基于Rocks的高性能集群平台搭建与应用

基于Rocks的高性能集群平台搭建与应用
基于Rocks的高性能集群平台搭建与应用

型的节点。一台计算机所扮演的节点类型要由集群的实际需求和计算机的配置决定。在小型集群系统中,用户节点、控制节点、管理节点、存储节点和安装节点往往就是同一台计算机。

(2)网络规划:对于大规模集群,为提高其工作效率和安全因素,常常将计算网络和控制网络分开,计算部分用千兆网络甚至速度更高的网络如Myrinet、infiniBand网络等,控制部分用百兆网络。对于不同的网络,采用不同的网段来划分。

(3)节点操作系统的自动安装、管理及恢复。

(4)节点状态监控,主要包括用户作业管理、CPU负载情况,以及内存等资源的管理。

安装一个集群系统,现在一般有三种方法:

(1)手动方法,它需要一个有经验的系统管理员安装前端节点的操作系统,完成后下载指定的集群软件并把它安装在前端节点;手动配置DHCP和PXESERVICE,给每一个计算节点指定一个唯一的名字和IP地址;然后再把手动配好的软件包放到计算节点上。

(2)附加方法。它和手动方法一样需要一个系统管理员安装好前端节点;然后下载集群管理工具,把它安装在前端节点上;最后通过它来安装计算节点。这样降低了手动配置的复杂性,像现在著名的OSCAR和Warewulf都是采用这种方法。

(3)整合方法。它把OS、集群指定的服务、集群建立的工具都整合在一起,所有服务和工具的安装、配置在前端节点安装时一次完成,不需要下载额外的软件包,代表有Scyld和Rocks,只不过Scyld采用特定的内核,而Rocks采用RedHat。

通常,集群的管理工作占据了管理员大部分时间,所以前两种方法安装比较繁琐、配置信息较多,不太易于一般用户掌握。而第三种方法,也就是本文介绍的Rocks,建立一个集群不需用户的太多干预,所有的集群软件一次安装,并且系统自动配置。

3Rocks特点

针对每个节点安装不同的软件,Rocks采用了定制发行,也就是用户可以根据自己的需要对不同类型节点定制所需的软件包。每个节点的定义来自RedHatKickstartfile,这个文件由RocksKickstartGraph产生。一个Kick—startfile是一个文本描述,描述在某一种节点类型上的软件及软件配置。而RocksKickstartGraph是用来定义Kickstartfile的基XMI。的树型结构。通过使用这个Graph,Rocks能有效地定义节点的类型而不需要复制相同的软件。它还可以抽象不同的硬件,让Kickstart能够自动监测装载正确的硬件模块,如SCIS、IDE、高速网卡等。Rocks还使用SQL数据库存储配置信息,并可以对一些具体服务配置信息产生数据库报告,比如DHCP配置文件、/ere/hosts、和PBS节点信息。

Rocks基于RedHatIAnux,支持所有RedHatLinux所支持的硬件,如x86、x86—64和IA一64;处理器有AMDAthlon、AMDOpteronandEM64T、Itanium;网络有Ether一net、Myrinet、Infiniband。

4安装集群

Rocks把集群的节点分为两类:前端节点和计算节点。前端节点可以是管理节点、用户节点、监控节点、安装节点,许多服务(NFS、NIS、DHCP、NTP、MySQL、HTTP…)都在这台机器上。前端节点要求磁盘空间至少20GB,内存512MB或1GB,两个网卡;计算节点磁盘空间至少20GB,内存512MB,一个网卡。整个结构如图l所示。

图1Rocks系统结构

我们的前端机是IBMX3225服务器,1GB内存,200GB硬盘,三个网卡。我们准备把前端机作为用户节点、监控节点、管理节点、安装节点,所以我们下载Rocks(ht—tp://洲.rocksclusters.org)的安装包,包括Kernel/Boot

Ibll(操作系统内核)、ServicePackRoll、OSRollDisk1和OSRollDisk2(操作系统版本相当于RedHatLinuxAS4);在Rocks中有一个包叫CoreRoll,它包含area51(系统安全相关的服务和工具)、ganglia(集群监控软件)、grid(globus4.2)、Java(SunJavaSDK)、HPC(集群峰值测试)、sGE(Sun的作业调度软件)和webServerRolls(必需的)、对于作业调度,我们还可以选择安装Torque。

