魔方-2高性能计算平台应用环境

魔方-2高性能计算平台应用环境
魔方-2高性能计算平台应用环境

魔方-2高性能计算平台应用环境

1.简介

魔方-2高性能计算平台是基于集群概念设计的大型计算机系统,由416台双路刀片式服务器组成,其整体计算能力理论峰值为399.36T flops (1Tflops即为每秒1012浮点计算)。魔方-2系统每台服务器包含2颗英特尔志强E5-2680 v3处理器,每颗处理器包含12个处理器核心,计算主频2.50GHz,全系统合计9986颗处理器核心。全系统包含三套内部互联网络,一套线速互联的Infiniband网络,一套千兆管理网络和一套IPMI网络。2015年9月在上海超级计算中心完成安装后投入试运行。本文主要介绍在魔方-2高性能计算平台上部署的应用软件和机器的使用方法及环境。

2.硬件环境

计算节点的硬件配置如下:

两路十二核Intel(R) Xeon(R) CPU E5-2680 v3 @ 2.50GHz Haswell处理器(每节点合计24核)

每节点合计128GB内存

Mellanox InfiniBand光纤网络

魔方-2系统的存储分为两种:每个计算节点配备的本地硬盘和由存储节点建立的高速并行文件系统。其中本地硬盘用于计算节点操作系统使用,用户的所有操作都应该在帐号所对应$HOME(该$HOME所在的位置为高速并行文件系统)下进行,用户登录时,会自动被引导到自己帐号的$HOME下面。鉴于存储空间有限和数据安全的考虑,请用户务必做到及时下载计算结果文件并清理空间。

3.软件环境

3.1.操作系统

魔方-2系统的计算节点和前端接入节点的操作系统均为CentOS release 6.6 (Final),提供了一个标准的64位Linux操作环境(内核:2.6.32-504.el6.x86_64),用户需要事先适当熟悉命令行方式的基本Linux操作,特别是文件目录操作,并应该会熟练

使用一种编辑器(vi或者emacs等)。

3.2.作业调度系统

对于大规模超级计算机系统,为了有效利用众多处理器核心所提供的计算能力,必须有一个统一的作业管理系统,统一地跟用户交互,接收提交的各类计算任务,统一地分配计算资源,将各种各样的用户作业具体指派到节点上执行。对用户来说不需要关心计算具体是在哪里进行的,系统会自动按照优化原则调度,这不仅方便了用户的使用,而且提高了整个系统的利用率。作业管理系统是整个超级计算机最重要的软件环境之一,魔方-2系统使用PBS作业管理系统提交和管理计算作业任务。

3.3.编译器和并行实现

魔方-2系统支持OpenMP和MPI两种并行方式,前者为共享内存方式,仅能在一个计算节点内并行,最大线程数不能超过处理器核心数,在魔方-2系统上不能超过24;后者则是分布式内存并行,计算作业可以在一个或者若干个节点上进行,最大进程数仅受用户帐号所能使用的上限限制。

共享内存的OpenMP并行方式通常由编译器来支持,目前在魔方-2系统上的G N U编

译器和Intel的编译器软件均支持该标准,可使用相应的编译参数编译使用。

分布式消息传递的MPI并行方式,其实是一个设计规范的标准,提供了大量用于消息传递和管理的函数,支持从C/C++和Fortran语言编写的程序中调用,也可以绑定到其它一些编程语言。MPI只是一个标准,遵从这一标准可以有很多不同的软件实现,但具体的应用程序应该不加修改就可以重新编译运行,这也是标准化带来的优点。目前在魔方-2系统上主要使用支持InfiniBand网络的OpenMPI实现。

在高级编程语言支持方面,主要可以使用G N U编译器和Intel编译器,相应的编译

器安装运行目录已经加入用户的环境变量P A TH中了。在Linux操作系统下一般用ma k e工具来组织管理源代码编译,而不是直接调用这些编译命令。

查找编译命令所在的路径可以使用w h ic h命令,例如”w h ic h mpicc”将返回mpicc 命令所在的具体路径。确认编译器的版本请在编译命令后使用-v或者-V参数,例如”g cc -v”、”icc -V”,MPI编译器的详细命令行调用则可以用”mpicc -s h ow”获得。

3.4.数学库

实际的开放源码程序往往要调用大量的数学函数进行各种计算,经过长时间的积累,已经有一些比较成熟的标准化的数学库,其中最常见的诸如线性代数方面的BL A S、L A P A C K、ScaL A P A C K和快速傅立叶变换FFT等等。在魔方-2系统上使用intel编译器,可以使用相关的M K L数学库。

3.5.应用软件情况

目前,在魔方-2系统上已经测试或部署了常见的科学计算应用软件。主要测试过的

软件包括

abinit、blast、cp2k、cpmd、nwc h em、vasp、amber、espresso、g romacs、siesta、W IE N2k、g aussi an09、lammps、namd、y amboo、MaterialsStudio等,其中部分商业软件由用户协助测试完成。

计算节点的编号由4个字符组成,第一个字符为字母a,后三位为一定范围内的数字,即a[1-7][10-69],其中[1-7]表示该数字的变化范围为1到7,[10-69]表示该数字的变化范

围为10到69。其中节点a110仅作为编译节点。

魔方-2系统上的作业调度系统设置了两个队列:

score:可提交任意并行度的作业,主要用于串行作业(np=1)、小规模的并行作业(np<24),也可以用于并行度非24倍数的其他规模作业。

snode:只能提交24的整数倍并行度的作业,作业最终提交运行时会独占所申请分配的整个计算节点。

4.上机操作

魔方-2系统内部有着复杂的网络系统来实现大规模集群群系统的各类功能,为了安全起见,只有telnet和ftp接入节点能够通过外部公网直接访问,即便如此也需要网络

防火墙作为额外的安全措施,将这些接入节点跟外部有风险的网络环境相对隔离开来。

使用魔方-2,必须登录系统,通过作业调度系统进行作业提交、管理、监控、删除等操作。所有作业提交均通过提交作业脚本的方式来进行。魔方-2系统分配有各自独立telnet 登录节点和FTP文件传输节点,这些节点分配有独立的对外IP地址,禁止在登录节点运行任何大规模程序和编译任何程序,只可以进行简单的文本操作。用户可以到编译节点编译程序,运行小规模的测试。

运行作业基本步骤如下:

(1)模型准备——用户准备模型数据文件和作业脚本文件。

(2)模型上传——通过FTP工具将模型数据文件和脚本文件上传至FTP server。

(3)作业提交——利用Telnet登陆魔方超级计算机,用dos2unix命令处理上传的文本文件后,用作业提交命令提交脚本文件进行计算。

(4)作业监控——通过Telnet方式登录魔方机,采用作业管理命令监控作业的执行情况。

(5)结果下载——计算完成后,通过ftp工具从FTP Server下载结果文件。

下面分别介绍上机操作的相关内容。

4.1.登录和传输文件

魔方-2系统目前仍然采用telnet方式登录主机以及ftp方式传输文件。登陆之前依然需要首先登陆V P N。具体来说需要通过h ttps://https://www.360docs.net/doc/a613785743.html,接入,使用V P N用户名和密码登陆后,选择主机应用下的“开始V P N客户端”后就可建立连接。建立连接后才可以使用终端操作(telnet 192.168.235.10)和文件传输(ftp 192.168.235.30),这两个操作均需要主机用户名和密码的认证。

