并行超算无法连接到服务器

并行超算无法连接到服务器？

服务器是计算机系统的一部分，其中存储文件和文件夹以供以后访问。甚至一些公司也使用服务器来存储他们的业务数据，这些文件通常可以在需要时访问。这最终会通过防止信息丢失来提高生产力。以同样的方式，一旦您无法访问服务器，它可能会逃学。

现在有几个原因导致您无法访问服务器。这可能是由于实际的服务器问题或互联网连接出现问题。但是，您可以尝试某些故障排除步骤来查看它是否连接到服务器。

在本文中，我将讨论修复无法连接到服务器的5种方法。逐一尝试以下提到的解决方案来解决此问题。

1检查互联网连接

在某些情况下，如果互联网连接不稳定或较差，您的计算机可能无法与服务器建立连接。因此，您必须检查您的计算机是否真正连接到互联网以及网络设备（即路由器）是否正常工作。您可以通过将不同设备连接到同一网络来检查网络设备。

此外，如果您的Internet服务提供商(ISP)没有提供足够的带宽，那么传输数据就会出现问题。对于这种特殊情况，只有ISP才能解决问题。

2重启设备

有时单独重新启动设备可以解决此问题。这没有确切的原因，但事实证明这对几乎所有计算机问题都有效。因此，也值得一试。关闭错误并重新启动系统，然后再次运行应用程序以查看它是否工作。

3检查日期和时间设置

错误的日期和时间也可能导致无法连接到服务器的错误。因此，您需要确保计算机中的日期和时间设置正确。这些设置可从控制面板菜单中获得。

除此之外，请务必检查您的计算机时区。即使计算机在连接到互联网时检测到时区，也值得手动检查它们。

4禁用防火墙

某些防火墙旨在限制对服务器的访问。因此，您需要禁用防火墙或更改其设置。通过这样做，您可以确保防火墙不会阻止对服务器的访问。这最终将建立与服务器的连接。

5重启路由器

无法连接到服务器错误可能只是路由器面临临时故障。因此，它只需要一个简单的重新启动即可使其正常工作。重新启动路由器的最佳方法是将其从电源上拔下并重新插入。这种简单的重新启动可能会解决此错误。

这个要从两个维度去考证：

一、测算指标，算法都是有数学理论基础的，在翻译成计算机程序后，算法的执行效率可以用赋值、比较、运算等 *** 作次数，以及缓存、内存占用率等指标进行一定的估算，还应对算法效率进行计算，进行比较评估，包括迭代深度、循环/判断嵌套深度等指标。

二、实际测试，这个就是要把算法真的用计算机实现出来，将算法逻辑封装为函数、控件、组件等，可调用的独立环节（尽量减少非算法语句的干扰），然后进行实际调用，记录执行周期，分析实际性能。比如对比记录新旧算法单次执行的周期、固定数量多次执行的周期、执行期间资源占用率、多线程并发调用的执行效率等指标。

另外、对于实际测试，如果想用专业测试执行，可以用LoadRunner、Robot等专业测试工具执行相应 *** 作，但是对于您的要求，我还是建议收集性能指标的程序最好自己写，其实并不复杂，就是调用您的算法组件，把执行时间等参数记下来。

1先谈谈同构计算和异构计算。同构计算是使用相同类型指令集和体系架构的计算单元组成系统的计算方式。同构超算只单纯使用一种处理器，日本超算“京”只采用的处理器是富士通制造的SPARC64 VIIIfx，神威蓝光只采用了8704片申威1600，Mira和Sequoia（Sequoia采用了约160万个A2处理核心），就只采用了PowerPC A2处理器，这些都没有采用GPU或众核芯片等加速。日本的京，IBM 的Mira和Sequoia和中国的神威蓝光都是同构超算的代表。

异构计算主要是指使用不同类型指令集和体系架构的计算单元组成系统的计算方式。常见的计算单元类别包括CPU、GPU等协处理器、DSP、ASIC、FPGA等。异构计算是一种并行和分布式计算，它或是用能同时支持simd方式和mimd方式的单个独立计算机，或是用由高速网络互连的一组独立计算机来完成计算任务。具体来说，异构计算是在运算中既使用处理器，又使用GPU或众核芯片等加速。以美国泰坦和中国天河2号为例，泰坦有18688个运算节点，每个运算节点由1个16核心AMD Opteron 6274处理器和1个NVIDIA Tesla K20加速组成，共计299008个运算核心；

天河2号有16000个计算节点，每个节点由2片Intel的E5 2692和3片Xeon PHI组成，共使用了32000片Intel的E5 2692和48000片Xeon PHI；天河1A使用了14336片Intel Xeon X5670处理器和7168片NVIDIA Tesla M2050高性能计算卡。除了泰坦和天河2号和天河1A之外，曙光6000也是采用了异构计算架构。