安装步骤如下:

(1)从光盘启动服务器,插入Kernel/BootRoll光盘,出现选择安装前段节点还是计算节点;

(2)选择前端节点后,插入我们所需要安装的其他Roll光盘,依次选定,包括OSRoll,ServicePackRoll、CoreIbll.PBSRoll;

(3)然后,填写集群相关信息,包括集群名称、主机名等;

(4)填写集群内部访问地址和外部访问地址、网关、DNS等;

(5)Root密码设定,磁盘分区;

(6)安装系统开始。

安装计算节点:

(1)在前端节点终端上输入insert-ethers,出现如图2所示的界面。

图2计箅节点的安装界面

(2)选择Compute,然后从网络启动计算节点服务器,

这时前端节点通过DHCP请求能够检测到该服务器,出现

如图3的界面。

图3服务器检测成功界面

(3)计算节点会从前端节点获取安装文件,自行安装。

Rocks最大的优点在于把你所需要的软件在系统安装时都一次安装好,不需要安装者更多地配置。Insert-ethers命令管理通过获得DHCP请求的主机的系统信息,它将这个主机的主机名和它的MAC地址绑定并增加到数据库中。计算节点安装的时候,有许多文件是直接通过网络向前端节点获取的,而不是从光盘拷贝。这是Rocks在设计上区别于其它集群软件的一大特点,设计思想是在主节点上更改了某些配置后,会通过Kickstart机制通知子节点,子节点会以新的配置来自动重新安装相关的软件,甚至是整个操作系统。Rocks支持不同架构的计算节点,我们的集群中还有架构x86—64的机器。我们可以通过在/home/install目录下运行rocks-dist-arch=x86—64dist生成新的Roll,然后再安装。

5Rocks集群的配置和管理

Rock关于集群的配置都是自动的,不需要用户的干预。我们知道,在集群中需要配置NIS,即提供了通用数据库访问设施,可以实现向你的网络上的所有主机分发信息,它和portmap以及其它相关服务一起使用,被用来为属于NIS域内的计算机问分发关于用户名、El令以及其它保密信息的映射表。按照今天的标准来看,NIS不太安全。它没有主机验证机制,在网络上明文传输所有的信息,包括口令散列。结果是默认的NIS配置就有其固有的不安全性。在Rocks中提供了一种类似于NIS的安全服务,叫“411secureinformationservice”,简称411Is]。它的名字来源于电话系统中信息服务号码——411。Rocks使用411来安全地分发密码文件、用户和用户组。它使用公共密码加密算法保护文件内容,它操作在文件级,而不像NIS一样依靠RPC。它通过Http(WebService)来分发文件,这样可以安全地、低延迟地在文件发生变化时把它分发到所有计算节点。它类似一个分发数据库,但又不同于N1S那样集中查找。Rocks不提供即时的分发,分发时间的延迟区取决于集群的大小。

在Rocks中,应用程序的共享是通过前段节点的目录/expon/apps来实现的,在这个目录下的程序,所有计算节点都可以访问,实现了网络文件共享。

Rocks采用了Torque作业调度系统,用来管理和控制批处理作业。另外,他使用了内部调度模块Maui。它能根据事先定义的集群调度策略决定等待队列中的任务在什么时问和哪些节点上运行,在满足不同用户需求和最大化整个集群利用率之问达到动态平衡,并且提供了高级预定、复杂调度策略、平均调度和各种管理、诊断集群的工具。它们两者的结合大大提高了作业调度的性能。在前端节点安装好以后,这两种软件就已经安装配置好,并且定义了队列。

在Rocks中,对集群的监控是通过Ganglia来实现的。Ganglia是一个分布式的监控工具,用来实现集群上的节点资源监控。利用它提供的Web界面可以看到每个节点的使用信息如CPU、内存等状态。图4是我们利用Rocks安装后的监控界面。

图4Rocks的监控界面

在并行环境上,Rocks集成了MPICH。MPICH是一个与MPI规范同步发展的版本,也是目前使用最广泛的免费MPI系统,它支持几乎所有Linux/UNIX以及Windows系统,是大多数集群系统上的主要并行环境。

