時間：2023-05-30 10:16:11
開篇：寫作不僅是一種記錄，更是一種創造，它讓我們能夠捕捉那些稍縱即逝的靈感，將它們永久地定格在紙上。下面是小編精心整理的12篇高性能計算，希望這些內容能成為您創作過程中的良師益友，陪伴您不斷探索和進步。
現代高性能計算機的研制需要投入巨大的人力、物力和時間，對于千萬億次級別的系統，處理器個數將超過10萬個，研發費用將達到數億元人民幣，正確的系統設計決策顯得尤為重要。由于高性能計算系統研制的主要動力來自用戶需求，因此高性能計算機的研制決策必須以是否滿足用戶需求為最重要的標準，在系統設計時就需要深入分析目標應用特點，以用戶需求驅動高性能計算機系統的研制。
用戶需求驅動計算機的研制
以目前在TOP500上排名第一的IBM BlueGene/L系統為例。該系統在設計之初就定位于解決大規模分子動力學問題，系統在設計時采用了高并行度、低主頻策略。目前的BlueGene/L系統的處理器個數達到13萬多個，處理器主頻僅為700Mhz。由于分子動力學應用具有良好的并行性，使得系統可以通過多個處理器的聚合計算能力達到較高的整體性能，而低主頻策略對系統能耗的降低起到了很好的作用。但是，BlueGene/L顯然并不適應所有的并行應用，對于通信頻繁或負載不平衡的應用來說，并行度在提高到一定程度之后系統的整體性能反而可能下降，因此可能無法在BlueGene/L這樣的系統上高效率地執行。
日本的地球模擬器在2002年～2004年TOP 500上排名第一。該系統在運行實際應用中達到了很好的性能。地球模擬器獲得成功的一個主要原因是系統設計者與用戶進行了長期合作，深入分析了用戶應用。處理器是特制的向量處理器，針對應用提供了極高的單處理器性能，高性能的網絡使得系統能夠有效處理用戶應用的通信需求，使得整個地球模擬器系統對用戶應用來說是一個均衡的系統，因此能夠得到滿意的性能。
高性能計算機的性能評測技術提供了分析用戶需求的系統化方法，可以幫助高性能計算機研制單位根據用戶應用的需求特點，進行系統的設計和選擇，其主要內容包括:
1. 用戶需求收集技術，用于分析需求的應用領域，選取有代表性的應用程序。
2. 應用程序特征分析，如該應用的訪問特性、通信特性以及并行度特性等。
3. 測試程序構造技術，即根據需求，采用有代表性的程序，并根據需求中各個程序的重要性構建Benchmark程序集。
4. 系統建模和應用程序性能預測技術，可用來比較不同的系統設計方案，分析系統性能瓶頸以及為優化應用程序和系統提供依據。
本文將簡要介紹上述技術在國內外的發展現狀。
用戶需求的收集
用戶需求的收集是高性能計算機性能評測技術的基礎。用戶需求的收集就是通過征集并選取當前有代表性的應用程序來評測高性能計算機系統，典型應用的征集主要集中在對高性能計算需求較大的一些領域。
核武器研制: 國際上的超級計算機很多是用來做核武器研究的，比如美國能源部的ASC(Advanced Simulation and Computing)計劃支持的大部分系統、法國的CEA(Atomic Energy Commission)工程。在核武器研究方面有很多大規模并行模擬程序需要運行在超級計算機上。因此，一些公開的核武器模擬并行程序可以作為高性能計算機評測的代碼。比如，公開的程序SAGE、Sweep3D等。
國防安全: 這類應用主要是國防上用于密碼破譯、間諜偵探等方面。這類應用程序主要是信息處理和信息分析，對浮點計算需求比較小，一般對單次計算的響應時間要求比較高。
氣象預報: 天氣預報是高性能應用的一個傳統領域，復雜的氣候三維模型對超級計算機有著巨大需求。日本的地球模擬器就是用來做氣象預報的超級計算機，我國新一代的數值天氣預報系統Grapes就是這類典型應用。這類應用程序對系統的通信性能要求較高。
生物信息學: 通過超級計算機強大的計算能力來解決生物領域的難題是近些年研究的熱點。生物領域有很多海量數據處理應用程序，比如基因拼接、多序列比對、蛋白質三維結構預測等，它們都需要使用具有強大的計算能力的服務器來解決。
此外，石油勘探、地震預測、計算流體力學等領域都有著對超級計算機的巨大需求。通過對這些領域的典型應用程序進行征集和初步的分析，我們就可以為下一步的應用程序特征分析做好基礎。通過采取廣泛征集，在各個領域選擇幾個候選的應用程序，作為下一步程序特征分析的基礎。
應用程序的分析
對選取的典型應用程序進行特征分析是進行高性能計算機性能評測技術的一個關鍵步驟。只有清晰地了解每個典型應用的程序特征，才可以為下一步的測試程序集構建提供科學的依據。
不同應用領域的科學程序使用的算法不同，對系統的要求也有所不同。比如，通信密集型的算法對機器的網絡性能要求較高，計算密集型的算法對處理器性能要求較高。對應用程序進行分析能夠讓我們了解該應用領域的程序特點，了解程序對系統各部件的不同需求，為用戶評測和購買高性能計算機系統提供依據，也能給系統設計者設計相關領域的計算機系統提供參考。對應用程序的分析，主要分析程序的訪存特性、通信特性、I/O特性等。
表1是典型的科學應用程序中使用的主要算法描述，其中列舉了納米計算、氣象應用、化學應用、聚變、燃燒應用等八個典型科學應用所使用的算法。
對具有多物理、多尺度的科學應用最好在一個通用的、各方面性能都較好的系統上運行; 對于稠密線性代數計算需要高性能的處理器，尤其是具有較高浮點計算能力的機器; 對于稀疏線性代數計算，需要內存的性能較高; 對于多維FFT算法，由于通信較多，需要較高的網絡性能; 對于AMR（Adaptive mesh refinement）的應用，需要系統對不規則數據和控制流的性能較高; 對于數據或者I/O密集型的應用，應該需要較好的存儲和數據管理能力的機器。
對應用程序的分析，主要包括對程序中訪存模式、通信模式、I/O特征以及程序的可擴展性分析。程序的訪存模式和通信模式是影響高性能應用程序的兩個主要特征，本文下面將重點介紹。
訪存特性分析 由于處理器速度和內存速度差異越來越大，應用程序的訪存特征嚴重地制約著并行程序性能提高。通過對應用程序中訪存特征的分析，可以幫助優化程序性能。應用程序訪存模式主要包括順序訪問和隨機訪問，可以通過數據局部性來描述程序的訪存特征。程序的數據局部性包括時間局部性和空間局部性。
時間局部性: 反映程序中對相同內存地址數據重新引用的趨勢;
空間局部性: 反映程序中被引用數據周圍地址單元數據被使用的趨勢。
