基于集群技术构建聚变研究高性能计算系统

高性能计算是解决大规模聚变模拟计算的有效途径.介绍如何基于集群技术构建聚变研究高性能计算系统,分析了系统的基本体系结构,从硬件和软件两个方面详细解析其高性价比的构建技术.最后,运用基准测试程序(LinPACK和NPB) 对这一系统进行测试,显示了该系统高效的并行计算性能.     

Linux高性能计算集群的设计与实现

计算机和网络硬件设备逐步实现商品化和标准化,PC机或工作站的性能越来越高而价格越来越便宜,同时开源Linux微内核及集群工具中间件技术也日趋成熟稳定,高性能计算集群逐渐发展起来,并成为主流的高性能计算平台。高性能计算集群逐渐替代专用、昂贵的超级计算机对大规模并行应用构建原型、调试和运行。基于PCs或工作站的高性能计算快速部署及其可靠性和可管理性研究,对高性能计算集群在科学研究和工程计算等领域的应用,促进高性能计算技术的应用方面具有深远的意义。本文以OSCAR集群为实例,部署一个五结点的集群环境并运行简单的并行测试例子。     

基于集群技术构建电力系统高性能计算平台

高性能计算是解决大规模电力系统分析计算的有效途径。该文介绍如何基于集群技术构建电力系统高性能计算平台。作者以自己的构建过程为例，分析电力系统高性能计算集群的基本体系结构，从硬件、网络和软件三个方面详细解析其高性价比的构建技术。最后，运用基准测试程序(LinPACK、NPB和PMB)对这一高性能计算平台的进行测试，显示了该平台高效的并行计算性能，以及对程序可移植性的良好支持。基于集群技术构建的电力系统高性能计算平台能为真正解决大电网快速、详细的仿真计算奠定基础。     

集群式高性能计算系统研究

研究了集群的系统结构和主要优势,以及集群式高性能计算系统的诞生;分析了集群式高性能计算系统的架构和构建方式,集群构建包括网络部署、存储系统、计算节点、管理节点、登录节点等部分。在此基础上构建了基于Linux的集群式高性能计算系统。     

集群系统的现状与挑战

一、集群系统成为构建高性能计算系统的主流方式由于具有低成本、高性能和良好的可扩展性,集群系统已经日益成为构建高性能计算系统的主要方式。从2003年11月发布的TOP 500的情况来看,以系统个数计算,集群系统占41.6%;从Linpack性能来看,集群系统占TOP 500的49.8%。在前10名的系统中,集群系统更是占到了7个。由此可见,在构建超大规模计算系统时,集群系统已经成为主流。集群系统的一个重要特点是尽量使用商用部件以降低成本。用来构建集群系统的各个部件,包括计算结点和通信网络,都可以在市场上很方便地得到而无需专门定制。而使用开放源…     

基于MPICH2的高性能计算集群系统研究

目前在高等学校和科研机构中对于高性能计算的需求很大,而商业的超级计算机性能虽高但价格昂贵,同时这些单位又都拥有大量普通的PC机和网络设备.为了利用现有硬件资源获取高性能计算能力,文中研究了在PC机和Linux环境下构建基于MPICH2的高性能计算集群系统的方法,搭建了一个拥有16个节点的系统并利用高性能Linpack基准测试方法进行了性能测试.测试结果表明,这种构建高性能计算集群系统的方法切实可行,是低成本获取高性能计算能力的良好途径.     

一种面向高性能计算的多FPGA互连结构及划分方法

针对高性能计算系统在大规模通信互连中面临的性能、成本及功耗等问题,融合新兴的高速互连技术,结合大规模、超大规模系统通信的局部性和异构性,提出基于多FPGA的混合层级高速互连结构,并给出基于集群的多FPGA逻辑功能划分方法。该方法能够根据不同应用自定义设计高效互连网络,降低大规模计算系统的互连成本和开销。通过应用实例实验证明,该方法能够实现大规模设计向多FPGA高性能计算平台的快速映射,加速高性能可配置计算系统的设计实现。     

集群高速互连网络分析

集群是当今高性能计算领域的重要发展方向,高速互连网络是构建高性能集群系统的关键技术,它是影响集群系统整体性能的关键因素.本文对几种用于集群互连的高带宽、低延迟高速互连网络进行了分析与比较,最后指出了高速互连网络的未来发展.     

