高性能计算TOP500 TOP500凸显高性能计算四大趋势

高性能计算TOP500 TOP500凸显高性能计算四大趋势
高性能计算TOP500 TOP500凸显高性能计算四大趋势

2007年上半年公布的第29届TOP500,重新排定了世界各国在高性能计算机方面的座次,我们可以从中看出IT技术与产业发展的几大趋势。近日,全球最快计算机性能排行榜――TOP500最新排名新鲜出炉。TOP500每年上下半年会分别推出两次,已经成为全球最快计算机的大检阅,许多国家公司都以上榜为荣;另一方面,TOP500已经成为业界观察IT技术与产业发展的一个风向标。

2007年上半年公布的第29届TOP500,重新排定了世界各国在高性能计算机方面的座次。实际上,各个国家所占的比例,与其国家的经济与科技发展水平基本相当,同时也预示着在未来发展中的潜力。业内人士历来把高性能计算机的应用程度视为国家综合实力的体现。

透过第29届TOP500,我们依然可以看出IT技术与产业发展的几大趋势。

双核处理器占据统治地位

自从多核技术出现以来,对多核处理器的追求就成为业界一大看点。从单核到双核,从双核到4核,从4核到8核,甚至从8核到16核,多核处理器不断推陈出新。从第29届TOP500我们可以看出,双核处理器占据绝对领先的地位。Intel公司的酷睿双核处理器增长最快,被205个系统所采用,而6个月前推出的第28届TOP500中,采用酷睿双核处理器的系统仅有31个。此外,有90个系统采用了AMD公司的双核Opteron处理器,而6个月前采用该处理器的系统仅为75个。

采用四核处理器的系统并不如人们想像得那么多,这与双核处理器日益成熟、用户易于接受直接相关。现在看来,双核处理器已经成功入主主流市场,而四核处理器则会在AMD四核处理器推出之后才会有上佳的表现。

x86服务器发展迅猛

在高性能计算中应用的处理器多种多样,其中包括Intel的Xeon、酷睿Dual Core、安腾,AMD的单核与多核Opteron,IBM的PowerPC、Power,HP的PA-RISC、Alpha,Sun与富士通的SPARC64等。在TOP500中,采用最多的还是x86架构的处理器,Intel与AMD公司提供的x86处理成为采用最多的两种处理器。TOP500中,采用Intel公司处理器的系统达到289个,占所有系统的58%,而6个月前的数字分别为261个和55%; 采用AMD公司处理器的系统达到105个,占所有系统的21%,而6个月前的数字分别为113个和26%; 采用IBM公司Power处理器的系统则降低到85个,占所有系统的17%,6个月前的数字分别为93个和16%。

高性能计算采用的处理器的变化可以折射出服务器发展的一个方向x86服务器发展迅猛,并且势不可挡;非x86服务器发展势头减缓,成本增高。

巨头对产业影响日渐突出

最新的TOP500,使入围系统总数的厂商名次重新排定。在6个月前,入围系统总数排名TOP500第一的公司是IBM,而现在列头名的却是HP。不过,最新排名主要反映的趋势是: 业界领头企业HP和IBM占据绝对领先的地位,HP 系统占所有系统的比列由6个月前的36%提高到了49%,而IBM所占的比例则由42%降到了34%。两家企业的系统所占的比列超过了90%,其他任何一家企业所占的比列都不超过5%,这一变化是任何业内专家都无法预料的。

在TOP500中,排名前10名的公司依次为HP、IBM、Dell、SGI、Cray、Linux Networx、Sun、日立、NEC与Atipa Technology。另外,在TOP500中,曙光公司制造的系统名列其中,是惟一一家中国公司。

资料显示,在性能排行的前50位(TOP50)里,IBM系统占有率为46%,性能占前50位系统性能的49%,而HP则缺席TOP50。这从另一个侧面反映出IBM在构造顶级高性能计算机系统方面占据优势,而HP则在利用工业标准技术构建成本更低的系统方面具有优势。其实,这一结果正是两家公司发展策略的一个体现。