例如，程序順序讀取內存地址單元，那么該程序的空間局部性就比較好; 如果程序中頻繁地引用相同的數據，那么它的時間局部性就比較好。程序訪存的局部性特征是程序的固有的特征，它并不隨運行的系統結構改變而改變。因此，可以使用時間局部性和空間局部性作為衡量程序訪存特征的兩個關鍵指標。實際上，計算機系統中的Cache也是應用了程序的訪存具有時間局部性和空間局部性來設計的。
通過對程序的時間局部性和空間局部性進行量化，我們就可以把不同的應用程序畫在一個以時間局部性和空間局部性為坐標的二維坐標圖中。圖1是一些常見基準測試程序中程序訪存局部性示意圖，其中橫軸表示程序的空間局部性，縱軸表示程序的時間局部性。
其中，HPL、FFT、Random Access和Streams是HPCC（High Performance Computing Challenge Benchmark）基準測試程序集中的測試程序; CG是NPB（NAS Parallel Benchmark）測試程序中的程序; AVUS是一個計算流體力學代碼。通過對這張圖觀察，可以發現HPL和FFT程序具有幾乎相同的空間局部性，AVUS和NPB中CG程序具有相同的時間局部性; Streams測試程序順序的讀取內存地址單位，因此程序的空間局部性非常好，但基本沒有時間局部性。
通信特性分析 并行程序通過進程間通信、同步完成大規模并行計算，因此程序的通信模式是影響并行程序性能和可擴展性的主要因素。程序的通信模式包括點對點通信和組通信兩類。正確理解并行應用程序中的通信行為，對于設計真實的測試程序，優化并行應用程序的性能以及設計更好的網絡拓撲結構都具有較好的參考價值。
點對點的通信操作是基于消息傳遞的并行應用中比較常見的操作，它是在進程間進行點對點的通信。在MPI的應用中，有阻塞式和非阻塞式的兩種通信方式。傳統的對于并行應用程序的通信可以通過以下幾個特征來進行分類: 時間、空間和容量。通信模式的時間特性用來說明消息產生的速率; 空間特性用來說明消息目的地址的分布情況; 消息的容量用來衡量消息大小的分布特征。組通信是由通信庫提供的可以實現一對多或者多對多等方式的通信模式，一般在具體實現過程中也是通過點對點通信完成。
對應用的通信模式分析，一般的方法是通過對程序的通信函數部分進行插裝（Instrumentation），得到程序的通信事件記錄（Communication Event Trace），通過對通信事件分析得到程序的通信模式特征。圖2是對國家氣象局的新一代數值氣象預報系統Grapes程序的點對點通信分析的部分結果，分別描述了消息大小分布和消息目的進程分布的情況。
我們可以發現，Grapes程序中點對點通信的消息大小集中在100KB到1MB之間，0號進程與所有的進程進行通信。Grapes的通信操作較頻繁，程序對系統的通信性能要求較高。
通過對程序的通信模式研究，可以把應用程序按照訪存特征分別歸為不同的類別。此外，程序的特征分析還包括程序的計算特征，如程序以浮點計算為主或以整數計算為主，以及程序的I/O特征、程序中I/O訪問的順序性和I/O訪問文件的大小等。
程序集的構建
測試程序構造技術，即根據需求采取有代表性的程序，并根據需求中各個程序的重要性構建benchmark程序集。它需要使用應用程序分析的結果，通過把程序特征相似的程序聚類，并根據應用程序的權重選取代表性的程序，構建最后的基準測試程序。在構建程序集的時候主要從以下幾個方面考慮:
1. 程序的重要性。選擇典型的應用程序是構建程序集的根本，由于購買的高性能計算機主要用于這些典型的應用領域，所以選擇有代表性的應用程序可以和實際的需求更加一致。因此，這類應用在選取的時候具有較高優先級。
2.程序性能特征。通過對程序性能特征的分析，對程序的訪存模式、通信模式、I/O特征都有一定的了解。可以通過聚類的方式，使選擇的程序集能夠覆蓋整個性能空間，同時，具有相同或者相似性能的程序，我們可以選取其中的一個作為代表。
3.程序的移植性。由于構建的程序集要在不同的體系結構上運行，所以程序的移植性非常重要。一般針對某個特定領域開發的應用只可在某個體系結構下運行，所以為使基準測試具有通用性，需要把程序移植到各種平臺。
此外，基準測試程序還需要考慮數據集以及運行規模等各方面的問題。它是用戶理解系統性能最直接的方式，因此在性能評測中是一個極其重要的研究內容。
性能建模和性能預測
通過需求的征集、并行程序的性能分析和最后程序集的構建，我們就構造好了一套用于測試高性能計算機的基準測試程序集。這些測試程序集在用戶購買超級計算機以及廠商進行系統比較等方面都具有重要的作用。但這種測試技術不能預測當系統某個設備有輕微改變時系統整體性能的變化，因此無法在系統尚未搭建好的時候，為系統設計人員提供參考建議，也不能對未來的科學應用程序進行預測分析，為面向未來應用需求的系統設計提供幫助。
為了解決這些問題，需要采用系統建模和性能預測技術。性能建模就是對應用程序和高性能計算機系統建立合適的模型; 性能預測就是使用程序和系統的模型，預測應用程序在系統中性能。性能建模和性能預測在高性能計算機系統的性能評測過程中扮演著重要的角色。性能建模和預測的好處在于: 不需要實際運行應用代碼就可以分析系統性能，這可以減少運行應用的時間開銷，而且在高性能系統還處于設計階段就可以預測系統性能，及時發現系統設計的瓶頸，分析未來應用模式對系統的需求。
對并行程序的性能預測主要有基于模擬的方法和基于分析的方法。基于模擬的方法主要通過模擬器來模擬系統的Cache、內存、網絡、I/O等行為，從而實現系統性能的預測。基于分析的方法主要是對系統和程序建立數學的模型，通過測試等手段獲得模型的參數，從而實現性能的預測。
基于模擬的方法又包括執行驅動的模擬器和事件記錄驅動的模擬器。執行驅動的模擬器就是僅模擬需要分析的部分，其余的部分通過實際運行。比如，我們需要分析系統的網絡性能，只需要模擬通信部分，其他的計算和訪存部分可以通過實際運行代碼來實現。典型的執行驅動的模擬器現在有UIUC大學的Bigsim模擬器和UCLA大學開發的MPI-SIM模擬器。這種模擬器一般精度很高，缺點是對于訪存密集型的應用程序，很難實現在小規模的機器上模擬。
事件記錄驅動的模擬器通過事件驅動模擬器執行。比如事件記錄驅動的網絡模擬器，它的工作原理是對應用程序的通信模塊進行插裝，得到程序的通信事件記錄，然后把這些通信事件記錄輸入模擬器。模擬器根據輸入的事件以及待模擬機器的通信參數指標就可以預測出程序的通信時間，這類模擬器典型的有歐洲UPC大學的DIMEMAS模擬器。
