高性能計算與存儲

❶ 浪潮伺服器NF5266M5的計算和存儲能力怎麼樣

浪潮伺服器NF5266M5的計算和存儲能力都十分強勁。首先，浪潮伺服器NF5266M5在2U空間內支持2顆最新CLX-R處理器，可容納24塊3.5寸硬碟與4塊2.5寸SSD硬碟，內置盤可支持SAS/SATA/NVMe等類型硬碟，構成多層緩沖存儲體系，每塊硬碟最大存儲空間為18TB，單機 432TB 以上的數據存儲能力和磁碟熱插拔能力，網路層面最高可支持 100Gb 光纖網路，支持了大數據雲平台PB 級別的業務場景，實現海量數據的存儲及高性能的計算分析。

❷ 大數據、高性能環境對存儲的需求

大數據、高性能環境對存儲的需求
一直以來，高性能計算的主要目的就是提高運算速度，來解決大規模科學計算和海量數據的處理問題。高性能計算每秒萬億次級的強大計算能力，使其成為石油、生物勘探、氣象預測、生命科學研究等領域的重要技術選擇。但是隨著數據量以及數據價值的不斷增長，金融、電信、互聯網等領域對高性能計算的需求不斷加大。隨著技術的發展，高性能計算系統的處理能力越來越強，任務的計算時間越來越短，對業務的價值不斷提高。但是，要想實現快速的任務計算處理，高性能計算系統的存儲能力是關鍵。因為在計算開始，要從存儲系統中讀取數據；計算結束時，要向存儲系統中寫入計算後的結果。如果這之間的讀取和寫入速度不匹配，不僅會拖延高性能項目的完成周期，低延遲還會嚴重影響高性能創造價值的能力。通常，高性能計算要求存儲系統能夠滿足性能、可擴展性要求，保護投資回報：吞吐量達到幾個甚至幾十個GB/s，容量能擴展至PB級；透明的訪問和數據共享；集中式的智能化管理，高性價比；可按需獨立擴展容量和性能等。中橋分析師在深圳華大基因研究院實地測試了EMC Isilon 產品在其HPC 環境下的運行情況，並記錄下其結果。
背景
高性能計算（High Performance Computing—HPC ）指通常使用很多處理器（作為單個機器的一部分）或者某一集群組織中幾台計算機（作為單個計算資源操作）的計算系統和環境。長期以來，高性能計算應用的主要領域是科學與工程計算，諸如高能物理、核爆炸模擬、氣象預報、石油勘探、地震預報、地球模擬、葯品研製、CAD 設計中的模擬與建模、流體力學的計算等。如今，像金融證券、政府信息化、電信行業、教育、企業、網路游戲等領域對HPC的需求也在迅猛增長。
高性能計算的應用
高性能計算有著廣泛的行業應用基礎，下面列舉幾個行業對高性能計算的應用需求：
1. 航空航天行業
在航空航天行業，隨著中國航空航天事業的快速發展，尤其是載人航天技術的巨大成功，我國科技人員對空氣動力學的數值模擬研究提出了越來越多的需求，常規的計算能力遠遠無法滿足復雜的大型飛行器設計所帶來的巨大需求。在航空航天企業的設計過程中，研究人員往往需要把飛機表面分成幾百萬甚至幾千萬個離散型的網格點，然後通過高性能計算平台求解方程，得出每個網格點的溫度、速度、摩擦力等各種參數，並模擬出連續型的曲線，進而為飛機設計提供寶貴的參考資料。對這類計算來說，網格點分割得越細密，計算結果的精確度也就越好。但是這些大規模設計計算問題不但單個作業計算量龐大，且需不斷調整、重復計算，因此高性能在航天航空行業中占據著舉足輕重的地位。
2. 能源行業
