August说：

我们考虑一场国际顶级大学生超算竞赛的某队伍搭建集群场景。 假定我们有一个机架，4个柜式服务器，每个机柜可放2节点，采用2 x Intel Xeon Scalable Cascade Lake 6248(2.5GHz, 20 cores) NUMA Mem:12 x Samsung 16GB DDR4 ECC REG 2666。共要用8张NVIDEA P100，且各计算节点全连接到一个外接公网的100Gbps以太网交换机+一台IB交换机。 要求集群瞬时总功率不得超过3kW。 比赛临时用，故无需登陆节点、无需可视化接口、暂时无需调度系统。 请分析： 1. 这个物理机集群架构如何配置？ 2. 如果GPU要全用，cpu最多同时开几个节点？ 3. 详细说明网络设备需要配置多少端口、对光纤和IB线的需求。 4. Mellanox EDR 和 FDR配置理论上会造成多少性能差异？omnipath又会带来哪些影响？ 5. 该集群暂时用计算节点配置高速SSD作为本地存储，未来如何挂载LUSTRE文件系统扩展？如何挂载scratch闪存并行辅文件系统？

ChatGPT 说：

ChatGPT

问题分析及解决方案

1. 物理机集群架构配置

  • 服务器配置
    • 每台服务器包含2个节点，每节点配置：
      • 2 x Intel Xeon Scalable Cascade Lake 6248 (2.5GHz, 20 cores)
      • 12 x Samsung 16GB DDR4 ECC REG 2666 (总内存384GB)
      • 1 x NVIDIA P100 GPU（每个节点配备1张）
      • 一个PCIe插槽用于高速网络连接（如IB或100Gbps Ethernet）
    • 4台服务器，总计8节点。
  • 功率限制
    • 服务器总功耗：
      • CPU: 每颗6248约150W，2颗 = 300W
      • 内存：每条16GB DDR4功耗约4W，12条 = 48W
      • GPU: 每张NVIDIA P100约250W，1张 = 250W
      • 其余主板、风扇等约50W。
      • 单节点功耗总计：650W
      • 单服务器（2节点）：1300W，4台服务器总计5200W。
      • 显然超出3kW限制，需要部分CPU核心关闭（见问题2）来降低功耗。
  • 网络设备
    • 1台100Gbps Ethernet交换机：连接外部公网和节点。
    • 1台Infiniband交换机：用于节点间高性能通信（使用Mellanox FDR或EDR）。

2. CPU最多同时开几个节点

为满足3kW限制，集群总功率需≤3000W。根据估算：

  • 若每节点功耗减半（325W），集群总功耗：325×8=2600 W325 \times 8 = 2600 \, \text{W}325×8=2600W。
  • 降低功耗的措施：
    • 关闭部分CPU核心：
      • 每颗6248有20核，关闭一半（10核）预计降低功耗至约75W。
      • 节点功耗变为325W（原650W减半），满足3kW限制。
  • 结论：通过关闭部分CPU核心，8节点可同时运行。

3. 网络设备配置及需求

交换机及端口需求：

  • 100Gbps以太网交换机：
    • 8个计算节点 + 1个外接公网连接 = 至少9个100Gbps端口。
    • 光纤需求：100Gbps光模块及光纤，至少9根。
  • IB交换机（如Mellanox）：
    • 用于计算节点间高速通信。
    • 每节点1个端口，共需8个端口。
    • IB线缆需求：8根（节点到交换机）。

光纤与IB线材：

  • 光纤长度根据机房布局决定（一般短距建议用OM4多模光纤）。
  • IB线缆通常采用Mellanox DAC（Direct Attach Copper）或AOC（Active Optical Cable）。

4. Mellanox EDR 和 FDR的性能差异及Omnipath的影响

  • EDR与FDR性能差异：

    • 数据速率

：

- FDR（Fourteen Data Rate）：56Gbps。
- EDR（Enhanced Data Rate）：100Gbps。
  • 性能差异

：

- 数据传输速率提升约78%（理论值）。
- 对实际应用性能的影响：
  - 带宽敏感型应用（如大规模矩阵运算）：EDR表现显著优于FDR。
  - 延迟差异较小（FDR 700ns vs. EDR 600ns）。
- **结论**：EDR更适合需要更高带宽的计算任务。