魔方-2系统也同时支持IP V6的接入[2001:DA8:8019:235::30](telnet和ftp)。

4.2.编译

用户用telnet登录成功后,首先进入的是登录节点。用户可以在登录节点查看目录、编辑文件、查看作业、查看资源使用情况等。但是用户不允许在登录节点运行计算程序或前后处理程序,也不允许进行程序编译。用户可以从登录节点转移到编译节点进行程序编译,编译节点为a110,用户可以使用命令ss h a110登录编译节点a110。

5.作业提交

系统利用PBS进行资源和作业管理, 所有需要运行的作业无论是用于程序调试还是业务计算均必须通过q sub 命令提交,提交后可以利用作业调度系统的相关命令查询作业状态等。为了利用q sub 提交作业,用户需针对此作业创建提交脚本,在脚本里面设定需要运行的作业参数等。在此分别给出串行和并行的简单脚本,用户可以修改此脚本以适用于自己的作业。脚本文件是一个常规文本文件,具有执行权限,可以直接使用vi编辑器编写,也可异地编写上传至用户作业工作目录,但要注意dos2unix转换一下。脚本文件名无特殊规定,起一个有意义的名字即可。编辑完成脚本文件后,将脚本赋予可执行权限,然后提交。例如对一个名称为test j ob.pbs的作业脚本文件,编辑完成后,需要执行命令c h mod 755 test j ob.pbs然后使用命令q sub test j ob.pbs来提交。

注意:严禁使用任何前台或者后台方式直接由用户运行程序,所有的计算都必须作为任务提交到PBS系统然后统一调度执行。

5.1.串行作业

对于串行程序,用户可编写命名为test j ob.pbs的串行作业提交脚本,其内容如下:

提交作业的所需信息需在作业提交脚本文件中利用#PBS设置。上述脚本利用q sub 命令提交后,表示进入提交作业的工作目录后,提交到score队列,其作业名为test j ob,默认的标准输出和错误输出将分别存在此目录下的test j ob.o[作业号]和test j ob.e[作业号]文件中。上述脚本中以#PBS 开头的几行中:

其中-N参数后设置的是这个作业的名字test j ob;

其中-q参数后设置作业使用的队列名score;

其中-l参数后的设置申请了计算资源分配情况,nodes=1表示申请1个计算节点,ppn=1表示申请计算节点内的1个计算进程。

作业脚本编写完成后,可以按照下面命令提交作业:

提交成功后将会看到类似如下的输出:

其中2580.m g mt34 表示的是作业号,其中数字2580表示的是作业号,m g mt34表示的是作业管理系统的主机名,之后可以使用作业号来查询作业及对此作业的其他一些操作。

5.2.并行作业

对于并行作业,用户需要例如命名为test j ob.pbs的并行作业提交脚本,其内容如下:#!/bin/s h

#PBS -N test j ob

#PBS -l nodes=2:ppn=24

#PBS -q snode

cd $PBS_O_W OR KD IR

N P=`wc -l<$PBS_N O D EFILE`

mpirun -np $N P -mac h inefile $PBS_N O D EFILE \

/pat h/to/test/j ob/binar y/file

与串行作业类似,提交作业的所需信息同样利用#PBS设置:

其中-q参数后设置作业使用的队列名snode;

其中-l参数后的设置申请了计算资源分配情况,nodes=2表示申请2个计算节点,ppn=24表示申请计算节点内的全部24个计算进程。

对于提交到snode队列的并行作业,我们要求并行规模np为24或者24的倍数,也就是说,我们要求这里始终设置ppn=24,同时按照并行规模对24的倍数来设置nodes数。

作业脚本编写完成后,提交方法与串行作业类似。

5.3.并行规模非24倍数的作业

当并行规模大于24同时非24的倍数时,例如提交并行度32的作业设置如下的提交脚本:

因为并行规模并非24的倍数,所以利用#PBS设置:

其中-q需要设置score队列;

其中-l设置了nodes=1:ppn=24+1:ppn=8,申请1个计算节点,该计算节点申请24个计算进程,另外申请1个计算节点,该计算节点申请8个计算进程。

与此类似,例如并行度64的作业需通过#PBS -l相关的设置为:

对于并行规模小于24的并行作业,我们要求提交到score队列(-q score),同时希望始终设置nodes=1。例如,并行度16的作业需通过#PBS -l相关的设置为:

5.4.大内存占用作业

对于魔方-2高性能计算系统来说,我们认为每个进程占用内存大于5GB就属于大内存占用作业,这时如果按照原有的提交办法提交作业就会出现计算节点内存不够用的情况。

我们假设需要提交一个并行度16的作业,经预估该作业每个计算进程需要占用内存15GB,因为每个计算节点物理内存128GB,所以每个计算节点的物理内存最多只能分配8个计算进程,这样的作业提交脚本例子如下所示:

#!/bin/s h

#PBS -N bi g mem j ob

#PBS -l nodes=2:ppn=24

#PBS -q snode

RE A L_N P_PER_N O D E=8

#g enerate nodelist

rm -rf $P WD/nodelist 1>/dev/null 2>&1

for i in `cat $PBS_N O D EFILE | sort | uni q`

do

for j in `se q 1 $RE A L_N P_PER_N O D E`

do

ec h o $i >> $P WD/nodelist

done

done

#nodelist done

cd $PBS_O_W OR KD IR

N P=`cat $P WD/nodelist | wc -l`

mpirun -np $N P -mac h inefile $P WD/nodelist \

/pat h/to/bi g/mem/j ob/binar y/file

该提交脚本中RE A L_N P_PER_N O D E参数的设置需要事先经过内存占用情况估算出来,在本例中即为8,因为总的并行度为16,这样就需要两台计算节点完成计算,故#PBS -l 参数后的设置的申请了计算资源情况中,nodes=2表示申请2个计算节点。另外,这里请注意,提交到snode队列的作业,我们要求始终设置ppn=24。

6.作业管理

下面列出常用的作业管理命令,如果需要更详细的资料可以参考作业调度系统相关手册。

q del:取消作业。

c h ec k j ob:显示作业状态、资源需求、环境、限制、信任、历史、已分配资源和

资源利用等。(仅登陆节点可用)。

pbsnodes:显示节点信息。

q stat:显示队列、服务节点和作业的信息。

q sub:提交作业。

对于习惯使用上海超级计算中心之前高性能计算平台的用户,下面列出了原有的一些常用作业管理命令的替代办法。

bsub:q sub替代。

b k ill:q del替代。

b j obs\busers\b q ueues:在魔方-2系统上仍然可以使用这些命令,同时q stat命令

也可以实现相关的一些查询功能。

bpee k:在PBS作业调度系统中,标准输出和标准错误输出都会输出到文件中,如果需要实现原bpee k -f的即时更新输出功能,可以使用例如tail -f 输出文件的方法,默认的标准输出和错误输出将分别存在工作目录下的[作业名].o[作业号]和[作业名].e[作业号]文件中,也可以在提交文件中使用#PBS -j oe合并标准输出和标准错误输出到同一个文件。

高性能计算集群(HPC CLUSTER)

