本文目录
- 高性能计算主要是研究什么的
- 如何打造高性能大数据分析平台
- 什么是高性能计算
- 高性能计算的优化
- 什么是高性能计算机
- 高性能计算的应用发展
- 高性能云计算和普通云计算的区别
- 高性能计算的概述
- 怎样在中山大学高性能计算平台安装material studio
- advantech是什么牌子
高性能计算主要是研究什么的
高性能计算主要研究方向有四个方面：高性能计算理论基础；高性能计算系统；高性能计算系统的设计；高性能计算驱动力。高性能计算机的发展趋势主要表现在网络化、体系结构主流化、开放和标准化、应用的多样化等方面。网络化的趋势将是高性能计算机最重要的趋势，高性能计算机的主要用途是网络计算环境中的主机。
蓝海大脑高性能计算一体机融合计算、网络、存储、 GPU、虚拟化的异构计算水冷服务器，支持主流虚拟化平台如Vmware、Redhat、Microsoft Hyper-V 等，支持在线压缩、重复数据自动删除 、数据保护、容灾备份及双活等功能，引领高性能计算行业以节能、绿色、低碳、静音的发展方向为宗旨。
型号 蓝海大脑高性能计算服务器
英特尔
处理器 Intel Xeon Gold 6240R 24C/48T,2.4GHz,35.75MB,DDR4 2933,Turbo,HT,165W.1TB
Intel Xeon Gold 6258R 28C/56T,2.7GHz,38.55MB,DDR4 2933,Turbo,HT,205W.1TB
Intel Xeon W-3265 24C/48T 2.7GHz 33MB 205W DDR4 2933 1TB
Intel Xeon Platinum 8280 28C/56T 2.7GHz 38.5MB,DDR4 2933,Turbo,HT 205W 1TB
Intel Xeon Platinum 9242 48C/96T 3.8GHz 71.5MB L2,DDR4 3200,HT 350W 1TB
Intel Xeon Platinum 9282 56C/112T 3.8GHz 71.5MB L2,DDR4 3200,HT 400W 1TB
AMD
处理器 AMD锐龙Threadripper Pro 3945WX 4.0GHz/12核/64M/3200/280W
AMD锐龙Threadripper Pro 3955WX 3.9GHz/16核/64M/3200/280W
AMD锐龙Threadripper Pro 3975WX 3.5GHz/32核/128M/3200/280W
AMD锐龙Threadripper Pro 3995WX 2.7GHz/64核/256M/3200/280W
AMD锐龙Threadripper Pro 5945WX 4.1G 12核/64M/3200/280W
AMD锐龙Threadripper Pro 5955WX 4.0G 16核/64M/3200/280W
AMD锐龙Threadripper Pro 5965WX 3.8G 24核/128M/3200/280W
AMD锐龙Threadripper Pro 5975WX 3.6G 32核/128M/3200/280W
AMD锐龙Threadripper Pro 5995WX 2.7G 64核/256M/3200/280W
显卡 NVIDIA A100×4, NVIDIA GV100×4
NVIDIA RTX 3090×4, NVIDIA RTX 3090TI×4,
NVIDIA RTX 8000×4, NVIDIA RTX A6000×4,
NVIDIA Quadro P2000×4,NVIDIA Quadro P2200×4
硬盘 NVMe.2 SSD: 512GB，1TB； M.2 PCIe - Solid State Drive (SSD),
SATA SSD: 1024TB, 2048TB, 5120TB
SAS:10000rpm&15000rpm,600GB,1.2TGB,1.8TB
HDD : 1TB，2TB,4TB,6TB,10TB
外形规格 立式机箱
210尺寸mm（高*深*宽) : 726 x 616 x 266
210A尺寸mm（高*深*宽) : 666 x 626 x 290
210B尺寸mm（高*深*宽) : 697 x 692 x 306
声卡：7.1通道田声卡
机柜安装 : 前置机柜面板或倒轨（可选）
电源 功率 : 1300W×2; 2000W×1
软件环境 可预装 CUDA、Driver、Cudnn、NCCL、TensorRT、Python、Opencv 等底层加速库、选装 Tensorflow、Caffe、Pytorch、MXnet 等深度学习框架。
前置接口 USB3.2 GEN2 Type-C×4
指承灯电和硬盘LED
灵动扩展区 : 29合1读卡器，eSATA，1394，PCIe接口（可选）
读卡器 : 9合1SD读卡器（可选）
模拟音频 : 立体声、麦克风
后置接口 PS2接口 : 可选
串行接口 : 可选
USB3.2 GEN2 Type-C×2
网络接口 : 双万兆 (RJ45)
IEEE 1394 : 扩展卡口
模拟音频 : 集成声卡 3口
连接线 专用屏蔽电缆（信号电缆和电源电缆）
资料袋 使用手册、光盘1张、机械键盘、鼠标、装箱单、产品合格证等再不明白自己去百度下。
如何打造高性能大数据分析平台
大数据分析系统作为一个关键性的系统在各个公司迅速崛起。但是这种海量规模的数据带来了前所未有的性能挑战。同时，如果大数据分析系统无法在第一时间为运营决策提供关键数据，那么这样的大数据分析系统一文不值。本文将从技术无关的角度讨论一些提高性能的方法。下面我们将讨论一些能够应用在大数据分析系统不同阶段的技巧和准则（例如数据提取，数据清洗，处理，存储，以及介绍）。本文应作为一个通用准则，以确保最终的大数据分析平台能满足性能要求。
1. 大数据是什么？
大数据是最近IT界最常用的术语之一。然而对大数据的定义也不尽相同，所有已知的论点例如结构化的和非结构化、大规模的数据等等都不够完整。大数据系统通常被认为具有数据的五个主要特征，通常称为数据的5 Vs。分别是大规模，多样性，高效性、准确性和价值性。
