课程1：高性能计算发展概述
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。
高性能计算的发展与应用
高性能计算的发展与应用第一章：引言随着社会经济的迅速发展，高性能计算（HPC）成为促进社会发展的一项重要技术。
HPC是指利用高速计算机和大规模并行处理技术，处理大规模数据，进行复杂计算的一种计算机应用技术。
本文将从历史背景、技术发展、应用领域等方面进行介绍，以期提高对 HPC 技术的认知和理解。
第二章：历史背景HPC 技术起源于 1940 年代，当时主要用于军事领域的计算任务。
20 世纪 70 年代，HPC 技术逐渐应用于学术领域，如物理和化学的计算模拟研究。
在 80 年代和 90 年代，HPC 技术逐渐应用于工业生产中，如航空、汽车、能源等领域的工程计算。
到了 21世纪，HPC 技术得到了空前的发展，计算机性能、处理器核心数、并行计算技术等不断提高，应用领域也得到了不断拓展。
第三章：技术发展HPC 技术的发展主要分为以下几个阶段：1. 单机时代：20 世纪 50 年代至 70 年代，使用单机进行计算任务，速度慢、效率低。
2. 超级计算机时代：20 世纪 80 年代至 90 年代，出现了美国的CRAY-1 和日本的向量机，计算速度和并行度显著提高。
3. 集群时代：21 世纪，以集群为核心的 HPC 技术快速发展，包括 Beowulf 集群、高性能计算集群等，计算性能得到了明显提高，应用领域广泛。
4. 云计算时代： 21 世纪后期至今，云计算技术的出现，使得HPC 技术更加强调效率和灵活性，可以基于云计算平台实现高性能计算。
第四章：应用领域1. 科学研究领域：天文学、气象学、物理学、化学等领域的模拟计算和数据分析。
2. 工业生产领域：航空、汽车、能源等领域的工程计算和仿真分析。
3. 医疗健康领域：基于遗传数据的个性化医疗、疾病预测等计算。
4. 金融服务领域：基于大规模数据的风险管理、交易分析、高频算法交易等计算。
5. 社会生活领域：虚拟现实、高清视频处理、游戏开发等领域的计算和数据分析。
第五章：发展趋势1. 处理器核心数目的不断增加，计算机性能和效率的提升。
高性能计算的发展与应用
高性能计算的发展与应用随着信息和科技的迅猛发展，人们对于计算速度的要求越来越高，传统的计算方法已经无法满足人们的需求。
这时，高性能计算应运而生，解决了传统计算方法的瓶颈问题。
本文将详细介绍高性能计算的发展史以及其应用领域，希望能够为读者提供一个更深入的了解。
高性能计算 (HPC) 的发展史高性能计算，指的是使用超级计算机、并行计算机等高效率计算设备进行的计算。
它具有处理海量数据、高速计算、高效模拟等特点，可以为科学、工程和商业领域提供极高的计算速度。
以下是高性能计算的发展史：20 世纪 60 年代末：超级计算机开始出现。
20 世纪 60 年代晚期出现了一些用于天气预报和核武器研究的超级计算机。
20 世纪 70 年代：并行计算机开始出现。
在20世纪70年代后期，研究人员意识到了并行计算机的重要性，并开始研究如何设计和制造这些机器。
20 世纪80 年代：超级计算机开始普及。
20世纪80年代后期，超级计算机的性能得到了飞跃性的提高，从而开始在工程、科学和商业领域得到广泛应用。
20 世纪 90 年代：虚拟化技术和云计算开始出现。
20世纪90年代，随着虚拟化技术的涌现，计算能力大大提高，计算机的利用效率也得到了动态调整。
此外，随着云计算的出现，高性能计算也得到了进一步改善。
21 世纪：高性能计算进一步拓展。
在21世纪，高性能计算得到了广泛关注和应用，特别是在各行各业中广泛应用。
高性能计算的应用领域高性能计算的应用领域非常广泛。
以下是高性能计算的主要应用领域：天气预报：高性能计算在天气预报中起着至关重要的作用。
通过高性能计算，可以更准确地预测气流、温度等气象因素，从而提高气象预测的准确性。
大数据分析：在信息时代，数据量的爆发式增长让传统的计算方法无法胜任。
通过使用高性能计算机，可以更快速、精确地分析和处理大量数据，得到更准确的业务数据。
物理仿真：高性能计算可以在虚拟环境中进行物理仿真，使物理模型得到更好的表现，为产品优化和工程设计提供支持。
高性能计算的发展与应用
高性能计算的发展与应用随着科技的不断发展，高性能计算的应用越来越普遍。
高性能计算是指利用计算机技术进行大规模数据处理、计算和分析的一种计算方法。
其目的是通过高速的计算和处理能力，为科学、工程和商业等领域提供支持和解决方案。
本文将探讨高性能计算的发展与应用。
一、高性能计算的历史高性能计算的起源可以追溯到20世纪60年代，当时主要用于军事和国防领域的应用。
1976年，美国国家科学基金会推出了一项计算机研究计划，旨在开发大规模超级计算机。
