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高性能计算集群(HPC CLUSTER)

1.1什么是高性能计算集群?

简单的说，高性能计算(High-Performance Computing)是计算机科学的一个分支，它致力于开发超级计算机，研究并行算法和开发相关软件。

高性能集群主要用于处理复杂的计算问题，应用在需要大规模科学计算的环境中，如天气预报、石油勘探与油藏模拟、分子模拟、基因测序等。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。

1.2 高性能计算分类

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。

1.2.1 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。所谓的Internet计算都属于这一类。按照Flynn的分类，高吞吐计算属于SIMD（Single Instruction/Multiple Data,单指令流-多数据流）的范畴。

1.2.2 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/Multiple Data，多指令流-多数据流）的范畴。

1.3高性能计算集群系统的特点

可以采用现成的通用硬件设备或特殊应用的硬件设备，研制周期短；

可实现单一系统映像，即操作控制、IP登录点、文件结构、存储空间、I/O空间、作业管理系统等等的单一化；

高性能（因为CPU处理能力与磁盘均衡分布，用高速网络连接后具有并行吞吐能力）；

高可用性，本身互为冗余节点，能够为用户提供不间断的服务，由于系统中包括了多个结点，当一个结点出现故障的时候，整个系统仍然能够继续为用户提供服务；

高可扩展性，在集群系统中可以动态地加入新的服务器和删除需要淘汰的服务器，从而能够最大限度地扩展系统以满足不断增长的应用的需要；

安全性，天然的防火墙；

资源可充分利用，集群系统的每个结点都是相对独立的机器，当这些机器不提供服务或者不需要使用的时候，仍然能够被充分利用。而大型主机上更新下来的配件就难以被重新利用了。

具有极高的性能价格比，和传统的大型主机相比，具有很大的价格优势；

1.4 Linux高性能集群系统

当论及Linux高性能集群时，许多人的第一反映就是Beowulf。起初，Beowulf只是一个著名的科学计算集群系统。以后的很多集群都采用Beowulf类似的架构，所以，实际上，现在Beowulf已经成为一类广为接受的高性能集群的类型。尽管名称各异，很多集群系统都是Beowulf集群的衍生物。当然也存在有别于Beowulf的集群系统，COW和Mosix就是另两类著名的集群系统。

1.4.1 Beowulf集群

简单的说，Beowulf是一种能够将多台计算机用于并行计算的体系结构。通常Beowulf系统由通过以太网或其他网络连接的多个计算节点和管理节点构成。管理节点控制整个集群系统，同时为计算节点提供文件服务和对外的网络连接。它使用的是常见的硬件设备，象普通PC、以太网卡和集线器。它很少使用特别定制的硬件和特殊的设备。Beowulf集群的软件也是随处可见的，象Linux、PVM和MPI。

1.4.2 COW集群

象Beowulf一样，COW（Cluster Of Workstation）也是由最常见的硬件设备和软件系统搭建而成。通常也是由一个控制节点和多个计算节点构成。

COW和Beowulf的主要区别在于：

COW中的计算节点主要都是闲置的计算资源，如办公室中的桌面工作站，它们就是普通的PC，采用普通的局域网进行连接。因为这些计算节点白天会作为工作站使用，所以主要的集群计算发生在晚上和周末等空闲时间。而Beowulf中的计算节点都是专职于并行计算，并且进行了性能优化。Beowulf采用高速网（InfiniBand, SCI, Myrinet）上的消息传递（PVM 或MPI）进行进程间通信（IPC）。

因为COW中的计算节点主要的目的是桌面应用，所以它们都具有显示器、键盘和鼠标等外设。而Beowulf的计算节点通常没有这些外设，对这些计算节点的访问通常是在管理节点上通过网络或串口线实现的。

1.4.3 Mosix集群

实际上把Mosix集群放在高性能集群这一节是相当牵强的，但是和Beowulf等其他集群相比，Mosix集群确实是种非常特别的集群，它致力于在Linux系统上实现集群系统的单一系统映象SSI(Single System Image)。Mosix集群将网络上运行Linux的计算机连接成一个集群系统。系统自动均衡节点间的负载。因为Mosix是在Linux系统内核中实现的集群，所以用户态的应用程序不需要任何修改就可以在Mosix集群上运行。通常用户很少会注意到Linux

和Mosix的差别。对于他来说，Mosix集群就是运行Linux的一台PC。尽管现在存在着不少的问题，Mosix始终是引人注目的集群系统

2 如何架构高性能计算集群

在搭建高性能计算集群（HPC CLUSTER）之前，我们首先要根据具体的应用需求，在节点的部署、高速互连网络的选择、以及集群管理和通讯软件，三个方面作出配置。

2. 1节点的部署

根据功能，我们可以把集群中的节点划分为6种类型：

用户节点(User Node)

控制节点(Control Node)

管理节点(Management Node)

存储节点(Storage Node)

安装节点(Installation Node)

计算节点(Compute Node)

虽然由多种类型的节点，但并不是说一台计算机只能是一种类型的节点。一台计算机所扮演的节点类型要由集群的实际需求和计算机的配置决定。在小型集群系统中，用户节点、控制节点、管理节点、存储节点和安装节点往往就是同一台计算机。下面我们分别解释这些类型节点的作用。

2.1. 1用户节点(User Node)

用户节点是外部世界访问集群系统的网关。用户通常登录到这个节点上编译并运行作业。用户节点是外部访问集群系统强大计算或存储能力的唯一入口，是整个系统的关键点。为了保证用户节点的高可用性，应该采用硬件冗余的容错方法，如采用双机热备份。至少应该采用RAID(Redundant Array of Independent Disks)技术保证用户节点的数据安全性。

2.1.2 控制节点(Control Node)

控制节点主要承担两种任务: 为计算节点提供基本的网络服务，如DHCP、DNS和NFS; 调度计算节点上的作业，通常集群的作业调度程序(如PBS)应该运行在这个节点上。

通常控制节点是计算网络中的关键点，如果它失效，所有的计算节点都会失效。所以控制节点也应该有硬件冗余保护。

2.1.3 管理节点(Management Node)

管理节点是集群系统各种管理措施的控制节点。管理网络的控制点，监控集群中各个节点和网络的运行状况。通常的集群的管理软件也运行在这个节点上。

2.1.4 存储节点(Storage Node)

如果集群系统的应用运行需要大量的数据，还需要一个存储节点。顾名思义，存储节点就是集群系统的数据存储器和数据服务器。如果需要存储TB级的数据，一个存储节点是不够的。这时候你需要一个存储网络。通常存储节点需要如下配置：ServerRAID保护数据的安全性; 高速网保证足够的数据传输速度。

2.1.5 安装节点(Installation Node)

安装节点提供安装集群系统的各种软件，包括操作系统、各种运行库、管理软件和应用。它还必须开放文件服务，如FTP或NFS。

2.1.6 计算节点(Computing Node)

计算节点是整个集群系统的计算核心。它的功能就是执行计算。你需要根据你的需要和预算来决定采用什么样的配置。理想的说，最好一个计算节点一个CPU。但是如果考虑到预算限制，也可以采用SMP。从性价比角度说，两个CPU的SMP优于3或4个CPU的SMP