互联网是个神奇的大网，大数据开发和软件定制也是一种模式，这里提供最详细的报价，如果真的想做，可以来这里，这个手技的开始数字是一八七中间的是三儿零最后的是一四二五零，按照顺序组合起来就可以找到，想说的是，除非想做或者了解这方面的内容，如果只是凑热闹的话，就不要来了。
据Gartner称，大规模可以被定义为“在本（地）机数据采集和处理技术能力不足以为用户带来商业价值。当现有的技术能够针对性的进行改造后来处理这种规模的数据就可以说是一个成功的大数据解决方案。
这种大规模的数据没将不仅仅是来自于现有的数据源，同时也会来自于一些新兴的数据源，例如常规（手持、工业）设备，日志，汽车等，当然包括结构化的和非结构化的数据。
据Gartner称，多样性可以定义如下：“高度变异的信息资产，在生产和消费时不进行严格定义的包括多种形式、类型和结构的组合。同时还包括以前的历史数据，由于技术的变革历史数据同样也成为多样性数据之一 “。
高效性可以被定义为来自不同源的数据到达的速度。从各种设备，传感器和其他有组织和无组织的数据流都在不断进入IT系统。由此，实时分析和对于该数据的解释（展示）的能力也应该随之增加。
根据Gartner，高效性可以被定义如下：“高速的数据流I/O(生产和消费)，但主要聚焦在一个数据集内或多个数据集之间的数据生产的速率可变上”。
准确性，或真实性或叫做精度是数据的另一个重要组成方面。要做出正确的商业决策，当务之急是在数据上进行的所有分析必须是正确和准确（精确）的。
大数据系统可以提供巨大的商业价值。像电信，金融，电子商务，社交媒体等，已经认识到他们的数据是一个潜在的巨大的商机。他们可以预测用户行为，并推荐相关产品，提供危险交易预警服务，等等。
与其他IT系统一样，性能是大数据系统获得成功的关键。本文的中心主旨是要说明如何让大数据系统保证其性能。
2. 大数据系统应包含的功能模块
大数据系统应该包含的功能模块，首先是能够从多种数据源获取数据的功能，数据的预处理（例如，清洗，验证等），存储数据，数据处理、数据分析等（例如做预测分析??，生成在线使用建议等等），最后呈现和可视化的总结、汇总结果。
下图描述了大数据系统的这些高层次的组件
描述本节的其余部分简要说明了每个组分，如图1。
2.1 各种各样的数据源当今的IT生态系统，需要对各种不同种类来源的数据进行分析。这些来源可能是从在线Web应用程序，批量上传或feed，流媒体直播数据，来自工业、手持、家居传感的任何东西等等。
显然从不同数据源获取的数据具有不同的格式、使用不同的协议。例如，在线的Web应用程序可能会使用SOAP / XML格式通过HTTP发送数据，feed可能会来自于CSV文件，其他设备则可能使用MQTT通信协议。
由于这些单独的系统的性能是不在大数据系统的控制范围之内，并且通常这些系统都是外部应用程序，由第三方供应商或团队提供并维护，所以本文将不会在深入到这些系统的性能分析中去。
2.2 数据采集第一步，获取数据。这个过程包括分析，验证，清洗，转换，去重，然后存到适合你们公司的一个持久化设备中（硬盘、存储、云等）。
在下面的章节中，本文将重点介绍一些关于如何获取数据方面的非常重要的技巧。请注意，本文将不讨论各种数据采集技术的优缺点。
2.3 存储数据第二步，一旦数据进入大数据系统，清洗，并转化为所需格式时，这些过程都将在数据存储到一个合适的持久化层中进行。
在下面的章节中，本文将介绍一些存储方面的最佳实践（包括逻辑上和物理上）。在本文结尾也会讨论一部分涉及数据安全方面的问题。
2.4 数据处理和分析第三步，在这一阶段中的一部分干净数据是去规范化的，包括对一些相关的数据集的数据进行一些排序，在规定的时间间隔内进行数据结果归集，执行机器学习算法，预测分析等。
在下面的章节中，本文将针对大数据系统性能优化介绍一些进行数据处理和分析的最佳实践。
2.5 数据的可视化和数据展示最后一个步骤，展示经过各个不同分析算法处理过的数据结果。该步骤包括从预先计算汇总的结果（或其他类似数据集）中的读取和用一种友好界面或者表格（图表等等）的形式展示出来。这样便于对于数据分析结果的理解。
3. 数据采集中的性能技巧
数据采集是各种来自不同数据源的数据进入大数据系统的第一步。这个步骤的性能将会直接决定在一个给定的时间段内大数据系统能够处理的数据量的能力。
数据采集??过程基于对该系统的个性化需求，但一些常用执行的步骤是 - 解析传入数据，做必要的验证，数据清晰，例如数据去重，转换格式，并将其存储到某种持久层。
涉及数据采集过程的逻辑步骤示如下图所示：
下面是一些性能方面的技巧：
来自不同数据源的传输应该是异步的。可以使用文件来传输、或者使用面向消息的（MoM）中间件来实现。由于数据异步传输，所以数据采集过程的吞吐量可以大大高于大数据系统的处理能力。 异步数据传输同样可以在大数据系统和不同的数据源之间进行解耦。大数据基础架构设计使得其很容易进行动态伸缩，数据采集的峰值流量对于大数据系统来说算是安全的。
如果数据是直接从一些外部数据库中抽取的，确保拉取数据是使用批量的方式。
如果数据是从feed file解析，请务必使用合适的解析器。例如，如果从一个XML文件中读取也有不同的解析器像JDOM，SAX，DOM等。类似地，对于CSV，JSON和其它这样的格式，多个解析器和API是可供选择。选择能够符合需求的性能最好的。
优先使用内置的验证解决方案。大多数解析/验证工作流程的通常运行在服务器环境（ESB /应用服务器）中。大部分的场景基本上都有现成的标准校验工具。在大多数的情况下，这些标准的现成的工具一般来说要比你自己开发的工具性能要好很多。
类似地，如果数据XML格式的，优先使用XML（XSD）用于验证。
即使解析器或者校等流程使用自定义的脚本来完成，例如使用java优先还是应该使用内置的函数库或者开发框架。在大多数的情况下通常会比你开发任何自定义代码快得多。
尽量提前滤掉无效数据，以便后续的处理流程都不用在无效数据上浪费过多的计算能力。
大多数系统处理无效数据的做法通常是存放在一个专门的表中，请在系统建设之初考虑这部分的数据库存储和其他额外的存储开销。
