高性能计算机与曙光集群系统方案
高性能计算机和曙光GHPC1000集群系统.
系统整体配置
节点：
计算节点1(A620r-T)： 43×2=86台 GPU显卡：GTX295
计算节点2(A620r-T)： 16×2=32台 GPU显卡：C1060
IO节点(A620-H)：1台
存储：
DS6310EE 容量：
1台 16TB
网络：
计算网：
Infiniband 36口IB交换机
集成ES1000图形控制器 32MB显存
600W 电源
可选IPMI管理卡
说明：均为Low Profile扩展卡。 可选1＋1冗余电源
核心架构图
DS6310EE/DS6312EE
• SAS-SAS磁盘阵列，单控/双控； • 处理器：Intel IOP 341，主频1.2GHz • 接口 ：每控制器 4个SAS 4×主机端口，1个SAS 4×扩展接口 • 驱动器接口 ：SAS ，支持SAS/SATA硬盘 • Raid级别：0、1、1E、5、6、50、60 • 热插拔控制器；DS6310EE单控，DS6312EE冗余双控； 每控制器512
内存：16GB DDR2-667 硬盘：1×146GB SAS 热插拔 HBA：1×12Gb/s SAS 4x HBA卡 网络：2×千兆 IB：20Gb IB HCA
磁盘阵列
曙光DS6310EE盘阵(16T):
企业级存储系统，热插拔Raid控 制器
性能：4个SAS 4x主机通道 扩展性：最大扩展至80个驱动器 可靠性：Cache镜像及掉电保护 容量：16块1TB SATA磁盘
详见配置表
系统整体拓扑图
计算结点１：A620r-T
曙光GPU计算节点A620r-T：43台
GPU处理单元:1×Nvidia GTX295 GPU卡
曙光航空航天高性能计算方案
曙光航空航天高性能计算方案摘要CFD-FASTRAN软件是由CFDRC公司与美国NASA联合开发的专门用于航空航天领域空气动力学计算的CFD软件，该软件可广泛应用于飞行器的亚、跨、超和高超音速的气动力学计算和一些特殊气体动力学问题如直升机旋翼、导弹发射、座舱弹射、投弹、机动和气动弹性等。
本文针对航空航天高性能计算提出了一套完整的集群解决方案，并在此平台上对FASTRAN并行性能进行了详细的测试。
测试结果表明，FASTRAN软件可以方便的部署和运行于曙光集群系统，并能够获得令人满意的加速比。
关键字CFD，FASTRAN，并行，航空航天1.FASTRAN介绍CFD-FASTRAN是CFDRC公司与美国NASA联合开发的专门用于航空航天领域空气动力学计算的CFD软件，在当前所有为航空航天设计的计算流体力学软件中位于前列，被广泛应用于飞行器的亚、跨、超和高超音速的气动力学计算和一些特殊气体动力学问题如直升机旋翼、导弹发射、座舱弹射、投弹、机动和气动弹性等。
CFD-FASTRAN 具有挑战性的功能是将基于密度的可压缩欧拉方程和N-S方程同多体运动力学、有限反应率化学和非平衡传热学耦合起来，解决一系列极为复杂的航空航天问题。
CFD-FASTRAN具有强大的技术优势，它体现在：@多年同美国国家航空和宇宙航行局（NASA），美国能源部（DOE），美国国家科学基金会（NSF）等机构的合作，使CFD-FASTRAN不断得到完善和发展。
@CFD-FASTRAN专门针对航空航天设计，可以计算包括超高速流动，移动体，气动热化学和气弹等复杂艰辛的课题。
@CFD-FASTRAN充分考虑了行业的需要，开发出航空航天工程师所需要的前处理、后处理程序。
正是基于上述原因，使得FASTRAN在全球拥有巨大的用户数量并获得了广泛的认可。
在美国军方，CFD-FASTRAN软件一直用于先进战斗机的设计，其中著名的应用案例包括F-16战斗机翼身气动弹性分析、Martin Baker MK16座椅弹射设计、F/A18杰达姆投弹模拟设计以及X34机高超音速激波模拟设计等，如下图所示。
高性能计算机集群的设计与优化
高性能计算机集群的设计与优化引言：随着科技的不断发展和计算任务越来越复杂，高性能计算机集群在科学研究、工程设计以及商业运营等领域中扮演着重要角色。
本文将探讨高性能计算机集群的设计与优化，包括硬件架构、软件配置、调度算法等方面的内容，旨在帮助读者更好地理解并应用高性能计算机集群。
