基于Java的分布式高性能计算架构

高性能计算在各个领域中的需求越来越迫切。利用闲置资源构建分布式高性能计算平台,是一种成本低廉而有效的方案。参与的便利程度是构建包含大量计算机的分布式计算平台的关键因素。提出了一种基于Java的分布式高性能计算架构。该架构中,任何空闲计算机通过网络可随时动态加入或退出计算,从而可以在短时间内构建较大规模的高性能计算平台。采用旅行商问题对架构进行了实现及验证,结果显示架构可达到较好的性能效果。     

校级高性能计算公共服务平台的建设困局及思考建议

高性能计算在科研领域具有广泛的应用和重要的地位,是提高科研创新能力的重要手段.高校作为国家科技创新的重要基地,纷纷建立各自的高性能计算公共服务平台,以提升学校的科研实力与水平.本文旨在通过学习、借鉴国内外高校及科研院所高性能计算平台的运行、管理经验,总结目前国内高校校级高性能计算公共服务平台在建设及使用中存在的问题,提出应对的合理化建议,从而提高平台建设的有效性和使用效益.     

要闻点击

2005年高性能计算应用大会召开为进一步聚集高性能计算用户,创造一个以高性能计算应用为核心,供国内外知名超级计算中心、高性能计算软硬件厂商和高性能计算研发机构进行交流沟通的平台,使上海超级计算中心跨入国际超级计算中心的发展行列。在中国计算机学会、高性能计算专业委员会、上海市政府、上海市信息化委员会的支持下,上海超级计算中心主办了“2005高性能计算应用大会”。本次大会是上海超级计算中心成立以来举办的规模最大的一次高性能计算应用领域的学术大会,是我国高性能计算产业与高性能计算应用领域的一场盛会,是近年来高性能计…     

面向服务的大型科学仪器共享平台

指出了现有仪器资源共享存在的问题,提出了面向服务的大型科学仪器共享平台.阐明了科学仪器远程共享的关键技术,设计了面向服务的大型科学仪器共享平台系统结构.最后以构建高性能计算服务为例,通过共享平台实现了高性能计算服务的远程共享,实验结果表明该平台具有可行性,对大型科学仪器的远程共享有积极的意义.     

WCCS环境下利用WRK优化高性能计算

基于WCCS平台的高性能集群计算已经被广泛应用在科学计算上.利用WRK对系统进行内核调试并使得计算性能得到优化是本文研究的重点.通过在多台PC机上构建并行化平台,实现了一个可以进行高性能计算的高可用集群系统.该集群系统平台可以完成特定需求的高性能计算.结合上述系统并引入WRK环境对内核调度分配算法进行修改和调整,使得系统对于任务调度,内存分配等进行优化,并将其内核配置到HPC集群的每一个节点上,提高了整个HPC集群的计算能力和用户不同需求的适应性,实验结果表明,该高性能计算集群对于实验室或计算中心的教学与科研有实际的应用价值.     

建设高性能计算平台,推动数学类研究生培养

高性能计算平台建设与数学、物理、计算机、生物等多学科涉及计算的研究工作密不可分,在培养高素质人才和支撑科技创新等方面起着重要作用.研究生教育肩负着为国家现代化建设培养高素质、高层次创造型人才的重任.本文探讨了新形势下高性能计算平台建设在研究生培养中的重要作用.阐述了依托学科优势,构建高性能科学计算平台对数学类专业研究生科研素质培养的推动作用,以及对促进研究生创新能力培养的重要意义.     

基于P2P技术的高性能计算平台

给出了一个基于对等网络的高性能计算平台———P2HP的设计与实现技术.构建了该平台的总体结构,它由Portal,Datapool,工作台和工作组组成,给出了这些组成单元的设计方法和实现技术,并在此基础上分析了平台的性能.由于具有全新的通信方式,平台扩展了程序级并行应用的范围.通过对该平台的设计分析,提出了一种利用Internet中的计算资源进行高性能计算的新方法.实验证明该平台具有良好的扩展性和容错性.     

甘肃省计算中心高性能计算服务平台的实践与发展

随着我国加大超级计算的投入,国内各省都建立了以科学计算为主的超级计算中心,而高性能计算服务平台是超级计算中心的重要内容之一。在高新能计算需求日益增长的现在,如何高效、稳定的提供高性能计算服务是值得思考的问题。本文对甘肃省计算中心高性能计算平台的现状、运行机制、服务模式经验进行了分析与总结。     

浙江大学工程与科学计算研究中心

浙江大学工程与科学计算研究中心创建于2002年,是学校重点建设学科交叉研究中心,也是学校高性能计算平台的主要依托单位。其建设目标强调领域的交叉性和多样性,以便推进高性能计算在各个学科中的应用。研究中心以高性能计算资源及可视化系统为基本研究环境,从事基础计算方法的创新与发展、大规模计算软件系统的开发以及面向全校的高性能计算服务等。     

内存数据仓库集群技术研究

随着硬件的集成度不断提高,多核处理器和大内存成为当前主流的计算平台,内存计算也成为新兴的高性能数据分析平台.内存数据仓库集群技术面向高性能分析计算,是实现大数据实时分析的基础平台.本文概括地介绍了中国人民大学高性能数据库团队在内存数据仓库集群技术方面的研究工作,包括:以列分布和列计算服务为中心的ScaMMDB内存数据仓库集群,以水平分片、并行计算为中心的ScaMMDBⅡ和reverse-star schema分布、集群向量计算为特征的MiNT-OLAP Cluster等技术的研究发展过程.分析了内存数据仓库集群技术的关键问题及技术挑战,并针对新的内存数据仓库集群应用需求展望未来技术的发展.     