  • Omnipath的影响：

    • Intel Omnipath具有较低的延迟（约300ns），带宽高达100Gbps，与Mellanox EDR接近。
    • Omnipath优点：更高的性价比，适合预算较低场景。
    • 缺点：社区支持和硬件生态不如Mellanox。

5. LUSTRE文件系统和闪存文件系统扩展

  • LUSTRE文件系统扩展：
    • 配置：
      • OSS（Object Storage Server）：提供并行I/O存储。
      • MDS（Metadata Server）：负责元数据管理。
    • 方案：
      • 将Lustre OSS和MDS节点单独部署在一台服务器。
      • 使用高速网络（IB或100Gbps Ethernet）挂载到计算节点。
      • 配置共享存储（如RAID阵列）作为存储后端。
  • Scratch闪存并行文件系统：
    • 在各计算节点上安装高速SSD作为本地临时存储。
    • 利用并行文件系统软件（如BeeGFS或Alluxio）协调节点间数据共享。
    • 未来优化方向：
      • 引入NVMe SSD以提升I/O性能。
      • 在SSD与Lustre间设置智能数据缓存层。

希望这些回答能帮你完成超算竞赛场景的架构分析！

August说：

你的回答很好。我们假定实际比赛中采用只保留4个物理cpu并配置8张GPU的方案，分析满功率运行的最坏情况下否会超出功率？在赛场要求1个白天内从零开始组建该系统，需要如何组织多少大学生完成合适？

ChatGPT 说：

ChatGPT

分析最坏情况下是否超出功率限制

假定只保留4个物理CPU，并配置8张NVIDIA P100 GPU，满功率运行时的功耗估算如下：

1. 单节点功耗估算

  • CPU功耗：
    • 每颗Intel Xeon 6248满功耗约150W。
    • 保留4颗CPU，总功耗为 4×150=600 W4 \times 150 = 600 \, \text{W}4×150=600W。
  • GPU功耗：
    • 每张NVIDIA P100满功耗约250W。
    • 总功耗为 8×250=2000 W8 \times 250 = 2000 \, \text{W}8×250=2000W。
  • 内存功耗：
    • 每条16GB DDR4约4W，12条每节点总功耗48W。
    • 总功耗为 48×4=192 W48 \times 4 = 192 \, \text{W}48×4=192W。
  • 主板与其余配件功耗：
    • 主板、风扇、存储设备约50W每节点。
    • 总功耗为 50×4=200 W50 \times 4 = 200 \, \text{W}50×4=200W。

2. 总功耗估算

总功耗=CPU功耗+GPU功耗+内存功耗+其他配件功耗\text{总功耗} = \text{CPU功耗} + \text{GPU功耗} + \text{内存功耗} + \text{其他配件功耗}总功耗=CPU功耗+GPU功耗+内存功耗+其他配件功耗总功耗=600+2000+192+200=2792 W\text{总功耗} = 600 + 2000 + 192 + 200 = 2792 \, \text{W}总功耗=600+2000+192+200=2792W

