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如何借助云集群打造高性能计算

计算一开始致力于为互动系统(systems of engagement)改善应用架构,而在高性能计算方面提供不了什么。 而如今,领先的云服务提供商正在重构解决方案及相关的基础设施,让计算密集型应用切合实际、经济高效。 ? 酷似在专用硬件上运行的传统集群,基于云的集群包括不同的分布式资源,这些资源因某个用途而结合起来。这可能包括:为可识别集群的数据库管理系统(DBMS)、高性能计算(HPC)应用或大数据分析应用交付平台。 Leeuwen表示,企业组织完全由云服务提供商来支持存储和计算之外的资源实例化。比如说,AWS通过亚马逊VPC以及英伟达GPU实例,支持定制的IP网络。 一种良好的做法就是,开发标准的配置,或者充分利用第三方云管理工具,管理存储、计算、网络和加速器等资源,无论它们驻留在企业内部,还是与AWS协同使用。

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计算底层技术之高性能集群

集群的研究和发展离不开人们对高性能计算的追求,像我们熟悉的向量机、对称多处理机、工作站、超级计算机等等都是对高性能计算追求下的产物。 相反,集群系统的性能可扩展能力是线性增长的。我们可以简单通过增加机器数来增加集群的运算能力,相比购买高性能的大型计算机,同等运算能力下,我们可以获得更高的性价比。同时,系统的可靠性也得到了增强。 他将多个普通的处理器连接起来,使它们能够协同工作,这就是高性能计算机的原型。 后来,IBM、HP 等公司学习了 Seymour 的这套架构,高性能计算机开始迅速推广,逐步取代原有的大型机。 苹果、微软等公司借助这股东风成为个人计算机时代的王者。随之而来的就是高性能计算机市场遭到了吞噬,被迫只能退守公司服务器市场。 但很快,随着互联网的普及,高性能计算机又迎来新的一波热潮。 参考 [1] 分布式与集群的区别是什么? [2] 数据中心网络架构演讲 [3] Linux 高性能计算集群 [4] 高性能计算机传奇

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    高性能集群软件keepalived

    高性能集群软件keepalived 背景 网络的飞速发展,给网络带宽和服务器性能带来了巨大的挑战,基于互联网的应用系统越来越多地瓶颈出现在服务器端,这就对服务器提出了更高的要求,来保证服务的持续性。 集群简介 定义:集群是一组协同工作的服务集合。在外界看来,集群就是一个独立的服务实体,但实际上,在集群的内部,有两个或两个以上的服务器实体在协调、配合完成一系列复杂的工作。 集群最大的优点之一就是具有高可用性,在服务器出现故障时,集群可以自动将服务从故障节点切换到另一个备用节点 可扩展性:当集群服务实体不能满足需求时,可以向集群中动态地加入一个或多个服务节点,增强集群的整体性能 负载均衡软件:软件包括开源LVS集群、Oracle的RAC集群等,硬件为F5 Networks等 分布式计算集群 Distributed Computing Cluster,DC集群。 提供单个计算机所不能提供的强大的计算分析能力,包括数值计算和数据处理,并且倾向于追踪综合性能。 开源分布式计算平台:Hadoop、Spark,用于开发和处理海量数据。

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    闲话高性能计算

    与此相比,高性能计算似乎一直很热,又一直离我们很远。 说高性能计算一直很热,是因为从天河超级计算机开始,中国就加入了超级计算机的全球军备竞赛,年年争夺超算世界冠军;说离我们远,是因为我们在日常的工作生活中见识超级计算机的机会并不多。 ,高性能计算又频繁被提及,变成了一个热门话题。 不一样的高性能计算  如今被频繁提及的高性能计算和传统的HPC已经大不相同了。包括AI、生命科学、计算化学家等技术的突飞猛进无疑凸显了对计算力的强烈需求,从而推动了HPC的发展和变化。 如果把这些还在不断积累的数据看做金矿(真的是金矿),那大量的计算就是挖掘金矿的工具,更高性能计算能力就是现代化金矿挖掘机!

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    高性能计算简要复习

    1、概念 集群 PVP:Player VS Player PVP拥有多个高性能向量处理器,有向量寄存器和指令缓冲,不用高速缓存,共享内存。 学科 HPC:高性能计算。并行计算、超级计算。 HPCC:高性能计算与通信。配合高速网络的使用。 Distribute Computing:分布式计算。比起性能更注重功能。 Cloud Computing:云计算。按需提供资源,使计算像电力一样提供。 5、PRAM和BSP模型上计算N阶向量内积 其实不懂。 PRAM:每个处理器2N/p个加法和乘法,树规约方式计算局部和的复杂度logP。2N/p+logP。 7、并行计算机评测/基准测试 并行计算机性能评测:通过CPU基本性能指标、并行和通信开销分析、可用性、性价比等方面进行机器性能测评。通过加速比、效率、扩展性进行算法级性能测评。