高性能计算集群(HPC CLUSTER) 1.1什么是高性能计算集群? 简单的说,高性能计算(High-Performance Computing)是计算机科学的一个分支,它致力于开发超级计算机,研究并行算法和开发相关软件。 高性能集群主要用于处理复杂的计算问题,应用在需要大规模科学计算的环境中,如天气预报、石油勘探与油藏模拟、分子模拟、基因测序等。高性能集群上运行的应用程序一般使用并行算法,把一个大的普通问题根据一定的规则分为许多小的子问题,在集群内的不同节点上进行计算,而这些小问题的处理结果,经过处理可合并为原问题的最终结果。由于这些小问题的计算一般是可以并行完成的,从而可以缩短问题的处理时间。 高性能集群在计算过程中,各节点是协同工作的,它们分别处理大问题的一部分,并在处理中根据需要进行数据交换,各节点的处理结果都是最终结果的一部分。高性能集群的处理能力与集群的规模成正比,是集群内各节点处理能力之和,但这种集群一般没有高可用性。 1.2 高性能计算分类 高性能计算的分类方法很多。这里从并行任务间的关系角度来对高性能计算分类。 1.2.1 高吞吐计算(High-throughput Computing) 有一类高性能计算,可以把它分成若干可以并行的子任务,而且各个子任务彼此间没有什么关联。因为这种类型应用的一个共同特征是在海量数据上搜索某些特定模式,所以把这类计算称为高吞吐计算。所谓的Internet计算都属于这一类。按照Flynn的分类,高吞吐计算属于SIMD(Single Instruction/Multiple Data,单指令流-多数据流)的范畴。 1.2.2 分布计算(Distributed Computing) 另一类计算刚好和高吞吐计算相反,它们虽然可以给分成若干并行的子任务,但是子任务间联系很紧密,需要大量的数据交换。按照Flynn的分类,分布式的高性能计算属于MIMD (Multiple Instruction/Multiple Data,多指令流-多数据流)的范畴。 1.3高性能计算集群系统的特点 可以采用现成的通用硬件设备或特殊应用的硬件设备,研制周期短; 可实现单一系统映像,即操作控制、IP登录点、文件结构、存储空间、I/O空间、作业管理系统等等的单一化; 高性能(因为CPU处理能力与磁盘均衡分布,用高速网络连接后具有并行吞吐能力); 高可用性,本身互为冗余节点,能够为用户提供不间断的服务,由于系统中包括了多个结点,当一个结点出现故障的时候,整个系统仍然能够继续为用户提供服务; 高可扩展性,在集群系统中可以动态地加入新的服务器和删除需要淘汰的服务器,从而能够最大限度地扩展系统以满足不断增长的应用的需要; 安全性,天然的防火墙; 资源可充分利用,集群系统的每个结点都是相对独立的机器,当这些机器不提供服务或者不需要使用的时候,仍然能够被充分利用。而大型主机上更新下来的配件就难以被重新利用了。 具有极高的性能价格比,和传统的大型主机相比,具有很大的价格优势; 1.4 Linux高性能集群系统 当论及Linux高性能集群时,许多人的第一反映就是Beowulf。起初,Beowulf只是一个著名的科学计算集群系统。以后的很多集群都采用Beowulf类似的架构,所以,实际上,现在Beowulf已经成为一类广为接受的高性能集群的类型。尽管名称各异,很多集群系统都是Beowulf集群的衍生物。当然也存在有别于Beowulf的集群系统,COW和Mosix就是另两类著名的集群系统。 1.4.1 Beowulf集群 简单的说,Beowulf是一种能够将多台计算机用于并行计算的体系结构。通常Beowulf系统由通过以太网或其他网络连接的多个计算节点和管理节点构成。管理节点控制整个集群系统,同时为计算节点提供文件服务和对外的网络连接。它使用的是常见的硬件设备,象普通PC、以太网卡和集线器。它很少使用特别定制的硬件和特殊的设备。Beowulf集群的软件也是随处可见的,象Linux、PVM和MPI。 1.4.2 COW集群 象Beowulf一样,COW(Cluster Of Workstation)也是由最常见的硬件设备和软件系统搭建而成。通常也是由一个控制节点和多个计算节点构成。

最新高性能计算平台设计方案模板

XXXX 高性能计算平台建设方案 XXXXX 2013年4月

目录 1 概述 (2) 1.1 背景概况 (2) 1.2 建设内容 (3) 1.3 设计原则 (3) 2 总体架构 (5) 3 高性能计算平台硬件系统 (6) 3.1 平台架构图 (6) 3.2 主要设备选型 (8) 3.3 Cluster集群系统 (9) 3.4 计算节点 (10) 3.5 管理节点 (10) 3.6 I/O存储节点 (11) 3.7 网络系统方案............................................................................... 错误!未定义书签。 3.8 管理网络 (12) 3.9 监控网络 (12) 3.10 存储系统 (12) 4 高性能计算平台软件系统 (13) 4.1 64位Linux操作系统 (13) 4.2 集群管理软件 (14) 4.3 作业调度系统 (14) 4.4 并行文件系统 (15) 4.5 集群并行计算环境 (15) 4.6 标准库函数 (16) 4.7 标准应用软件 (16) 5 项目经费预算 (17) 5.1 经费来源 (17) 5.2 经费支出预算 (17) 附页——高性能计算平台技术参数要求 (18)

1概述 1.1背景概况 20世纪后半期,全世界范围掀起第三次产业革命的浪潮,人类开始迈入后 工业社会——信息社会。在信息经济时代,其先进生产力及科技发展的标志就是 计算技术。在这种先进生产力中高性能计算机(超级计算机)更是具有代表性。 时至今日,计算科学(尤其是高性能计算)已经与理论研究、实验科学相并列,成为现代科学的三大支柱之一。 三种科研手段中,理论研究为人类认识自然界、发展科技提供指导,但科学 理论一般并不直接转化为实用的技术;实验科学一方面是验证理论、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。

LSF高性能分布运算解决方案

LSF高性能分布运算解决方案 一、系统组成 速度系统主要由IBM X3850 X5集群计算机、IBM X3650 M3 虚拟化服务器、Dell R5100图形工作站、存储系统组成。 IBM X3850 X5集群计算机:每个节点 4 颗CPU,每个 CPU 8核,主频 2.26GHz,节点内存 128GB。 IBM X3650 M3虚拟化服务器:每个节点 2 个 CPU,每个 CPU4核,主频 2.66GHz,节点内存 48GB。 Dell R5100图形工作站:每个节点包括 1个NVIDIA Quadro 6000 显示卡,主机CPU 主频为3.06 GHz,内存为 8GB,硬盘为 4*146GB。 存储系统:IBM DS5020 可用容量约为 12TB,由集群计算机、虚拟化服务器和图形工作站共享。 IBM X3850 X5计算集群运行用户的程序。 LSF高性能分布运算解决方案系统示意图 二、主要软件

1.操作系统:IBM X3850 X5集群计算机安装 64 位Windows2008 系统,IBM X3650 M3 安装Vmware ESX4.1系统,图形工作站安装64 位Windows2008 系统。 2.作业调度系统:Platform 公司的LSF。 3.应用软件:如表 1 所示。 名称厂家 LightTools ORA ZEMAX-EE Focus Software PADS ES Suite Ap SW Mentor Graphics Expedition PCB Pinnacle Mentor Graphics DxDesigner ExpPCB Bnd SW Mentor Graphics I/O Designer Ap SW Mentor Graphics Multi-FPGA Optimization Op S Mentor Graphics HyperLynx SI PI Bnd SW Mentor Graphics Questa Core VLOG Ap SW Mentor Graphics Precision RTL Plus Ap SW Mentor Graphics SystemVision 150 Ap SW Mentor Graphics FlowTHERM Parallel Ap SW Mentor Graphics Labview NI Code Composer Studio TI Quartus II Altera ISE Xilinx Vxworks Wind River Intel C++ Studio XE Intel MatLab及相关工具箱Mathworks Maple MapleSoft Oracle Oracle NX Mach 3 Product Design Siemens PLM Software ADAMS MSC