石油能源作為國家戰略資源，對於國家經濟、安全、軍事等各方面都具有非常重要的戰略意義。石油勘探承擔著尋找儲油構造、確定井位的重要任務。目前的主流做法就是人為的製造相應規模的地震（視勘探地區面積與深度不同），同時在相應的地層遍布若干震波收集點。由於不同材料的地質環境對地震波的影響是有規可循的，所以藉助這一點，通過相關的演算法，即可以通過對地震波的傳遞演算來「計算出」地質結構，從而找出我們所需要的能源位置。這種計算量無疑是異常龐大的，由於地震波法勘探收集的數據通常都以TB計，近年來海洋油氣勘探所採集的數據甚至開始向PB規模發展。為此，只有藉助高性能計算，才能在最短的時間內處理這些海量數據。
3. 生命科學
在現代生命科學領域，以數據為驅動力的改變正引發著巨大的變革。海量生物數據的分析將會增強疾病的實時監控能力和對潛在流行病做出反應的能力，但海量數據的挖掘、處理、存儲卻面臨著前所未有的挑戰。特別是隨著新一代測序技術的迅猛發展，基因組學研究產生的海量數據正以每12- 18個月10倍的速度增長，已遠超越著名的摩爾定律，這使得眾多生物企業和科研機構面臨強大的數據分析和存儲需求。
在國內，生物基因行業的發展勢頭也不可小覷。2011年1 月30日，國家發改委已批復同意深圳依託華大基因研究院組建國家基因庫，這是中國首次建立國家級基因庫，首期投資為1500萬元。深圳國家基因庫是一個服務於國家戰略需求的國家級公益性創新科研及產業基礎設施建設項目，是目前我國唯一一個獲批籌建的國家級基因庫，是全球僅次美國、日本和歐洲三個國家級基因庫之後的世界第四個國家級基因庫。現在，該國家基因庫已經收集了100萬GB的生物數據，包含基因組、轉錄組、蛋白質組、代謝組及表型的數據，同時也積累了約四十萬份生物樣本。預計該基因庫最終將達到10億GB級別的數據容量。深圳國家基因庫和國際上已有的基因庫相比，它的特點是既有「濕庫」也有「干庫」：前者把千萬種實體的動植物、微生物和人類組織細胞等資源和樣本納入網路；後者匯集巨量的核酸、基因表達、蛋白、表型等多類數據信息，成為「大數據」生物學時代研究生物生長發育、疾病、衰老、死亡以及向產業化推廣的利器。
4. 金融行業
金融說到底就是數據。在金融市場中，擁有速度就意味著更高的生產力和更多的市場份額。金融計算模型相當復雜，數據收集越多，計算結果越精確。金融分析師都迫切地需要一個能模擬復雜現實環境，並進行精確處理的金融計算程序，以便對每個投資產品及時地評估投資收益，衡量投資風險，以期獲得更好的投資回報。也正因此，高性能計算已經越來越多地應用到全球資本市場，以期在最短時間內實現對市場的動態響應與轉換。
5. 氣象預報
世紀二十年代初，天氣預報方程已基本建立。但只有在計算機出現以後，數值天氣預報才成為可能。而在使用並行計算機系統之前，由於受處理能力的限制，只能做到24小時天氣預報。高性能計算是解決數值預報中大規模科學計算必要手段。採用高性能計算技術，可以從提高解析度來提高預報精度。
6. 游戲動漫和影視產業
隨著3D、4D電影的興起和高清動漫趨熱，由高性能計算（HPC ）集群構成的「渲染農場」已經成為三維動畫、影視特效公司不可或缺的生產工具。動漫渲染基於一套完整的程序進行計算，從而通過模型、光線、材質、陰影等元素的組合設定，將動漫設計轉化為具體圖像。以《玩具總動員》為例，如果僅使用單台工作站（單一處理器）進行動畫渲染，這部長達77分鍾的影片的渲染時間將會是43年，而採用集群渲染系統，只需約80天。

