淺述高性能計算的不同實(shí)現(xiàn)方法

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當(dāng)前，隨著科學(xué)技術(shù)的進(jìn)步和IT硬件產(chǎn)品價格的迅速下降，要想實(shí)現(xiàn)過去不敢想象的高性能計算已經(jīng)不是什么很困難的事情了。

從google和百度的海量計算搜索到我國載人航天技術(shù)的精準(zhǔn)，從大型網(wǎng)絡(luò)游戲的普及到前段浪潮“人機(jī)大戰(zhàn)”的上演，這一切都說明，我們正在迎來一個高性能計算的時代。

說到真正的高性能計算，就不得不談?wù)劗?dāng)前的幾種計算機(jī)技術(shù)。

多核與多路服務(wù)器技術(shù)

首先是多核與多路服務(wù)器技術(shù)，由于雙核與多核技術(shù)在最近兩年發(fā)展的很快，據(jù)廠商Intel和AMD的官方透露，明年四核處理器肯定會上市。而現(xiàn)在的IBM和Sun早已經(jīng)捷足先登，有了4核和8核的處理器產(chǎn)品，可見，技術(shù)已經(jīng)沒有什么問題了。所以，這一顆芯多核的道路已經(jīng)是非常得清晰了，多路似乎因為占用的空間相比來說大一些而會變得越來越微妙。因為完全將雙路或者四路淘汰出市場似乎也不太可能，但是，當(dāng)四核處理器出現(xiàn)的時候，恐怕對8路可能是個不小的沖擊，因為低端的SMP就已經(jīng)可以達(dá)到16個處理器。

上面是說多核技術(shù)的發(fā)展對產(chǎn)品應(yīng)用趨勢的影響，其次是刀片服務(wù)器。由于多核的技術(shù)也可以應(yīng)用到刀片服務(wù)器里面，所以，未來的刀片技術(shù)也會有更加新的改進(jìn)，而其密度則會越來越高。這種情形會不會讓刀片成為未來高性能計算的主導(dǎo)呢，我們一會從技術(shù)方面來分析。

集群技術(shù)

還有就是集群，因為我們談到高性能計算，其實(shí)無非就是對稱多處理技術(shù)(SMP)和集群(Cluster)技術(shù)，刀片目前應(yīng)用最多的似乎還是在IDC這樣計算密集而又對空間要求苛刻的環(huán)境下。

說起集群，其實(shí)它跟SMP有很多聯(lián)系，我們?yōu)榇酥谱髁艘粡垐D表，由此可以看出他們之間的區(qū)別和應(yīng)用的范圍。也就延伸出集群的幾種不同方式。

我們先來解釋一下這個圖:這個圖左邊的橫坐標(biāo)表示的是CPU個數(shù)的增加，也就是SMP用個數(shù)來衡量。下面的縱坐標(biāo)是服務(wù)器個數(shù)的增加，也就是服務(wù)器集群節(jié)點(diǎn)數(shù)量。這樣就產(chǎn)生了幾種實(shí)現(xiàn)高性能計算的不同方式:

在左下角黃色區(qū)域的標(biāo)示的是用2到4個CPU組成的小型服務(wù)器的集群，這種機(jī)器應(yīng)該說現(xiàn)在比較常見了，市面上的雙路雙核和四路單核都屬于這種服務(wù)器。雖然它比通常的服務(wù)器性能好要一些，但是在高性能計算中，顯然配置是簡陋了些，因為這種機(jī)器的性能一般，可靠性和安全性也遠(yuǎn)遠(yuǎn)遜色于大型機(jī)，屬于絕對的低端產(chǎn)品。其計算能力非常有限，一般都是將多臺這樣的產(chǎn)品通過高速的網(wǎng)絡(luò)連在一起，進(jìn)行并行或者分布式運(yùn)算。

往上面看藍(lán)色區(qū)域標(biāo)識的就是由8到16個CPU所組成的中型SMP服務(wù)器。顯然其計算能力有了很大的提高，更加關(guān)鍵的是可靠性提高了不少。這種服務(wù)器，一般都用于大型的商業(yè)計算應(yīng)用或者科學(xué)計算，其內(nèi)部的硬件的可靠性很高，基本上都有冗余措施?？蓴U(kuò)展性也比較好，經(jīng)常采用機(jī)架式安裝。