大数据时代的数据管理

大数据时代的数据管理 作者刘庆发布于 2011年10月24日 处理大数据惯常是属于商业智能(BI)的事情。抽取数据、挖掘数据,制成报表、OLAP、仪表盘、挖掘模型,作为辅助决策之用。不过在BI领域都不这么叫法,大伙儿都说海量数据,Large-scale Data。这听起来还是略显学术气,不如Big Data来的通俗——大数据。这大概是因为如今随处可见的数据,一种爆炸效应带来的结果,已经脱离某种专业的范畴,人们需要用更简单的术语来命名这种数据爆炸。这给不温不火的BI带来一些新的刺激,让BI人看到一些希望。 以前,不说国内,就算是国外,做BI也大多是局限在几个大行当,电信、金融、零售、政府,他们需要数据来帮助自己理性决策。在国内很长一段时间里,更是仅限于电信和金融两个行当。可是尴尬的地方在于,决策者有时候更愿意相信自己的直觉,而非数据。这种意识虽然逐渐在变化,可从来没有发生过根本的变化。意识的变化是艰难的。当一些新兴行业的介入,他们对数据的利用方式,价值的榨取,让人看到数据分析不仅仅用于辅助决策,而是可以从数据中获得收益了,它已经不再是一种锦上添花的东西了,那正是因为大数据时代的到来。这得感谢互联网以及还未兴起的物联网,在这些行当里面,数据在爆发,不断增长。他们不甘心只是如报表、OLAP、仪表盘之类的分析应用。数据分析部门可以按照推荐系统的点击效果利润分成;交易的数据可以包装成分析服务销售给商户,让他们自己去洞察市场商机;根据用户的点击流行为和上网内容,个性化广告布放等等。 就在刚过去的9月,TDWI(数据仓库学院)发布了2011年第四季度最佳实践报告,而这份最佳实践的主题正是大数据分析。TDWI会通过调查问卷的方式,对全球范围的企业调查,目标对象既有IT人,有业务单位的人,也有咨询顾问。问卷的问题一般都会询问企业应用BI技术的实际情况,现在如何,计划如何。所以,这类最佳实践报告可以反映出当下某项技术的现状和趋势。报告的内容也遵循一定结构,一下定义,二看现状,三分长短,四谈趋势,最后再来个厂商介绍。同样,这份大数据分析的最佳实践报告也是如此结构。 其中关于“大数据”的定义,值得关注。如果我们仅仅从字面上看,大数据似乎跟海量数据差别不大,仅仅是变得更加通俗?并非如此,这份报告给出一些区别,TDWI赋予这个术语更多的含义,更多符合目前数据爆炸时代的含义。 大数据的3V

高性能计算集群项目采购需求

高性能计算集群项目采购需求 以下所有指标均为本项目所需设备的最小要求指标,供应商提供的产品应至少大于或等于所提出的指标。系统整体为“交钥匙”工程,厂商需确保应标方案的完备性。 投标商在投标方案中须明确项目总价和设备分项报价。数量大于“1”的同类设备,如刀片计算节点,须明确每节点单价。 硬件集成度本项目是我校校级高算平台的组成部分,供应商提供的硬件及配件要求必须与现有相关硬件设备配套。相关系统集成工作由供应商负责完成。 刀片机箱供应商根据系统结构和刀片节点数量配置,要求电源模块满配,并提供足够的冗余。配置管理模块,支持基于网络的远程管理。配置交换模块,对外提供4个千兆以太网接口,2个外部万兆上行端口,配置相应数量的56Gb InfiniBand接口 刀片计算节点双路通用刀片计算节点60个,单节点配置2个CPU,Intel Xeon E5-2690v4(2.6GHz/14c);不少于8个内存插槽,内存64GB,主频≥2400;硬盘裸容量不小于200GB,提供企业级SAS或SSD 硬盘;每节点配置≥2个千兆以太网接口,1个56Gb InfiniBand 接口;满配冗余电源及风扇。 刀片计算节点(大内存)双路通用刀片计算节点5个,单节点配置2个CPU,Intel Xeon E5-2690v4;不少于8个内存插槽,内存128GB,主频≥2400;硬盘裸容量不小于200GB,提供企业级SAS或SSD硬盘;每节点配置≥2个千兆以太网接口,1个56Gb InfiniBand接口;满配冗余电源及风扇。 GPU节点2个双路机架GPU节点;每个节点2个Intel Xeon E5-2667 v4每节点2块NVIDIA Tesla K80GPU加速卡;采用DDR4 2400MHz ECC内存,每节点内存16GB*8=128GB;每节点SSD 或SAS硬盘≥300GB;每节点配置≥2个千兆以太网接口,1个56Gb/s InfiniBand接口;满配冗余电源及风扇。 数据存储节点机架式服务器2台,单台配置2颗Intel Xeon E5-2600v4系列CPU;配置32GB内存,最大支持192GB;配置300GB 2.5" 10Krpm

高性能计算-国家科技管理信息系统公共服务平台

附件1 “高性能计算”重点专项2016年度 项目申报指南 依据《国家中长期科学和技术发展规划纲要(2006—2020年)》,科技部会同有关部门组织开展了《高性能计算重点专项实施方案》编制工作,在此基础上启动“高性能计算”重点专项2016年度项目,并发布本指南。 本专项总体目标是:在E级计算机的体系结构,新型处理器结构、高速互连网络、整机基础架构、软件环境、面向应用的协同设计、大规模系统管控与容错等核心技术方面取得突破,依托自主可控技术,研制适应应用需求的E级(百亿亿次左右)高性能计算机系统,使我国高性能计算机的性能在“十三五”末期保持世界领先水平。研发一批重大关键领域/行业的高性能计算应用 精品资料

软件,建立适应不同行业的2—3个高性能计算应用软件中心,构建可持续发展的高性能计算应用生态环境。配合E级计算机和应用软件研发,探索新型高性能计算服务的可持续发展机制,创新组织管理与运营模式,建立具有世界一流资源能力和服务水平的国家高性能计算环境,在我国科学研究和经济与社会发展中发挥重要作用,并通过国家高性能计算环境所取得的经验,促进我国计算服务业的产生和成长。 本专项围绕E级高性能计算机系统研制、高性能计算应用软件研发、高性能计算环境研发等三个创新链(技术方向)部署20个重点研究任务,专项实施周期为5年,即2016年—2020年。 按照分步实施、重点突出原则,2016年启动项目的主要研究内容包括:E级计算机总体技术及评测技术与系统,高性能应用软件研发与推广应用机制,重大行业高性能数值装置和应用软件,E级高性能应用软件编程框架及应用示范,国家高性能计算环境服务化机制与支撑体系,基于国家高性能计算环境的服务系统等 —2—

