hp linux高性能集群解决方案

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1、惠普Linux高性能集群方案中国惠普有限公司2008.10目录前言3一、设计原则4二、方案描述5三、系统构成8四、集群系统的管理9五、为什么选用Linux10六、HP与高性能计算12七、成功案例13八、产品介绍15前言随着计算机科学技术与国民经济的快速发展，高性能计算已经逐渐成为科学研究所必需的辅助工具，在各个基础学科领域发挥出巨大的作用。如在气象气候、地震预报、石油物探、航空航天、工程计算、密码研究、新药设计、生物基因、船舶工程、地质勘探、海洋工程、城市建设、武器研究、材料工程、环境科学等领域，研究工作的计算任务往往公式复杂、计算难度大、计算时间极长，用一般

2、计算方式难于完成，因此高性能计算系统就成为必不可少的工具。高性能计算集群(HPCC-HighPerformanceComputingCluster)是计算机科学的一个分支，以解决复杂的科学计算或数值计算问题为目的，是由多台节点机（服务器）构成的一种松散耦合的计算节点集合。为用户提供高性能计算、网络请求响应或专业的应用程序(包括并行计算、数据库、Web)等服务。相比起传统的小型机，集群系统有极强的伸缩性，可通过在集群中增加或删减节点的方式，在不影响原有应用与计算任务的情况下，随时增加和降低系统的处理能力。还可以通过人为分配的方式，将一个大型集群系统分割为多个小型

3、集群分给多个用户使用，运行不同的业务与应用。集群系统中的多台节点服务器系统通过相应的硬件及高速网络互连，由软件控制着，将复杂的问题分解开来，分配到各个计算节点上去，每个集群节点独立运行自己的进程，这些进程之间可以彼此通信(通常是利用MPI－消息传递接口)，共同读取统一的数据资源，协同完成整个计算任务，以多台计算节点共同运算的模式来换取较小的计算时间。根据不同的计算模式与规模，构成集群系统的节点数可以从几个到上千个。对于以国家政府、军方及大型组织机构来讲，节点数目可以达到数千甚至上万。而随着HPCC应用的普及，中小规模的高性能计算集群也慢慢走进中小型用户的视野，

4、高性能计算集群系统的部署，极大地满足了此类用户对复杂运算的能力的需求，大大拓展了其业务范围，为中小型用户的成长提供支持。本次方案研究适合于中小规模用户的典型系统：基于32个计算节点和InfiniBand高速网络的Linux集群。一、设计原则l先进性并行计算系统是目前业界较为先进的计算体系，是融合了计算、存储、网络与软件的综合体，在构架整个系统的过程中，要保证架构的每个环节采用业界先进且成熟的产品与技术，要均衡各环节之间的关系，消除系统构架的瓶颈，保证整个系统的高效率运行，可以满足未来数年技术和应用发展的需要，保护用户投资。l高性能集群系统的重量考核指标是整体性

5、能，即计算、存储、I/O能力与智能管理的体现。系统中所有节点均配置了基于最新四核处理器，保证充足的计算能力；节点间使用20Gb的Infiniband高速互连，保证了通信密集型并行应用对互连网络的性能要求；存储采用光纤SAN结构，并且根据存储量与I/O带宽的关系配置并行文件系统，可以较好满足应用对IO的性能要求。l可扩展性集群系统区别于传统SMP/MPP计算体系的独特优势就是优异的扩展性，用户可以根据自己的需求随时增减系统中节点的数量，在将来计算能力需要扩充的时候，只需要增加一定数量的节点数目，即可在不影响当前应用的情况下，扩展整个系统的计算与存储能力。l环保节

6、能集群系统是由多个服务器节点、大容量存储及复杂网络构成的大规模应用系统，是一个巨大的耗电/发热体，除了本身的能耗，随之配备的空调系统也是耗电大户。因此，在系统设计之时除了性能效率之外，必须考虑节能与环保的问题以减少对社会环境资源我过多占用与破坏。HP刀片服务器的高密度、能量智控、气流导向有效散热与自动管理特性可以使整个系统保持在较低的功耗，减少对电力的消耗、保护社会环境资源。二、方案描述此次方案中，高性能计算集群系统的节点由HPBladeSystem刀片服务器搭建，节点间通过InfiniBand高速网络相连，管理、登录和存储节点由HPProLiant机架式服务

7、器构成，存储节点通过SAN交换机外挂HPStorageWorks磁盘阵列来存储大容量数据。系统采用HP公司的32台BL460c刀片服务器作为计算节点，放置在2套C7000刀片机箱，用作并行计算的计算节点。每台刀片服务器配置2颗四核处理器，8GB内存和2块146GB热拔插SAS硬盘。每刀片机箱中，16台刀片服务器分两层放置，上层8台，下层8台（见产品描述刀片服务器部分详情）。计算节点集中在刀片机箱中，易于用户进行管理，网络设备模块化，电源集中供电，自动负载均衡，是当前业界最佳高性能集群平台方案。系统拓朴图：系统节点功能描述：l计算节点用于科学计算，运行并行计算程

8、序，是高性能集群计算系统的主体。占有最