机器。

因为一个计算节点的失效通常不会影响其他节点，所以计算节点不需要冗余的硬件保护。2.1.7 集群中节点的部署

虽然由多种类型的节点，但并不是说一台计算机只能是一种类型的节点。一台计算机所扮演的节点类型要由集群的实际需求和计算机的配置决定。在小型集群系统中，用户节点、控制节点、管理节点、存储节点和安装节点往往就是同一台计算机，这台计算机通常成为主节点(Master Node)。在这种情况下，集群就是由多个计算节点和一个主节点构成。

在大型的集群系统中如何部署这些节点是个比较复杂的问题，通常要综合应用需求，拓扑结构和预算等因素决定。

2.2 高速互连网络

网络是集群最关键的部分.它的容量和性能直接影响了整个系统对高性能计算(HPC)的适用性。根据我们的调查,大多数高性能科学计算任务都是通信密集型的,因此如何尽可能的缩短节点间的通信延迟和提高吞吐量是一个核心问题。

2．2．1快速以太网

快速以太网是运行于UTP或光缆上的100Mb/S的高速局域网的总称。由于TCP/IP运行时对CPU的占用较多，并且理论上的传输速度和延迟都比较差，现在我们在HPC集群中计算网络的选择上基本不考虑这个方案了。

2．2．2千兆以太网（Giganet）

Giganet 是用于Linux 平台的虚拟接口(VI) 体系结构卡的第一家供应商，提供cLAN 卡和交换机。VI 体系结构是独立于平台的软件和硬件系统，它由Intel 开发，用于创建群集。它使用自己的网络通信协议在服务器之间直接交换数据，而不是使用IP，并且它并不打算成为WAN 可路由的系统。Giganet 产品当前可以在节点之间提供 1 Gbps 单向通信，理论最小延迟为7 微秒，实测延迟为50-60微秒左右，并且运行时对CPU的占用也比较大。2．2．3 IEEE SCI

IEEE 标准SCI 的延迟更少（理论值1.46微秒, 实测值3-4微秒），并且其单向速度可达到10Gb／秒, 与InfiniBand 4X的理论值一样。SCI 是基于环拓扑的网络系统，不像以太网是星形拓扑。这将使在较大规模的节点之间通信速度更快。更有用的是环面拓扑网络，它在节点之间有许多环形结构。两维环面可以用n 乘m 的网格表示，其中在每一行和每一列都有一个环形网络。三维环面也类似，可以用三维立体节点网格表示，每一层上有一个环形网络。密集超级计算并行系统使用环面拓扑网络，为成百上千个节点之间的通信提供相对最快的路径。

什么是SCI互连技术？

符合ANSI/IEEE 1596-1992的SCI技术定义了点到点高速通信端口和数据包协议集；

SCI作为一种开放总线技术，实现了高带宽（10Gbit/s）、低延迟（1.46微秒）的网络通讯；

SCI端口是双向连接的，保证了数据读、写操作可以同步进行；

支持多种CPU类型(Intel、AMD、Sun、Alpha)；

支持多种流行操作系统（Windows2000、NT、RedHat Linux、SuSE Linux、 Solaris、Lynx、Tru64 Unix、VxWorks）；

SCI协议支持共享存储器系统，并包含Cache一致性协议集；

网络拓扑灵活，可支持星型网，一维环形网(Ring)及二维,三维环形网格拓扑；

为执行关键任务应用而设计，支持热插拔和多冗余结构。

2．2．4 Myrinet互连技术

Myrinet 提供网卡和交换机，其单向互连速度最高可达到 1.28 Gbps。网卡有两种形式，铜线型和光纤型。铜线型 LAN 可以在 10 英尺距离内以全速进行通信，而在长达 60 英尺距离内以半速进行操作。光纤型 Myrinet 可以在 6.25 英里长的单模光纤或者 340 英尺长的多模光纤上全速运行。Myrinet 只提供直接点到点、基于集线器或基于交换机的网络配置，但在可以连接到一起的交换光纤数量方面没有限制。添加交换光纤只会增加节点间的延迟。两个直接连接的节点之间的平均延迟是 5 到 18 微秒，比以太网快。由于Myrinet板上集成可编程微处理器，能满足一些研究者的特定需要。

2．2．5 InfiniBand互连技术

InfiniBand 是由 InfiniBand 协会开发的体系结构技术，它是一种用于实现基于通道的交换式技术的通用I/O规范。由于IB的理论带宽极高——30Gbit/S, 因此备受业内关注。

InfiniBand 的解决方案包括一个连接多个独立处理器和I/O平台的系统区域网络，它所定义的通信和管理结构同时支持I/O和处理器与处理器之间的通信。InfiniBand 系统可以是只有少量I/O设备的单处理器服务器，也可以是大型的并行超级计算机。

InfiniBand 规范定义了3个基本组件：

一个主机信道适配器（HCA）

一个目标信道适配器（TCA）

一个网络交换机

InfiniBand技术通过连接HCAs、TCAs、交换机和路由器而发挥作用（见图1）。位于页节点的InfiniBand 设备是产生和使用信息包的信道适配器。

HCA 和 TCA 可以提供一个无需CPU干预的高可靠端－至－端连接。HCA驻留在处理器节点并提供从系统内存到 InfiniBand 网络的通路。它也有一个可编程的直接内存访问（DMA）引擎。该引擎具有特殊保护和地址翻译特性，从而使DMA操作可以本地进行或者通过另一个HCA或TCA远程进行。

TCA驻留在I/O单元，并提供I/O设备（如一个磁盘驱动器）或I/O网络（如以太网或光纤通道）

与 InfiniBand 网络的连接。它实现了 InfiniBand 协议的物理层、链接层和传输层。

交换机放置在信道适配器之间。它们使几个甚至几千个 InfiniBand 页节点可以在任意位置互连进一个单一网络，该网络同时支持多个连接。交换机既不产生，也不使用信息包。它们只是根据信息包中路由器报头的目的地地址，将其传送过去。交换机对于节点而言是透明的，同时信息包完整无损地经过交换机网。

与目前的通信协议如TCP/IP相比，InfiniBan d技术的一个主要变化是 InfiniBand 硬件承担了原来由CPU完成的许多I/O通信工作，因此在处理并发的多路通信任务时没有现有通信协议所固有的额外开销。在无需系统核心层介入的情况下，它就能够提供零数据拷贝的传输，并使用硬件提供高可靠性和容错性的通信，最终改善了系统的带宽、延迟和可靠性等问题。

2．3集群管理和通讯软件

国内和国际上有多种集群管理和通讯软件可供我们挑选，一些是由 HPC 集成商自己编写的专用软件，捆绑硬件销售的，也有专业的软件公司提供的通用软件包。我们推荐全球知名的HPC软件公司——挪威 Scali公司的产品。

挪威 Scali 公司的基于Linux操作系统的集群管理软件，符合MPI 1.2标准。利用图形化管理界面，高性能通讯库以及集成第三方的软件工具，用户可以方便地对集群各节点计算机进行任务分配及监控管理工作，并可通过它提供的一系列软件接口开发自己的应用软件产品，从而降低了整个系统的开发时间和成本，并保证系统配置和升级的灵活性。

