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智能超算中心解决方案
来源: | 作者:管家婆正版免费资料 | 发布时间: 2022-03-23 | 1423 次浏览 | 分享到:


1、智能超算需求综述

智能超算是各大高校、政府、科研院所与研发型企业等机构的重要利器和平台

区域创新发展需要

现代产业体系对复杂系统并行模拟、高级仿真设计、大规模深度学习、大数据实时分析、高通量计算等计算资源提出了更高要求

前沿科技创新需要

前沿尖端科研活动需要对研究对象或过程进行全物理、全系统、三维、高分辨、高逼真、实时互动的复杂建模,离不开大型超算平台的支撑

新基建补短板需要

院校级高算中心,计算资源分布零散,供需之间存在巨大缺口,无法满足现实用户需求,更无法支撑区域未来创新发展

国家科技资源布局需要

支撑创新驱动发展、“一带一路”、军民融合、人工智能等国家战略性任务在西部区域的落地,均衡区域发展

智能超算已成为新型科技基础设施的新范式面向“2035年进入创新型国家前列”的战略目标,尤其是2017年国务院发布的“新一代人工智能发展规划”,我国迫切需要智能超算平台能力,同时为大量科技团队,弹性地提供个性化智能超级计算服务

  

2、智能超算中心解决方案

针对多目标优化的计算机体系结构

   面向高性能计算设计与实现需求,考虑数值计算、数据处理、智能分析等应用的要求,结合机群系统(Cluster)的通用性和大规模并行处理系统(MPP)的可扩展性的优点,提出一种面向高性能计算的高性能计算机体系结构——超融合自适应并行处理体系结构(HCAPP,Hyper Converged Adaptive Parallel Processing)。兼容工业标准架构设计、多种资源的超融合、高维直接网络扩展、多目标超融合协同设计等。

  

国产高性能C86处理器

   采用海光高性能处理器,采用当前最主流的 X86 架构,具有非常良好的生态环境和软件兼容性,能支持目前主流应用,包括商业应用和开源应用,在很大程度上解决软件编程和应用生态的问题。同时海光处理器又具备优异的性能,其性能与国际主流处理器性能相当,完全能够满足高性能计算机的性能要求

并行 I/O 架构与存储系统

智能超算中心采用分布式与共享相结合的层次化存储设计,形成从片内 Cache、内存、高速非易失性存储、高速集中存储到大容量集中存储层次化存储结构。集中存储系统采用多种协议、多元数据的 EB级分布式可扩展并行存储系统,解决了 IO 并发能力、吞吐能力和响应多个领域复杂 IO的需求。   

 

可靠性与系统软件容错技术

构建稳定可靠的整机系统,提供高质量服务。智能超算中心采用了多层次、综合容错技术.

高性能基础算法库

基础算法是决定上层应用和算法在不同体系结构上性能的关键因素,抽取 BLASFFT、稀疏矩阵计算、图计算和深度学习等核心共性基础算法,针对共性基础算法在面临的底层硬件架构多样性等问题,包括:基于海光 CPU 和 DCU 的 BLAS算法库、稀疏线性代数库、FFT 算法库、图计算算法库和深度学习算法库等。

高性能低功耗计算节点

采用层次化的结构设计,包括 C86 处理器与深度计算加速器、弹性节点、超节点、硅元和硅立方。计算节点系统采用紧耦合弹性架构和高效能设计,通过 C86 通用多核处理器和深度计算处理器构建高性能低能耗计算平台

 

智能监控运维管理

采用组件化框架机制,对系统未来的灵活扩展提供重要支撑,使用人工智能训练模型,动态对用户的日常计算和操作进行数据收集、分析,实现系统管理的自学习和自升级.满足基于通用模型对系统智能检测,并且能对不确定场景进行规则学习,研究面向性能、能效的持续优化技术,实现系统的自配置和自优化。构建面向效能、质量、成本三个方面的监控运维组件,实现 智能运维和监控,将极大降低运维成本,实现系统强稳定和高容错性。

 

3、智能超算中心应用场景

(1)智能超算中心在生命科学、物理学、智能科学、计算科学、材料科学中的应用

 

(2)智能超算中心在智慧工业平台中的应用

 

(3)智能超算中心在智慧医疗平台中的应用

 

 

(4)智能超算中心在智能融煤体服务平台中的应用

 

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