进行科学计算,如仿真模拟。是在服务器、工作站还是云计算服务器硬件配置平台上运行好?

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云计算平台虚拟机与IBM服务器大比拼
  随着的不断发展,各种各样的云计算平台和云,科抢先推出云计算服务器,网科云计算服务器可以让服务器的性能充分地利用,而且不影响服务的性能,保证服务安全稳定地运行。网科做了如下的性能评测:
  一.硬件环境
  云平台虚拟机运行环境:一台网科CS1700控制器+一台网科C1700云端
  服务器与虚拟机配置对比:
  2. 多线程性能测试――Cinebench R11.5
  CINEBENCH是业界公认的基准测试软件,在国内外主流媒体的多数系统性能测试中都能看到它的身影。它使用该公司针对电影电视行业开发的Cinema 4D特效软件引擎,可以测试CPU和显卡的性能。其中单颗核心和多颗核心的测试是单独计算得分的,除此之外,其还提供了OpenGL的测试。
  3. 多线程压缩性能测试――WinRAR 3.93
  WinRAR 是目前流行的压缩工具,界面友好,使用方便,在压缩率和速度方面都有很好的表现。其压缩率比高,采用了更先进的压缩算法,是现在压缩率较大、压缩速度较快 的格式之一。增加了扫描压缩文件内、解压缩“增强压缩” ZIP 压缩文件的功能,升级了分卷压缩的功能。其中也自带了压缩测试的Benchmark工具,测试起来也非常方便。
  4. 多线程计算能力测试――Fritz Chess
  Fritz Chess Benchmark是一款国际象棋测试软件,但它并不是独立存在的,而是《Fritz9》这款获得国际认可的国际象棋程序中的一个测试性能部分。它可以让 我们的计算机也能完成IBM“深蓝”当初所做的事情,那就是计算国际象棋的步法预测和计算,虽然现在我们的个人电脑依然无法与10年前IBM的“深 蓝”相提并论,并且无论是在架构方面、节点方面还是AIX方面都有很大的差距,但是Fritz Chess Benchmark依然是目前在个人计算机方面最好的步法计算和预测软件,同时也可以让我们对等的看到目前我们所使用的个人计算机到底达到了一个什么样子 的水平。同时该软件还给出了一个基准参数,就是在P3 1.0G处理器下,其可以每秒运算48万步。
  5. 科学计算性能测试――Sciencemark
  ScienceMark 2.0是一款通过运行一些科学方程式来测试系统性能的工具。主要用于桌面和工作站上 测试内存子系统,同时也用于测试服务器环境中的读写延时,当然,它对内存的带宽及CPU与内存控制器之间的速度等也可进行测试,我们习惯用 Sciencemark的总分来衡量平台整体的传输和运算效能,其子项目得分对于较为特殊的平台(瓶颈效应明显的平台)来说也具备不错的参考价值。
  6.硬盘读取速度测试-HDTune
  四.总结
  通过以上的测试对比,可以明显地看到,通过网科云计算平台建立的虚拟机性能远远地高于一套至强CPU的IBM服务器。网科云计算服务器正提供网上试用,欢迎各位申请试用。
[ 责任编辑:jj ]
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关注Chinabyte  一.MATLAB应用软件介绍
  MATLAB是一种科学计算软件,专门以矩阵的形式处理数据。MATLAB将高性能的数值计算和可视化集成在一起,并提供了大量的内置函数,从而被广泛地应用于科学计算、控制系统、信息处理等领域的分析、仿真和设计工作,而且利用MATLAB产品的开放式结构,可以非常容易地对MATLAB的功能进行扩充,从而不断深化对问题认识,更多提升MATLAB产品应用范围。
  MATLAB产品广泛应用于各个行业,典型应用:
  PIC1数值分析、数值和符号计算、工程与科学绘图
  PIC2控制系统的设计与仿真
  PIC3数字图像处理
  PIC4通讯系统设计与仿真
  PIC4财务与金融工程
  二.MATLAB并行计算功能特点与硬件配置分析