Scali 软件的最大特点是支持多种高速互连网络：从千兆以太网，SCI,Myrinet,

到 InfiniBand 都可以支持。

管理软件特点

性能优化：对零长度信息包，传输延迟小于3.5微秒，在64位/66MHz的PCI总线上，持续传输带宽超过300兆字节/秒；

支持多进程：可以充分利用ScaMPI，能够同时进行请求服务和通讯管理操作；

容错性：ScaMPI能迅速发现暂时的网络错误，重新选择互连排列或改变路由；

自动选择物理传送路径：ScaMPI可自动为MPI选择最佳的传送方式，共享存储，利用SCI将各结点连接； UNIX命令复制：命令行自变量应用程序可自动提供全部MPI程序，避免冗余分析；

MIMD支持：ScaMPI支持多指令流多数据流；

图形化前端：可视的图形界面，方便的操作和管理；

调试：ScaMPI支持许多调试程序和分析工具，提供调试功能ScaMPI 完全支持 Etnus 的 TotalView 分布式调试程序和Pallas的Vampir MPI分析工具，被选中的程序能够利用GNU全局数据库进行调试。

S系列

我们在S系列集群计算机中的高速互连网络采用SCI技术。高带宽（10Gbit/s）、低延迟（1.46微秒）正是SCI的技术特点。特别是SCI网络的环型网格和超立方体拓扑结构，保障了集群的高可靠性和系统扩展时成本的线形增长。

节点规模：2---256个节点（2004年7月后，可支持至8000个节点）

应用要求：分布计算，子任务之间联系很紧密，需要大量的数据交换，特别强调带宽和延迟这两个关键指标。

应用领域：地震预测预报、石油勘探、气候模拟与天气预报、人体基因与遗传工程、海洋环流和超导模拟、海量存储、科学计算等。

我们在I系列集群计算机中的高速互连网络采用现在备受业内关注的InfiniBand技术。凭借极高的理论带宽——30Gbit/S( InfiniBand 12X), 和较低的CPU占用，InfiniBand必将在未来的ＨＰＣ市场占据重要地位。

节点规模：2---1024个节点（目前，我们可以提供8-PORT，24-PORT，96-PORT的IB交换机，大于96个节点需要级联）

应用要求：强调超大通讯带宽。

应用领域：地震预测预报、石油勘探、气候模拟与天气预报、科学计算等。

G系列

我们在 G 系列集群计算机中的互连网络采用 G igabit(千兆以太网)。千兆以太网的延迟是ＳＣＩ和InfiniBand的１０倍左右，并且运行时对ＣＰＵ的占用也相对较高。但是由于一些用户的应用是基于原有百兆以太网集群的过渡，对延迟要求也不高，这样千兆以太网的集群就成为了成本最低的方案。

节点规模： 2---1000个节点

应用要求：高吞吐计算，任务可以分成若干可以并行计算的子任务，而且各个子任务彼此间没有什么关联。

应用领域：石油勘探、武器设计、网络安全、电子商务、远程教育等。

高性能计算集群(HPC CLUSTER)

高性能计算集群(HPC CLUSTER) 1.1什么是高性能计算集群? 简单的说，高性能计算(High-Performance Computing)是计算机科学的一个分支，它致力于开发超级计算机，研究并行算法和开发相关软件。高性能集群主要用于处理复杂的计算问题，应用在需要大规模科学计算的环境中，如天气预报、石油勘探与油藏模拟、分子模拟、基因测序等。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。 1.2 高性能计算分类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。 1.2.1 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。所谓的Internet计算都属于这一类。按照Flynn的分类，高吞吐计算属于SIMD（Single Instruction/Multiple Data,单指令流-多数据流）的范畴。 1.2.2 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/Multiple Data，多指令流-多数据流）的范畴。 1.3高性能计算集群系统的特点可以采用现成的通用硬件设备或特殊应用的硬件设备，研制周期短；可实现单一系统映像，即操作控制、IP登录点、文件结构、存储空间、I/O空间、作业管理系统等等的单一化；高性能（因为CPU处理能力与磁盘均衡分布，用高速网络连接后具有并行吞吐能力）；高可用性，本身互为冗余节点，能够为用户提供不间断的服务，由于系统中包括了多个结点，当一个结点出现故障的时候，整个系统仍然能够继续为用户提供服务；高可扩展性，在集群系统中可以动态地加入新的服务器和删除需要淘汰的服务器，从而能够最大限度地扩展系统以满足不断增长的应用的需要；安全性，天然的防火墙；资源可充分利用，集群系统的每个结点都是相对独立的机器，当这些机器不提供服务或者不需要使用的时候，仍然能够被充分利用。而大型主机上更新下来的配件就难以被重新利用了。具有极高的性能价格比，和传统的大型主机相比，具有很大的价格优势； 1.4 Linux高性能集群系统当论及Linux高性能集群时，许多人的第一反映就是Beowulf。起初，Beowulf只是一个著名的科学计算集群系统。以后的很多集群都采用Beowulf类似的架构，所以，实际上，现在Beowulf已经成为一类广为接受的高性能集群的类型。尽管名称各异，很多集群系统都是Beowulf集群的衍生物。当然也存在有别于Beowulf的集群系统，COW和Mosix就是另两类著名的集群系统。 1.4.1 Beowulf集群简单的说，Beowulf是一种能够将多台计算机用于并行计算的体系结构。通常Beowulf系统由通过以太网或其他网络连接的多个计算节点和管理节点构成。管理节点控制整个集群系统，同时为计算节点提供文件服务和对外的网络连接。它使用的是常见的硬件设备，象普通PC、以太网卡和集线器。它很少使用特别定制的硬件和特殊的设备。Beowulf集群的软件也是随处可见的，象Linux、PVM和MPI。 1.4.2 COW集群象Beowulf一样，COW（Cluster Of Workstation）也是由最常见的硬件设备和软件系统搭建而成。通常也是由一个控制节点和多个计算节点构成。

高可用性集群系统的实现

高可用性集群系统的实现《Linux企业应用案例精解》第8章主要介绍一下虚拟化技术应用。本节为大家介绍高可用性集群系统的实现。 8.3.5 高可用性集群系统的实现（1） VMware Infrastructure 的体系结构和典型配置资源动态分配和高可用性的实现为构建高可用性集群系统提供了有力的保障，采用VMwae构建铁路企业高可用性集群，不需要为系统中的每台服务器分别添置备用服务器，就可以有效地降低系统成本，在基于VMware的我企业高可用性集群中，备用服务器安装了VMware ESX Server，与数据库服务器、Web服务器、OA服务器和文件服务器等构成高可用性集群，同时采用数据库备份服务器实现差额计划备份。使用VMware提供的虚拟基础架构解决方案，服务器不再需要随着业务增加而添加，整个IT基础架构能得到有效控制并可充分发挥效能。只有当整体资源出现不足的时候，才需要增加服务器。而且对系统资源的

