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本文目錄一覽

1，高性能計算的提升性能
2，高性能計算主要是研究什么的
3，什么是高性能計算
4，什么是高性能計算機(jī)
5，什么是高性能計算技術(shù)
6，高性能計算主要是研究什么的
7，高性能計算機(jī)是如何實現(xiàn)的從處理器存儲中兩個角度談
8，高性能計算的優(yōu)化
9，高性能計算的概述
10，高性能計算的摩爾定律

1，高性能計算的提升性能

各種高性能計算設(shè)施都要根據(jù)企業(yè)不同的需求選用，但所有高性能計算應(yīng)用程序都必須經(jīng)過特殊優(yōu)化，這與傳統(tǒng)數(shù)據(jù)中心要求不大一樣。以下方式可以讓HPC應(yīng)用程序平臺以最高的性能執(zhí)行。普通的服務(wù)器開銷為每機(jī)柜30kw，這個數(shù)字還在不斷上升。由于高密度，高效率數(shù)據(jù)中架構(gòu)基礎(chǔ)設(shè)施與冷卻系統(tǒng)變得至關(guān)重要。

高性能計算的提升性能

2，高性能計算主要是研究什么的

高性能計算主要是研究什么的

3，什么是高性能計算

應(yīng)該和分布式計算有一定聯(lián)系.好像是計算機(jī)碩士研究的一個方向,呵呵

起碼每秒計算100一次

什么是高性能計算集群群集技術(shù) 開放分類： it、群集技術(shù) 就像冗余部件可以使你免于硬件故障一樣，群集技術(shù)則可以使你免于整個系統(tǒng)的癱瘓以及操作系統(tǒng)和

什么是高性能計算

4，什么是高性能計算機(jī)

