Hochleistungscomputer können auch als „Supercomputer“ und „Supercomputer“ bezeichnet werden. Sie werden hauptsächlich zur Lösung anspruchsvoller Probleme verwendet, die von anderen Computern nicht gelöst werden können. Sie beziehen sich normalerweise auf eine extrem schnelle Rechengeschwindigkeit, eine enorme Speicherkapazität und eine extrem hohe Leistung Kommunikationsbandbreite. Eine Art Computer. Zu den Hauptmerkmalen von Hochleistungscomputern gehören zwei Aspekte: eine enorme Datenspeicherkapazität und eine extrem schnelle Datenverarbeitungsgeschwindigkeit, sodass sie Aufgaben in einer Vielzahl von Bereichen ausführen können, die von Menschen oder normalen Computern nicht ausgeführt werden können.
Die Betriebsumgebung dieses Tutorials: Windows 7-System, Dell G3-Computer.
Hochleistungscomputer, auch Supercomputer und Supercomputer genannt, gelten weltweit als Spitzenreiter der Hightech und als eines der wichtigsten wissenschaftlichen Gebiete des 21. Jahrhunderts.
Hochleistungscomputer (HPC, auch Supercomputer genannt) werden hauptsächlich zur Lösung anspruchsvoller Probleme eingesetzt, die von anderen Computern nicht gelöst werden können. Sie beziehen sich normalerweise auf einen Computertyp mit extrem hoher Rechengeschwindigkeit, enormer Speicherkapazität und extrem hoher Leistung Kommunikationsbandbreite.
Zu den Hauptmerkmalen gehören zwei Aspekte: enorme Datenspeicherkapazität und extrem schnelle Datenverarbeitungsgeschwindigkeit, sodass Arbeiten in einer Vielzahl von Bereichen ausgeführt werden können, die von Menschen oder normalen Computern nicht ausgeführt werden können.
Hochleistungsrechnen gilt als die „Krone“ der Informatik und des Ingenieurwesens, und Länder haben in den letzten Jahren häufig Forschungs- und Entwicklungspläne auf nationaler Ebene gestartet.
Hochleistungsrechner (HPC, High Performance Computer, auch Supercomputer genannt) sind wichtige Werkzeuge für das Land. Von nuklearen Explosionssimulationen über Ölreservoir-Simulationen bis hin zu extremen Wettervorhersagen schützt Hochleistungsrechnen die nationale Sicherheit und Ruhe. Daher ist Hochleistungsrechnen auch zu einem Maßstab für die Messung der umfassenden Stärke zwischen Ländern geworden und gilt als Symbol nationaler Stärke. Seit 2020 haben der 14. Fünfjahresplan und die neue Infrastruktur den Bau von Hochleistungsrechenzentren in meinem Land in eine Phase schnellen Wachstums getrieben. Kommunalverwaltungen, Unternehmen und Institutionen bauen vielerorts aktiv auf und bereiten sich auf die Einrichtung vor Hochleistungsrechenzentren.
1.1. Was ist Hochleistungsrechnen?
Hochleistungsrechnen bezieht sich auf die Organisation mehrerer Rechenknoten, deren Verbindung über das Netzwerk und die Zusammenarbeit, um einen Computer mit höherer Leistung zu bilden. Dies bezieht sich normalerweise auf eine extrem schnelle Rechengeschwindigkeit, eine enorme Speicherkapazität und eine extrem hohe Leistung Leistung. Ein Computertyp mit hoher Kommunikationsbandbreite. Hochleistungsrechnen ermöglicht es einem ganzen Computercluster, an derselben Aufgabe zu arbeiten und so ein komplexes Problem schneller zu lösen. Ein Hochleistungscomputer führt häufig eine Aufgabe (oder eine begrenzte Anzahl von Aufgaben) aus. Alle Computerressourcen werden in dieselbe Aufgabe gesteckt. Um das gleiche Problem zu lösen, müssen verschiedene Computer im Cluster über sehr gute Kommunikationsfähigkeiten verfügen.