一、硬件架构设计高性能计算机集群的硬件架构设计是实现高性能计算的基础。
在设计集群时，需要考虑以下几个方面：1.节点数量和配置：合理的节点数量和配置能够提供足够的计算资源。
通常，集群中节点数量越多，计算能力越强。
而节点的配置包括处理器、内存、硬盘、网络等方面，需要根据具体应用的需求进行选择。
2.网络架构：高性能计算机集群中节点之间的通信需要高速、低延迟的网络。
常见的网络架构有以太网、InfiniBand等。
选择合适的网络架构可以提高节点之间的通信效率，从而提升计算效果。
3.存储系统：高性能计算机集群需要具备高速、可靠的存储系统来存储计算任务和数据。
传统的磁盘存储方式已经不能满足高性能计算的需求，因此可以考虑使用SSD固态硬盘或者分布式文件系统等解决方案。
二、软件配置高性能计算机集群的软件配置对于提高计算效率和性能起到至关重要的作用。
在软件配置方面，有以下几个关键点：1.操作系统：选择合适的操作系统是基础。
Linux操作系统是常用的选择，其开源、稳定、易于扩展的特点使得其成为高性能计算机集群的首选。
2.并行编程框架：高性能计算需要有效地利用集群中的多个节点进行并行计算。
因此，选择适合的并行编程框架非常重要。
常见的并行编程框架有MPI、OpenMP、CUDA等。
选择合适的并行编程框架可以使得计算任务在集群中高效地分布和运行。
3.调度器：在高性能计算机集群中，合理地进行任务调度可以最大程度地利用集群中的计算资源。
常见的调度器有Slurm、PBS 等。
调度器可以根据任务的优先级、资源要求等因素合理地分配计算资源，并监控任务的运行状态。
高性能计算机研发与生产方案(一)
高性能计算机研发与生产方案实施背景随着信息时代的不断发展，高性能计算机已成为国家竞争、产业升级的关键因素。
我国在高性能计算机领域虽有一定成就，但在核心算法、硬件制造、软件系统等方面仍落后于发达国家。
党的十九大报告中明确指出，“推动互联网、大数据、人工智能和实体经济深度融合”，为高性能计算机研发与生产提供了政策支持。
工作原理高性能计算机，或称超级计算机，是一种能进行复杂计算、处理海量数据、进行复杂图形渲染的计算机。
其关键技术包括：•并行计算：同时处理多个数据流，以加速计算过程。
•分布式计算：利用网络中的多台计算机同时进行计算，提高整体计算能力。
•硬件优化：采用更先进的半导体工艺，设计更高效的内存和缓存系统，以提升计算机性能。
•算法优化：针对特定应用领域，开发更高效的算法，以减少计算时间和资源消耗。
实施计划步骤1.需求分析：明确高性能计算机的核心需求，如计算速度、数据处理能力、稳定性等。
2.技术研究：研究并掌握并行计算、分布式计算、硬件优化、算法优化等关键技术。
3.硬件设计：设计高性能计算机的硬件系统，包括处理器、内存、存储、网络等。
4.软件开发：开发适合高性能计算机的操作系统和应用程序，优化计算流程。
5.系统测试：对软硬件系统进行严格的测试，确保系统的稳定性和性能。
6.市场推广：制定市场推广策略，推动高性能计算机在科研、产业、教育等领域的广泛应用。
适用范围高性能计算机适用于以下领域：•科学计算：如气候模拟、物理模拟、生物信息学等。
•产业研发：如汽车设计、航空航天、石油勘探等。
•金融分析：如股票交易、风险评估等。
•智慧城市：如交通控制、公共安全、环境监测等。
创新要点1.异构计算：结合多种不同类型的处理器，如CPU、GPU、FPGA等，以实现最佳的计算效率。
2.量子计算：利用量子力学原理进行计算，预计将比传统计算方式快几个数量级。
3.软件定义网络：通过软件定义网络技术，实现网络流量的灵活控制和优化。
4.自主可控：强调自主创新和核心技术突破，减少对国外技术的依赖。
高性能计算集群的部署与优化策略
高性能计算集群的部署与优化策略随着科学技术的不断发展，计算需求越来越大，传统的单个计算机已经无法满足高性能计算的需求。
为了解决这个问题，高性能计算集群应运而生。
高性能计算集群是由多台计算机组成的系统，通过并行计算来提升计算效率。
本文将介绍高性能计算集群的部署和优化策略。
一、高性能计算集群的部署1. 硬件选择和布局高性能计算集群的部署首先要选择合适的硬件。
主要包括计算节点、存储设备和网络设备。
计算节点应选择高性能的多核处理器，并配备足够的内存。