6Rocks集群的测试

我们通过Rocks建立的这套集群采用八个计算节点、一个系统管理节点。计算节点为刀片服务器(每台配置两个3.0GHz的XeonEM64T处理器和2GB内存);管理节点为独立的机架式服务器(配置两个3.0GHz的XeonEM64T处理器),节点之间通过千兆以太网连接。

Gaussian03是做半经验计算和从头计算使用最广泛的量化软件,可用来预测汽相和液相条件下分子和化学反应的许多性质,包括分子的能量和结构、过渡态的能量和结构等。它的计算可以使用快速多极方法(FMM)和稀疏矩阵技术来实现线性化,并且算法能够实现并行计算,从而提高计算结果的运行速度。Gaussian03主要采用两种并行方式:一种是主要采用基于OpenMP的并行方式,可以运行在基于共享内存方式或者基于NUMA体系结构的高性能计算机上,利用多线程的方式实现高速并行;第二种就是对于目前流行的集群系统引入了Linda并行库来实现多机的并行作业。TCP_Ljnda是专门为Gaussian03设计的,是实现其分布式并行的必需程序。Gaussian03软件可以在执行任务的时候选择Linda并行方式或OpenMP方式。下面就是在该集群上使用Gaussian03来实现的并行计算。这个作业运行的脚本具体内容如下:

#!/bin/sh

catSPBS_NODEFII.E>/home/*/mynodes

9031/home/*/903/tests/com/test003.com

(下转第143页)

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。

产业集群_技术创新与区域经济发展

收稿日期:2009-11-13 作者简介:佘时飞(1971-),男,湖南岳阳人,电子科技大学中山学院讲师,主要从事宏观经济学和发展经济学研究。 摘要:产业集群以规模经济和范围经济等形式促进地区经济的增长,政府可以对产业集群的形成与成长发挥重要作用。地方政府应该对产业集群与技术创新和经济增长的关系进行深刻思考,充分利用产业集群优势促进区域经济发展。 关键词:产业集群;技术创新;经济增长 中图分类号:F012文献标识码:A 文章编号:1007-5348(2010)01-0058-04 韶关学院学报·社会科学Journal of Shaoguan University ·Social Science 2010年1月第31卷 第1期 Jan.2010Vol.31 No.1 产业集群、技术创新与区域经济发展 佘时飞 (电子科技大学中山学院,广东中山528402) 一、文献回顾与问题的提出 产业集群(Industrial Clustering )是指相同的产业高度集中于某个特定的地区的一种产业的成长现象,波特(Porter,1998)将之归纳为一组在地理位置上靠近的相互联系的公司和关联的机构,它们同处于某个特定的产业领域,由于具有共同性和互补性而联系在一起。马歇尔的研究表明了产业群集与外部经济规模之间存在高度的相关性,他因此而得出结论:产业群集是外部规模经济所致,并用随着产业规模扩大而引起知识量的增加和技术信息的传播来解释产业群集形成的现象。此后,经济学界将马歇尔关于产业群集的理论归纳为劳动力市场共享、专业性附属行业创新和技术外溢三个关键性因素[1] 。工业区位理论的创立者韦伯从工业区位理论的角度阐述了产业群集的现象,并将产业群集的发展分为两个阶段。第一阶段是企业本身的简单规模扩张而引起的产业集中化;第二个阶段是因为某大企业出现于某一区域而引发出更多的同类企业的出现。韦伯将产业群集归纳为四个因素,即技术制备的发展、劳动力组织的发展、市场化因素和经济性开支成本的降低。克鲁格曼则对马歇尔提出的技术外溢因素提出了挑战,认为这个因素只在高技术产业领域的产业集聚中产生作用,并借用萨缪尔森的天使的寓言 阐述了产业群集现象,认为各国的贸易优势并不来自于国家之间的产业区别以及由此引起的比较优势,而是来自于各国内部的地区产业分工和在此基础上达到的规模经济的程度。波特则从竞争经济学的角度研究了产业集群问题,他认为产业群集更多地发端于一两家创新性的企业,在这一两家企业的刺激下引致出其它同类企业的成长,并认为产业群集对企业竞争是高度重要的。施蒂格勒等经济学家却对集群内企业的规模进行了深入的研究,他的研究结论表明:产业的区域化程度越高(假定产业规模不变),则单个企业的专业化程度就越高,这在美国和英国经济的实证研究中都得到了证实。在施蒂格勒看来,产业集群加强了企业间信息的流动,并增强了企业间的信任,进而使得企业之间签订专业化上下游产业链条之间的合约变得简单[2]。所以,根据科斯理论,市场交易成本降低,企业内部组织规模因此而缩小。随着研究的不断深入,产业集群作为突破中小企业技术创新自身限制的有效组织方式已引起了学术界和经济决策部门的普遍关注。然而,这些关注还主要集中于产业集群所形成的知识外溢与信息共享等传统的研究领域。研究产业集群创新能力的文献可以归纳为两类:一类研究表明创新能力是内生的,即通过技术创新的外部性、协同性、规模经济与范围经济等方面从内部引致创新。在传统产业为主

