高性能计算平台建设方案
高性能计算平台搭建与运维指南
高性能计算平台搭建与运维指南在当前科技快速发展的时代，越来越多的领域需要大规模计算资源，以支持各种复杂的计算任务，比如天气预报、基因分析、流体力学模拟等。
而高性能计算平台的搭建和运维就成为了一个重要的领域。
本文将介绍高性能计算平台的搭建和运维的指南，帮助读者了解如何构建高性能计算平台，以及如何有效地进行运维。
一、搭建高性能计算平台在搭建高性能计算平台之前，我们首先需要考虑的是硬件设备的选择。
可以选择使用服务器集群架构，该架构可以容纳多个服务器节点，并通过高速网络连接起来，共同完成计算任务。
同时，我们还需要选择适当的处理器、内存、硬盘等硬件配置，以满足计算任务的需求。
其次，我们需要选择适当的操作系统和软件环境。
常用的操作系统有Linux和Windows，而在高性能计算领域，Linux更为常见，因为它具有更好的稳定性和性能优势。
此外，还需要选择适当的并行计算框架和编程模型，比如MPI和OpenMP等，以支持并行计算任务。
为了保证高性能计算平台的稳定性和可靠性，我们还需要考虑数据存储和备份的问题。
可以选择使用分布式文件系统，将数据分布在多个存储节点上，提高数据的访问速度和容灾能力。
同时，还需要定期进行数据备份，以防止数据丢失。
此外，还需要考虑网络安全和用户权限管理等问题，保护计算资源的安全和隐私。
二、运维高性能计算平台高性能计算平台的运维是一个持续且复杂的过程。
首先，我们需要定期进行系统和软件的更新和维护，以确保系统的稳定性和安全性。
可以使用自动化运维工具，如Ansible和Puppet，来简化运维工作，提高效率。
其次，我们需要监控系统的性能和资源利用率，及时发现并解决问题。
可以使用性能监控工具，如Ganglia和Nagios，来监控系统的CPU利用率、内存利用率、网络流量等指标。
同时，还需要定期进行性能调优，以提高系统的性能和效率。
在运维过程中，我们还需要管理用户和任务。
可以使用账号管理系统，设置用户的权限和配额，以保证资源的合理分配和使用。
高性能计算技术平台的搭建和优化指南
高性能计算技术平台的搭建和优化指南随着科技的不断发展，高性能计算（High Performance Computing, HPC）在科学、工程和商业领域中扮演着日益重要的角色。
高性能计算技术平台的搭建和优化对于提升计算效率、加快计算速度至关重要。
本文将为您介绍高性能计算技术平台的搭建和优化指南。
一、搭建高性能计算技术平台1.硬件选择与配置在搭建高性能计算技术平台时，首先需要选择适合自己需求的硬件设备。
关键硬件包括计算节点、网络设备、存储设备和作业调度器。
合理的硬件配置可以提高计算效率和可靠性。
另外，采用高速互联网络、高性能处理器以及大容量存储等设备也是提升计算性能的关键因素。
2.操作系统与软件环境选择合适的操作系统和软件环境对于高性能计算技术平台的搭建非常重要。
常见的操作系统包括Linux和Unix，它们稳定、可靠且具有较好的兼容性。
在软件环境方面，需要安装并配置所需的编译器、调试器、并行计算库等。
3.网络架构与配置高性能计算技术平台中网络的架构和配置直接影响计算节点之间的通信速度和数据传输效率。
建议采用高速互联网络（如InfiniBand）来提供低延迟和高带宽的通信能力。
合理的网络配置可以最大限度地减少通信延迟，提高计算效率。
4.数据存储与管理高性能计算技术平台产生的大量数据需要进行有效的存储和管理。
建议配置高性能的文件系统和磁盘阵列，以满足大规模数据的存储需求。
此外，备份方案也是必不可少的，可以确保数据的安全性和可靠性。
5.作业调度与管理作业调度器是高性能计算技术平台的重要组成部分，它可以管理和调度用户提交的计算任务。
合理的作业调度策略可以实现资源的高效利用，提高计算效率。
常用的作业调度器包括Slurm、PBS等，选择适合自己需求的调度器并进行合理配置能够提高系统的整体效率。
