高性能计算机和曙光集群系统专用培训课件

高性能计算机和曙光集群系统概述？什么是高性能计算？什么是高性能计算机？集群系统中的高性能计算是什么？ ？高性能计算？ HPC: 高性能计算？高性能计算---并行计算？并行计算？高端计算（高端ParallelComputing）？高性能计算（High Performance Computing）？超级计算（Super Computing）什么是高性能计算？计算科学和传统科学，即理论科学和实验科学，被认为是人类对自然的理解的三大支柱. 它们相互补充，以促进科学发展和社会进步. 在许多情况下，或者理论模型复杂甚至没有建立理论，或者实验成本昂贵甚至无法执行时，计算成为解决问题的唯一或主要方法. 为什么要进行高性能计算？为什么应用程序需要执行高性能计算？人类对计算和性能的要求是无止境的吗？从系统角度来看: 集成系统资源以满足不断增长的性能和功能要求？从应用程序的角度来看: 对应用程序进行适当的分解以实现更大或更详细的计算？问题: 数值模拟和科学与工程问题的模拟？计算密集型？数据密集型？网络密集？三个混合轮廓？高性能市场总结？曙光和高性能计算机？什么是高性能计算？什么是高性能计算机？集群系统中的高性能计算机是什么？它由多个计算单元，一个运算速度快，存储容量大，可靠性高的计算机系统组成.

也称为: 超级计算机，超级计算机当前曙光高性能计算机，任何高性能的计算和超级计算都离不开并行技术，因此高性能计算机必须是并行计算机. 它的发展过程可以简单地分为两个时代吗？专用时代包括矢量机，MPP系统，SGI NUMA系统，SUN大型SMP系统，以及中国的神威，银河，Dawn 1000等. 之所以将它们称为“专用”并不意味着它们只能运行某些应用程序. 这意味着它们的组件是经过特殊设计的. 他们的CPU板，内存板，I / O板，操作系统，甚至I / O该系统不能在其他系统中使用. 由于台式机系统和高端系统之间的巨大技术差异以及狭窄的用户群. ？在普及时代，高性能计算机的价格下降了，应用程序的门槛降低了，应用程序开始普及. 两种技术趋势起着重要作用. 商业化趋势使批量生产的商品零件接近高性能的计算机专用零件. 标准化趋势使这些部件可以集成到系统中，其中X86处理器，以太网，内存部件和Linux都起着决定性的作用. 集群系统是一种高性能的计算机，其技术基础和工业基础都已商业化和标准化. 高性能计算机系统架构？并行向量机？ SMP？ DSM（NUMA）？ MPP，该节点可以是单处理器节点还是SMP，DSM？簇？星座高性能计算机制造商？克雷？ SGI？ IBM？黎明了吗？星系？神威并行计算机系统类型？弗林分类: ？ SISD，SIMD，MIMD，MISD？结构模型: PVP，SMP，MPP，DSM，COW？访问模式: ？ UMA，NUMA，COMA，CC-NUMA，NORMA并行计算机分类Flynn分类Flynn（1972）提出了指令流，数据流和多倍性的概念，并将不同的计算机分为四类: – SISD（单指令单数据） – SIMD（单指令多数据）– MISD（多指令单数据）– MIMD（多指令多数据）现代高性能计算机是MIMD.

MIMD可以分为结构和内存访问方法: –结构模型: PVP，SMP，MPP，DSM，COW –内存访问模型: UMA，NUMA，COMA，CC-NUMA，NORMA结构模型对称多处理器系统（SMP） ）？ SMP对称共享存储: 任何处理器都可以直接访问任何内存地址，并且访问延迟，带宽和概率是相等的；系统是对称的；微处理器: 通常少于64. –一旦总线和交叉开关难以扩展，处理器就不能太多； –示例: IBM R50，SGI PowerChallenge，SUN Enterprise，曙光1号；分布式共享存储系统（DSM）？ DSM –分布式共享存储: 内存模块在物理上位于每个处理器的本地，但在逻辑上（用户）是共享存储；这种结构也称为基于Cache目录的非统一内存访问（CC-NUMA）结构；本地和远程内存访问延迟和带宽不一致，是3到10倍？对高性能并行编程的关注； –与SMP的主要区别: DSM物理上在每个节点上分配了本地内存以形成共享内存； –微型设备: 16-128，数百至1000亿次； –代表: SGI Origin 2000，Cray T3D；并行计算机系统（MPP）？ MPP –物理和逻辑分布式内存–可以扩展到成千上万个处理器（微处理器或矢量处理器）–具有高通信带宽和低延迟的Internet网络（经过特殊设计和定制）–异步MIMD机器；该程序由多个进程组成，每个进程都有自己的专用地址空间，并在进程之间使用消息交互. –代表: CRAY T3E（2048），ASCI Red（3072），IBM SP2，Dawning 1000集群系统（集群）？群集–每个节点都是一台完整的计算机–每个节点都通过高性能网络彼此连接–网络接口和I / O总线之间是松散耦合的–每个节点都有一个完整的操作系统– Dawn 2000、3000、4000， ASCI Blue MountainUMA: NUMA: 内存访问模型NORMA: 多个处理器（单个地址空间共享内存）UMA: 统一内存访问NUMA: 非统一内存访问多计算机（多个地址空间非共享内存）NORMA: 无远程内存访问结构Model-内存访问模型UMA: NUMA: NORMA: 多处理器&&多计算机多处理器（共享存储）多计算机（分布式存储）UMA: NUMA: NORMA: 并行计算机的性能指标，用于测量系统性能的主要指标（ 1）MIPS（每秒数百万条指令）？理论计算: 处理器的时钟频率与每个周期的平均时钟周期（每个指令的周期）之比MIPS =时钟速率/ CPI =（指令数）/（CPU时间）？实际值: 对于应用程序（程序），指令数与运行时间的比值MIPS'=（指令数）/（执行时间）测量系统性能的主要指标（2）MFLOPS（百万浮点数）每秒的积分计算）？理论计算: 系统的浮点计算单元每秒可以进行的浮点计算次数； MFLOPS =（浮点计算单元的数量）×N？ N是每个浮点计算单元的一个周期. 对于常见的微处理器，目前最多可以完成的浮点操作数是1-4. 实际值: 对于应用程序，浮点操作数与运行时间的比率； MFLOPS'=（浮动操作数）/（执行时间）两个指标的缺点？无法完全表征系统的性能吗？ MIPS指示器更适合事务处理领域；不同的指令是不同的，一条指令的功能和复杂程度也有很大的不同，例如IBM的大型机（Mainframe），价格为1000万元的大型机（包括配套软件），MIPS值一般为5-10曙光高性能计算机，低于价值数千元的Pentium4 PC？不是计算密集型的Type应用程序（事务处理）需要较高的I / O，而计算密集型的应用程序（图形程序）则需要较高的频率.