❸ 高性能計算的應用發展

大家已逐漸認同這一觀點，高性能計算機是價格在10萬元以上的伺服器。之所以稱為高性能計算機，主要是它跟微機與低檔PC伺服器相比而言具有性能、功能方面的優勢。高性能計算機也有高、中、低檔之分，中檔系統市場發展最快。從應用與市場角度來劃分，中高檔系統可分為兩種，一種叫超級計算機，主要是用於科學工程計算及專門的設計，如Cray T3E；另一種叫超級伺服器，可以用來支持計算、事務處理、資料庫應用、網路應用與服務，如IBM的SP和國產的曙光2000。
從市場的角度來講，高性能計算機是高技術、高利潤而且市場份額在不斷擴大的一個產業。高性能計算機在政府部門、科研等領域的廣泛應用，對增強一個國家的科技競爭力有著不可替代的作用。另外，美國和歐洲的經驗已經證明，企業使用高性能計算機能夠有效地提高生產率。
高性能計算機的發展趨勢主要表現在網路化、體系結構主流化、開放和標准化、應用的多樣化等方面。網路化的趨勢將是高性能計算機最重要的趨勢，高性能計算機的主要用途是網路計算環境中的主機。以後越來越多的應用是在網路環境下的應用，會出現數以十億計的客戶端設備，所有重要的數據及應用都會放在高性能伺服器上，Client/Server模式會進入到第二代，即伺服器聚集的模式，這是一個發展趨勢。
網格（Gird）已經成為高性能計算的一個新的研究熱點，是非常重要的新興技術。網路計算環境的應用模式將仍然是Internet/Web，但5～10年後，信息網格模式將逐漸成為主流。在計算網格方面美國大大領先於其他國家。有一種觀點認為，美國當前對於網格研究的支持可與其70年代對Internet研究的支持相比，10年後可望普及到國民經濟和社會發展的各個領域。網格與Internet/Web的主要不同是一體化，它將分布於全國的計算機、數據、貴重設備、用戶、軟體和信息組織成一個邏輯整體。各行業可以在此基礎上運行各自的應用網格。美國開始了STAR-TAP計劃，試圖將網格擴展到全世界。
在體系結構上，一個重要的趨勢是超級伺服器正取代超級計算機而成為高性能計算的主流體系結構技術。高性能計算機市場的低檔產品將主要是SMP（Symmetric MultiProcessor，對稱多處理機），中檔產品是SMP、CC-NUMA（Cache Coherent-Non Uniform Memory Access，支持緩存一致性的非均勻內存訪問）和機群，高檔產品則將採用SMP或CC-NUMA節點的機群。在2001年左右，將會出現結合了NUMA（COMA和CC-NUMA）和機群體系結構優點的混合式結構，稱之為Cluster-NUMA(C-NUMA)系統。可重構、可分區、可配置特性將變得越來越重要。此外還有一種新興的稱為多線程（Multithreading）體系結構將用於超級計算機中，它的代表是Tera公司的MTA系統，一台8 CPU的MTA已經成功地運行在聖地亞哥超級計算機中心。值得注意的是，所有廠家規劃的高檔系統都是機群，已經有廠家開始研究C-NUMA結構。
美國一直是世界上最重視高性能計算機、投入最多和受益最大的國家，其研究也領先於世界。美國能源部的加速戰略計算ASCI計劃，目標是構造100萬億次的超級計算機系統、軟體和演算法，在2004年真實地模擬核爆炸；白宮直屬的HECC（High-End Computing and Computations）計劃，對高性能計算的關鍵技術進行研發，並構建高性能基礎設施；Petaflops計劃開發構造千萬億次級系統的技術；最新的Ultrascale計劃目標在2010年研製萬萬億次級系統。日本計劃將於2002年研製成40萬億次的並行向量機。歐洲的強項則主要體現在高性能計算機的應用方面。
總的來說，國外的高性能計算機應用已經具有相當的規模，在各個領域都有比較成熟的應用實例。在政府部門大量使用高性能計算機，能有效地提高政府對國民經濟和社會發展的宏觀監控和引導能力，包括打擊走私、增強稅收、進行金融監控和風險預警、環境和資源的監控和分析等等。
在發明創新領域，殼牌石油公司通過全球內部網和高性能伺服器收集員工的創新建議，加以集中處理。其中產生了一種激光探測地下油床的新技術，為該公司發現了3億桶原油。在設計領域，好利威爾公司和通用電氣公司用網路將全球各地設計中心的伺服器和貴重設備連於一體，以便於工程師和客戶共同設計產品，設計時間可縮短100倍。對很多大型企業來說，采購成本是總成本的重要組成部分。
福特用高性能計算機構造了一個網上集市，通過網路連到它的3萬多個供貨商。這種網上采購不僅能降低價格，減少採購費用，還能縮短采購時間。福特估計這樣做大約能節省80億美元的采購成本。此外，製造、後勤運輸、市場調查等領域也都是高性能計算機大顯身手的領域。
高性能計算機能為企業創造的價值是非凡的，國外的企業和用戶已經充分地認識到這一點。一個證明是，20世紀90年代中期以來，國外80%以上企業的信息主管在選購機器時考慮高性能計算機，而在20世紀90年代初，這個數字只有15%。