存储设备可以选择高速的硬盘或固态硬盘，以提高数据读写速度。
网络设备要支持高速数据传输，可以选择采用InfiniBand等高速网络技术。
另外，在布局时要注意将计算节点和存储节点放在物理上的相对靠近位置，以减少数据传输的延迟。
2. 操作系统和中间件选择在高性能计算集群的部署中，选择合适的操作系统和中间件也非常重要。
操作系统要选择适合科学计算的Linux发行版，如Red Hat Enterprise Linux、CentOS等。
中间件方面，可以选择MPI（Message Passing Interface）用于进程间通信，及Slurm等资源管理工具，以方便任务调度与资源分配。
3. 系统软件的配置和优化在部署时，需要对系统软件进行合理的配置和优化。
首先要配置好集群的网络设置，包括IP地址、DNS等。
其次，要进行系统内核参数的优化，如文件句柄数、内存分配等。
此外，还可以通过调整CPU调度策略和硬件亲和性，来提高计算节点的性能。
二、高性能计算集群的优化策略1. 任务调度和负载均衡在高性能计算集群中，任务调度和负载均衡是非常重要的优化策略。
合理的任务调度可以最大限度地利用集群资源，提高整体的计算效率。
负载均衡的目标是将任务均匀地分配给计算节点，避免某些节点负载过重，影响整体的计算性能。
可以采用Slurm等资源管理工具来实现任务调度和负载均衡。
2. 数据传输和存储优化在高性能计算集群中，数据传输和存储的效率也是需要考虑的优化策略。
高性能计算机和曙光集群系统
什么是高性能计算？
计算科学与传统的两种科学，即理论科学和实 验科学，并立被认为是人类认识自然的三大支 柱，他们彼此相辅相成地推动科学发展与社会 进步。在许多情况下，或者是理论模型复杂甚 至理论尚未建立，或者实验费用昂贵甚至无法 进行时，计算就成了求解问题的唯一或主要的 手段。
为什么要做高性能计算 ——应用需求
高性能计算机和曙光机群系统
提纲
什么是高性能计算 什么是高性能计算机 集群系统
什么是高性能计算？
高性能计算
HPC：High Performance Compute
高性能计算---并行计算
并行计算(Parallel Computing） 高端计算(High-end Parallel Computing) 高性能计算(High Performance Computing) 超级计算(Super Computing)
分布式共享存储系统(DSM) 分布式共享存储系统
• DSM
– 分布共享存储: 内存模块物理上局 部于各个处理器内部,但逻辑上(用 户)是共享存储的; 这种结构也称 为基于Cache目录的非一致内存访 问(CC-NUMA)结构;局部与远程内存 访问的延迟和带宽不一致,3-10倍 高性能并行程序设计注意; – 与SMP的主要区别：DSM在物理上有 分布在各个节点的局部内存从而形 成一个共享的存储器； – 微处理器: 16-128个,几百到千亿 次; – 代表: SGI Origin 2000, Cray T3D;
机群系统(Cluster) 机群系统
• Cluster
– 每个节点都是一个完整的计算 机 – 各个节点通过高性能网络相互 连接 – 网络接口和I/O总线松耦合连 接 – 每个节点有完整的操作系统 – 曙光2000、 3000、4000, ASCI Blue Mountain
高性能计算机与曙光集群系统方案
分级存储架构
构建分级存储架构，实现 热数据、温数据和冷数据 的分层管理。
数据备份与恢复
提供数据备份和恢复机制 ，保障数据安全性和可靠 性。
高速互联网络
InfiniBand、Ethernet等技术
采用高性能的InfiniBand、Ethernet等网络技术，实现节点间高速互联。
云存储服务
提供大规模、高可用的云存储服务，满足用户的 数据存储需求。
05
高性能计算机与曙光集群系统发展趋势 与挑战
技术发展趋势
异构计算
将不同类型的处理器和加速器集成在一个系统中，以提高整体计 算性能。
大规模并行处理
通过高速互连网络连接大量计算节点，实现高效并行计算。
云计算与大数据技术融合
将高性能计算与云计算、大数据技术相结合，提供更灵活、高效的 计算服务。
拓展应用领域
积极拓展高性能计算机在更多领域的 应用，发挥其巨大的计算潜力。
