PM:高性能集群计算通信库

介绍了一个高性能的通信库：PM。PM是用Myrinet千兆局域网卡连起来的工作站集群。网卡上有一个专门的处理器和内置式存储器，用于处理通讯协议。PM实现了高性能通信和支持多用户环境。它是一个操作系统，通过Deamon进程和编程语言的运行时间例程实现。PM的独特特性：网络内容交换和改进的应答/否定应答(ACK/NACK)流控算法等。太阳机上的PM已达到一个用户级8字节消息全程传送需20(s，8K字节消息的带宽为38.6M字节/秒。

集群计算环境下高性能通信库HPCL的设计与实现

论述了一个高性能通信库系统—HPCL的研究与实现.HPCL的技术特点包括支持多路通道、允许多个进程同时通信、支持可靠的消息传递、支持通道上下文切换、允许一个通道被多个进程按照分时的方式来使用、支持多点传送,具有低延迟,高吞吐量等.这些特点的实现技术包括改进的ACK/NACK流控制算法,基于快速Ethernet网络接口的及时发送(ImmediateSending)技术、中断回收(InterruptReaping)技术.使用典型Benchmark对HPCL和TCP/IP的通信性能、应用性能进行对比表明,HPCL达到了理想的吞吐率和时间延迟.

高校中小型高性能集群系统的建设及管理实践

理论模拟实验室是高校各级科研单位开展教学和科研工作的重要支撑平台。如何建设可持续发展且具有高性价比的高性能计算集群系统,并实现集群系统的高可用性和安全使用是各级科研单位集群系统建设和管理的重要问题,也是理论模拟实验室在“双一流”建设中所要面对的重要任务之一。基于吉林大学原子与分子物理研究所共享集群系统的建设、管理和维护实践,提出集群软件等公用资源共享使用、计算资源统一规划、分级管理,并结合自行开发的集群监控管理系统,利用手机端进行集群状态监控,发现异常即时处理,从而提高集群系统管理效率和确保集群系统稳定运行,为学科发展提供重要支撑。

高性能计算集群系统的设计和实现

主要论述了运用Oscar 2.3.1集群管理软件设计和搭建基于LinuxRedhat9.0的高性能计算集群系统的过程,并以支持集群并行计算的VASP包为例,通过对8个原子的立方结构C超原胞、64个原子的立方结构C超原胞和18个原子的六方结构ZnO超原胞的自洽计算,验证集群系统在计算性能上的优越性,同时提出了进一步提高集群性能的方案,以满足大型的科学计算和数值模拟.

高性能集群计算系统的构建

高性能集群计算系统因其具有强大的运算能力、较高的I/O性能、高性能管理和较强的系统扩展能力而广受关注。本文简要介绍了高性能计算的发展现状和高性能集群计算系统构成,比较详细地描述了系统环境、系统性能及集群管理与应用情况,对高性能计算的新技术进行展望。并以一个实例阐述了集群系统构建等内容。该系统由192个计算节点、4个I/O节点、1个登录节点、1个管理节点、1个Windows集群服务节点、1组盘阵、1组计算与I/O网络和1组管理网络组成。系统计算能力在2009年和2010年中国高性能计算机性能TOP100排行榜分别为第36位和第63位,具有相当的竞争力,能够在近几年内为地震科研提供有力支持。

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。

高性能计算机集群的性能评价

通过所设计的2个测试方案对高性能计算机集群的加速比进行了测试,对其性能进行了评价。得到了其加速性能随着计算节点数的变化曲线,以及主节点对性能的作用。结果表明高性能计算机集群具有很好的加速性能、稳定性和很大的升级空间。而主节点参与计算,会导致负载不平衡,降低高性能计算机集群的加速性能。

高性能计算集群中的网络技术研究与实践

随着高性能计算技术及计算规模的快速发展,网络通信速度的发展已远远落后于CPU的发展,网络性能已成为高性能计算集群发展的瓶颈。全国山洪灾害防治管理平台,需要海量数据存储能力和高速度、大容量、高精度计算处理能力,为了打破网络通信速度对高性能计算集群速度的制约,采用Infini Band互连结构有效的缩短网络和CPU之间的性能差距,使高性能计算集群的整体性能趋于平衡。本文结合全国山洪灾害防治管理平台高性能计算集群的建设实践,针对其中的专用网络技术研究及网络环境的搭建作了重点阐述。