在國內這方面的宣傳教育工作還很不夠，沒有讓企業、政府和社會充分認識到高性能計算機的益處，從而導致了一些觀念上的誤解。以往一提起高性能計算機，人們馬上就會聯想到用於尖端科學計算的超級計算機。實際上，高性能計算機90%的用途是非科學計算的數據處理、事務處理和信息服務，它早已不是象牙塔里的陽春白雪。隨著「網路計算」和「後PC時代」的到來，全世界將有數十億的客戶端設備，它們需要連到數百萬台高性能伺服器上。高性能計算機將越來越得到產業界的認同，成為重要的生產工具。
此外，人們一直以來還有這樣一個認識誤區，認為高性能計算機是面向高新產業和服務業的，而傳統產業（尤其是製造業）並不需要使用。事實上，高性能計算機能夠廣泛應用於生物、信息、電子商務、金融、保險等產業，它同時也是傳統產業（包括製造業）實現技術改造、提高生產率——「電子生產率」(e-proctivity)和競爭力的重要工具。高性能計算已從技術計算（即科學計算和工程計算）擴展到商業應用和網路信息服務領域。的曙光2000-Ⅱ就瞄準了技術計算、商業應用和網路服務這3個領域的應用。
應該說，高性能計算機在國內的研究與應用已取得了一些成功，包括曙光2000超級伺服器的推出和正在推廣的一些應用領域，如航空航天工業中的數字風洞，可以減少實驗次數，縮短研製周期，節約研製費用；利用高性能計算機做氣象預報和氣候模擬，對厄爾尼諾現象及災害性天氣進行預警，國慶50周年前，國家氣象局利用國產高性能計算機，對北京地區進行了集合預報、中尺度預報和短期天氣預報，取得了良好的預報結果；此外，在生物工程、生物信息學、船舶設計、汽車設計和碰撞模擬以及三峽工程施工管理和質量控制等領域都有高性能計算機成功應用的實例。
但是總的說來，高性能計算機在國內的應用還比較落後，主要原因在於裝備不足、聯合和配套措施不力及宣傳教育力度不夠。首先，國內高性能計算機的裝機量明顯不足。1997年世界高性能計算機的銷售額美國約為220億美元，中國約為7億美元。美國的微機銷售額約佔世界市場的38%，高性能計算機佔世界的34%，均高於其GDP所佔世界份額（25%左右）。中國的微機銷售額約佔世界市場的3%，高於中國GDP的份額（2.6%）；但中國高性能計算機銷售額所佔世界份額僅為1%左右，低於GDP的份額。從另一個角度看，中國的微機市場接近美國的1/10，但中國的高性能計算機市場不到美國的1/30。
裝備不足嚴重影響了高性能計算機應用的開發和人才的培養，這些反過來又影響了高性能計算機的使用和裝備。值得慶幸的是，隨著網路化和信息化工作的深入，國內社會已開始意識到高性能計算機的重要性。1999年，中國高性能計算機的市場銷售額猛增了50%以上。
除了裝備不足之外，我認為社會各行業、各層次的合作和配合不力也是阻礙高性能計算機應用發展的重要原因。應用市場的擴展關鍵要靠聯合，在中國高性能計算機領域，系統廠商、應用軟體廠商與最終用戶和服務商之間並沒有結成有效的戰略聯盟，形成優勢互補的局面。我希望看到的是，曙光、聯想、浪潮的伺服器，運行著東大阿爾派、用友、同創等廠家的軟體，在新浪網、8848網上為各行業的用戶提供各種服務。國家正在實施一個「國家高性能計算環境」的計劃，正朝著這方面努力。
國家863計劃主題正在實施一個「國家高性能計算環境」的項目，計劃到2000年年底在全國建設10個左右的高性能計算中心，這些中心將通過千兆位網路互連。目標就是盡量讓全國用戶免費共享全國的計算資源、信息資源和人才資源。這只是一個初期的項目，估計在2000年下半年會規劃更大的項目。值得注意的是，已經規劃的應用包括生物信息學、數字圖書館、科學資料庫、科普資料庫、汽車碰撞、船舶設計、石油油藏模擬、數字風洞、氣象預報、自然資源考察和遠程教育等領域。
2000年5月14～17日，國內將在北京組織一個「亞太地區高性能計算國際會議及展覽」，屆時全球二十幾個國家和地區的代表以及國內外主流的伺服器廠商將參加會議，會議計劃圍繞一些課題做特邀報告：美國工程院院士、Microsoft資深科學家Gordon Bell將討論「後PC時代：當計算、存儲和帶寬都免費時，我們面臨什麼樣的挑戰？」，自由軟體創始人Richard Stallman 將討論「自由軟體運動及GNU/Linux」，俄羅斯科學院院士Boris Babayan將介紹俄羅斯花了6年功夫新近發明的一種電腦晶元，據稱它比Intel的Pentium Ⅲ和Itanium快幾倍，而且具有安全、防病毒功能。
IBM深度計算研究所所長Pulley Blank將介紹「深藍、基因藍以及IBM的深度計算戰略」。從會議的內容上我們能夠看出，高性能計算的范圍已超出了高端科學計算的領域。相信這次會議對國內高性能產業的發展將起到一定的推動作用。
此外，國家還有一個重大基礎研究計劃（也叫973項目）。高性能計算已經成為科技創新的主要工具，能夠促成理論或實驗方法不能取得的科學發現和技術創新。973項目中的很多項目（尤其是其中的「高性能軟體」和「大規模科學計算」項目）都與高性能計算機有著密切的關系。