如果来自数据源的数据需要清洗，例如去掉一些不需要的信息，尽量保持所有数据源的抽取程序版本一致，确保一次处理的是一个大批量的数据，而不是一条记录一条记录的来处理。一般来说数据清洗需要进行表关联。数据清洗中需要用到的静态数据关联一次，并且一次处理一个很大的批量就能够大幅提高数据处理效率。
数据去重非常重要这个过程决定了主键的是由哪些字段构成。通常主键都是时间戳或者id等可以追加的类型。一般情况下，每条记录都可能根据主键进行索引来更新，所以最好能够让主键简单一些，以保证在更新的时候检索的性能。
来自多个源接收的数据可以是不同的格式。有时，需要进行数据移植，使接收到的数据从多种格式转化成一种或一组标准格式。
和解析过程一样，我们建议使用内置的工具，相比于你自己从零开发的工具性能会提高很多。
数据移植的过程一般是数据处理过程中最复杂、最紧急、消耗资源最多的一步。因此，确保在这一过程中尽可能多的使用并行计算。
一旦所有的数据采集的上述活动完成后，转换后的数据通常存储在某些持久层，以便以后分析处理，综述，聚合等使用。
多种技术解决方案的存在是为了处理这种持久（RDBMS，NoSQL的分布式文件系统，如Hadoop和等）。
谨慎选择一个能够最大限度的满足需求的解决方案。
4. 数据存储中的性能技巧
一旦所有的数据采集步骤完成后，数据将进入持久层。
在本节中将讨论一些与数据数据存储性能相关的技巧包括物理存储优化和逻辑存储结构（数据模型）。这些技巧适用于所有的数据处理过程，无论是一些解析函数生的或最终输出的数据还是预计算的汇总数据等。
首先选择数据范式。您对数据的建模方式对性能有直接的影响，例如像数据冗余，磁盘存储容量等方面。对于一些简单的文件导入数据库中的场景，你也许需要保持数据原始的格式，对于另外一些场景，如执行一些分析计算聚集等，你可能不需要将数据范式化。
大多数的大数据系统使用NoSQL数据库替代RDBMS处理数据。
不同的NoSQL数据库适用不同的场景，一部分在select时性能更好，有些是在插入或者更新性能更好。
数据库分为行存储和列存储。
具体的数据库选型依赖于你的具体需求（例如，你的应用程序的数据库读写比）。
同样每个数据库都会根据不同的配置从而控制这些数据库用于数据库复制备份或者严格保持数据一致性?这些设置会直接影响数据库性能。在数据库技术选型前一定要注意。
压缩率、缓冲池、超时的大小，和缓存的对于不同的NoSQL数据库来说配置都是不同的，同时对数据库性能的影响也是不一样的。
数据Sharding和分区是这些数据库的另一个非常重要的功能。数据Sharding的方式能够对系统的性能产生巨大的影响，所以在数据Sharding和分区时请谨慎选择。
并非所有的NoSQL数据库都内置了支持连接，排序，汇总，过滤器，索引等。
如果有需要还是建议使用内置的类似功能，因为自己开发的还是不灵。
NoSQLs内置了压缩、编解码器和数据移植工具。如果这些可以满足您的部分需求，那么优先选择使用这些内置的功能。这些工具可以执行各种各样的任务，如格式转换、压缩数据等，使用内置的工具不仅能够带来更好的性能还可以降低网络的使用率。
许多NoSQL数据库支持多种类型的文件系统。其中包括本地文件系统，分布式文件系统，甚至基于云的存储解决方案。
如果在交互式需求上有严格的要求，否则还是尽量尝试使用NoSQL本地（内置）文件系统（例如HBase 使用HDFS）。
这是因为，如果使用一些外部文件系统/格式，则需要对数据进行相应的编解码/数据移植。它将在整个读/写过程中增加原本不必要的冗余处理。
大数据系统的数据模型一般来说需要根据需求用例来综合设计。与此形成鲜明对比的是RDMBS数据建模技术基本都是设计成为一个通用的模型，用外键和表之间的关系用来描述数据实体与现实世界之间的交互。
在硬件一级，本地RAID模式也许不太适用。请考虑使用SAN存储。
5. 数据处理分析中的性能技巧
数据处理和分析是一个大数据系统的核心。像聚合，预测，聚集，和其它这样的逻辑操作都需要在这一步完成。
本节讨论一些数据处理性能方面的技巧。需要注意的是大数据系统架构有两个组成部分，实时数据流处理和批量数据处理。本节涵盖数据处理的各个方面。
在细节评估和数据格式和模型后选择适当的数据处理框架。
其中一些框架适用于批量数据处理，而另外一些适用于实时数据处理。
同样一些框架使用内存模式，另外一些是基于磁盘io处理模式。
有些框架擅长高度并行计算，这样能够大大提高数据效率。
基于内存的框架性能明显优于基于磁盘io的框架，但是同时成本也可想而知。
概括地说，当务之急是选择一个能够满足需求的框架。否则就有可能既无法满足功能需求也无法满足非功能需求，当然也包括性能需求。
一些这些框架将数据划分成较小的块。这些小数据块由各个作业独立处理。协调器管理所有这些独立的子作业?在数据分块是需要当心。
该数据快越小，就会产生越多的作业，这样就会增加系统初始化作业和清理作业的负担。
如果数据快太大，数据传输可能需要很长时间才能完成。这也可能导致资源利用不均衡，长时间在一台服务器上运行一个大作业，而其他服务器就会等待。
不要忘了查看一个任务的作业总数。在必要时调整这个参数。
最好实时监控数据块的传输。在本机机型io的效率会更高，这么做也会带来一个副作用就是需要将数据块的冗余参数提高（一般hadoop默认是3份）这样又会反作用使得系统性能下降。
此外，实时数据流需要与批量数据处理的结果进行合并。设计系统时尽量减少对其他作业的影响。
大多数情况下同一数据集需要经过多次计算。这种情况可能是由于数据抓取等初始步骤就有报错，或者某些业务流程发生变化，值得一提的是旧数据也是如此。设计系统时需要注意这个地方的容错。
这意味着你可能需要存储原始数据的时间较长，因此需要更多的存储。
数据结果输出后应该保存成用户期望看到的格式。例如，如果最终的结果是用户要求按照每周的时间序列汇总输出，那么你就要将结果以周为单位进行汇总保存。
为了达到这个目标，大数据系统的数据库建模就要在满足用例的前提下进行。例如，大数据系统经常会输出一些结构化的数据表，这样在展示输出上就有很大的优势。
更常见的是，这可能会这将会让用户感觉到性能问题。例如用户只需要上周的数据汇总结果，如果在数据规模较大的时候按照每周来汇总数据，这样就会大大降低数据处理能力。