添加也非常简单，不再需要做繁琐的硬件维护以及业务迁移，只需要简单地将新服务器安装VMWARE? INFRASTRUCTURE 3软件，并添加到已有的VMWARE? INFRASTRUCTURE 3架构中即可，新增资源将自动分配到各个最需要的业务环境中。在HA和DRS功能的共同支撑下，虚拟机的稳定、不间断运行得到了保证，而且，在没有搭建Cluster环境的情况下，迁移、升级依旧能不中断服务。哪怕是硬件升级、添加，正常停机维护等情况，也能够保证所有的业务正常运行，客户端访问服务器不产生业务中断现象。新的服务器虚拟化架构中另一个重点是VMware HA 的部署，它是整个服务器系统安全、可靠运行的一道防线。传统的热备机方式最大的问题就是容易造成资源的大量闲置；在正常运行状态下，所有备机服务器都处于闲置状态，不仅造成计算资源的空耗，而且还浪费大量的电力和散热资源，投资回报率非常低。如何应对Linux系统软件包的依赖性问题不管是初步跨入Linux殿堂的新手还是，具有多年经验的专家，在安装或编译软件包的过程中或多或少的都会遇到包的依赖问题从而导致安装过程无法继续，比如管理员在安装php软件包需要libgd.so文件，而这个文件属于gb软件包。但是在安装gb软件包时，可能这个软件包跟其他软件包又具有依赖关系，又需要安装其他软件包才行。这时有的管理员便失去耐心。在遇到这种Linux软件包依赖关系问题，该如何解决呢?在谈这个具体的措施之前，先跟大家聊聊Linux系统里的软件爱你依赖性问题。我们把处理rpm依赖性故障的策略可以分成两类解决依赖性故障的自动方法和手工方法。但当安装不属于发行一部分的软件包时自动方法是不可用的。在描述如何手工解决依赖性故障后，将简要描述如何使用自动方法之一（YUM），但首先需要了解它们是什么及rpm如何强制实施它们。一、什么是依赖性程序依赖于程序代码的共享库，以便它们可以发出系统调用将输出发送到设备或打开文件等（共享库存在于许多方面，而不只局限于系统调用）。没有共享库，每次程序员开发一个新的程序，每个程序员都需要从头开始重写这些基本的系统操作。当编译程序时，程序员将他的代码链接到这些库。如果链接是静态的，编译后的共享库对象代码就添加到程序执行文件中；如果是动态的，编译后的共享库对象代码只在运行时需要它时由程序员加载。动态可执行文件依赖于正确的共享库或共享对象来进行操作。RPM依赖性尝试在安装时强制实施动态可执行文件的共享对象需求，以便在以后--当程序运行时--不会有与动态链接过程有关的任何问题。

高性能计算集群项目采购需求

高性能计算集群项目采购需求以下所有指标均为本项目所需设备的最小要求指标，供应商提供的产品应至少大于或等于所提出的指标。系统整体为“交钥匙”工程，厂商需确保应标方案的完备性。投标商在投标方案中须明确项目总价和设备分项报价。数量大于“1”的同类设备，如刀片计算节点，须明确每节点单价。硬件集成度本项目是我校校级高算平台的组成部分，供应商提供的硬件及配件要求必须与现有相关硬件设备配套。相关系统集成工作由供应商负责完成。刀片机箱供应商根据系统结构和刀片节点数量配置，要求电源模块满配，并提供足够的冗余。配置管理模块，支持基于网络的远程管理。配置交换模块，对外提供4个千兆以太网接口，2个外部万兆上行端口，配置相应数量的56Gb InfiniBand接口刀片计算节点双路通用刀片计算节点60个，单节点配置2个CPU，Intel Xeon E5-2690v4（2.6GHz/14c）；不少于8个内存插槽，内存64GB，主频≥2400；硬盘裸容量不小于200GB，提供企业级SAS或SSD 硬盘；每节点配置≥2个千兆以太网接口，1个56Gb InfiniBand 接口；满配冗余电源及风扇。刀片计算节点（大内存）双路通用刀片计算节点5个，单节点配置2个CPU，Intel Xeon E5-2690v4；不少于8个内存插槽，内存128GB，主频≥2400；硬盘裸容量不小于200GB，提供企业级SAS或SSD硬盘；每节点配置≥2个千兆以太网接口，1个56Gb InfiniBand接口；满配冗余电源及风扇。 GPU节点2个双路机架GPU节点；每个节点2个Intel Xeon E5-2667 v4每节点2块NVIDIA Tesla K80GPU加速卡；采用DDR4 2400MHz ECC内存，每节点内存16GB*8=128GB；每节点SSD 或SAS硬盘≥300GB；每节点配置≥2个千兆以太网接口，1个56Gb/s InfiniBand接口；满配冗余电源及风扇。数据存储节点机架式服务器2台，单台配置2颗Intel Xeon E5-2600v4系列CPU；配置32GB内存，最大支持192GB；配置300GB 2.5" 10Krpm

高可用性集群解决方案设计HA

1.业务连续 1.1.共享存储集群业务系统运营时，服务器、网络、应用等故障将导致业务系统无常对外提供业务，造成业务中断，将会给企业带来无法估量的损失。针对业务系统面临的运营风险，Rose提供了基于共享存储的高可用解决方案，当服务器、网络、应用发生故障时，Rose可以自动快速将业务系统切换到集群备机运行，保证整个业务系统的对外正常服务，为业务系统提供7x24连续运营的强大保障。 1.1.1.适用场景基于共享磁盘阵列的高可用集群，以保障业务系统连续运营硬件结构：2台主机、1台磁盘阵列

主机备机心跳磁盘阵列局域网 1.1. 2.案例分析某证券公司案例客户需求分析某证券公司在全国100多个城市和地区共设有40多个分公司、100多个营业部。经营围涵盖：证券经纪，证券投资咨询，与证券交易、证券投资活动有关的财务顾问，证券承销与保荐，证券自营，证券资产管理，融资融券，证券投资基金代销，金融产品代销，为期货公司提供中间介绍业务，证券投资基金托管，股票期权做市。该证券公司的系统承担着企业的部沟通、关键信息的传达等重要角色，随着企业的业务发展，系统的压力越来越重。由于服务器为单机运行，如果发生意外宕机，将会给企业的日常工作带来不便，甚至

给企业带来重大损失。因此，急需对服务器实现高可用保护，保障服务器的7×24小时连续运营。解决方案经过实际的需求调研，结合客户实际应用环境，推荐采用共享存储的热备集群方案。部署热备集群前的单机环境：业务系统，后台数据库为MySQL，操作系统为RedHat6，数据存储于磁盘阵列。在单机单柜的基础上，增加1台备用主机，即可构建基于共享存储的热备集群。增加1台物理服务器作为服务器的备机，并在备机部署系统，通过Rose共享存储热备集群产品，实现对应用的高可用保护。如主机上运行的系统出现异常故障导致宕机，比如应用服务异常、硬件设备故障，Rose将实时监测该故障，并自动将系统切换至备用主机，以保障系统的连续运营。