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    深度学习趋势:云计算or高性能计算

    但配置如此强大的计算集群并不是一件容易的事情,如果有一台服务器忽然当机(如果你同时使用1000台机器,这种事情几乎每天都会发生),就会减小准确性。 不过,在高性能计算机网络的支持下,现在由GPU支持的深度学习可以解决上述问题。 实验室负责人Barry Chen说道: “我们希望项目结束时,可以构建成世界上最大的神经网络训练算法,当然这需要高性能计算机支持。” Google的方式 那么,Google在做什么呢? Google将数字运算工作拆分成了数以百计的小集群,每个集群会配置1到32台计算机,如此巨大的计算能力让Google的人工智能软件水平有了很大提升,可以区分椅子和凳子,还能区分“Shift”和“Ship “云计算VS高性能计算,其实和公司文化、可用资源、甚至是企业品味相关。作为Google研究人员,我当然为Google内部系统感到高兴。” VIA wired

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    高性能可靠服务集群架构

    1、 需求分析 庞大的业务访问量需要高性能、可靠的服务器框架支撑。高性能要求服务器在巨大压力下仍然高速运行,读写返回正确的业务信息,前端用户体验良好。 性能稳定,支持超大访问量的集群负载。对外提供统一的虚拟IP,有三种工作模式,十种左右的轮询算法。 4、 主站服务 主站框架是一个Web服务器(apache、tomcat、nginx等)集群集群中全部机器运行相同业务系统。通过负载均衡代理与客户端通讯,每一次通讯只有一台机器为当前客户端服务。 5、 接口服务 接口服务与主站服务功能大同小异,也是Web服务集群。在负载代理时候,通过七层代理转发正则匹配域名与目录,指向接口服务地址端口。 Redis提供单机的分片集群,单机硬件性能要求比较高。Redis也可以进行分布式部署,搭建分布式缓存服务。

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    ElasticSearch 高性能集群建议

    集群规划 ---- 1. 我们需要多大规模的集群 思考方向: 当前的数据量有多大?数据增长情况如何? 你的机器配置如何?cpu、多大内存、多大硬盘容量? 小规模集群:不需严格区分。 中大规模集群(十个以上节点):应考虑单独的角色充当。特别并发查询量大,查询的合并量大,可以增加独立的协调节点。角色分开的好处是分工分开,互不影响。 常用做法(中大规模集群): Master 和 DataNode 角色分开,配置奇数个 Master,比如 3。 每个分片存储一部分词频统计信息,分片越多,每个分片存储的信息越少,计算出的得分与真实的得分偏差就会越大。 要求集群至少有 3 个节点,来分开存放主分片、副本。 如发现并发量大时,查询性能会下降,可增加副本数,来提升并发查询能力。 2. ES 集群架构 ---- ?

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    高性能与云计算:背道而驰?

    灵活扩展是云计算的一大优势,用户可以根据需求对计算能力进行灵活的扩展,帮助用户利用最少的资源来解决所需的计算能力。 ? 那么云计算与超算有什么关系呢? 云计算是否会取代超级计算机,来承担数据密集型、I/O密集型的应用呢?相信很多网友都会有这些问题。那么今天我们就来谈一下未来高性能与云计算是背道而驰还是走向融合? 超算与云计算的侧重点不同,但是二者之间也有很多相关的特点,比如,两者都使用了分布式计算、网格计算集群、高密度计算,其中也有一些特定的领域利用云计算技术来从事高性能类的应用。 其实云计算高性能有着千丝万缕的联系,事实上,超级计算中心也是一种早期的运算模式,通过昂贵的计算资源部署,多个领域的用户通过互联网远程使用计算服务并根据使用量来进行支付费用。 但超算又与云计算有着明显的区别,下面我们来看一下: 云计算不能取代超算 云计算如今已经能够为用户提供一些领域的计算能力,那么云计算是否是超级计算机的替代者呢?答案是否定的。

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    Python高性能计算库——Numba

    摘要: 在计算能力为王的时代,具有高性能计算的库正在被广泛大家应用于处理大数据。例如:Numpy,本文介绍了一个新的Python库——Numba, 在计算性能方面,它比Numpy表现的更好。 想象一下,在Python中编写一个模块,必须一个元素接着一个元素的循环遍历一个非常大的数组来执行一些计算,而不能使用向量操作来重写。这是很不好的主意,是吧? 他们的目标是加快面向数组的计算,我们可以使用它们库中提供的函数来解决。 4.示例和速度比较 熟练的Python用户永远不会使用上述代码实现sum功能,而是调用numpy.sum。 在每个时间段结束时,计算水流量,这不仅取决于在同一时间步长下的雨,而且也取决于在内部模型状态(或储存)。在这种情况下,我们就需要考虑以前时间步长的状态和输出。 在计算能力决定未来的时代,Numba一定会被更多人接受。 以上就是我的介绍,希望有人现在有动力去看看Numba库。

