淺述高性能計算的不同實現(xiàn)方法

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當前，隨著科學技術的進步和IT硬件產品價格的迅速下降，要想實現(xiàn)過去不敢想象的高性能計算已經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的精準，從大型網絡游戲的普及到前段浪潮“人機大戰(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，就不得不談談當前的幾種計算機技術。

多核與多路服務器技術

首先是多核與多路服務器技術，由于雙核與多核技術在最近兩年發(fā)展的很快，據廠商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早已經捷足先登，有了4核和8核的處理器產品，可見，技術已經沒有什么問題了。所以，這一顆芯多核的道路已經是非常得清晰了，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就已經可以達到16個處理器。

上面是說多核技術的發(fā)展對產品應用趨勢的影響，其次是刀片服務器。由于多核的技術也可以應用到刀片服務器里面，所以，未來的刀片技術也會有更加新的改進，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呢，我們一會從技術方面來分析。

集群技術

還有就是集群，因為我們談到高性能計算，其實無非就是對稱多處理技術(SMP)和集群(Cluster)技術，刀片目前應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。下面的縱坐標是服務器個數(shù)的增加，也就是服務器集群節(jié)點數(shù)量。這樣就產生了幾種實現(xiàn)高性能計算的不同方式:

在左下角黃色區(qū)域的標示的是用2到4個CPU組成的小型服務器的集群，這種機器應該說現(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器。雖然它比通常的服務器性能好要一些，但是在高性能計算中，顯然配置是簡陋了些，因為這種機器的性能一般，可靠性和安全性也遠遠遜色于大型機，屬于絕對的低端產品。其計算能力非常有限，一般都是將多臺這樣的產品通過高速的網絡連在一起，進行并行或者分布式運算。

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

再往上的紅色方塊是大型的SMP或者叫NUMA機，它們的CPU數(shù)量一般超過了64個，它一般都在大型的機房中才能看到。除了上面說的硬件的各種優(yōu)異性能外，操作系統(tǒng)軟件也是經過特殊優(yōu)化的。這主要是當處理器的數(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)進行優(yōu)化。

當然，更通常的做法是采用NUMA技術。這里簡單解釋一下NUMA技術，它主要是為了克服SMP在數(shù)量擴展上面帶來的整體效率降低的問題而采用的一種技術。簡單得說就是將幾個處理器組成一個單元(這里的術語叫簇)，比如是四個CPU，讓這四CPU共享獨立的本地內存、I/O槽口等。這樣，簇與簇之間也有信息交換，但是簇內的CPU與外界的交換要少很多，這樣對整體SMP的擴展提高了很多。當然，由于訪問遠地內存的延時遠遠超過本地內存，因此當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器組成的集群。

第一種就是由PC機或者小型服務器組成的集群產品，或者是刀片服務器。它主要是將零散的小型服務器通過高速的網絡鏈接起來，有時候可能就是10/100M的以太網。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器有所提高，但是如果運行大型的商業(yè)處理業(yè)務，還是不能滿足性能和穩(wěn)定性的苛刻條件。

相比之下刀片服務器要好一些，首先是結構緊湊，節(jié)省了很多空間。使得管理也要方便了許多。一般，廠家的刀片服務器產品中都有自己的管理系統(tǒng)，從IP的劃分到各種服務器和操作系統(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)點的性能和穩(wěn)定性都比較好，對于中型的商業(yè)計算應用或者大型的科學研究以及石油氣象等部門的應用都可以勝任。目前，國內很多大型計算的集群都屬于這一類。

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

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

以上介紹的就是實現(xiàn)高性能服務器的幾種途徑，當然這只是簡單的集群連接形態(tài)介紹，具體的硬件構架要通過很嚴格的設計，包括軟件的設計和分布式以及并行計算應用程序的優(yōu)化設計，這里也就不細說了。(天極網)