什么是高性能計算機(jī) 　　高性能計算機(jī)顧名思義是一種性能比普通計算機(jī)高的計算機(jī)，它內(nèi)部配置了多個處理器共同組成高性能計算機(jī)的一部分，通過多臺計算機(jī)也可以實現(xiàn)高性能計算操作，高性能計算機(jī)需要在相應(yīng)的高性能計算系統(tǒng)或者環(huán)境當(dāng)中運(yùn)行，那么你對高性能計算機(jī)的了解有多少呢?下面跟我一起來了解一下高性能計算機(jī)的一些相關(guān)介紹吧。　　一、高性能計算簡介：　　高性能計算指通常使用很多處理器(作為單個機(jī)器的一部分)或者某一集群中組織的幾臺計算機(jī)(作為單個計算資源操作)的計算系統(tǒng)和環(huán)境。有許多類型的HPC 系統(tǒng)，其范圍從標(biāo)準(zhǔn)計算機(jī)的大型集群，到高度專用的硬件。大多數(shù)基于集群的HPC系統(tǒng)使用高性能網(wǎng)絡(luò)互連，比如那些來自 InfiniBand 或 Myrinet 的`網(wǎng)絡(luò)互連?；镜木W(wǎng)絡(luò)拓?fù)浜徒M織可以使用一個簡單的總線拓?fù)洌谛阅芎芨叩沫h(huán)境中，網(wǎng)狀網(wǎng)絡(luò)系統(tǒng)在主機(jī)之間提供較短的潛伏期，所以可改善總體網(wǎng)絡(luò)性能和傳輸速率。　　二、高性能計算機(jī)：　　高性能計算機(jī)能夠執(zhí)行一般個人電腦無法處理的大資料量與高速運(yùn)算的電腦。其基本組成組件與個人電腦的概念無太大差異，但規(guī)格與性能則強(qiáng)大許多，是一種超大型電子計算機(jī)。具有很強(qiáng)的計算和處理數(shù)據(jù)的能力，主要特點表現(xiàn)為高速度和大容量，配有多種外部和外圍設(shè)備及豐富的、高功能的軟件系統(tǒng)?，F(xiàn)有的超級計算機(jī)運(yùn)算速度大都可以達(dá)到每秒一太次以上。　　高性能計算機(jī)是計算機(jī)中功能最強(qiáng)、運(yùn)算速度最快、存儲容量最大的一類計算機(jī)，多用于國家高科技領(lǐng)域和尖端技術(shù)研究，是一個國家科研實力的體現(xiàn)，它對國家安全，經(jīng)濟(jì)和社會發(fā)展具有舉足輕重的意義。是國家科技發(fā)展水平和綜合國力的重要標(biāo)志。　　作為高科技發(fā)展的要素，高性能計算機(jī)早已成為世界各國經(jīng)濟(jì)和國防方面的競爭利器。經(jīng)過中國科技工作者幾十年不懈地努力，中國的高性能計算機(jī)研制水平顯著提高，成為繼美國、日本之后的第三大高性能計算機(jī)研制生產(chǎn)國。中國現(xiàn)階段超級計算機(jī)擁有量為22臺(中國內(nèi)地19臺，香港1臺，臺灣2臺)，居世界第2位，就擁有量和運(yùn)算速度在世界上處于領(lǐng)先地位，隨著超級計算機(jī)運(yùn)算速度的迅猛發(fā)展，它也被越來越多的應(yīng)用在工業(yè)、科研和學(xué)術(shù)等領(lǐng)域。但就高性能計算機(jī)的應(yīng)用領(lǐng)域來說中國和發(fā)達(dá)國家美國、德國等國家還有較大差距。中國高性能計算機(jī)及其應(yīng)用的發(fā)展為中國走科技強(qiáng)國之路提供了堅實的基礎(chǔ)和保證。　　高性能計算機(jī)“π”系統(tǒng)23日在上海交通大學(xué)上線運(yùn)行，將支持俗稱“人造太陽”的慣性約束核聚變項目等高端科研工程。據(jù)介紹，“π”系統(tǒng)峰值性能達(dá)到263萬億次，位列最新全球TOP500榜單第158名。該系統(tǒng)由浪潮公司設(shè)計構(gòu)建，該系統(tǒng)上線將重點支持上海交通大學(xué)的教學(xué)科研，將成為“IFSA慣性約束聚變科學(xué)與應(yīng)用協(xié)同創(chuàng)新中心”的超算核心支持平臺。　　三、高性能計算機(jī)的用途：　　1.氣候預(yù)測：借助超級計算機(jī)預(yù)測氣候變化，從而減輕氣候變化給人類帶來的破壞。　　2.交通業(yè)：超級計算機(jī)可用來認(rèn)識和改進(jìn)汽車、飛機(jī)或輪船等交通工具的空氣流體動力學(xué)、燃料消耗、結(jié)構(gòu)設(shè)計、防撞性，并幫助提高乘坐者舒適度、減少噪音等，所有這些都具有潛在的經(jīng)濟(jì)和安全收益。　　3.生物信息學(xué)和計算生物學(xué)：生物學(xué)已經(jīng)顯示出巨大的計算需求，超級計算機(jī)將幫助尋找疾病治療的革命性方法。　　4.社會健康與安全：比如，污染、災(zāi)難規(guī)劃以及針對本地和國家基礎(chǔ)設(shè)施進(jìn)行的恐怖主義活動等。　　5.地震：對地震的模擬能幫助人類探索地震預(yù) 測方法，從而減輕與地震相關(guān)的風(fēng)險。　　6.地球物理探測和地球科學(xué)：比如石油的勘測問題，這類問題具有潛在和巨大的經(jīng)濟(jì)效益。　　7.天體物理學(xué)：模擬時間進(jìn)程并加速這種模擬的進(jìn)程，從而對天體的演變進(jìn)行建模和理論試驗。　　8.材料科學(xué)與計算納米技術(shù)：對物質(zhì)和能量的模擬是計算密集型的。 ;

5，什么是高性能計算技術(shù)

高性能計算(High performance computing，縮寫HPC) 指通常使用很多處理器（作為單個機(jī)器的一部分）或者某一集群中組織的幾臺計算機(jī)（作為單個計算資源操作）的計算系統(tǒng)和環(huán)境。有許多類型的HPC 系統(tǒng)，其范圍從標(biāo)準(zhǔn)計算機(jī)的大型集群，到高度專用的硬件。大多數(shù)基于集群的HPC系統(tǒng)使用高性能網(wǎng)絡(luò)互連，比如那些來自 InfiniBand 或 Myrinet 的網(wǎng)絡(luò)互連?；镜木W(wǎng)絡(luò)拓?fù)浜徒M織可以使用一個簡單的總線拓?fù)?，在性能很高的環(huán)境中，網(wǎng)狀網(wǎng)絡(luò)系統(tǒng)在主機(jī)之間提供較短的潛伏期，所以可改善總體網(wǎng)絡(luò)性能和傳輸速率。