技术格局表现稳定

在高性能计算发展中,集群结构、千兆以太网互联技术和InfiniBand技术占据主流地位,从最新的TOP500可以看出,这一格局没有发生大的变化。

TOP500采用集群的系统达到了373个,所占比例为76%。而采用大规模并行处理(MPP)系统仍然有107个。集群就像搭积木一样,利用商品化的工业标准互联网络,将各种普通服务器或者工作站连接起来,通过特定的方法,向用户提供更高的系统计算性能、存储性能和I/O性能。集群在性价比高,可靠性、可扩展性、可管理性强,应用支持性好等方面的优势都得到了用户的认可。

采用InfiniBand技术的系统增长迅速,但是采用最多的互联技术仍然是千兆以太网。TOP500采用InfiniBand技术的系统从6个月前的78个增长到现在的127个。而采用千兆以太网技术的系统则从6个月前的211个,降到了207个。

大数据与并行计算

西安科技大学 计算机科学与技术学院 实习报告 课程:大数据和并行计算 班级:网络工程 姓名: 学号:

前言 大数据技术(big data),或称巨量资料,指的是所涉及的资料量规模巨大到无法通过目前主流软件工具,在合理时间内达到撷取、管理、处理、并整理成为帮助企业经营决策更积极目的的资讯。在维克托·迈尔-舍恩伯格及肯尼斯·库克耶编写的《大数据时代》中大数据指不用随机分析法(抽样调查)这样的捷径,而采用所有数据进行分析处理。大数据的4V特点:Volume(大量)、Velocity(高速)、Variety(多样)、Value(价值)。 特点具体有: 大数据分析相比于传统的数据仓库应用,具有数据量大、查询分析复杂等特点。《计算机学报》刊登的“架构大数据:挑战、现状与展望”一文列举了大数据分析平台需要具备的几个重要特性,对当前的主流实现平台——并行数据库、MapReduce及基于两者的混合架构进行了分析归纳,指出了各自的优势及不足,同时也对各个方向的研究现状及作者在大数据分析方面的努力进行了介绍,对未来研究做了展望。 大数据的4个“V”,或者说特点有四个层面:第一,数据体量巨大。从TB级别,跃升到PB级别;第二,数据类型繁多。前文提到的网络日志、视频、图片、地理位置信息等等。第三,处理速度快,1秒定律,可从各种类型的数据中快速获得高价值的信息,这一点也是和传统的数据挖掘技术有着本质的不同。第四,只要合理利用数据并对其进行正确、准确的分析,将会带来很高的价值回报。业界将其归纳为4个“V”——Volume(数据体量大)、Variety(数据类型繁多)、Velocity(处理速度快)、Value(价值密度低)。 从某种程度上说,大数据是数据分析的前沿技术。简言之,从各种各样类型的数据中,快速获得有价值信息的能力,就是大数据技术。明白这一点至关重要,也正是这一点促使该技术具备走向众多企业的潜力。 1.大数据概念及分析 毫无疑问,世界上所有关注开发技术的人都意识到“大数据”对企业商务所蕴含的潜在价值,其目的都在于解决在企业发展过程中各种业务数据增长所带来的痛苦。 现实是,许多问题阻碍了大数据技术的发展和实际应用。 因为一种成功的技术,需要一些衡量的标准。现在我们可以通过几个基本要素来衡量一下大数据技术,这就是——流处理、并行性、摘要索引和可视化。 大数据技术涵盖哪些内容? 1.1流处理 伴随着业务发展的步调,以及业务流程的复杂化,我们的注意力越来越集中在“数据流”而非“数据集”上面。 决策者感兴趣的是紧扣其组织机构的命脉,并获取实时的结果。他们需要的是能够处理随时发生的数据流的架构,当前的数据库技术并不适合数据流处理。 1.2并行化 大数据的定义有许多种,以下这种相对有用。“小数据”的情形类似于桌面环境,磁盘存储能力在1GB到10GB之间,“中数据”的数据量在100GB到1TB之间,“大数据”分布式的存储在多台机器上,包含1TB到多个PB的数据。 如果你在分布式数据环境中工作,并且想在很短的时间内处理数据,这就需要分布式处理。 1.3摘要索引 摘要索引是一个对数据创建预计算摘要,以加速查询运行的过程。摘要索引的问题是,你必须为要执行的查询做好计划,因此它有所限制。 数据增长飞速,对摘要索引的要求远不会停止,不论是长期考虑还是短期,供应商必须对摘要索引的制定有一个确定的策略。 1.4数据可视化 可视化工具有两大类。