几种常见云计算平台分析比较

云计算平台比较分析 云计算按照应用层次,主要划分为IaaS、PaaS和SaaS三种层次的应用,这里主要分析常见的IaaS平台。目前市面上常见的IaaS应用主要有Amazon的AWS,基本上已经成为整个行业的标准。 IaaS在开源领域也是百花齐放,最著名的开源平台为:Eucalyptus、Openstack和Cloudstack、Opennebula、Nimbus,在国内社区比较火热的主要是前三种,所以在这里主要分析一下前三种平台。 1.云平台分析 1.1.Eucalyptus 1.1.1.概述 Elastic Utility Computing Architecture for Linking Your Programs To Useful Systems(Eucalyptus)是一种开源的软件基础结构,用来通过计算集群或工作站群实现弹性的、实用的云计算。它最初是美国加利福尼亚大学Santa Barbara计算机科学学院的一个研究项目,现在已经商业化,发展成为了Eucalyptus Systems Inc。不过,Eucalyptus 仍然按开源项目那样维护和开发。Eucalyptus Systems 还在基于开源的 Eucalyptus 构建额外的产品;它还提供支持服务。 Eucalyptus是在2008年5月发布1.0版本,在2009年与Ubuntu进行合作,成为Ubuntu server9.04的一个重要特性,目前最新版本是2.0.3,可以选择Xen、KVM作为虚拟化管理程序,对vSphere ESX/ESXi提供了支持。 Eucalyptus主要是用C和Java开发的,其中CLC是由java完成的,Tools 是由perl完成的,其他的都是C完成的。

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

产业集群与企业技术创新

产业集群与企业技术创 新 Standardization of sany group #QS8QHH-HHGX8Q8-GNHHJ8-HHMHGN#

产业集群与企业技术创新 内容摘要]:产业集群研究的一个主要课题是集群与创新的关系,其核心是产业集群和技术创新的互动关系。本文在对产业集群和企业技术创新论述的基础上,重点分析了产业集群和企业技术创新之间的相互关系,并在此基础上,阐述了产业集群对企业技术创新的作用机制。 [关键词]:产业集群;企业技术创新;集群网络 一、引言 技术创新的研究经历了一个从“线性范式”到“网络范式”的转变。在熊彼特创新理论的影响下形成了创新研究的“线性范式”。该范式认为技术创新一般经历发明—开发—设计—中试—生产—销售等简单的线性过程,研究局限于单个企业内部的技术过程。后来的研究发现外部的信息交换及协调对于创新具有重要的作用,它可以有效克服单个企业技术创新时的能力局限,降低创新活动中的技术和市场不确定性。此后,创新研究的视野从单个企业内部转向企业与外部环境的联系和互动,导致“网络范式”的兴起。“网络范式”最初应用在国家层面,形成了“国家创新系统”理论。随着全球化的发展,经济意义上的“国家状态”日益让位于“区域状态”,区域成为了真正意义上的经济利益体,关键的商业联系集中于区域范围内。进一步的研究发现创新网络的成效似乎跟创新主体的空间分布有很大的关系,地方化的创新网络似乎比跨国技术联盟更能持久。美国硅谷和欧洲产业集群的研究为上述观点提供了强有力的支持。区域发展理论和国家创新理论构成了区域创新系统理论。当创新系统研究发展到区域创新阶段,已经开始与产业集群的研究结合起来了。产业集群与技术创新的关联性也日益密切。产业集群内各种产业的要素禀赋的背后是技术的存在。在某种意义上可以说,技术本身就是区域性的专有的产物。产业中的企业是以技术为基础的,而技术只有依附于企业才能实现其价值。技术创新不仅是技术本身的问题,本质上看更在于技术与经济的实现。技术创新是实现企业技术进步从而也是维持产业