  • 结果：

    • 满功率运行时，总功耗 2792 W2792 \, \text{W}2792W 小于 3000W，不会超出功率限制。

组织赛场搭建系统的人员需求分析

1. 工作任务划分

从零开始组建该系统需完成以下步骤：

  1. 机架硬件安装：

    • 服务器、GPU、交换机安装、布线及电源连接。

  2. 操作系统和驱动安装：

    • 安装Linux（如RHEL或Ubuntu）及配置必要驱动（如GPU驱动、IB驱动）。

  3. 网络配置：

    • 设置IP地址，配置100Gbps以太网和IB通信。

  4. 软件环境搭建：

    • 安装计算所需的库、框架（如CUDA、MPI等）。

  5. 性能验证和调试：

    • 使用测试任务验证硬件和网络性能。

  6. 系统优化：

    • 调整BIOS设置、关闭非必要服务以提高性能。

2. 人员分工与数量

根据任务划分，每名学生的任务及需求如下：

角色 任务描述 建议人数
硬件工程师 负责机架安装、布线、电源接入和硬件检查。 2人
系统管理员 安装操作系统、驱动及配置硬件。 2人
网络管理员 配置网络设备，设置IP地址和交换机参数。 1人
软件工程师 搭建软件环境（CUDA、MPI等），部署测试程序。 2人
性能调优师 运行测试任务，调试性能，解决硬件或网络性能瓶颈。 1人
总协调人 监督进度，分配任务，协调问题解决。 1人

3. 时间预算

  • 硬件安装：4小时。
  • 操作系统和驱动安装：2小时。
  • 网络配置：1小时。
  • 软件环境搭建：3小时。
  • 性能验证和优化：2小时。
  • 总计：约12小时。

4. 总结

  • 需要至少 9名大学生 分工合作，熟练掌握相关技能（硬件安装、Linux系统配置、网络调试等）。
  • 如果参与者经验丰富，工作时间可以进一步压缩。

建议：

  1. 提前准备硬件设备和必要的驱动程序。
  2. 制定明确分工和任务时间表，避免人员重复工作。
  3. 在模拟环境中进行1-2次演练，确保现场搭建顺利完成。
August说：

大致准确，但有些需要微调。OS我们采用Centos 7. 性能验证要调整参数做多轮HPL+HPCG以取得最优性能。请完善

ChatGPT 说：

ChatGPT

完善后的方案分析

在实际比赛中，考虑采用 CentOS 7 作为操作系统，并通过多轮 HPL 和 HPCG 测试验证和调整性能，以下是更加具体的方案调整和完善。

1. 总功耗分析：维持不超过3kW

硬件功耗评估：

  1. CPU功耗：
    • 使用4颗Intel Xeon 6248，满载功耗约 4×150=600 W4 \times 150 = 600 \, \text{W}4×150=600W。
  2. GPU功耗：
    • 8张NVIDIA P100 GPU满功耗为 8×250=2000 W8 \times 250 = 2000 \, \text{W}8×250=2000W。
  3. 内存功耗：
    • 每条16GB DDR4约4W，4节点共48条，功耗 48×4=192 W48 \times 4 = 192 \, \text{W}48×4=192W。
  4. 其他组件功耗：
    • 主板、风扇和存储设备合计约200W。

总功耗：

总功耗=600+2000+192+200=2792 W (<3000 W)\text{总功耗} = 600 + 2000 + 192 + 200 = 2792 \, \text{W} \, (< 3000 \, \text{W})总功耗=600+2000+192+200=2792W(<3000W)

结论：功耗在限制范围内，无需额外措施。

2. 性能验证方案：HPL 和 HPCG

比赛要求运行多轮 HPL（High-Performance Linpack） 和 HPCG（High Performance Conjugate Gradient），以取得最优性能。具体步骤：

HPL测试流程

  1. 准备HPL环境：

    • 确保安装 Intel MKL 或 OpenBLAS 提供的高性能线性代数库。
    • 下载和配置 HPL 测试程序。

  2. HPL参数调整：

    • 配置文件

      HPL.dat

      中需优化以下参数：

      • NNN：矩阵大小，选取能充分利用内存的值。
      • NBNBNB：分块大小，通常为32到512之间。
      • P,QP, QP,Q：进程网格布局，确保 P×Q=总核数P \times Q = \text{总核数}P×Q=总核数。

    • 通过多轮实验逐步优化 NB,P,QNB, P, QNB,P,Q 参数。

  3. 测试运行：

    • 运行HPL，记录性能（GFLOPS），逐步调整参数，寻找最优解。

HPCG测试流程

  1. 准备HPCG环境：
    • 确保安装HPCG工具（官方提供编译好的版本）。
    • 配置运行环境。
  2. HPCG参数优化：
    • 调整问题大小（Problem Size），确保GPU和内存资源充分利用。
    • 配置MPI和OpenMP线程的分配。
  3. 测试运行：
    • 运行HPCG测试，记录性能（GFLOPS）。
    • 调整线程绑定和GPU分配策略，观察性能变化。

