结构流体多物理场耦合高性能仿真计算集群配置推荐

经常听到客户反馈，某某分布式多机集群、某某云计算平台，在集群上做计算还不如普通电脑快，高性能计算集群做工程仿真计算效率很低，花了一大笔经费，经过一年多的方案论证、审批通过、采购、交货、使用，但集群性能表现很差。

看似高性能集群的计算服务器、存储服务器、管理服务器、infiniband交换机等硬件设备放到机柜上，通过网络交换机全部连接好，系统、软件、开发工具也都安装调试正常了，HPC集群就OK了，真这么简单吗？

实际情况：

可能1 计算服务器硬件配置选型不合理，
可能2 并行存储服务器硬件配置有问题
可能3 作业调度方法存在问题
可能4 计算方式选择有问题，通过GPU计算更快，但确用CPU计算方式
可能5 网络io有问题，永远是满负荷

出现这些问题的原因，集群的配置方案往往是使用者想要一个“最先进、成熟的”集群计算架构，自己认为的一个方案，或者过度相信“丰富有经验的系统集成商”（大品牌，不用质疑），根据客户的预算，给出的高性能计算集群方案。

使用者大部分是对软件熟悉，对工作计算任务熟悉，但因工作知识的局限性，可能对硬件配置，最新计算架构不是很精通，集成商，大部分都是卖设备的，关心的是设备能否卖出去，对客户应用了解很少或不是很深入，因此这样两类人，在一起交流讨论仿真计算集群硬件配置方案，未来必然存在隐患。那么一个合理、完美、高效的高性能计算集群方案的关键点都有什么？

首先要根据客户的应用要求，跑什么软件，对这些软件特点进行分析。其次，根据掌握了应用情况，结合最新的硬件规格，分别给出计算服务器、GPU服务器、并行存储服务器、管理服务器、网络低延迟的交换机的对应方案，另外还要配备好一个高效的作业调度系统，这样这个集群方案更贴近仿真软件的计算要求。

关键点1 计算服务器用什么规格CPU、GPU、内存、硬盘，性能最大化？
关键点2 存储服务器，作为数据交换最密集的地方，最大的瓶颈，是什么?

不能忽略的情况：
如果不知道仿真数值模拟软件的不同求解器的特点，很可能计算服务器配置正常，软件运行正常，速度很慢，怎么回事？
如果不熟悉计算硬件架构，计算服务器的CPU频率高低无所谓，内存带宽无所谓，硬盘io无所谓，便宜就行，可能结果性能表现很差。
如果不清楚很多软件已经支持GPU加速，求解过程得到10几倍的提升（用CPU就可以，或用最贵的GPU，也不快，什么情况？）
如果不清楚作业调度正确方式，按核调用，计算规模越大，分配更多核，速度就快？
因此，集群配置缺陷，将来必然面临并行计算效率低，性能表现差的问题，再加上作业调度软件问题或使用问题，集群运算效率自然好不到哪里。

CX650高性能仿真计算集群

西安坤隆计算机公司，经过多年实际集群系统的应用软件运行和监测分析，我们可以给出从集群硬件配置和集群架构、作业调度全方位的满足不同仿真计算特点，通过采用最新CPU和GPU，以及合理硬件配置和高效作业调用，保证了集群的计算效率发挥到最大。UltraLAB高性能仿真计算集群充分考虑应用软件的算法特点，保证整个集群每个环节，计算服务器或GPU超算服务器，并行存储服务器等集群配置架构，无死角、无卡顿、均衡，都能最大限度发挥各自的性能。

应用软件并行计算特点

CX650仿真集群系统介绍

CX650是采用intel xeon第三代可扩展处理器组成的集群，代表着目前最新的计算架构，求解更快、更高效。CX650集群系统是由【高频服务器】、【计算服务器】、【GPU超算服务器】、【管理与存储服务器】、【高性能低延迟交换机】、作业调度系统组成。

CX650高性能仿真计算集群配置推荐

方案1：5个计算节点集群配置方案推荐

总核数：200核@2.8GHz 、 CPU算力 8.9TFlops 、总内存容量 1.28TB 。

方案2： 10个计算节点集群配置方案推荐

总核数：400核@2.8GHz 、CPU算力 17.9TFlops 、GPU算力（FP32） 80Tfops 、总内存容量 2.56TB 。

方案3： 15个计算节点集群配置方案推荐

总核数：600核@2.8GHz 、CPU算力 26.88TFlops 、GPU算力（FP32） 80Tfops 、总内存容量 3.84TB 。

结构流体多物理场耦合高性能仿真计算集群配置推荐相关推荐

Linux ANSYS Fluent计算集群配置
目录 0 Linux系统及ANSYS版本 1 Linux系统安装及相关配置 1.1 系统安装 1.2 CentOS 配置ntfs挂载 1.3 SSH相关配置 2 ANSYS 安装 3 实际计算操作及相 ...
Microsoft HPC Pack 2016部署Comsol Multiphysics多物理场耦合并行计算以及超大规模仿真计算集群硬件配置推荐
并行计算(Parallel Computing)是指同时使用多个计算资源解决计算问题.并行计算的主要目的是快速解决大型复杂的计算问题,或者节约成本--使用多台"廉价" 计算机取代 ...
GPU在高性能仿真计算中的应用
一.什么是GPU? 首先需要解释CPU和GPU这两个缩写分别代表什么.CPU即中央处理器,GPU即图形处理器.其次,要解释两者的区别,要先明白两者的相同之处:两者都有总线和外界联系,有自己的缓存体系, ...
Linux仿真运算集群,fluent DPM Linux计算集群运行报错 - 计算模拟 - 小木虫 - 学术科研互动社区...
计算对象是一个三维圆柱在空间中做简谐运动,计算域顶面有离散相入射. DPM设置为面入射,按rosin预设函数分布,unsteady particle track, 按0.001s的粒子时间步计算(计算 ...
创建父需求子需求构建需求树_用pc构建DIY计算集群(超级计算机)
----------------------------------------------------------------- 用pc构建DIY计算集群目录 /构建计算集群 0. |-- /0前 ...
用pc构建DIY计算集群
----------------------------------------------------------------- 用pc构建DIY计算集群目录 /构建计算集群 |-- /0前言 | ...
如何从0到1构建一个稳定、高性能的Redis集群？（附16张图解）
阅读本文大约需要 13 分钟. 大家好,我是 Kaito. 这篇文章我想和你聊一聊 Redis 的架构演化之路. 现如今 Redis 变得越来越流行,几乎在很多项目中都要被用到,不知道你在使用 Red ...
学界 | 进化算法可以不再需要计算集群，开普敦大学的新方法用一块GPU也能刷新MNIST记录
来源:AI科技评论概要:最近这项来自南非开普敦大学的研究就带来了新的发现,只用单块GPU的资源就进化出了理想的网络结构,还刷新了三项测试的结果. 作者按:进化算法和生成式对抗性网络GANs类似,提出 ...
16 张图教你如何从 0 到 1 构建一个稳定、高性能的 Redis 集群！
作者 | Magic Kaito 责编 | 张文来源 | 水滴与银弹(ID:waterdrop_bullet) 这篇文章我想和你聊一聊 Redis 的架构演化之路. 现如今 Redis 变得越来 ...

结构流体多物理场耦合高性能仿真计算集群配置推荐

结构流体多物理场耦合高性能仿真计算集群配置推荐相关推荐

最新文章

热门文章