一些框架提供了大数据查询懒评价功能。在数据没有在其他地方被使用时效果不错。
实时监控系统的性能，这样能够帮助你预估作业的完成时间。
6. 数据可视化和展示中的性能技巧
精心设计的高性能大数据系统通过对数据的深入分析，能够提供有价值战略指导。这就是可视化的用武之地。良好的可视化帮助用户获取数据的多维度透视视图。
需要注意的是传统的BI和报告工具，或用于构建自定义报表系统无法大规模扩展满足大数据系统的可视化需求。同时，许多COTS可视化工具现已上市。
本文将不会对这些个别工具如何进行调节，而是聚焦在一些通用的技术，帮助您能打造可视化层。
确保可视化层显示的数据都是从最后的汇总输出表中取得的数据。这些总结表可以根据时间短进行汇总，建议使用分类或者用例进行汇总。这么做可以避免直接从可视化层读取整个原始数据。
这不仅最大限度地减少数据传输，而且当用户在线查看在报告时还有助于避免性能卡顿问题。
重分利用大化可视化工具的缓存。缓存可以对可视化层的整体性能产生非常不错的影响。
物化视图是可以提高性能的另一个重要的技术。
大部分可视化工具允许通过增加线程数来提高请求响应的速度。如果资源足够、访问量较大那么这是提高系统性能的好办法。
尽量提前将数据进行预处理，如果一些数据必须在运行时计算请将运行时计算简化到最小。
可视化工具可以按照各种各样的展示方法对应不同的读取策略。其中一些是离线模式、提取模式或者在线连接模式。每种服务模式都是针对不同场景设计的。
同样，一些工具可以进行增量数据同步。这最大限度地减少了数据传输，并将整个可视化过程固化下来。
保持像图形，图表等使用最小的尺寸。
大多数可视化框架和工具的使用可缩放矢量图形（SVG）。使用SVG复杂的布局可能会产生严重的性能影响。
7. 数据安全以及对于性能的影响
像任何IT系统一样安全性要求也对大数据系统的性能有很大的影响。在本节中，我们讨论一下安全对大数据平台性能的影响。
- 首先确保所有的数据源都是经过认证的。即使所有的数据源都是安全的，并且没有针对安全方面的需求，那么你可以灵活设计一个安全模块来配置实现。
- 数据进过一次认证，那么就不要进行二次认证。如果实在需要进行二次认证，那么使用一些类似于token的技术保存下来以便后续继续使用。这将节省数据一遍遍认证的开销。
- 您可能需要支持其他的认证方式，例如基于PKI解决方案或Kerberos。每一个都有不同的性能指标，在最终方案确定前需要将其考虑进去。
- 通常情况下数据压缩后进入大数据处理系统。这么做好处非常明显不细说。
- 针对不同算法的效率、对cpu的使用量你需要进行比较来选出一个传输量、cpu使用量等方面均衡的压缩算法。
- 同样，评估加密逻辑和算法，然后再选择。
- 明智的做法是敏感信息始终进行限制。
- 在审计跟踪表或登录时您可能需要维护记录或类似的访问，更新等不同的活动记录。这可能需要根据不同的监管策略和用户需求个性化的进行设计和修改。
- 注意，这种需求不仅增加了数据处理的复杂度，但会增加存储成本。
- 尽量使用下层提供的安全技术，例如操作系统、数据库等。这些安全解决方案会比你自己设计开发性能要好很多。
8. 总结
本文介绍了各种性能方面的技巧，这些技术性的知道可以作为打造大数据分析平台的一般准则。大数据分析平台非常复杂，为了满足这种类型系统的性能需求，需要我们从开始建设的时候进行考量。
本文介绍的技术准则可以用在大数据平台建设的各个不同阶段，包括安全如何影响大数据分析平台的性能。
什么是高性能计算
高性能计算(High performance computing， 缩写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。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，比如那些来自 InfiniBand 或 Myrinet 的网络互连。基本的网络拓扑和组织可以使用一个简单的总线拓扑，在性能很高的环境中，网状网络系统在主机之间提供较短的潜伏期，所以可改善总体网络性能和传输速率。
高性能计算的优化
高性能计算(HighPerformanceComputing)是计算机科学的一个分支，主要是指从体系结构、并行算法和软件开发等方面研究开发高性能计算机的技术。
随着计算机技术的飞速发展，高性能计算机的计算速度不断提高，其标准也处在不断变化之中。
高性能计算简单来说就是在16台甚至更多的服务器上完成某些类型的技术工作负载。到底这个数量是需要8台，12台还是16台服务器这并不重要。在定义下假设每一台服务器都在运行自己独立的操作系统，与其关联的输入/输出基础构造都是建立在COTS系统之上。
简而言之，讨论的就是Linux高性能计算集群。
一个拥有20000台服务器的信息中心要进行分子动力学模拟无疑是毫无问题的，就好比一个小型工程公司在它的机房里运行计算流体动力学(CFD)模拟。解决工作负载的唯一限制来自于技术层面。接下来我们要讨论的问题是什么能直接加以应用。
量度(Metrics)
性能(Performance)，每瓦特性能(Performance/Watt)，每平方英尺性能(Performance/Squarefoot)和性能价格比(Performance/dollar)等，对于提及的20000台服务器的动力分子簇来说，原因是显而易见的。运行这样的系统经常被服务器的能量消耗(瓦特)和体积(平方英尺)所局限。这两个要素都被计入总体拥有成本(TCO)之列。在总体拥有成本(TCO)方面取得更大的经济效益是大家非常关注的。
议题的范围限定在性能方面来帮助大家理解性能能耗，性能密度和总体拥有成本(TCO)在实践中的重要性。
性能的定义
在这里把性能定义为一种计算率。例如每天完成的工作负载，每秒钟浮点运算的速度(FLOPs)等等。接下来要思考的是既定工作量的完成时间。这两者是直接关联的，速度=1/(时间/工作量)。因此性能是根据运行的工作量来进行测算的，通过计算其完成时间来转化成所需要的速度。
定量与定性
从定性的层面上来说这个问题很容易回答，就是更快的处理器，更多容量的内存，表现更佳的网络和磁盘输入/输出子系统。但当要在决定是否购买Linu集群时这样的回答就不够准确了。