高性能计算集群(PC Cluster)用户指南

高性能计算集群(PC Cluster)用户指南 大气科学系应越 第二版2008-12 目录 -认识cluster -使用cluster -linux常用命令 -软件 -文件传输 第一章:认识cluster 1.什么是cluster系统 cluster一般由一台主机(master)和多台节点机(node)构成,是一种松散耦合的计算节点集合。为用户提供网络服务或应用程序的单一客户视图,同时提供接近容错机的故障恢复能力。通常cluster的每台机器通过相应的硬件及软件互连,每个群集节点都是运行其自己进程的独立服务器。这些进程可以彼此通信,对网络客户机来说就像是形成了一个单一系统,协同起来向用户提供应用程序、系统资源和数据。cluster概念的提出在70年代主要是为了进行一些大运算量的科学计算。随着网络的发展,之后的cluster系统还被用作网络服务器,发挥其故障恢复和均衡负载的能力。 使用PC机构建cluster的好处在于开发成本低,而且由于每台节点机都是普通的PC机,在某一台机器发生故障的时候,可以方便的进行维护,而不影响整个系统的运行。 大气科学系的cluster系统,由16台64位的PC机组成。其中一台主机(master),15台节点机(node01~node15)。这16台机器每台有两个4核的CPU,也就是说每个节点上可以同时提供8个CPU。操作系统使用的是CentOS的Linux发行版。图1为大气科学系cluster目前的结构。其中console 和c0101~c0107是大气系早期的cluster系统,节点安装的是RedHat的Linux发行版,precluster曾经作为门户机,目前已经更新为CentOS的操作系统。 登录master的IP地址为162.105.245.3,这个地址由于物理大楼的IP变动比较频繁,所以可能会时不时改变,而precluster的IP地址162.105.245.238则比较稳定。这两个地址目前都可以从校外访问。 cluster的应用主要集中在并行计算上。虽然单个节点的单CPU运算效率比普通的笔记本或是台式机都高很多,但是cluster当初被设计出来就是为了进行多CPU协同运算的,而不是仅仅为了提高单CPU的运算效率。所以我们鼓励用户在cluster上进行并行计算,而把一些单CPU也能解决的工作

数据指标体系及常见名词

数据指标体系及常见名词 数据之美,美在千变万化、美在蕴含深意,一旦掌握了数据化运营的思路和手段,电商运营将变得其乐无穷。如果说产品是商务的本质,那么数据就是电商的核心。因为它反映了最真实的客户行为,还原了最基本的运营之术,呈现了最细致的店铺路径。而所有这些功效,绝非直通车、钻石展位抑或淘宝客等技术性推广手段所能比及。 数据犹如电商的眼睛,点亮我们的运营之路。做电商,不懂数据,不会数据化运营,犹如摸黑行路。 网店运营各项工作的持续优化,需要数据支撑; 客户行为分析及据反馈意见进行调整,需要据数据进行决策; 爆款选款、测试及打造,需要数据指导; 网店运营规划和计划,需要形成数据闭环; 团队绩效考核,需要数据依据; 数据贯穿了网店运营的全过程,渗透进电子商务的每一个战略、策略及执行层面。 客服绩效进行考评时,“赤兔”是不二之选; 需要对类目和推广数据进行解读时,“生意经”是很好的选择; 需要对行业及竞争对手进行深度剖析时,“数据魔方”的优势便凸显。 堪称“数据三剑客”的工具,分别是: 以店铺数据挖掘而著称的生意参谋; 以行业和市场数据挖掘而著称的数据魔方; 以消费数据挖掘而著称的淘宝指数; 要做好数据化运营,首先要了解数据。网店数据可以划分为5大模块: 流量指标:如PV、UV、浏览量占比等; 转化指标:如转化率、访问深度、停留时间等; 销售指标:如拍下金额、拍下次数、销售额等; 经营环境指标:如链接点击率、平均展现排名等; 客户价值指标:如流量价值、流程成本、购买频次等。 如图所展示的是常见的数据经营模块及相关的数据指标 数据概念详解: 浏览量( PV):店铺各页面被查看的次数,用户每次打开或刷新一个页面,“浏览量”会增加。 访客数( UV):访问您网店的一台电脑客户端为一个访客。00:00~24:00内同一台客户端只会被计入一次。 客单价:客单价=支付宝成交金额/成交用户数。单日“客单价”指单日每位成交用户产生的成交金额。 全店成交转化率:全店成交转化率=成交用户数/访客数。单日“全店成交转化率”指单日成交用户数占访客数的百分比。 浏览回头客:前6天内访问过店铺当日又来访问的顾客。 浏览回头率:指回头客占店铺总访客数的百分比。 成交回头客:曾在店铺交易过,再次访问店铺并发生交易的用户称为成交回头客: 成交回头率:指成交回头客占成交用户数的百分比。成交回头率=成交回头客/成交用户数。 跳失率:表示顾客通过相同入口进入,只访问了一个页面就离开的访问次数占该入口总访问量访问次数的比例。 入店页面:单个用户每次浏览您的店铺时所查看的第一个页面为人店页面。

高性能计算云平台解决方案

高性能计算云平台 解决方案

目录 1概述 (3) 1.1建设背景 (3) 1.2设计范围 (3) 1.3总体设计原则 (3) 2系统平台设计 (4) 2.1项目需求 (4) 2.2设计思想 (5) 2.3云存储系统方案 (6) 2.4系统优势和特点 (6) 2.5作业调度系统方案 (8) 3系统架构 (9) 3.1cStor系统基本组成 (9) 3.2cStor系统功能描述 (10) 3.3Jobkeeper系统基本组成 (17) 4系统安全性设计 (20) 4.1安全保障体系框架 (20) 4.2云计算平台的多级信任保护 (21) 4.3基于多级信任保护的访问控制 (25) 4.4云平台安全审计 (28) 5工作机制 (31) 5.1数据写入机制 (31) 5.2数据读出机制 (32) 6关键技术 (33) 6.1负载自动均衡技术 (33) 6.2高速并发访问技术 (33) 6.3高可靠性保证技术 (33) 6.4高可用技术 (34) 6.5故障恢复技术 (34) 7接口描述 (35) 7.1POSIX通用文件系统接口访问 (35) 7.2应用程序API接口调用 (35) 8本地容错与诊断技术 (36) 8.1 cStor高可靠性 (36) 8.2 cStor数据完整性 (36) 8.3 cStor快照技术 (37) 8.4 Jopkeeper故障处理技术 (37) 9异地容灾与恢复技术 (39) 9.1cStor数据备份与恢复系统功能 (39) 9.2cStor异地文件恢复 (40)

1概述 1.1建设背景 云存储平台与作业调度为本次高性能计算总体解决方案的一部分。主要针对海量的数据的集中存储、共享、计算与挖掘,建立一套具有高可靠、可在线弹性伸缩,满足高吞吐量并发访问需求的云存储与计算平台。为数据存储和高效计算提供便捷、统一管理和高效应用的基础平台支撑。 1.2设计范围 本技术解决方案针对海量数据集中存储、共享与计算,提供从系统软硬件技术架构、原理、硬件选型、网络接入以及软件与应用之间的接口等方面的全面设计阐述。 1.3总体设计原则 针对本次工程的实际情况,充分考虑系统建设的建设发展需求,以实现系统统一管理、高效应用、平滑扩展为目标,以“先进、安全、成熟、开放、经济”为总体设计原则。 1.3.1先进性原则 在系统总体方案设计时采用业界先进的方案和技术,以确保一定时间内不落后。选择实用性强产品,模块化结构设计,既可满足当前的需要又可实现今后系统发展平滑扩展。 1.3.2安全性原则 数据是业务系统核心应用的最终保障,不但要保证整套系统能够7X24运行,而且存储系统必须有高可用性,以保证应用系统对数据的随时存取。同时配置安全的备份系统,对应用数据进行更加安全的数据保护,降低人为操作失误或病毒袭击给系统造成的数据丢失。 在进行系统设计时,充分考虑数据高可靠存储,采用高度可靠的软硬件容错设计,进行有效的安全访问控制,实现故障屏蔽、自动冗余重建等智能化安全可靠措施,提供

