高性能计算集群“Kohn”
某高校高性能集群部署文档
某高校高性能计算集群部署文档（瘦节点部分）2012年11月25日目录1.文档更新历史........................................................................................................ 错误!未定义书签。
2.集群概览 (5)3.准备工作 (5)3.1.对所有节点的内置硬盘建立RAID (5)3.2.收集物理信息 (6)4.部署管理节点操作系统 (6)4.1.安装操作系统 (6)4.2.系统安装完之后配置 (7)5.安装配置Platform HPC集群管理软件 (8)5.1.安装包准备 (8)5.2.执行安装程序 (8)5.3.安装过程中的操作 (8)6.使用Platform HPC做操作系统分发 (9)6.1.配置网络接口 (9)6.2.为刀片机HS22操作系统分发 (12)6.3.对刀片组HS12操作系统分发 (16)6.4.对IO节点做系统分发 (20)6.5.对Login节点做系统分发 (23)7.使用Platform HPC维护操作系统分发 (26)7.1.移除已经部署的操作系统 (26)7.2.重新部署操作系统 (26)7.3.部署新的机器 (27)7.4.维护部署模板内容 (28)8.GPFS配置方法 ...................................................................................................... 错误!未定义书签。
8.1.XIV近线存储划分 ..................................................................................... 错误!未定义书签。
8.2.XIV存储驱动安装 ..................................................................................... 错误!未定义书签。
高性能计算集群系统的设计与优化
高性能计算集群系统的设计与优化摘要：随着大数据、人工智能和科学计算的快速发展，高性能计算集群系统的设计与优化变得越来越重要。
本文将介绍高性能计算集群系统的概念、设计原则、关键技术以及优化方法。
同时，还将讨论如何提高集群系统的性能和可扩展性，以满足不断增长的计算需求。
第一部分：高性能计算集群系统的概述高性能计算集群系统是由多台计算机互联而成的计算平台，用于完成大规模数据处理和科学计算任务。
它通常包括主节点和若干个计算节点，每个计算节点都配备有多个处理器和大容量内存。
集群系统提供了分布式计算和存储能力，能够实现高效的数据处理和计算任务。
第二部分：高性能计算集群系统的设计原则1. 任务划分和负载均衡：将大规模任务划分为多个子任务，并将这些子任务分配到不同的计算节点上，以实现负载均衡，提高整个集群系统的效率。
2. 通信和数据传输：设计高效的通信机制和数据传输协议，以减少通信开销，提高数据传输的速度和效率。
采用高速网络和多路径传输技术，可以提高通信带宽和传输速度。
3. 存储和数据管理：采用分布式存储和数据管理技术，将数据均匀地分布在不同的存储节点上，以实现数据的共享和并行处理，提高数据访问的效率。
4. 容错和可靠性：设计容错和冗余机制，以应对节点故障和数据丢失等问题。
采用备份和恢复策略，可以保证系统的可靠性和数据的完整性。
第三部分：高性能计算集群系统的关键技术1. 并行计算技术：通过使用并行算法和并行编程模型，将大规模计算任务划分为多个并行的子任务，并通过多个计算节点同时执行，以提高计算速度和效率。
2. 分布式存储技术：采用分布式文件系统和对象存储技术，将数据分散存储在不同的存储节点上，并通过网络进行访问。
3. 多核计算与加速器技术：利用多核处理器和加速器（如GPU、FPGA）来提高计算能力和效率。
通过并行化计算任务和利用加速器的性能优势，可以快速完成大规模计算任务。