双机热备、集群及高可用性入门

什么是双机热备？双机热备这一概念包括了广义与狭义两种意义。从广义上讲，就是对于重要的服务，使用两台服务器，互相备份，共同执行同一服务。当一台服务器出现故障时，可以由另一台服务器承担服务任务，从而在不需要人工干预的情况下，自动保证系统能持续提供服务。(相关文章：为什么需要双机热备？) 双机热备由备用的服务器解决了在主服务器故障时服务不中断的问题。但在实际应用中，可能会出现多台服务器的情况，即服务器集群。(相关文章：双机软件与集群软件的异同) 双机热备一般情况下需要有共享的存储设备。但某些情况下也可以使用两台独立的服务器。(相关文章：双机热备的实现模式) 实现双机热备，需要通过专业的集群软件或双机软件。(相关文章：双机与集群软件的选择) 从狭义上讲，双机热备特指基于active/standby方式的服务器热备。服务器数据包括数据库数据同时往两台或多台服务器写，或者使用一个共享的存储设备。在同一时间内只有一台服务器运行。当其中运行着的一台服务器出现故障无法启动时，另一台备份服务器会通过软件诊测（一般是通过心跳诊断）将standby机器激活，保证应用在短时间内完全恢复正常使用。(相关文章：双机热备、双机互备与双机双工的区别) 为什么要做双机热备？双机热备针对的是服务器的故障。服务器的故障可能由各种原因引起，如设备故障、操作系统故障、软件系统故障等等。一般地讲，在技术人员在现场的情况下，恢复服务器正常可能需要１０分钟、几小时甚至几天。从实际经验上看，除非是简单地重启服务器（可能隐患仍然存在），否则往往需要几个小时以上。而如果技术人员不在现场，则恢复服务的时间就更长了。而对于一些重要系统而言，用户是很难忍受这样长时间的服务中断的。因此，就需要通过双机热备，来避免长时间的服务中断，保证系统长期、可靠的服务。决定是否使用双机热备，正确的方法是要分析一下系统的重要性以及对服务中断的容忍程度，以此决定是否使用双机热备。即，你的用户能容忍多长时间恢复服务，如果服务不能恢复会造成多大的影响。在考虑双机热备时，需要注意，一般意义上的双机热备都会有一个切换过程，这个切换过程可能是一分钟左右。在切换过程中，服务是有可能短时间中断的。

高性能计算集群(PC Cluster)用户指南

高性能计算集群（PC Cluster）用户指南大气科学系应越第二版2008-12 目录 -认识cluster -使用cluster -linux常用命令 -软件 -文件传输第一章：认识cluster 1.什么是cluster系统 cluster一般由一台主机（master）和多台节点机（node）构成，是一种松散耦合的计算节点集合。为用户提供网络服务或应用程序的单一客户视图，同时提供接近容错机的故障恢复能力。通常cluster的每台机器通过相应的硬件及软件互连，每个群集节点都是运行其自己进程的独立服务器。这些进程可以彼此通信，对网络客户机来说就像是形成了一个单一系统，协同起来向用户提供应用程序、系统资源和数据。cluster概念的提出在70年代主要是为了进行一些大运算量的科学计算。随着网络的发展，之后的cluster系统还被用作网络服务器，发挥其故障恢复和均衡负载的能力。使用PC机构建cluster的好处在于开发成本低，而且由于每台节点机都是普通的PC机，在某一台机器发生故障的时候，可以方便的进行维护，而不影响整个系统的运行。大气科学系的cluster系统，由16台64位的PC机组成。其中一台主机（master），15台节点机（node01～node15）。这16台机器每台有两个4核的CPU，也就是说每个节点上可以同时提供8个CPU。操作系统使用的是CentOS的Linux发行版。图1为大气科学系cluster目前的结构。其中console 和c0101～c0107是大气系早期的cluster系统，节点安装的是RedHat的Linux发行版，precluster曾经作为门户机，目前已经更新为CentOS的操作系统。登录master的IP地址为162.105.245.3，这个地址由于物理大楼的IP变动比较频繁，所以可能会时不时改变，而precluster的IP地址162.105.245.238则比较稳定。这两个地址目前都可以从校外访问。 cluster的应用主要集中在并行计算上。虽然单个节点的单CPU运算效率比普通的笔记本或是台式机都高很多，但是cluster当初被设计出来就是为了进行多CPU协同运算的，而不是仅仅为了提高单CPU的运算效率。所以我们鼓励用户在cluster上进行并行计算，而把一些单CPU也能解决的工作

计算机集群技术的解释

【赛迪网独家特稿】集群技术是使用特定的连接方式，将相对于超级计算机便宜许多的计算机设备结合起来，提供与超级计算机性能相当的并行处理技术。早在七十年代就有人提出可以使用这种集群技术完成并行处理，但是由于受到当时网络交换技术的限制，集群系统在性能上与其他并行处理系统相距甚远，直到网络技术逐渐成熟的今天，它才具备了与超级计算机相匹敌的能力。什么是集群集群（Cluster）技术是指一组相互独立的计算机，利用高速通信网络组成一个计算机系统，每个群集节点（即集群中的每台计算机）都是运行其自己进程的一个独立服务器。这些进程可以彼此通信，对网络客户机来说就像是形成了一个单一系统，协同起来向用户提供应用程序、系统资源和数据，并以单一系统的模式加以管理。一个客户端（Client）与集群相互作用时，集群像是一个独立的服务器。计算机集群技术的出发点是为了提供更高的可用性、可管理性、可伸缩性的计算机系统。一个集群包含多台拥有共享数据存储空间的服务器，各服务器通过内部局域网相互通信。当一个节点发生故障时，它所运行的应用程序将由其他节点自动接管。在大多数模式下，集群中所有的节点拥有一个共同的名称，集群内的任一节点上运行的服务都可被所有的网络客户所使用。集群的特点 1．提供强大处理能力的高性能计算机系统：计算机集群可以通过负载均衡、并行处理、时间片处理等多种形式，将多台计算机形成高性能计算机集群。对用户端（Client）而言，计算机集群则是一个单一的系统，可以为用户提供高性能的计算机系统，而用户不用关心有多少计算机承担了系统实现的任务，而只需要关注系统的整体处理能力。因此，计算机集群可以用多台普通性能的计算机组成具有高性能的计算机系统，承担只有超级计算机才能胜任的工作。 2．提供高可用性的计算机系统：通过计算机集群技术组成的系统，可以确保数据和应用程序对最终用户的高可用性，而不管故障属于什么类型。即当计算机集群中的节点计算机出现软硬件故障的时候，高可用性集群提供了对软件和硬件失败后的接替。它将服务器镜像到备用系统或节点中，当主节点上的系统崩溃时，冗余节点就从替补角色转换到正式角色，并自动投入应用，从而保证了系统运行的不间断。