高性能计算与作业调度技术在核电工程领域的应用

介绍了工程计算的主要技术以及高性能计算与作业调度技术在核电工程领域的应用。通过高性能计算集群与作业调度系统的技术实现,将设计和仿真相关的软硬件环境进行统一规划和实施,为设计人员提供高效统一、安全可靠的高性能计算环境和许可证使用平台,实现了软硬件最大程度的共享,从而提高IT投资回报和生产效率。     

基于MPICH2的高性能计算集群系统研究

目前在高等学校和科研机构中对于高性能计算的需求很大,而商业的超级计算机性能虽高但价格昂贵,同时这些单位又都拥有大量普通的PC机和网络设备。为了利用现有硬件资源获取高性能计算能力,文中研究了在PC机和Linux环境下构建基于MPICH2的高性能计算集群系统的方法,搭建了一个拥有16个节点的系统并利用高性能Linpack基准测试方法进行了性能测试。测试结果表明,这种构建高性能计算集群系统的方法切实可行,是低成本获取高性能计算能力的良好途径。     

基于集群的海洋遥感图像融合并行计算策略

集群体系下的大规模并行计算,是高性能计算的基础。遥感图像处理效率的提高,有赖于并行计算技术的应用。在分析已有网格计算环境下分布式任务分配方法的基础上,针对海上遥感图像目标物数量相对较少的特点,首先利用四叉树结构理念对目标区域进行划分,同时采用动态负载均衡的任务分配策略与并行计算思想,提出对目标区域图像进行融合处理的集群体系任务分配算法处理模型。通过对比验证,表明该集群体系下算法模型能有效地提高图像融合的速度。     

安全可视化远程计算系统

远程计算系统可用于共享远端科学计算软件和高性能计算机等资源。论文提出一种远程计算系统SVRCS，具有安全、简单易用、跨平台、异步计算和优先级计算等特点，使普通用户可以方便地进行远程计算。     

面向异构计算的高性能计算算法与软件

研发适应国产异构计算环境的高性能计算算法与软件是非常重要的课题,对我国高性能计算软件研发匹配高性能计算硬件高水平发展的速度具有重要意义.本文首先简要介绍高性能计算应用软件的现状、趋势和面临挑战,并对几类典型高性能计算应用软件开展并行计算算法特征分析,涵盖了宇宙N体模拟、地球系统模式、计算材料相场动力学、分子动力学、量子计算化学和格点量子色力学等多个问题、尺度和领域.其次,我们讨论了面向国产异构计算系统的对策,提炼出若干典型应用算法和软件的共性问题,涉及核心算法、算法发展、优化策略等.最后,本文面向异构计算体系结构对高性能计算算法与软件进行了总结.     

面向高性能计算环境的作业优化调度模型的设计与实现

高性能计算环境聚合了多个分布在不同地域、不同组织机构的高性能计算资源,面向用户提供统一的访问入口和使用方式,由系统中间件根据用户作业请求匹配合适的高性能计算资源。随着环境应用编程接口的开放以及作业请求数量的大幅增加,面对高并发作业提交请求时,目前采用的即时调度模型会由于网络等原因导致一定数量的请求处理失败,同时缺乏灵活性。针对此问题,优化了环境作业调度模型,引入作业环境队列,细化了作业系统层状态,增加了作业调度策略可配置性,并基于环境中间件SCE实现了系统原型。经测试,在单核心服务每分钟处理近200个作业提交请求的工作负载下,无因系统和网络原因引起的作业提交出错现象;在共计1 000个作业中,近500个作业提交命令请求在0.3s以内完成,800余个作业提交命令请求在0.5s以内完成。     