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

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。

浅析高性能计算应用的需求与发展

浅析高性能计算应用的需求与发展 【摘要】本文阐述了高性能计算的概念,中国高性能计算的现状和发展趋势,随后,本文进一步分析了国内高性能计算应用的需求,针对目前高性能计算的应用,本文最后分析了高性能计算应用需求的展望。 【关键词】高性能计算;应用;需求;发展 一、前言 高性能计算的应用为国内的科技发展做出了诸多的贡献,因此,国内也在致力于拓展高性能计算的应用范围,从而希望进一步的促进高性能计算的发展,为我国的科学技术的不断发展提供技术支持。 二、高性能计算概述 高性能计算(HPC) 指通常使用很多处理器(作为单个机器的一部分)或者某一集群中组织的几台计算机(作为单个计算资源操作)的计算系统和环境。有许多类型的HPC 系统,其范围从标准计算机的大型集群,到高度专用的硬件。大多数基于集群的HPC系统使用高性能网络互连,比如那些来自InfiniBand 或Myrinet 的网络互连。基本的网络拓扑和组织可以使用一个简单的总线拓扑,在性能很高的环境中,网状网络系统在主机之间提供较短的潜伏期,所以可改善总体网络性能和传输速率。 三、中国高性能计算的现状与发展 20 世纪90 年代以来,随着”神威”、”银河”、”曙光”、”深腾”等一批知名产品的出现,我国成为继美国、日本之后的第三个具备高性能计算机系统研制能力的国家,被誉为世界未来高性能计算市场的”第三股力量”。我国在高性能计算机研制方面取得了较好的成绩,掌握了研制高性能计算机的一些关键技术,参与研制的单位也由科研院发展到企业界,有力地推动了高性能计算的发展。目前,我国的高性能计算环境已得到重大改善,总计算能力与发达国家的差距逐步缩小。我国的高性能计算技术拓宽了我国科学技术研究的深度和广度,提高了我国工业的生产效率,同时也节约了很多生产成本。我国的高性能计算技术目前主要在石油行业、天气预报、核能模拟、生物工程等领域得到了广泛的应用。 但是中国高性能计算的应用还不够广、不够深入,应用水平和应用效率都比较低下。我国对高性能计算应用的投入还远远不够,应用研发力量薄弱且分散,缺乏跨学科的综合型人才,从事高端应用软件研发的单位很少,企业界基本未介入,没有良好的相互交流的组织渠道等。高性能应用软件的开发和高效并行算法研究尚不能与高端计算机发展同步,在一定程度上存在为计算机”配”软件的思想。我国高性能计算应用的研究与发明明显滞后于高性能计算机的发展。国外品牌还占领着很多关乎国计民生的关键领域和行业,国产高性能服务器的市场份额仍然偏低。

中远海科:关于与阿里云计算有限公司签署《战略合作协议》的公告

股票简称:中远海科股票代码:002401 编号:2020-025 中远海运科技股份有限公司 关于与阿里云计算有限公司签署《战略合作协议》的公告 本公司及董事会全体成员保证公告内容真实、准确和完整,没有虚假记载、误导性陈述或者重大遗漏。 近日,中远海运科技股份有限公司(以下简称“公司”或“中远海科”)与阿里云计算有限公司(以下简称“阿里云”)签署了《战略合作协议》,具体情况如下: 一、协议签署概况 公司与阿里云于2020年4月28日签署了《战略合作协议》,双方将把握国家对信息安全和国产化高度重视的良好机遇,建立战略合作伙伴关系。 本次签署的《战略合作协议》不涉及任何具体的交易标的和标的金额,无需提交董事会和股东大会审议。 本次签署《战略合作协议》不构成关联交易,也不构成《上市公司重大资产重组管理办法》规定的重大资产重组。 二、协议相对方的基本情况 公司名称:阿里云计算有限公司 统一社会信用代码:91330106673959654P 类型:有限责任公司(非自然人投资或控股的法人独资) 法定代表人:张建锋 注册资本:100000万人民币 成立日期:2008年4月8日 住所:浙江省杭州市西湖区转塘科技经济区块16号8幢