用户对可靠性有特殊要求；？应用需求是不同的，高性能计算领域也是“通用主义者”很难找到，每种都有自己的优势；一些特殊类型的计算机适合于特定的应用程序. 这两个指标的缺点？理论计算和实际测试之间的区别？对于特定的应用，可获得的实际性能与理论峰值相差很大，即效率低下的问题. 应用效率成为高性能计算的核心问题之一，受到了广泛的关注. 加速比定律？在并行计算系统中，并行算法（并行程序）的执行速度是串行算法（串行程序）的加速倍数，即串行算法（并行程序）的加速比；加速比是“并行收入的重要指标”的度量；阿姆达尔定律适用于固定计算规模的加速比性能描述，古斯塔夫森定律适用于可扩展性问题. 阿姆达尔定律S =（WS + WP ）/（WS + WP / p）= 1 /（1 / p + f（1-1 / p））？显然，当p→∞时，S = 1 / f，即对于一个定尺度问题，并行系统可以达到的加速度上限为1 / f？曾经触发了并行世界中某些人的悲观情绪. 古斯塔夫森定律S'=（WS + pwp）/（WS + WP）= pf（p -1）= f + p（1-f）？并行计算是为了解决并行性问题，可并行化部分的比例可以扩展吗？加速比与处理器数量成线性关系（1- f）？这样，串行比率f不再是程序可伸缩性的瓶颈，当然f越低，斜率越大，加速性能越好. 发光.

Linpack？使用主成分高斯消去法求解双精度稠密线性代数方程组，结果以每秒浮点运算（触发器）的形式表示. ？包含三种类型的测试，问题大小和优化选项不同: 100×100测试，在此测试中，不允许修改Linpack测试程序（包括注释行）吗？ 1000×1000测试，在此测试中，允许修改或替换算法和软件，并充分利用系统的硬件功能，以实现最高的性能. 但是，所有优化都必须保持与标准算法（例如高斯消除法）相同的相对精度，并且必须使用Linpack的主程序进行调用. Linpack（续）？ HPL测试？对于大型并行计算系统测试，其名称为高性能Linpack（HPL），是并行Linpack测试软件包的第一个标准公共版本，用于TOP500和国内TOP100排名基础. ？用户可以更改问题的严重程度. ？有很大的优化空间. NAS并行基准测试？ NPB套件包含八个程序. 每个基准具有五个类别: A，B，C，D和W（工作站）. A是最小的，D是最大的？ NPB套件输出结果每秒可进行数百万次操作. ？整数排序（IS）？快速傅立叶变换（FT）？多网格基准（MG）？共轭梯度（CG）基准？稀疏矩阵分解（LU）？五个对角方程（SP）和块三角形（BT）解决方案？密集并行（EP）高性能计算机的最新发展？优秀？高端: ？低端 : ？从简单的表现到综合评估？高性能与高性能？性能还是使用？硬件建设与综合建设大纲？高性能市场概述？曙光和高性能计算机？什么是高性能计算？什么是高性能计算机？什么是集群系统？群集系统（群集）使用标准网络连接通用服务器或PC，以便为用户提供更高的计算能力和存储容量，并为用户提供单个系统映像系统.

？使用集群系统时，单个系统映像用户感觉就像在使用单独的计算机系统. 单个系统映像的实现方法: 硬件层，操作系统层，软件层集群系统的优势？极高的性价比？大型机的主流？良好的可扩展性？更高的可管理性？降低维护成本？更好的可用性？改变系统的坚固性？更多的应用程序支持群集的使用. 越来越多的应用程序. 集群系统的应用越来越多. 信息服务，遗传信息，天气预报，汽车制造，生物物理学，石油勘探数学. 1993-2006年造船高性能计算机在TOP500中的变化集群已成为高性能计算机TOP500的主流排名（2008年6月）集群系统的分类？高性能集群？负载均衡集群？高可用性集群

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