美國的圣地亞哥超級計算中心（San Diego Super-computer Center，SDSC）提出一套基于模擬的性能預測框架。它們認為，影響并行程序性能的主要因素包括單處理器性能和互連網絡性能，因此，需要對單處理器性能和互連網絡分別建立模型。單處理器上的性能主要由程序的訪存和浮點計算需求決定。互連網絡的性能主要由程序的通信模式決定。程序的特征和機器的性能分別進行描述，通過兩者之間的映射分別實現程序在單處理器和互連網絡上的性能預測，最后實現整個并行程序在超級計算機上的性能預測。
基于分析的方法通過對需要預測的并行程序進行分析，對并行程序的訪存、通信建立一個數學模型，通過數學模型進行求解，得到程序的性能預測。美國的勞斯阿拉莫斯國家實驗室（Los Alamos National Laboratory LANL）使用分析的方法分析了一些并行應用程序。
比較兩種方法可以看出，模擬的方法由于可以精確地模擬系統的行為，因此預測的精度比較高，但缺點是模擬的運行時間一般都比較長。分析的方法優點是可以非常靈活地分析各個參數之間的相互影響，預測時間比較短，成本比較低，缺點是預測精度比較低，同時，對于復雜的應用，分析方法很難構建數學的模型。因此，需要把模擬的方法和分析方法結合起來，才可以實現快速、精確的性能預測。總之，系統建模和應用程序性能預測技術，可用來比較不同的系統設計方案，分析系統性能瓶頸以及為優化應用程序和系統提供依據。
作者簡介
鄭緯民
清華大學計算機系教授、博士生導師，863高性能計算機評測中心主任。同時還擔任中國計算機學會副理事長、中國計算機學會學術工會主任、北京市科技進步獎第八屆評審委員會委員等。
10月28日,我國IT產業一個歷史性時刻到來了:在2010年全國高性能計算學術年會上的“2010中國高性能計算機性能百強排行榜”中,國防科學技術大學研制的“天河一號”高性能計算機以每秒2507萬億次浮點運算的實測性能和每秒4700萬億次浮點運算的峰值性能位居榜首。
這是一次自我超越。國防科大對安裝在國家超級計算天津中心的“天河一號”一期工程進行優化升級,以實測性能提高了4.45倍和峰值性能提高3.89倍的成績,蟬聯了我國高性能計算機百強第一名。
這也是群體性跨越。國產高性能計算機在全國高性能計算機百強前10名的數量從5年前的兩個,增加到去年的4個,再到今年的7個;最好成績從5年前的第2名,提高到去年包攬前3名,再到今年包攬了前7名。從性能統計上看,國產系統在百強中所占的份額從去年的59.31%大幅提高到了81.08%。
這還是一次歷史性跨越。Cray公司為美國橡樹嶺國家實驗室研制的“美洲虎”系統,以每秒1759萬億次的實測性能和每秒2331萬億次的峰值性能,位居今年6月公布的最新的“全球高性能計算500強”排名榜榜首。而“天河一號”的實測與峰值性能分別是“美洲虎”系統的1.43倍和2.02倍。參加全國高性能計算年會的國際權威人士表示,“天河一號”的性能在今年年底的“全球高性能計算500強”中位居榜首已經沒有問題。
在對“天河一號”一期系統的升級優化中,國防科大將計算節點之間擔負高速通信任務的互聯芯片全部替換為國防科大自主研發的芯片,其性能是目前國際市場上商用芯片的兩倍,從而為“天河一號”數倍性能的提升奠定了基礎。在優化中,國防科大還在芯片、節點機、網絡、編譯系統、操作系統等多項關鍵技術上進行了升級,并且正瞄準國際前沿研制下一代處理器。這是做乘法的思路。
沒有鮮花和美酒,甚至連國防科大相關領導或科研人員也沒有在主席臺上露面。筆者上周在本報撰寫的《“兩彈一星”精神更具現實意義》評論中談到,國防科研領域強調結果導向和實力導向,有著埋頭苦干、淡泊名利的光榮傳統。“天河一號”最終榮登中國乃至全球高性能計算榜首,憑借的唯有實力。
如今,我們不缺高性能計算機,也不缺應用需求,事實上高性能計算的應用早已經從傳統的科學計算、工程仿真、石油勘探、氣象預報等領域擴展到了生物醫藥、工程設計、高端裝備研發、新能源、新材料、動漫設計,以及金融風險分析甚至公共安全與城市管理等諸多領域。如何為這些需求開發應用,或者將已有的應用移植到國產系統上,對軟件廠商來說,機會和挑戰都很大。這項工作做不好,就會成為我國高性能計算應用的瓶頸。
高性能計算排行榜為我們展示的是一幅超越自己、超越同行的動態畫面,正是在這場你追我趕的競賽中,中國的高性能計算技術迅速發展。我們期待著未來國產高性能計算機從性能到應用不斷邁出堅實的步伐。
新成立的科學計算中心是一個交流、合作的平臺，將會大大提升我國高性能計算的應用水平。
“超級計算機并不像想像的那樣神秘，人造心臟的研發、北京奧運場館鳥巢的設計，還有國家大劇院的建設，這些都有高性能計算的參與。推進高性能計算的應用才能增強它的生命力。中國和美國相比，高性能計算在應用領域里還有一定距離，應加強國際合作和人才培養，縮短這一差距。” 這是在“中美聯合科學計算中心”成立儀式上，紐約州立大學鄧越凡教授講的一番話。
5月31日下午，在國家科技部、中國科學院的支持下，由中科院計算機網絡信息中心超級計算中心、美國紐約科學計算中心和北京泰瑞世紀科技有限公司共同發起的“中美聯合科學計算中心”成立簽約儀式在中科院網絡中心舉行，這是中美科研機構聯手打造超級計算機應用研究基地的開端。科技部高技術司李向濤、中國科學院國際合作局副局長曹京華、中科院網絡中心黨委副書記肖作敏出席了簽約儀式。
會上，中國科學院國際合作局副局長曹京華認為，中美間要加強交流與合作，促進高性能計算事業的發展。中美聯合科學計算中心的使命就是面向科學院系統開展的科研應用領域和重點行業，聯合開展高性能計算應用方面的技術研發、咨詢和服務，培養國際型應用人才，促進科學研究，為我國科技事業的發展起到示范作用。
新成立的科學計算中心提供一個中美科研人員合作和交流的平臺，選拔優秀人才到國外深造，提升科學院內外高性能計算應用水平。除此之外，中心還將開展高性能計算應用方面的深入研究，聯合申請/承擔國家、部委、省市在高性能計算應用方面的科研項目，并且引進國外在高性能計算應用方面的優秀技術或技術成果。
高性能計算在國民經濟、國防建設、科學研究等領域的作用日益顯著，已經成為繼理論科學、實驗科學后的第三種科學方法。高性能計算是一個國家綜合國力和競爭力的重要標志，此次中美聯合科學計算中心的成立，是開展國際交流與合作、提高國內高性能計算應用水平的一次新嘗試。（許泳）