比如說超算！

6，高性能計算主要是研究什么的

高性能計算主要研究方向有四個方面：高性能計算理論基礎(chǔ)；高性能計算系統(tǒng)；高性能計算系統(tǒng)的設(shè)計；高性能計算驅(qū)動力。高性能計算機(jī)的發(fā)展趨勢主要表現(xiàn)在網(wǎng)絡(luò)化、體系結(jié)構(gòu)主流化、開放和標(biāo)準(zhǔn)化、應(yīng)用的多樣化等方面。網(wǎng)絡(luò)化的趨勢將是高性能計算機(jī)最重要的趨勢，高性能計算機(jī)的主要用途是網(wǎng)絡(luò)計算環(huán)境中的主機(jī)。藍(lán)海大腦高性能計算一體機(jī)融合計算、網(wǎng)絡(luò)、存儲、 GPU、虛擬化的異構(gòu)計算水冷服務(wù)器，支持主流虛擬化平臺如Vmware、Redhat、Microsoft Hyper-V 等，支持在線壓縮、重復(fù)數(shù)據(jù)自動刪除、數(shù)據(jù)保護(hù)、容災(zāi)備份及雙活等功能，引領(lǐng)高性能計算行業(yè)以節(jié)能、綠色、低碳、靜音的發(fā)展方向為宗旨。型號藍(lán)海大腦高性能計算服務(wù)器英特爾處理器 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 1TBAMD處理器 AMD銳龍Threadripper Pro 3945WX 4.0GHz/12核/64M/3200/280W AMD銳龍Threadripper Pro 3955WX 3.9GHz/16核/64M/3200/280W AMD銳龍Threadripper Pro 3975WX 3.5GHz/32核/128M/3200/280W AMD銳龍Threadripper Pro 3995WX 2.7GHz/64核/256M/3200/280W AMD銳龍Threadripper Pro 5945WX 4.1G 12核/64M/3200/280W AMD銳龍Threadripper Pro 5955WX 4.0G 16核/64M/3200/280W AMD銳龍Threadripper Pro 5965WX 3.8G 24核/128M/3200/280W AMD銳龍Threadripper Pro 5975WX 3.6G 32核/128M/3200/280W AMD銳龍Threadripper Pro 5995WX 2.7G 64核/256M/3200/280W顯卡 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硬盤 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 外形規(guī)格立式機(jī)箱 210尺寸mm（高*深*寬) : 726 x 616 x 266 210A尺寸mm（高*深*寬) : 666 x 626 x 290 210B尺寸mm（高*深*寬) : 697 x 692 x 306 聲卡：7.1通道田聲卡機(jī)柜安裝 : 前置機(jī)柜面板或倒軌（可選）電源功率 : 1300W×2; 2000W×1軟件環(huán)境可預(yù)裝 CUDA、Driver、Cudnn、NCCL、TensorRT、Python、Opencv 等底層加速庫、選裝 Tensorflow、Caffe、Pytorch、MXnet 等深度學(xué)習(xí)框架。前置接口 USB3.2 GEN2 Type-C×4 指承燈電和硬盤LED 靈動擴(kuò)展區(qū) : 29合1讀卡器，eSATA，1394，PCIe接口（可選）讀卡器 : 9合1SD讀卡器（可選）模擬音頻 : 立體聲、麥克風(fēng) 后置接口 PS2接口 : 可選串行接口 : 可選 USB3.2 GEN2 Type-C×2 網(wǎng)絡(luò)接口 : 雙萬兆 (RJ45) IEEE 1394 : 擴(kuò)展卡口模擬音頻 : 集成聲卡 3口連接線專用屏蔽電纜（信號電纜和電源電纜）資料袋使用手冊、光盤1張、機(jī)械鍵盤、鼠標(biāo)、裝箱單、產(chǎn)品合格證等再不明白自己去百度下。

7，高性能計算機(jī)是如何實現(xiàn)的從處理器存儲中兩個角度談

處理器負(fù)責(zé)的數(shù)據(jù)的計算，任務(wù)的處理?，F(xiàn)在的處理器通過高的主頻和更多的線程、核心來提高自己的運(yùn)算速度。如何判定速度呢。首先從頻率上來講，高的頻率肯定要比低頻計算的快，但是在相同的頻率下就要看架構(gòu)了，比如每年新的架構(gòu)都會強(qiáng)于前一年出的產(chǎn)品，然后看核心數(shù)，（也要看是否支持多核心）索然多核已經(jīng)普及，但是一些程序和游戲在多核心的cpu、下仍然用的單一核心來運(yùn)行。更多數(shù)量的核心和線程也是為了提高計算機(jī)的性能。然后是存儲。cpu是用來計算的，他自己不會存儲資料。而硬盤是用來存儲資料的。提高存儲就會有兩個概念，讀取和寫入。這個速度會影響你的計算機(jī)性能。舉個例子，比如你的計算機(jī)很強(qiáng)悍，cpu能力很強(qiáng)，而你的存儲介質(zhì)很差，就會出現(xiàn)小馬拉大車的感覺。比如你的cpu可以處理一個g的內(nèi)容。而你的存儲器只能輸出500mb（0.5g），這樣下來cpu的能力就不能達(dá)到極限，而瓶頸就出現(xiàn)在存儲上面。所以說，想要一個高性能計算機(jī)，處理器和存儲是很重要的兩點。以為你就問了這兩個點，我就說這些。高性能計算機(jī)實現(xiàn)的點還有很多。