二、优化高性能计算技术平台1.并行计算与算法优化并行计算是高性能计算技术平台中的关键技术，可以充分利用多核处理器和分布式计算资源实现计算任务的加速。
【高性能计算中心】高性能计算中心建设方案总体设计
【高性能计算中心】高性能计算中心建设方案总体设计高性能计算中心建设方案总体设计1目录21.1建设目标根据用户的实际应用需求，拟扶植高机能计算系统一套，该系统包罗以下指标：计算系统主要由刀片集群组成，辅以大批的SMP胖节点和前后处理节点，其中刀片集群峰值达到16.12TFLOPS，胖节点峰值达到1.17TFLOPS。
建设存储系统一套，需要使用稳定可靠并行存储系统，总容量达到288TB，访问带宽达到3.0GBps。
扶植文件服务器存储系统一套，需要使用稳定可靠的磁盘阵列服务器，总容量达到21TB。
前后处理节点4台，每台配置高端显卡。
收集系统应根据应用需求，配置最先进的FDR 56 Gbps Infiniband收集，为了包管可管理性和可靠性，应配置单一大端口Infiniband交换机。
管理收集考虑机能和布线的最佳挑选，使用万兆上联方案。
根据用户应用需求，配置功能强大作业调度系统，并配置可实现与现有应用集成的webportal，可实现基于图形化的互动作业，提高用户使用体验。
1.2方案选型说明1.2.1高性能计算系统选型本次投标的高性能计算系统为曙光的整体解决方案，XXX（以下简称“XXX”）是一家在天津注册，在XXX 和XXX大力推动下，以国家“863”计划重大科研成果为基础组建的高新技术企业。
XXX做为国内抢先的高机能计算解决方案供应商，具有丰富的高机能项目经验和齐全的高机能计算解决方案，承担了多个国家重大超等计算机的扶植事情，其扶植的“曙光4000A”，“曙光5000A”和“曙光星云”等多个系统的扶植，多次入选全球Top500计算排行榜的前列。
曙光在国内高性能计算市场占有很大的市场份额，从2009年至今，连续4年夺得中国TOP100排行榜的第一名，超过了国内国际所有竞争对手。
曙光作为一个自主创新的国产的高机能计算解决方案供应商，也更符合本项目的自助可控、保密的要求。
31.2.2存储系统选型本次投标的并行存储系统为曙光Parastor200存储系统，存储系统作为高性能计算系统的存储介质，数据的可靠性和稳定性是第一位的。
高性能计算平台的构建及应用
高性能计算平台的构建及应用一、引言高性能计算平台是目前科学计算领域热烈讨论的话题，将计算机极限的性能提高到极致，以满足各种计算密集型应用，是大型科学项目实施者所关注的核心问题。
本文将解析高性能计算平台的构建及其应用。
二、构建高性能计算平台1. 平台选型高性能计算平台的构建需要选择适合自己的计算性能和服务的硬件平台。
x86架构的服务器、众核加速卡和GPU等硬件可选项，通常有两条路开展：(1) 以众核加速卡为硬件平台，使用PCI-E接口发布，达到与计算节点的高速传输。
每个卡可拥有约1840个SP核，单个节点可支持多个卡。
其核心价值在于可实现数百Gflops级的高性能计算。
(2) 选择GPU作为硬件平台。
GPU架构的硬件具有高并行计算的能力，也越来越普遍。
相对于CPU的计算单元较少，GPU可达到几百个或者数千个计算单元，高带宽内存系统和多层次编程系统也是其优势。
2. 软件环境布置为了更好地提高计算平台的运行效率以及计算资源的利用率，构建高性能计算平台还可以上扬更催化的软件环境布置。
主要可分为以下两种：(1) 采用MPI并行编程模型，可以支持PCl-E和IB点对点网络，实现多任务的并发加速。
(2) 采用CUDA高效处理，充分发挥GPU并行化的高性能运算能力，降低计算时间的复杂度。
三、高性能计算平台的应用高性能计算平台是一种高度的总体性解决方案，主要用于大型科学和工程项目中的计算问题，当前高性能计算平台的应用主要集中在以下几个领域：1. 生命科学生命科学领域是一个新兴的领域，可应用于基因组、基因定序、分子动力学等研究领域，从而加速生命科学领域的研究进展。