对Linux高性能计算集群的性能进行量化分析。
为此介绍部分量化模型和方法技巧，它们能非常精确的对大家的业务决策进行指导，同时又非常简单实用。举例来说，这些业务决策涉及的方面包括：
购买---系统元件选购指南来获取最佳性能或者最经济的性能配置---鉴别系统及应用软件中的瓶颈
计划---突出性能的关联性和局限性来制定中期商业计划
Linux高性能计算集群模型包括四类主要的硬件组成部分。
(1)执行技术工作负载的计算节点或者服务器；
(2)一个用于集群管理，工作控制等方面的主节点；
(3)互相连接的电缆和高度普及的千兆以太网(GBE)；
(4)一些全局存储系统，像由主节点输出的NFS文件一样简单易用。
高性能计算机的衡量标准主要以计算速度(尤其是浮点运算速度)作为标准。高性能计算机是信息领域的前沿高技术，在保障国家安全、推动国防科技进步、促进尖端武器发展方面具有直接推动作用，是衡量一个国家综合实力的重要标志之一。
随着信息化社会的飞速发展，人类对信息处理能力的要求越来越高，不仅石油勘探、气象预报、航天国防、科学研究等需求高性能计算机，而金融、政府信息化、教育、企业、网络游戏等更广泛的领域对高性能计算的需求迅猛增长。
一个简单量化的运用模型
这样一个量化的运用模型非常直观。在一个集群上对既定的工作完成的时间大约等同于在独立的子系统上花费的时间：
e
1、时间(Time)=节点时间(Tnode)+电缆时间(Tfabric)+存储时间(Tstorage)
Time = Tnode + Tfabric + Tstorag
这里所说的时间(Time)指的是执行工作量的完成时间，节点时间(Tnode)是指在计算节点上花费的完成时间，电缆时间(Tfabric)是指在互联网上各个节点进行互联的完成时间，而存储时间(Tstorage)则是指访问局域网或全球存储系统的完成时间。
计算节点的完成时间大约等同于在独立的子系统上花费的时间：
2、节点时间(Tnode)=内核时间(Tcore) +内存时间(Tmemory)
这里所说的内核时间(Tcore)指的是在微处理器计算节点上的完成时间。而内存时间(Tmemory)就是指访问主存储器的完成时间。这个模型对于单个的CPU计算节点来说是非常实用的，而且能很容易的扩展到通用双插槽(SMP对称多处理)计算节点。为了使第二套模型更加实用，子系统的完成时间也必须和计算节点的物理配置参数相关联，例如处理器的速度，内存的速度等等。
计算节点
图示中的计算节点原型来认识相关的配置参数。图示上端的是2个处理器插槽，通过前端总线(FSB-front side bus)与内存控制中心(MCH)相连。这个内存控制中心(MCH)有四个存储信道。同时还有一个Infiniband HCA通过信道点对点串行(PCIe)连接在一起。
像千兆以太网和串行接口(SATA)硬盘之类的低速的输入输出系统都是通过芯片组中的南桥通道(South Bridge)相连接的。在图示中，大家可以看到每个主要部件旁边都用红色标注了一个性能相关参数。这些参数详细的说明了影响性能(并非全部)的硬件的特性。它们通常也和硬件的成本直接相关。举例来说，处理器时钟频率(fcore)在多数工作负荷状态下对性能影响巨大。根据供求交叉半导体产额曲线原理，处理器速度越快，相应成本也会更高。
高速缓存存储器的体积也会对性能产生影响，它能减少主频所承载的工作负荷以提高其运算速度。处理器内核的数量(Ncores)同样会影响性能和成本。内存子系统的速度可以根据双列直插内存模块频率(fDIMM)和总线频率(fBus)进行参数化，它在工作负荷状态下也对性能产生影响。同样，电缆相互连接(interconnect fabric)的速度取决于信道点对点串行的频率。
而其他一些因素，比如双列直插内存模块内存延迟(DIMM CAS Latency)，存储信道的数量等都做为次要因素暂时忽略不计。
使用的性能参数
在图示中标明的6个性能参数中，保留四个和模型相关的参数。
首先忽略信道点对点串行的频率(fPCIe)，因为它主要影响的是电缆相互连接(interconnect fabric)速度的性能，这不在范围之列。
接下来注意一下双列直插内存模块频率(fDIMM)和总线频率(fBus)会由于内存控制中心(MCH)而限于固定比率。
使用的双核系统中，这些比率最具代表性的是4:5, 1:1, 5:4。一般情况下只会用到其中的一个。高速缓存存储器的体积非常重要。
在这个模型中保留这个参数。内核的数量(Ncores)和内核频率(fcore)也非常重要，保留这两个参数。
高性能计算(HPC)模型
这第二个模型的基本形式在计算机体系研究领域已经存在了很多年。
A普通模式是：
(3) CPI = CPI0 + MPI * PPM
这里的CPI指的是处理器在工作负荷状态下每执行一个指令的周期。CPI0是指内核CPI，MPI I则是指在工作负荷状态下高速缓存存储器每个指令失误的次数(注释：在高性能计算领域，MPI主要用于信息传递界面，在此处主要是指处理器构造惯例)，PPM是指以处理器时钟滴答声为单位对高速缓存存储器每个指令失误的次数的记录。第二和第三个方程式相互吻合。这第一个术语代表的是处理器，第二个术语代表的是内存。
可以直观的看到，假设每项工作下执行的P指令的工作负荷与代表处理器的频率的内核频率(每秒钟处理器运行周期的单位)再与方程式(3)相乘，就得到了方程式(4):
Tnode = (CPIo * P) * (1 / fcore) + (MPI * P) * PPM * (1 / fcore)
在这里要注意(CPIo * P)是以每项工作分配下处理器的运行周期为单位，对微处理器架构上运行的既定工作负荷通常是个恒量。因此把它命名为α。(处理器周期本身无法对时间进行测算，如果乘以内核的频率就可以得到时间的测算标准。因此Tnode在方程式(4)的右边)。
(MPI * P)也是同理。对于既定工作负荷和体系结构来说它也是个恒量，但它主要依赖于高速缓存存储器的体积。我们把它命名为M(MBcache)。而PPM是指访问主存的成本。对于既定的工作负荷来说，通常是个固定的数字C。PPM乘以内存频率和总线频率的比值(fcore / fBus)就从总线周期(bus cycles)转化成了处理器周期。因此PM = C * fcore / fBus。套入M(MBcache)就可以得到：