经营范围:一般项目:经营电信业务;服务:计算机软硬件、电子产品、数码产品的技术开发、技术服务,企业管理咨询与计算机信息技术咨询;设计、制作、代理、发布国内广告,成年人的非文化教育培训、成年人的非证书劳动职业技能培训(涉及前置审批的项目除外);批发、零售:计算机软硬件,电子产品(除专控),数码产品;会务服务,承办展览,展览展示设计;智能化设计咨询及改造;第二类医疗器械销售(除依法须经批准的项目外,凭营业执照依法自主开展经营活动)。 关联关系:公司与阿里云无关联关系。 情况简介:阿里云在杭州、北京和硅谷等地设有研发中心和运营机构。阿里云依托阿里巴巴强大的技术实力和业务场景,汇聚国内外云计算领域的顶尖专家,研发国内第一个拥有自主知识产权的云计算平台。阿里云的目标是要基于云计算、大数据及人工智能技术打造互联网数据分享的第一平台,成为以数据为中心的领先的云计算服务公司。 三、协议的主要内容 (一)合作目标 中远海运科技从事智慧交通、智慧航运、智慧物流、智慧安防等领域的业务,在上述各领域拥有规划咨询、系统集成、应用软件开发、产品研制、数据管理、系统运维服务等全方位的综合服务能力,在行业解决方案和产品工程解决方案以及相关产品具有市场领先地位。阿里云在云计算产品与服务等领域具有业界一流水平。为实现优势互补、互惠互利、共同发展的目标,在本协议有效期内,双方同意就智慧城市、智慧交通、智慧航运、智慧综合物流、区块链和企业数字化转型等领域进行产品与技术、解决方案与服务、市场联合营销与拓展

用于大数据处理高性能计算的4个实现步骤

用于大数据处理高性能计算的4个实现步骤如果企业需要采用处理其大数据的高性能计算,则在内部部署运营可能效果最佳。以下是企业需要了解的内容,其中包括高性能计算和Hadoop的不同之处。 在大数据领域,并非每家公司都需要高性能计算(HPC),但几乎所有使用大数据的企业都采用了Hadoop式分析计算。 HPC和Hadoop之间的区别很难区分,因为可以在高性能计算(HPC)设备上运行Hadoop分析作业,但反之亦然。HPC和Hadoop分析都使用并行数据处理,但在Hadoop 和分析环境中,数据存储在硬件上,并分布在该硬件的多个节点上。在高性能计算(HPC)中,数据文件的大小要大得多,数据存储集中。高性能计算(HPC)由于其文件体积庞大,还需要更昂贵的网络通信(如InfiniBand),因此需要高吞吐量和低延迟。 企业首席信息官的目的很明确:如果企业可以避免使用HPC并只将Hadoop用于分析,可以执行此操作。这种方式成本更低,更易于员工操作,甚至可以在云端运行,其他公司(如第三方供应商)可以运行它。 不幸的是,对于需要高性能计算(HPC)进行处理的生命科学、气象、制药、采矿、医疗、政府、学术的企业和机构来说,全部采用Hadoop是不可能的。由于文件规模较大,处理需求极其严格,采用数据中心或与采用云计算都不是很好的方案。 简而言之,高性能计算(HPC)是一个在数据中心内部运行的大数据平台的完美示例。正因为如此,企业如何确保其投资巨大的硬件完成需要的工作成为了一个挑战。 大数据Hadoop和HPC平台提供商PSCC Labs首席战略官Alex Lesser表示:“这是必须使用HPC来处理其大数据的许多公司面临的挑战。大多数这些公司都有支持传统IT 基础设施,他们很自然地采用了这种思路,自己构建Hadoop分析计算环境,因为这使用