❹ 什麼是高性能計算集群

作為一個在高性能計算領域十多年的老兵，大概回答下

高性能計算是一個非常大的領域，總的來看，可以分為三個層面：

硬體層面，包括高性能網路，高性能處理器，高性能伺服器，高性能存儲器件等。高性能網路層面，目前超級計算機主要基於兩種高性能網路，一種是Infiniband，一種是RoCE。高性能處理器層面，包括高性能CPU，如AMD、Intel的高性能伺服器CPU。高性能協處理器，如NV的GPU，Intel之前的MIC等。國產的申威處理器也是高性能處理器。高性能伺服器，主要是散熱。因為機器性能高，功耗自然也就大，散熱一般是大問題，目前國內在這塊做的比較好的是曙光，PUE可以做到1.1以下。高性能存儲器件發展也非常迅速，Intel的內存存儲已經開始實用。但是存儲因為他對計算性能影響有限，之前在高性能領域關注不是太多，隨著AI對高性能計算的需求越來越強烈，而AI又是基於數據的，存儲對於高性能計算的重要性在逐步體現。

基礎軟體層面，包括調度、存儲、通信、編譯、計算等各種基礎軟體。常用的調度包括slurm，PBS，存儲包括Lustre、Gluster，通信如MPI，以及各種開源或者晶元廠商提供的編譯、計算庫，如blas庫，fft庫，稀疏矩陣計算庫，元運算元庫等等。這些基礎軟體和高性能硬體一起，組成了高性能計算的核心部分，也是非常有技術挑戰的部分。以及一些基礎演算法，如七個小矮人：結構性網格、非結構性網格、快速傅立葉變化、Dense Linear Algebra、Sparse Linear Algebra、粒子動力學、Monte Carlo。

應用軟體層面，這個主要是高性能計算在各個行業的應用，比如前面同學提到的大規模科學問題、天氣預報、生物制葯、地形分析、數據挖掘、圖像處理、基因測序、人工智慧、密碼破譯、核爆模擬、飛機製造、量化交易等各個領域的應用。這些應用往往都需要有行業專家來參與，高性能計算的專家提供1，2提到的軟體和基礎庫，行業專家一起，配合把行業對應應用進行並行化，進行性能優化，最後提供一個可以在超級計算機上大規模運行的軟體。

以上3個層面，每一個層面都有大量的工作可以做，比如軟體層面，其中任何一個方向，都值得深入。藍海大腦主要是做計算，提供高性能的計算庫，一個實驗室上百人，就專門只做這個事情，為國產的、商用的處理器，提供高性能計算庫，提出新的計算演算法，提出新的優化方法。

❺ 如何在高性能計算系統中進行存儲的選

來越多的企業開始使用Hadoop來對大數據進行處理分析，但Hadoop集群的整體性能卻取決於CPU、內存、網路以及存儲之間的性能平衡。而在這篇文章中，我們將探討如何為Hadoop集群構建高性能網路，這是對大數據進行處理分析的關鍵所在。

❻ 對象存儲什麼版本作為市場主推版本

ANSI推出了基於對象的存儲設備（OSD）的1.0版本規范
它定義了基於對象的存儲設備的通訊協議。OSD規范描述了一個SCSI命令集合，由他提供一個高水平的OSD介面。這個介面允許客戶端，比如文件系統和資料庫存放和索引數據。SNIA』S技術工作組當前正在開發OSD規范的2.0版本，這個版本年內完成。
「對象存儲設備並不適合所有的用戶。」Panasas公司的CTOGarthGibson博士說。經過幾年的努力，Panasas在政府，科研，能源，媒體和金融服務有了很多非常成功的案例。「Panasas是使用面向對象的存儲集群，來解決計算集群的並行存儲的問題」。高性能計算和存儲專家胡家鎏教授說。