多轮测试目标

  • 多轮运行HPL和HPCG，逐步优化参数。
  • 确保最终性能接近设备理论峰值（HPL效率通常达80-90%，HPCG较低）。

3. 系统搭建流程优化（针对CentOS 7）

安装与配置步骤

  1. 硬件安装（4小时）：

    • 安装4台服务器到机架并连接电源。
    • 插入8张NVIDIA P100 GPU，确认PCIe连接无误。
    • 配置100Gbps Ethernet和IB交换机，连接节点。

  2. CentOS 7安装与基本配置（2小时）：

    • 从USB或网络安装CentOS 7，并配置最小化安装。

    • 安装必要的依赖包：

      yum groupinstall "Development Tools"
yum install epel-release kernel-devel -y

  3. GPU驱动与CUDA安装（1小时）：

    • 安装NVIDIA官方驱动和CUDA工具包：

      yum install -y cuda
nvidia-smi

  4. IB驱动与网络配置（1小时）：

    • 配置Mellanox驱动，启用IB网络：

      yum install -y mlnx-ofed-all
/etc/init.d/openibd start

  5. 软件环境部署（2小时）：

    • 安装MPI（如Intel MPI或OpenMPI）：

      yum install -y openmpi

    • 部署HPL和HPCG所需库（MKL或OpenBLAS）。

  6. 多轮性能验证与调优（2小时）：

    • 运行HPL和HPCG，调整参数，优化性能。

4. 完善人员组织及分工

调整任务和人员安排，考虑CentOS 7及性能验证任务的特殊需求：

角色 任务描述 建议人数
硬件工程师 安装服务器、交换机、GPU及布线，检查硬件状态。 2人
系统管理员 安装CentOS 7，配置基本环境，部署驱动和CUDA工具。 2人
网络管理员 配置100Gbps Ethernet和IB交换机，测试网络连接性能。 1人
软件工程师 安装MPI、HPL、HPCG及相关依赖库，完成初步配置。 2人
性能调优师 调整HPL和HPCG参数，运行多轮测试以优化性能。 1人
总协调人 分配任务，监督进度，解决突发问题，确保按时完成系统部署。 1人

时间预算

  1. 硬件安装与检查：4小时。
  2. 操作系统与驱动安装：3小时。
  3. 网络与软件配置：3小时。
  4. 性能验证与优化：2小时。
  5. 总计：约12小时。

总结

  • 满功耗分析：调整后总功耗 2792 W2792 \, \text{W}2792W，满足3kW限制。
  • 系统部署：通过任务分工，组织9名大学生在赛场内1个白天完成从零搭建。
  • 性能验证：通过多轮HPL和HPCG测试，逐步调整参数，最终实现性能最优。
August说：

好的。现在我们来分析另一场比赛。这场比赛发生在疫情期间，因此完全在Azure云上举行，可以在较大范围内选择机型，但总预算是3k美元。 预计要有72h运行各种科学计算负载，包括CESM，gromacs，AI LLM等。 无瞬时功率限制。 考虑性价比，我们推荐AMD x64架构的CPU节点 HB120rs_v3，和若干NVIDEA gpu节点 NC64as_T4_v3，组合成异构集群。 此时，必须考虑挂载高性能网络文件系统，备选有NFS BEEGFS LUSTRE（没有IB故此处先不考虑）等。 除了HPL HPCG，这次基准测试还要做 IO500。 类似地，请给出一个集群设计和分析。

ChatGPT 说：

ChatGPT

Azure云上异构集群设计与分析

在这次比赛场景中，预算为 3000美元，运行时间 72小时，需要运行多种科学计算负载（CESM、Gromacs、AI LLM等），同时需挂载高性能文件系统并进行多项基准测试。以下是详细设计和分析。

