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HPC技术趋势:HPDA、深度学习、软件定义和机柜即HPC

,进而实现软件定义HPC软件定义HPC 对于钱德沛提到的难点,其实刘军在大会的主会演讲上也做了分析,他提出的Big Computing,就是要做到基础架构的融合,进而实现软件定义HPC,灵活地应对不同工作负载的需求。 刘军介绍了浪潮在软件定义HPC方面的进展: 在产品技术上已经做这样的布局和应对,现在这个工作没有完全完成。 浪潮即将推出“机柜即HPC”的产品,实现计算存储的融合,以及初步的软件定义网络。 在软件设施层次,浪潮已经分别实现了软件设施数据、服务网络服务和资源服务三个层面,现在要进一步整合,相互之间打通,形成真正核心的软件定义HPC

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pyspark on hpc

HPC上有很多计算资源,出于先吃锅里的再吃碗里的思想,琢磨先充分利用共有资源。简单调研下,也不是很复杂的事情。

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    HPC遇到AI

    经过几十年的缓慢进展,直到HPC的出现给予AI所需要的推动力。 通过超级计算技术实现,HPC技术,如深度学习,正在改变AI,使其真正用在了很多领域。 高性能人工智能(HPAI)将HPC与传统AI相结合 HPAI的未来 AI已经演变了几十年。 基于初始推理的专家系统奠定了基础,并教我们如何制定和解决AI问题。 通过深度学习和HPC技术,AI正在进像一个新阶段飞跃。 HPAI将包括以下挑战和进步: 进展 高级算法 当前简化假设的算法在将来会被放宽。 结语 HPC和AI的交集创造了HPAI市场,这是一个充满活力和快速增长的细分市场,不仅对IT行业而且对整个人类都有深远的影响。 在数字化和信息时代的黎明的驱动下,HPAI依赖于大量数据、高级数学算法和高性能硬件和软件的存在。 正如工业机器迎来了人类历史上的一个新阶段,新的“信息机器”将对生活的每一个方面产生深远的影响。

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    红帽助力HPC--我在Dell&RedHat HPC研讨会上的分享

    前言:今日,笔者受邀参加“Dell&RedHat HPC研讨会”。会上,分享了红帽在HPC领域的解决方案。由于很多朋友关心这个话题,因此将演讲的内容分享出来,供大家参考。 红帽做的事情,是把开源社区的项目,通过自己的研发人员,进行软件稳定性测试、硬件兼容性测试等,然后发布企业级软件产品,并且最为重要的是,提供持续的技术支持,如升级服务、800技术支持服务等(例如一个大版本的 软件更新 客户的服务器升级都是去红帽官方网站下载然后手工进行升级操作,实效性、可追溯性差,管理员只是被动接收来自安全部门和红帽的安全建议,希望通过一个集中展示平台,直观的看到数据中心所有linux服务器目前运行的软件版本和官方版本之间的差异 、升级的类型并直接通过统一的展示界面远程直接对需要升级的服务器升级某一个软件的升级程序。 有无可能通过一个集中式管理工具结合客户的运行规范来实现自动化部署并且可以根据已有古规范找出个与规范之间的差异并消除 多用户、用户组管理以及访问控制 客户基于Linux的系统都是以项目(业务)的方式进行划分的,每个项目都会有相应的软件中心和数据中心的技术人员负责应用软件和操作系统的开发

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    HPC和AI正在改变世界(Internet)

    HPC和AI正在改变世界 在最近的SC19超级计算会议上,顶级半导体和系统供应商讨论并演示了全球性能最高的计算解决方案。 早期的例子涉及广泛的应用程序: · 银行和金融机构正在使用HPC和AI进行威胁检测。 由于技术的飞速发展,未来五年内,不提供HPC或AI解决方案的芯片和系统公司可能不再适用。由于技术竞赛,HPC和AI解决方案以及知识产权现在比以往任何时候都更容易获得。 同样,那些不使用HPC和AI的研究组织和企业将来也将变得无关紧要。甚至大学也必须考虑使用HPC和AI来保持竞争力。 最近的许多拨款都针对利用HPC和AI的项目。 IBM,Nvidia用例 IBM是全球最大的IT技术和服务提供商之一,并且是HPC和AI的领导者,它发布了一些用例,说明客户如何利用HPC和AI。

