高性能计算

前言：想要写出一篇令人眼前一亮的文章吗？我们特意为您整理了5篇高性能计算范文，相信会为您的写作带来帮助，发现更多的写作思路和灵感。

高性能计算范文第1篇

“事实上，星云的变化，是曙光和国家超算深圳中心协商后，人为主动地降低的。”曙光副总裁聂华向记者透露，星云今年被一拆为二，一部分面向传统科学计算和高性能计算，另一部分则在拆分的同时，去除了一些加速部件，增添了一些灵活通用、面向分布式网络的部件，做好了迎接云计算应用的准备。

这一变化体现了曙光的未来策略的转变。“曙光今年很重要的工作，是在维持原有高性能计算领先优势的基础上，大力推广云计算。”聂华说。

不过，高性能计算机与云计算集群能够很容易地转换么？

高性能计算机也能做云计算

“确实有一种观点认为，高性能计算机不能用来做云计算。”聂华对高性能计算机和云计算的集群系统进行了比较：“传统意义上的高性能计算机，其节点间的耦合非常紧密。而云计算的集群系统耦合比较松散。但是，从技术角度来看，松耦合的系统想改进成紧耦合系统是非常难的事情，而紧耦合系统按照松耦合的系统来使用，在技术上不存在任何障碍。”

今天，高性能计算和云计算在技术上已经有很多共同点，云计算很多技术，尤其是基础架构方面的技术，其实是对高性能计算机技术的延伸。“最早的高性能计算机为了让耦合度更紧密，需要采用专用部件、网络。发展到通用集群架构之后，不再像传统大型机一样需要将整个系统整合到一台设备中，与云计算所用的集群技术重合度越来越高。”聂华表示，曙光在高性能计算方面的很多技术积累完全可以应用在今天的云计算系统上。当然，也有一些虚拟化方面的技术、分布式网络的技术是与云计算一同出现的。

同时，高性能计算机也开始面临一些新的问题。“计算能力充足之后，高性能计算机也要解决I/O墙的问题，因此也衍生出了高吞吐计算机的概念。今天，高性能计算机也需要解决进行大量数据交换的问题。这些恰恰是云计算主要面对的问题。”聂华表示，从这一发展过程来看，高性能计算机在技术角度上完全可以在未来承担云计算的任务。只不过，高性能计算机成本更为高昂，从运营角度来看，所付出的成本等代价过高。因此，高性能计算机与云计算集群系统依然需要各司其职。

要为应用做计算机

未来，高性能计算也会出现不同的分支。“传统科学计算中，有一类问题的特点是计算规模非常庞大、数据关联度比较低，像气象问题等。这些计算以后会更加趋向于通过专门的加速器来进行加速。另一类是一些传统工程计算，这些计算往往涉及到一些大型商业软件，因此系统架构不会发生太大变化。”聂华说。

“与专用计算机相比，我们设计过的最难高性能计算机恰恰是为上海超算中心设计的更通用的计算机。”说到架设云计算系统和高性能计算系统的不同，聂华半开玩笑地举例：“针对特定应用开发的专用系统，只需要某一方面的性能足够强。但上海超算这样的系统对各个方面的指标都有要求，即使只有1%的应用对某项指标有要求，也需要达到这个标准。”

面向云计算的系统，其指标要求和高性能计算不尽相同。而且，高性能计算还可以靠虽然未必全面，但大家普遍认可的Linpack标准进行衡量，但云计算还没有这样一个可以让大家普遍接受的衡量标准。

“云计算最重要的是什么？有人说是运营成本，有人说是易用性、方便性、弹性，目前还没有找到一个最具参考性、最有效的指标。只是在某一方面有一些标准出现，例如，对能耗，有QUE这一指标进行衡量。一个行业普遍认可的标准不是短期内能出现的。实际上，没有一个应用的过程，你很难去总结出这样一个指标，也很难进行针对性的提升。”聂华说。