1. 选择云实例类型

根据任务特点和预算限制，采用 HB120rs_v3 和 NC64as_T4_v3 的异构集群架构。

计算节点类型

  1. HB120rs_v3（CPU节点，适合高性能数值模拟）：

    • 配置：

      • CPU: 120核 AMD EPYC 7003 (Zen 3)，时钟频率3.45 GHz。
      • RAM: 448GB DDR4。
      • 支持高速本地SSD存储。

    • 适用任务：

      • CESM、HPCG、部分大规模AI训练任务。
      • 单位成本：约1.65美元/小时（按Azure官方定价）。

  2. NC64as_T4_v3（GPU节点，适合深度学习和分子模拟）：

    • 配置：

      • GPU: 4 x NVIDIA T4（每张GPU具有16GB显存，FP32算力8.1 TFLOPS）。
      • CPU: 64核 AMD EPYC 7V12。
      • RAM: 448GB DDR4。
      • 支持高速本地SSD存储。

    • 适用任务：

      • Gromacs、AI大模型训练、深度学习推理。
      • 单位成本：约3.6美元/小时。

节点分配

根据预算和任务负载特性：

  • HB120rs_v3（CPU节点）：
    • 预算分配：72 小时×2 台×1.65 美元/小时=237.6 美元72 \, \text{小时} \times 2 \, \text{台} \times 1.65 \, \text{美元/小时} = 237.6 \, \text{美元}72小时×2台×1.65美元/小时=237.6美元。
    • 分配2台用于数值模拟和HPC负载。
  • NC64as_T4_v3（GPU节点）：
    • 预算分配：72 小时×4 台×3.6 美元/小时=1036.8 美元72 \, \text{小时} \times 4 \, \text{台} \times 3.6 \, \text{美元/小时} = 1036.8 \, \text{美元}72小时×4台×3.6美元/小时=1036.8美元。
    • 分配4台用于AI训练和分子模拟。
  • 存储和网络文件系统预算：
    • 预留约 3000−237.6−1036.8=1725.6 美元3000 - 237.6 - 1036.8 = 1725.6 \, \text{美元}3000−237.6−1036.8=1725.6美元 用于高性能存储和带宽扩展。

2. 高性能网络文件系统设计

Azure提供了多种存储方案。根据无IB限制，选择以下文件系统进行挂载：

  1. 选项：Azure NetApp Files（推荐）

    • 优势：

      • 提供高IOPS和低延迟文件存储，适合并行计算和深度学习数据加载。
      • 简单挂载NFS，支持并行访问。

    • 成本估算：

      • 高性能NFS每TB约0.294美元/小时，假设挂载5TB： 72×5×0.294=105.84 美元72 \times 5 \times 0.294 = 105.84 \, \text{美元}72×5×0.294=105.84美元
  2. 选项：BeeGFS（自部署方案）

    • 优势：

      • 简单易用，支持负载均衡，适合混合负载场景。
      • 支持并行访问，安装配置灵活。

    • 成本：

      • 主要为Azure SSD存储和CPU时间，假设用1TB高性能SSD： 72×1×0.122=8.78 美元72 \times 1 \times 0.122 = 8.78 \, \text{美元}72×1×0.122=8.78美元
  3. 选项：Lustre on Azure

    • 优势：

      • 高性能，适合HPC场景。

    • 劣势：

      • 对IB优化，云上不一定具备最高性能。

推荐：

  • 主文件系统：Azure NetApp Files作为共享NFS主文件系统。
  • 临时存储：每个节点使用本地SSD作为Scratch存储，减轻NFS压力。

3. 基准测试计划

HPL和HPCG基准测试

  • 目标：优化HB120rs_v3上的CPU性能。

  • 优化方向：

    • HPL：

      • 优化参数 N,NB,P,QN, NB, P, QN,NB,P,Q，提升利用率。
      • 使用AMD Math Libraries (AOCL) 提供的线性代数库。