近日， VMware公司與曙光公司達成一項OEM協議，曙光公司將銷售、分銷及支持基于曙光服務器系統的VMware Infrastructure 3。這是VMware公司繼聯想、浪潮之后，與中國服務器企業再次合作推廣虛擬化技術與方案。在會上，曙光公司副總裁聶華和VMware 公司大中華區總裁宋家瑜豪不掩飾雙方合作的真正意圖，那就是在高性能計算機虛擬化方面能有所作為。“這也是VMware 公司選擇與曙光合作的一個重要原因，也是與聯想合作最大的不同。”宋家瑜對記者說。
高性能計算機應用的目標已經越來越清晰，那就是用戶應用簡單、方便，性能得到充分利用，居高不下的能耗能得到降低等等。而虛擬化技術目前所能解決的問題是，通過整合服務器，企業的計算能力可迅速匯集并按需提供服務，整個數據中心的靈活性會隨之得到增強，簡化了管理，降低了功耗，改進了災難恢復，降低了成本。兩者的目標極其相似，因而具有巨大的應用前景。聶華認為，目前高性能計算機用戶除了特別單一的應用以外，對性能利用和降低能耗等優化的需求很強烈，曙光在這方的探索很早就已經開始。而借助VMware 公司的力量，會加快高性能計算機應用虛擬化技術的進度。
不過雙方目前合作的重點仍然是工業標準服務器和數據中心方面虛擬化技術的應用。雙方合作的第一步是在曙光的服務器上部署VMware的虛擬化產品，包括目前應用最為廣泛的平臺，也會包括即將的最新產品。聶華認為，部署VMware Infrastructure，曙光產品的可用性、安全性和擴展性得以提高。客戶現在就能購買捆綁了嵌入式VMware Infrastructure的曙光產品。第二步是提高用戶應用虛擬化技術的水平，為用戶提供增值服務。第三步就是在高性能計算機虛擬化上有所突破。在發展高性能計算機方面，一個非常重要的問題是降低用戶的應用成本，提高應用的效率。“在通用高性能計算機上，引入虛擬化技術迫在眉睫！” 聶華認為，“這也是我們選擇與虛擬化技術領頭羊VMware合作的主要原因。”如果你認為曙光與VMware僅僅簽署了一項OEM合作協議，那么你只看到冰山的一角。雙方簽署的是戰略合作協議，其中的內容耐人尋味。
用數值計算的方法來制作預報是今后氣象預報業務發展的主流方向，也是現代化氣象預報業務的基礎。數值預報的發展與計算機性能的提高有著密切聯系，為了提高預報的準確性，要求數值預報模式具有較高的分辨率、較細的物理過程以及預報時效等，而這些都依賴于計算機技術的發展。
計算機是現代氣象預報業務的主要工具，高性能計算機則是數值預報業務最重要的基礎支撐平臺。
數值預報發展迅猛
1982年2月16日，我國第一個數值預報業務系統―短期數值天氣預報業務系統(簡稱B模式)在中型計算機上建立并正式投入業務應用，結束了我國只使用國外數值預報產品的歷史。1991年6月15日，我國第一個中期數值預報業務系統(簡稱T42)在CYBER大型計算機上建立并正式投入業務運行。這一系統的建成使我國步入了世界少數幾個開展中期數值天氣預報的先進國家行列。
近些年數值預報又有了大幅進展，2005年12月14日，首次建立起我國自主研發的、具有國際先進技術水平的GRAPES全球同化與中期數值預報系統，它將成為我國新一代的中期數值預報業務系統升級的基礎，為改進我國國家級的指導預報水平和增強對國家安全需要的全球預報服務能力提供技術支持。
在氣候模式系統方面，我國也建立起了由大氣環流模式、海洋環流模式及其耦合的海氣耦合模式、區域氣候模式組成的氣候動力模式系統，已經成為制作季節和年度氣候預測的重要工具。中國氣象局數值預報業務離不開高性能計算機系統的支持。
1991年6月，在CYBER大型計算機上建立了我國第一個中期數值預報業務系統(簡稱T42)；
1996年5月，在Cray-C92系統上建立了區域臺風路徑預報系統；
1998年，在Cray-C92系統上建立了核污染擴散傳輸模式系統；
1998年6月，在IBM SP2系統上建立了北京地區中尺度模式系統；
2007年8月和2004年9月，在神威I系統上分別建立了華北地區中尺度模式系統(HB-MM5)和NMC中尺度模式系統；
1999年，在Cray-C92系統上建立了森林火險氣象條件預報(模型)；2004年9月，在IBM SP系統上建立了森林火險氣象等級預報系統；
2000年3月，在神威I系統上建立中期集合預報系統T106L19/32成員；
2001年6月，在神威I系統上分別建立了城市空氣質量預報系統；
2002年9月1日，在IBM SP系統上建立了全球T213L31全球中期分析預報系統(簡稱T213)；
2004年6月，在IBM SP系統上建立了紫外線等級預報系統及全球臺風路徑預報系統；
2005年，在IBM高性能計算機系統上建立了海浪數值預報系統；
2005年12月，在IBM高性能計算機系統上建立了短期氣候預測業務系統；
2006年4月，在IBM高性能計算機系統上建立了Grapes_Meso模式系統。
氣象服務走向深入
目前，中國氣象局高性能計算機有以神威Ⅰ系統、神威新世紀集群系統、IBM SP系統、IBM高性能計算機等為代表的一批國內一流的高性能計算資源，總峰值能力達23TFLOPS以上。神威I系統在建設后，主要承擔MM5、集合預報、空氣污染、臺風路徑等氣象業務模式，目前只承擔北京高性能計算機應用中心的任務，擁有中科院軟件所、中科院計算所、中科院金屬所、總裝29基地、上海藥物所、醫科院藥物所、北方計算中心、中國石化集團等60多個用戶。
IBM大SP系統是上一代數值預報系統的業務用機，主要承擔T213、HLAFS等數值天氣預報業務模式，目前承擔的是天氣、氣候的科研任務。IBM小SP系統則運行氣候資料數據庫和科研等業務工作，隨著業務模式移植到新的計算機系統上，整個系統的利用率逐漸下降。
神威新世紀32P、32I系統分別承擔的是青海、武漢MM5的業務模式，以及IPCC任務、CAM、REGCM等科研模式。其系統利用率整體情況比較平穩，由于承擔了IPCC氣候變化預估任務的作業，對磁盤的需求很大，磁盤空間比較緊張，使用率超過80%。
IBM高性能計算機系統是目前主要的天氣氣候業務科研模式的重要基礎平臺。系統共有446個用戶，系統磁盤和CPU使用率都比較高，CPU利用率今年平均為48.68%，磁盤利用率超過70%，承擔的應用有：
業務模式系統，包括數值天氣預報業務系統和短期氣候預測業務系統。數值天氣預報業務系統主要包括：常規觀測資料處理、全球數值預報T213模式、中尺度天氣數值預報系統MM5、臺風路徑預報系統、區域數值預報GRAPES模式、亞洲沙塵暴業務系統、環境拓展模式預報。短期氣候預測業務系統包括：海洋資料同化、月動力延伸集合預報、海氣耦合模式季節預測。
