建立动态的逻辑分区( 动态 LPAR)，从而同时运行 AIX 5L V5.2、AIX 5L V5.3 或
AIX 5L V5.3 Linux AIX 5L V5.3 Linux AIX 5L V5.3
storage
2 CPUs Virtual I/O
Server
Virtual Virtual SCSI adapter
1 CPU 2 CPUs 3 CPUs
Linux AIX 5L AIX 5L V5.2 V5.3
总体架构设计
在具体系统平台的选择上，SMP 集群部分我们建议 选用 5 台 IBM System p5 575 高性能计算机，每台 配置 16 颗 1.9 GHz Power5+ CPU，32GB 内存，以 及适配卡接口等部件。由于 POWER5 芯片支持单线 程和并发多线程操作模式，在操作系统看来，每个 CPU 相当于 2 路 SMP 处理器，单机可以支持 32 个 活动的线程，在相同主频下提供比 POWER4 更高的 性能。整个系统峰值浮点运算能力为每秒6080亿次， 可以同时支持 AIX 5L™ 和来自 Red Hat 和 SUSE LINUX 的 Linux® 操作系统，并支持先进的虚拟化技 术，可以大大提高客户的生产力。在目前高性能计算 相关性能测试中(16 路系统)，IBM System p5 575 都排名第一,远远超过其他系统;
此外建议配置两台p5 520服务器作为整个系统的管 理节点。
下面是系统的总体架构，整个系统的聚合峰值浮点 运算能力超过每秒 2.4 万亿次。
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P5 520 管理节点
高性能计算解决方案
5 台 p5 575
千兆以太网 交换机
SAN 交换机
DSቤተ መጻሕፍቲ ባይዱ800 存储服务器
3 套刀片中心 (42 片 HS21 刀片)
在 SAN 存储服务器方面，推荐采用 IBM DS4800 光 纤存储服务器，配制 10TB 光纤磁盘阵列。IBM DS4800 是目前业界第一个支持 4GB 光纤接口的磁 盘产品，也是目前业界高速缓存(Cache)最大的中端 磁盘产品，可配置16GB Cache，是其他产品的两倍 以上，性能远远超过其它厂商同级产品。由于 DS4800 可以支持 224 个硬盘驱动器和超过 65TB 的 FC 扩展能力，为中心今后的发展预留了很大空间。
通过集群管理软件，可以将整个系统根据需要分割 成为若干个子集群，并进行相应的安全性设置，以满 足特定项目的保密性需求。
SMP 服务器
p5 575 是 IBM 针对高性能计算需求推出的最新型号 服务器，主要技术特点如下:
• 性能强大 p5 575 专为高性能计算优化，每台服务器包含 16 路 1.9 GHz IBM POWER5+ 微处理器。每个双核处理 器芯片具有 1.9MB 的二级和 36MB 的三级专用高速
在 SMP 服务器方面，由于大多数基于 OpenMP 的应 用扩展性有限，当 CPU 超过 16 个时不会有性能上很 大的提升，而基于 MPI 的应用则更适合采用集群方 式，因此，我们推荐采用多台 16 个 CPU 的系统作为
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在 Linux 集群方面，我们推荐采用刀片式服务器作为 计算节点，可以简化系统管理和运作开销，并便于今 后升级。我们建议每台刀片式服务器两颗低功耗的 双核 2.66GHz Xeon WoodCrest 处理器(65W, 4M 缓存)和4GB PC2-5300 FBDDR内存，73.4GB的万 转 SAS 硬盘。所有刀片放置在 3 套刀片中心内，峰 值浮点运算能力为每秒 17875 亿次，可以很好支持 并行运算和网格应用的需求。此外，配置 2 台 x3650 服务器作为 I / O 节点。节点之间可以选择通过 InfiniBand 高性能网络连接，此外配置千兆以太网作 为管理网络。
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高性能计算解决方案
• 高密度和高可靠性的系统设计 随着用户对系统运作成本的关注，系统的密度和功 耗得到了越来越多的关注。p5 575 集群节点提供了 不可思议的计算密度，在单一系统机架中可以包含