此后，高性能计算的应用范围逐渐扩大，开始应用于气象预测、地球物理学、药物研发等领域。
20世纪90年代，高性能计算的发展进入了一个新的阶段。
随着商业应用的需求不断增加，高性能计算开始向商业领域拓展。
同时，随着微处理器和并行计算技术的发展，高性能计算的性能也有了巨大的提升。
二、高性能计算的技术发展高性能计算的技术发展走过了从单处理器到多处理器、从单机到集群，再到现在的全球超算共享和云高性能计算等不同阶段。
其中，多处理器和集群技术是高性能计算的两个重要的里程碑。
多处理器技术主要是指在一台计算机中同时使用多个中央处理器（CPU）运行程序。
这种技术能够显著地提高单台计算机的计算能力。
但是，多处理器机器的构造和管理都非常复杂，而且价格昂贵。
此外，多处理器机器的编程也比较困难。
集群技术则是将多台计算机联合起来作为一个整体进行计算。
这种技术不仅能够提高计算能力，而且还能够实现计算资源的共享，节约成本。
此外，集群技术的编程相对易于实现。
近年来，云计算和大数据技术的出现也为高性能计算的应用带来了新的机会和挑战。
云高性能计算能够以更为灵活的方式提供计算资源，以满足不同场景下的需求。
同时，大数据技术也为高性能计算提供了更丰富的数据来源和分析能力。
三、高性能计算的应用高性能计算在科学研究、工业制造、金融和医疗保健等领域都有广泛的应用。
在科学研究领域，高性能计算的应用主要涉及到天体物理、气象学、生物学、地球科学等领域。
高性能计算技术的创新与发展
高性能计算技术的创新与发展高性能计算技术在当今信息时代的发展中起着非常重要的作用。
随着科学技术的不断进步和社会需求的增长，人们对计算效率和速度的要求也越来越高。
本文将探讨高性能计算技术的发展历程、创新应用以及未来的发展趋势。
一、高性能计算技术的发展历程高性能计算技术的发展可以追溯到二十世纪四十年代末的第一台电子计算机ENIAC。
ENIAC的诞生标志着计算机技术的崭新时代。
然而，由于当时计算机的体积庞大、运行速度慢，导致计算能力有限。
随着时间的推移，计算机技术得到了快速发展，并逐渐演变为高性能计算技术。
在六十年代和七十年代，高性能计算技术逐渐应用于科学计算和工程领域，其中著名的Cray-1超级计算机标志着高性能计算的新时代。
该计算机采用了多操作并行处理和矢量处理技术，大大提高了计算速度和效率。
此后，高性能计算技术得到了广泛应用，并在气象、能源、航空航天等领域取得了重要突破。
二、高性能计算技术的创新应用高性能计算技术的创新应用涉及了众多领域。
其中，天气预报是一个典型的应用领域。
传统的天气预报模型需要运行大量的计算程序，耗时较长。
而高性能计算技术的应用可以大大缩短预报时间，提高预报精度。
例如，美国国家大气研究中心的超级计算机模拟了飓风的路径，为预防和救灾工作提供了宝贵的数据支持。
除了天气预报，高性能计算技术还被广泛应用于物理学、化学、生物学、医学等科学研究领域。
通过模拟和计算，科学家可以更全面地了解物质和生命的本质，并为新药研发、疾病治疗等提供帮助。
例如，癌症的研究需要大量的计算资源进行分子模拟和药物筛选，高性能计算技术可以加速这个过程，为治疗癌症提供更多可能性。
此外，高性能计算技术在工程建模和仿真中也有广泛应用。
通过模拟和计算，工程师们可以在计算机上进行虚拟实验，优化设计方案，降低成本和风险。
例如，航空航天工程师可以使用高性能计算技术模拟飞行器的空气动力学性能，优化设计参数，提高飞行器的燃油效率和安全性。
高性能计算技术的发展与应用
高性能计算技术的发展与应用随着信息技术的快速发展，高性能计算技术正成为科学研究、工程设计和商业运营等领域的重要工具。
本文将对高性能计算技术的发展历程进行回顾，并探讨其在各个领域的应用。
一、高性能计算技术的发展历程高性能计算技术起源于上世纪40年代的电子数字计算机。
随着计算机硬件技术的不断进步，计算能力也逐渐提升。
上世纪60年代的超级计算机能够处理百万次的浮点运算，这为高性能计算技术的发展奠定了基础。
进入上世纪90年代，随着并行处理技术的出现，高性能计算技术取得了新的突破。
并行处理技术将计算任务划分为多个子任务，并利用多个处理器同时进行计算，从而提高计算速度。
同时，高性能计算技术开始应用于科学研究、工程仿真等领域，为相关领域的发展带来了巨大的推动力。
二、高性能计算技术在科学研究中的应用高性能计算技术在科学研究领域的应用非常广泛。
例如，在天文学领域，研究人员可以利用高性能计算技术对宇宙的演化进行模拟，从而更好地理解宇宙的本质和规律。
在生物医学领域，高性能计算技术可以用于分析和处理大规模的基因组数据，帮助科研人员研究基因的功能和疾病的发生机制。
在气象学领域，高性能计算技术可以用于天气预报模型的建立和运行，提高预报准确度。