2. 天体物理学高性能计算平台在天体物理学中有着较为广泛的应用，可用于对宇宙演化、超新星爆发等一系列问题进行深入研究。
3. 天气预报天气预报是利用现代气象科学和现代信息技术对天气及其变化的预报。
高性能计算平台可用于模拟气象动力和热物理过程，计算观测数据，提升气象预报的准确性。
高性能计算平台的搭建与配置手册
高性能计算平台的搭建与配置手册一、引言高性能计算平台作为科研机构、企业等需要处理大规模数据和进行复杂计算的应用中不可或缺的一项工具，对于提高计算效率、加速科学研究、推动技术创新具有重要意义。
本手册旨在介绍高性能计算平台的搭建与配置过程，帮助用户了解平台的基本组成、硬件需求和软件配置，并提供详细的操作步骤。
二、平台搭建前的准备工作1. 了解需求：在搭建高性能计算平台之前，需要明确平台的主要应用场景和计算需求。
这包括确定计算规模、数据量和计算强度，以便根据需求选择合适的硬件和软件配置。
2. 硬件需求：根据计算需求和预算情况，选择适当的服务器、存储设备和网络设备。
需要考虑的因素包括处理器类型和核心数量、内存容量、存储容量和速度，以及网络带宽和拓扑结构等。
3. 软件需求：确定所需的操作系统、编程语言和并行计算库。
常用的操作系统包括Linux、Unix和Windows Server等，编程语言可以选择C、C++、Python等，而并行计算库则有OpenMP、MPI和CUDA等。
三、平台搭建与配置步骤1. 硬件搭建（1）选择合适的服务器，根据需求选择合适的处理器型号和核心数量，并确保服务器具备足够的内存容量和存储空间。
（2）连接存储设备和网络设备，并确保网络带宽和拓扑满足计算需求。
（3）安装操作系统，根据硬件和软件需求选择合适的操作系统版本，并按照操作系统提供的安装指南进行安装。
2. 软件配置（1）选择并安装合适的编程语言和并行计算库。
根据应用需求选择编程语言，并安装相应的开发环境。
对于并行计算库，根据需求选择合适的库，并按照库提供的安装指南进行安装。
（2）配置环境变量，设置编程语言、并行计算库和其他相关软件的路径，以便在命令行中快速访问。
（3）配置网络和集群管理，设置网络参数和集群管理软件，以便在多台服务器之间进行通信和任务调度。
3. 平台测试与调优（1）进行基准测试，通过运行一些常见的计算任务，评估平台的性能和稳定性。
高性能计算平台构建与应用教程
高性能计算平台构建与应用教程随着科学技术的不断进步和发展，高性能计算在各个领域中的应用越来越重要。
然而，构建和应用高性能计算平台的过程并不容易，需要深入了解计算平台的架构和相关技术。
本文将介绍高性能计算平台的构建和应用，以帮助读者更好地理解和利用这一技术。
一、高性能计算平台的构建1. 选择合适的硬件设备构建高性能计算平台的第一步是选择合适的硬件设备。
通常情况下，高性能计算平台需要具备高效的处理器、大内存容量和快速的网络连接。
常见的硬件设备包括多核处理器、GPU加速器和高带宽存储器。
根据应用的需求和预算的限制，选择适合的硬件设备是构建高性能计算平台的关键。
2. 安装和配置操作系统选择合适的操作系统是构建高性能计算平台的另一个重要步骤。
常用的操作系统有Linux、Windows和BSD等。
Linux操作系统被广泛应用于高性能计算平台，因为它具有良好的性能和稳定性，并且有丰富的开源软件资源。
在安装和配置操作系统时，需要按照硬件设备的要求进行相应的设置和调整。
3. 配置网络连接高性能计算平台需要快速的网络连接，以便在集群内实现高效的通信和数据传输。
常用的网络连接技术包括以太网和InfiniBand等。
在配置网络连接时，需要根据实际需求选择合适的网络技术，并进行相应的设置和优化，以确保高性能计算平台能够达到预期的性能水平。