8，高性能計算的優(yōu)化

高性能計算(HighPerformanceComputing)是計算機(jī)科學(xué)的一個分支，主要是指從體系結(jié)構(gòu)、并行算法和軟件開發(fā)等方面研究開發(fā)高性能計算機(jī)的技術(shù)。隨著計算機(jī)技術(shù)的飛速發(fā)展，高性能計算機(jī)的計算速度不斷提高，其標(biāo)準(zhǔn)也處在不斷變化之中。高性能計算簡單來說就是在16臺甚至更多的服務(wù)器上完成某些類型的技術(shù)工作負(fù)載。到底這個數(shù)量是需要8臺，12臺還是16臺服務(wù)器這并不重要。在定義下假設(shè)每一臺服務(wù)器都在運(yùn)行自己獨(dú)立的操作系統(tǒng)，與其關(guān)聯(lián)的輸入/輸出基礎(chǔ)構(gòu)造都是建立在COTS系統(tǒng)之上。簡而言之，討論的就是Linux高性能計算集群。一個擁有20000臺服務(wù)器的信息中心要進(jìn)行分子動力學(xué)模擬無疑是毫無問題的，就好比一個小型工程公司在它的機(jī)房里運(yùn)行計算流體動力學(xué)(CFD)模擬。解決工作負(fù)載的唯一限制來自于技術(shù)層面。接下來我們要討論的問題是什么能直接加以應(yīng)用。量度(Metrics)性能(Performance)，每瓦特性能(Performance/Watt)，每平方英尺性能(Performance/Squarefoot)和性能價格比(Performance/dollar)等，對于提及的20000臺服務(wù)器的動力分子簇來說，原因是顯而易見的。運(yùn)行這樣的系統(tǒng)經(jīng)常被服務(wù)器的能量消耗(瓦特)和體積(平方英尺)所局限。這兩個要素都被計入總體擁有成本(TCO)之列。在總體擁有成本(TCO)方面取得更大的經(jīng)濟(jì)效益是大家非常關(guān)注的。議題的范圍限定在性能方面來幫助大家理解性能能耗，性能密度和總體擁有成本(TCO)在實踐中的重要性。性能的定義在這里把性能定義為一種計算率。例如每天完成的工作負(fù)載，每秒鐘浮點運(yùn)算的速度(FLOPs)等等。接下來要思考的是既定工作量的完成時間。這兩者是直接關(guān)聯(lián)的，速度=1/(時間/工作量)。因此性能是根據(jù)運(yùn)行的工作量來進(jìn)行測算的，通過計算其完成時間來轉(zhuǎn)化成所需要的速度。定量與定性從定性的層面上來說這個問題很容易回答，就是更快的處理器，更多容量的內(nèi)存，表現(xiàn)更佳的網(wǎng)絡(luò)和磁盤輸入/輸出子系統(tǒng)。但當(dāng)要在決定是否購買Linu集群時這樣的回答就不夠準(zhǔn)確了。對Linux高性能計算集群的性能進(jìn)行量化分析。為此介紹部分量化模型和方法技巧，它們能非常精確的對大家的業(yè)務(wù)決策進(jìn)行指導(dǎo)，同時又非常簡單實用。舉例來說，這些業(yè)務(wù)決策涉及的方面包括：購買---系統(tǒng)元件選購指南來獲取最佳性能或者最經(jīng)濟(jì)的性能配置---鑒別系統(tǒng)及應(yīng)用軟件中的瓶頸計劃---突出性能的關(guān)聯(lián)性和局限性來制定中期商業(yè)計劃Linux高性能計算集群模型包括四類主要的硬件組成部分。(1)執(zhí)行技術(shù)工作負(fù)載的計算節(jié)點或者服務(wù)器；(2)一個用于集群管理，工作控制等方面的主節(jié)點；(3)互相連接的電纜和高度普及的千兆以太網(wǎng)(GBE)；(4)一些全局存儲系統(tǒng)，像由主節(jié)點輸出的NFS文件一樣簡單易用。高性能計算機(jī)的衡量標(biāo)準(zhǔn)主要以計算速度(尤其是浮點運(yùn)算速度)作為標(biāo)準(zhǔn)。高性能計算機(jī)是信息領(lǐng)域的前沿高技術(shù)，在保障國家安全、推動國防科技進(jìn)步、促進(jìn)尖端武器發(fā)展方面具有直接推動作用，是衡量一個國家綜合實力的重要標(biāo)志之一。隨著信息化社會的飛速發(fā)展，人類對信息處理能力的要求越來越高，不僅石油勘探、氣象預(yù)報、航天國防、科學(xué)研究等需求高性能計算機(jī)，而金融、政府信息化、教育、企業(yè)、網(wǎng)絡(luò)游戲等更廣泛的領(lǐng)域?qū)Ω咝阅苡嬎愕男枨笱该驮鲩L。