    • HPCG：

      • 调整线程数、OpenMP绑定策略。

IO500基准测试

  • 目标：评估文件系统IO性能，优化并发读写。

  • 配置步骤：

    1. 下载并编译 IO500 测试程序。

    2. 配置文件config.ini：

      • block_size：根据NFS块大小调整。
      • num_tasks：根据总核数设置并发。

    3. 运行多轮测试，评估吞吐量和延迟。

4. 性能优化策略

任务分配

  • HB120rs_v3节点：

    • 主要运行CESM、HPL、HPCG任务，充分利用120核CPU性能。

  • NC64as_T4_v3节点：

    • 主要运行Gromacs、AI训练（如PyTorch、TensorFlow）。
    • 确保CUDA环境和AI框架优化。

负载优化

  1. CESM：
    • 使用MPI并行化模拟，划分子任务以提高效率。
    • 调整网格分辨率，适配节点内存容量。
  2. Gromacs：
    • 启用GPU加速，确保最大化利用NVIDIA T4算力。
    • 调整PME（Particle Mesh Ewald）分解策略。
  3. AI LLM：
    • 优化微批大小，平衡GPU显存和计算效率。
    • 使用混合精度训练，提升性能。

5. 集群搭建与操作流程

  1. 资源预订：

    • 在Azure Portal中预留所需实例（HB120rs_v3和NC64as_T4_v3），配置共享存储。

  2. 操作系统与驱动安装：

    • 使用CentOS 7镜像。
    • 配置CUDA Toolkit、MPI、存储挂载。

  3. 文件系统挂载：

    • 挂载Azure NetApp Files NFS到所有节点：

      mount -t nfs <NFS_server>:/export /mnt/nfs

  4. 基准测试部署：

    • 下载并部署HPL、HPCG、IO500，完成优化和调试。

  5. 科学计算任务运行：

    • 使用任务调度工具（如Slurm或手动分配任务）运行科学计算负载。

6. 预算总结

项目 数量 单价（美元/小时） 总计（美元）
HB120rs_v3 2台 1.65 237.6
NC64as_T4_v3 4台 3.6 1036.8
Azure NetApp Files 5TB 0.294 105.84
总计     1380.24
  • 预留 $3000 - $1380.24 = $1619.76 作为应急和性能调优费用。

总结

  • 集群架构：HB120rs_v3和NC64as_T4_v3的异构集群，挂载Azure NetApp Files作为主文件系统，辅以本地SSD。
  • 任务分配：CPU节点处理HPC任务，GPU节点负责AI和分子模拟。
  • 测试与优化：运行HPL、HPCG、IO500，通过多轮调优实现最优性能。
  • 预算控制：总预算约1380美元，充分满足性能和存储需求。
August说：

请给出类似的系统装配阶段的分工和流程。对比物理机的常规比赛，有哪些异同？哪些经验可以移植，而哪些知识技能需要重新学习？

ChatGPT 说：

ChatGPT

云上异构集群装配的分工与流程

在Azure云环境中，异构集群的装配和调试流程与物理机有显著差异，但某些经验仍可复用。以下是云上系统装配的人员分工和具体流程，以及与物理机比赛的对比分析。

1. 云上装配的分工和流程

1.1 分工表

角色 任务描述 人员建议
资源管理工程师 预定云资源（计算节点、存储服务等），配置云实例的网络拓扑，分配预算和监控费用。 1人
系统管理员 安装操作系统（CentOS 7）及必要驱动（CUDA Toolkit、MPI等），完成文件系统挂载。 1-2人
网络管理员 配置节点间通信网络，确保文件系统挂载正常，优化网络参数以适配高性能应用（如BeeGFS或NFS）。 1人
应用工程师 部署科学计算应用（如CESM、Gromacs、AI训练框架），优化HPL、HPCG等基准测试性能。 2人
性能调优工程师 调整CPU、GPU利用率，优化MPI并行效率，完成IO500测试的多轮调试，最终获取最优性能。 1人
总协调人 制定任务分配、监控进度，解决分工间问题，确保项目按计划完成。 1人