4. 安装和配置高性能计算软件在构建高性能计算平台时，需要安装和配置高性能计算软件，以支持平台的基本功能和特性。
常见的高性能计算软件包括MPI（Message Passing Interface）和OpenMP等。
安装和配置这些软件需要一定的技术和经验，在完成安装和配置后，还需要进行相应的测试和性能调优，以确保平台能够满足实际应用的需求。
二、高性能计算平台的应用1. 科学计算高性能计算平台在科学计算中具有重要的应用价值。
科学计算涉及到大规模的数据处理和复杂的计算任务，需要借助高性能计算平台来提高计算效率和准确性。
CAE高性能计算平台建设方案
CAE高性能计算平台建议书目录第 1 章概述 4第 2 章关于IBM高性能计算的简介 7第 3 章汽车行业CAE应用程序的特点及计算平台的选择 11汽车行业CAE分析的过程 11CAE高性能运算应用程序的特点 11CAE硬件平台的选择 15IBM Cluster 1600介绍 17IBM Cluster 1350 Linux集群系统（IBM刀片中心）: 20IBM优势 21第 4 章CAE高性能计算系统设计原则 24应用通用性原则 24系统高扩展性原则 24系统高可用性原则 25处理器性能最大化原则 25高性价比原则 26第 5 章CAE高性能计算平台方案 27关于XX汽车CAE项目投资的几点建议 27总体方案描述 27二期扩展方案 31第 6 章相关产品技术介绍 32IBM Power 575 32IBM BladeCenter 34IBM BladeCenter HS22 38IBM System x3650 M2 41IBM System Storage DS5000 系列模块化企业存储系统 43IBM并行文件系统GPFS简介 46xCAT集群系统管理软件 48IBM智能系统管理 49第1 章概述CAE一直是高性能计算的主要应用领域。
随着现代汽车技术的发展，特别是与其它学科如数学、物理、化学、材料科学的结合,汽车应用所需处理的数据信息量不断增加,对运算能力的需求也越来越大，由于并行计算技术的飞速发展,汽车CAE模拟的应用平台也逐渐从巨型机过渡到高性能计算机系统,这也为用户提供了一个具有更高性价比的选择。
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TOP600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。
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、日本的一些公司都拥有总计算能力超过数十万亿次的高性能计算机用于新产品的研发。
高性能计算平台的设计与实现
高性能计算平台的设计与实现高性能计算（High Performance Computing，HPC）是一种针对大规模数据计算和处理的计算方式，用于解决复杂问题和加快科学研究的速度。
设计和实现高性能计算平台是提高计算效率和加速科学研究的关键。
本文将介绍高性能计算平台的设计原理和实现方法。
首先，一个高性能计算平台需要具备高带宽、低延迟的互连网络。
互连网络决定了计算节点之间的通信效率和数据传输速度。
一种常用的互连网络拓扑结构是全互连网络，其中每个计算节点都直接连接到其他计算节点，实现最快的数据传输。
此外，网络拓扑结构还应考虑有效的路由算法，以实现最短路径和负载均衡。
针对大规模的数据中心和超级计算机，还可以采用多层次的互连网络，如三维扇出网格（3D Torus），以实现更好的扩展性和容错性。
其次，高性能计算平台的计算节点需要具备高性能的处理器和内存。
处理器的选择非常关键，常用的选项包括领先的多核处理器、图形处理器（GPU）和专用加速器。
这些处理器都具备较高的并行性和浮点运算能力，适用于并行计算。
内存的选择应考虑计算节点的内存容量和带宽，以满足大规模数据的计算和传输需求。