一個簡單量化的運(yùn)用模型這樣一個量化的運(yùn)用模型非常直觀。在一個集群上對既定的工作完成的時間大約等同于在獨(dú)立的子系統(tǒng)上花費(fèi)的時間：e1、時間(Time)=節(jié)點時間(Tnode)+電纜時間(Tfabric)+存儲時間(Tstorage)Time = Tnode + Tfabric + Tstorag這里所說的時間(Time)指的是執(zhí)行工作量的完成時間，節(jié)點時間(Tnode)是指在計算節(jié)點上花費(fèi)的完成時間，電纜時間(Tfabric)是指在互聯(lián)網(wǎng)上各個節(jié)點進(jìn)行互聯(lián)的完成時間，而存儲時間(Tstorage)則是指訪問局域網(wǎng)或全球存儲系統(tǒng)的完成時間。計算節(jié)點的完成時間大約等同于在獨(dú)立的子系統(tǒng)上花費(fèi)的時間：2、節(jié)點時間(Tnode)=內(nèi)核時間(Tcore) +內(nèi)存時間(Tmemory)這里所說的內(nèi)核時間(Tcore)指的是在微處理器計算節(jié)點上的完成時間。而內(nèi)存時間(Tmemory)就是指訪問主存儲器的完成時間。這個模型對于單個的CPU計算節(jié)點來說是非常實用的，而且能很容易的擴(kuò)展到通用雙插槽(SMP對稱多處理)計算節(jié)點。為了使第二套模型更加實用，子系統(tǒng)的完成時間也必須和計算節(jié)點的物理配置參數(shù)相關(guān)聯(lián)，例如處理器的速度，內(nèi)存的速度等等。計算節(jié)點圖示中的計算節(jié)點原型來認(rèn)識相關(guān)的配置參數(shù)。圖示上端的是2個處理器插槽，通過前端總線(FSB-front side bus)與內(nèi)存控制中心(MCH)相連。這個內(nèi)存控制中心(MCH)有四個存儲信道。同時還有一個Infiniband HCA通過信道點對點串行(PCIe)連接在一起。像千兆以太網(wǎng)和串行接口(SATA)硬盤之類的低速的輸入輸出系統(tǒng)都是通過芯片組中的南橋通道(South Bridge)相連接的。在圖示中，大家可以看到每個主要部件旁邊都用紅色標(biāo)注了一個性能相關(guān)參數(shù)。這些參數(shù)詳細(xì)的說明了影響性能(并非全部)的硬件的特性。它們通常也和硬件的成本直接相關(guān)。舉例來說，處理器時鐘頻率(fcore)在多數(shù)工作負(fù)荷狀態(tài)下對性能影響巨大。根據(jù)供求交叉半導(dǎo)體產(chǎn)額曲線原理，處理器速度越快，相應(yīng)成本也會更高。高速緩存存儲器的體積也會對性能產(chǎn)生影響，它能減少主頻所承載的工作負(fù)荷以提高其運(yùn)算速度。處理器內(nèi)核的數(shù)量(Ncores)同樣會影響性能和成本。內(nèi)存子系統(tǒng)的速度可以根據(jù)雙列直插內(nèi)存模塊頻率(fDIMM)和總線頻率(fBus)進(jìn)行參數(shù)化，它在工作負(fù)荷狀態(tài)下也對性能產(chǎn)生影響。同樣，電纜相互連接(interconnect fabric)的速度取決于信道點對點串行的頻率。而其他一些因素，比如雙列直插內(nèi)存模塊內(nèi)存延遲(DIMM CAS Latency)，存儲信道的數(shù)量等都做為次要因素暫時忽略不計。使用的性能參數(shù)在圖示中標(biāo)明的6個性能參數(shù)中，保留四個和模型相關(guān)的參數(shù)。首先忽略信道點對點串行的頻率(fPCIe)，因為它主要影響的是電纜相互連接(interconnect fabric)速度的性能，這不在范圍之列。接下來注意一下雙列直插內(nèi)存模塊頻率(fDIMM)和總線頻率(fBus)會由于內(nèi)存控制中心(MCH)而限于固定比率。使用的雙核系統(tǒng)中，這些比率最具代表性的是4:5, 1:1, 5:4。一般情況下只會用到其中的一個。高速緩存存儲器的體積非常重要。在這個模型中保留這個參數(shù)。內(nèi)核的數(shù)量(Ncores)和內(nèi)核頻率(fcore)也非常重要，保留這兩個參數(shù)。高性能計算(HPC)模型　這第二個模型的基本形式在計算機(jī)體系研究領(lǐng)域已經(jīng)存在了很多年。