準業務及重點科研項目，包括T639和T213全球集合預報、WRF區域集合預報、T213臺風集合預報、人影指導預報、海浪預報系統、精細指導數值模式和專業服務模式，IPCC未來氣候變化評估，沙塵暴、紫外線等大氣成分數值準業務模式。
科研模式，包括風能資源評估方法試驗、CCM3、Regcm3、GRAPES等科研模式。
在現有使用的高性能計算機系統中，IBM高性能計算機系統的用戶數和資源使用率最高，而神威I系統由于所有的業務已經移植到新系統，CPU利用率下降最快，維持在3%以下。
從中國氣象局數值預報的發展進程來看，高性能計算機系統是數值預報系統基礎平臺，每一次數值預報水平和能力的提升都有與之匹配的高性能計算機系統的支撐。
運行速度將大幅提升
氣象應用一直是高性能計算機使用的一個重要領域。在2007年6月的全球TOP500高性能計算機排行榜中有19臺是主要應用于大氣科學和氣象預報。而國內的銀河、曙光、神威等高性能計算機系統對于氣象應用也有很好的支持。
云計算降低HPC應用門檻
在2011全國高性能計算學術年會上，微軟亞太研發集團服務器與開發工具事業部高性能計算部門經理徐明強博士告訴記者，云計算不僅讓魚與熊掌兼得，而且正在改變著HPC生態環境。
徐明強表示，回顧歷史，機群體系和x86 CPU無疑是HPC發展歷程的轉折點，它們不僅降低了HPC系統的建設成本，更重要的是打破了技術封鎖，讓更多的國家有能力擁有HPC。而機群架構也為云計算進入HPC領域奠定了硬件基礎，進而顯著地降低了HPC的應用門檻。
而HPC與云計算的結合，不僅讓更多的用戶有能力用上HPC，而且像上汽集團這樣實力雄厚的企業也能獲益其中。上汽技術中心安全工程與虛擬技術部張鯤鵬介紹，該部門擁有一套具有320個內核40個刀片服務器和2TB存儲的基于Windows的汽車虛擬設計HPC平臺，為乘用車技術中心和商用車技術中心200多位CAE（計算機輔助工程）工程師提供服務，每天運行約有100個計算作業。但該平臺仍然無法滿足一些高強度作業對計算峰值性能的需求。
通過與微軟和上海超算中心的合作，上汽技術中心實現了私有云和公有云的無縫對接，在峰值計算時把作業放到上海超算中心的HPC上，而CAE工程師們并不需要知道作業是在哪里執行的，他們的使用習慣也沒有任何改變，唯一的變化是運行時間大幅下降。
五刀砍向HPC價值鏈
“云計算將會在HPC現有的價值鏈上砍上五刀，讓HPC市場瘦身；而且會有力地推動市場參與者的轉型。”徐明強表示。
首當其沖的是硬件，云計算運營商規模化采購將會節省大量的硬件開支；二是運營商采用通用硬件后，將顯著降低硬件維護費用；第三刀砍在了操作系統和管理工具上，因為這些軟件的價值部分地轉移到運營商一側，用戶不再需要獨立購買；第四刀砍在了服務上，即便采用了機群，HPC的實施非常復雜，而且對運營維護部門要求很高，因此，很多企業需要系統集成商來幫助實施和提供服務，而在云計算中，這些服務將會由云運營商完成；最后一刀瞄向了應用的市場拓展費用，以前軟件需要規模化的軟硬件環境才能安裝試用，費時費力，如今一切已在云端就緒。
云計算在現有HPC價值鏈上切下的價值，最終受益的是云運營商和最終用戶，與此同時，也將顛覆HPC市場的格局。徐明強認為，這種顛覆體現在，系統集成商將轉型成為云運營商；應用商將變為高附加值SaaS供應商，應用軟件的直銷將變為由更熟悉行業的應用商代銷；管理工具等中間件市場品牌將會集中化；而在硬件層面，ODM廠商將加入OEM廠商的行列，成為云運營商的硬件供應商。
隨著云計算應用的廣泛普及，HPC與云計算、大數據之間的交叉融合趨勢越發明顯，從而成為推動全球信息產業發展的三大動力之一。經過近20年在高性能計算領域的精耕細作，寶德已經發展成國內HPC產品技術成熟度最高的廠商之一。
HPC IN CLOUD 應運而生
隨著云概念的深入，高性能計算也開始面臨一些新的選擇：是與云計算背道而馳還是相互融合？寶德對于二者的融合有著獨到的見解，即高性能計算可采取一種不同的、使用密集多核服務器的方式進入云計算，用戶可以在桌面上將作業加到作業調度系統中去。這種資源調度方式可以借助運行虛擬機的本地資源或者云中資源，可讓HPC實現寶貴的桌面化，至此，HPC in Cloud方案應運而生！
該方案是基于對HPC及云計算深刻理解的基礎上深入分析而設計，提供了靈活高效的彈性計算平臺、一體化的存儲系統、全面的系統安全性設計，適應多樣化的應用場景。同時，該方案具有高性能、穩定性和可用性，提供統一的數據存儲及用戶數據安全保障，全面兼容市面上的主流應用，并提供不少于三年的技術支持和服務。
持續發力高教事業
教育行業是寶德HPC應用范圍較廣的一個領域，近年來，寶德相繼為國內眾多高校打造了相應的解決方案，為推動我國高校科研的發展發揮了強大的支撐作用。例如，寶德與廈門大學在物理、化學等科研領域開展過多次合作。寶德為廈門大學物理系提供的集高性能、先進性、完整性、兼容性與穩定性等特點于一身的HPC解決方案，堅持了整體規劃、科學設計的指導思想，以硬件是基礎、資源是核心、應用是目的為宗旨，通過采用最先進的軟件技術和高質量的網絡硬件平臺，保證了應用系 統在網絡平臺上安全可靠、高效率的運行。
隨著云計算、大數據應用的廣泛普及，高校對于信息化和云化的需求進一步增強，高性能計算已經與理論研究、實驗科學相并列，成為現代科學的三大支柱之一，廣泛應用于科研創新領域，高校作為科研創新前沿陣地，對高性能計算有著非常強烈的需求。隨著云計算時代的到來，HPC與云計算融合之路已經啟航，HPC in Cloud概念的引入將為我國教育行業注入最新的HPC價值理念。
該方案目前已經率先在海南大學等得到實際應用。寶德與Intel、品高云助其建立的高性能云計算中心構建了由學校統一規劃和管理、并面向全校服務的高性能計算及云計算平臺，完美解決了學校計算資源不足與科研任務需求之間的尖銳矛盾，開創了HPC的項目，也將HP in Cloud這一技術方案從理論應用到實踐。
作為權威教育部門直屬、國家“211工程”和“985工程”部省重點共建的高水平大學,中南大學所擁有的材料、礦業、機械、交通運輸與土木工程等國家重點學科及學校的大部分理學、工學、醫學學科對高性能計算都具有迫切的需求。為滿足上述需求,中南大學將“高性能網格計算平臺”正式列入學校“985工程”建設項目。
