配置管理Linux高性能计算集群需要从何开始？
想搭建一个性能彪悍的Linux HPC集群，可不是简单敲几下回车就能搞定的事。这活儿得细致，得有条理，还得懂点技术活儿。咱们就从头说起，一步步拆解这个过程。
第一步：需求分析——知己知彼，百战不殆
在动手之前，最关键的是弄清楚你到底要做什么。这集群是跑什么样的计算任务？
计算类型是什么？ 是CPU密集型的模拟计算？GPU加速的深度学习？还是IO密集型的数据分析？不同的任务对硬件、软件栈的要求天差地别。比如，科学计算可能需要高性能的CPU和大量的内存，而AI训练则离不开强大的GPU和高速互联。
规模有多大？ 你需要多少计算节点？多少存储空间？网络带宽要达到什么级别？这些都直接影响你的预算和技术选型。别一开始就想着上百上千节点，先从小规模验证，再逐步扩展，更稳妥。
预算是多少？ 这是个现实问题，得把账算清楚。硬件、软件许可、网络设备、存储设备、机房环境，还有后期的人力维护成本，都得考虑进去。钱到位了，很多问题都能迎刃而解；钱不够，就得在技术上想办法了。
现有的IT基础设施怎么样？ 有没有现成的机房？电源、制冷、网络基础设施是否达标？要是条件差，还得先砸钱改善环境。
把这些问题想明白，你就知道自己要往哪个方向使劲了。
第二步：硬件选型——基础决定上层建筑
需求明确了，接下来就是挑选合适的“零件”。
计算节点（Work Nodes）：
CPU： 这是计算的核心。根据你的应用选择是Intel还是AMD。核数、主频、缓存大小、指令集（比如支持AVX512的应用可能需要特定CPU）都得看。
内存（RAM）： 计算密集型任务需要大内存，内存频率和带宽也很重要。
GPU/加速卡： 如果是AI或某些科学计算，NVIDIA的GPU是主流，根据模型大小和精度要求选不同的型号（如A100, H100）。其他AI加速卡（如 Habana Gaudi, Cerebras）也可以考虑。
本地存储： 有些节点可能需要本地SSD来加速数据加载或缓存。
网络设备（Networking）：
互联技术： 这是HPC集群的命脉！低延迟、高带宽是关键。InfiniBand是HPC的首选，EDR、HDR、NDR等不同速率的InfiniBand都可以选择。以太网（Ethernet）也可以用，但要保证高速（如100GbE或更高），并且最好支持RoCE (RDMA over Converged Ethernet)。
交换机（Switches）： 根据互联技术选择相应的InfiniBand或以太网交换机。要考虑交换机的端口密度、带宽、背板容量和交换延迟。拓扑结构也很重要，如Fattree、Torus等，能直接影响通信效率。
存储系统（Storage）：
高性能并行文件系统： Lustre、GPFS (Spectrum Scale)、BeeGFS是HPC常用的并行文件系统。它们能提供高吞吐量和并发访问能力，适合大量节点同时读写数据。
存储介质： NVMe SSD能提供极低的延迟和极高的IOPS，可以作为缓存或高性能存储层。HDD则适合存储大量不常用数据。
存储节点/控制器： 需要专门的服务器来管理存储设备和文件系统。
管理节点（Head/Login Nodes）：
用于集群管理、作业调度、用户登录和软件编译。一般不需要像计算节点那样强的计算能力，但要稳定可靠。
机架、电源、冷却：
这些是基础设施，但同样重要。高密度计算节点意味着大量的电力消耗和热量产生。机房的供电容量、UPS备份、制冷能力必须充足。
第三步：基础软件栈的搭建——基石要稳固
硬件选好了，就像有了身体，还得装上“大脑”和“神经系统”。
1. 操作系统（OS）：
选择： CentOS Stream、Rocky Linux、AlmaLinux（RHEL系的免费社区版）是最常见的选择。Ubuntu LTS在某些AI领域也很受欢迎。选择稳定性高、社区支持好的发行版很重要。
安装与配置： 所有节点（包括管理节点和计算节点）都需要安装同一个操作系统。配置静态IP地址是必须的，方便管理和节点间的通信。关闭不必要的服务，提高安全性。
2. 网络配置：
IP规划： 为所有节点规划好IP地址，包括管理网络和高性能互联网络。
SSH免密登录： 配置管理节点到所有计算节点之间的SSH免密登录，这是后续批量管理的基础。生成SSH密钥对，并将公钥分发到所有节点。
时间同步（NTP）： 确保所有节点的时间是同步的，这对于日志分析和作业调度至关重要。
3. 高性能网络配置：
InfiniBand配置：
安装和配置InfiniBand驱动和OFED (OpenFabrics Enterprise Distribution)。
配置IPoIB（IP over InfiniBand）或使用IPoIBless模式（直接使用InfiniBand的RDMA协议）。