Abbildung 1: Schematische Darstellung der Verbindung von Hochleistungsrechnerknoten
Hochleistungscomputer sind eine Kombination aus Computern und Netzwerken. Angenommen, das Internet verbindet einzelne Computer von außen, dann internalisiert der Cluster das Netzwerk und macht das Netzwerk zu einer Kommunikationsbrücke für verschiedene Computer innerhalb des Systems. Die erste Person, die den Cluster kreativ erfand, war Seymour Cray, bekannt als „Vater des Hochleistungsrechnens“. In den 1960er Jahren war Hochleistungsrechnen nur auf speziell entwickelten, teuren Großrechnern möglich. Diese Großrechner erfordern komplexe Schaltkreise, um hohe Betriebsfrequenzen zu erreichen, sodass ihre Entwicklungs- und Produktionszyklen sehr lang sind.
Seymour Cray schlug vor, dass Parallelität ein wirksames Mittel zur Verbesserung der Computerleistung sei. 1964 kam der von Seymour Cray entwickelte CDC 6600 auf den Markt. Er verband mehrere gewöhnliche Prozessoren und ließ diese Prozessoren zusammenarbeiten. Staatliche und wissenschaftliche Forschungsabteilungen begannen, solche neuen Hochleistungscomputer zu kaufen, um die ursprünglichen Großrechner zu ersetzen. Hochleistungscomputer haben einen unauslöschlichen Beitrag zu großen wissenschaftlichen Forschungsprojekten wie dem Mondlandungsprogramm geleistet und viele Jahre nachhaltiger Entwicklung und Wohlstand der Hochleistungscomputertechnologie und -industrie eingeläutet.
Die Entwicklung des Hochleistungsrechnens in den letzten 60 Jahren kann einfach in zwei Phasen unterteilt werden: die Cray-Ära und die Multi-Computer-Ära.
(1) Cray-Ära. Die 30 Jahre von den 1960er bis zu den frühen 1990er Jahren werden als „Cray-Ära“ bezeichnet. Angeführt von der technologischen Innovation einer Single-Memory-Vector-Maschine definierte und führte Cray in den ersten 30 Jahren den Markt für Hochleistungsrechnen. Die ersten 30 Jahre der Entwicklung konzentrierten sich auf „Dingtian“ und dienten nur nationalen strategischen Abteilungen.
(2) Multi-Computer-Ära. Die letzten 30 Jahre von den 1990er Jahren bis heute werden als „Multicomputer-Ära“ bezeichnet. Aufgrund des Aufkommens von Mikroprozessoren und der Popularisierung einer großen Anzahl von Industriestandard-Hardware sowie der groß angelegten Vernetzung mehrerer allgemeiner und sogar kommerzieller Computer Komponenten sind skalierbar geworden. Technische Innovationen in der Systemarchitektur haben bisher die Entwicklung des Hochleistungsrechnens dominiert. In den nächsten 30 Jahren werden Hochleistungscomputer die Spitzenleistungsanforderungen nationaler strategischer Anwendungen erfüllen. Gleichzeitig ist der „Standort“ zum Hauptziel der marktorientierten Entwicklung und Popularisierung von Hochleistungscomputeranwendungen geworden die wichtigsten Merkmale der zweiten Stufe.
1.2 Warum ist Hochleistungsrechnen wichtig?
Hochleistungsrechnen ist die „Krone“ der Informatik und des Ingenieurwesens. Hochleistungsrechnen ist eine der Quellen der Computertechnologie. Die Kerntechnologien von Rechenzentren, auf die die Internetbranche setzt, wie etwa parallele Programmiertools wie Hadoop und Fernkommunikationstechnologien wie RDMA, sind größtenteils daraus abgeleitet. Daher gelten Hochleistungscomputer als die „Krone“ der Informatik und des Ingenieurwesens. Länder starten häufig Forschungs- und Entwicklungspläne auf nationaler Ebene. Nachdem China viele Male in den globalen TOP500 des Hochleistungsrechnens gelistet war, haben die Vereinigten Staaten seit 2015 viele chinesische Institutionen oder Unternehmen im Bereich Hochleistungsrechnen in die Entitätsliste aufgenommen, darunter die National University of Defence Technology, Wuxi Jiangnan Computing Technology Research Institute, Sugon, Shenwei usw. . Allerdings besteht immer noch eine große Lücke zwischen der Gesamtstärke meines Landes im Bereich Hochleistungsrechnen und der der Vereinigten Staaten.