4. 虚拟化和容器技术：采用虚拟化和容器技术，将计算节点进行虚拟化，提供灵活的资源分配和管理机制，以实现更高的资源利用率和可扩展性。
高性能计算集群Beowulf
． Ｍ Ｐ工 例 程 和 返 回值：所有 ＭＰＩ例程 （函数或子程序）在 Ｃ或Ｆｏｒｔｒａｎ 调用 中 都 返 回 一 个 整 型 值 ， 用以确定 ＭＰＩ调用的退出状态。
． ＭＰ Ｉ句 柄 ： Ｍ ＰＩ 定义了自己的用于通讯的数据结构，我们必须通过句
号给另一个节点上的进程，这使得一切都在用户所指定的范畴内运行·
２．３Ｍ ＰＩ和 ＰＶＭ
在集 群 上 开发并行代码的关键是各个节点之间的通信，一种常用的办法是在 处理器之间使用消息传递技术，该技术用于早期本地内存并行机的设计，一个消
息非常简单，它包括一些数据和一个目标处理器，公共消息传递 ＡＰ工ｓ是 ＰＶＭ或 ＭＰＩ，消息传递可通过使用线程有效地实现，当线程在某地使用数据时消息需要
的方法。同ＰＶＭ相比，ＭＰＩ只是一个支持并行计算的程序库，并不是一个并行操
作系统。
２、 提 出 ＭＰＩ的目的是创建一种标准的消息传递接口，设计的关键是速度， 因此ＭＰＩ速度比 ＰＶＭ快。ＭＰＩ尽量利用本地的硬件支持，如直接利用硬件提供的 广播机制，但和无此机制的其它机器通信就会有问题。而 ＰＶＭ工作围绕“虚拟机” 思想展开，考虑了可移植性、容错和异构性，它的通信要根据对目标机的判断来
Ｂｅｏ ｗｕ ｌｆ 集群上的节点资源只为这个集群自身所用，每个独立节点的性能不 受外部因素影响，这有助于平衡负载。同时，由于这样互联的网络和外部网络是 隔绝的，网络负载情况只受到在集群上运行的程序影响，这可减轻在工作站网络 中由于意外延迟而造成的影响。所有在集群上的节点在集群的管理权限内运行， 这样集群网络对于外部是不可见的。另一方面，Ｂｅｏｗｕｌｆ的软件提供一个全局的 进程 ＩＤ。这就启动了这样一套机制：在系统一个节点上的进程能够传送一个信
高性能集群方案
高性能集群方案摘要：随着科技的不断发展，越来越多的企业和组织面临处理大规模数据和处理复杂计算任务的需求。
为了应对这些需求，高性能集群方案被广泛采用。
本文将介绍高性能集群方案的基本概念和原理，并探讨如何设计和部署一个高效的集群系统。
一、引言随着云计算、大数据和人工智能等技术的快速发展，许多领域的数据和计算需求呈现指数级增长。
传统的单机计算模型已经无法满足这些需求，因此高性能集群方案变得越来越重要。
二、高性能集群的定义高性能集群是一种将多个计算资源联合起来形成一个统一计算实体的解决方案。
这些计算资源可以是物理服务器、虚拟机、容器等。
高性能集群的目标是通过并行计算和分布式存储来实现高性能和高可靠性。
三、高性能集群的优势1. 高性能：高性能集群可以并行处理大规模数据和复杂计算任务，大大提高计算速度。
2. 高可扩展性：集群系统可以根据实际需求扩展计算资源，满足不断增长的计算需求。
3. 高可靠性：高性能集群通常采用冗余备份和自动故障转移机制，保证系统的高可靠性。
4. 节省成本：通过合理的资源利用和自动化管理，高性能集群可以降低企业的IT运维成本。
四、高性能集群的关键技术1. 分布式存储：高性能集群通常采用分布式文件系统，将数据分散在多个节点上进行存储，提高数据访问效率和可靠性。
2. 分布式计算：高性能集群通过任务划分和并行计算的方式，将复杂计算任务分发到多个计算节点上进行处理，提高计算速度和效率。
3. 负载均衡：为了保证集群中各个节点的负载均衡，高性能集群通常采用负载均衡算法来分发任务，并根据节点的实际负载情况进行动态调整。
4. 容错机制：高性能集群通过冗余备份和自动故障转移机制，提高系统的可靠性和容错性。
五、高性能集群的设计和部署1. 硬件选型：根据实际需求选择适合的计算节点和存储设备，保证集群系统的性能和容量。
2. 网络架构：设计合理的网络架构，保证节点之间的高速通信和低延迟。
3. 软件配置：安装和配置适合集群的操作系统和软件，进行节点的管理和监控。
高性能计算集群的设计与实现
高性能计算集群的设计与实现一、引言随着信息技术的飞速发展和普及，大数据和人工智能等领域的深度学习和机器学习等算法的应用越来越广泛，需要处理大量数据和运算量，导致传统的计算机无法满足高性能计算需求。
