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手动构建HPC(高性能计算).docx

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简介:
本文档详细介绍了如何从零开始搭建高性能计算(HPC)系统的过程和技巧,包括硬件选择、网络配置及软件优化等关键步骤。 通常情况下不会采用手动的方式安装HPC,而是使用集成自动化方案来部署HPC。然而,这些集成方案都基于特定的操作系统发行版本,例如常见的HPC集成自动化方案Rocket等。

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  • HPC).docx
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    本文档详细介绍了如何从零开始搭建高性能计算(HPC)系统的过程和技巧,包括硬件选择、网络配置及软件优化等关键步骤。 通常情况下不会采用手动的方式安装HPC,而是使用集成自动化方案来部署HPC。然而,这些集成方案都基于特定的操作系统发行版本,例如常见的HPC集成自动化方案Rocket等。
  • (HPC)简介.pdf
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    本PDF介绍高性能计算(HPC)的基本概念、技术架构及其在科学研究和工程设计中的应用实例,旨在帮助读者理解其重要性及未来发展趋势。 高性能计算(HPC)是一种利用大规模并行计算架构来解决复杂问题的技术,在科学研究、工程设计以及金融分析等领域有着广泛应用。其核心是通过多节点的并行处理技术,实现强大的计算能力。 并行计算主要将一个大的任务分割成多个小任务,并在多个计算机上同时进行运算。这些计算机可以是普通商用机或高性能工作站,它们通过高速网络连接在一起以解决大规模科学和工程问题。 HPC集群是一种常见的HPC形式,它由多台相连的计算机组成,共同执行并行计算。每台机器(节点)都有独立处理器及内存,并且可以通过快速网络交换信息。根据不同的架构特点,可以将这些系统分为对称多处理、大规模并行处理和向量处理器等类型。 - 对称多处理(SMP):所有处理器共享同一内存空间并通过总线进行数据传输。 - 大规模并行处理(MPP):每个处理器有自己的私有内存,并通过高速互连网络连接,适用于大型数据分析任务。 - 向量处理器架构:专为向量数组运算优化的处理器,在物理模拟和天气预报等领域表现出色。 除了上述硬件配置外,HPC集群还包含多种并行处理软件和接口,如MPI(消息传递接口)、OpenMP等。这些工具帮助管理和执行大规模计算任务,并确保系统高效运行。 水平扩展集群中使用了负载均衡技术来合理分配网络或计算资源到多个节点上,以提高系统的性能和可伸缩性。此外,在不同行业中广泛采用HPC技术进行复杂的数据处理工作,如石油天然气勘探中的地震数据处理、生命科学领域的蛋白质折叠模拟以及工程图像渲染等。 由于高性能计算系统本身具有较高的复杂性和需求量大的特点,因此需要专业的集群管理软件及技术支持来保证其正常运行和维护。在选择硬件配置时需考虑网络架构设计与应用优化等因素以达到最佳性能水平。 综上所述,HPC技术及其实际应用涵盖了计算机体系结构、并行计算原理、集群技术和负载均衡策略等多个方面,并且对许多行业的科技进步产生了深远影响。
  • HPC解决方案.pptx
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    本PPT介绍了HPC(高性能计算)解决方案,涵盖其在科学、工程及数据分析领域的应用,并探讨了如何利用先进的硬件和软件技术提升计算效率与性能。 高性能计算HPC解决方案演示文稿涵盖了HPC技术的最新进展及其在各个领域的应用。通过深入浅出的方式介绍了如何利用高性能计算机进行复杂的数据分析、模拟仿真以及大规模数据处理,帮助用户了解并有效实施适合自身需求的HPC方案。
  • HPC详解:深度解析.pdf