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    OpenCV高性能计算基础介绍

    前言 本文分享一篇关于opencv高性能计算基础的文章,这是一个作者对工作期间使用OpenCV和CUDA开发高性能算法库的过程所涉及到的知识要点和踩坑的记录,将会涉及OpenCV, CUDA和C++的一些知识 OpenCV在不断的迭代中,逐渐向几个方向扩展着其计算能力,下面以OpenCV中每个方向对应的类为锚进行列举: cv::Mat OpenCV中最基础的数据结构,具有存储多种数据类型的多维矩阵的能力,也可用来表示图像 与其他的Mat类不同,GMat并不会存储实际的数据,而是会记录用户对GMat进行的操作,并最终组合多个GMat生成一个计算图用以处理真正的计算。基于图的计算,是G-API的核心思想。 计算图将计算式声明与计算分离,可以带来至少两个好处:一是OpenCV可以在内部提供分散函数无法提供的跨函数优化,如算术操作的合并,高速缓存的复用和避免多次分配buffer;二是统一的接口使得用户可以相对简单地选择计算时的后端 如何利用OpenCV CUDA模块进行快速的自定义高性能图像算法开发将是本专栏的重点内容。 内存优化 内存的管理是几乎每个C++项目都要谨慎考虑的问题。

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    macOS的OpenCL高性能计算

    随着深度学习、区块链的发展,人类对计算量的需求越来越高,在传统的计算模式下,压榨GPU的计算能力一直是重点。 NV系列的显卡在这方面走的比较快,CUDA框架已经普及到了高性能计算的各个方面,比如Google的TensorFlow深度学习框架,默认内置了支持CUDA的GPU计算。 而实际上,现在的高性能显卡其实也就剩下了NV/AMD两家的竞争,这样基本没什么意义的性能损失不能不说让人纠结。所以在个人工作站和个人装机市场,通常的选择都是NV系列的显卡。 下面是苹果官方给出的一个OPENCL的入门例子,结构很清晰,展示了使用显卡进行高性能计算的一般结构,我在注释中增加了中文的说明,相信可以让你更容易的上手OPENCL显卡计算。 ,计算启动的时候采用队列的方式,因为一般计算任务的数量都会远远大于可用的内核数量, // 在下面函数中,local是可用的内核数,global是要计算的数量,OPENCL会自动执行队列,完成所有的计算

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    高性能负载均衡:nginx搭建tomcat集群

    前言: 什么是tomcat集群? 利用nginx对请求进行分流,将请求分配给不同的tomcat去处理,减少每个tomcat的负载量,提高服务器的响应速度。 ? 目标 实现高性能负载均衡的tomcat集群。 工具 nginx-1.13.10 apache-tomcat-7.0.81 实现步骤 1、下载nginx,目录如下。 ? 进行如下配置: worker_processes 1; #工作进程的个数,一般与计算机的cpu核数一致 events { worker_connections 1024; #单个进程最大连接数 keepalive_timeout 65; #长连接超时时间,单位是秒 gzip on; #启用Gizp压缩 #tomcat集群 upstream myapp 至此,我们利用nginx已经实现了负载均衡的tomcat集群。 nginx负载均衡策略: 1、轮询(默认) 每个请求按时间顺序逐一分配到不同的后端服务器,如果后端服务器down掉,能自动剔除。

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    集群技术概述_集群计算

    集群技术概述 一、集群的起源 二、集群的优点 1.强扩展能力 2.实现方式容易 3.高可用性 4.易管理性 三、集群的类型 1.负载均衡集群 2.高可用性集群 3.高性能集群 四、集群的特点 提高CPU主频和总线带宽是最初提供计算机性能的主要手段。但是这一手段对系统性能的提供是有限的。接着人们通过增加CPU个数和内存容量来提高性能,于是出现了向量机,对称多处理机(SMP)等。 三、集群的类型 1.负载均衡集群 负载均衡集群为企业需求提供了更实用的系统。如名称所暗示的,该系统使负载可以在计算集群中尽可能平均地分摊处理。 3.高性能集群 通常,第一种涉及为集群开发并行编程应用程序,以解决复杂的科学问题。这是并行计算的基础,尽管它不使用专门的并行超级计算机,这种超级计算机内部由十至上万个独立处理器组成。 因此,常常听说又有一种便宜的 Linux 超级计算机问世了。但它实际是一个计算集群,其处理能力与真的超级计算机相等,通常一套像样的集群配置开销要超过 $100,000。

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    高性能计算机传奇

    高性能计算机是用网络将多台计算机连接在一起,并构成一个统一的系统,从而拥有远超个人电脑的计算能力。这样利用网络,让计算机合作工作的并行系统又称为集群(cluster)。 服务器、分布式计算机、超级计算机都是按照集群的方式组成的。 ? 集群 服务器是指在网络中为客户提供服务的高性能计算机。 为了解决同一个问题,集群的不同计算机之间要有很好的沟通能力。 随着互联网的发达,个人电脑的富余计算能力成为一座值得开挖的宝藏。分布式计算就是用互联网来连接个人电脑,构成一个集群。这个集群可以作为一个系统工作,以解决一些复杂问题。 如果说互联网从外部将分立的计算机连接在一起,那么集群则是将网络内部化,让网络成为系统内部不同计算机的沟通桥梁。首先创造性的发明集群的是Seymour Cray。 ?

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