确保RDMA服务正常运行。
以太网配置（RoCE）：
确保网卡驱动支持RoCE v2。
配置PFC（Priority Flow Control）和ECN（Explicit Congestion Notification）等DCB（Data Center Bridging）特性，以保证无损传输。
4. 存储挂载：
将并行文件系统（如Lustre）挂载到所有计算节点上。确保挂载点一致，例如 `/home` 或 `/work`。
第四步：集群管理工具——让管理变得简单
成百上千个节点，手动管理就是一场噩梦。所以，集群管理工具必不可少。
1. 节点批量管理工具：
Ansible/SaltStack/Chef/Puppet： 这些配置管理工具可以让你批量部署软件、执行命令、管理配置文件。Ansible因其无代理（agentless）的特性，在HPC领域非常受欢迎。你可以用它来自动化OS的部署、软件的安装、配置文件的修改等。
PowerShell/Shell脚本： 对于一些简单的操作，或者作为更复杂工具的辅助，也可以编写脚本来完成。
2. 作业调度系统（Workload Manager/Job Scheduler）：
Slurm： 目前最流行和广泛使用的开源作业调度系统，功能强大，性能优秀，支持多种节点和队列配置。
PBS Pro/Torque： 也是常见的选择，尤其在一些老牌的HPC环境中。
配置作业调度系统： 设置计算节点池（Nodes）、队列（Queues/Partitions），定义用户权限、资源限制（CPU、内存、GPU等）。用户通过提交作业（job script）来请求资源并运行程序。
3. 监控系统：
Ganglia/Prometheus+Grafana/Zabbix： 集群的健康状况是必须掌握的。监控CPU使用率、内存占用、网络流量、磁盘IO、GPU状态等。这有助于及时发现性能瓶颈或故障。
日志管理： Elasticsearch+Logstash+Kibana (ELK) 或 Loki+Promtail+Grafana 可以集中收集和分析所有节点的日志，方便排查问题。
第五步：编译环境和常用软件——为计算提供“武器”
有了硬件和管理工具，还得给用户提供能运行程序的“工具箱”。
1. 编译器（Compilers）：
GCC (GNU Compiler Collection) 是基础。
Intel OneAPI (包括Fortran, C, C++编译器) 是高性能计算领域的常用选择，通常能生成更优化的代码。
NVIDIA HPC SDK（用于CUDA C/C++等）也是必需的。
2. MPI库（Message Passing Interface）：
OpenMPI / MPICH / Intel MPI： MPI是并行计算的标准通信库。根据你的应用和编译器选择合适的MPI实现。Intel MPI通常与Intel编译器配合效果更好。
配置MPI环境： 确保MPI能正常在集群上运行，测试其通信性能。
3. 科学计算库和中间件：
BLAS/LAPACK： 基础线性代数子程序，很多科学计算库都依赖它。MKL (Intel Math Kernel Library) 是一个优化的选择。
FFTW： 快速傅里叶变换库。
科学计算软件和框架： 根据你的应用需求，安装如NumPy, SciPy, TensorFlow, PyTorch, Amber, Gaussian等。
4. 容器化技术（可选但强烈推荐）：
Singularity/Apptainer 或 Docker (需配合某些工具)： 容器可以打包应用程序及其依赖，保证了环境的一致性，解决了不同用户、不同项目之间的软件冲突问题。尤其是在HPC环境中，用户的软件环境千差万别，容器是简化部署和管理的好方法。
GPU容器： 如果使用GPU，需要配置NVIDIA Container Toolkit，让容器内的GPU能够被访问。
第六步：测试与优化——打磨出最佳性能
硬件、软件都装好了，但这只是个“毛坯房”，还得装修和调试。
1. 基准测试（Benchmarking）：
LINPACK (HPL)： 测试浮点运算性能，是衡量超级计算机性能的标准。
IOZone/IOR： 测试文件系统的读写性能。
OSU Benchmarks/Intel MPI Benchmarks： 测试MPI通信性能（延迟、带宽）。
GPU Benchmark： 如NVIDIA的 `deviceQuery` 和 `bandwidthTest`，以及其他专业GPU测试工具。
2. 性能调优：
硬件调优： CPU的睿频、内存频率设置，CPU核的亲和性（affinity）设置，避免NUMA（NonUniform Memory Access）的负面影响。