数据魔方介绍

数据魔方专业版功能--概况 1、功能区别:专业版教标准版的功能更多 标准版查询纬度包括:我该卖什么(行情趋势如何、什么品牌好卖、什么产品好卖、什么宝贝好卖),谁卖得好(热卖店铺排行,含店铺热卖TOP榜、一周店铺热卖飙升榜、一周店铺热搜飙升榜),我该怎么(如何给宝贝取名、买家什么时候来等) 专业版查询纬度包括:行业概况、成交趋势、买家分析(时段、地域、客单价、性别、信用、购买频次)、热销排行榜(品牌、产品、热销宝贝、飙升宝贝、热卖特征排行)、搜索分析(热搜品牌、产品、搜索特征、关键词成交)、卖家分析(地域、规模、信用)。 2、时间区别:专业版可以选择的时间纬度多 标准版的时间纬度目前只有3个:昨天、最近3天、最近7天。 专业版的时间纬度则包括:昨天、最近3天、最近7天、上个月和上季度的数据。而且还能自定义时间查询。 3、收费区别 标准版费用:360/年/类目,可以按90元/季/类目起订。 专业版费用:3600/年/类目,按年起订

数据魔方专业版功能--宝贝来源 宝贝来源功能的定义:指:某款宝贝,买家是通过何种途径访问到的(即买家是通过哪些页面浏览到此款宝贝) 宝贝来源主要有: 1、主要页面:该来源是指通过淘宝首页,宝贝页面和店铺页面来的人 首页(https://www.360docs.net/doc/a613785743.html,,https://www.360docs.net/doc/a613785743.html,/index.php)、 宝贝页(https://www.360docs.net/doc/a613785743.html,)、

店铺页(shop+店铺 https://www.360docs.net/doc/a613785743.html,,https://www.360docs.net/doc/a613785743.html,,https://www.360docs.net/doc/a613785743.html,) 2、内部搜索:该来源是指通过淘宝搜索、用户点击类目、淘宝客搜索、店铺搜 索来的人 宝贝搜索(https://www.360docs.net/doc/a613785743.html,,https://www.360docs.net/doc/a613785743.html,, https://www.360docs.net/doc/a613785743.html,)、 类目导航(https://www.360docs.net/doc/a613785743.html,,https://www.360docs.net/doc/a613785743.html,)、 淘客搜索(https://www.360docs.net/doc/a613785743.html,)、 店铺搜索(https://www.360docs.net/doc/a613785743.html,) 3、外部搜索:该来源是指通过百度、谷歌、搜狗、搜搜、必应、雅虎等外部搜索引擎来的人 谷歌(https://www.360docs.net/doc/a613785743.html,,https://www.360docs.net/doc/a613785743.html,)、 百度(https://www.360docs.net/doc/a613785743.html,)、 搜狗(https://www.360docs.net/doc/a613785743.html,)、 搜搜(https://www.360docs.net/doc/a613785743.html,)、 必应(https://www.360docs.net/doc/a613785743.html,)、 雅虎(https://www.360docs.net/doc/a613785743.html,) 4、社区:该来源是指通过淘资讯、淘江湖、帮派、淘心得、帮派、社区、打听、 嗨淘、淘女郎、海报等社区入口来的人 淘资讯: (https://www.360docs.net/doc/a613785743.html,,https://www.360docs.net/doc/a613785743.html,,https://www.360docs.net/doc/a613785743.html,,https://www.360docs.net/doc/a613785743.html,,f https://www.360docs.net/doc/a613785743.html,,https://www.360docs.net/doc/a613785743.html,,https://www.360docs.net/doc/a613785743.html,,baby.taobao.

高性能集群计算解决方案

https://www.360docs.net/doc/a613785743.html,/sige_online/blog/item/d6aa74a9106a10ff1f17a224.html 和卫星遥测,遥感等探矿技术的发展,促使油气勘探的数据量爆炸性地增长, 要求信息系统能够获取,存储和处理TB级的巨量数据; 使用更精确的模型:为了提高探矿水平,必须使用规模更大,更精确数值模型来模拟地下矿藏的分布.5年前,模型的节点数一般不超过10万个;现在,经常需要使用节点数超过百万的3维模型来进行数值模拟; 提供更强的计算和数据管理能力:模型规模的扩大要求使用处理能力指数增长的计算机系统和更复杂的算法快速和精确地求解,同时也要求更强的数据管理能力来建立历史数据库,并把当前数据与长期积累的历史数据相比较,得到精确的综合预测结果; 支持功能丰富的应用软件:现代的油气探测应用软件必须具有直观的3维图象显示和输出,人机交互功能, 以提高工作效率; 降低成本:经济效益和市场竞争压力还迫使油气行业的信息系统在严格控制开支,降低总拥有成本条件下满足上述要求当前,传统的巨型机已经很难全面满足上述要求.油气行业要求使用更经济实惠的新解决方案来全面满足应用需求.Schluberger信息系统公司(SIS)是油气勘探信息处理领域中领先的厂商,也是HP在高性能技术计算领域重要的合作伙伴.该公司在使用基于安腾2的HP Integrity 服务器为计算节点的Linux集群上开发的面向油气矿藏模拟的ECLIPSE Parallel解决方案,能够全面满足油气矿藏勘探信息系统在性能和成本两方面的需求,提供解决人类社会现代化进程中能源问题的利器. 目标市场 ECLIPSE Parallel解决方案使用数值模拟方法满足油气行业探测石油和天然气地下分布状况和预测储量的需要, 油气公司从低级经理到高级主管各种类型的人员都可以得益于这一解决方案,包括:负责提供优化的矿藏分布和产量预测评估人员和经济分析师,负责作出开采决策的经理,信息系统管理人员;需要得到直观和实时矿藏信息的首席信息官(CIO)和首席执行官(CEO),负责监管的政府机构等等. 这一解决方案特别适合于要求打破油气行业使用巨型机传统,采用性能更高,价格/性能最佳的新颖解决方案的油气公司. 解决方案概貌 SIS ECLIPSE Parallel是一个基于英特尔和HP工业标准技术的成套解决方案,便于实施和灵活配置,提供先进的油气矿藏模拟功能.这一解决方案由系统平台和模拟软件两大部分组成(见下图). HP Linux ClusterBlocks集群系统是第一个经过认证的系统平台.这一Linux集群包括如下的层次: 计算节点:采用基于安腾2的HP Integrity rx2600服务器,使用新一代安腾2提供强大的64位处理能力; 互联设备:采用工业标准的高速Myrinet把计算节点联成一体,以太网联接管理节点; 操作环境:采用应用最广泛的RedHat Linux Advanced Server操作系统建立集群运行的操作环境; 集群管理和作业调度:采用Scali, Scyld或ClusterWare 公司著名的Linux工具软件管理集群系统;采用业界领先的Platform Computing的LSF 5.0软件来实现负载平衡,提高集群的工作效率上层的ECLIPSE Parallel模拟软件负责完成矿藏模拟的数值计算,它把整个数值求解问题分解成一系列较小的子问题,送到各个计算节点上并行地求解,然后再合成完整的结果. ECLIPSE Parallel解决方案这一基于Linux集群并行计算的设计思想,在性能,性价比,可伸缩性和可用性等方面都超过基于巨型机的传统解决方案,具有广阔的发展前途. 组成部件 SIS ECLIPSE Parallel软件与HP ClusterBlocks 集群结合在一起形成了一个把最先进硬件和软件完美地结合在一起的油气储藏模拟解决方案,它的主要组成部件有: 基于安腾2处理器的HP Integrity rx2600服务器; 工厂组装的基于Myrinet高速互联网络的16-128节点 Linux集群系统; RedHat Linux Advanced Server 2.1操作系统; Platform Computing的负载调度软件(LSF) 5.0:用于平衡集群内各节点的工作负载,提供运行效率; 消息传递接口(MPICH/GM):用于支持基于集群架构系统内的并行计算; 集群管理软件:允许采用Scali, Scyld, ClusterWareLinux 等公司的软件管理集群系统运行和资源共享; SIS ECLIPSE Parallel 油气储藏模拟软件 SIS ECLIPSE Parallel解决方案的硬件系统使用HP Integrity rx2600服务器作为计算节点,高速的Myrinet作为互联设备组成Linux集群,为油气储藏模拟软件提供高性能运行平台. ECLIPSE Parallel软件把整个模拟模型分解成若干个子区域.