  随着科学计算的应用面扩大和深入,MATLAB的计算量越来越大,同时基于X86架构计算机多核并行计算技术成熟,MATLAB通过支持并行计算工具箱和分布式集群计算方式,完美借助多核架构的图形工作站和分布式集群的并行计算,大幅提升科学计算的效能。
  2.1MATLAB的并行计算介绍
  对工作站的并行计算支持
  MATLAB利用ParallelComputingToolbox,可以使用多核处理器、GPU以及计算机集群来解决运算和数据密集型问题。循环并行化(parallelfor-loops)、特殊数组类型以及并行数值算法等高级结构让您实现MATLAB应用程序的并行化,而无需进行CUDA或MPI编程。可以使用Simulink工具箱并行运行一个模型的多个仿真。
  工具箱提供用于在多核台式机上本地执行应用程序的12个worker(MATLAB计算引擎)。无需更改代码,
  对分布式集群并行科学计算支持
  借助MATLABDistributedComputingServer在计算机集群或网格计算服务上运行同一个应用程序。此外,还可以交互式执行或在成批执行并行应用程序。
  主要功能
  循环并行化(parfor)-用于在多处理器上并行运行任务的算法
  支持启用了CUDA的NVIDIAGPU
  可在一个多核桌面上本地运行十二个worker
  通过MATLABDistributedComputingServer可支持计算机集群和网格
  并行应用程序的交互和批量执行
  分布式数组和单程序多数据(spmd)结构-用于大型数据集处理和数据并行算法
  2.2工作站硬件配置与科学计算分解
  矩阵式求解代数方程组过程中,矩阵规模的大小涉及到占用内存的多少,数据量和算法涉及到CPU的核数和频率,数据存储和读取对矩阵存储的硬盘io有要求,在很大程度上影响了计算的速度.是加速矩量法计算的关键,典型计算机配置的每一个配件对MATLAB性能有不同表现。
  CPU有更多CPU核的计算机比和数量少的有更好的表现,但是结果随着MATLAB应用而不同,MATLAB自动使用多线程,在很多MATLAB应用中,以探索自然并行,但是不是所有MATLAB功能都是多线程的,加速随着算法有所不同,作为可选能力,ParallelComputingToolbox提供并行程序结构,更多直接覆盖计算机多核,虚拟核很明显改善整个系统的性能,但是它对MATLAB应用的性能表现影响很小
  内存内存容量在计算过程承载数据计算过程所有中间数据保存,如果存储容量不够,就会出现数据溢出,计算无法继续,不同数据量的求解对内存有一定要求,内存容量、CPU-内存通道数目、内存的频率都是对计算影响的,目前CPU规格对内存方面资料:
  1.基于intelXeonE3处理器工作站架构,内存最大到32GB、支持最新256位指令集,支持双通道架构
  2.基于intelXeon5600处理器工作站架构,内存容量达到384GB,支持6通道架构,支持-1333规格
  3.基于Opteron6200处理器工作站架构,内容容量达到256GB,支持8通道架构,支持DDR3-1333规格
  4.即将到来的intelXeonE52600处理器工作站架构,内存容量达到768GB,支持8通道
  硬盘硬盘io带宽涉及数据读写和虚拟内存的性能,对于数据密集型计算和大型图像处理,硬盘容量和带宽极其重要,目前硬盘规格SATA(7.2K)单盘最大,SAS(15K)单盘最大900GB。
  图卡目前仅限支持NvidiaCUDA架构为主,MATLAB图形渲染靠的是CPU不是GPU,图卡主要正常的图形显示和支持GPU架构的并行计算应用,这种GPU并
  行计算主要是图像处理方面,需要安装ParallelComputingToolbox。
  2.3工作站配置原则
  1.内存配置:通常,矩阵计算的数据量和内存比例1:3,例如数据,内存建议6GB以上。
  2.CPU配置:内存确定后,一般和CPU核数比例是4:1,例如:1以内,
  CPU用单颗4核.
  3.图卡配置,如果是基于图像处理应用,主板提供支持1~4块GPU计算,保证足够的数据量,其他方面,推荐Quadro600,或Quadro2000满足应用要求.