A普通模式是：(3) CPI = CPI0 + MPI * PPM這里的CPI指的是處理器在工作負(fù)荷狀態(tài)下每執(zhí)行一個指令的周期。CPI0是指內(nèi)核CPI，MPI I則是指在工作負(fù)荷狀態(tài)下高速緩存存儲器每個指令失誤的次數(shù)(注釋：在高性能計算領(lǐng)域，MPI主要用于信息傳遞界面，在此處主要是指處理器構(gòu)造慣例)，PPM是指以處理器時鐘滴答聲為單位對高速緩存存儲器每個指令失誤的次數(shù)的記錄。第二和第三個方程式相互吻合。這第一個術(shù)語代表的是處理器，第二個術(shù)語代表的是內(nèi)存?？梢灾庇^的看到，假設(shè)每項工作下執(zhí)行的P指令的工作負(fù)荷與代表處理器的頻率的內(nèi)核頻率(每秒鐘處理器運(yùn)行周期的單位)再與方程式(3)相乘，就得到了方程式(4):Tnode = (CPIo * P) * (1 / fcore) + (MPI * P) * PPM * (1 / fcore)在這里要注意(CPIo * P)是以每項工作分配下處理器的運(yùn)行周期為單位，對微處理器架構(gòu)上運(yùn)行的既定工作負(fù)荷通常是個恒量。因此把它命名為α。(處理器周期本身無法對時間進(jìn)行測算，如果乘以內(nèi)核的頻率就可以得到時間的測算標(biāo)準(zhǔn)。因此Tnode在方程式(4)的右邊)。(MPI * P)也是同理。對于既定工作負(fù)荷和體系結(jié)構(gòu)來說它也是個恒量，但它主要依賴于高速緩存存儲器的體積。我們把它命名為M(MBcache)。而PPM是指訪問主存的成本。對于既定的工作負(fù)荷來說，通常是個固定的數(shù)字C。PPM乘以內(nèi)存頻率和總線頻率的比值(fcore / fBus)就從總線周期(bus cycles)轉(zhuǎn)化成了處理器周期。因此PM = C * fcore / fBus。套入M(MBcache)就可以得到：(5) Tnode = α * (1 / fcore) + M(MBcache) * (1 / fbus)這個例子說明總線頻率(bus frequency)也是個恒量，方程式(5)可以簡化為方程式(6)：(6) Tnode = α * (1 / fcore) + β在這里Tcore = α * (1 / fcore)，而Tmemory = β(也就是公式2里的術(shù)語。我們把這些關(guān)鍵點關(guān)聯(lián)在一起)。首先在模型2里，公式5和公式6都有堅實的理論基礎(chǔ)，因為經(jīng)分析過它是如何從公式3推理而來(它主要應(yīng)用于計算機(jī)體系理論)。其次，這個模型4個硬件性能參數(shù)的3個已經(jīng)包括其中。還差一個參數(shù)就是內(nèi)核數(shù)量(Ncores)。用直觀的方式來說明內(nèi)核的數(shù)量，就是假設(shè)把N個內(nèi)核看做是一個網(wǎng)絡(luò)頻率上運(yùn)行的一個內(nèi)核，稱之為N*fcore。那么根據(jù)公式(6)我們大致可以推算出：(7) Tcore ~ α / (N*fcore)Tcore~ ( α / N) * (1 / fcore )也可以把它寫成：(8) αN = ( α / N)多核處理器的第一個字母Alpha可能是單核處理器的1/N次。通過數(shù)學(xué)推算這幾乎是完全可能的。通常情況下我們是根據(jù)系統(tǒng)內(nèi)核和總線頻率(bus frequencies)來衡量計算機(jī)系統(tǒng)性能，如公式(5)所闡述的。但是公式(5)的左邊是時間單位--這個時間單位指的是一項工作量的完成時間。這樣就能更清楚的以時間為單位說明右側(cè)的主系統(tǒng)參數(shù)。同時請注意內(nèi)核的時鐘周期τcore(是指每次內(nèi)核運(yùn)行周期所需的時間)也等同于(1 / fcore)?？偩€時鐘(bus clock)周期也是同理。(9) Tnode = αN * τcore + M(MBcache) * τBus這個公式的轉(zhuǎn)化也給了一個完成時間的模型，那就是2個基本的自變量τcore和τBus呈現(xiàn)出直線性變化。這對使用一個簡單的棋盤式對照表對真實系統(tǒng)數(shù)據(jù)進(jìn)行分析是有幫助的。

