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一、什么是高性能计算（HPC）？ ​

高性能计算（HPC）是一种通过 分布式计算资源 （多核CPU、GPU集群、高速网络）和 并行计算技术 ，快速解决复杂科学、工程问题的计算方法。

  • 核心目标：将传统单机无法完成的任务，通过 “分而治之”策略 大幅缩短计算时间。
  • 灵犀易算云平台的作用：提供免运维的云端HPC服务，用户无需自建超算集群即可调用海量计算资源。

二、 为什么需要HPC？ ​

典型场景 ​

领域应用案例
工程仿真飞行器气动设计、汽车碰撞模拟、核反应堆安全性分析
材料科学纳米材料分子动力学模拟、电池电极性能优化
生物医学蛋白质折叠分析、药物分子虚拟筛选、基因组测序数据处理
气候与能源气象预测模型、石油勘探地震波反演、风电场布局优化

何时使用HPC？ ​

  • 单任务耗时超过 24小时
  • 计算需求存在 天然并行性 （如参数扫描、独立子任务）
  • 需要 大规模内存 （TB级）或 高速存储 支持

三、灵犀易算云平台的HPC优势 ​

特性传统自建HPC灵犀易算云平台
资源获取采购周期长，固定成本高按需秒级弹性扩展
运维复杂度需专业团队维护硬件/软件全托管服务，自动负载均衡
成本效率空闲资源浪费严重按实际用量计费，支持动态调度空闲计算节点资源
技术门槛需掌握MPI/OpenMP等底层编程提供可视化图形界面模板与技术支持服务

四、 新手快速上手流程 ​

步骤1：准备计算任务 ​

  • 确认并行性：检查任务是否可拆分（如不同参数、数据分块）
  • 输入文件规范：
    • 单任务模式：单个输入文件（如input.in）
    • 多任务模式：使用joblist.csv定义批量参数

步骤2：提交任务 ​

Bash
# 示例：提交OpenMP多线程任务
yisuan submit \
  --name=material_simulation \
  --type=openmp \
  --nodes=4 \          # 使用4个计算节点
  --cpus-per-node=32 \ # 每个节点分配32核
  --input=inputs.zip \
  --script=run.sh      # 包含编译和运行命令的脚本

五、常见HPC任务示例 ​

5.1 MPI并行任务 ​

Bash
# 提交MPI跨节点计算
yisuan submit \
  --type=mpi \
  --nodes=16 \
  --mpi-args="-n 256" \  # 启动256个MPI进程
  --image=docker.yisuan/mpi-latest  # 使用预装MPI的容器镜像

5.2 GPU加速计算 ​

Bash
# 使用A100 GPU进行深度学习训练
yisuan submit \
  --type=deep_learning \
  --gpu-type=a100 \     # 指定GPU型号
  --gpu-count=4 \       # 每节点4卡
  --framework=pytorch \ # 自动配置PyTorch环境
  --script=train.py