高性能集群计算解决方案

https://www.sodocs.net/doc/1d12232249.html,/sige_online/blog/item/d6aa74a9106a10ff1f17a224.html 和卫星遥测,遥感等探矿技术的发展,促使油气勘探的数据量爆炸性地增长, 要求信息系统能够获取,存储和处理TB级的巨量数据; 使用更精确的模型:为了提高探矿水平,必须使用规模更大,更精确数值模型来模拟地下矿藏的分布.5年前,模型的节点数一般不超过10万个;现在,经常需要使用节点数超过百万的3维模型来进行数值模拟; 提供更强的计算和数据管理能力:模型规模的扩大要求使用处理能力指数增长的计算机系统和更复杂的算法快速和精确地求解,同时也要求更强的数据管理能力来建立历史数据库,并把当前数据与长期积累的历史数据相比较,得到精确的综合预测结果; 支持功能丰富的应用软件:现代的油气探测应用软件必须具有直观的3维图象显示和输出,人机交互功能, 以提高工作效率; 降低成本:经济效益和市场竞争压力还迫使油气行业的信息系统在严格控制开支,降低总拥有成本条件下满足上述要求当前,传统的巨型机已经很难全面满足上述要求.油气行业要求使用更经济实惠的新解决方案来全面满足应用需求.Schluberger信息系统公司(SIS)是油气勘探信息处理领域中领先的厂商,也是HP在高性能技术计算领域重要的合作伙伴.该公司在使用基于安腾2的HP Integrity 服务器为计算节点的Linux集群上开发的面向油气矿藏模拟的ECLIPSE Parallel解决方案,能够全面满足油气矿藏勘探信息系统在性能和成本两方面的需求,提供解决人类社会现代化进程中能源问题的利器. 目标市场 ECLIPSE Parallel解决方案使用数值模拟方法满足油气行业探测石油和天然气地下分布状况和预测储量的需要, 油气公司从低级经理到高级主管各种类型的人员都可以得益于这一解决方案,包括:负责提供优化的矿藏分布和产量预测评估人员和经济分析师,负责作出开采决策的经理,信息系统管理人员;需要得到直观和实时矿藏信息的首席信息官(CIO)和首席执行官(CEO),负责监管的政府机构等等. 这一解决方案特别适合于要求打破油气行业使用巨型机传统,采用性能更高,价格/性能最佳的新颖解决方案的油气公司. 解决方案概貌 SIS ECLIPSE Parallel是一个基于英特尔和HP工业标准技术的成套解决方案,便于实施和灵活配置,提供先进的油气矿藏模拟功能.这一解决方案由系统平台和模拟软件两大部分组成(见下图). HP Linux ClusterBlocks集群系统是第一个经过认证的系统平台.这一Linux集群包括如下的层次: 计算节点:采用基于安腾2的HP Integrity rx2600服务器,使用新一代安腾2提供强大的64位处理能力; 互联设备:采用工业标准的高速Myrinet把计算节点联成一体,以太网联接管理节点; 操作环境:采用应用最广泛的RedHat Linux Advanced Server操作系统建立集群运行的操作环境; 集群管理和作业调度:采用Scali, Scyld或ClusterWare 公司著名的Linux工具软件管理集群系统;采用业界领先的Platform Computing的LSF 5.0软件来实现负载平衡,提高集群的工作效率上层的ECLIPSE Parallel模拟软件负责完成矿藏模拟的数值计算,它把整个数值求解问题分解成一系列较小的子问题,送到各个计算节点上并行地求解,然后再合成完整的结果. ECLIPSE Parallel解决方案这一基于Linux集群并行计算的设计思想,在性能,性价比,可伸缩性和可用性等方面都超过基于巨型机的传统解决方案,具有广阔的发展前途. 组成部件 SIS ECLIPSE Parallel软件与HP ClusterBlocks 集群结合在一起形成了一个把最先进硬件和软件完美地结合在一起的油气储藏模拟解决方案,它的主要组成部件有: 基于安腾2处理器的HP Integrity rx2600服务器; 工厂组装的基于Myrinet高速互联网络的16-128节点 Linux集群系统; RedHat Linux Advanced Server 2.1操作系统; Platform Computing的负载调度软件(LSF) 5.0:用于平衡集群内各节点的工作负载,提供运行效率; 消息传递接口(MPICH/GM):用于支持基于集群架构系统内的并行计算; 集群管理软件:允许采用Scali, Scyld, ClusterWareLinux 等公司的软件管理集群系统运行和资源共享; SIS ECLIPSE Parallel 油气储藏模拟软件 SIS ECLIPSE Parallel解决方案的硬件系统使用HP Integrity rx2600服务器作为计算节点,高速的Myrinet作为互联设备组成Linux集群,为油气储藏模拟软件提供高性能运行平台. ECLIPSE Parallel软件把整个模拟模型分解成若干个子区域.

华师大高性能计算集群作业调度系统简明手册

华师大高性能计算集群作业调度系统简明手册华师大高性能计算集群采用曙光的Gridview作业管理系统，其中集成了torque+Maui，是十分强大的作业调度器。下面将依次介绍华师大的的作业调度系统的设定，使用，以及相关作业调度命令一：华师大作业调度系统队列策略设定由于华师大的超级计算中心共分三期建设，其作业调度设定较为复杂： CPU 节点名 (pestat 可查看) 节点Core 个数队列备注第一期E5450 b110-b149 b210-b229 8(2*4) mid1,huge 第二期E5640 b310-b339 b410-b439 8(2*4) mid2, hugeA(需申请) 其中hugeA队列提交后需经批准第三期X5675 ,GPU(c2050 ) a110-a149 a210-a249 a310-a339 a410-a447 12(2*6) mid3,small,ser ial,gpu hugeB(需申请), shu(私有队列) itcs(私有队列) 其中hugeB队列提交后需经批准 shu和itcs为私有队列，不向公共用户开放在命令行输入cchelp 可以查看详细的华师大的作业调度系统策略，如下二：作业调度系统的使用

华师大计算中心共有两个登陆节点login(59.78.189.188)和login1(59.78.189.187)，供用户登陆提交相关作业。一般来说，可直接使用命令行提交作业。不过为了规范和易于管理，建议使用PBS脚本进行作业提交，提交命令为qsub **.pbs(pbs脚本文件)。下面将简要的分别给出串行作业和并行作业的PBS样本(已放至/home/目录下)，仅供参考，更多高级功能，请自行查阅相应手册。 1.串行作业pbs脚本样本 #PBS -N test \\表示该作业名称为test。 #PBS -l nodes=1:ppn=1 \\表示申请1 个节点上的1 颗CPU。 #PBS -j oe \\表示系统输出，如果是oe，则标准错误输出(stderr)和标准输出(stdout)合并为stdout #PBS –q serial \\表示提交到集群上的serial 队列。 . /job>job.log 为提交的作业。 2.并行作业PBS脚本样本

