基于华为鲲鹏处理器的计算课程教学环境构建

为响应国家掌握核心技术,加快推进国产自主可控替代的号召,上海交通大学在国内高校中率先建设基于华为鲲鹏处理器的高性能计算平台,面向校内广泛的科学计算用户和师生提供服务。平台采用华为鲲鹏920处理器所建设,通过与π2.0超算平台配置相同的SLURM作业调度系统和共享统一的Lustre并行文件系统,确保用户的一致性体验。通过Spack编译部署和Singularity镜像部署两种软件管理方式,丰富了平台的科学计算软件列表,对常用的科学计算软件LAMMPS、GATK等进行测试,证明了平台的可用性和性能指标优越。同时,基于平台构建了计算课程教学支撑环境,可支撑线上线下混合式教学和大规模虚拟仿真实验教学。平台的建设为兄弟高校建设和使用ARM超算积累了经验,通过教学支撑的实践提升了教学质量,为学生的学习和发展提供了更好的条件和机会。

基于ARM架构鲲鹏系统的操作系统实验教学设计

处理器芯片和操作系统作为信息技术的核心硬件和软件,是国家信息安全的关键节点和科技自主安全可控的重要部分。华为自主研制鲲鹏处理器芯片和欧拉操作系统,并建立完备的鲲鹏计算产业生态。探索设计新型操作系统实验项目,通过华为云实现基于鲲鹏平台的应用移植、容器迁移和应用部署等,使学生跟进新技术的发展和提升实践能力。

基于采样尺度自适应的多尺度量子谐振子优化算法并行化

多尺度量子谐振子优化算法MQHOA是基于量子波函数理论提出的元启发式算法,传统MQHOA寻优过程中不同个体的采样尺度不具有差异性,这种机制限制了解的多样性。针对适应度不同的采样个体,提出采样尺度自适应策略,将采样情况差的个体采样尺度合理扩大,增加迭代过程中不同采样个体所使用采样尺度的多样性,并基于采样尺度的差异性提出并行化框架。选取7组测试函数将改进后的算法(MQHOA-PS)与MQHOA在华为鲲鹏920和AMD EPYC 7452处理器上进行测试实验,实验结果表明,改进后的算法寻优具有较高的精度和成功率,并且所需时间更短。