优化方案很多,业务方面软件模型及工况优化 ,软件层面可以软件及指令集优化、mpi 参数优化、数据结构优化等,硬件层面更换先进的处理器、引入GPU加速、内存调用优化、网络优化及存储优化,优化后可以提升计算速度和效率,好的情况可以提升 1 倍 - 几倍。具体可以从如下几个方面开展:
- 基础优化:灵活运用基础优化技术,如算法优化、数据结构优化等,提高算法的效率和性能。
- 并行计算技术 :将计算任务分解为多个子任务并在多个处理器上并行执行,可以显著提升计算速。
- 使用先进的处理器 :采用集成最新创新的处理器,提升 HPC 工作负载的运行速度。
- GPU 加速:利用 GPU 加速的数学库和经过优化的通信库,可以更大限度地提升常用 HPC 算法的性能。此外, Nvidia HPC SDK 支持基于标准的多 GPU 和可扩展的系统编程,有助于简化 HPC 应用的移植和优化流程 。
- 性能监控与剖析 :使用性能监控与剖析平台,如 E-HPC 优化器,支持集群性能指标、查看集群性能历史记录、分析进程级的性能热点,从而根据展示的性能大盘及性能数据进行优化 。
- 软件工具和技术 :利用高性能计算软件和工具,如英特尔提供的通用框架、编译器、性能库和并行模型,可以帮助开发人员更轻松地跨节点和平台进行应用程序开发和优化 。
- 网络通信优化 :选用高吞吐、低延迟、稳定的网络提高节点间高速通信的能力。
- 缓存系统性能优化 :充分发挥新型存储器件性能优势、设计高效的缓存系统,提升读写带宽和 IOPS 。
9.云解决方案 :在数据中心混合云环境中,利用 HPC 工具帮助协调、可视化、优化和分析超繁重的工作负载,消除 I/O 瓶颈