集群创新——新型的研发产业集群模式

集群创新——新型的研发产业集群模式 本期导读: 技术市场十二五发展规划 创新集群与集群创新的内涵 ※动态资讯※ 2013年2月5日,科技部发布《技术市场“十二五”发展规划》。 规划提出,到2015年,围绕技术市场体系建设和为国家经济社会科技发展战略服务,着力实现以下具体目标:技术市场发展环境进一步优化;全国统一多层次技术市场服务体系初步形成;技术交易机制和模式实现重大创新;技术市场服务国家重大发展战略的能力全面提升。 依托中国技术交易信息服务平台和中国创新驿站网络,整合全国技术转移和创新服务资源,形成统一开放、网上网下结合、产学研中介等各方主体扁平化合作的全国大技术市场。在中关村打造国家技术转移平台,在若干中心城市扶持和发展一批资源配置能力强、服务功能手段先进的新型综合性技术交易市场及种业等专业技术交易所;国家技术转移示范机构总数达到400家;中国创新驿站区域站点达到50家,基层站点达到300家,签约技术经纪人1000名;建立全国技术转移联盟和技术转移行业组织,推动建立区域和行业技术转移联盟30家。 以高新区为重点开展科技服务体系建设试点工作。引导高新区建设和完善以技术转移和成果转化为主线的科技服务体系,围绕传统产业升级和战略性新兴产业的培育,完善技术转移、创新孵化、科技金融等服务体系并健全其与以企业为主体的技术创新体系 间的协同创新机制。着力培育一批创新能力强、创业环境好、特色突出的科技服务业集聚区,示范引领全国科技服务体系快速发展,支撑区域创新和结构调整。 ※主题解析※ 技术创新的研究经历了一个从“线性范式”到“网络范式”的转变。在熊彼特创新理论的影响下形成了创新研究的“线性范式”。该范式认为技术创新一般经历发明—开发—设计—中试—生产—销售等简单的线性过程,研究局限于单个企业内部的技术过程。后来的研究发现外部的信息交换及协调对于创新具有重要的作用,它可以有效克服单个企业技术创新时的能力局限,降低创新活动中的技术和市场不确定性。创新研究的视野从单个企业内部转向企业与外部环境的联系和互动,导致“网络范式”的兴起。 当前,受技术创新的“网络范式”理论影响,区域技术创新系统已经逐渐由“线

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

产业集群技术创新的缄默知识论

产业集群技术创新的缄默知识论 发布时间:2006-08-12 文章来源:作者惠寄文章作者:陈柳钦 [内容提要]产业集群内部存在着显性知识和缄默知识两类知识。与显性知识相比,缄默知识是更重要的缄默知识是产业集群更重要的知识资源,是产业集群技术创新成功的一个不可或缺的变量,而产业集群有利识的传播和扩散从而促进技术创新。 [关键词] 缄默知识;产业集群;技术创新 一、缄默知识和知识转化 所谓知识是一种有价值的智能结晶,可以通过信息、经验心得、抽象的观念、标准作业程序、文件、具体的技术等方式呈现。知识呈现的形式虽然有很多种,但在本质上都必须具备创造附加价否则就不能被称为知识。因此引进、学习、扩散、创新知识,一直都是人类社会发展的特征,也是进步的最主要力量。根据知识能否清晰地表述和有效的转移,可以把知识资源可分为显性知识(e knowledge)和缄默知识(tacit knowledge)。显性知识又称编码化知识(codified knowledge)比较容易地整理、编码,具有单一的含义和内容。缄默知识是很难编码、隐含的知识,它往往被偶并且这种知识不能和个人、社会及地域背景轻易地分开。 缄默知识(tacit knowledge)是当代知识论研究的重要内容,一般认为它是由英国科学哲学家兰尼(Mickael.Polanyi)于1958年最早正式提出来的。迈克尔·波兰尼被称为缄默知识之父。他于出版的《个人知识》》(Personal Knowledge)和1966年出版的《缄默方面》》(The Taci timens 方学术界第一个对缄默知识及缄默认识与科学研究进行较为系统地探讨和分析的著作。波兰尼认为知识就是存在于个人头脑中的、存在于某个特定环境下的、难以正规化、难以沟通的知识,是知识键部分。”波兰尼认为,人们在教育活动中只有以缄默知识为基础,才能意识到自己的理智力量。他们知道的东西比我们能够告诉他人的东西要多”这一认识论命题,即人类通过认识活动所获得知识们通过言语、文字或者符号的方式表达出来的知识,但是却不止于这些知识。在这些知识之外,还它类型的知识,这种其它类型的知识就是缄默知识。按波兰尼的观点缄默知识或者缄默认识是人类知识的“向导”和“主人”, 为人们的认识活动提供最终的解释性框架和知识信念,可见其重要性