高性能计算范文第2篇

作为高性能计算领域的先行者，戴尔近日宣布推出全新的高性能计算服务器产品、云产品、软件，继续为主流企业带来高性能计算能力，继续致力于让各种规模的企业都能享受高性能计算，推动高性能计算社区的发展。新系统包括搭载了采用英特尔至强Phi处理器的PowerEdge C6320p服务器。PowerEdge C6320p补充了戴尔现有的高性能计算产品组合，提供了一个专为高度并行负载而优化的解决方案。

戴尔验证解决方案与高性能计算事业部高级副总裁吉米・甘塞尔（Jim Ganthier）表示：“戴尔具备很多优势来突破以数据为中心的高性能计算所面临的障碍，使客户能够继续在大数据和云融合领域的全新工作中保持领先。我们与包括客户在内的高性能计算社区合作，推动并优化高性能计算创新，同时让各种规模的企业和机构都能轻松获得并部署这些系统。”

解决日益复杂的问题不仅仅需要有快速精准的计算结果的能力，同时也需要一个适当均衡并集成的系统。戴尔PowerEdge C6320p是半宽1U服务器节点。它采用了英特尔至强Phi处理器，专门用于高密度、高度并行、高性能计算的环境。

采用了英特尔至强Phi处理器的戴尔PowerEdge C6320p服务器在并行编码、降低延迟和简化管理上拥有出众的表现。并行计算多用于对科学和工程等I域的难题进行建模。然而，随着大数据和机器学习的兴起，商务应用需要更快的计算系统来提供更强的动力，这些应用需要以并行计算来处理大量数据。PowerEdge C6320p服务器可以为用户提供出色的并行处理功能和更大的吞吐量，可以帮助客户满足并行处理环境的需求，来应对快速增长的数据和更高的压力负载。

搭载了生命周期控制器（Lifecycle Controller）的戴尔远程访问控制器（iDRAC8）可以简化并自动处理戴尔PowerEdge C6320p服务器的部署、监控和更新，从而简化运营并确保更高水平的服务和可用性，这些都可在不使用会对应用性能产生影响的操作系统的前提下实现。

值得一提的是，英特尔至强Phi处理器能够兼容其它英特尔至强处理器，这样用户就能够通过使用已熟悉的相同的x86代码和开发库保护前期编码投资。在英特尔架构上进行标准化意味着可以为代码使用同一个编程模式，从而通过共享开发库和重复利用代码来提高效率，同时尽量减少重新培训程序员学习新界面、新方法和新语言的学习时间和成本。

它具有平衡强大的处理能力与低延迟I/O的平台设计，为研究人员提供了更快、更深入洞察研究事物的能力。

高性能计算范文第3篇

不过，时至今日还是有很多人认为，高性能计算和超级计算机只是停留在实验室里的产物。殊不知，其目前已经应用于包括金融、能源、地质勘探、互联网等多种领域之中。“高性能计算正在逐渐深入到我们的实际应用之中。”在2013年10月29日～31日举办的全国高性能计算学术年会（HPC China 2013）上，业内多位专家均抛出了这样的观点。

大数据大发现

高能物理、高性能可视化与可视化分析、生物学、气象，甚至社交网络，这些都成为了HPC China 2013会议的演讲主题。与以往不同的是，本届全国高性能计算学术年会不仅将重点放在了对高性能计算技术的论证和研讨上，同时还将多场演讲的主题与大数据应用挂钩。

这也就无外乎，为什么大数据分论坛成为本次大会最为火热的一个场次了。“从大数据到大发现”，这是中国科学院高能物理研究所研究员孙功星在HPC China 2013上的演讲题目。这一题目其实可以很好地概括高性能计算与大数据之间的联系。

孙功星介绍说，在高能物理领域的大数据处理过程主要包括三个方面：首先是Data Recording，也就是从探测器中获取Raw Event，以二进制格式记录探测器信号，再由计算机产生模拟实验的蒙特卡罗模拟数据，将物理信号数字化；然后是Data Processing，即读出Raw/MC Raw，处理产生相关物理信息，如动量、对撞顶点等；最后就是Data Mining，这一步是物理学家对由上千个属性所组成的DST Event文件进行分析，并最后产生物理结果。

