根据山东省高性能计算中心的设计要求,最终用户采用了基于Infiniband互联网络、IA架构计算节点及NAS存储的解决方案——浪潮天梭TS10000高性能计算系统。计算节点由上百台基于Xeon处理器的服务器构成,而互联方式采用全球领先技术的新I/O标准InfiniBand进行构建。 【浪潮天梭TS10000在山东高性能计算中心的成功应用】 在信息化与科研发展的大背景下,山东省高性能计算中心的建设旨在满足山东大学及全省的高性能计算需求,涵盖气象预报、环境监测、基因研究等多个关键领域。为了实现这一目标,用户选择了浪潮天梭TS10000作为核心计算系统,构建了一个基于IA架构、InfiniBand互联网络的高性能计算集群,以及一个以NAS存储为主体的高性能存储环境。 天梭TS10000高性能计算系统的核心在于其上百台基于Xeon处理器的服务器计算节点,通过InfiniBand这种高速、低延迟的I/O标准连接,形成了一个具备万亿次计算能力的集群。InfiniBand技术的应用使得系统具有前瞻性和技术领先性,不仅确保了强大的计算性能,还保证了系统的可扩展性和兼容性,适应未来几年的计算需求。此外,开放的基础架构和易于管理的特点降低了系统的总体拥有成本,简化了维护工作。 在实际运行中,天梭TS10000的表现超越了预期,软件平台上的应用运行稳定,性能出色。HPL测试验证了系统在2到192颗处理器的并行计算效率仅下降2%,这显示出InfiniBand互联技术的高效并行能力和卓越的加速比。对比国内外同类InfiniBand集群,天梭TS10000的性能优势明显,展示了其作为高性能计算系统的强大潜力。 系统的成功实施为山东省的科技创新和经济发展提供了强大的技术支持,同时,通过对用户进行系统培训和应用软件的安装移植,推动了高性能计算的应用普及。天梭TS10000的IA架构基础平台,因其高效、经济的特性,成为客户理想的选择。山东高性能计算中心因此得以提升至国内一流水平,为未来的重大项目和高性能计算研究提供了坚实的平台,对山东省乃至国家的科技进步起到了积极推动作用。
2025-11-02 20:49:41 27KB
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“我们为什么选择Sun?用一句话说,就是Sun富有创新能力,Sun提供了一项高度创新的技术,这当然是十分重要的。但Sun真正的大手笔是,他们提出一项富于创新的合作方案,”HPCVL实验室执行主任Kenneth Edgecombe博士说,“其它因素是,Sun在产品强劲性、可靠性和性/价比方面享有盛誉;Sun拥有广泛系列的产品,它们均运行于一种通用操作系统;Sun Solaris操作系统受到客户高度青睐。” Sun公司是高性能计算领域的佼佼者,其平台被用于构建世界一流的高性能计算环境。这个环境在加拿大高性能计算虚拟实验室(HPCVL)得以实现,服务于Queen's大学、Carleton大学、加拿大皇家军事学院和渥太华大学等多所高等教育机构。HPCVL需要一个强大、可扩展且灵活的计算系统,能够处理复杂的研究、工程和商业应用,并提供安全的远程访问。 Sun Fire 6800服务器成为了构建这一系统的核心,每部服务器搭载96颗处理器,总计4部,提供了强大的处理能力。此外,Sun StorEdge T3磁盘阵列提供了3.9TB的存储空间,确保了海量数据的高效存储和访问。整个系统运行在Sun Solaris 8操作系统上,这是一个受到广泛赞誉的稳定、高效的平台。 Sun Grid Engine软件是系统的关键组成部分,它负责负载均衡,管理批处理任务,并与Sun HPC ClusterTools协同工作,优化计算任务在4部服务器之间的分配。这种优化的计算资源管理和调度,确保了系统的高效运行和资源的最大化利用。 Sun公司的创新能力、产品性能和性价比是HPCVL选择其作为合作伙伴的重要原因。Sun不仅提供了硬件和软件解决方案,还积极参与合作,如派出现场工程师支持、资助成员大学的项目,以及举办针对科研人员的研讨会。HPCVL实验室执行主任Kenneth Edgecombe博士对Sun的高度评价反映了这种深度合作的价值。 Sun的技术支持和合作方式被形容为“无与伦比”。通过成为网格和门户计算的Sun技术保障中心,HPCVL实现了用户无论身处何地,都能通过任何配置有浏览器的设备安全可靠地访问系统。这种远程访问能力和系统的安全性极大地增强了研究工作的便利性和效率。 HPCVL与Sun的合作证明了Sun平台在高性能计算领域的卓越性能和可靠性。Edgecombe博士的满意度表明,他们对当前的合作关系感到满意,并期待未来与Sun进行更深层次的合作。这样的成功案例展示了Sun如何通过其创新技术和全面的支持服务,为高性能计算环境提供坚实的基础,推动科学研究和技术进步。
2025-10-31 13:03:51 21KB