（曙光6000）

2超算的用途

要说异构计算的优势，那就要从超算的用途说起了。

PC在日常使用中，除玩游戏、3D渲染等之外，大多是程序都倚重整数运算性能。

但超算则不同，超算大多应用于科研和军事领域。例如d道计算、核物理研究、气候气象、海洋环境、数值风洞、碰撞仿真、蛋白质折叠、基因研究、新药研发、分子动力学模拟、量子化学计算、材料科学、动漫设计、工业设计等方面，在运算中更加倚重双精浮点性能，对整数运算性能要求相对较低。这就产生了用加速提升浮点运算性能的需求。

3同构超算的高效率

同构超算虽然理论双精浮点性能不如异构超算，但可以获得较高的运行效率。异构超算虽然理论双精浮点性能非常强悍，但运行效率不如同构超算。

（Sequoia，采用PowerPC A2处理器）

举例来说，IBM Mira和Sequoia使用PowerPC A2处理器，效率达853%和856%。日本的京效率更是高达929%。

而异构超算效率普遍不高，采用E5和XeonPHI的天河2号和Stampede效率为617%、607%。采用AMD Opteron 6274和NVIDIA Tesla K20的Titan效率为649%。

天河2号和Stampede效率不高的一个重要因素就是Xeon PHI的浮点运算效率较低。在谈这个问题前，先释下linpack测试。

（Stampede）

衡量芯片性能的一个重要指标就是计算峰值，例如浮点计算峰值，它是指计算机每秒钟能完成的浮点计算最大次数。包括理论浮点峰值和实测浮点峰值：

理论浮点峰值是该计算机理论上能达到的每秒钟能完成浮点计算最大次数。

理论浮点峰值=CPU主频×CPU每个时钟周期执行浮点运算的次数×系统中CPU核心数目。

实测浮点峰值是指Linpack测试值，也就是说在这台机器上运行Linpack测试程序，通过各种调优方法得到的最优的测试结果。

在实际程序运行过程中，几乎不可能长时间维持在实测浮点峰值，理论浮点峰值更是仅仅存在于纸面上的数据。理论浮点峰值和实测浮点峰值只是作为衡量机器性能的一个指标，用来表明机器处理能力的一个标尺和潜能的度量。

回归正题，Xeon PHI在运行linpack测试时，实际性能仅仅相当于理论最大运算性能的百分之六十几，相比之下，申威1600的linpack测试效率远高于Xeon PHI。

但因Xeon PHI的理论浮点性能较高达1T Flop，大大超过申威1600的双精浮点运算的理论峰值，因此即使仅仅只有百分之六十几的效率，实测双精浮点运算性能还是大幅超越申威1600。因而使Xeon PHI得到了国防科大等单位或公司的青睐。

因此，同构超算的效率相对高于异构超算，而天河2号效率偏低的原因更多的是Xeon PHI本身效率较低，不是国防科大的技术问题。

4同构超算编程更方便

cpu适合做串行，逻辑复杂度高的任务，gpu适合做简单，并行度高的任务，cpu和gpu的编程模型是不一致的；所以异构超算在编程方面就不太容易，比如使用amd的apu和nvidia的cpu+gpgpu在编程上就不如同构超算方便。另外，gpgpu作为加速卡和cpu是不共享内存的，需要程序员显式拷贝而导致性能损失。

另外，因软件方面的原因，异构超算的通用性相对于同构超算有所不如，举例来说，GPGPU只能跑OPEN CL、OPEN ACC代码，不能跑OPENMP代码。

5异构计算的优势

以天河2号的一个计算节点为例：

Xeon E5的满载功耗达145W，双精浮点为021T Flops，而Xeon PHI功耗300W，双精浮点达1T Flops。

天河2号一个计算节点由2片Xeon E5和3片Xeon PHI，理论双精浮点性能为32T Flops，功耗为1190W，理论双精浮点性能与功耗的比值为287GFlops/W。相同功耗下使用8片Xeon E5只能获得1696Gflops的理论双精浮点性能，理论双精浮点性能与功耗的比值为142GFlops/W。从数据可以看出，在同等功耗下，在使用Xeon PHI加速后，理论双精浮点性能与是只使用Xeon E5的2倍。

因此，相同功耗的情况下，异构超算能获得非常高的理论双精浮点性能。

综上所述，同构超算的编程方便，效率高，通用性强。异构超算编程麻烦，效率不如同构超算，通用性差，性能功耗比高。异构超算虽然在通用性和效率方面相比同构超算处于劣势，但更加好的性能功耗比使其成为更受偏爱的原因。

本系统配置了 3 个登录节点，260 个 CPU 计算节点（注意！），10 个 GPU 计算节点（注意！），一套 18P 共享存储。所有节点通过 100Gb/s EDR Infiniband 互联组成计算和存储网络。系统详细配置如下：