高性能集群计算解决方案

https://www.360docs.net/doc/1e15716583.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.

华师大高性能计算集群作业调度系统简明手册

华师大高性能计算集群作业调度系统简明手册 华师大高性能计算集群采用曙光的Gridview作业管理系统,其中集成了torque+Maui,是十分强大的作业调度器。下面将依次介绍华师大的的作业调度系统的设定,使用,以及相关作业调度命令 一:华师大作业调度系统队列策略设定 由于华师大的超级计算中心共分三期建设,其作业调度设定较为复杂: CPU 节点名 (pestat 可查看) 节点Core 个数 队列备注 第一期E5450 b110-b149 b210-b229 8(2*4) mid1,huge 第二期E5640 b310-b339 b410-b439 8(2*4) mid2, hugeA(需申请) 其中hugeA队列提交后 需经批准 第三期X5675 ,GPU(c2050 ) a110-a149 a210-a249 a310-a339 a410-a447 12(2*6) mid3,small,ser ial,gpu hugeB(需申请), shu(私有队列) itcs(私有队列) 其中hugeB队列提交后 需经批准 shu和itcs为私有队列, 不向公共用户开放 在命令行输入cchelp 可以查看详细的华师大的作业调度系统策略,如下 二:作业调度系统的使用

华师大计算中心共有两个登陆节点login(59.78.189.188)和login1(59.78.189.187),供用户登陆提交相关作业。一般来说,可直接使用命令行提交作业。不过为了规范和易于管理,建议使用PBS脚本进行作业提交,提交命令为qsub **.pbs(pbs脚本文件)。 下面将简要的分别给出串行作业和并行作业的PBS样本(已放至/home/目录下),仅供参考,更多高级功能,请自行查阅相应手册。 1.串行作业pbs脚本样本 #PBS -N test \\表示该作业名称为test。 #PBS -l nodes=1:ppn=1 \\表示申请1 个节点上的1 颗CPU。 #PBS -j oe \\表示系统输出,如果是oe,则标准错误输出(stderr)和 标准输出(stdout)合并为stdout #PBS –q serial \\表示提交到集群上的serial 队列。 . /job>job.log 为提交的作业。 2.并行作业PBS脚本样本