1.2 装配流程

  1. 资源预定与预算管理（2小时）：
    • 在Azure Portal中创建资源组，预定 HB120rs_v3 和 NC64as_T4_v3 节点。
    • 配置虚拟网络和存储服务（如Azure NetApp Files）。
    • 确保资源总成本符合预算限制。
  2. 系统初始化与环境配置（3小时）：
    • 为每个计算节点安装CentOS 7，确保一致性。
    • 部署CUDA驱动和MPI库，配置NFS或BeeGFS文件系统挂载。
  3. 应用部署与验证（3小时）：
    • 部署科学计算应用，并运行小规模测试。
    • 安装HPL、HPCG和IO500基准测试程序，检查依赖库是否完整。
  4. 性能调优（4小时）：
    • 运行多轮HPL和HPCG，调整参数 N,NB,P,QN, NB, P, QN,NB,P,Q 及线程绑定策略。
    • 调试IO500，优化文件系统并发和IO性能。
  5. 任务调度与负载分配（1小时）：
    • 编写任务调度脚本，分配科学计算负载到合适的节点。

2. 与物理机比赛的对比

2.1 异同点对比

方面 云上系统装配 物理机系统装配
资源获取 云资源按需预定，无需实际硬件搬运和安装，流程快速，但成本需实时监控。 需要现场安装服务器、交换机、GPU和存储设备，硬件搬运和调试复杂。
网络配置 使用虚拟网络（VNet）连接节点，简单高效，但需要熟悉云服务提供商的配置界面和选项。 配置物理交换机和布线，需动手操作网络设备和调试低层网络连接。
存储系统 高性能NFS、BeeGFS等挂载灵活，性能取决于云存储服务；无需部署物理存储设备。 部署Lustre、BeeGFS等文件系统需要搭建OSS/MDS节点，存储硬件和性能优化更复杂。
操作系统与驱动 云服务可提供预装操作系统镜像，部署快速；驱动兼容性和网络依赖更为简化。 需手动安装操作系统、硬件驱动及调整BIOS设置，对硬件驱动的支持要求高。
调试和测试 虚拟化环境中无需硬件调试，但云上网络延迟、带宽性能可能受限。 需现场调试硬件故障、网络延迟和传输速率，优化工作量较大。
预算限制 云平台费用需实时监控，资源利用率需高度优化以避免浪费。 硬件已购置，现场无需额外费用，但部署失误可能影响整体系统性能。
硬件管理 云平台自动管理硬件故障，无需人工排查。 需要熟悉硬件安装、监控和排障流程。

2.2 可移植的经验

  1. 性能调优经验：
    • HPL和HPCG测试参数优化（如网格划分、线程绑定）在云上和物理机比赛均适用。
    • IO500测试的I/O优化策略（并发数、块大小调整）可直接移植。
  2. 任务分配与管理：
    • 任务调度策略（如按计算密集型任务分配至GPU节点，I/O密集型任务分配至高存储节点）在云上和物理机均适用。
  3. 软件栈搭建：
    • 熟悉MPI、CUDA Toolkit、科学计算库的部署和使用。

2.3 云平台特有知识和技能

  1. 云服务接口与API：
    • 熟悉Azure Portal界面及其CLI工具（如 az 命令行工具）。
    • 了解Azure资源管理的基础知识（如虚拟网络、存储挂载）。
  2. 成本管理：
    • 熟练使用Azure Cost Management工具，实时监控费用消耗，避免预算超支。
  3. 虚拟网络配置：
    • 配置VNet子网、负载均衡器和安全组，确保节点间通信和公网访问。
  4. 高性能文件系统部署：
    • 了解Azure NetApp Files、BeeGFS等云文件系统的特点和挂载方式。

3. 总结

  • 装配分工：云平台简化了硬件安装和调试，但更依赖于对云服务配置的熟悉程度。
  • 共通经验：性能调优、科学计算负载管理、基准测试的优化策略是共通的。
  • 云特有要求：需要重新学习云服务的管理接口和API，尤其是网络、存储和成本管理。
  • 关键建议：提前熟悉Azure服务，尤其是资源分配和费用监控工具，确保在有限预算内完成最佳性能优化。