1） 登录管理节点：共 3 个登录节点。（只影响登陆）

2） GPU 计算节点：共 10 个 GPU 计算节点，每个节点配置 2 颗 Intel Golden 6240 系列处理

器（每个卡有18核处理器），共 36 个物理核，384GB 内存，8 个 NVIDIA V100 GPU 卡。

3） CPU 计算节点：共 260 个 CPU 计算节点，每个节点配置 2 颗 Intel Golden 6240 系列处

理器（每个卡18核处理器），共 36 物理核，384GB 内存（注意）（根据 IB 网络配置，单个作业最多使用 160 个计算节

点）。

4） 并行存储系统：配置一套 DDN 并行存储系统，共配置 18PB 存储容量。

5） 管理网络：配置一套千兆管理网；

6） 带外管理网络：配置一套千兆带外管理网；

7） 计算网络：配置一套 100Gb/s 高速 Infiniband 网。

总共电脑数有几个不知道啊。

计算节点数/计算机数 = 每台计算机运行节点数

为什么要分配节点数，因为一台计算机的内存有限，最常见的原因是求解器所需的内存太多，无法在一台主机上运行。系统最大384GB 内存

nnhost表示要在每个主机计算几个节点。

理论上可以用160个计算节点，于是160✖️36=5760。

也就是每个计算节点最多可以申请36个核，cpu最多申请活动的总核数可以到达5760个。但实际不可能让你申请那么多计算节点，全校这么多人在用。

例如：

使用4个计算节点（nn=4），每个计算节点分配8个核（np=8，npnn=32），每个计算机分配2个节点（nnhost=2）

这样实际就用了两台计算机

使用2个计算节点（nn=2），每个计算节点12个核（np=12，npnn=24），每个计算机分配1个节点（nnhost=1）

这样也是用了两台计算机

这些是我的观点，有错误可以指出

例子：

表示1个计算节点，每个主机计算12个节点数，每个节点都使用12个内核

分布式计算就是希望通过指派多个节点，并行计算程序（我在瞎说，不严格就当没看到）

但并不是核越多越好问题的规模会影响加速效果。对于非常大型的模型（如几百万个自由度），加速效果会更好。如果您使用非常小的模型，则在使用多个内核时，加速会受到限制。此外，可能达到的最大加速效果还受到算法非并行部分的限制。

运行时长例子：针对同一套matlab程序，有

参考： >

为了进行这个测试，研究人员在Sandia的“红色风暴”超级计算机系统上得到了12个小时的专用时间进行这个测试。这个测试是在6,240个四核计算节点上运行的。

他们用两种模式运行应用程序--真实模式和虚拟模式。为了设置一个基准线，一项测试是在本地“红色风暴”环境中实施的。这个测试使用了一个轻型 *** 作系统Catamount Lightweight Kernel (LWK)。

对于虚拟部署来说，研究人员启动进入“红色风暴”节点，他们自己的名为“Kitten”的下一代版本LWK。为了运行一个虚拟机，Kitten与Palacios虚拟机监视器一起嵌入到这个系统中。Palacios虚拟机监视器是位于伊利诺斯州Evanston的西北大学和新墨西哥州大学开发的。

接下来，这个虚拟机作为一个客户 *** 作系统启动。根据正常的协议，这项测试应用程序是从“红色风暴”的应用程序启动工具启动的。从用户对于这个服务节点的看法来说，正常的“红色风暴”软件环境没有可以察觉出来的变化。

不同的应用程序都进行了测试。这些测试的应用程序包括简单的基准测试 *** 作和两个实际的 *** 作应用程序、Sandia自己的CTH冲击波模拟代码和SAGE(SAIC Adaptive Grid Eulerian)液体力学模拟应用程序。

这些应用程序分布到了多个节点。根据应用程序本身的不同，有的使用2个节点，有的使用全部6,240个节点。

Pedretti说，研究人员决定仅测试为高性能计算环境开发的虚拟化软件，因为Xen等主流虚拟化软件主要是面向商品化服务器整合的，而不是面向高性能计算的。此外，使用高性能计算软件能够让研究人员精细地调整设置。这种精细程度是使用主流的管理程序不能做到的。

“红色风暴”最近在Top500org编辑的超级计算机排行榜中排名全球第17位最强大的超级计算机。基于Cray XT技术的“红色风暴”超级计算机采用Linux *** 作系统，配置了12,960个AMD处理器(6,720个双核处理器、6,240个四核处理器，一共38,400个内核)。这个系统展示的计算能力是每秒204万亿次浮点运算。

这个项目不是Sandia首次进入超级计算机虚拟化领域。去年夏季，两位Sandia的研究人员调研了使用Lguest Linux管理程序在另一台Sandia的超级计算机上启用100万个节点以便复制一个大规模的僵尸网络用于研究目的。

想要参与贝叶斯超算平台，可以按照以下步骤：

1 访问贝叶斯超算平台的官网，了解平台的使用规则和相关信息。

2 注册成为平台用户，在平台上创建一个账号和密码，并完善个人信息。

3 下载并安装平台提供的客户端软件，该软件可以帮助用户进行任务提交和管理。

4 根据自己的需求和计算资源情况，选择合适的计算配置和程序语言，编写并提交自己的任务。

5 在任务执行期间，可以通过客户端软件实时监控任务的状态和进度，以及查看计算结果。

6 任务执行完毕后，可以下载并获取计算结果。同时，需要注意平台收费规则和计算资源使用时间等方面的事项。

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