“现在我们已经在开始尝试采用Hadoop本地系统进行研究。采用Hadoop方案之后，对于网络、磁盘阵列的需求减少很多。”孙功星表示，“未来高能物理领域将会产生出更多数据，这会为计算带来更大的挑战。因此，高能物理未来的发展趋势是与新型的计算机体系结构，以及高性能计算机结合起来。”

孙功星的观点也可以说是代表了目前业界的一种普遍观点。曙光公司副总裁邵宗有在本届学术年会上就向记者表示：“高性能计算完美契合了大数据在运算能力、高性能存储等方面需求，而大数据则给高性能计算提供了新型商业市场，有助于推动高性能计算拓展新的市场蓝海，两者在产业生态链上的紧密衔接可以很好地推进信息资源组织模式的深入变革与发展。在应对大数据挑战的过程中，高性能计算可以起到重要作用。从数据的存储与处理的角度来说，采用高性能计算系统不仅可以大幅降低大容量存储的成本，而且其处理数据、传输数据、恢复数据的速度会远远超过普通的计算系统。在过去完整恢复一块硬盘的速度可能需要48个小时，但融合了曙光高性能计算技术的存储产品，能将时间控制在十几分钟，显著降低了大规模集群存储系统中用户运维的压力，提高了系统效率。”

构建完整生态体系

从全球领域来看，伴随着技术的不断进步，高性能计算的应用范围不断扩大，其正在迸发出前所未有的活力。而在这一过程中，相关厂商的作用不容忽视。一方面，他们将科研成果加以实践和应用；另一方面，他们还在积极地营造出一个高性能计算的生态系统，培养更多技术人员。

孕育技术、培植市场、发现商机，再由厂商对科研进行资助，这种循环模式在高性能计算的领域已经形成了一种良性商业循环。HPC China 2013现场所举办的“2013全国教育科研并行应用程序优化大赛”，就是这种循环的体现。在这场主题为“寻找优秀并行应用，提高并行程序性能”的比赛中，汇集了来自中科院计算所、中科院软件所、中科院超算中心、国防科技大学计算机学院、中国科学技术大学、西安邮电大学、清华大学计算机系，以及山东大学等研究机构和高校的8支团队。

中国计算机学会高性能计算专业委员会（CCF TCHPC）与英特尔（中国）有限公司共同主办了这次比赛，并由北京并行科技有限公司所承办。最终，国防科技大学计算机学院以优异的并行程序性能夺得桂冠，获得5万元奖金和“微异构优化奖”奖杯及证书。中国科学技术大学和清华大学计算机系共同获得第二名，分别获得1万元奖金，以及“微架构优化奖”和“多线程及MPI优化奖”奖杯及证书。另外五支参赛团队分别获得5000元奖金及“并行应用优化奖”奖杯。

在本次比赛中，应用到了并行科技所开发的大数据可视化软件 Paramon应用运行特征收集器和Paratune应用运行特征分析器。并行科技总经理陈健表示：“对很多人而言，高性能计算有如阳春白雪，过于高端。而实际上高性能行业的发展趋势即是让更多的人较为直观地看到一些应用运行特征。”他认为，用户需要的不仅仅是英特尔所提供的方便的工具和良好的开发环境，还需要更直观的应用环境。

英伟达（Nvidia）也在HPC China 2013上阐述了他们对于高性能计算生态系统的看法。众所周知，英伟达在很早以前就已经在高性能计算领域推出了GPGPU（通用GPU）的概念，并积累下大量的应用实例。在这个从无到有的过程中，英伟达构建起了一套完整的体系。英伟达公司高性能计算开发技术经理王鹏表示，高性能计算系统的开发是非常耗费成本和精力的，英伟达在其中的做法是，以GeForce产品系列的开发为基础，将算法移植到高性能计算方面。王鹏介绍说，在英伟达，由于算法部分拥有很高的相似度，因此科学计算与游戏编程已经很好地结合在了一起，“模拟分子运动也可以等同于模拟游戏”。同时，无论是密集型科学计算还是带宽密集型科学计算，都可以应用到游戏方面的经验，从而使高性能计算真正为应用服务。

王鹏表示，英伟达正在致力于继续开拓高性能计算应用开发的市场，降低进入门槛。“未来所有采用英伟达显卡的个人电脑和工作站，即使是消费领域的GeForce产品，都可以进行高性能计算应用的开发。”王鹏说，“这将为高校学生接触高性能计算打开一扇窗。”

