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2024年3月7日发(作者：机房同传软件)
什么是高性能计算，涉及哪些技术和知识
高性能计算（HPC指通常使用很多处理器（作为单个机器的一部分）或者某一
集群中组织的几台计算机 （作为单个计算资源操作 ）的计算系统和环境。高性能集
群上运行的应用程序一般使用并行算法，把一个大的普通问题根据一定的规则 分为许多小的子问题，在集群内的不同节点上进行计算，而这些小问题的处理 结果，经过处理可合并为原问题的最终结果。由于这些小问题的计算一般是可 以并行完成的，从而可以缩短问题的处理时间。
高性能集群在计算过程中，各节点是协同工作的，它们分别处理大问题的 一部分，并在处理中根据需要进行数据交换，各节点的处理结果都是最终结果 的一部分。高性能集群的处理能力与集群的规模成正比，是集群内各节点处理 能力之和，但这种集群一般没有高可用性。高性能计算的分类方法很多。这里 从并行任务间的关系角度来对高性能计算分类。
一、 高吞吐计算 （High-throughput Computing）
有一类高性能计算，可以把它分成若干可以并行的子任务，而且各个子任 务彼此间没有什么关联。因为这种类型应用的一个共同特征是在海量数据上搜 索某些特定模式，所以把这类计算称为高吞吐计算，而且算力也比较大。所谓 的In ternet计算都属于这一类。按照Fly nn的分类，高吞吐计算属于
SIMDSinglelnstruction/Multiple Data，单指令流-多数据流）的范畴。
二、 分布计算 （Distributed Computing）
另一类计算刚好和高吞吐计算相反，它们虽然可以给分成若干并行的子任
务，但是子任务间联系很紧密，需要大量的数据交换。按照 Flynn的分类，分布 式的高性能计算属于 MIMD（Multiple Instruction/MultipleData ，多指令流 -多数据
流）的范畴。
有许多类型的HPC系统，其范围从标准计算机的大型集群，到高度专用的 硬件。大多数基于集群的HPC系统使用高性能网络互连，基本的网络拓扑和组 织可以使用一个简单的总线拓扑。HPC系统由计算、存储、网络、集群软件四 部分组成。
高性能计算HPC系统技术特点是什么？
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HPC系统目前主流处理器是 X86处理器，操作系统是linux系统（包括Intel、
AMD、NEC Power、PowerPC Sparc等）、构建方式采用刀片系统，互联网络使
用 IB 和 10GE。
高性能计算HPC集群中计算节点一般分3种：MPI节点、胖节点、GPU加速
节点。双路节点称为瘦节点（MPI节点），双路以上称为胖节点；胖节点配置大容量 内存;集群中胖节点的数量要根据实际应用需求而定。
GPU英文全称Graphic Processing Unit中文翻译为图形处理器。在浮点运
算、并行计算等部分计算方面，GPU可以提供数十倍乃至于上百倍于 CPU的性
能。目前GPU厂家只有三家NVIDIA GPU AMD GPU和 In tel Xeon PH。可选择的
GPU种类比较少。
NVIDIA的GPU卡分图形卡和计算卡，图形卡有 NVIDA K2000与 K4000,计
算卡K20X/K40M/K8Q In tel的GPU是In tel Xeo n Phi系列，属于计算卡，主要产
品有 Phi 5110P、 Phi 3210P、 Phi 7120P、 Phi31S1P。
AMD的GPU是图形和计算合一，主要产品有 W5000、W9100、S7OO0 S9000、
S10000。
高性能计算的性能指标怎样衡量
？
CPU的性能计算公式:单节点性能二处理器主频*核数*单节点CPU数量*单周
期指令数。单周期指令数 =8（E5-2600/E5-2600 V2/E7-4800 v2或 16（E5-2600
v3 ）节 点数量=峰值浮点性能需求 /单节点性能。
时延（内存和磁盘访问延时）是计算的另一个性能衡量指标，在 HPC系统中，
一般时延要求如下：一个MFlops等于每秒一佰万（=10八6）次的浮点运算；
一个GFlops等于每秒拾亿（=10A9）次的浮点运算；
一个TFlops等于每秒一万亿（=10八12）次的浮点运算，（1太拉）;
一个PFlops等于每秒一千万亿（=10八15）次的浮点运算；
一个EFlops等于每秒一佰京(=10八18)次的浮点运算。
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测试工具 一Linpack HPC是什么？