CAE对高性能计算平台的选择

CAE对高性能计算平台的选择 高性能计算(HPC)正逐步进入制造行业,承担诸多关键的计算应用。该领域中用户主要分成两类,一类是实际制造企业,如汽车设计制造厂商、航空工业企业、电力企业及消费产品生产商等。这一类用户通过高性能计算技术来提高产品的性能,减低成本,同时缩短产品的设计、生产周期,以使企业在市场上更具竞争力,另一类是研发单位,如政府、国防和大学中涉及制造行业的部门或专业。这一类用户的目标是利用高性能计算技术改善设计方法,提高设计水平从而为实际生产服务。 下图给出了制造行业中采用计算机进行产品开发的流程,包括建模、前处理(模型修改和网格生成)、计算分析、交叉学科综合及后处理几个部分。其中高性能计算主要应用于计算分析部分,统称为计算机辅助工程(CAE)。 制造行业CAE应用程序的特点 制造行业CAE的应用可以分为隐式有限元分析(IFEA)、显式有限元分析(EFEA)和计算流体动力学(CFD)三个子学科。几乎所有的制造企业的高性能计算都依赖于独立软件开发商(ISV)提供的商业软件,只有计算流体动力学中结构网格计算类型的部分软件是

用户自己开发的。因此制造行业中的用户在购买硬件平台的同时通常会购买相应的科学计算软件产品。而在某种程度上,往往是应用软件的特性决定了硬件平台的选择。 下表中给出了CAE常用的应用软件,并列出这些软件的特点,包括并行方式和可扩展性。 从上表中我们可以了解到CAE应用软件具有以下特点: 特点1:IFEA类应用软件(如ABAQUS, ANSYS和MSC Nastran)的可扩展性不是很好。当使用超过8个CPU来处理一个任务时,通常不会再有性能上的提升; 特点2:IFEA类应用软件通常使用共享内存方式(pthreads或OpenMP)进行并行处理,其中ABAQUS不支持消息传递方式(MPI)的并行; 特点3:EFEA类应用软件(如LS-DYNA, PAM-CRASH和RADIOSS)和计算流体动力学软件(如FLUENT, STAR-CD和PowerFlow)的扩展性相对较好; 特点4:EFEA类应用软件和CFD软件以采用消息传递并行方式(MPI)为主。 高性能计算(HPC)服务器体系结构分类及特点 目前市场上常用的高性能计算服务器大致可以分为以下3种体系结构,即: 并行向量处理机(PVP): PVP系统含有为数不多、功能强大的定制向量处理器(VP),定制的高带宽纵横交叉开关及高速的数据访问。由于这类系统对程序编制的要求较高,价格很昂贵且难于管理,因此,这种类型计算机主要集中在一些大型国家关键部门,在本文中不再赘述。 对称多处理机(SMP):

哈尔滨工业大学高性能计算服务收费方案(试行)

哈尔滨工业大学高性能计算服务收费方案(试行) 一、收费标准 哈尔滨工业大学高性能计算中心具备每秒万亿次以上的计算峰值,计算机集群系统投入大、运行和维护费用高,拟对使用高性能计算的校内外用户进行有偿服务,收费标准如下: ●帐号管理费:校内用户1000元/帐号;校外用户2000元/帐号; ●付费排队方式:校内用户0.5元/CPU核小时;校外用户1元/CPU核小 时 ●付费独占方式:校内用户40元/节点/天;校外用户80元/节点/天。根据 用户需要进行资源配置,无需排队。 *付费排队用户的程序运行时间按Walltime统计为标准,Walltime=(作业结束时间-作业开始时间) CPU核占用数量 条款说明: 1.本平台严禁用于涉密科研项目使用; 2.受停电、设备故障等因素影响的作业机时不计费; 3.付费排队用户使用的最大核数不超过32个; 4.缴费方式:付费排队用户根据计算需求预存一定费用,以100小时为最小单 位,若预缴费用不足时,须在计算完毕15天内补交;若预缴费用有剩余时,可保留至下次计算时使用,注销账号时可申请退还剩余费用; 5.用户项目完成后或因某些特殊原因需停止使用时,可以按实际使用的CPU 核小时数进行结算;

6.在帐号有效期内,为付费排队用户提供50G,付费独占方式用户提供100G 免费存储空间,超出部分按照具体情况收取费用; 7.用户计算结果最长保存时间为20天; 8.用户提交的作业,应服从系统管理员的调度、管理。 二、经费用途 机器运行所收费用主要用于补充维持机器正常运行所需经费的不足,如水电费、设备维护费、机房条件保障所需费用、引进新软件、以及软件升级等。 三、激励政策 1.注重社会效益,优先保证对高性能计算需求迫切的用户使用,特别是冲击国 际前沿水平的、涉及重大基础理论研究或涉及国民经济重大应用的国家级课题。 2.为了满足部分院系、研究所、研究中心及国家重大科研项目组和国际合作项 目组对高性能计算资源的需求,经“哈工大高性能计算平台专家组”评议以及高性能计算中心审批,可申请专用计算资源,申请的计算资源一般不超过本系统总计算资源的20%。 3.免费提供必要的技术支持和相应服务。 4.对于有合作研发和编程需求的用户(包括程序移植、优化、并行工作),将视 成果预期和可能,酌情而定,并采取有偿服务方式。 本《收取方案》的解释权属哈尔滨工业大学高性能计算中心,并将在实施过程中不断完善。

数据,对比才更有价值

数据,对比才更有价值! 发表时间:2013/04/15 17:16|收藏11次|被阅读1218次 文/数据魔方小二致宁 作为淘宝的官方数据产品,在数据魔方将近三年的生命中,展示各式各样的行业数据一直是其最大的特点。但魔方一直以来缺少多维度对比的模式,以至于许多商家在使用魔方时,通常是每日先去魔方中采集数据,然后再做进一步的加工,比如制作个性化的数据报表。 我们在跟很多商家的交流过程中也发现,目前许多数据工具的使用上,无疑是复杂的采集和再加工工作最令人头疼。 因此,魔方专业版的全新功能——“数据对比”,就是为了降低卖家使用魔方的时间成本。另外一个更重要的原因就是,让魔方里面的单维度数据“活”起来,从单一维度的查看数据变成可自定义组合的多维度数据检索,真正实现魔方数据的百变组合,让使用者有种在“玩魔方”的感觉。 本文主要分为两部分,首先简单介绍一下魔方的“对比”新功能,以及如何操作。然后给大家分享几个数据对比的思路,为分析数据抛砖引玉。 “对比”功能的呈现 进入魔方专业版之后,我们会看到一部分报表的右上方有一个“对比”按钮,首要的一步是点击这个按钮,这样就将当前报表里的数据指标采集了下来,如图1 所示。