(5) Tnode = α * (1 / fcore) + M(MBcache) * (1 / fbus)
这个例子说明总线频率(bus frequency)也是个恒量，方程式(5)可以简化为方程式(6)：
(6) Tnode = α * (1 / fcore) + β
在这里Tcore = α * (1 / fcore)，而Tmemory = β(也就是公式2里的术语。我们把这些关键点关联在一起)。
首先在模型2里，公式5和公式6都有坚实的理论基础，因为经分析过它是如何从公式3推理而来(它主要应用于计算机体系理论)。其次，这个模型4个硬件性能参数的3个已经包括其中。还差一个参数就是内核数量(Ncores)。
用直观的方式来说明内核的数量，就是假设把N个内核看做是一个网络频率上运行的一个内核，称之为N*fcore。那么根据公式(6)我们大致可以推算出：
(7) Tcore ~ α / (N*fcore)
Tcore~ ( α / N) * (1 / fcore )
也可以把它写成：
(8) αN = ( α / N)
多核处理器的第一个字母Alpha可能是单核处理器的1/N次。
通过数学推算这几乎是完全可能的。
通常情况下我们是根据系统内核和总线频率(bus frequencies)来衡量计算机系统性能，如公式(5)所阐述的。但是公式(5)的左边是时间单位--这个时间单位指的是一项工作量的完成时间。这样就能更清楚的以时间为单位说明右侧的主系统参数。同时请注意内核的时钟周期τcore(是指每次内核运行周期所需的时间)也等同于(1 / fcore)。总线时钟(bus clock)周期也是同理。
(9) Tnode = αN * τcore + M(MBcache) * τBus
这个公式的转化也给了一个完成时间的模型，那就是2个基本的自变量τcore和τBus呈现出直线性变化。这对使用一个简单的棋盘式对照表对真实系统数据进行分析是有帮助的。
什么是高性能计算机
高性能计算（High Performance Computing）是计算机科学的一个分支， 随着信息化社会的飞速发展，人类对信息处理能力的要求越来越高，不仅石油勘探、气象预报、航天国防、科学研究等需求高性能计算机，而金融、政府信息化、教育、企业、网络游戏等更广泛的领域对高性能计算的需求迅猛增长。通过GPU加速高性能计算可能将从大型计算机发展到台式机以及桌边型计算机上。
高性能计算的应用发展
大家已逐渐认同这一观点，高性能计算机是价格在10万元以上的服务器。之所以称为高性能计算机，主要是它跟微机与低档PC服务器相比而言具有性能、功能方面的优势。高性能计算机也有高、中、低档之分，中档系统市场发展最快。从应用与市场角度来划分，中高档系统可分为两种，一种叫超级计算机，主要是用于科学工程计算及专门的设计，如Cray T3E；另一种叫超级服务器，可以用来支持计算、事务处理、数据库应用、网络应用与服务，如IBM的SP和国产的曙光2000。
从市场的角度来讲，高性能计算机是高技术、高利润而且市场份额在不断扩大的一个产业。高性能计算机在政府部门、科研等领域的广泛应用，对增强一个国家的科技竞争力有着不可替代的作用。另外，美国和欧洲的经验已经证明，企业使用高性能计算机能够有效地提高生产率。
高性能计算机的发展趋势主要表现在网络化、体系结构主流化、开放和标准化、应用的多样化等方面。网络化的趋势将是高性能计算机最重要的趋势，高性能计算机的主要用途是网络计算环境中的主机。以后越来越多的应用是在网络环境下的应用，会出现数以十亿计的客户端设备，所有重要的数据及应用都会放在高性能服务器上，Client/Server模式会进入到第二代，即服务器聚集的模式，这是一个发展趋势。
网格（Gird）已经成为高性能计算的一个新的研究热点，是非常重要的新兴技术。网络计算环境的应用模式将仍然是Internet/Web，但5～10年后，信息网格模式将逐渐成为主流。在计算网格方面美国大大领先于其他国家。有一种观点认为，美国当前对于网格研究的支持可与其70年代对Internet研究的支持相比，10年后可望普及到国民经济和社会发展的各个领域。网格与Internet/Web的主要不同是一体化，它将分布于全国的计算机、数据、贵重设备、用户、软件和信息组织成一个逻辑整体。各行业可以在此基础上运行各自的应用网格。美国开始了STAR-TAP计划，试图将网格扩展到全世界。
在体系结构上，一个重要的趋势是超级服务器正取代超级计算机而成为高性能计算的主流体系结构技术。高性能计算机市场的低档产品将主要是SMP（Symmetric MultiProcessor，对称多处理机），中档产品是SMP、CC-NUMA（Cache Coherent-Non Uniform Memory Access，支持缓存一致性的非均匀内存访问）和机群，高档产品则将采用SMP或CC-NUMA节点的机群。在2001年左右，将会出现结合了NUMA（COMA和CC-NUMA）和机群体系结构优点的混合式结构，称之为Cluster-NUMA(C-NUMA)系统。可重构、可分区、可配置特性将变得越来越重要。此外还有一种新兴的称为多线程（Multithreading）体系结构将用于超级计算机中，它的代表是Tera公司的MTA系统，一台8 CPU的MTA已经成功地运行在圣地亚哥超级计算机中心。值得注意的是，所有厂家规划的高档系统都是机群，已经有厂家开始研究C-NUMA结构。
美国一直是世界上最重视高性能计算机、投入最多和受益最大的国家，其研究也领先于世界。美国能源部的加速战略计算ASCI计划，目标是构造100万亿次的超级计算机系统、软件和算法，在2004年真实地模拟核爆炸；白宫直属的HECC（High-End Computing and Computations）计划，对高性能计算的关键技术进行研发，并构建高性能基础设施；Petaflops计划开发构造千万亿次级系统的技术；最新的Ultrascale计划目标在2010年研制万万亿次级系统。日本计划将于2002年研制成40万亿次的并行向量机。欧洲的强项则主要体现在高性能计算机的应用方面。
