NAS为什么是HPC系统的标配

早期计算集群缺乏统一存储系统,导致数据传输效率低下及编写复杂等问题。随着HPC技术的发展,统一命名空间的出现解决了这些问题,使得计算节点能够共享同一块存储区域,提升了效率。

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在计算集群形成初期,系统中并没有复杂的存储系统存在,甚至没有统一存储的概念,那时每台计算节点把自己所计算出的数据先暂时写到自己的本地硬盘上(cache),最终由主节点进行所有数据的回收,至主节点所挂载的相对大的空间中(其实这就是后来HPC存储的雏形),再进行后续处理(分析、共享、可视化、备份与恢复)。

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本地存储引入的问题

计算任务在计算集群中被分割为若干个子任务。计算过程中,某个计算节点的输入数据可能存放在另外的节点上,引入的问题:

1、各节点的数据会二次进出本地硬盘,各节点间的数据传输也会造成多余的网络风暴,这种做法无疑会造成计算效率的下降;

2、应用程序代码编写过程中,无法预计所要数据在哪个节点上,都造成麻烦与效率的低下。

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因此后续的程序编写中,会让所有的节点都认到一块区域,将所有的临时性数据和最终数据都写到这里,即,统一命名空间,因为所有计算节点都可以看到这块同一个名字的数据存储区域,表现在计算节点的OS中即为看到同一个名字的目录(由NAS得来)或磁盘空间(由直连存储得来)。

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目前,HPC应用软件,例如:FLUENT、LS-DYNA、Paradigm、3Ds Max等,在配置计算模型的存储指针时,会发现要求指向同一个区域,即统一的存储空间,而且有许多软件在这个参数的设置上是不能修改的。某计算节点自己的中间数据,可能会存放在自己内部的存储上。如果使用SAN存储,就必须使用SAN共享软件,如,StoreNext,保证数据读写的一致性。

### HPC任务调度的概念 高性能计算(HPC)环境下的任务调度旨在优化资源利用效率,确保多个并发作业能够高效地分配到可用硬件资源上。由于HPC环境中存在大量异构设备和复杂的应用场景,因此有效的任务调度对于提高整体性能至关重要。 ### 工作原理 在HPC系统中,任务调度器通过一系列算法来决定如何最佳地安排待处理的任务。这些决策基于多种因素: - **资源评估**:收集有关CPU、内存、网络带宽等物理资源的信息。 - **队列管理**:维护等待执行的任务列表,并按照一定规则对其进行排序。 - **策略应用**:采用不同的调度政策如先入先出(FIFO)[^4]、最短剩余时间优先(SRTF),或是考虑更多维度的综合评分模型来进行最终的选择[^2]。 当有新的任务提交给集群时,它会被放入相应的排队序列里等待被选中运行。此时,调度程序会依据预设条件挑选最适合该时刻启动的任务集合作为下一批次要加载的对象。一旦选定,则通知对应的节点准备接收指令并开始实际运算过程。 ### 实现方式 为了达成上述目标,在具体实施层面通常涉及以下几个方面: #### 节点监控与通信 每个参与计算工作的节点都会安装专门的服务端软件——例如SLURM中的`slurmd`守护进程,用来监听来自中央控制器(`slurmctld`)的消息指示以及报告本地状态变化情况[^1]。 ```bash # 启动slurmd服务 sudo systemctl start slurmd ``` #### 配置文件定制化设置 管理员可以通过修改配置文档定义特定于站点的需求参数,比如最大允许使用的核数比例、默认队列长度限制等。这有助于适应不同应用场景的要求。 ```ini # slurm.conf示例片段 MaxJobCount=5000 DefMemPerNode=8G ``` #### 动态调整机制 面对突发流量冲击或者长期趋势变动,优秀的调度框架还应具备自我调节能力。这意味着能够在不影响现有业务的前提下灵活响应外界干扰项带来的影响,保持系统的稳定性和可靠性。 ---
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