因此，高性能计算集群的设计与实现成为了当前计算机领域中一个热门话题。
二、高性能计算集群的基本概念高性能计算集群是指将多台计算机通过网络互连，并配备相应的硬件、软件和操作系统，形成一个具有共享资源的整体处理系统，以实现高性能、高并发、高可靠的计算和处理任务。
高性能计算集群的主要构成部分包括控制节点、计算节点、存储节点和交换节点等。
其中，控制节点用于控制和管理整个集群的行为，计算节点用于进行各种计算任务，存储节点用于存储处理数据，交换节点用于进行不同节点之间的数据交换和传输。
高性能计算集群的运作过程可以简单分为三个步骤：任务提交、任务调度和任务执行。
首先，用户将任务提交到控制节点上；然后，控制节点根据任务的性质和资源情况，调度适当的计算节点进行计算；最后，计算节点执行分配给它的任务，完成计算并将结果返回给控制节点。
三、高性能计算集群的设计与实现高性能计算集群的设计与实现需要考虑多种因素，包括硬件架构、软件框架、存储系统、网络互连等等。
1.硬件架构高性能计算集群的硬件架构应该具备高性能、高可靠和可扩展性的特点。
具体来说，需要选择高性能的CPU、GPU、FPGA等计算芯片，并配置大容量的内存和硬盘。
此外，还需要注意各个节点之间的互连方式和网络带宽，以确保数据传输的速度和稳定性。
2.软件框架高性能计算集群的软件框架是支持集群运行的关键。
其中，操作系统、进程管理、作业调度等高效管理和控制系统是必不可少的。
此外，还需要选择适合集群的并行计算框架，例如MPI、OpenMP、CUDA等。
3.存储系统高性能计算集群的存储系统是决定数据读写速度和存储空间大小的关键因素。
在设计存储系统时，需要综合考虑数据类型、读写速度、存储容量和可靠性等因素。
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。
基于GPU的高性能计算机集群设计与优化
基于GPU的高性能计算机集群设计与优化高性能计算机集群是当前科学计算、大数据处理以及人工智能等领域中的重要工具。
而基于GPU的高性能计算机集群设计与优化，对于提升计算速度和实现更复杂的计算任务具有重要意义。
在设计和优化基于GPU的高性能计算机集群时，有几个关键的因素需要考虑。
首先是硬件选择和配置。
GPU是图形处理器，其在并行计算和大规模数据处理方面具有卓越的性能。
因此，在选择GPU时，需要考虑GPU的型号、数量和内存容量等因素，以满足计算任务的需求。
此外，CPU的选择也很重要，因为CPU与GPU之间的协同合作是实现高性能计算的关键因素。
其次是集群的网络架构。
为了实现高性能计算，集群中各个节点之间的通信是至关重要的。
高性能计算机集群通常采用InfiniBand等高速网络技术，以实现低延迟和高带宽的数据传输。
通过优化网络架构，可以提高节点之间的通信效率，从而加快计算速度。
除了硬件和网络架构之外，软件也是基于GPU的高性能计算机集群设计和优化中的重要因素。
首先是操作系统的选择和优化。
一些操作系统具有更好的支持对GPU的计算任务的能力，例如Linux操作系统的某些发行版提供了特殊的GPU驱动程序和工具，可以优化GPU的性能。
其次是编程模型的选择和优化。
目前，CUDA和OpenCL是两种常用的GPU编程模型，可以实现并行计算任务。
通过合理选择编程模型，可以充分发挥GPU的并行计算能力，提高计算效率。
此外，还可以采用一些优化技术来提高基于GPU的高性能计算机集群的性能。
例如，优化算法和数据结构，减少数据传输和存储操作等。
还可以采用负载均衡策略，合理分配计算任务到不同的节点，充分利用集群中每个节点的计算能力。
此外，还可以采用流水线技术，提前准备数据，避免计算和数据传输之间的等待时间。
除了以上的硬件和软件优化之外，还需要进行集群的监控和管理。
通过监控集群的状态，可以及时检测到节点故障或者计算任务的延迟，从而采取相应的措施。
基于IBM BladeCenter刀片系统的高性能集群
【十大解决方案--高性能计算集群】基于IBMBladeCenter 刀片系统的高性能集群(ISV solution)IT发展阶段：精进篇解决方案分类：高性能计算集群适用企业：大中型企业解决方案分类：IBM SystemX 刀片服务器高性能计算解决方案：解决大型计算问题需要功能强大的计算机系统。