强化人才培养
加强高性能计算领域的人才培养，为 行业发展提供有力的人才支持。
加强国际合作
与国际先进企业和研究机构开展合作 ，共同推动高性能计算机技术的进步 。
06
总结与展望项目成果总结01成功研发高性能计算机系统
我们成功研发出具有自主知识产权的高性能计算机系统，该系统在计算
面临的主要挑战
能耗问题
随着计算性能的提升，能耗也相应增加，如何降低能耗成为重要 挑战。
可靠性与稳定性
高性能计算机系统复杂度高，如何确保系统的可靠性和稳定性是 关键问题。
应用软件与算法优化
针对特定应用领域，需要优化相应的软件和算法以提高计算效率 。
计算机辅助工程高性能计算解决方案V1.0
计算机辅助工程高性能计算解决方案计算机辅助工程（CAE，Computer Aided Engineering）已成为工程和产品结构分析中（如航空、航天、机械、土木结构等领域）必不可少的数值计算工具。
本文对CAE软件的应用特点进行了分析，并针对隐式和显式应用对硬件资源的不同需求，提出了相应的解决方案。
大量的测试结果和成功案例表明，所提出的方案能充分满足CAE用户对高性能计算服务器的需求。
本解决方案对于CAE用户选择高性能计算平台具有较高的参考价值。
一、CAE高性能计算简介计算机辅助工程（CAE，Computer Aided Engineering）是用计算机辅助求解复杂工程和产品结构强度、刚度、屈曲稳定性、动力响应、热传导、三维多体接触、弹塑性等力学性能的分析计算以及结构性能的优化设计等问题的一种近似数值分析方法。
CAE从60年代初在工程上开始应用到今天，现已成为工程和产品结构分析中（如航空、航天、机械、土木结构等领域）必不可少的数值计算工具，同时也是分析连续介质力学各类问题的一种重要手段。
近年来，高性能计算作为大规模CAE应用的基石，在工业和制造业领域的应用越来越普遍和广泛。
从TOP500的统计信息来看，工业领域所占的比例在不断增加。
2005年6月，工业用户使用的高性能计算机占到52.8％。
而其中的半导体和制造业用户所占的比例相当可观。
其中美国半导体公司大约有70台，美国Boeing有4台，Lockheed Martin有2台，德国BMW有7台，德国VW有2台，德国Siemens有2台。
许多国际著名的制造业大公司已实现了产品的虚拟化设计和制造，并实现了全球资源共享，利用全新的理念设计产品。
美国GM、美国GE、日本Nissan等公司都拥有总计算能力超过10万亿次的高性能计算机用于新产品的研发。
Boeing公司在上世纪90年代就实现了无纸化设计。
Boeing公司已宣布利用高性能计算机对航空发动机进行全物理过程的模拟仿真。
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– 每个节点都是一个完整的计算 机
– 各个节点通过高性能网络相互 连接
– 网络接口和I/O总线松耦合连 接
– 每个节点有完整的操作系统 – 曙光2000、 3000、4000,
ASCI Blue Mountain
UMA: NUMA:
访存模型
NORMA:
多处理机（单地址空间共享存储器） UMA: Uniform Memory Access NUMA: Nonuniform Memory Access
多计算机（多地址空间非共享存储器） NORMA: No-Remote Memory Access
为什么要做高性能计算 ——应用需求
为什么要做高性能计算
人类对计算及性能的要求是无止境的
从系统的角度：集成系统资源，以满足不断增长的对 性能和功能的要求
从应用的角度：适当分解应用，以实现更大规模或更 细致的计算
问题: 科学和工程问题的数值模拟与仿真
计算密集 数据密集 网络密集 三种混合
SISD, SIMD, MIMD, MISD
结构模型：
PVP, SMP, MPP, DSM, COW
访存模型：
UMA, NUMA, COMA, CC-NUMA, NORMA
并行计算机分类
Flynn分类
Flynn(1972)提出指令流、数据流和多倍性概念，把不同的计算机分 为四大类：
高性能计算机系统架构
并行向量机 SMP DSM（NUMA） MPP，节点可以是单处理器的节点，也可以是
SMP，DSM Cluster Constellation