除了上述领域，高性能计算技术还广泛应用于物理学、化学、材料科学等学科的研究中。
通过模拟计算和数据分析，科研人员可以更快地发现新的物理现象、化学反应和材料性质，加快科研进展的速度。
三、高性能计算技术在工程设计中的应用在工程设计领域，高性能计算技术可以为大规模的仿真和优化提供支持。
例如，在航空航天工程中，研究人员可以利用高性能计算技术对飞行器的气动性能进行模拟，优化设计方案。
在汽车工程领域，高性能计算技术可以用于车身、发动机和悬挂系统的仿真，提高汽车的性能和安全性。
此外，高性能计算技术还被广泛应用于能源、环境和建筑等工程领域。
通过模拟计算和数据分析，工程师可以更好地评估设计方案的可行性和可靠性，减少试验成本和时间。
高性能计算技术概述
高性能计算技术概述高性能计算（High Performance Computing，HPC）技术是指运用先进的硬件、软件以及网络技术来加快计算速度和提高计算效率的一种计算技术。
随着科学技术的不断发展，越来越多的领域需要处理大量的数据和复杂的计算任务，高性能计算技术应运而生。
本文将详细介绍高性能计算技术的概念、发展历程、应用领域、关键技术以及未来发展趋势。
概念：- 高性能计算技术是指通过提高计算速度和效率来解决大规模、复杂计算问题的技术。
- 高性能计算系统通常由多台计算机节点组成，节点之间通过高速网络相连，通过并行计算的方式来提高计算速度。
发展历程：1. 1950年代：高性能计算技术的诞生可以追溯到计算机诞生的早期。
2. 1970年代：出现了第一代大规模并行处理机。
3. 1990年代：高性能计算机的应用开始渗透到科学研究、工程设计等领域。
4. 2000年代：高性能计算机的应用领域进一步扩展，包括天气预报、基因组学、能源开发等。
应用领域：1. 科学研究：高性能计算技术在物理学、化学、天文学、地球科学等领域的模拟和计算中得到广泛应用。
2. 工程设计：高性能计算技术在航空航天、汽车制造、建筑设计等领域的计算和仿真中发挥着重要作用。
3. 金融领域：高性能计算技术在金融风险分析、交易模拟等方面的应用正在不断增加。
4. 医学研究：高性能计算技术在基因组学、蛋白质结构预测等方面的应用对医学研究有着重要的推动作用。
关键技术：1. 并行计算：高性能计算技术通过将计算任务分割成若干小任务，并在多个处理单元上同时进行计算，从而提高计算速度。
2. 分布式存储：高性能计算系统通常采用分布式存储技术，将大量数据分散存储在不同的节点上，通过网络进行访问和传输。
3. 高速网络：高性能计算系统中节点之间的通信需要通过高速网络来实现，以确保数据传输的效率。
4. 软件优化：针对高性能计算需求，需要对计算任务进行有效的算法设计和软件优化，以充分利用硬件资源。
高性能计算介绍
进入21世纪，高性能计算进一步向并 行处理和分布式系统方向发展，利用 多核处理器和云计算等技术提高计算 性能和效率。
集群与网格计算
20世纪90年代，随着互联网技术的发 展，高性能计算开始向集群和网格计 算方向发展，实现了更广泛的资源共 享和协同工作。
02
高性能计算的硬件架构
超级计算机
超级计算机是高性能计算领域中 的重要组成部分，它通过将多个 处理器集成到一个系统中，以实
高性能计算机能够处理大量的数据，模拟复杂的物理过程，并快速地更新预测结 果。这使得气象学家能够更准确地预测极端天气事件，如暴雨、台风等，从而更 好地为灾害防范和应急响应提供支持。
基因测序
基因测序是另一个重要的高性能计算应用。通过高性能计算 机，科学家可以对人类的基因组进行测序和分析，研究基因 变异与疾病之间的关系。
高性能计算机能够模拟大规模的分子 和粒子系统，进行精细的物理和化学 分析。这有助于科学家发现新的材料、 优化产品设计、提高生产效率等。
人工智能与机器学习
人工智能与机器学习是当前最热门的 领域之一，而高性能计算在其中发挥 着关键作用。通过高性能计算机，研 究人员可以训练和部署复杂的机器学 习模型，实现人工智能的应用。
高性能计算机能够快速处理大量的基因数据，进行基因比对 和分析，并提供深入的遗传信息。这有助于科学家发现新的 药物靶点、预测疾病的遗传风险，并为个性化医疗提供支持 。
物理模拟与仿真
物理模拟与仿真涉及到各种领域，如 流体动力学、材料科学、化学反应等。 通过高性能计算机，科学家可以模拟 复杂的物理现象和化学反应过程，研 究物质的性质和行为。
VS
高性能计算机能够处理大规模的数据 集，进行高效的矩阵运算和深度学习 训练。这有助于提高人工智能的准确 性和效率，推动人工智能在语音识别、 图像处理、自然语言处理等领域的发 展和应用。
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• 主要特点