Lin pack HPC是性能测试工具。LINPACI是线性移动学习系统软件包(Li near
system package的缩写，主要开始于1974年4月，美国Argonne国家实验室应 用数学所主任Jim Pool,在一系列非正式的讨论会中评估，建立一套专门解线性 系统问题之数学软件的可能性。
业界还有其他多种测试基准，有的是基于实际的应用种类如 TPC-C有的是 测试系统的某一部分的性能，如测试硬盘吞吐能力的 IOmeter，测试内存带宽的
stream。
至目前为止，Lin pack还是广泛地应用于解各种数学和工程问题。也由于它 高效率的运算，使得其它几种数学软件例如 IMSL、MatLab 纷纷加以引用来处理
矩阵问题，所以足见其在科学计算上有举足轻重的地位。
Lin pack现在在国际上已经成为***的用于测试高性能计算机系统浮点性能的
Benchmark。通过利用高性能计算机，用高斯消元法求解 N元一次稠密线性代数
方程组的测试，评价高性能计算机的浮点性能。
双列直插式内存(DIMM)有几种类型？
双列直插式内存(DIMM)包括UDIMM内存、RDIMM内存和LRDIMM内存三 种
DIMM 内存可用类型。
在处理较大型工作负载时，无缓冲 DIMM( UDIMM )速度快、廉价但不稳 定。
寄存器式 DIMM( RDIMM )内存稳定、扩展性好、昂贵，而且对内存控制器 的电气压力小。它们同样在许多 ai 服务器上使用。降载 DIMM( LRDIMM )内存是 寄存器式内存 ( RDIMM )的替代品，它们能提供高内存速度，降低服务器内存总 线的负载，而且功耗更低。LRDIMM内存成本比RDIMM内存高非常多，但在高 性能计算架构中十分常见。
非易失双列直插式内存 NVDIMM 是什么
？
NVDIMM由BBU(Battery Backed Up) DIMM寅变而来。BBU采用后备电池以
维持普通挥发性内存中的内容几小时之久。但是，电池含有重金属，废弃处置 和对3/ 5
环境的污染，不符合绿色能源的要求。由超级电容作为动力源的 NVDIMM 应运而生。并且NVDIMM使用非挥发性的Flash存储介质来保存数据，数据能 够保存的时间更长。
主流高性能计算网络类型有哪些 ?
InfiniBand 架构是一种支持多并发链接的 “转换线缆 ”技术， InfiniBand 技术不 是用于一般网络连接的，它的主要设计目的是针对服务器端的连接问题的。因
此，InfiniBand技术将会被应用于服务器与服务器(比如复制，分布式工作等)， 浪潮ai服务器和存储设备(比如SAN和直接存储附件)以及人工智能服务器和网 络之间(比如LAN, WANs和互联网)的通信。高性能计算HPC系统为什么要使用 IB互联？主要原因是IB协议栈简单，处理效率高，管理简单，对 RDMA支持 好,功耗低,时延低。
目前只有 Mexllaon、In tel、Qlogic提供IB产品，Mexlla on是主要玩家，处
于主导地位，IB目前支持FDR和QDR EDR
Host Channel Adapters (HCA是 IB连接的设备终结点，提供传输功能和 Verb
接口 ;Target Channel Adapters(TCA是 HCA的子集，基本上用于存储。
RDMA(Remote Direct Memory Access技术全称远程直接数据存取，就是为了
解决网络传输中服务器端数据处理的延迟而产生的。
Copy。
高性能计算的灵魂 —并行文件系统
TOP500 HPC系统中存储主要使用分布式文件系统，分布式文件系统
(Distributed File System)可以有效解决数据的存储和管理难题：将固定于某个地点
的某个文件系统,扩展到任意多个地点 /多个文件系统,众多的节点组成一个文 件系统网络。每个节点可以分布在不同的地点,通过网络进行节点间的通信和 数据传输。
人们在使用分布式文件系统时，无需关心数据是存储在哪个浪潮服务器的 节点上、或者是从哪个节点从获取的，只需要像使用本地文件系统一样管理和 存储文件系统中的数据。
RDMA通过网络把数据直
接传入计算机的存储区,将数据从一个系统快速移动到远程系统存储器中,实 现 Zero
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分布式文件系统的设计基于客户机 / 服务器模式。一个典型的网络可能包括 多个供多用户访问的服务器。当前主流的分布式文件系统包括 : Lustre、
Hadoop、MogileFS FreeNAS FastDFS NFS OpenAFS MooseFS pNFS 以及
GoogleFS等，其中 Lustre、GPFS是 HPC最主流的。
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