链接1

TOP100，重磅级

每一年的HPC China大会，很重要的内容都是HPC TOP100排行榜的。北京应用物理与计算数学研究所研究员袁国兴在本次大会上了2013年最新一期的TOP100超算排行榜单。在榜单中，天河二号当之无愧而且毫无悬念地成为了第一名，第二名则是去年的冠军天河一号A，这两台超级计算机均来自国防科大，神威蓝光位列季军。据悉，本次TOP100榜单共有59台超级计算机系统全新上榜，榜单内容相比去年进行了大幅度的更新。值得一提的是，来自国家气象局、广东省气象局的3台IBM超级计算机分别获得了榜单排名的并列第11名和22名。

本次TOP100榜单中的亮点不止于此。近日刚刚的上海交通大学高性能计算机在榜单中排名第37位，也是目前为止第一次采用CPU+GPU+MIC三重架构的产品。而从榜单的整体来看，采用异构计算的超级计算机数量相比去年有了明显的提升，包括了排名第75位的厦门超算中心的神威4000H和排名第100位的中科院理论物理所的曙光GHPC1000。

为什么每年TOP100都会收到很大的关注度？实际上，这个榜单就是中国高性能计算领域的一个缩影。总结这几年的TOP100，我们会发现，不仅高性能计算的性能在逐渐提高，其市场也在逐渐扩大，新技术层出不穷。结合大数据和云计算应用的普及，我们可以毫不犹豫地判断出，这个世界已经进入了一个“高性能计算时代”。

链接2

英特尔展示微异构Embree照片级光线追踪解决方案

在HPC China 2013现场，英特尔展示了基于至强 E5处理器和至强融核协处理器平台的Embree照片级光线追踪解决方案。

英特尔数据中心及互联系统事业部技术计算和平台应用支持团队平台架构师何万青介绍说，所谓光线追踪（ray tracing）就是一个在二维（2D）屏幕上呈现三维（3D）图像的方法。这个技术的原理就是通过一个光线跟踪程序利用数学方式确定和复制一幅图像的光线的路线。在计算机图形领域中，这种技术被普遍应用于生成高质量的照片级图像，大大简化了构建渲染模型，并且最大化地还原物体的细节。目前，该技术被广泛应用于游戏、动画、电视和DVD制作、电影等专业图形应用领域。但是在实际使用中，光线追踪技术应用运行的速度成为了最大挑战之一。

Embree 是一组由英特尔研究院开发的高性能光线追踪内核。这些内核经过专门的优化，并且支持 SSE 和 AVX 指令集，可在最新的英特尔处理器上进行照片级的渲染。除了光线追踪内核，Embree 还提供了一个照片级渲染引擎的示例。Embree 专为 Monte Carlo 光线追踪算法而设计，其中大部分光线都不连贯。在这种情形下，Embree 定的单条光线穿越内核可以提供最佳性能，而且它们极易集成到现有应用当中。

在本次的展示中，Embree系统被运行于基于英特尔至强处理器与至强融核协处理器的微异构平台之上。 何万青表示：“之所以采用微异构，是因为光线追踪技术对计算、尤其是并行计算的能力需求很高，以实现高质量的实时渲染，这也是至强融核协处理器最擅长的。与传统架构平台对比，采用至强处理器与至强融核协处理器的平台将渲染速度提升至4倍之多。”

链接3

国际高性能计算咨询委员会中国研讨会召开

作为历届高性能计算学术年会的重要组成部分，由国际高性能计算咨询委员会主办的中国研讨会也在桂林召开。来自中外的高性能计算研究人员、程序开发人员、系统管理员，以及众多大学相关领域老师学生汇集一堂，共同探讨高性能领域的最新动态及未来发展。

科学计算和大数据给高性能计算带来了更多的应用需求，进一步促进高性能计算向百亿亿次计算的目标进军。在这个过程中，包括体系架构、应用编程、运维管理等多方面的问题，都在拷问高性能计算的方方面面。