9，高性能計算的概述

圖1顯示了一網(wǎng)狀 HPC 系統(tǒng)。在網(wǎng)狀網(wǎng)絡(luò)拓?fù)渲校摻Y(jié)構(gòu)支持通過縮短網(wǎng)絡(luò)節(jié)點之間的物理和邏輯距離來加快跨主機(jī)的通信。盡管網(wǎng)絡(luò)拓?fù)洹⒂布吞幚碛布?HPC 系統(tǒng)中很重要，但是使系統(tǒng)如此有效的核心功能是由操作系統(tǒng)和應(yīng)用軟件提供的。HPC 系統(tǒng)使用的是專門的操作系統(tǒng)，這些操作系統(tǒng)被設(shè)計為看起來像是單個計算資源。正如從圖1和圖2中可以看到的，其中有一個控制節(jié)點，該節(jié)點形成了 HPC 系統(tǒng)和客戶機(jī)之間的接口。該控制節(jié)點還管理著計算節(jié)點的工作分配。對于典型 HPC 環(huán)境中的任務(wù)執(zhí)行，有兩個模型：單指令/多數(shù)據(jù) (SIMD) 和多指令/多數(shù)據(jù) (MIMD)。SIMD在跨多個處理器的同時執(zhí)行相同的計算指令和操作，但對于不同數(shù)據(jù)范圍，它允許系統(tǒng)同時使用許多變量計算相同的表達(dá)式。MIMD允許HPC 系統(tǒng)在同一時間使用不同的變量執(zhí)行不同的計算，使整個系統(tǒng)看起來并不只是一個沒有任何特點的計算資源（盡管它功能強(qiáng)大），可以同時執(zhí)行許多計算。不管是使用 SIMD 還是 MIMD，典型 HPC 的基本原理仍然是相同的：整個HPC 單元的操作和行為像是單個計算資源，它將實際請求的加載展開到各個節(jié)點。HPC 解決方案也是專用的單元，被專門設(shè)計和部署為能夠充當(dāng)（并且只充當(dāng)）大型計算資源。