高性能计算机的制造厂商
Cray SGI IBM
曙光 银河 神威
并行计算机系统类型
Flynn分类：
其发展历程可以简单的分为两个时代
专用时代
包括向量机，MPP系统，SGI N等。 之所以称为“专用”，并不是说它们只能运行某种应用，是指它们的组成部 件是专门设计的，它们的CPU板，内存板，I/O板，操作系统，甚至I/O系统， 都是不能在其它系统中使用的。由于技术上桌面系统与高端系统的巨大差异， 和用户群窄小。
微处理器或向量处理器) – 采用高通信带宽和低延迟的互
联网络 (专门设计和定制的) – 一种异步的MIMD机器；程序
系由多个进程组成，每个都有 其私有地址空间，进程间采用 传递消息相互作用； – 代表:CRAY T3E(2048), ASCI Red(3072), IBM SP2, 曙光 1000
机群系统(Cluster)
– SISD（Single-Instruction Single-Data） – SIMD（Single-Instruction Multi-Data） – MISD（Multi-Instruction Single-Data） – MIMD（Multi-Instruction Multi-Data）
现代高性能计算机都属于MIMD。MIMD从结构上 和访存方式上，又可以分为：
– 结构模型：PVP, SMP, MPP, DSM, COW – 访存模型：UMA, NUMA, COMA, CC-NUMA, NORMA
结构模型
对称多处理机系统(SMP)
• SMP
– 对称式共享存储:任意处理器可 直接访问任意内存地址,且访问 延迟、带宽、机率都是等价的; 系统是对称的；
Computing) 高性能计算(High Performance
Computing) 超级计算(Super Computing)
什么是高性能计算？
计算科学与传统的两种科学，即理论科学和实 验科学，并立被认为是人类认识自然的三大支 柱，他们彼此相辅相成地推动科学发展与社会 进步。在许多情况下，或者是理论模型复杂甚 至理论尚未建立，或者实验费用昂贵甚至无法 进行时，计算就成了求解问题的唯一或主要的 手段。
提纲
高性能市场概要 曙光和高性能计算机 什么是高性能计算 什么是高性能计算机 集群系统
什么是高性能计算机？
由多个计算单元组成，运算速度快、存储容量大、 可靠性高的计算机系统。
也称为：巨型计算机、超级 计算机
目前任何高性能计算和超级 计算都离不开使用并行技术， 所以高性能计算机肯定是并 行计算机。
– 微处理器: 一般少于64个; – 处理器不能太多, 总线和交叉
开关的一旦作成难于扩展； – 例子: IBM R50, SGI Power
Challenge, SUN Enterprise, 曙光一号;
分布式共享存储系统(DSM)
• DSM
– 分布共享存储: 内存模块物理上局 部于各个处理器内部,但逻辑上(用 户)是共享存储的; 这种结构也称为 基于Cache目录的非一致内存访问 (CC-NUMA)结构;局部与远程内存 访问的延迟和带宽不一致,3-10倍 高性能并行程序设计注意;
普及时代
高性能计算机价格下降，应用门槛降低，应用开始普及。两个技术趋势起到 重要作用。 商品化趋势使得大量生产的商品部件接近了高性能计算机专有部件 标准化趋势使得这些部件之间能够集成一个系统中，其中X86处理器、以太 网、内存部件、Linux都起到决定性作用。 机群系统是高性能计算机的一种，它的技术基础和工业基础都是商品化和标 准化。
高性能计算机和曙光机群系统
提纲
什么是高性能计算 什么是高性能计算机 集群系统
什么是高性能计算？
高性能计算
HPC：High Performance Compute
高性能计算---并行计算
并行计算(Parallel Computing） 高端计算(High-end Parallel
– 与SMP的主要区别：DSM在物理 上有分布在各个节点的局部内存从 而形成一个共享的存储器；
– 微处理器: 16-128个,几百到千亿 次;
– 代表: SGI Origin 2000, Cray T3D;
大规模并行计算机系统(MPP)
• MPP
– 物理和逻辑上均是分布内存 – 能扩展至成百上千个处理器(