通過湖南省招標有限責任公司嚴格的招投標程序,評標專家就投標方解決方案的性能、價格和服務等方面進行綜合評估,最終,以AMD四核皓龍處理器為計算核心的曙光5000高性能網格計算平臺系統解決方案勝出。該方案的服務器硬件平臺為曙光5000,體系結構為混合式的集群(Cluster)架構。平臺由78個4路4核刀片計算節點、3個8路4核SMP(Symmetrical Multi-Processing)胖節點、2個管理節點、2個I/O節點、1個Web 節點、存儲容量為20TB的存儲陣列組成,計算網絡采用Infiniband高速交換機,管理網絡采用千兆以太網交換機。
目前,中南大學高性能網格計算平臺已經建設完成,并投入試運行。在2009年10月29日HPC China2009會議上公布的“2009年中國高性能計算機性能TOP100”中,中南大學這套高性能網格計算平臺憑借10214.40 Gflops的雙精度浮點運算理論峰值,8273.68 Gflops的Linpack測試值和0.81的效率,國內高校排名名列前茅。
中南大學10萬億次高性能網格計算平臺自面向全校提供試運行服務以來,已有注冊用戶170余人,涉及國家重點基礎研究發展計劃(973)、國家高技術研究發展計劃(863)和國家自然科學基金等項目數十個,計算平臺日常平均CPU使用率達到60%~90%,內存利用率40%以上,刀片服務器節點使用率高,運行狀況良好,完全達到了預期的建設目標。
一方面,中南大學新建的高性能網格計算平臺系統與以往各個學院自建的計算平臺相比,計算能力成倍提高,使學校科研計算能力實現了大幅度的提升;另一方面,中南大學通過高性能網格計算平臺的建設,使學校順利加入到中國教育科研網格(ChinaGrid)之中,實現了計算能力“無限”擴展的計算模式的突破。
談到AMD皓龍處理器,中南大學相關技術負責人介紹說:“在運算能力與功耗、超傳輸總線、集成內存控制器設計等幾個方面,AMD處理器都具有明顯的優勢。首先,AMD提供業內公認的性能很強的計算平臺,尤其是此次選用的AMD皓龍處理器支持64位計算,很好地滿足了我們對計算能力的要求;其次,由AMD創新研發的超傳輸(HyperTransport)總線技術,很好地消除了數據傳輸的瓶頸;第三,AMD將內存控制器集成到CPU內,將內存的效率提高了50%。總之,我們認為AMD皓龍處理器是值得信賴的計算平臺。”
[關鍵詞]協同研究 遠程訪問 PLATFORM 一體化應用平臺 自助式智能集群部署
中圖分陳類號：TP393.4 文獻標識碼：A 文章編號：1009-914X（2015）34-0217-01
1 問題的提出
大港油田信息中心當前對于計算資源的使用與管理，采用傳統的集群式管理方案，這種資源固定分配的方式雖然能夠為相應部門分配適用的資源，但是對于部門間需求的改變以及資源的按需調整無法提供一個靈活的、便捷的方法。無形中增加了資源管理部門的工作量以及工作難度，同時也無法將現有計算資源的利用充分的發揮出來。其次，信息中心所管理的數模、建模等應用軟件，希望能夠以桌面云的方式為用戶提供遠程訪問接口，并且按需來自動分配登陸，改變傳統的手動建立VNC登陸服務。
針對于此類問題，為大港油田信息中心建立一套完整的云管理平臺，在此基礎之上再根據信息中心針對于業務系統的使用動態建立高性能計算集群、數模、建模機群，將能在很大程度上解決上述問題，建立起適用于大港油田的、技術領先的高性能綜合管理平臺。
2 研究云平臺建設內容
大港油田經過十多年的信息化建設，在勘探開發信息系統建設方面取得了一定的成績，緊緊圍繞“為油田主營業務發展提供強有力信息技術支撐”這一核心主題，大力推進信息化基礎建設。現已擁有了大中型計算機服務器，如針對勘探開發業務研究，配置了64臺高性能刀片服務器，其中48臺支持常規解釋和數值模擬應用，16臺圖形刀片服務器支Geoprobe、Petrel等三維解釋類軟件應用，存儲容量達到了130TB，整個高性能計算環境達到了128個CPU，1024核心數，內存總量達到8TB，同時支持200個以上的用戶開展勘探開發研究工作。在此基礎上，部署了如OpenWorks、Geoframe地震解釋系統、Petrel/SKUA/RMS/Direct地質建模系統、Eclips數字模擬系統、ComPass以及Assetview鉆井工程設計系統等應用軟件，并通過高性能PCM-AE云管理平臺和獨立仿真等技術，實現了基礎設施及專業應用的集中部署、應用和管理，初步形成了當前大港油田的勘探開發研究環境格局。
3 研究云平臺構架方案
針對于大港油田的云管理平臺建設，以全面整合信息中心現有基礎設施，并為日后新硬件環境的方便擴容為前提，IBM Platform Computing 所推出的云平臺管理軟件 PCMAE 將為大港油田信息中心提供整體的云平臺基礎框架。PCMAE 是一個面向高性能計算的云管理平臺，可以整合數據中心的計算資源、存儲資源和網絡資源，為IT資源的統一整合、管理與分配提供有力的技術支持；同時，提供了最終用戶直接請求資源的自助服務平臺，通過豐富的策略為用戶匹配和供給資源，帶給最終客戶靈活便捷的云資源申請和使用模式。另外，在虛擬化軟件之上提供它們所不具備的虛擬機靈活定制與整體管理功能，對虛擬機集群及上層 HPC 集群進行統一的自動部署、監控和資源調度，實現資源的最大化利用與服務的最快交付。
4 平臺展示
4.1 協同研究云環境全面建成，并投入應用
云計算的核心是多用戶、自動化管控、彈性計算，信息中心通過部署Platform云計算管理平臺，極大簡化研究云環境管理，實現集群快速部署與調整、資源統一管理和自動調度，是中石油第一個全面云化的研究環境。在云平臺基礎上，建立兩套高性能計算集群、遠程可視化、自助式服務。與現有數模建模等應用軟件進行集成。
通過云管理平臺的應用，信息中心可以做到將整個計算資源放置到云端，快捷的部署物理機操作系統，以及快速創建虛擬機并且加入到高性能計算平臺，使得原來需要數周的工作量簡化到一個小時以內。
4.2 主流勘探開發研究軟件的集中管理使用
取代了以往分散式的管理方法，將主流研究軟件全部集中在了云管理平臺之中，用戶通過登錄統一門戶頁面，選擇需要使用的專業應用軟件。高性能調度平臺會在云端資源中分配出最適合的計算節點供用戶使用。
在原有軟件的基礎之上，新部署了OpenWorks 5000.8，Geofrme 4.5兩套地震解釋環境以及Petrel 2013建模系統、Eclipse2013數值模擬系統、隨鉆分析、鉆井設計，軟件種類超過10種，并在不斷擴展之中。