10，高性能計算的摩爾定律

提及摩爾定律，作為計算機(jī)發(fā)展的第一定律一直在引領(lǐng)IT產(chǎn)業(yè)的前行。不過隨著多核技術(shù)的發(fā)展和應(yīng)用，摩爾定律在面臨挑戰(zhàn)的同時，在某些領(lǐng)域已經(jīng)被超越。例如在日益普及的高性能計算（HPC）中。那為何摩爾定律會首先在高性能計算領(lǐng)域被超越？這之中又隱含著怎樣的產(chǎn)業(yè)趨勢？首先從代表全球高性能計算水平和趨勢的全球高性能計算TOP500近幾年性能發(fā)展的趨勢看，無論是最大性能（全球排名第一的系統(tǒng)）、還是最小性能（全球排名最后）和平均性能，其發(fā)展曲線的速度是基本一致的。但與摩爾定律的發(fā)展曲線相比，則明顯處于陡勢的增長態(tài)勢。這說明這兩年來，高性能計算性能和應(yīng)用的發(fā)展速度已經(jīng)超越了摩爾定律。熟悉摩爾定律的人都知道，摩爾定律有三種解釋。一種是集成電路芯片上所集成的電路的數(shù)目，每隔18個月就翻一番；第二種是微處理器的性能每隔18個月提高一倍，而價格下降一半；第三種解釋是用一個美元所能買到的電腦性能，每隔18個月翻兩番。這三種解釋中業(yè)內(nèi)引用最多的是第一種。但具體到高性能計算，筆者更愿意用第二或者第三種來解釋。按理說，隨著高性能計算性能的不斷提升和系統(tǒng)的日益龐大，高性能計算用戶無論在初期的采購搭建系統(tǒng)，還是后期的使用中的成本都會大幅的增加，在經(jīng)濟(jì)危機(jī)的特殊時期，高性能計算如此大的TCO會導(dǎo)致用戶的減少和整體性能的下降才對。但前不久發(fā)布的全球高性能計算TOP500證明，增長的勢頭未減，這除了市場和用戶的需求外，更在于處理器廠商采用新的技術(shù)，在性能提升的同時，讓用戶以更低的成本享受到更高、更多的計算性能。從這個意義上看，摩爾定律在被延續(xù)的同時也正在被超越，即在高性能計算領(lǐng)域，用戶性能/投入比遠(yuǎn)遠(yuǎn)大于摩爾定律。當(dāng)然這主要得益于處理器制程、架構(gòu)技術(shù)、多核技術(shù)、節(jié)能技術(shù)、軟件優(yōu)化和快速部署等。例如從制程和核數(shù)上看，最新的全球高性能計算TOP500排名顯示，45納米已經(jīng)占據(jù)了絕對的主流。而多核也達(dá)到了全球TOP500的2/3。從部署的速度看，AMD剛剛發(fā)布不久的6核就已經(jīng)有兩套進(jìn)入TOP500中。而英特爾正式發(fā)布的新的Nehalem多核架構(gòu)的高性能計算系統(tǒng)更有33套（基于這個處理器的系統(tǒng)）進(jìn)入TOP500，其中有兩套在TOP20里?？焖俚牟渴鸾o用戶帶來的是最新技術(shù)和性能的獲得。當(dāng)然對于用戶而言，多核并非是關(guān)鍵，重要的是如何充分發(fā)揮多核的效能。這就需要相關(guān)的平臺技術(shù)和軟件優(yōu)化。例如在高性能計算領(lǐng)域，業(yè)內(nèi)都聽說過“半寬板”這個標(biāo)準(zhǔn)。這個“半寬板”標(biāo)準(zhǔn)其實是英特爾在幾年前提出的，半寬的小板在加高計算密度的同時，節(jié)約了很多復(fù)用的部件，在加強(qiáng)高性能計算的密度同時，配合散熱的技術(shù)設(shè)計，可以提供更多的計算能力同時降低能耗。這就引出了一個新的發(fā)展方向，即高性能計算未來發(fā)展就是能耗更多被用于計算性能的提高，而不是散熱。此外，就是SSD（固態(tài)硬盤），它可以在大幅提高高性能計算系統(tǒng)可靠性和I/O性能的同時，還可以降低功耗。而軟件優(yōu)化更是高性能計算中重中之重的部分，編譯器、函數(shù)庫以及MPI庫，所有這些可以幫助ISV能夠把多核處理器的計算性能充分發(fā)揮出來。由此來看，在高性能計算領(lǐng)域，單純的處理器已經(jīng)不能滿足市場和用戶的需求，它們需要的是高性能計算平臺級的解決技術(shù)及方案。這也是為什么在全球高性能計算TOP500開始引入能效的主要原因。說到能效，筆者早就聽說在業(yè)內(nèi)有個與摩爾定律同樣重要的“基辛格規(guī)則”。它是以處理器業(yè)界聞名的英特爾首席技術(shù)官帕特·基辛格名字命名的。該規(guī)則的主旨是今后處理器的發(fā)展方向?qū)⑹茄芯咳绾翁岣咛幚砥髂苄В⑹沟糜嬎銠C(jī)用戶能夠充分利用多任務(wù)處理、安全性、可靠性、可管理性和無線計算方面的優(yōu)勢。如果說“摩爾定律”是以追求處理性能為目標(biāo)，而“基辛格規(guī)則”則是追求處理器的能效，這規(guī)則至少在高性能計算領(lǐng)域已經(jīng)得到了驗證，而它由此帶來的是摩爾定律的被超越，即用戶將會在更短的周期，以更低的價格獲得更高的能效。

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高性能計算，高性能計算的提升性能

本文目錄一覽

1，高性能計算的提升性能

2，高性能計算主要是研究什么的

3，什么是高性能計算

4，什么是高性能計算機(jī)

5，什么是高性能計算技術(shù)

6，高性能計算主要是研究什么的

7，高性能計算機(jī)是如何實現(xiàn)的從處理器存儲中兩個角度談

8，高性能計算的優(yōu)化

9，高性能計算的概述

10，高性能計算的摩爾定律

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2，高性能計算主要是研究什么的

3，什么是高性能計算

4，什么是高性能計算機(jī)

5，什么是高性能計算技術(shù)

6，高性能計算主要是研究什么的

7，高性能計算機(jī)是如何實現(xiàn)的從處理器存儲中兩個角度談

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10，高性能計算的摩爾定律

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5，什么是高性能計算技術(shù)

7，高性能計算機(jī)是如何實現(xiàn)的從處理器存儲中兩個角度談

8，高性能計算的優(yōu)化

10，高性能計算的摩爾定律