如今，随着高性能计算机集群的出现，使这一类应用从传统昂贵的大型计算机系统(SMP, MPP)演变为采用商用服务器产品和软件的高性能计算机集群(HPC)。
因此，高性能计算系统已经成为解决大型问题计算机系统的发展方向。
在现实生活中，许多科学研究和商业企业的计算方面的问题都可以通过高性能计算系统来解决。
特别是在典型的领域，高性能计算系统能够帮助开发和研究人员进行建模和模拟。
同时，以最快的数度计算出模拟的结果，为下一步的开发和最终结构的确定提供依据。
针对客户群：工业行业•石油勘探和开发(例如: 地震资料处理、油藏模拟等)•汽车/航空航天(例如: 流体力学、碰撞分析、结构分析等)•计算机辅助工程(CAE)公共部门•高等教育(分子化学，材料分析等)•政府，研究实验室(大气模拟，数字天气预报)•高能物理生命科学•生物学(例如: 基因排序、蛋白质分析等)•药物研究•药品开发医疗成像网格计算•服务网格(共享应用程序)•计算网格(共享处理能力)金融服务部门•保险精算分析•投资风险分析•金融衍生物分析•资产负债管理•统计分析通信部门/ 企业内部信息化/媒体• Web和Web应用服务•电子商务•协同工作/电子邮件• IDC/主机•媒体/数字内容的创建•在线游戏针对应用：高性能计算各行业应用客户痛点，兴趣点：服务器密度不高部署和管理大量服务器占用大量人工功耗巨大可靠性和可用性不足需要支持不同类型的CPU和混合架构需要提高集群总体效率IBM应对方案：我们推荐采用IBM BladeCenter刀片集群解决方案。
IBM的高性能计算(HPC)解决方案，包括不同硬件组件和软件,大大简化了客户的集成工作，使应用系统能快速上线加快系统投产时间，为用户日常系统运行、维护带来了极大的方便。
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中国人民大学物理系高性能计算集群“Kohn”介绍
刘凯
2010.6
一．系统简介
（1）硬件部分
目前Kohn集群共有73个节点（1个管理节点，4个存储节点，68个计算节点），592个核，约1TB内存，理论计算峰值为5.5万亿次。
管理网络采用千兆以太网；计算网络采用40Gb QDR Infiniband网络；计算节点到存储节点为20Gb DDR Infiniband网络，存储节点经由光纤交换机连接至存储设备IBM DS3400+EXP3000（双控制器，提供4条4Gb光纤链路，24块450GB 15K转SAS硬盘构建Raid阵列）。
图1. Kohn集群正面图图2. Kohn集群背面图
管理节点1个，型号为IBM X3650M2机架式服务器，配置2个四核Intel Xeon E5530系列CPU（主频2.40GHz，L3缓存8MB，Intel QPI
5.86GT/s）；12G DDR3内存；2个146G 15K转SAS硬盘，硬盘阵列Raid 1。
存储节点4个，型号为IBM X3650M2机架式服务器，配置2个四核Intel Xeon E5530系列CPU（主频2.40GHz，L3缓存8MB，Intel QPI
5.86GT/s）；12G DDR3内存；2个146G 15K转SAS硬盘，硬盘阵列Raid 1；
20Gb DDR Infiniband HCA卡；4Gb光纤HBA卡。
计算节点68个，分布于5个IBM BCH刀片机箱中，其中66个计算节点为IBM HS22刀片，2个为IBM LS22刀片。
共包含以下四种刀片类型：
数量型号 CPU 内存硬盘
38 HS22 Intel Xeon E5530 2.4GHz四核6*2GB DDR3146GB SAS 6Gb/s 15Krpm 14 HS22 Intel Xeon X5550 2.66GHz四核6*2GB DDR3146GB SAS 6Gb/s 15Krpm 14 HS22 Intel Xeon X5550 2.66GHz四核6*4GB DDR3146GB SAS 6Gb/s 15Krpm 2 LS22 AMD Opteron 2435 2.6GHz六核4*2GB DDR2146GB SAS