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标题中提到的“高性能计算集群”(High-Performance Computing Cluster, HPCC)是一个由多台计算机组成的系统,这些计算机协同工作,以提供远超过单台计算机能力的计算能力。高性能计算集群对于科学研究、工程设计、数据分析、气候模拟等需要大量计算资源的领域至关重要。集群的集约化建设意味着有效地整合资源,提高计算资源的利用率和效率,减少资源浪费。 描述中提到的特灵空调,可能是在描述他们的高性能计算集群系统的实施案例。在该案例中,他们采用了一系列戴尔的硬件和软件产品,共同构建了一个高效的高性能计算集群系统。其中,“Dell EqualLogic”是一个品牌,它提供的IP SAN存储阵列,与戴尔的刀片服务器和塔式服务器共同工作,提供高可靠性和高性能的数据存储和访问解决方案。 硬件方面,Dell PowerEdge M610刀片服务器是一种高密度的计算节点,适用于搭建大规模计算集群。而PowerEdge R710是一款机架式服务器,适合处理数据库和虚拟化任务。二者相辅相成,可以为不同的应用负载提供平衡的计算和存储能力。Dell EqualLogic PS6500E是IP SAN存储阵列的一部分,它提供先进的存储管理功能,具备自动数据平衡、自动负载均衡等特性,有助于提高数据访问效率和系统可用性。 软件方面,企业版Linux® 7.0操作系统是集群运行的基础平台。作为一个稳定且成熟的开源操作系统,Linux广泛应用于高性能计算领域,其强大的网络功能和多用户支持特性使其成为搭建高性能计算集群的理想选择。群集系统软件Platform OpenCluster Stack可能是指戴尔提供的集群软件解决方案,用于管理集群节点之间的协调工作,以及资源分配和负载均衡。 戴尔ICS(Infrastructure Consulting Services)服务则提供咨询、规划和实施服务,帮助企业设计、搭建和维护高效率的IT基础架构。这对于实现高性能计算集群的科学建设至关重要,因为专业的IT咨询可以确保硬件和软件的正确配置和集成,以满足特定的业务需求和技术要求。 三年戴尔专业技术支持服务为集群系统的运行提供了长期的技术支持,这对于保障系统的稳定性和可靠性具有重要意义。在高性能计算集群的使用过程中,持续的技术支持可以帮助及时解决可能出现的技术问题,保证计算任务的连续性和数据的安全性。 从描述中还可以引申出的关于高性能计算集群的知识点包括集群的组成要素,如节点(服务器)、网络、存储和管理软件。节点是集群的基础,不同的节点可以被配置为执行不同的任务。网络负责集群内部的通信和数据传输。存储是集群用来保存和处理数据的介质。管理软件则负责资源的调度、监控和维护,是集群运行的大脑。 此外,高性能计算集群设计时需要考虑到负载均衡、故障转移、扩展性、安全性和能耗等因素。负载均衡确保系统能够合理分配任务,让每个节点的工作负载保持在最佳状态。故障转移机制能够在部分节点出现故障时,保证集群继续运作而不中断服务。扩展性让系统能够根据需求增加计算资源。安全性保护系统不受外部威胁。而随着能效比越来越受到重视,能耗管理也成为了集群设计中不可或缺的一部分。 特灵空调的高性能计算集群案例强调了高性能计算在现代企业中的应用,以及如何利用专业的一体化解决方案来实现高效的IT资源管理和优化的业务流程,从而推动科学研究的集约化和效率化。
2025-08-15 17:05:16 3.24MB 职场管理
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为了给科研提供更加强大的支持、更加便利的条件以便鼓励科研工作的进一步发展,休斯顿大学于1999年组建了一个高性能计算工作组,其职责是为全校的员工和学生们提供一个集中式的并行计算环境,Sun通过与校方一起紧密的合作,在30天内帮助学校实施了Sun Fire服务器,其中包括交货时间,还要在IBM SP2服务器退役之前给学校足够的时间进行过渡。在这个项目中双方都进行了大量的知识转移,这个过程既帮助了学校也帮助了Sun进一步实施各自的HPC策略。
2024-03-27 10:46:10 25KB
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SUSE Linux Enterprise——助力曙光高性能计算(HPC)
2024-02-29 11:01:42 1.25MB
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E展区:联想HPC高性能计算解决方案
2024-02-29 10:56:42 3.46MB 职场管理
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本文档仅供学习使用,勿用于商业用途,本书为中科院胡伟武高性能计算系统习题参考答案完整版,仅用于作业核对,勿全篇抄袭
2023-09-20 11:06:40 2.55MB 高性能计算 体系结构 作业 答案
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高性能计算导论实验3,矩阵乘法基于MPI的并行实现及优化,分别采用 MPI 点对点通信和 MPI 集合通信实现矩阵乘法中的进程之间通信,优化矩阵乘法
2023-07-03 08:22:29 1.15MB 矩阵乘法 高性能计算 MPI
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介绍利用GPU加速深度学习算法,涉及模型并行和数据并行,主从模式和令牌环模式通信,满足GPU集群数据划分方法;最后介绍了利用FPGA加速线上识别算法,提高性能功耗比
2023-04-01 15:47:44 539KB 深度学习;GPU
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opencl原版英文教程
2023-03-11 19:41:39 11.14MB opencl 高性能计算
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