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    本书《HPC详解:高性能计算深度解析》深入浅出地探讨了高性能计算(HPC)的核心概念、技术架构及其在科学研究与工业应用中的重要角色。 高性能计算(HPC)是一种利用大量计算机资源协同工作来解决复杂问题的技术。它通常涉及使用超级计算机或大规模的分布式系统进行科学模拟、数据分析以及工程设计等领域的工作负载处理,以实现更高的性能和效率。 在科学研究领域中,如气候模型预测、药物研发及物理实验等场景下,HPC能够提供必要的计算能力支持科学家们完成复杂的分析与建模任务。此外,在商业应用方面,高性能计算也被广泛应用于金融风险评估、大数据挖掘以及机器学习等领域以加速业务流程并提高决策质量。 总之,随着技术的发展和需求的增长,高性能计算在各个行业中发挥着越来越重要的作用,并将继续推动科学研究和技术进步的步伐向前迈进。
  • 集群(HPC CLUSTER)
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    高效能计算集群(HPC Cluster)是一种通过网络互联多台高性能计算机以协同处理大规模科学与工程计算任务的系统。 高性能计算集群(HPC CLUSTER)MOSIX是一种用于高效并行处理的软件系统,它能够在多台计算机之间动态分配进程,从而实现资源的有效利用和任务加速。
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    高性能计算(HPC)是指通过使用超级计算机或其他高性能计算系统来进行复杂计算的能力,广泛应用于科学工程、数据分析等领域。其核心是高性能计算机,这些设备拥有强大的处理能力和高速的数据传输速度,能够迅速完成大规模的计算任务。 高性能计算(High Performance Computing, 简称HPC)是指利用多处理器或计算机集群进行大规模数值计算与数据处理的能力,旨在解决科学、工程及商业领域中复杂问题,通常涉及大量数据分析和复杂的建模与仿真工作。它在理论科学和实验科学之间起到了桥梁作用,并且当建立模型困难或者实验成本过高时,高性能计算是解决问题的关键工具。 高性能计算机由多个处理器单元构成的系统组成,具备高速运算、大容量存储及高可靠性的特点,有时也被称为巨型或超级计算机。这些设备广泛应用于天气预报、航空航天工程、生物医学研究、石油勘探和金融建模等领域,并且在动画渲染中也有重要应用。 HPC的核心在于并行计算技术,即将一个大规模问题分解为多个小任务,在多处理器上同时执行以大幅提高效率。常见的并行计算形式包括共享内存(parallel computing with shared memory)、分布式内存(distributed memory parallel computing)和多线程(multi-threading)等。 曙光公司是中国高性能计算机领域的领军企业,自1956年成立的中国科学院计算技术研究所以来开发了一系列重要的HPC系统,如曙光1000、2000系列以及后来的5000型机器,这些系统的性能不断刷新国内纪录,并在全球范围内名列前茅。 推动高性能计算市场发展的因素包括硬件制造商(例如Intel)推出的多核处理器等技术创新;政府对自主创新政策的支持为该领域提供了资金和研发环境。此外,技术趋势如CPU多核心化、并行软件优化以及大数据与人工智能的发展也促进了HPC需求的增长。 根据国际数据公司IDC预测,全球服务器市场及高性能计算市场的规模将持续增长,在中国尤其明显,其增速超过20%,显示出强大的市场需求。用户在选择高性能计算机时通常会关注系统性能、能耗效率、可扩展性、软件兼容性和易用性等关键因素。 与普通服务器相比,HPC设备主要针对需要极高计算能力和速度的行业应用,并且销售过程更加注重提供定制化解决方案和服务支持而非单纯的硬件产品出售。 总之,高性能计算不仅推动了科技进步,也为各行业的复杂问题提供了有效的解决手段。随着技术的发展和普及,它将服务于更多领域并为科学研究和社会发展带来更大的价值。
  • 机架分析
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    《高性能计算机架构分析》一书深入探讨了现代高性能计算系统的硬件设计与优化策略,涵盖处理器、内存系统及互联网络等多个方面。 超级计算是推动现代处理器技术发展的主要动力之一。无论是超级计算机还是桌面电脑都在向异构计算方向发展,即结合中央处理器(CPU)与图形处理器(GPU)的技术优势来实现更高的性能。
  • Java 9: 应用