4.3統一的作業管理
當用戶提交計算作業后，用戶隨時可以在門戶頁面上看到作業的運行狀態，并且隨時查看作業計算過程中所產生的數據文件、輸出信息。無論作業的量級多大，都能快速定位，即便數月之前提交的作業數據也能很方便的查看。
作為云平臺管理員則可以查看所有用戶的作業信息，對用戶的使用情況做到清晰了解，當發現任何作業出現異常時，在門戶界面之中就能處理，不必再尋找該作業所運行的節點，登錄該節點后才能處理。
6 應用平臺實現的功能
6.1 自助式智能集群部署
提供了簡單友好的自服務門戶界面，用戶只需通過門戶提供的統一認證功能，只需要一次登錄認證，就能直接調用運行集成在大港油田勘探開發協同研究云一體化應用平臺上的20余種應用軟件，在調用軟件的同時， 系統在后臺自動為用戶完成應用環境、硬盤資源的配置， 解決了用戶應用流程繁瑣， 較大地提高了用戶生產研究工作效率。
6.2 跨平臺軟件資源的共享
在勘探開發專業軟件一體化應用平臺上，整合了新老軟件資源，集成了基于windows、Linux等不同平臺上運行的軟件， 在同一臺客戶端工作站，用戶既能調用windows系統下的專業軟件，也能運行Linux系統下的軟件，實現了軟件資源的跨平臺共享， 大大提高了勘探開發軟件的利用率。
6.3 顯著減少了硬件投資和運行維護費用
使用集中部署和應用虛擬化技術后，客戶端不再需要配備高性能專業圖卡，不再需要不斷升級客戶機硬件，不再擔心用戶數據丟失，不再經常到用戶端安裝部署專業軟件，顯著減少了日后硬件投資和運行維護費用。
7 結論
通過專業研究軟硬件集中部署和自助式智能集群部署技術在大港油田實踐，搭建了支撐油田勘探開發協同研究工作的軟硬件集中部署、數據統一存儲、備份統一管理、應用統一、用戶單點使用的集成應用環境，實現了基于Linux環境下不同平臺應用系統界面集成和軟件資源跨平臺共享，把20多種異構專業軟件統一在一個平臺中集中管理起來，徹底解決了以往單機作戰應用模式帶來各種弊端，保證了油田各項研究工作的高效進行，具有良好的應用前景。
參考文獻
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現階段C919使用美國GE發動機，預計到2020年后換裝由中航商用航空發動機有限責任公司（簡稱“中航工業商發”）研制的國產長江CJ-1000A發動機。其強有力的研發設計能力及先進的CAE仿真設計平臺，推動了研制進程。CAE仿真設計平臺的運用涉及到復雜的數據處理和計算，需要定制級高性能計算機的支持。
曙光HPC方案與交付部經理杜夏威在接受《中國信息化周報》記者采訪時介紹，曙光致力于為以中航工業商發為代表的C919相關研制單位提供高性能解決方案，支持研制工作中所需要的設計、仿真任務的運行。
他介紹，曙光在2013年協助中航工業商發組建了一套高性能計算系統，滿足發動機研制過程中涉及的CAD/CAE軟件許可資源的共享和管理、虛擬樣機設計與仿真、結構分析、氣動力計算等需求，并最終建立一個高安全、高可擴展、易管理的軟件管理及高性能計算機群系統。
曙光根據中航工業商發差異化的應用需求，在該套系統建設中采用“胖瘦結合的方式”，配置了曙光TC4600刀片系統，以滿足用戶分布式并行且擴展性好的CFD應用需求。同時，系統配置多臺胖節點，以滿足隱式結構求解等擴展性一般的單機并行應用需求。此外，通過結合適量GPU結算節點，對部分應用實現GPU加速。在中航工業商發的仿真高性能計算平臺中，曙光較早地建立了遠程CAD環境，將顯示資源整合進后端資源池，統一了CAD與CAE數據，消除用戶端顯卡資源消耗，較早地實現了統一綜合仿真計算平臺，有效推動了中航工業商發發動機的設計、仿真，優化工作流的運轉效率。最終，依托一貫堅持的“應用適配”理念，曙光協助中航工業商發建設起了一套完整的設計-仿真一體化高性能計算平臺，助力中國國產商用發動機的研制。
在杜夏威看來， C9型客機成功首飛是中國航空領域的“爭氣機”，打破外對大飛機技術的壟斷，奠定了中國在大型飛機設計制造中的地位。他坦言，目前的核心部件――發動機依然采用國外產品，希望有曙光高性能計算平臺支撐的、由中航工業商發研制的中國自主產權的發動機早日在C919上實現換裝。
對于曙光接下來如何繼續貢獻C919，未來的工作安排和攻堅難點，杜夏威介紹說，目前在航空領域，越來越多的設計、測試、實驗工作由計算機數值模擬與仿真來完成，其中高性能計算系統發揮著重要的作用。
曙光作為國內領先的高性能計算系統供應商，希望未來能夠在高性能計算系統與整體解決方案的研制方面，與航空領域在業務層面深度融合，不僅僅實現對仿真計算的高效支撐，而是能夠協助用戶，打通設計、仿真、數據管理等多個層面，實現符合航空領域業務特性、符合中國航空設計人員使用習慣的設計仿真一體化高性能計算平臺。
關鍵詞 高性能計算機 管理軟件 接口
中圖分類號：TP311 文獻標識碼：A
1基本原理
1.1主要管理功能
高性能的計算機的管理軟件，主要是使用IPMI協議，通過對網絡的啟動以及結合BMC卡來達到對計算機的管理的目的。同時還可以通過Internet網來進行遠程的關機，遠程的對計算機進行安裝系統、檢測等操作，這些都是通過Java程序執行存放在指定位置的；linux腳本來實現的。
1.2工作原理
PXE是基于TCP/IP、DHCP、TFTP等Internet協議之上的一種擴展的網絡協議，它能夠提供網絡啟動的功能、協議又分為客戶端（client）和服務端（server）兩端，PXE client存儲于網卡的ROM之中，在計算機引導的時候，BIOS能夠把PXE client調入到內存中，然后對其進行執行，并且能夠顯示出命令菜單的操作，經過用戶的選擇之后，PXE client將在遠端的操作系統能夠通過網絡下載到本地上，并且在本地上運行。
PXE能夠通過網絡傳輸來保證其最后橙紅的運行，在計算機啟動的時候，DHCP server能夠給PXE client動態的分配一個IP地址，為了實現這個目的，在對DHCP server進行配置的時候應該增加對應的PXE特有的配置。由于在PXE client所在的那個ROM內部，已經存在和TFTP client，因此PXE client可以使用TFTP client，通過使用TFTP協議來在TFTP server上對其需要的文件進行下載。