– 计算能力vs计算规模 – 先导性研究vs工程应用 武器系统内埋式发射
CFD终极目标：虚拟飞行试验
设计经验 虚拟风洞(CFD)
风洞试验
虚拟飞行试验
计算设备/用户/内容
Today 2015
Source：IDF2012
大数据现象
• “Data are becoming the new raw material of business: an economic input almost on a par with capital and labor” —The Economist, 2010 • “Information will be the ‘oil of the 21st century” —Gartner，2010
并行处理是提高计算机处理性能的核心技术
体系结构的发展: 并行方法的探索
Greatest trend in VLSI generation is increase in parallelism
• 1970 - 1985:位级并行（bit level parallelism）
– 4-bit -> 8 bit -> 16-bit – slows after 32 bit – adoption of 64-bit now under way, 128-bit far (not performance issue)
/~jeff/ece4420/technology.pdf
单处理器的性能增长变化
• VAX: 25%/year 1978 to 1986 • RISC + x86: 52%/year 1986 to 2002 • RISC + x86: ??%/year 2002 to present
算技术最新方向。
– 主要包括：高性能处理机、多处理机系统；集群计算系统、Linux集群系统 配置方法，集群资源管理与作业调度，多线程编程及性能优化等； – 并行编程程序工具：OpenMP、MPI、CUDA、MapReduce等。
• 交流平台
– 2013年高性能计算课程qq群：158463721
ห้องสมุดไป่ตู้ 参考书目：
Source：IDF2012
计算机体系结构的发展
计算机体系结构的发展趋势
• 体系结构的改进将技术创新转变为计算机的处 理性能 • 计算机体系结构历史：
– 电子管、晶体管、集成电路、大规模集成电路
• 超大规模集成电路(Very Large Scale Integration) 的发展阶段可以看做为并行处理的探索过程
处理器功耗
风冷芯片最大功耗的瓶颈 发展的趋势不在提供时钟频率，而转变为每个芯片的CPU数量
Recent Intel Processors
Processors Pentium 4 Pentium M Core 2 Duo Core 2 Quad Core i7(Quad) Core i5(Quad) Pentium Dual-Core Core i3(Duo) 2nd Gen i3(Duo) 2nd Gen i5(Quad) 2nd Gen i7(Quad/Hexa) 3rd Gen i3(Duo) 3rd Gen i5(Quad) 3rd Gen i7(Quad/Hexa) Xeon E5(8-cores) Xeon Phi(60-cores) Year 2000 2003 2006 2006 2008 2009 2010 2010 2011 2011 2011 2012 2012 2012 2013 2013 Fabrication(nm) 180 90/130 65 65 45 45 45 32 32 32 32 22/32 22/32 22/32 22 22 Clock(GHz) 1.80-4.00 1.00-2.26 2.60-2.90 2.60-2.90 2.93-3.60 3.20-3.60 2.80-3.33 2.93-3.33 2.50-3.40 3.10-3.80 3.80-3.90 2.80-3.40 3.20-3.80 3.70-3.90 1.80-2.90 1.10 Power(W) 35-115 5-27 10-65 45-105 95-130 73-95 65-130 18-73 35-65 45-95 65-130 35-55 35-77 45-77 60-130 300
全球气候模拟
• 大气环流模拟
– – – – – – • • • 需求解Navier-Stokes方程 1分钟时间间隔100个浮点运算/网格点对计算的需求 为确保时效需1分钟执行5 x 1011 flops= 8 Gflop/s 以天为单位的7 天天气预报需要 56 Gflop/s 以月为单位的50年气候预测需要 4.8 Tflop/s 以12小时为单位的50年预测 288 Tflop/s 如果提高网格解析度则计算复杂性将呈8x,16x增加 更高的精确预测模型则需要综合考虑大气,海洋,冰川,陆地, 加上地球化学等因素 千年气候模型分析目前无法对此进行有效计算