网络调优： InfiniBand的MTU (Maximum Transmission Unit)、RPS/RFS (Receive Packet Steering/Filtering) 等参数的调整。
软件调优： 编译器优化选项（O3, march=native等），MPI参数调优，并行文件系统的参数调优。
应用调优： 分析用户的应用程序，找出性能瓶颈，可能需要修改代码或调整其运行参数。
3. 用户培训和文档：
为用户提供清晰的操作手册和培训，让他们知道如何提交作业、如何使用集群资源、如何安装自己的软件。文档是集群长期稳定运行的关键。
第七步：安全与维护——保障集群的安全稳定
集群搭建起来了，可不能撒手不管。
1. 安全加固：
防火墙配置，限制不必要的端口开放。
定期更新操作系统和软件补丁。
用户权限管理，最小权限原则。
入侵检测系统（IDS）和安全审计。
2. 定期维护：
硬件检查，风扇、电源、网卡等。
软件更新和升级。
备份重要数据和配置文件。
监控日志，及时发现和处理异常。
总结一下，配置管理一个Linux HPC集群，从需求到上线再到维护，是一个系统工程。它涵盖了硬件选型、操作系统部署、网络配置、高性能通信库安装、作业调度系统搭建、监控体系建立，以及最终的用户培训和应用支持。每一步都需要细致的规划和执行。
切记，这不仅仅是安装软件、敲命令，更是一门关于性能、效率和稳定性的艺术。把每一步都做扎实，才能让你搭建的HPC集群真正成为计算的利器。
第一步：需求分析——知己知彼，百战不殆
在动手之前，最关键的是弄清楚你到底要做什么。这集群是跑什么样的计算任务？
计算类型是什么？ 是CPU密集型的模拟计算？GPU加速的深度学习？还是IO密集型的数据分析？不同的任务对硬件、软件栈的要求天差地别。比如，科学计算可能需要高性能的CPU和大量的内存，而AI训练则离不开强大的GPU和高速互联。
规模有多大？ 你需要多少计算节点？多少存储空间？网络带宽要达到什么级别？这些都直接影响你的预算和技术选型。别一开始就想着上百上千节点，先从小规模验证，再逐步扩展，更稳妥。
预算是多少？ 这是个现实问题，得把账算清楚。硬件、软件许可、网络设备、存储设备、机房环境，还有后期的人力维护成本，都得考虑进去。钱到位了，很多问题都能迎刃而解；钱不够，就得在技术上想办法了。
现有的IT基础设施怎么样？ 有没有现成的机房？电源、制冷、网络基础设施是否达标？要是条件差，还得先砸钱改善环境。
把这些问题想明白，你就知道自己要往哪个方向使劲了。
第二步：硬件选型——基础决定上层建筑
需求明确了，接下来就是挑选合适的“零件”。
计算节点（Work Nodes）：
CPU： 这是计算的核心。根据你的应用选择是Intel还是AMD。核数、主频、缓存大小、指令集（比如支持AVX512的应用可能需要特定CPU）都得看。
内存（RAM）： 计算密集型任务需要大内存，内存频率和带宽也很重要。
GPU/加速卡： 如果是AI或某些科学计算，NVIDIA的GPU是主流，根据模型大小和精度要求选不同的型号（如A100, H100）。其他AI加速卡（如 Habana Gaudi, Cerebras）也可以考虑。
本地存储： 有些节点可能需要本地SSD来加速数据加载或缓存。
网络设备（Networking）：
互联技术： 这是HPC集群的命脉！低延迟、高带宽是关键。InfiniBand是HPC的首选，EDR、HDR、NDR等不同速率的InfiniBand都可以选择。以太网（Ethernet）也可以用，但要保证高速（如100GbE或更高），并且最好支持RoCE (RDMA over Converged Ethernet)。
交换机（Switches）： 根据互联技术选择相应的InfiniBand或以太网交换机。要考虑交换机的端口密度、带宽、背板容量和交换延迟。拓扑结构也很重要，如Fattree、Torus等，能直接影响通信效率。
存储系统（Storage）：
高性能并行文件系统： Lustre、GPFS (Spectrum Scale)、BeeGFS是HPC常用的并行文件系统。它们能提供高吞吐量和并发访问能力，适合大量节点同时读写数据。
存储介质： NVMe SSD能提供极低的延迟和极高的IOPS，可以作为缓存或高性能存储层。HDD则适合存储大量不常用数据。
存储节点/控制器： 需要专门的服务器来管理存储设备和文件系统。
管理节点（Head/Login Nodes）：
用于集群管理、作业调度、用户登录和软件编译。一般不需要像计算节点那样强的计算能力，但要稳定可靠。
机架、电源、冷却：