软计算与硬计算融合的含油气性识别

随着油气勘探领域的不断扩大,测井解释面临的研究对象也越来越复杂,传统的单一基于硬计算或软计算的方法在测井解释中面临严格挑战。提出软计算与硬计算融合的4种模式。运用软计算与硬计算融合的分离模式对某油田Oilsk81、Oilsk83、Oilsk85三口井进行含油气性模式识别,比较结果表明,在这个油区运用软计算方法对含油气性进行模式识别优于硬计算,并且可以识别出较好的测井数据集。     

面向异构计算的高性能计算算法与软件

研发适应国产异构计算环境的高性能计算算法与软件是非常重要的课题，对我国高性能计算软件研发匹配高性能计算硬件高水平发展的速度具有重要意义.首先，简要介绍高性能计算应用软件的现状、趋势和面临挑战，并对几类典型高性能计算应用软件开展并行计算算法特征分析，涵盖了宇宙N体模拟、地球系统模式、计算材料相场动力学、分子动力学、量子计算化学和格点量子色力学等多个问题、尺度和领域.其次，讨论了面向国产异构计算系统的对策，提炼出若干典型应用算法和软件的共性问题，涉及核心算法、算法发展、优化策略等.最后，面向异构计算体系结构，对高性能计算算法与软件进行了总结.     

高性能计算环境中间件的优化设计与实现

步入大数据时代之后,致力于解决大规模科学计算问题的高性能计算,得到越来越广泛的关注与应用。随着高性能计算机制造产业蓬勃发展,具有每秒上亿亿次浮点运算速度的高性能计算集群对高性能计算环境中间件的性能提出了更高的要求。现有的高性能计算环境中间件中,资源信息服务无法满足海量信息快速更新的需求。为了提高高性能计算环境中间件的性能,通过借鉴ETL技术,将资源信息传输方式优化为信息同步模式。优化后的信息同步模式在处理2000条作业状态更新时,延迟时间缩短90%、系统负载降低98%、网络连接数减少90%,为系统维护人员、环境用户带来更好的用户体验。     

基于在网计算加速的拜占庭容错算法

拜占庭容错算法是一类能够容忍各种形式的软件错误和安全漏洞的容错算法,对云计算的可靠性保障有着重要意义.与其他容错算法相比,拜占庭容错算法稳定性更高,但是其性能表现低下,不能满足当前系统对高吞吐、低延时的需求.在网计算是一种以数据为中心的体系结构,它用网络承担部分计算功能,使数据在流动过程中获得处理,从而提高系统性能.为解决拜占庭容错系统的问题,提出了一种基于在网计算的拜占庭容忍共识算法优化方案,将算法的一部分处理任务卸载到网卡上执行,利用网卡和处理器形成的多级流水线提升系统吞吐量.由于仅使用在网计算的方案在特定场景下效果不佳,因此,使用多线程方法来提升优化方案的可扩展性.同时,对算法进行了详细的系统评测,实验结果表明:相对于普通的拜占庭容错系统,使用在网计算与多线程结合的优化方案能够获得46%的吞吐率提升以及65%的延迟下降,证明了基于在网计算的拜占庭容忍共识算法优化方案的可行性与有效性.     

网络计算环境下一种计费方法的研究与实现

随着单机性能的不断提高、网络技术和并行编程环境的发展,基于网络的并行计算模式正日益成为高性能计算的主要模式,并得到越来越广泛的应用。网络计算使得计算资源进一步得到共享,也带来了使用他人计算资源时的费用问题。传统单机计算模式的计费系统已不适合网络并行计算环境的计费。该文提出了一种适合网络并行计算环境的计费方法,该方法充分考虑了网络计算中使用计算资源的各个因素,适应不同的计费规则,具有很强的普遍性。随着网络计算环境的进一步普及,该方法有更广泛的应用前景。