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    IDC:寻找HPC宇宙的暗能量

    同样的暗能量也作用于HPC领域。 简言之,HPC市场规模就像HPC宇宙一样正在不断膨胀,不能通过传统HPC的定义方式来定义它,这可能需要新的定义来准确地捕捉到这一现象。 潜在的HPC宇宙中暗能量包括许多新兴和独特的元素,但以其各自的方式增加了HPC领域的技术和市场动态。 从这个角度来看,IDC估计,总HPC服务器市场同年将约为140亿美元。 2.在传统HPC供应商/用户关系以外,HPC云产品也开始向用户提供高性能计算能力,比如AWS、谷歌、微软Azure。 尽管如此,对于传统的高性能计算领域,这些用户可能不会被认为是HPC宇宙的一部分。而当这些“新”用户进入HPC宇宙,他们会带来他们自己独特的经验、期望和需求。 归根结底,要想识别HPC中的暗能量,就是要先弄清楚到底HPC是什么?这些能运行流体力学的系统,或者进行实时信用卡防欺诈监测的系统,再或者是机器学习用于精确的图像识别的系统,都可以被看作是HPC

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    如何在HPC集群使用Jupyter Lab

    在 PBS 任务递交系统的 HPC 集群上,我们需要在登录节点上用 qsub 命令递交任务,把计算任务投递到计算节点中运算。 token=4t6e4c3046g89b16659cae6e5b1a6ede262a05953f4e7aev 设置端口转发 Xshell 打开登录 HPC 登录节点的会话属性,按图片设置端口转发规则 : 再新建一个 SSH 窗口,连接至 HPC 的登录节点。 userName@loginNodeip 比如: ssh -N -f -L localhost:8888:shiyanheNode23:8888 shiyanhe@192.168.1.100 参考 在HPC

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    硬核HPC到底有多重要?

    作为科技领域最顶尖的计算力代表,HPC如果一直高高在上,那么很可能被时代淘汰。 只有当HPC走下"枝头",才能真正的发挥出HPC的价值,让HPC这支略显陈旧的"酒瓶"散发出令人醉人的酒香。 然而HPC的应用的成本非常高,高昂的成本让HPC很难"大众化"。 但云计算的出现正改变这个行业。 目前超算目前与云计算依然存在很多不同,不过HPC和云计算是一个相辅相成的发展关系,HPC推动云计算性能以及应用的完善,云计算则让HPC逐渐开始"大众化",给普通行业带来更多的价值。 未来,HPC甚至很可能全部上云,HPC in Cloud,并不是多遥远的事情。 HPC+AI,"英雄"终有用武之地 如果说云计算让HPC开始更"接地气",那么AI技术的发展则让HPC真正的可以为各个行业带来应用价值。

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    Repast HPC1.0.1实例运行总结

    /www.boost.org/doc/libs/release/more/getting_started/index.html 完成了上述所有操作后,准备工作就完成了,接下来就可以运行repast HPC ☞ 实例运行:      repast HPC带有两个实例(rumor模型,zombie模型),可以在 examples_bin 文件夹中找到, cd到相应的文件夹下用如下命令即可运行实例: mpiexec 4 rumor_model config.propsrumor.props mpiexec -np 4 zombie_model config.propszombie.props  Repast HPC

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    Allinea CEO专访:释放HPC的潜力

    不过, 如果没有适宜的软件和人力方面的投入,那么没有效率的HPC就不会像大学所期待的那样带来研究与声望上的帮助,全球领先的高性能计算(HPC)软件开发工具供应商Allinea软件创始人及 CEO David 在有成效的软件研发与优化方面没有工具和培训方面的投入,HPC设备就不会发挥出它们的全部潜能。 软件开发方面的问题,比如低下的性能、程序错误都会阻碍进度。唯有运用正确的软件工具 —— 以及通过最佳的实践方式培训下一代科学软件开发者才能让HPC把研究项目和模拟程序变得飞快。 最近,我跟一位研究学者聊到过,他们正在用新安装的HPC软件工具分析他们的代码,发现只用了一个下午,他们的超级计算机的速度就提升了25%,这就是在软件上投入注意力便可在HPC上所能取得的效果。 注释:Allinea在加速计算系统上开发和部署HPC软件方面一直扮演重要角色。

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    Repast HPC 2.0安装及实例模型运行总结

    这种安装运行方法比前面(点击打开链接)的方法简单,这种方法用官方预装好的repast HPC2.0,可以省去自己安装MPI于boost的工作。 另外还需要下载安装Virtual Box软件,安装好Virtual Box软件后利用该软件来打开上面下载的RepastHPC Virtual Box Virtual Machine文件。         附:推荐下Virtual Box软件,小巧方便且功能强大。 : 解决办法:      进入你的BIOS,然后将virtualization(虚拟化)设置为enable即可 Repast HPC安装运行详细步骤: 1.      用virtual box打开Repast HPC Virtual Box Virtual Machine(可能遇到的错误解决办法见上面) 4.