这些是基础设施，但同样重要。高密度计算节点意味着大量的电力消耗和热量产生。机房的供电容量、UPS备份、制冷能力必须充足。
第三步：基础软件栈的搭建——基石要稳固
硬件选好了，就像有了身体，还得装上“大脑”和“神经系统”。
1. 操作系统（OS）：
选择： CentOS Stream、Rocky Linux、AlmaLinux（RHEL系的免费社区版）是最常见的选择。Ubuntu LTS在某些AI领域也很受欢迎。选择稳定性高、社区支持好的发行版很重要。
安装与配置： 所有节点（包括管理节点和计算节点）都需要安装同一个操作系统。配置静态IP地址是必须的，方便管理和节点间的通信。关闭不必要的服务，提高安全性。
2. 网络配置：
IP规划： 为所有节点规划好IP地址，包括管理网络和高性能互联网络。
SSH免密登录： 配置管理节点到所有计算节点之间的SSH免密登录，这是后续批量管理的基础。生成SSH密钥对，并将公钥分发到所有节点。
时间同步（NTP）： 确保所有节点的时间是同步的，这对于日志分析和作业调度至关重要。
3. 高性能网络配置：
InfiniBand配置：
安装和配置InfiniBand驱动和OFED (OpenFabrics Enterprise Distribution)。
配置IPoIB（IP over InfiniBand）或使用IPoIBless模式（直接使用InfiniBand的RDMA协议）。
确保RDMA服务正常运行。
以太网配置（RoCE）：
确保网卡驱动支持RoCE v2。
配置PFC（Priority Flow Control）和ECN（Explicit Congestion Notification）等DCB（Data Center Bridging）特性，以保证无损传输。
4. 存储挂载：
将并行文件系统（如Lustre）挂载到所有计算节点上。确保挂载点一致，例如 `/home` 或 `/work`。
第四步：集群管理工具——让管理变得简单
成百上千个节点，手动管理就是一场噩梦。所以，集群管理工具必不可少。
1. 节点批量管理工具：
Ansible/SaltStack/Chef/Puppet： 这些配置管理工具可以让你批量部署软件、执行命令、管理配置文件。Ansible因其无代理（agentless）的特性，在HPC领域非常受欢迎。你可以用它来自动化OS的部署、软件的安装、配置文件的修改等。
PowerShell/Shell脚本： 对于一些简单的操作，或者作为更复杂工具的辅助，也可以编写脚本来完成。
2. 作业调度系统（Workload Manager/Job Scheduler）：
Slurm： 目前最流行和广泛使用的开源作业调度系统，功能强大，性能优秀，支持多种节点和队列配置。
PBS Pro/Torque： 也是常见的选择，尤其在一些老牌的HPC环境中。
配置作业调度系统： 设置计算节点池（Nodes）、队列（Queues/Partitions），定义用户权限、资源限制（CPU、内存、GPU等）。用户通过提交作业（job script）来请求资源并运行程序。
3. 监控系统：
Ganglia/Prometheus+Grafana/Zabbix： 集群的健康状况是必须掌握的。监控CPU使用率、内存占用、网络流量、磁盘IO、GPU状态等。这有助于及时发现性能瓶颈或故障。
日志管理： Elasticsearch+Logstash+Kibana (ELK) 或 Loki+Promtail+Grafana 可以集中收集和分析所有节点的日志，方便排查问题。
第五步：编译环境和常用软件——为计算提供“武器”
有了硬件和管理工具，还得给用户提供能运行程序的“工具箱”。
1. 编译器（Compilers）：
GCC (GNU Compiler Collection) 是基础。
Intel OneAPI (包括Fortran, C, C++编译器) 是高性能计算领域的常用选择，通常能生成更优化的代码。
NVIDIA HPC SDK（用于CUDA C/C++等）也是必需的。
2. MPI库（Message Passing Interface）：
OpenMPI / MPICH / Intel MPI： MPI是并行计算的标准通信库。根据你的应用和编译器选择合适的MPI实现。Intel MPI通常与Intel编译器配合效果更好。
配置MPI环境： 确保MPI能正常在集群上运行，测试其通信性能。
3. 科学计算库和中间件：
BLAS/LAPACK： 基础线性代数子程序，很多科学计算库都依赖它。MKL (Intel Math Kernel Library) 是一个优化的选择。
FFTW： 快速傅里叶变换库。