Daher ist es entscheidend, autonomes und steuerbares Hochleistungsrechnen zu entwickeln.
Die Kernfähigkeit des Hochleistungsrechnens ist die 64-Bit-Gleitkomma-Rechenfähigkeit mit doppelter Genauigkeit. Hochleistungsrechnen ist eine Allzweck-Rechenleistung, und sein Entwurfsziel besteht darin, umfassende und komplexe Rechenfunktionen mit stärkeren hochpräzisen Rechenfunktionen bereitzustellen. Der Linpack-Test, der in der Branche häufig zur Messung der Hochleistungsrechnerleistung verwendet wird, testet die „Gleitkomma-Rechenfähigkeit mit doppelter Genauigkeit“ des Hochleistungsrechnens, also die Berechnung von 64-Bit-Gleitkommazahlen (FP64), eine hochpräzise numerische Berechnung. Zu den numerischen Genauigkeiten, die durch Binär dargestellt werden, gehören einfache Genauigkeit (32 Bit, FP32), halbe Genauigkeit (16 Bit, FP16) und ganzzahlige Typen (z. B. INT8, INT4) usw. Eine höhere Anzahl von Ziffern bedeutet, dass Menschen Änderungen in zwei Werten innerhalb eines größeren Wertebereichs widerspiegeln können, wodurch genauere Berechnungen erzielt werden.
Hochleistungsrechnen hat höhere Anforderungen an die Chipleistung als gewöhnliche Rechenzentren und intelligente Rechenzentren. Es gibt viele Arten von Rechenzentren, die grob in Rechenzentren, Hochleistungsrechenzentren, intelligente Rechenzentren usw. unterteilt werden können und alle Dienste in Form einer Cloud bereitstellen können. Am Beispiel der Umsetzung künstlicher Intelligenzanforderungen sind Argumentation, Training und Simulation die drei Hauptaufgaben der KI.
In dieser Dimension wird die Obergrenze der Einsatzmöglichkeiten des Chips durch seine zugrunde liegende Struktur bestimmt und kann auch durch Softwareoptimierung nicht verbessert werden. Wenn der zugrunde liegende Chip auf Chipebene einen CPU + dedizierten KI-Chip verwendet, kann er nur KI-Argumentation und Trainingsaufgaben erledigen, aber keine Simulation abschließen. Da KI-Chips keine Gleitkommaoperationen mit doppelter Genauigkeit implementieren können, umfassen Gleitkommaoperationen mit doppelter Genauigkeit größtenteils die Lösung linearer algebraischer Gleichungen, und viele Probleme in der Natur, einschließlich wissenschaftlicher Probleme, sozialer Probleme usw., können letztendlich in lineare algebraische Probleme umgewandelt werden Gleichungslösungsprobleme.
Das Architekturdesign und die Software des Hochleistungsrechnens sind gleichermaßen wichtig. Chip ist ein wichtiger Bestandteil des Hochleistungsrechnens, aber nicht die gesamte Hochleistungsrechnertechnologie. Beim Hochleistungsrechnen geht es nicht nur darum, CPUs zu stapeln, wenn es Mängel im Architekturdesign, beim Hochgeschwindigkeitsinternet, bei parallelen Dateisystemen, Speicherarrays usw. gibt, kann die Leistung des Hochleistungsrechnens nicht verbessert werden, egal wie viele CPUs gestapelt sind. Mit der Verbesserung der Rechenleistung und der Zunahme des Umfangs und der Komplexität von Anwendungsprojekten stellen Hochleistungsrechner immer höhere Leistungsanforderungen an parallele Dateisysteme. Die technologischen Spillover-Vorteile des Hochleistungsrechnens liegen auf der Hand. Da Server problemlos Hochleistungs-Computing-Verbindungstechnologie, CPU-Technologie, Betriebssystemtechnologie und parallele Software-Designtechnologien übernehmen können, kann die Anhäufung von Hochleistungs-Computing natürlich auf die Serverbranche überlaufen.