高校大型高性能计算平台建设模式探讨

随着高性能计算资源需求的不断增长,大型高性能计算集群的建设越来越多,但大型高性能计算集群建设不同于传统的数据中心建设。由于高性能计算集群的高密度属性,其在机房设计、运营管理等方面都与传统的数据中心有着很大不同。结合南京大学两套大规模计算集群的建设经验,对集群建设过程中涉及的主要问题进行了总结,其中包括机房选择、软硬件选型等方面的问题,并在运营管理等方面进行探讨,为进一步提高国内高校大型高性能计算平台的建设提供一些参考。     

GPU加速高性能计算平台上容器性能评估

容器是近年来新兴的虚拟化工具,可以实现资源和系统环境的隔离.容器能够帮助高性能计算应用程序将依赖打包进轻量级可移植的环境中,解决因软件配置无法在高性能计算资源上运行的问题.容器在虚拟化宿主机过程中具有性能开销,为了解GPU加速高性能计算平台上容器虚拟化技术的性能特征,使用标准基准测试工具对Docker容器进行了全面的性...     

基于OpenPBS的高性能计算平台计费系统

本文采用java语言、面向web方式，基于OpenPBS开发了一套高性能计算平台计费系统，根据资源的使用情况进行合理透明的计费，从而提高平台的透明度、公信度和利用率。本系统适用于大多数采用OpenPBS进行作业管理的linux系统高性能平台，有着广泛的应用前景。     

集群系统在水下爆炸仿真中的应用

为提高水下爆炸仿真计算效率,对集群系统进行水下爆炸仿真进行了研究,构建了适用于水下爆炸仿真的高性能计算平台,并基于ABAQUS非线性有限元分析软件进行并行计算,结果表明集群系统大幅提高了计算效率,为开展水下爆炸大规模仿真研究提供参考。     

高性能并行计算机的发展及其在石油勘探中的应用

高性能计算机是推动工业发展的重要工具和手段。本文综述高性能计算机发展的几个关键问题,阐明处理器的发展趋势正在过渡到新一代多核心异构并行计算系统过程中,其中多核心缓存设计和多核心异构编程模型设计是关键因素,云计算技术可能成为将来高性能计算的重要推动因素。最后,结合石油勘探中对计算机的需求,以CPU+GPU的异构计算系统为例,阐明高性能计算的重要推动作用。并行算法的开发平台和程序设计方法是影响石油勘探中的高性能计算应用的主要瓶颈;磁盘I/O、高速网络和并行文件系统是制约高性能计算的重要因素。     

Intel Bensley平台下前端总线竞争对访存密集型程序的性能影响分析

对称多处理(symmetric multiprocessor,SMP)机群系统因其优越的性价比和良好的可扩展性,已经成为当今高性能计算的主流结构.其中,单节点采用Intel双路四核平台已经逐渐成为目前高性能计算服务器的主流平台.由于一个CPU的四个核心共享一根前端总线,而且两根前端总线并不完全独立,前端总线竞争对访存密集型程序的性能有很大的影响.本文针对Intel Bensley双路四核平台特性,给出了前端总线竞争对访存密集型message passing interface(MPI)程序性能影响的计算模型,并编写程序和利用实例验证的该计算模型的有效性.     

面向高性能计算平台的脑科学仿真技术研究

近年来,脑科学研究成为了热点研究领域,欧盟"人脑计划"、美国"尖端创新神经技术脑研究计划"、日本脑计划的相继提出标志着脑科学研究进入了研究高峰期.高性能计算机经过数十年的发展,计算性能的提升日新月异,应用的范围越来越广.本文结合当下脑科学研究热点生物神经网络以及高性能计算平台TH-1A(天河一号)的计算优势,在TH-1A上部署了神经网络模拟软件NEST,对用NEST构建的神经网络进行了内存占用和可扩展性分析,测试了单计算节点最大仿真规模,发现了NEST软件自身的一些瓶颈,并提出了改进的想法,进而实现了对大规模生物神经网络面向高性能计算平台的仿真研究工作.     

高性能并行计算机的发展及其在石油勘探中的应用

 高性能计算机是推动工业发展的重要工具和手段。本文综述高性能计算机发展的几个关键问题,阐明处理器的发展趋势正在过渡到新一代多核心异构并行计算系统过程中,其中多核心缓存设计和多核心异构编程模型设计是关键因素,云计算技术可能成为将来高性能计算的重要推动因素。最后,结合石油勘探中对计算机的需求,以CPU+GPU 的异构计算系统为例,阐明高性能计算的重要推动作用。并行算法的开发平台和程序设计方法是影响石油勘探中的高性能计算应用的主要瓶颈;磁盘I/O、高速网络和并行文件系统是制约高性能计算的重要因素。     

CRM4G App Engine:基于CRM4G的应用开发托管平台

虚拟资源管理平台(CRM4G)是部署于高性能网格主节点和校园网格之上,对计算资源进行管理的基础软件平台,主要实现了计算资源、存储资源的虚拟化,使得网格用户以及网格应用能够以服务的形式透明地访问计算和存储资源.CRM4G应用开发平台(CRM4G App Engine)通过利用CRM4G所提供的虚拟资源API,数据资源AP...     

Java的高性能计算研究

分析了Java在高性能计算方面存在的缺陷;分别对数值高性能计算和分布式环境中的高性能计算问题,提出了解决方案。