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。

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IO技术及发展趋势

摘要:本文主要就近年来问世的新一代高性能I/O技术做一全方位介绍,着重从其基本特性和体系结构的角度分析各种I/O技术的特点,以帮助有关技术人员进一步把握新一代高性能I/O的技术现状及发展趋势。 关键词:高性能I/O技术、PCI Express、InfiniBand、Fibre Channel、HyperTransport、RapidIO、SPI、SAS、iSCSI、SA TA 一、引言 计算机I/O技术在高性能计算技术的发展中始终是一个十分重要的关键技术。其技术特性决定了计算机I/O的处理能力,进而决定了计算机的整体性能以及应用环境。从根本上讲, 无论现在还是将来,I/O技术都将制约着计算机技术的应用与发展,尤其在高端计算领域。近年来随着高端计算市场的日益活跃,看似平静的高性能I/O技术之争也愈演愈烈。尤其是当计算机主机速率与总线速率的矛盾日益突出时,新的总线技术便应运而生,演绎出一段段精彩的技术篇章,计算机I/O技术的发展开始让我们眼花缭乱。如PCI Express、InfiniBand、HyperTransport、RapidIO等高性能I/O技术的发展令人注目。而广泛应用于网络存储、高性能集群及并行计算系统的I/O技术,如Fibre Channel、SCSI Parallel Interface(SPI)、Serial Attached SCSI(SAS)、iSCSI等,更使计算机总线技术远远超出“连接功能部件”的范畴。本文试图从基本概念、体系结构、功能指标等角度全面分析新近问世的各种高性能I/O 技术,以全方位展示其技术特点,帮助有关技术人员把握高性能I/O的技术现状和发展趋势。 二、新一代高性能I/O技术综述 近年来推出的新一代高性能I/O主要有:PCI Express(3GIO)、InfiniBand Architecture (IBA)、Fibre Channel(FC)、HyperTransport、RapidIO、SPI(SCSI Parallel Interface)、SAS (Serial Attached SCSI)、iSCSI、SA TA(Serial A TA)等。 (1)PCI Express PCI Express(3GIO)是一种新型串行Point-to-Point I/O总线体系。其基本目标有两个:一是提供chip-to-chip级互联的局部总线,二是以较低的开销升级现有的PCI架构性能。这一串行总线的根本动机就是通过少许引脚来实现高带宽数据传输,而不是像并行PCI或PCI-X 那样。据PCI-SIG(Special Interest Group)最新公布的数据,PCI Express目前可以达到的单路单向速率是2.5Gb/s。也就是说可提供高达200MB/s的带宽,近乎是典型PCI2.2速率的2倍。今后随着硅片技术的不断发展,单路单向的数据传输速率可望突破10Gb/s,几乎达到铜介质数据传输率的极限值。此外,PCI Express通过增加信号线对还可组成X1、X2、X4、X8、X16、X32等多路I/O总线,这样一来其所能达到的峰值带宽简直是无法想像的。在提供了更高带宽的同时,PCI Express还提供了对PCI和PCI-X软件的兼容支持,和对chip-to-chip级、I/O适配器之间以及对IEEE 1394、USB 2.0等附属接口的支持。 PCI Express的体系结构:PCI Express采用的分层体系结构使其可扩展性、模块化以及重用机制成为可能。它从体系结构上可以分为五层,从上至下分别为物理层、数据链路层、事物处理层、软件层以及Config/OS层。上面三层结构基本上与具体的操作系统无关,并且将