青海大学三江源数据分析中心高性能计算集群的构建与设备管理

青海大学三江源数据分析中心的主要设备是由128个节点、采用10GB InfiniBand网络进行互连组成的高性能计算集群系统,峰值计算速度达1.331万亿次/秒。作为校内主要的科技服务平台之一,将为盐湖化工、材料科学、计算机科学与技术、机械电子、生命科学、自动化、农业工程等多个学科以及科研创新平台提供的高性能计算环境。从基础环境的建设、集群的构建、设备管理、开放服务等方面对数据分析中心做了概述,为高性能计算集群的系统管理与维护人员提供有价值的参考。

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。

Rocks高性能计算集群的建立和管理

论述了用Rocks集群操作系统来搭建和管理具有高性能计算能力的PC集群的方法和过程,并以目前流行的几种支持并行计算的第一性原理软件包ABINIT及VASP为例,详细说明了Sun Grid Engine(SGE)对用户计算任务管理的方法和因此而显示出的优越性,同时还探讨了各种软件在集群上的加速比问题。

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。

基于Linpack的高性能计算机集群的并行性能测试

基于计算机集群的高性能并行计算,已成为广大工程与科学计算的有效手段。本文以DELL HPCC高性能计算机集群为硬件平台,以Linpack为并行性能测试软件,测试了不同计算机节点数或处理器数、最高Gflops值的矩阵规模N、求解矩阵的分块大小NB、处理器网格中水平方向处理器个数P、处理器网格中垂直方向处理器个数Q的并行性能。通过测试和分析来研究高性能计算机集群的并行性能及其优化策略。

高性能计算与集群系统

高性能计算是一个国家综合实力的体现,其主要内容包括高性能计算机、并行算法和并行应用程序等方面。集群系统以其良好的可扩展性和性能价格比,已迅速成为高性能计算领域的主流体系结构。本文时集群系统的发展、构建、及其应用进行了研究与探讨。

中小型规模高性能计算集群的搭建与维护

高性能计算在近几年得到了充分的发展,越来越多的高校、科研院所开始搭建适合自己需求的高性能计算集群,搭建的过程除了硬件、软件、运行环境这些必要的条件以外,后期的维护也是需要重点关注的领域。本文分析了高性能计算集群的特征、搭建需求、整体思路以及后期维护需要注意的问题,并且通过实用的算例测试了集群并行效率,希望为该领域的科研用户以及管理人员提供借鉴。

南京大学大型高性能计算集群平台建设研究

2016年,南京大学高性能计算中心新建了一套大规模高性能计算集群系统。本文详细阐述了该套大型高性能计算集群系统的搭建过程。该套集群的各项存储以及Linpack测试结果,皆表明南京大学高性能集群系统的优良性能。

高性能计算集群的建立及管理

目前,高性能计算集群的管理和性能分析判断,需要管理员不断查看数据和事件才能做出,这势必造成了巨大的管理开销。为了提升高性能计算集群的自动化管理操作性能,本文分析了集群管理系统的优点和缺点,研究了高性能计算集群系统的建立和管理,分析了运行并行程序性能,探讨了如何达到降低集群管理复杂性的目标。

基于Linux的高性能计算集群MPI并行环境配置研究

高性能计算集群是当前较为先进的计算体系,是融合了计算、存储、网络和软件的综合体系,高性能计算的快速发展已为其他科学技术的发展提供了越来越广的支撑,而MPI并行环境是高性能计算集群的要素。该文以MPICH3.2为例,从集群无密码访问、MPICH3.2编译安装、配置环境变量、并行环境测试等方面详细阐述了并行环境的配置过程。

高性能计算集群系统建设与运行管理研究

高性能计算集群系统是一种投入较大、设备更新速度较快的大型仪器设备系统。探讨了以科学计算为基础的高性能计算集群系统建设、高效运行及可持续维护管理问题。以河南师范大学高性能计算中心为例,对中心高性能计算集群系统建设经验及特点进行了介绍。

南京大学高性能计算集群系统管理与运维研究

大规模高性能计算集群的管理与维护是每个高性能计算中心的重要任务。本文以南京大学高性能计算中心的一套大规模集群为案例,对于南京大学高性能计算集群管理与运维经验作了详细的介绍。