  4.硬盘配置对于数据量规模小的应用,SATA接口就可以,如果数据量大,硬盘容量和转速相应提升,读写带宽也就越大,如数据量非常大,高速硬盘加高性能阵列,提升硬盘io带宽
  三.MATLAB科学计算工作站与集群配置方案
  XASUN是当今市场唯一能提供塔式、超级、机架、便携、特种等图形工作站全方面解决方案的品牌。拥有完整、完美、可靠、的高性能工作站全套产品系列,为行业用户在高性能计算、CAD/CAM/CAE、图形图像处理、虚拟仿真、三维动画、视频编辑等应用提供强劲、高效的定制专业级图形工作站。
  XASUN将MATLAB应用软件结合最新计算机硬件技术,基于数据量规模和软件应用特点划分配置方案,从而达到合理高效能完成科学计算。
  科学计算工作站及分布式集群方案划分:
  1.小规模科学计算解决方案
  参考配置:
  方案1 入门级图形工作站
  提供四核CPU架构的计算解决方案
  型号XASUNTAA
  方案2 高性价比图形工作站
  提供8核CPU架构的计算解决方案
  型号XASUNTB
  2.中规模科学计算解决方案
  定位于数据量在10~30GB以内科学计算规模,支持8个~12个worker运算,支持
  GPU架构扩展.
  参考配置:
  方案3 全能型图形工作站
  提供12核CPU架构的计算解决方案型号XASUNTRT1AB
  方案4 图形图像型工作站
  提供基于CPU+GPU架构的计算解决方案型号XASUNTARC
  3.大规模科学计算解决方案
  定位于数据量在30~70GB以内科学计算规模,支持12个worker运算,支持双GPU
  架构并行计算扩展,配备海量高速硬盘。
  方案5 超级图形工作站
  提供基于超强CPU+GPU+高IO的计算解决方案型号XASUNEXRE
  4.超大规模科学计算解决方案
  定位:数据量在100GB以上科学计算规模
  方案6 分布式集群系统
  提供多机架构的分布式计算解决方案
  参考配置
  方案咨询:  北京太阳HPC应用中心  电话:400-705-6800
产品类型 CPU类型
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3秒自动关闭窗口云计算如果这么划分对不对,如要再往下细分呢?譬如软件即服务都是由什么组成的.云计算如下划分是否合理?基础设施服务(IaaS,例如在线存储和数据库服务),平台即服务(PaaS,例如AMP虚拟主机和Java EE应用服务器容器),软件即服务(SaaS,例如Google Docs)网格计算(Grid Computing)、分布式计算(Distributed Computing)、并行计算(Parallel Computing)、效用计算(Utility Com 网络存储(Network Storage Technologies)虚拟化(Virtualization)负载均衡(Load Balance)如果合理,再往下细分的话怎么个分法?
楼主的分类有问题.云计算应用模式可分为SaaS、PaaS、IaaS、MSP,SaaS应用就如 WISSIP企业应用平台.网格计算即分布式计算,是一门计算机科学.它研究如何把一个需要非常巨大的计算能力才能解决的问题分成许多小的部分,然后把这些部分分配给许多计算机进行处理,最后把这些计算结果综合起来得到最终结果.虚拟化的重点是超级计算机通过虚拟化变成了多台服务器来用,超级计算机的CPU和内存可以在多台虚拟机之间灵活调整和分配,是一变多的一种实现;而云计算的重点是原来的网格计算和并行计算,多台计算机的计算能力可以完全共享来实现超级计算以解决时间延迟和并发问题.在IAAS这层既然基础是虚拟化,那么云计算的重点则是多台超级计算机,多个不同的物理存储设备之间的能力的共享问题,这是虚拟化无法解决的问题.云计算落地的第一步是IAAS,而云基础架构本身又是搭建在虚拟化技术上面的.基于虚拟化的系统安装和部署目标对象仍然是虚拟机,需要事先安装虚拟机并分配资源.而云计算的安装和部署可能并没有虚拟机的概念,用户不用关注后台集中化的硬件资源.这也是虚拟化和云计算的一个区别点.不要把虚拟化、云计算、网络计算混为一谈,三者有联系不假,但是概念和重点不一样哦.
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