阿里云数据传输服务-相关协议

数据传输相关协议

相关协议 数据传输服务条款 本服务条款是阿里云计算有限公司(以下简称"阿里云")与您就数据传输(Data Transmission)服务的相关事项所订立的有效合约。您通过盖章、网络页面点击确认或以其他方式选择接受本服务条款,包括但不限于未点击确认本服务条款而事实上使用了阿里云数据传输服务,即表示您与阿里云已达成协议并同意接受本服务条款的全部约定内容。如若双方盖章文本与网络页面点击确认或以其他方式选择接受之服务条款文本,存有不一致之处,以双方盖章文本为准。 关于本服务条款,提示您特别关注限制、免责条款,阿里云对您违规、违约行为的认定处理条款,以及管辖法院的选择条款等。限制、免责条款可能以加粗或加下划线形式提示您注意。在接受本服务条款之前,请您仔细阅读本服务条款的全部内容。如果您对本服务条款的条款有疑问的,请通过阿里云相关业务部门进行询问,阿里云将向您解释条款内容。如果您不同意本服务条款的任意内容,或者无法准确理解阿里云对条款的解释,请不要进行后续操作。 1. 服务内容 1.1. 本条款中"服务"指:阿里云向您提供的数据传输(Data Transmission)服务。阿里云数据传输服务支持以数据库为核心的结构化存储产品之间的数据传输,是一种集数据迁移、数据订阅及实时同步于一体的数据传输服务。 1.2. 阿里云提供的服务必须符合本服务条款的约定。 2. 服务费用 2.1. 服务费用将在您订购页面予以列明公示,您可自行选择具体服务类型并按列明的价格予以支付。 2.2. 您可选择预付费或后付费: 2.2.1. 预付费 2.1.1.1. 在您付费之后,阿里云才开始为您提供服务。您未在下单后7天内付费的,本服务条款以及与您就服务所达成的一切行为失效。 2.1.1.2. 如服务到期时阿里云对产品体系、名称或价格进行调整的,您同意按照届时有效的新的产品体系、名称或价格履行。 2.2.2. 后付费 您先使用后付费。具体收费规则请查看https://www.360docs.net/doc/6a10355484.html,上的页面公告且以页面公布的后付费服务当时有效的计费模式、标准为准。 2.3. 阿里云保留在您未按照约定支付全部费用/或服务到期未续费/或未付清全部应付款项之前,不向您提供服务和/或技术支持,中止部分服务直至终止服务和/或技术支持的权利(以阿里云官网说明为准)。同时,阿里云保留对后付费服务中的欠费行为追究法律责任的权利。

一、国家高性能计算中心(合肥)—大数据挖掘与计算研究室二、研究方向

欢迎希望成为我的学生们阅读,包括本科生毕业设计、推免硕士研究生、统招硕士研究生和直博研究生。下面先介绍我们的情况,然后提出对新学生的要求和期望。本材料共4页,成稿于2018年8月14日。 一、国家高性能计算中心(合肥)—大数据挖掘与计算研究室 本实验室隶属于安徽省重点实验室—国家高性能计算中心(合肥),从事高性能计算与应用方向,是计算机学院的重点方向。实验室由陈国良院士创建并领衔负责,现有100多名博士后、博士生和硕士生。上图为实验室位于东区科研楼五楼一角。 现在本实验室共有1名博士后(与讯飞联合培养)、5名博士生、11名硕士生。 二、研究方向 1.文本序列异同分析:开源程序集,DNA和蛋白质序列,学术文献挖掘; 2.软件分析:代码克隆,代码推荐和生成,软件架构改良; 3.并行计算及性能优化:自适应并行编程框架,并行算法及系统性能优化; 4.区块链技术及应用。

三、研究成果 本研究室早期得到985工程“信息科技前沿理论与应用”创新平台、教育部“大规模科学工程计算”长江学者和创新团队、教育部和外专局“计算科学及其应用基础”111引智计划等重大项目支持,目前得到教育部“高性能计算协同创新”2011计划、科技部“大数据分析及应用创新团队”、“面向大规模序列同源问题的并行分布式算法及其关键技术研究”基金委面上项目等新近支持。 程序集和基因组中原版片段或祖先片段搜寻和分析称之为序列同源分析,是软件源码补全、代码自动生成和推荐等新一代软件开发技术中的理论基础和关键技术,也是文本异同分析共性技术和关键。我们发展的Large Gap克隆工具CCAligner 和序列比对算法BitMapper,分别在软件工程顶会ICSE2018和Bioinformatics2018上发表,其他研究成果有发表在数据挖掘顶刊TKDE和并行计算顶刊TPDS上。 四、研究意义 左图说明并行计算需要学习和训练,右图说明并行计算是大数据和人工智能的核心技术和支撑。我们开展的大数据挖掘与计算,主要是进行大规模序列数据的异同分析和挖掘,依靠的是并行算法和并行计算技术。 五、研究工作 1. 软件源码分析及应用 1)主要研究内容: a)大差异的软件源码克隆算法研究 面向较小差异的源代码克隆算法SourcererCC取得了较好的进展,对于软件迭代开发中的大差异代码克隆一直是业界的挑战问题和应用,我们提出CCAligner1&2工具该需求问题的研究突破,其中CCAligner1发表在国际软件工程学术会议ICSE2018上。学生受同行研究者的邀请到加拿大访问,此项工作已有企业意向合作。