在上述的條件下，PXE協議就能夠正常的運行了。在這個過程中，把PXE client是需要安裝Linux的計算機，TFTP server以及DHCP server是運行在不同的另一個Linux server之上的。并且，配置文件、，Bootstrap 文件、Linux內核以及Linux根目錄等都是放置在Linux server 上面的TFTP服務器的根目錄之下的。
需要值得注意的是，在PXE Client 正常的工作的過程中，還需要 3 個二進制文件：即
Bootstrap、Linux 內核以及 Linux 根文件系統這三種文件。其中，Bootstrap 文件是可執行的程序，它能夠向用戶提供一個比較簡單的控制界面，并且可以通過用戶自主的選擇，來進行相匹配的 Linux 內核以及 Linux 根文件系統的下載。
2實現方案
2.1涉及基本內容
目前來看，對于高性能計算機的管理軟件使用的是基于Java語言的管理軟件，它能夠在集機群中使用上面介紹的各種技術來完成需要完成的各項功能，并且與此同時，各個功能都是封裝在shell腳本之中的，并且還可以通過使用跨平臺的編程的 Java 語言中的進程管理來對shell腳本文件進行調用。在計算機的管理軟件的前臺，會使用JSP來對Java進行調用。
其中，shell腳本文件的調用過程中，會涉及到網絡啟動、本地啟動和網絡安裝服務這三種十分重要的技術，它們都可以在Linux的操作系統的環境下把調用的服務寫成腳本文件的形式來進行執行，在這樣的條件下能夠使得對前臺命令的調用變得更加的方便。
Java是一種跨平臺的語言，因此可以使用這種語言作為編程的基本語言來解決這個系統中對于未來的跨平臺的一種管理的設想。然而，如果采用這種方式則會涉及到一個Java 與 Shell 腳本的調用接口問題，但是Java 中的進程管理已經提供了能夠對 Shell 腳本進行調用的能力，因此則不存在相關的問題。其中，還會涉及到Java 提供的兩個類：即 Runtime 和Process。
3 結論
目前，隨著高性能的計算機的逐漸增多，對于高性能計算機的管理軟件的研究也逐漸的引起了人們的重視。對于高性能的計算機的管理軟件的研究方案，大多數都是在Java程序的基礎上進行設計的一種管理軟件，本文主要對其基本的原理進行了研究，主要包括涉及到的基本知識、以及其內部的軟件構成、軟件的結構等進行了介紹。該管理軟件的工作原理比較簡單，并且解決了對高性能計算機進行遠程的管理存在的難點。希望通過本文的介紹，能夠起到一定的參考作用。
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全球領先的存儲解決方案提供商希捷科技公司（NASDAQ：STX）日前了配備Nytro？智能輸入/輸出管理器的ClusterStor 300N存儲系統，該系統再次壯大了專為高性能計算打造的可擴展存儲系統家族，同時也是首個采用閃存緩存加速器的系統。
有了基于軟件的Nytro智能輸入/輸出管理器支持，ClusterStor 300N可在同一存儲平臺中同時無縫運行多個混合的工作負載，消除因數據需求超出現有存儲架構能力而帶來的性能瓶頸。因此，機構可將其應用于同一存儲平臺中，自動支持生成不同輸入/輸出工作量的多個應用，無需擔心性能受到影響。ClusterStor 300N存儲系統非常適合目前要求嚴苛的、數據密集型高性能計算應用比如地震預測、金融轉型建模、機械學習、地理空間分析及流體力學等，這些應用的工作負載多重而且無法預知。
對于工作量未知、需要管理海量數據且尋求高性能及成本效益的機構來說，ClusterStor 300N是理想的選擇，該系統集希捷領先的企業級硬盤、創新的固態硬盤設計以及最尖端的系統軟件于一體，專為機構管理和移動海量關鍵數據而打造，同時保證工作效率及降低每TB成本。同傳統高性能計算存儲系統相比，Nytro智能輸入/輸出管理軟件的吞吐能力提升10倍且能夠隨時進行快速擴展以適應不同工作負載。
希捷高性能計算系統業務副總裁兼總經理Ken Claffey稱，“以超級計算為代表的特殊運行環境中，最大化數據的價值就是能夠處理極端的、不可預知的存儲量以及靈活地進行擴容。運用于我們可靠的工程系統中，希捷ClusterStor 300N采用混合技術架構、成本遠低于全閃存就可以處理巨大工作負載，為不同規模的高性能計算環境交付最佳性能及價值。”
ClusterStor 300N架構為通用平臺，同時適用于ClusterStor、Lustre和IBM Spectrum Scale存儲系統，而L300N 和G300N分別適用于這幾個系統。
Atos極限計算產品與解決方案負責人Eric Eppe表示：“在關鍵高性能計算的開發與支持方面，Atos極限計算有著很長的歷史，也很高興能夠支持希捷全新系列的Nytro智能輸入/輸出管理器為基礎的ClusterStor設備。我們相信，希捷的300N設備將幫助我們的高性能計算客戶以全面、高效的方式解決他們幾乎所有數據密集型的工作負載和數據分層問題。”
惠普公司高性能計算存儲副總裁Mike Vildibill表示：“希捷300N能夠滿足我們客戶對當前高性能計算存儲環境的需求，提供超大密度、最大帶寬和低延遲，并且易于管理。希捷ClusterStor 300N等全新存儲創新產品對于滿足上述需求和面對各種不同工作負載保持高水平性能而言至關重要。”
希捷300N將于2017年1月全面發售。11月14日-11月17日期間，在美國猶他州鹽湖城的2016超級計算大會（Supercomputing 2016）#1209希捷展臺可以了解更多300N相關信息。大會期間，希捷其他技術展示包括密度最大的720TB雙機架單元（RU）Lustre存儲系統技術配置，可以據此打造全球首款15PB 42RU系統，以及NVMe over a Fabric 24盤全閃存陣列共享存儲系統，可提供高達每秒480萬的讀寫操作（IOPS），僅有單位數微秒級延遲。
ClusterStor系列架構是以希捷歷經檢驗的企業級硬盤和Lustre與IBM Spectrum Scale等高性能并行文件系統為基礎打造而成。ClusterStor系列將優越性能與超高效的可擴展性相結合，產品包括全新ClusterStor L300N和G300N，以及ClusterStor A200 Active Archive、ClusterStor L300、ClusterStor G200、ClusterStor 9000、ClusterStor 1500、ClusterStor安全數據設備和ClusterStorHadoop工作流加速設備。