科学计算软件和框架： 根据你的应用需求，安装如NumPy, SciPy, TensorFlow, PyTorch, Amber, Gaussian等。
4. 容器化技术（可选但强烈推荐）：
Singularity/Apptainer 或 Docker (需配合某些工具)： 容器可以打包应用程序及其依赖，保证了环境的一致性，解决了不同用户、不同项目之间的软件冲突问题。尤其是在HPC环境中，用户的软件环境千差万别，容器是简化部署和管理的好方法。
GPU容器： 如果使用GPU，需要配置NVIDIA Container Toolkit，让容器内的GPU能够被访问。
第六步：测试与优化——打磨出最佳性能
硬件、软件都装好了，但这只是个“毛坯房”，还得装修和调试。
1. 基准测试（Benchmarking）：
LINPACK (HPL)： 测试浮点运算性能，是衡量超级计算机性能的标准。
IOZone/IOR： 测试文件系统的读写性能。
OSU Benchmarks/Intel MPI Benchmarks： 测试MPI通信性能（延迟、带宽）。
GPU Benchmark： 如NVIDIA的 `deviceQuery` 和 `bandwidthTest`，以及其他专业GPU测试工具。
2. 性能调优：
硬件调优： CPU的睿频、内存频率设置，CPU核的亲和性（affinity）设置，避免NUMA（NonUniform Memory Access）的负面影响。
网络调优： InfiniBand的MTU (Maximum Transmission Unit)、RPS/RFS (Receive Packet Steering/Filtering) 等参数的调整。
软件调优： 编译器优化选项（O3, march=native等），MPI参数调优，并行文件系统的参数调优。
应用调优： 分析用户的应用程序，找出性能瓶颈，可能需要修改代码或调整其运行参数。
3. 用户培训和文档：
为用户提供清晰的操作手册和培训，让他们知道如何提交作业、如何使用集群资源、如何安装自己的软件。文档是集群长期稳定运行的关键。
第七步：安全与维护——保障集群的安全稳定
集群搭建起来了，可不能撒手不管。
1. 安全加固：
防火墙配置，限制不必要的端口开放。
定期更新操作系统和软件补丁。
用户权限管理，最小权限原则。
入侵检测系统（IDS）和安全审计。
2. 定期维护：
硬件检查，风扇、电源、网卡等。
软件更新和升级。
备份重要数据和配置文件。
监控日志，及时发现和处理异常。
总结一下，配置管理一个Linux HPC集群，从需求到上线再到维护，是一个系统工程。它涵盖了硬件选型、操作系统部署、网络配置、高性能通信库安装、作业调度系统搭建、监控体系建立，以及最终的用户培训和应用支持。每一步都需要细致的规划和执行。
切记，这不仅仅是安装软件、敲命令，更是一门关于性能、效率和稳定性的艺术。把每一步都做扎实，才能让你搭建的HPC集群真正成为计算的利器。
网友意见
直接做简单cluster其实不是太麻烦的。举个例子，总共5台服务器A,B,C,D,E，
1. 5个机器都安装好熟悉的linux发新版，安装、配置好inter编译器(用来编译mpich之类的，性能比gcc好很多)、mpich2之类的。
2.打通ssh信任登陆，选一个同时做控制节点和存储节点(自己玩玩，结算过程中IO量不大的话简单的NFS就行了)，其他几个机器都挂上NFS，主要的工作目录都是在共享目录上。配置好mpich2以及openpbs或者lsf之类的调度软件。
3.把mpich2里面自带的算Pi之类的c程序用mpicc编译一下,fortran的用mpif90？好多年不玩这些有点忘记了。
4.使用任务调度系统提交任务。。
PS：一般HPC cluster的结构大同小异，比如超算中心会用专门的存储服务器并且用lustre这样的分布式文件系统（自己玩就太复杂了），节点与节点直接的连接方式除了以太网外会使用infiniband（延迟是us级别，而且infiniband交换机背板带宽也很大）。编译节点也会单独分开，还会放几个debug用的节点给大家调试，但是一般这样的节点上的进程运行时间、内存会限制一下。
HPC cluster不是什么高科技，现在新玩法也就是计算节点插点显卡，做异构的架构，大部分行业内的计算软件还是用不了GPU的。我也转行几年了。有不对的地方大家指正。
一般专门讲这个的书不多，复旦车静光老师以前自己组建过一个cluetr写成了书。
FUCON96主页内容虽然有点老，不过大概思路都是这样的。做大规模的集群本来就是发现哪里成为了瓶颈就进行改机。也可以参考一下国内 曙光和联想深腾系里的结构图。
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