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    《Java 9: 构建高性能应用》一书深入探讨了如何利用Java 9的新特性和优化技巧来开发高效、稳定的软件系统。 Java: High-Performance Apps with Java 9: Boost your application’s performance with the new features of Java 9 By Mayur Ramgir and Nick Samoylov ISBN-10: 1789130514 ISBN-13: 9781789130515 出版日期: 2018年3月13日 页数:257 目录: 1. 学习Java 9的底层性能改进 2. 提高生产力和加快应用开发的工具 3. 多线程与反应式编程 4. 微服务 5. 利用新API改善代码 你将学到的内容: - 熟悉模块化开发及其对性能的影响 - 了解各种字符串相关的性能改进,包括紧凑字符串和修改后的字符串连接方法 - 探索多种底层编译器优化,例如分层属性分配和即时(AOT) 编译 - 学习安全管理员的改进措施 - 理解图形光栅化器的增强功能 - 使用命令行工具加速应用开发进程 - 实现多线程与反应式编程的方法 - 在Java 9中构建微服务 - 应用API来提升代码质量 作者简介: Mayur Ramgir拥有超过16年的软件行业经验,曾在不同层级工作。他是Sun Certified Java Programmer和Oracle Certified SQL数据库专家。他在美国佐治亚理工学院(世界计算机科学排名第七)获得了计算科学与工程硕士学位,在英国苏塞克斯大学获得多媒体应用及虚拟环境硕士。 Ramgir还是位于波士顿的Zonopact, Inc.公司的首席执行官,该公司专注于开发基于人工智能、机器人技术、大数据等领域的创新应用程序。他独自研发了公司旗舰产品Clintra(一种B2B集成的人工智能辅助企业管理软件),并发明了两项专利待审的技术:自动化的云端医疗自助服务系统ZPOD和AI增强的车载摄像头系统ZPIC。 除了这些成就,Ramgir还是一位多产的企业作家,著有两本国际获奖书籍《无界创新》与《化蝶蜕变》,前者为通往最伟大发现之路的指南,后者则是一套关于领导力转变的方法论。他在电视和印刷媒体上频繁露面,并担任技术及管理学校的客座讲师。 Nick Samoylov毕业于莫斯科物理科技大学,曾是一名理论物理学家并自学编程以测试其数学模型。苏联解体后,他创建了一家软件公司并在其间取得成功,但最终因政府压力与犯罪分子的威胁被迫关闭了这家企业。1999年,Samoylov携妻子Luda和两个女儿移民至美国科罗拉多州,并自此一直担任Java程序员至今。 业余时间里,Nick喜欢写作并徒步于落基山脉之中。
  • 并发架
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    本课程聚焦于高性能和高并发系统的设计原理与实践技巧,涵盖负载均衡、分布式缓存及数据库优化等领域,旨在培养学员构建稳定高效的大型互联网应用能力。 在设计互联网分布式系统架构时,高并发(HighConcurrency)是一个重要的考虑因素。它指的是通过优化设计确保系统能够同时处理大量请求的能力。 与高并发相关的常用指标包括响应时间、吞吐量、每秒查询率QPS以及并发用户数等。 响应时间是指从发起请求到收到系统的回应所经历的时间,比如一个HTTP请求的处理时间为200ms,则该200ms即为系统对此次请求的响应时间。 吞吐量则指的是单位时间内能够处理的最大请求数。而每秒查询率QPS(QueryPerSecond)是指系统每秒钟可以完成多少个独立操作或事务的数量,这个指标在互联网领域通常与吞吐量没有明显的区分。 并发用户数则是指在同一时刻正常使用系统的最大在线人数。
  • 4 使用LVS+Keepalived+Nginx+Tomcat负载均衡集群.docx
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    本文档详细介绍了如何利用LVS、Keepalived和Nginx结合Tomcat搭建一个高效稳定的负载均衡系统,适用于高并发场景。 LVS结合Keepalived与Nginx以及Tomcat可以实现高性能的负载均衡集群。