总的来说，国外的高性能计算机应用已经具有相当的规模，在各个领域都有比较成熟的应用实例。在政府部门大量使用高性能计算机，能有效地提高政府对国民经济和社会发展的宏观监控和引导能力，包括打击走私、增强税收、进行金融监控和风险预警、环境和资源的监控和分析等等。
在发明创新领域，壳牌石油公司通过全球内部网和高性能服务器收集员工的创新建议，加以集中处理。其中产生了一种激光探测地下油床的新技术，为该公司发现了3亿桶原油。在设计领域，好利威尔公司和通用电气公司用网络将全球各地设计中心的服务器和贵重设备连于一体，以便于工程师和客户共同设计产品，设计时间可缩短100倍。对很多大型企业来说，采购成本是总成本的重要组成部分。
福特用高性能计算机构造了一个网上集市，通过网络连到它的3万多个供货商。这种网上采购不仅能降低价格，减少采购费用，还能缩短采购时间。福特估计这样做大约能节省80亿美元的采购成本。此外，制造、后勤运输、市场调查等领域也都是高性能计算机大显身手的领域。
高性能计算机能为企业创造的价值是非凡的，国外的企业和用户已经充分地认识到这一点。一个证明是，20世纪90年代中期以来，国外80%以上企业的信息主管在选购机器时考虑高性能计算机，而在20世纪90年代初，这个数字只有15%。
在国内这方面的宣传教育工作还很不够，没有让企业、政府和社会充分认识到高性能计算机的益处，从而导致了一些观念上的误解。以往一提起高性能计算机，人们马上就会联想到用于尖端科学计算的超级计算机。实际上，高性能计算机90%的用途是非科学计算的数据处理、事务处理和信息服务，它早已不是象牙塔里的阳春白雪。随着“网络计算”和“后PC时代”的到来，全世界将有数十亿的客户端设备，它们需要连到数百万台高性能服务器上。高性能计算机将越来越得到产业界的认同，成为重要的生产工具。
此外，人们一直以来还有这样一个认识误区，认为高性能计算机是面向高新产业和服务业的，而传统产业（尤其是制造业）并不需要使用。事实上，高性能计算机能够广泛应用于生物、信息、电子商务、金融、保险等产业，它同时也是传统产业（包括制造业）实现技术改造、提高生产率——“电子生产率”(e-productivity)和竞争力的重要工具。高性能计算已从技术计算（即科学计算和工程计算）扩展到商业应用和网络信息服务领域。的曙光2000-Ⅱ就瞄准了技术计算、商业应用和网络服务这3个领域的应用。
应该说，高性能计算机在国内的研究与应用已取得了一些成功，包括曙光2000超级服务器的推出和正在推广的一些应用领域，如航空航天工业中的数字风洞，可以减少实验次数，缩短研制周期，节约研制费用；利用高性能计算机做气象预报和气候模拟，对厄尔尼诺现象及灾害性天气进行预警，国庆50周年前，国家气象局利用国产高性能计算机，对北京地区进行了集合预报、中尺度预报和短期天气预报，取得了良好的预报结果；此外，在生物工程、生物信息学、船舶设计、汽车设计和碰撞模拟以及三峡工程施工管理和质量控制等领域都有高性能计算机成功应用的实例。
但是总的说来，高性能计算机在国内的应用还比较落后，主要原因在于装备不足、联合和配套措施不力及宣传教育力度不够。首先，国内高性能计算机的装机量明显不足。1997年世界高性能计算机的销售额美国约为220亿美元，中国约为7亿美元。美国的微机销售额约占世界市场的38%，高性能计算机占世界的34%，均高于其GDP所占世界份额（25%左右）。中国的微机销售额约占世界市场的3%，高于中国GDP的份额（2.6%）；但中国高性能计算机销售额所占世界份额仅为1%左右，低于GDP的份额。从另一个角度看，中国的微机市场接近美国的1/10，但中国的高性能计算机市场不到美国的1/30。
装备不足严重影响了高性能计算机应用的开发和人才的培养，这些反过来又影响了高性能计算机的使用和装备。值得庆幸的是，随着网络化和信息化工作的深入，国内社会已开始意识到高性能计算机的重要性。1999年，中国高性能计算机的市场销售额猛增了50%以上。
除了装备不足之外，我认为社会各行业、各层次的合作和配合不力也是阻碍高性能计算机应用发展的重要原因。应用市场的扩展关键要靠联合，在中国高性能计算机领域，系统厂商、应用软件厂商与最终用户和服务商之间并没有结成有效的战略联盟，形成优势互补的局面。我希望看到的是，曙光、联想、浪潮的服务器，运行着东大阿尔派、用友、同创等厂家的软件，在新浪网、8848网上为各行业的用户提供各种服务。国家正在实施一个“国家高性能计算环境”的计划，正朝着这方面努力。
国家863计划主题正在实施一个“国家高性能计算环境”的项目，计划到2000年年底在全国建设10个左右的高性能计算中心，这些中心将通过千兆位网络互连。目标就是尽量让全国用户免费共享全国的计算资源、信息资源和人才资源。这只是一个初期的项目，估计在2000年下半年会规划更大的项目。值得注意的是，已经规划的应用包括生物信息学、数字图书馆、科学数据库、科普数据库、汽车碰撞、船舶设计、石油油藏模拟、数字风洞、气象预报、自然资源考察和远程教育等领域。
2000年5月14～17日，国内将在北京组织一个“亚太地区高性能计算国际会议及展览”，届时全球二十几个国家和地区的代表以及国内外主流的服务器厂商将参加会议，会议计划围绕一些课题做特邀报告：美国工程院院士、Microsoft资深科学家Gordon Bell将讨论“后PC时代：当计算、存储和带宽都免费时，我们面临什么样的挑战？”，自由软件创始人Richard Stallman 将讨论“自由软件运动及GNU/Linux”，俄罗斯科学院院士Boris Babayan将介绍俄罗斯花了6年功夫新近发明的一种电脑芯片，据称它比Intel的Pentium Ⅲ和Itanium快几倍，而且具有安全、防病毒功能。
IBM深度计算研究所所长Pulley Blank将介绍“深蓝、基因蓝以及IBM的深度计算战略”。从会议的内容上我们能够看出，高性能计算的范围已超出了高端科学计算的领域。相信这次会议对国内高性能产业的发展将起到一定的推动作用。
此外，国家还有一个重大基础研究计划（也叫973项目）。高性能计算已经成为科技创新的主要工具，能够促成理论或实验方法不能取得的科学发现和技术创新。973项目中的很多项目（尤其是其中的“高性能软件”和“大规模科学计算”项目）都与高性能计算机有着密切的关系。
