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現(xiàn)在 Linux 集群在很多領(lǐng)域都已經(jīng)變得非常流行了。隨著集群技術(shù)的出現(xiàn)以及開放源碼軟件日益得到采納，現(xiàn)在只需要傳統(tǒng)高性能機(jī)器的很少一部分成本就可以構(gòu)建一臺超級計算機(jī)了。

這兩篇系列文章簡要介紹采用 Linux 集群技術(shù)的高性能計算（HPC）的概念，展示如何構(gòu)建集群并編寫并行程序。本文是兩篇系列文章中的第一篇，討論了集群的類型、用途、HPC 基礎(chǔ)、Linux 在 HPC 中的角色以及集群技術(shù)日益增長的原因。第 2 部分將介紹并行算法的知識，并介紹如何編寫并行程序、如何構(gòu)建集群以及如何進(jìn)行基準(zhǔn)測試。

HPC 體系架構(gòu)的類型

大部分 HPC 系統(tǒng)都使用了并行 的概念。有很多軟件平臺都是面向 HPC 的，但是首先讓我們先來了解一下硬件的知識。

HPC 硬件可以分為 3 類：

對稱多處理器（SMP）
向量處理器
集群
對稱多處理器（SMP）

SMP 是 HPC 采用的體系架構(gòu)之一，其中有多個處理器會共享內(nèi)存。（在集群中，這也稱為 大規(guī)模并行處理器（massively parallel processor，MPP），它們并不需要共享內(nèi)存；稍后我們將更詳細(xì)介紹這方面的內(nèi)容。）與 MPP 相比，SMP 通常成本更高，而且可伸縮性較差。

向量處理器

顧名思義，在向量處理器中，CPU 被優(yōu)化以便很好地處理向量數(shù)組的運算。向量處理器系統(tǒng)的性能很高，在 20 世紀(jì) 80 年代到 90 年代早期一度在 HPC 體系架構(gòu)中占有統(tǒng)治地位，但是最近幾年以來，集群變得更加流行了。

集群

集群是最近幾年中最為主要的一種 HPC 硬件：集群（cluster） 就是一組 MPP 的集合。集群中的處理器通常被稱為 節(jié)點，它具有自己的 CPU、內(nèi)存、操作系統(tǒng)、I/O 子系統(tǒng)，并且可以與其他節(jié)點進(jìn)行通信。目前有很多地方都使用常見的工作站運行 Linux 和其他開放源碼軟件來充當(dāng)集群中的節(jié)點。

接下來您將看到這些 HPC 硬件之間的區(qū)別，但是首先讓我們從集群開始。

集群定義

術(shù)語“集群（cluster）”在不同的地方可能會意味著不同的意義。本文重點介紹以下三種類型的集群：

故障遷移集群
負(fù)載均衡集群
高性能集群
故障遷移集群

最簡單的故障遷移集群有兩個節(jié)點：一個節(jié)點是活動的，另外一個節(jié)點是備用的，不過它會一直對活動節(jié)點進(jìn)行監(jiān)視。一旦活動節(jié)點出現(xiàn)故障，備用節(jié)點就會接管它的工作，這樣就能使得關(guān)鍵的系統(tǒng)能夠持續(xù)工作。

負(fù)載均衡集群

負(fù)載均衡集群通常會在非常繁忙的 Web 站點上采用，它們有多個節(jié)點來承擔(dān)相同站點的工作，每個獲取 Web 頁面的新請求都被動態(tài)路由到一個負(fù)載較低的節(jié)點上。

高性能集群

高性能集群用來運行那些對時間敏感的并行程序，它們對于科學(xué)社區(qū)來說具有特殊的意義。高性能集群通常會運行一些模擬程序和其他對 CPU 非常敏感的程序，這些程序在普通的硬件上運行需要花費大量的時間。

計算 是一個更為廣泛的術(shù)語，通常用來代表利用松耦合系統(tǒng)之間的協(xié)作來實現(xiàn)面向服務(wù)的架構(gòu)（SOA）�；�于集群的 HPC 是網(wǎng)格計算的一個特例，其中節(jié)點之間都是緊耦合的。網(wǎng)格計算的一個成功的、眾所周知的項目是 SETI@home，即搜索外星智慧的項目，它使用了大約一百萬臺家用 PC 在屏保時的空閑 CPU 周期來分析無線電天文望遠(yuǎn)鏡的數(shù)據(jù)。另外一個類似的成功項目是 Folding@Home 項目，用來進(jìn)行蛋白質(zhì)的折疊計算。