68个计算节点之间通过2台36口V oltaire4036 Infiniband（40Gb QDR）交换机无阻塞连接，交换机中的4个口通过20Gb DDR Infiniband连接至存储节点。
（2）操作系统、编译器、并行环境、数学库和开源软件
集群部署采用Rocks 5.3，作业调度批处理系统为Grid Engine，编译器版本管理采用Modules Enviroment模块化环境。
操作系统：Linux，内核版本2.6.18-164
编译器：
通过输入module avail命令查看可用编译器；module list查看已加载
的环境；通过module load和module unload加载和卸载所需要的环境。
系统已默认加载intel编译器，用户可以在管理节点编译程序：
Fortran为ifort，绝对路径为/opt/intel/Compiler/11.1/064/bin/intel64/ifort
C为icc，绝对路径为/opt/intel/Compiler/11.1/064/bin/intel64/icc
C++为icpc，绝对路径/opt/intel/Compiler/11.1/064/bin/intel64/icpc
并行环境：
Openmpi, 绝对路径/share/apps/compilers/openmpi-1.3.3-intel-11/bin/，可通过module load openmpi/intel-11加载该环境。
Mvapich2, 绝对路径/share/apps/compilers/mvapich2-1.5rc1-intel-11/bin 可通过module load mvapich2/intel-11加载该环境。
注意：以上并行环境不能同时加载，用户可以自行比较以上并行环境对自己程序的影响，选择合适的并行环境。
数学库：
Intel MKL：绝对路径为/opt/intel/Compiler/11.1/064/mkl/lib/em64t/
其他数学库全部安装在/share/apps/libs文件夹中，包括
GotoBLAS2：当前最快的BLAS库
Lapack：开源BLAS和LAPACK库
ACML：针对AMD CPU优化的数学库
FFTW：快速傅里叶变换
GSL：开源的C和C++数学库
NETCDF：处理科学数据的软件库，能生成独立于机器的格式
推荐使用GotoBLAS2库和Intel MKL函数库：
其中GotoBLAS2库的连接方法为
-L/share/apps/libs/GotoBLAS2/ -lgoto2_nehalemp-r1.13
Intel MKL函数库的连接方法为
-L/opt/intel/Compiler/11.1/064/mkl/lib/em64t/ -lmkl_intel_lp64 \
-lmkl_sequential -lmkl_core –lpthread
开源软件：
Quantum ESPRESSO（开源的第一性原理计算软件）：
在/share/apps/software/espresso-4.2openmkl/文件夹下装有用openmpi
编译的espresso软件；
在/share/apps/software/espresso-4.2mvamkl/文件夹下装有用mvapich2
编译的espresso软件；
在/share/apps/software/espresso_pseudo/文件夹中有赝势库。
GNUPLOT（开源绘图软件）：
集群已安装GNUPLOT，用户可以直接输入命令gnuplot
（3）系统性能
由于集群中计算节点的硬件类型不同，我们分别做了Linpack测试：
节点数量型号 CPU 内存
理论峰值
（TFlops）
实际峰值
（TFlops）
Linpack
效率
38 HS22 Intel Xeon E5530 2.4GHz 6*2GB 2.918 2.564 88% 14 HS22 Intel Xeon X5550 2.66GHz 6*2GB 1.192 1.109 93% 14 HS22 Intel Xeon X5550 2.66GHz 6*4GB 1.192 1.146 96%
注：系统性能实测数据由IBM工程师完成。