Linux高可用集群系统的结构和原理分析

收稿日期:2007-09-15 第一作者简介:左婷(1979-),女,吉林省四平市人,现为吉林师范大学信息网络中心研究实习员. 2007年11月吉林师范大学学报(自然科学版) .4第4期Journal of Jilin Normal University(Natural Science Edition)Nov.2007 Linux 高可用集群系统的结构和原理分析左婷1,吴会军2 (1.吉林师范大学信息网络中心,吉林四平136000;2.吉林省水文水资源局,吉林长春130000) 摘要:通过对目前常用Linux 平台上高可用集群系统的软、硬件基本结构和工作原理的分析与研究,构建容易扩展、高可用、易维护和管理、高性价比的计算机系统. 关键词:L inux;高可用集群系统;结构;原理中图分类号:T P393 文献标识码:A 文章编号:1000-1840-(2007)04-0115-02 目前,很多国际知名软件公司和计算机厂商都推出了自己的集群产品,其中值得一提的是T he H igh A vailability L inux Project 的开放源代码Heartbeat,已经同商业集群软件一样成熟,而且较后者应用更为灵活.本文将着重介绍SuSE L inux Enterpr i se Server 10平台上Heartbeat2.0.8组成结构和工作原理.1 Linux 高可用集群系统的基本概念伴随着集群技术的发展,出现了一些关于集群系统的概念和术语.(1)集群资源和集群资源代理.在集群系统中,所有由集群控制和管理,并将其以单一和统一的形式提供给客户端用户使用的计算机资源称为集群资源,例如:一种服务、一个 IP 地址、一个磁盘驱动,甚至可以说:除了节点,其它任何软硬件资源都可以成为集群资源.而集群资源代理是为了控制和管理某一集群资源而编写的代理程序脚本,集群软件通过特定集群资源代理来操控某一集群资源,Heartbeat 套件本身已经包含了一些常用资源代理,开发人员也可以自己按照一定的规范编写;(2)指定协调者(也称主节点).主节点除了具有其它一般节点具有的集群节点基本功能外,还负责对整个集群系统的状态进行监控、分析和转换,对集群系统下达集群指令,协调各节点的操作等,实际上是整个集群系统的大脑!,显然一般情况下,整个集群系统只有一个主节点,但当某些特殊情况发生时,例如主节点不再是集群中的节点, 主节点将发生迁移,即位置发生了变化,另一个节点将代替它成为主节点;(3)ST ON IT H.英文 Shoot T he Other Node In T he Head !的缩写,代表一种将错误操作的节点进行隔离的技术,为了防止错误操作的节点对集群资源进行破坏性控制和操作,使其不断重新启动或关机,从而使其无法取得对集群资源的控制权;(4)裂脑和仲裁.在某种情况下,由于软硬件失败导致各节点无法相互确定彼此的状态时,整个集群将被分裂为几个部分,每个部分都想取得对集群资源的控制权,以保证集群的高可用,这种对集群资源的竞争将严重破坏集群资源的完整性和一致性,甚至导致整个集群瘫痪、硬件被损坏的严重后果,这种情况称为裂脑.为了防止裂脑的发生,由仲裁协议决定哪个部分来取得对集群资源的控制权,为了继续保证系统的高可用,一般将控制权交给节点数超过原集群节点数一半的部分,同时将其它节点进行隔离; (5)单点故障(失败).单点故障是指由于系统中某一组件的故障或运行失败从而导致整个集群系统瘫痪和应用服务完全停止,因此,在高可用集群的构建中应尽量避免单点故障.2 Heartbeat 的主要进程Heartbeat 的所有集群功能都是由它的进程和它们之间相互通信来具体实现的.(1)集群资源管理器(CRM ,Cluster Resource M anager).CRM 是集群系统中最主要的管理进程,它负责对整个集群资源的管理和约束,包括资源的配置及相互间依赖关系,并决定资源运行的状态、位置和时间等.另外它还负责监控本地资源管理器完成这些工作,CRM 通过与系统的每一个组件通信来相互作用和协调操作,CRM 通过heartbeat 通讯模块进行节点间通讯,从CCM 接受当前集群的成员信息,指令ST O NI TH Daremon 如何工作,负责记录系统日志等;(2)策略引擎(PE,CR M Policy Eng ine).PE 是CRM 的一个组件,只能在主节点上运行.PE 的功能是根据当前集群的状态及集群资源的约束配置计算出集群的下一个状态,即为T E 生成将要执行的计划和策略;(3)执行引擎(T E,CRM T ransi tion Engine).T E 也是CRM 的一个组件,只能在主节点上运行.T E 的功能是按照P E 生成的集群状态变化计划和策略,指令集群节点上的LRM 对具体的集群资源进行操作;(4)?115?

高性能计算(HPC)数据中心解决方案

解决方案简介面临的挑战随着当前信息的爆炸式增长，以及在使用基于x86微芯片的通用硬件方面的不断创新，通常是由多台机器来提供计算以共同执行非常复杂的任务。这使得网络成为一个至关重要的HPC 组件。解决方案瞻博网络提供一种高速的HPC 数据中心网络解决方案。此HPC 基础架构非常适合于那些希望近距离互连多台10GbE 服务器，而且延迟时间不能超过亚微秒的客户。优势 ? 基于10GbE 接入的模块化网络设计? 支持极大规模的低延迟连接? 提供多种功能来满足端到端的应用需求高性能计算(HPC )数据中心解决方案瞻博网络HPC 解决方案能够帮助客户执行密集的计算任务，并提供最大的网络效率和可靠性面临的挑战随着高性能集群解决方案和超级计算的日渐增加，越来越多的行业开始转向多节点集群应用。采用HPC 技术背后的主要驱动因素是越来越多的用户可以访问不断增加的数据量，这就需要进行计算以处理这些数据。由于基于以太网的集群解决方案的普及，以及在高性能业务中进行密集型计算和建模所带来的价值，很多企业开始重新审视计算集群为他们带来的经济效益。下面是多个行业从HPC 技术获得明显收益的实例： ? 设计工作室依靠计算集群来进行动画和视觉效果的渲染和建模。? 工程和建筑公司使用HPC 进行建模和3D 成像。? 石油和能源公司使用HPC 进行建模和地震研究。? 生物技术公司利用HPC 进行建模和预测性模型分析。? 投资公司和银行利用HPC 进行算法交易建模和快速市场分析。? 零售公司利用HPC 获得市场情报和进行基于视频的业务分析。? 学术界始终在挑战可以实现的最大计算能力。一般说来，这些计算挑战对于网络提出了一系列极为苛刻的要求。局域网的最初设计目的是将相对较近的最终用户工作站连接在一起，并支持这些工作站与远程网络进行通信。HPC 网络对于网络的要求主要是服务器与服务器的连接性，局域网应用与现代数据中心在通信流量模式上有很大差距，与HPC 数据中心的差距就更大了。由于这些因素，我们看到以太网大约只服务于一半的HPC 市场，In? niband 还占有显著的市场份额。一直以来，Infiniband 都被视作服务于那些低延迟和极高性能的HPC 集群应用的传统技术。不单单是现有的局域网架构不能很好地支持HPC 基础架构（瞻博网络基于1GbE 的集群交换fabric 技术可以解决这一问题），而且，长期以来以太网技术（实际上是局域网的基础）也缺乏某些HPC 集群所需的高性能特征。随着10GbE 的商业化，基于以太网的HPC 解决方案开始具有技术可行性和出色的经济性。

高性能计算集群的cae软件应用

随着计算机应用的广泛深入，不同领域处理问题的规模也越来越大，对计算速度的追求也在不断增长。例如，在气象预报、流体力学、能源工程、生物制药、图像处理等领域的问题都涉及到海量的计算数据，并且计算必须在能接收的时间内完成。所以，如何在短时间内完成计算任务，提高并行计算的效率已经成为这些领域要解决的问题。商用CAE软件现在发展的非常之迅速，而且都致力于软件的并行化开发。目前，市场上的通用CAE软件都实现了集群中的并行运行，而且效果都非常良好。以ANSYS为例，作为目前最常用的有限元求解软件之一，它的求解模块种类多，多物理场实现耦合求解以及实现协同仿真技术等优点受到广大用户的欢迎。因此，通用CAE已经成为今后工程计算领域的重要工具。 1 CAE通用软件的发展 20世纪在50年代末、60年代初就投入大量的人力和物理开发具有强大功能的有限元分析程序。其中最为著名的是由美国国家宇航局在1965年委托美国计算科学公司和贝尔航空系统公司开发的NASTRAN有限元分析系统。此后有德国的ASKA、英国的PAFEC等公司的产品。 CAE在工程上初步开始使用一直到今天，已经经历了50多年的发展历史，其理论和算法都经历了从蓬勃发展到日趋成熟的过程。在航天、航空、机械、土木机构等领域的工程和产品结构分析中已经成为必不可少的数值计算工具，同时也是分析连续力学各类问题的一种重要手段。随着计算机技术的普及和不断提高，CAE系统的功能和计算精度都有很大提高，