大数据技术原理与应用-林子雨版-课后习题答案复习进程

大数据技术原理与应用-林子雨版-课后习 题答案

第一章 1.试述信息技术发展史上的3次信息化浪潮及具体内容。 2.试述数据产生方式经历的几个阶段 答:运营式系统阶段,用户原创内容阶段,感知式系统阶段。 3.试述大数据的4个基本特征 答:数据量大、数据类型繁多、处理速度快和价值密度低。 4.试述大数据时代的“数据爆炸”的特性 答:大数据时代的“数据爆炸”的特性是,人类社会产生的数据一致都以每年50%的速度增长,也就是说,每两年增加一倍。 5.数据研究经历了哪4个阶段? 答:人类自古以来在科学研究上先后历经了实验、理论、计算、和数据四种范式。 6.试述大数据对思维方式的重要影响 答:大数据时代对思维方式的重要影响是三种思维的转变:全样而非抽样,效率而非精确,相关而非因果。 7.大数据决策与传统的基于数据仓库的决策有什么区别 答:数据仓库具备批量和周期性的数据加载以及数据变化的实时探测、传播和加载能力,能结合历史数据和实时数据实现查询分析和自动规则触发,从而提供对战略决策和战术决策。 大数据决策可以面向类型繁多的、非结构化的海量数据进行决策分析。

8.举例说明大数据的基本应用 9.举例说明大数据的关键技术 答:批处理计算,流计算,图计算,查询分析计算 10.大数据产业包含哪些关键技术。 答:IT基础设施层、数据源层、数据管理层、数据分析层、数据平台层、数据应用层。 11.定义并解释以下术语:云计算、物联网 答:云计算:云计算就是实现了通过网络提供可伸缩的、廉价的分布式计算机能力,用户只需要在具备网络接入条件的地方,就可以随时随地获得所需的各种IT资源。 物联网是物物相连的互联网,是互联网的延伸,它利用局部网络或互联网等通信技术把传感器、控制器、机器、人类和物等通过新的方式连在一起,形成人与物、物与物相连,实现信息化和远程管理控制。

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

云计算与大数据技术课后习题

第一章云计算与大数据基础 1.在信息产业的发展历程中。硬件驱动力,网络驱动力,作为两个重要的内在动力在不同的时期起着重要的作用 西摩克雷超级计算机之父 约翰麦克锡云计算之父 蒂姆伯纳斯李万维网发明人第一个网页开发者 吉姆格雷大数据之父 6.MapReduce思想来源LISP语言 7.按照资源封装层次,云计算分为 Iaas paas saas三种 8. 教材P2 1.1.2 10. 教材P8 1.2.2 11. 教材P10 1.2.3 第二章云计算与大数据相关技术 1.一致性hash算法原理: 哈希算法是一种从稀疏值到紧密值范围的映射方法,在存储和计算定位时可以被看做是一种路由算法。通过这种路与哦算法文件块能被唯一的定位到一个节点的位置。传统的hash 算法容错性和扩展性都不好,无法有效的适应面向数据系统节点的动态变化。意思就是当集群需要增加节点,传统的hash算法不容易检测到新增加的节点,此为扩展性不好,而一致性hash算法增加一个节点只会影响增加的这个节点到前一个节点之间的数据。容错性就是如果不幸一个机器C宕机了,那么机器B和C之间的数据都会被D执行,那么受影响的数据只是机器B和C之间的数据。当然,容错性和扩展性对于节点数较多的集群是比较有意义的,对于节点较少的集群似乎这两个特性并没有什么诱惑力。 一致性hash的实际目的就是解决节点频繁变化时的任务分配问题,一致性hash将整个hash值空间组织成一个虚拟圆环,我们这里假设某hash函数H值空间为0~(2^32-1),即32位无符号整形。下面简述一下一致性hash的原理: 这是一致性hash的整个值空间0~(2^32-1)

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。

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

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