此外，高性能计算平台的存储系统也需要具备高速读写和存储容量，以支持大规模的数据存储和检索。
此外，高性能计算平台的操作系统和软件工具也需要进行优化和定制。
操作系统应能充分发挥硬件资源的性能，并提供有效的并行计算支持。
一些常用的优化技术包括使用高效的调度算法、减少上下文切换、合理分配资源等。
软件工具方面，可以使用并行计算框架如MPI（Message Passing Interface）和OpenMP（Open Multi-Processing），以实现分布式计算和并行任务的协同工作。
针对特定的科学计算领域，还可以利用专门的数值计算库、数据可视化工具和大规模并行处理软件来优化计算性能。
另外，高性能计算平台的管理和监控系统也是非常重要的。
管理系统可以用于实时监控和管理计算节点的运行状态、负载均衡、任务调度等。
- 1、下载文档前请自行甄别文档内容的完整性，平台不提供额外的编辑、内容补充、找答案等附加服务。
- 2、"仅部分预览"的文档,不可在线预览部分如存在完整性等问题,可反馈申请退款(可完整预览的文档不适用该条件!)。
- 3、如文档侵犯您的权益，请联系客服反馈,我们会尽快为您处理(人工客服工作时间：9:00-18:30)。
高性能计算平台建设方案1.验证理论、发展理论的重要工具，另一方面，它是在理论的指导下发展实用技术，直接为经济发展服务；计算科学的发展也有相当悠久的历史，只是在计算机这一强大的计算工具问世之前，计算只能利用人类的大脑和简单的工具，计算应用于科学研究有天然的局限性，限制了它作用的发挥；随着计算机技术的发展，使用科学计算这一先进的技术手段不断普及，逐渐走向成熟。
科学计算可以在很大程度上代替实验科学，并能在很多情况下，完成实验科学所无法完成的研究工作。
科学计算也直接服务于实用科技，并为理论的发展提供依据和机会。
在许多情况下，或者理论模型过于复杂甚至尚未建立，或者实验费用过于昂贵甚至不允许进行，此时计算模拟就成为求解问题的唯一或主要手段了。
目前，高性能计算已广泛应用于国民经济各领域，发挥着不可替代的重要作用：a) 基础学科中深入的知识发现，问题规模的扩大和求解精度的增加需要更高性能的计算资源。
例如，计算立体力学、计算材料学、计算电磁学。
b) 多学科综合设计领域中大量多部门协同计算需要构建高性能的综合平台。
例如，汽车设计、船舶设计。
c) 基于仿真的工程科学结合传统工程领域的知识技术与高性能计算，提供经济高效地设计与实践方法。
例如，基于仿真的医学实践、数字城市模拟、核电、油田仿真工具、新材料开发、碰撞仿真技术、数字风洞。
d) 高性能计算提升众多行业服务、决策的时效性，提高经济效益。
例如，实时天气预报、城市交通控制、视频点播服务、动漫设计、网络游戏、基于RFID 的货物跟踪、智能电子商务。
e) 数据密集型应用需要高性能数据处理，以应对数据爆炸式增长带来的难题。
例如，高能物理实验数据处理、遥感数据处理、商业智能、生物信息学、RFID 数据挖掘、金融业分析抵押借贷、移动电话流量分析。
1.1建设内容高性能计算平台是面向全校提供高速计算服务的公共计算平台，主要运行科研计算任务，并且能够根据应用任务对硬件资源的不同需求，动态分配和调整平台资源，管理计算作业。
用户通过校园网或VPN远程提交计算作业、获取计算结果，并能够根据权限调整，实现权限控制，硬件细节对用户透明。
用户界面实现图形化交互窗口和SSH登陆相结合方式。
平台的主要硬件设备有：管理节点、计算节点、存储IO节点、Infiniband交换机、高速存储、千兆以太网交换机；软件方面有：64位Linux操作系统、并行开发环境、并行文件系统、作业调度管理系统、硬件集群管理系统等，利用高速infiniband网络互联构成计算环境，通过并行计算支撑软件和作业调度系统使它们协同工作。