3.1 In welchen Szenarien wird High-Performance-Computing hauptsächlich eingesetzt?
Hochleistungsrechnen eignet sich für Aufgaben, die paralleles Rechnen erfordern, und die Anwendungsszenarien nehmen weiter zu. Die Hauptanwendungsszenarien des Hochleistungsrechnens sind in zwei Kategorien unterteilt: Numerische Simulationsszenarien wie Flugzeugdesign, Nuklearsimulationsexperimente, Nebelsimulation und Code-Entschlüsselung. und künstliche Intelligenz.
Da viele Bedingungen im technischen Design, beispielsweise bei Flugzeugen, nicht gemessen, sondern nur berechnet und simuliert werden können, sind die Vereinigten Staaten beim Export von Hochleistungsrechnern sehr vorsichtig. Hochleistungsrechneranwendungen entwickeln sich ausgehend von der Hochpräzision in der Vergangenheit immer weiter in eine Richtung. Mit der Entwicklung des Hochleistungsrechnens, insbesondere dem kontinuierlichen Rückgang der Nutzungskosten, haben sich auch seine Anwendungsfelder rasch erweitert, von wissenschaftlichen Rechengebieten wie der Entwicklung von Kernwaffen, Informationssicherheit und Ölexploration mit nationaler strategischer Bedeutung auf ein breiteres Spektrum von Hauptbereichen Schlachtfelder der Volkswirtschaft, wie Pharmazeutika, Gensequenzierung, Animationsrendering, Data Mining, Finanzanalyse, Internetdienste usw.
Gemessen am Linpack-Leistungsanteil an Industrieanwendungsfeldern in Chinas TOP100-Hochleistungscomputern im November 2021 sind Computerdienste, Hochleistungsrechenzentren, künstliche Intelligenz, wissenschaftliches Rechnen und andere Bereiche die Hauptnutzer von Hochleistungsrechnen. und Internet Big Data Insbesondere der Bereich KI verzeichnet ein starkes Wachstum.
Abbildung 6: Anteil der TOP100-Industrieanwendungsfelder Chinas (2021.11)
3.2. Wie groß ist der Markt für Hochleistungsrechnen?
Der 14. Fünfjahresplan und die neue Infrastruktur treiben das Hochleistungsrechnen in eine Phase schnellen Wachstums. Der Bau von Hochleistungsrechenzentren in unserem Land wird hauptsächlich durch Kooperationsvereinbarungen zwischen Ministerien und Provinzen (Gemeinden) festgelegt. Das Ministerium für Wissenschaft und Technologie legt im Namen der nationalen Wissenschaft Ziele für die Hostleistung fest und Technologiestrategie. Die lokale Regierung hofft, dass das Hochleistungsrechenzentrum zu einem funktionalen Träger für die regionale Wissenschafts- und Technologieentwicklung werden kann, um Talente zu sammeln, Innovationen in Wissenschaft und Technologie voranzutreiben und die wirtschaftliche Entwicklung zu fördern. Im März 2021 wurde im „14. Fünfjahresplan“ meines Landes klar dargelegt, dass es notwendig ist, „den Aufbau eines nationalen integrierten Big-Data-Center-Systems zu beschleunigen, die intelligente Verteilung der Rechenleistung insgesamt zu stärken, eine Reihe nationaler Hub-Knoten zu bauen usw.“ Große Rechenzentrumscluster und der Bau von Supercomputing-Zentren der E-Klasse und der 10E-Klasse. „Dem Plan zufolge werden Hochleistungsrechenzentren in Hefei, Lanzhou, Xiamen, Taiyuan und anderen Orten eingerichtet.