• • John L.Hennessy, David A.Patterson,贾洪峰 (译者)，《计算机体系结构:量化研 究方法(第5版)》 李静梅 (编者), 吴艳霞 (编者) ，《新一代计算机体系结构》
•
• • • • •
杨晓东，陆松，牟胜梅 著，《并行计算机体系结构技术与分析》，科学出 版社，2009年1月 刘鹏，《云计算(第二版)》，电子工业出版社，2011 年5月 曾宇 等著，《高效能计算机系统 -若干关键技术分析》，高等教育出版社， 2010年1月 张武生,薛巍,李建江,郑纬民编著，《MPI并行程序设计实例教程》，清华大学 出版社,2009 Michael J. Quinn著 陈文光, 武永卫等译，《MPI与OpenMP并行程序设计:C语言 版》，清华大学出版社,2004.10 /
高性能计算及应用
任课教师
王云岚 EMAIL ： wangyl@
赵天海 EMAIL：zhaoth@
高性能计算研究与发展中心
办公室: 勇字楼3楼 电话：88493434（O）
2
课程目标
• 掌握高性能计算编程工具，解决相关问题 • 课程主要内容：
– 介绍高性能计算系统体系结构、高性能并行程序程序设计方法及高性能计
全球气候模拟
• 应用:
- 主要事件预测(Predict major events, e.g., El Nino) - 用于确定大气散射标准 (Use in setting air emissions standards)
来源: /chammp/chammp.html
高性能计算已经成为复杂系统工程的必备手段
航空高性能计算领域
• 高端需求主要集中在CAE领域
– – – – – – – – 气动力计算 结构计算 气动弹性分析 多学科设计优化 飞行载荷计算 隐身设计计算 稳定性和操纵计算需求 飞行仿真
超音速巡航
大攻角机动
• 其他高性能计算需求
– 数字化装配 – 数字样机
Units of High Performance Computing
计算能力
存储能力
• 计算问题: – f(经度, 纬度, 海拔, 时间) 温度, 气压, 适度, 风速
做法: 域的离散化分解,10公里解析度(Discretize the domain, e.g., a measurement point every 10 km) 给定时间t设计算法预测t +dt的天气(Devise an algorithm to predict weather at time t+dt given t)
• 80年代中期 to 90年代中期: 指令级别并行（ instruction level parallelism）
– pipelining and simple instruction sets, + compiler advances (RISC) – on-chip caches and functional units => superscalar execution – greater sophistication: out of order execution, speculation, prediction
– to deal with control transfer and latency problems
• Now: 线程级并行（thread level parallelism）
VLSI三个阶段
Three phases: •Bit-level •Instruction-level •Thread-level
• Engineering
• Business
– Financial and economic modeling – Transaction processing, web services and search engines
• Defense
– Nuclear weapons -- test by simulations – Cryptography
Source：IDF2012
2015 Cloud Vision
• Coexistence of Opportunities and Challenges
Source：IDF2012
Trends to Exascale Performance
• Roughly 10x performance every 4 years, predicts that we’ll hit Exascale performance in 2018-19
• 并行编程的重要性
High performance computing
应用需求
高性能计算与科研，产业…——需求与意义