各种基于产品数字建模的CAE系统应运而生，并已成为结构分析和结构优化的重要工具，同时也是计算机辅助4C系统（CAD/CAE/CAPP/CAM）的重要环节。CAE系统的核心思想是结构的离散化，即将实际结构离散为有限数目的规则单元组合体，实际结构的物理性能可以通过对离散体进行分析，得出满足工程精度的近似结果来替代对实际结构的分析，这样可以解决很多实际工程需要解决而理论分析又无法解决的复杂问题。正因为CAE在制造企业中承担着关键的工具的作用，所以其高性能平台的选择也非常的重要，这个平台直接影响CAE的运行性能表现、整体成本和系统等方面的问题。所以，高性能计算平台与CAE软件的如何更好的配合要进行一个全面的权衡。 2 CAE模拟的步骤 2.1 建立物理模型在研究一项具体的问题的时候，首先必须要明确研究对象及其物理特性。确定出一个具有特定便捷的研究区域，分析的特征与特性。其次根据研究内容的特征，做出简化假定和近似，忽略非本质的物理过程来简化整个物理模型。从而得出一个经过简化，比较有研究特点的物理模型。 2.2 建立数学模型物理模型确定以后就要建立相应的数学模型，也就是用数学模型来反映问题各量之间的

高可用多机集群数据备份双机热备方案

PLUSWELL多机集群、数据备份解决方案北京蓝科泰达科技有限公司 2008年7月

一：概述企业和事业单位的运转越来越依赖于计算机系统，如果一旦这个数据处理中心无法正常运转，就会造成业务停顿，导致不可挽回的损失。而现有的双机热备份设备存在价格高昂，成本较高的情况，往往使用户望而却步。而用户寻求底成本的纯软件方案又往往因产品不容易维护，纯软件双机方案不稳定等因素，往往给用户造成不必要的使用麻烦。有时因护理不当造成数据损坏，发生更大的事故。蓝科泰达凭借其丰富的研发经验，为您提供高可用性系列产品和优质的服务，推出了蓝科泰达双机容错打包解决方案，目的在于保证数据永不丢失和系统永不停顿，同时为用户节省大量的开支。蓝科泰达容错系统结合了蓝科泰达磁盘阵列产品的安全可靠性与双机容错技术高可用性的优点，相互配合二者的优势。蓝科泰达磁盘阵列针对双机容错技术做了许多优化和改进，满足了双机硬件的连接要求，根据应用环境的实际情况，适用于Windows2000平台以上，开放源代码Linux 平台，SCO UNIX平台上的多种双机热备软件。二、需求分析企业关键业务一旦中断，企业的日常运作将受到致命的影响，那么就要求我们的系统在最短的时间内将系统恢复到正常状态。所以我们要求双机软件能够实现以下几点： 1、异常终端检测 2、网络故障，系统故障，应用程序故障等全系统检测 3、当高可用系统中的某个节点故障，无须人工干预自动切换，保障系统运行 4、速度快（快速恢复）贵单位业务平台，是以Windwos 2003 Server系统平台为基础，以SQL Server核心的数据库应用系统，该系统对稳定性要求很高、系统实时性和可用性提出要有连续运行的能力，系统一旦出现故障，其损失是惨重的。因此，建议用户采用高可用技术，高可用系统在各个节点间保持的间歇的通讯，使系统中的独立节点组合成整体的一套系统，并使用PlusWell 软件可以保障该系统中的某一节点故障都可被PlusWell 软件所监控，如主服务器应用程序、网卡、操作系统，均纳入公共的安全体系，确保7*24的不停机。比较典型的危及系统安全应用和系统错误主要有：（1）进程错误，比如用户应用与文件数据库的连接异常中断或用户进程发生错误。（2）文件系统故障，由于异常操作或其它原因造成文件系统内部部分信息丢失或不一致。（3）操作系统故障，操作系统本身的系统调用问题及底层的应用驱动在安装或更新出现冲突；（4）网络线缆故障。（5）介质问题，网络连接或物理硬盘也可能会出现问题。方案拓扑：

高性能计算集群收费管理办法

中国矿业大学现代分析与计算中心高性能计算集群收费管理办法（试行）为进一步规范我校高性能计算集群的使用，合理、高效地利用计算资源为学校的教学科研和学科建设服务，确保学校承担的具有国际前沿水平及国家级重大科研项目的计算需求，依照学校有关仪器设备管理使用的规定，特制定我中心高性能计算集群的收费管理办法（以下简称本办法）。第一条.本办法适用于中国矿业大学教职员工和在籍学生。缴费用户分为团队用户和个人用户，团队用户名下可以拥有多个注册账号用于登录团队独享的计算资源；个人用户对应一个注册账号，用于登录个人用户共享的计算资源，提交的计算作业须参与集体排队。第二条.本收费管理办法将根据学校的规定和学校教学科研、学科建设的需要以及高性能计算发展的实际情况适时调整。第三条.收费方式和收费标准中心提供二种计费方式，用户可以根据自己实际使用的情况选择其一： 1. 团队方式：用户可根据需要申请多个计算节点资源，申请的计算资源为用户及用户允许的集群登陆账号专用，每计算节点￥500元/月，￥1200元/季度，￥1800元/半年，￥3000元/年。 2. 计时方式：依据集群记账管理中用户作业WallTime值，按每核每小时0.1元收取。第四条.收费办法 1、采取用户预付费，中心定期结算的方式收取计算费用。 2、收费及结算办理：（1）矿业科学中心A308室：负责办理用户预付费手续；（2）矿业科学中心B501室：负责用户费用定期结算，并电子邮件通知用户。第五条.注意事项

1、中心人员在收到用户的预付费和用户信息相关表格后，将在三个工作日内开通登录账号并通知用户。 2、定期结算时，如果用户预付费为0或欠费，将短信和电子邮件通知用户，七个工作日后，如不再预付费，中心将终止该用户登陆。十五个工作日后，注销该用户。 3、免收共享存储空间使用费，且不限制大小，但用户需按规定及时删除完成作业的数据，当所有用户使用的共享存储空间达到总存储空间的70%时，将通知用户强制清理过往作业占用的存储空间。 4、利用我中心高性能计算平台计算资源取得国内外有重要影响重大科研成果或发表SCI 论文的用户，我中心将根据具体情况给予一定的费用减免。第六条. 本办法自2013年9月1日起执行。中国矿业大学现代分析与计算中心 2013年7月1日

高性能计算集群(HPC CLUSTER)

高性能计算集群(HPC CLUSTER)

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高可用性集群系统的实现

高性能计算集群项目采购需求

高可用性集群解决方案设计HA

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