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    从算法到HPC:最全优秀编程书籍列表

    github.com/majikarp/awesome-programming-books#id-section2 作者将这些编程书籍按具体功用分门别类,共分为 13 类: 算法和数据结构 人工智能 软件架构 Aggarwal 未找到中文版 软件架构 《Software Architecture in Practice》 作者:Len Bass,Paul Clements,Rick Kazman 中文译本:《 软件构架实践》 豆瓣评分&简介:https://book.douban.com/subject/1151459/ 《Beyond Software Architecture: Creating and Sustaining Winning Solutions》 作者:Luke Hohmann 中文译本:《超越软件架构》 豆瓣评分&简介:https://book.douban.com/subject/1400512 5406042/ 《Design Patterns》 作者:Erich Gamma , Richard Helm、Ralph Johnson、John Vlissides 中文译本:《设计模式:可复用面向对象软件的基础

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    PySpark on HPC 续:批量处理的框架的工程实现

    PySpark on HPC系列记录了我独自探索在HPC利用PySpark处理大数据业务数据的过程,由于这方面资料少或者搜索能力不足,没有找到需求匹配的框架,不得不手搓一个工具链,容我虚荣点,叫“框架” 1 Framework overview [framework] 如上图所示,另外有几个注意点: PySpark Env详见 pyspark on hpc HPC处理,处理环境(singularity镜像 ,或者conda环境)和输入输出数据、任务描述(job file)需要存放于HPC各个节点都可以访问的存储上; 2 Process script & job file generate 具体任务处理脚本有几点注意事项 : 初始化HPC PySpark环境; 入口函数接受一个job file路径,该文件是一个表格文件(如csv),有3列,in_file,out_file,tmp_folder(用于Spark输出,后面gzip <job_file_path> 2) 处理队列任务文件: spark-hpc-batch-array.sh #!

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    HPC集群公网开放安全加固和资源显示

    HPC集群公网开放安全加固和资源显示: 1      登录强制修改密码 [root@node24 ~]# cat /etc/passwd | tail -31 | awk -F":" '{print

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    「首度揭秘」大规模HPC生产环境 IO 特征

    HPC高性能计算,就是完成这种价值转换的重要手段。近年来,HPC的应用范围已经从纯学术扩展到资源勘探、气象预测、流体力学分析、计算机辅助设计等更多场景。 这些HPC应用程序会产生或依赖大量数据,并将其存储在PB级别的共享的高性能文件系统中。然而,无论是HPC应用的用户,还是高性能文件系统的开发人员,对这些文件的访问模式了解都非常有限。 因为这需要在HPC生产环境中,跟踪应用在大量任务执行过程中产生的IO信息,众所周知,这种细粒度的跟踪和分析,对系统的性能是会造成很大影响的,这也正是很难在HPC的生产环境中进行类似研究的原因。 HPC文件平均经历几次连续的写任务和一长串的连续读任务。 因此,论文的发现不能照原样推广到所有HPC系统中,但是论文所描述的工作提供了一种方法论,可以在其他HPC中心进行类似性质的研究,从而优化HPC中的存储系统。

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    联想HPC开启中国与全球第一“巡航模式”

    联想HPC在中国和全球市场的这些表现,仿佛开启了“第一巡航”模式,遇强愈强。不过,注意到联想HPC业务演进时仍能发现,这些持续不断的“第一”看似轻松,实则不易。 联想HPC自1999年团队成立至今,经历了20年的发展历程。2014年之前,联想HPC从无到有,从弱到强。 首席科学家祝明发、肖利民等知名HPC专家在此期间为联想培养起了一支强大的HPC团队和健全的人才体系。 2017年之后,随着AI对HPC用户的影响开始显现,联想HPC也进入了HPC与AI融合的新阶段并发展至今。 联想数据中心业务集团HPC & AI营销总监 于涛 联想数据中心业务集团HPC & AI营销总监于涛说,以此为更多的企业客户赋能,正是联想在HPC与AI融合进程中采取的重要策略。 这种融合是多维的。

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