高性能集群的常見用途

幾乎所有的產(chǎn)業(yè)界都需要快速的處理能力。隨著越來越便宜而且快速的計算機(jī)的出現(xiàn)，更多公司表現(xiàn)出了對利用這些技術(shù)優(yōu)勢的興趣。人們對于計算處理能力的需求是沒有上限的；盡管處理能力在迅速提高，但是人們的需求仍然超出計算能力所能提供的范圍。

生命科學(xué)研究

蛋白質(zhì)分子是非常復(fù)雜的鏈，實際上可以表示為無數(shù)個 3D 圖形。實際上，在將蛋白質(zhì)放到某種溶液中時，它們會快速“折疊”成自己的自然狀態(tài)。不正確的折疊會導(dǎo)致很多疾病，例如 Alzheimer ��；因此，對于蛋白質(zhì)折疊的研究非常重要。

科學(xué)家試圖理解蛋白質(zhì)折疊的一種方式是通過在計算機(jī)上進(jìn)行模擬。實際上，蛋白質(zhì)的折疊進(jìn)行得非常迅速（可能只需要 1 微秒），不過這個過程卻非常復(fù)雜，這個模擬在普通的計算機(jī)上可能需要運行 10 年。這個領(lǐng)域只不過是諸多業(yè)界領(lǐng)域中很小的一個，但是它卻需要非常強(qiáng)大的計算能力。

業(yè)界中其他領(lǐng)域包括制藥建模、虛擬外科手術(shù)訓(xùn)練、環(huán)境和診斷虛擬化、完整的醫(yī)療記錄數(shù)據(jù)庫以及人類基因項目。

石油和天然氣勘探

震動圖中包含有大陸和洋底內(nèi)部特性的詳細(xì)信息，對這些數(shù)據(jù)進(jìn)行分析可以幫助我們探測石油和其他資源。即便對于一個很小的區(qū)域來說，也有數(shù)以 TB 計的數(shù)據(jù)需要重構(gòu)；這種分析顯然需要大量的計算能力。這個領(lǐng)域?qū)τ谟嬎隳芰Φ男枨笫侨绱送�盛，以至于超級計算機(jī)大部分都是在處理這種工作。

其他地理學(xué)方面的研究也需要類似的計算能力，例如用來預(yù)測地震的系統(tǒng)，用于安全性工作的多譜段衛(wèi)星成像系統(tǒng)。

圖像呈現(xiàn)

在工程領(lǐng)域（例如航天引擎設(shè)計）操縱高分辨率的交互式圖像在性能和可伸縮性方面歷來都是一種挑戰(zhàn)，因為這要涉及大量的數(shù)據(jù)�；�于集群的技術(shù)在這些領(lǐng)域已經(jīng)取得了成功，它們將渲染屏幕的任務(wù)分割到集群中的各個節(jié)點上，在每個節(jié)點上都利用自己的圖形硬件來呈現(xiàn)自己這部分屏幕的圖像，并將這些像素信息傳送到一個主節(jié)點上，主節(jié)點對這些信息進(jìn)行組合，最終形成一個完整的圖像。

這個領(lǐng)域中的例子目前才不過是冰山一角；更多的應(yīng)用程序，包括天體物理模擬、氣象模擬、工程設(shè)計、金融建模、證券模擬以及電影特技，都需要豐富的計算資源。對于計算能力越來越多的需求我們就不再進(jìn)行介紹了。

Linux 和集群如何改變了 HPC

在基于集群的計算技術(shù)出現(xiàn)之前，典型的超級計算機(jī)都是向量處理器，由于它們?nèi)�部采用專用的硬件和軟件，因此成本通常會超過一百萬美元。

隨著 Linux 和其他免費的集群開放源碼軟件組件的出現(xiàn)和常用硬件處理能力的提高，這種情況現(xiàn)在已經(jīng)發(fā)生了很大的變化。您可以利用少量的成本來構(gòu)建功能強(qiáng)大的集群，并能夠根據(jù)需要來添加其他節(jié)點。