平台支持同时运行Ansys、Fluent、Gauss、Materials Studi、ADMS、Opera、HFSS、MTSS、MAGIC、CST、Icepak等商业软件，并支持C（C++）、Fortran77/90等语言的编译和运行环境，以保证学院自编应用程序的计算求解需求。
1.2设计原则高性能计算平台应具有处理大规模的复杂运算，尤其是浮点运算的能力。
它将为全校提供优化设计、分析、验证的手段，最终实现提高科研质量、缩短科研周期、降低科研成本。
因此，方案设计以用户现场测试结果为基础，根据用户对未来应用模式及业务量需求预测为前提，强调高性能以及可行、合理和低风险。
架构设计和系统选型遵循以下原则：先进性本系统方案所采用的技术既要符合业界的发展方向，又要在未来几年内仍具有很高的技术先进性，保持在同类系统中的领先地位。
这样有利于提高整个系统的计算与处理能力，保证系统的使用周期。
有限投资获取最大计算性能在有限的投资前提下，高性能计算平台应具有优秀的处理能力，它不仅具有符合要求的峰值性能(Peak Performance)，更重要的是应具有稳定的应用性能（sustained performance）。
各种复杂的研究课题在本系统中能够得到准确、快速的计算结果。
可扩展性随着对计算机系统性能的要求不断提高，高性能计算平台应具有较强的扩展能力，可以方便地实现节点增加、系统扩充和升级，以有效保护前期投入。
建议采用第三方集群管理和作业调度专业软件，集成安装与硬件设备无关，计算节点的扩展不受硬件品牌限制。
开放性和兼容性系统应符合公认的工业标准，包括体系结构，硬件，I/O, 网络，操作系统，开发环境和开发工具等。
便于和其他平台上的系统互操作。
应用开发软件丰富本系统的平台上应具有丰富的软件资源，能够提供研究课题的解决方案和相应的软件系统。
例如高性能计算方面的开发环境和应用开发软件，linux、专业平台软件商, 不仅提供处理节点间的协调和通信的中间件，使整个系统节点能够真正实现合作，负载均衡，还能针对不同应用需求，提供一系列并行计算应用。
性价比优越本系统在性价比方面在同类系统中应具有明显的优势，能满足用户应用的同时，充分考虑后期运维费用，尽量采用绿色节能型设备，降低运维功耗，比如采用刀片式服务器。
管理简单，用户易用尽量减少数据中心的设备管理难度，简化架构，底层硬件对用户透明，本着不改变设计师原有使用原则的基础上选择合适的软件架构，突破集中式资源部署应用难的屏障，实现应用简单易用的目的。
综上所述，本项目的建设，在遵循统一领导、统一规划、统一标准、统一组织的建设原则之下，最大程度上保证系统按照预期的目标顺利实施。
2总体架构根据我们对学校高性能计算平台的需求调研分析，以及其它高校的高性能计算实验室的考察，结合实际应用需求、当前计算规模大小、存储需求量等一系列的因素，充分结合总体设计原则，针对学校高性能计算应用的特点，从满足应用需求的角度出发，建立一个高可扩展、易管理的Cluster高性能计算平台环境。
主要是基于计算网络、存储网络、管理网络、监控网络的一体化网络建设的高性能计算集群系统：计算网络采用Cluster、高速InfiniBand计算网与千兆以太管理网协同工作的架构。
计算节点采用刀片服务器。
存储网络大部分数据都存放在FC架构存储系统中，选用低端扩展容量大的磁盘阵列，利用SAN交换机互联，通过存储I/O节点为高性能计算平台提供存储服务，便于维护、管理和备份。
管理网络通过资源调度管理软件管理整个高性能计算平台。
用户通过网络远程访问高性能计算平台，获取高性能计算平台的计算资源进行求解运算。
监控网络通过基于硬件设备的专业集群管理软件对硬件系统进行集中管理、配置，减轻管理维护人员的工作负担，为运维人员提供高效便捷的管理方式。