再往上的紅色方塊是大型的SMP或者叫NUMA機(jī)，它們的CPU數(shù)量一般超過了64個，它一般都在大型的機(jī)房中才能看到。除了上面說的硬件的各種優(yōu)異性能外，操作系統(tǒng)軟件也是經(jīng)過特殊優(yōu)化的。這主要是當(dāng)處理器的數(shù)量很大的時候，處理器之間對總線的要求也會提高，使得總帶寬不夠，整體性能會下降。所以軟件要對系統(tǒng)進(jìn)行優(yōu)化。

當(dāng)然，更通常的做法是采用NUMA技術(shù)。這里簡單解釋一下NUMA技術(shù)，它主要是為了克服SMP在數(shù)量擴(kuò)展上面帶來的整體效率降低的問題而采用的一種技術(shù)。簡單得說就是將幾個處理器組成一個單元(這里的術(shù)語叫簇)，比如是四個CPU，讓這四CPU共享獨(dú)立的本地內(nèi)存、I/O槽口等。這樣，簇與簇之間也有信息交換，但是簇內(nèi)的CPU與外界的交換要少很多，這樣對整體SMP的擴(kuò)展提高了很多。當(dāng)然，由于訪問遠(yuǎn)地內(nèi)存的延時遠(yuǎn)遠(yuǎn)超過本地內(nèi)存，因此當(dāng)CPU數(shù)量增加得很多時，系統(tǒng)性能無法線性增加。

下面我們就來介紹由這些機(jī)器組成的集群。

第一種就是由PC機(jī)或者小型服務(wù)器組成的集群產(chǎn)品，或者是刀片服務(wù)器。它主要是將零散的小型服務(wù)器通過高速的網(wǎng)絡(luò)鏈接起來，有時候可能就是10/100M的以太網(wǎng)。這種一般小型企業(yè)或者個人都可以做，我們也很少將其稱為集群，相比之下功能較原來的單一服務(wù)器有所提高，但是如果運(yùn)行大型的商業(yè)處理業(yè)務(wù)，還是不能滿足性能和穩(wěn)定性的苛刻條件。

相比之下刀片服務(wù)器要好一些，首先是結(jié)構(gòu)緊湊，節(jié)省了很多空間。使得管理也要方便了許多。一般，廠家的刀片服務(wù)器產(chǎn)品中都有自己的管理系統(tǒng)，從IP的劃分到各種服務(wù)器和操作系統(tǒng)的兼容，性能要比前一種好很多。不好的地方是密度集中的刀片對電力的消耗是個大問題，另外對散熱也是一個挑戰(zhàn)，所以刀片的數(shù)量如果過多也成問題。

下面是將中型的SMP組成集群，每個集群節(jié)點(diǎn)的性能和穩(wěn)定性都比較好，對于中型的商業(yè)計算應(yīng)用或者大型的科學(xué)研究以及石油氣象等部門的應(yīng)用都可以勝任。目前，國內(nèi)很多大型計算的集群都屬于這一類。

再往上就是利用NUMA機(jī)來做集群，在國外它也叫做哥倫比亞系統(tǒng)，其CPU數(shù)量要遠(yuǎn)遠(yuǎn)超過我們的想象。

最后一種是IBM的特殊技術(shù)，藍(lán)色基因，這種集群在歐洲和美國有成熟的應(yīng)用，比如美國的宇航局(NASA)，但是由于技術(shù)原因，還沒有引入到中國來。

以上介紹的就是實(shí)現(xiàn)高性能服務(wù)器的幾種途徑，當(dāng)然這只是簡單的集群連接形態(tài)介紹，具體的硬件構(gòu)架要通過很嚴(yán)格的設(shè)計，包括軟件的設(shè)計和分布式以及并行計算應(yīng)用程序的優(yōu)化設(shè)計，這里也就不細(xì)說了。(天極網(wǎng))