然后进入到“对比版”,选择要进行对比的其他数据指标,就能组合成一个自定义报表,如图2 所示。 我们看到图2 中,采集下来的各个数据指标都是按照原版本魔方的数据维度分类的。这些数据被分为“行业”、“品牌”、“产品”、“属性”、“自有店铺”五大类。组合成新报表之后,可以看到左上角的展示模式切换按钮,可选择“折线图”、“报表”、“柱状图”三种展示效果。

将当前的对比报表保存之后,进入“我的对比”,可以选择不同的时间周期进行查看。如图3 所示即为刚刚制作好的报表近半年的数据。 以上为大家简单介绍了“对比功能”操作的三大步骤,我们可以基本了解该功能。下面我们就围绕“对比”这个角度,提供几个常用的数据分析的思路供大家参考。 “对比”功能的实例 首先来谈谈子行业数据对比。 淘宝的行业数据中,每个一级类目下都有许多子行业,而通过对各个子行业之间做数据对比,可以发现一些蓝海的商机,以及不同子行业下更细分的市场走势。 例如我们查看一下女装行业中的毛衣和雪纺衫这两个子类目的搜索和点击数对比,可以发现在某段时间内,毛衣市场开始到达平稳升降区,不再飙升,而雪纺衫已经进入上升阶段,这就为经营女装的卖家们提供了产品换季的时间参考,尤其是经营多种产品的商家,如图4所示。

高性能计算(HPC)数据中心解决方案

解决方案简介 面临的挑战 随着当前信息的爆炸式增长,以及在使用基于x86微芯片的通用硬件方面的不断创新,通常是由多台机器来提供计算以共同执行非常复杂的任务。这使得网络成为一个至关重要的HPC 组件。解决方案 瞻博网络提供一种高速的HPC 数据中心网络解决方案。此HPC 基础架构非常适合于那些希望近距离互连多台10GbE 服务器,而且延迟时间不能超过亚微秒的客户。优势 ? 基于10GbE 接入的模块化网络设计? 支持极大规模的低延迟连接? 提供多种功能来满足端到端的应用需求 高性能计算(HPC )数据中心解决方案 瞻博网络HPC 解决方案能够帮助客户执行密集的计算任务,并提供最大的网络效率和可靠性 面临的挑战 随着高性能集群解决方案和超级计算的日渐增加,越来越多的行业开始转向多节点集群应用。采用HPC 技术背后的主要驱动因素是越来越多的用户可以访问不断增加的数据量,这就需要进行计算以处理这些数据。由于基于以太网的集群解决方案的普及,以及在高性能业务中进行密集型计算和建模所带来的价值,很多企业开始重新审视计算集群为他们带来的经济效益。下面是多个行业从HPC 技术获得明显收益的实例: ? 设计工作室依靠计算集群来进行动画和视觉效果的渲染和建模。? 工程和建筑公司使用HPC 进行建模和3D 成像。? 石油和能源公司使用HPC 进行建模和地震研究。? 生物技术公司利用HPC 进行建模和预测性模型分析。? 投资公司和银行利用HPC 进行算法交易建模和快速市场分析。? 零售公司利用HPC 获得市场情报和进行基于视频的业务分析。? 学术界始终在挑战可以实现的最大计算能力。 一般说来,这些计算挑战对于网络提出了一系列极为苛刻的要求。局域网的最初设计目的是将相对较近的最终用户工作站连接在一起,并支持这些工作站与远程网络进行通信。HPC 网络对于网络的要求主要是服务器与服务器的连接性,局域网应用与现代数据中心在通信流量模式上有很大差距,与HPC 数据中心的差距就更大了。由于这些因素,我们看到以太网大约只服务于一半的HPC 市场,In? niband 还占有显著的市场份额。一直以来,Infiniband 都被视作服务于那些低延迟和极高性能的HPC 集群应用的传统技术。 不单单是现有的局域网架构不能很好地支持HPC 基础架构(瞻博网络基于1GbE 的集群交换fabric 技术可以解决这一问题),而且,长期以来以太网技术(实际上是局域网的基础)也缺乏某些HPC 集群所需的高性能特征。随着10GbE 的商业化,基于以太网的HPC 解决方案开始具有技术可行性和出色的经济性。

高性能计算集群的cae软件应用

随着计算机应用的广泛深入,不同领域处理问题的规模也越来越大,对计算速度的追求也在不断增长。例如,在气象预报、流体力学、能源工程、生物制药、图像处理等领域的问题都涉及到海量的计算数据,并且计算必须在能接收的时间内完成。所以,如何在短时间内完成计算任务,提高并行计算的效率已经成为这些领域要解决的问题。 商用CAE软件现在发展的非常之迅速,而且都致力于软件的并行化开发。目前,市场上的通用CAE软件都实现了集群中的并行运行,而且效果都非常良好。以ANSYS为例,作为目前最常用的有限元求解软件之一,它的求解模块种类多,多物理场实现耦合求解以及实现协同仿真技术等优点受到广大用户的欢迎。因此,通用CAE已经成为今后工程计算领域的重要工具。 1 CAE通用软件的发展 20世纪在50年代末、60年代初就投入大量的人力和物理开发具有强大功能的有限元分析程序。其中最为著名的是由美国国家宇航局在1965年委托美国计算科学公司和贝尔航空系统公司开发的NASTRAN有限元分析系统。此后有德国的ASKA、英国的PAFEC等公司的产品。 CAE在工程上初步开始使用一直到今天,已经经历了50多年的发展历史,其理论和算法都经历了从蓬勃发展到日趋成熟的过程。在航天、航空、机械、土木机构等领域的工程和产品结构分析中已经成为必不可少的数值计算工具,同时也是分析连续力学各类问题的一种重要手段。随着计算机技术的普及和不断提高,CAE系统的功能和计算精度都有很大提高,

各种基于产品数字建模的CAE系统应运而生,并已成为结构分析和结构优化的重要工具,同时也是计算机辅助4C系统(CAD/CAE/CAPP/CAM)的重要环节。CAE系统的核心思想是结构的离散化,即将实际结构离散为有限数目的规则单元组合体,实际结构的物理性能可以通过对离散体进行分析,得出满足工程精度的近似结果来替代对实际结构的分析,这样可以解决很多实际工程需要解决而理论分析又无法解决的复杂问题。 正因为CAE在制造企业中承担着关键的工具的作用,所以其高性能平台的选择也非常的重要,这个平台直接影响CAE的运行性能表现、整体成本和系统等方面的问题。所以,高性能计算平台与CAE软件的如何更好的配合要进行一个全面的权衡。 2 CAE模拟的步骤 2.1 建立物理模型 在研究一项具体的问题的时候,首先必须要明确研究对象及其物理特性。确定出一个具有特定便捷的研究区域,分析的特征与特性。其次根据研究内容的特征,做出简化假定和近似,忽略非本质的物理过程来简化整个物理模型。从而得出一个经过简化,比较有研究特点的物理模型。 2.2 建立数学模型 物理模型确定以后就要建立相应的数学模型,也就是用数学模型来反映问题各量之间的

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