高性能计算范文第4篇

石油勘探一直是对高性能计算机需求最大、应用最深的能源行业，同时也曾是受国外高性能计算机巨头垄断最严重的行业。为了打破国外公司的垄断，曙光与中科院计算所率先担当起了自主研发高性能计算机的历史任务，从曙光1000到曙光4000，经过多年的不懈努力，曙光高性能机群系统在石油行业获得了大量的成功应用。

日前，曙光TC4000机群再次中标中国石化石油勘探开发研究院，为其打造了集高性能、高稳定性于一身的科学、成熟的地震资料处理应用平台。

中国石化石油勘探开发研究院是中国石化唯一从事油气地球物理研究开发的专业研究机构，承担着地震勘探工程规划、野外采集设计、地震资料处理和解释的重任。据中国石化南京石油勘探开发研究院相关负责人介绍，在本次系统搭建以前，研究院已经拥有了一定规模的处理系统和解释系统，这些设备也承担着绝大多数的生产任务，但随着石油资源勘探片区的增多，原有的处理能力已经不足以支撑应用。

该负责人解释说: “石油开采过程中钻井费用极为昂贵，一旦井位确定不准，将会给石油企业和国家造成巨大损失。同时，世界各国对石油资源的需求都在急剧增加，而石油属于不可再生资源，在地球上的储存量有限，因此，世界各国石油企业都在竭尽全力在全球范围内获取石油资源。”所以，“如果我们的技术落后必将远远落在别人后面。”

为了在石油存储量有限的条件下获得更大的先机和主动权，必须要提高石油勘探的准确度，缩短勘探时间，降低石油开采的成本，“而这一切都建立在你能不能获得更精确和丰富的数据，并通过高性能计算机进行计算分析，获得准确的资料解释的基础上。”曙光公司负责石油行业的工程师说，从某种意义上说，高性能计算机已经成为提升石油行业勘探水平、增强国际竞争力的关键所在。

高性能计算范文第5篇

全书分8部分，共23章。第1部分 引言，共1章：1.开放欧洲网络在复杂环境中的高性能计算的总结：介绍了其科学组织及项目活动。第2部分 用于异构，多核心系统的数值分析，含第2-4章：2.迭代求解方法和预处理技术对异构多核和众核平台的影响；3.多核计算机二维扩散方程的高效数值求解；4.神经科学中并行算法抛物问题的图表显示。第3部分 高性能计算机网络通信与存储注意事项，含第5-8章：5.高性能计算中拓扑映射算法和技术概述；6.异构HPC平台集群通信的优化；7.大规模并行处理器有效的数据访问模式；8.可扩展的存储I / O软件的蓝色基因架构。第4部分 异构体系结构的有效利用，含第9-12章：9.异构系统中工作流动态调度的公平资源共享；10.异构多核架构中里德-所罗门纠删码的系统映射；11.异构并行计算平台和工具的计算密集型算法：案例研究；12.电磁学问题中混合并行的有效应用。第5部分 CPU+GPU共处理，含第13-15章：13.对于使用功能计算性能模型的高性能计算平台上高度异构，分层的设计和优化；14.高效多级负载均衡的异构CPU+GPU系统；15.共享内存异构系统中的全对最短路径问题。第6部分 分布式系统的有效利用，含第16-17章：16.高性能云计算中的资源管理；17.大型并网系统的资源发现。第7部分 高性能计算中的能源意识，含第18-20章：18.HPC系统的能量感知途径；19.云联盟中提高能源认识的策略；20.使用异构CMP启用网络安全的高性能计算系统。第8部分 异构高性能计算的应用，含第21-23章：21.迈向高性能的分布式图像检索系统，高光谱遥感数据：以丛林计算为例；22.利用异构平台的图像和视频处理；23.通过CPU+GPU协同处理的实时层析重建。

作者Emmanuel Jeannot是法国国家信息与自动化研究所的高级研究科学家，他从巴黎高等师范学院获得了计算机科学博士学位，主要研究方向为流程布局、调度异构环境和网格、数据的重新分配、算法和并行机模型。

本书提供了在复杂环境中高性能计算的最新成果。适合想要了解高性能计算领域和发展现状的研究人员和开发人员阅读。