高性能云计算和普通云计算的区别
普通云计算是你把原本在本地机器上的东西放到云上跑；高性能云计算就是在云计算平台上运行高性能计算的分析任务。后者相比前者需要具备更多的IT能力才能实施，比如应用怎么优化，怎么合理调度资源，怎么自动开关集群，怎么管理多云环境等等，自己搞不起来的话可以找一家现成的云端高性能计算平台，比如速石科技，基本上已知的企业级应用他们都做了优化，也有不少成功案例，他们官网还有在线体验版可以试用。
高性能计算的概述
图1显示了一网状 HPC 系统。在网状网络拓扑中，该结构支持通过缩短网络节点之间的物理和逻辑距离来加快跨主机的通信。尽管网络拓扑、硬件和处理硬件在 HPC 系统中很重要，但是使系统如此有效的核心功能是由操作系统和应用软件提供的。
HPC 系统使用的是专门的操作系统，这些操作系统被设计为看起来像是单个计算资源。正如从图1和图2中可以看到的，其中有一个控制节点，该节点形成了 HPC 系统和客户机之间的接口。该控制节点还管理着计算节点的工作分配。
对于典型 HPC 环境中的任务执行，有两个模型：单指令/多数据 (SIMD) 和多指令/多数据 (MIMD)。SIMD在跨多个处理器的同时执行相同的计算指令和操作，但对于不同数据范围，它允许系统同时使用许多变量计算相同的表达式。MIMD允许HPC 系统在同一时间使用不同的变量执行不同的计算，使整个系统看起来并不只是一个没有任何特点的计算资源（尽管它功能强大），可以同时执行许多计算。
不管是使用 SIMD 还是 MIMD，典型 HPC 的基本原理仍然是相同的：整个HPC 单元的操作和行为像是单个计算资源，它将实际请求的加载展开到各个节点。HPC 解决方案也是专用的单元，被专门设计和部署为能够充当（并且只充当）大型计算资源。
怎样在中山大学高性能计算平台安装material studio
传张图片看看。第一，在安装之前一定的把你原来的全部删除掉，有些需要手动删除，卸载不掉的。?第二，安装过程一定不要出现汉字（安装盗版的经验）。1.在安装之前，最好将所有杀毒软件的防火墙以及系统的防火墙全部关闭，神马360， 管家，金山都关闭；2.进入MS5.5安装文件夹，点击安装Autorun.exe，选择installMaterialStudio，在安装过程中，若软件会提示是否安装GATEWAY，允许安装，安装结束会出现安装license页面，关闭即可，下一步在安装（安装在C盘）；?3.打开文件夹“license?pack?”，双击“lp-setup.exe”安装license?server.?4.把ms.lic拷贝到C:\Programfiles\Accelrys\LicensePack\Licenses文件夹下（目前应该是空的）5.双击ms.lic，如果打不开的话，选择用“记事本”打开。将msi.lic文件中的SERVER?this_host?ANY?1715的this_host?改为计算机名（查看自己计算机名可以右击“我的电脑”选“属性/计算机名”），将DAEMON?msi后面加上路径名（默认安装时，一般是C:\Program?Files\Accelrys\License?Pack\Licenses，一般不用修改），然后保存；6.选择开始-程序-accelry\licensing\license?administrator7.6.5,?点击LicenseFile\Install?License,右侧会出现installlicense的页面，点击Browse，选择C:\Program?files\Accelrys\LicensePack\Licenses\ms.lic（即第4步下的文件路径），点击install安装.?过会就会显示安装成功了。7.在license?administration画面，点击license?server?下的connection，单击画面底部的Edit,Hostname里填上我的电脑名,点击ok即可.其它不变。8.然后运行License??Test测试一下，就会发现通过了。显示如下：AttemptingcheckoutCheckedoutlicensefeature:License_Holder(1copy)Checkoutsucceeded..可以看看ConfigurationSummary：LicenseFileInstalled:YesTemporaryLicenseFileInstalled:NoServerConnections:1715@0AE0A1842792475（你的电脑名字）.ServerLicensePackVersion:UnavailableServerStatus:1715@0AE0A1842792475.Stopped有些显示为no，不用管它，不影响计算就行了。9.启动MS，首先需要新建计算文件夹，记住一定不能是中文命名的，像我的文档是不行的。可以在D盘下新建一个MS文件，以后计算文件放着里面就可以。10.运行后发现正常，可以Castep来计算，并有正常结果输出,安装成功。
advantech是什么牌子
研华公司成立于1983年，是一家全球领先的电子平台产品和服务提供商。其业务范围包括完整的系统集成、硬件、软件、以客户为中心的设计服务和全球后勤支持，均由产业领先的后端办公电子商务解决方案进行保障。通过与解决方案伙伴的密切合作，我们能够为各种工业应用提供完整的解决方案。研华一直致力于高质量，高性能计算平台和制造的创新，公司的使命是通过提供值得信赖的电子平台产品和服务，开创全球e世纪的创新动力。研华产品的应用和创新永无止境。
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研华是Intel和Microsoft的授权联盟合作伙伴。客户会发现我们使用的产品技术可广泛兼容全球市场上的其他产品。2008年，世界著名的品牌顾问公司Interbrand再次将研华评为“台湾十大国际品牌”。对于为树立值得信赖的国际品牌所付出的努力得到认可，研华倍感荣幸，这种认可同时也象征了研华对商业合作伙伴的一个承诺，