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

基于改进集群计算的遥感数据快速处理平台

2012年第11期福建电脑 基于改进集群计算的遥感数据快速处理平台 宋丽君1,2,3,马骏1,2,赖积保1,2,3,余涛3,李治1,2,3(1.河南大学计算机与信息工程学院河南开封4750042.河南大学数据与知识工程研究所河南开封475004) 3.中国科学院遥感应用研究所北京100101) 【摘要】:针对海量、大型遥感数据处理的难题,采用在集群计算环境中使用分布式存储、P2P 通信,并与GPU 相结合的策略,提出了一个基于改进集群计算的遥感数据快速处理平台。分析了该平台的体系结构与结构模型,并对其进行详细论述,最后,对平台的性能进行了分析。 【关键词】:遥感数据;改进集群计算;分布式存储;P2P 通信;GPU 1、引言 目前,遥感数据空间分辨率、时间分辨率及光谱分辨率普遍提高,获取速度快,周期短,使得遥感的数据量急剧膨胀。存储、传输与处理以及规模化生产是迫切需要解决的三大难题。 集群计算拥有性价比高、扩展性好、现有资源再次利用等优势[1]。但是,现有的集群模式无法很好的解决遥感数据的难题,数据的传输会形成巨大的延迟,计算能力也远远无法满足处理需要。 为此,为了解决遇到的三大难题,本文提出了改进集群计算的观点。即进一步采用GPU 高性能计算、大型遥感数据分块处理、分布式数据存储、计算单元P2P 通信的方式。 2、设计思想与目标 遥感数据快速处理平台其设计示意如图1所示。 遥感数据快速处理平台采用对大型遥感数据进行合理切分[2],进行并行处理的策略,数据的切分由GPU 数据预处理模块集中处理。切分后的数据采取分布式存储的方式,分散的放置在各个计算单元上,利用多台计算单元作为存储站点分担 存储负荷。因计算单元同时也作为存储站点,数据的传输采用P2P 模式[3],任意两个计算单元之间可以实现点对点通信,获取本机上不存在的数据。 3、总体结构 遥感数据快速处理平台体系结构如图2所示,分为八个模块。 (一)任务发起 遥感数据快速处理平台实现了遥感数据的规模化生产,支持多用户多任务并行。 (二)数据预处理 数据预处理主要是对遥感数据进行合理的切分,分布式存储在众多的计算单元上。数据预处理主要是通过多个多核GPU 来处理遥感影像数据,提前集中解决复杂度很高的计算,提高了遥感数据快速处理平台正式生产产品时的效率,降低了对计算单元性能的要求,减少了构建平台的资金消耗。 (三)任务管理 任务管理模块提供强大的调度功能,以支持 基金项目:国家重大科技专项高分辨率对地观测系统项目(E0101/1010/01/10,E0104/1112/XT-002),国家自然科学基金(60973126)资助 。 1

高性能计算平台建设方案

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。

产业集群技术创新能力评价指标体系

产业集群技术创新能力评价指标体系 摘要:本论文首先明确产业集群技术创新能力的概念,其次分析了产业集群技术创新能力影响因素,最后建立产业集群技术创新能力评价指标体系。 一、产业集群技术创新能力的概念 熊彼特(J.A.Schumpeter,1912)首次提出技术创新的概念。此后学者们对技术创新进行了大量研究。我国学者吴贵生(2000)认为,技术创新是指由技术的新构想,经过研究开发或技术组合,到获得实际应用,并产生经济、社会效益的商业化全过程的活动。并对技术创新能力作出定义,即“从过程看,技术创新能力包括投入能力、研究开发能力、制造(生产)能力、营销能力和管理能力。” 二、产业集群技术创新能力影响因素 (一)环境因素。1政策。政策的作用主要有:一是指导方向,对集群的总体发展思路、发展路径选择等提供方向。二是提供各种优惠措施。如设立投资基金、对于重大技术装备专项的国债补助资金,及加大税收返还力度等。2物流。物资的通畅、低成本流通是创新的重要前提之一。通达物流体系取决于先天的地理区位特征,交通道路等;更取决于是否形成快捷物流供应链,将产业上下游企业间相互脱节的买卖关系,整合为以价值链为基础的战略合作伙伴关系。3市场。创新的其他要素能够通畅、低成本流通也是创新的重要前提。如金融市场为创新找到资金支持;人才和劳动力市场提供人才和劳动力流动的机会;技术市场则是实现科研成果市场转化的重要场所;等等。 (二)资源。技术创新是一种资源重新组合性的行为。资源包括资金、人员、项目开展所需的基础条件等。 (三)集群基础。集群内企业与企业、科研院所、用户、中介等相互联系形成网络,网络成员合作基础、合作参与度及合作深度等对于创新也有密切的影响。 (四)创新动力。创新动力来自自主创新的愿望和市场的压力。 (五)创新活动。创新能力体现在创新的具体活动中,具体说有研究开发活动、生产活动、营销活动等。 (六)创新成果。一般从经济效益和社会效益等方面来衡量创新成果。 三、产业集群技术创新能力评价指标构建 (一)构建原则。1科学合理性原则。要根据产业集群、技术创新等理论基础,科学合理设计评估指标。2全面性原则。产业技术创新能力评价指标要尽可能全面、系统地揭示产业技术创新能力的全貌。3可操作性原则。指标设计应立

相关文档
最新文档