Durch die Umsetzung des Projekts „Eastern Digital and Western Computing“ soll die Entwicklung von Hochleistungsrechenzentren in der Westregion weiter vorangetrieben werden. Im Februar 2022 genehmigte die Nationale Entwicklungs- und Reformkommission den Beginn des Baus nationaler Knotenpunkte für Rechenleistung an acht Orten, darunter Peking-Tianjin-Hebei, Jangtse-Delta, Guangdong-Hong Kong-Macao Greater Bay Area, Chengdu-Chongqing, Innere Mongolei, Guizhou, Gansu und Ningxia sowie geplanter Rechenzentrumscluster für 10 Länder. Zu diesem Zeitpunkt ist der Gesamtlayoutentwurf des nationalen integrierten Big-Data-Center-Systems abgeschlossen, was den offiziellen Start des Projekts „Eastern Data and Western Counting“ darstellt. Der Westen verfügt über Windkraft- und Photovoltaik-Stromerzeugung, reichlich Energie und relativ niedrige Jahresdurchschnittstemperaturen, was für das Überleben von Rechenzentren sehr gut geeignet ist. Allerdings besteht im Hochleistungsrechnergeschäft kein großer Bedarf an Echtzeitkommunikation. Hochleistungsrechenzentren sollen in Zukunft die Grundlage für die Optimierung der Auslegung wichtiger Rechenleistungen bilden.
Wir schätzen, dass die Investition in ein großes Hochleistungsrechenzentrum mehr als 2 Milliarden Yuan pro Jahr betragen wird. Basierend auf der durchschnittlichen Marktgröße von 5 neuen Hochleistungsrechenzentren pro Jahr Das von der Regierung geplante Rechenzentrum wird 10 Milliarden Yuan pro Jahr erreichen.
Chinas Gesamtmarkt für Hochleistungsrechnen wird im Jahr 2022 40 Milliarden Yuan überschreiten. Zusätzlich zur Regierungsplanung setzen viele Internetgiganten wie Alibaba und Tencent aktiv auf den Aufbau von Hochleistungsrechnern. Nehmen wir als Beispiel Tencent. Sein Hochleistungsrechenzentrum für künstliche Intelligenz im Jangtse-Delta hat im Juni 2020 offiziell mit dem Bau begonnen. Nach seiner Fertigstellung wird es verschiedene groß angelegte KI-Algorithmusberechnungen und maschinelles Lernen durchführen , Bildverarbeitung, wissenschaftliches Rechnen und ingenieurwissenschaftliche Aufgaben. Darüber hinaus setzen Finanzinstitute, Betreiber usw. aktiv ihr eigenes Hochleistungsrechnen ein. Laut der Prognose von Guanyan Tianxia wird die Gesamtmarktgröße der chinesischen Hochleistungscomputerindustrie im Jahr 2022 40 Milliarden Yuan überschreiten, mit einer durchschnittlichen jährlichen Wachstumsrate von etwa 13 % von 2021 bis 2025.
Lenovo, Sugon und Inspur liegen in Bezug auf den Marktanteil an der Spitze. Gemessen an den Statistiken über die Anzahl der Systeme großer Unternehmen in Chinas Hochleistungs-Computing-TOP100 waren die TOP100 vor 2002 hauptsächlich ausländische HP und IBM, und später waren die chinesischen Unternehmen Lenovo, Sugon und Inspur die wichtigsten.
Zhongke Sugon schloss 1998 das 863-Projekt „Sugon 2000“-Superserver mit skalierbarer Cluster-Architektur ab. Nach der Fertigstellung des „Sugon 3000“-Superservers im Jahr 2001 zeigte der Marktwettbewerb ab 2010 herausragende Leistungen Mit einem Anteil von fast 40 % im Jahr 2019 belegte das Unternehmen zehn Jahre in Folge den ersten Platz beim Marktanteil in Bezug auf die installierten Einheiten.
Nachdem Inspur das fehlertolerante Serverprojekt „863 Project“ im Jahr 2012 abgeschlossen hatte, zeigten sich im Jahr 2014 deutliche Verbesserungen.
Durch die Übernahme der X86-HPC-Produktlinie von IBM im Jahr 2014 ist der Marktanteil von Lenovo schlagartig gestiegen und hat bis 2021 den ersten Platz in der TOP100 der installierten Einheiten erreicht.
Von Lenovo, Inspur und Sugon hat nur Sugon im Inland unabhängige geistige Eigentumsrechte von Hardware wie Chips bis hin zu Softwaresystemen geschaffen.
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