硬件部分应包括：➢计算节点（集群节点和小型机节点）➢管理节点➢I/O节点➢高速互连系统软件部分应包括：➢操作系统➢集群管理软件➢作业调度系统➢并行文件系统➢并行程序开发环境➢数学库、并行库➢标准应用软件➢客户应用软件3 高性能计算平台硬件系统3.1 平台架构图平台整体架构图如下：采用32节点的Cluster 高性能计算集群（每个计算节点Intel Xeon X5650 2Processors/6Cores/24G 内存），主要运行分布式计算应用，利用MPI 现实并行计算，提高应用效率。
目前采用1台管理节点作为高性能计算平台的管理服务器，以后根据应用需求将管理节点增加到2台。
目前采用2台存储节点作为高性能计算平台的存储I/O 节点，以后根据应用需求扩展存储I/O 节点。
32节点高性能计算集群节点、2节点I/O 服务器集群、1台管理节点均通过带宽20Gbps Infiniband 高速网络互连。
计算集群节点通过20Gbps Infiniband 网络连接I/O 节点，通过I/O 节点的专门并行文件系统访问存储。
I/O 节点通过4Gbps 光纤通道卡连接至磁盘阵列环境中，配置1台磁盘阵列（可选HP P2000G3FF 或IBM DS3400），10TB 可用容量，以满足高性能计算环境根据应用需求，小型机待今后扩展建设。
对存储性能和空间的巨大需求，I/O节点存储链路完全多路径融合，与磁盘阵列见无单点。
高性能计算平台全部通过管理节点上的高性能计算资源管理平台软件对用户发布使用。
管理节点通过1000Base-T千兆以太网连接到校园网络中，各院系通过该网络Web 使用高性能计算平台资源，基于用户原有使用习惯的图形化交互界面，并最终通过网络可视化的查看计算过程，获得计算结果。
3.2主要设备选型计算节点采用32节点的刀片服务器作为计算节点（每个节点采用2 Processors Intel Xeon X5650/6 Cores/18GB memory），Intel六核处理器在中规模的计算量上的性能相当于同主频四核CPU的1.5倍以上。
依据见Intel提供的数据分析图：管理节点采用1节点的机架式高端服务器（采用2 Processors Intel Xeon X5650/6 Cores/24GB memory）作为高性能计算平台的管理节点。
存储节点采用2节点的机架式高端服务器（采用2 Processors Intel Xeon X5650/6 Cores/36GB memory ）作为高性能计算平台的存储I/O 节点。
计算网络采用至少2台Infiniband 高速网络交换机（20Gbps 无阻塞）刀片机箱内置模块，作为高性能计算平台核心计算网络。
详细指标见附表说明。
3.3 Cluster 集群系统Cluster 采用32台刀片式服务器构成计算节点，通过2台I/O 存储节点连接磁盘阵列，I/O 节点部署专用并行文件系统，负责向计算节点提供共享存储服务。
管理节点部署高性能计算资源管理平台软件，利用应用虚拟化技术，实现用户通过网络对高性能平台的图形化透明使用，远程接入完全遵照用户原有软件使用方式，使用习惯。
高效、易用的提供高性能平台计算服务。
目前用户大量应用运行在Linux64平台上，为了满足当前用户应用与未来发展的需求，采用Linux 并行计算集群进行Cluster 的建设。
Cluster 计算节点采用刀片服务器，节点处理器采用英特尔® 至强® X5650 六核核处理器（2 Processors/6 Cores ）。
Cluster集群系统的计算理论浮点峰值为：2.66G×4×32×2×6=4085.76 G flops = 4 T flops浮点峰值＝CPU主频×CPU核每个时钟周期执行浮点运算的次数×服务器数量×每个服务器的CPU核数。
Cluster计算集群具有以下特点和优势：➢具有很高的性能价格比。
采用先进的Beowulf架构，扩展性好即可扩充到几百上千个节点，从而获得很高的性能和比较低的总体成本。
➢计算集群全部采用高速的Infiniband网络互连，具有极高的性价比。
➢采用工业标准设备和顺应高新技术发展的趋势。