E级超级计算机故障预测的数据采集方法

面向未来E级超级计算机,提出用于故障预测的数据采集框架,能够全面采集与计算结点故障相关的状态数据。采用自适应多层分组数据汇集方法,有效解决随着系统规模增长数据汇集过程开销过大的问题。在TH-1A超级计算机上的实现和测试表明,该数据采集框架具有开销小、扩展性好的优点,能够满足未来大规模系统故障预测数据采集的需求。     

中国超算技术赶超发展模式探析

超级计算是解决国家安全、经济建设、科学进步、社会发展和国防建设等领域重大挑战性问题的重要手段,是各国科技发展中必争的战略制高点。通过调查和实证,重点分析了中国超算技术追赶中政府的引导作用和企业作为市场主体的作用。面向领域的战略需求,在财政能力非常有限的情况下,政府通过长期资助,形成厚实的知识和人才队伍积累;面向科技创新,政府主导全国的集群创新实现中国超算登顶,并建设国家超算基础设施;面向全面发展,积极发展超算应用,并按照企业是市场主体的原则,通过企业参与超算竞争研制,实现技术溢出和市场突破。超算技术发展模式可以为其他高技术领域发展提供借鉴经验。     

E 级超级计算机故障预测的数据采集方法

随着超级计算机规模向E级迅速发展，其可靠性面临巨大挑战，基于故障预测的主动容错技术成为提高系统容错能力的有效方法之一。数据采集是故障预测的基础，现有用于超级计算机故障预测的数据采集方法采集数据属性少、开销大，影响了故障预测的准确性和效率。本文面向未来E级超级计算机，提出数据采集框架（Failure Prediction Data Collection Framework, FPDC），能够全面采集与计算结点故障相关的状态数据，采用自适应多层分组数据汇集方法，有效解决了随着系统规模增长数据汇集过程开销过大的问题。在TH-1A超级计算机上的实现和测试表明，该数据采集框架具有开销小，扩展性好的优点，能够适应未来大规模系统故障预测数据采集的需求。     

超级计算机转移机制研究

延迟转移是RISC技术特点之一。根据在类Cray-I巨型机上对标量程序的模拟可知,机器运行中约15%～20%的时间花在转移处理上。本文深入分析了i860RISC机制中延迟转移技术,研究了在类Cray-I模型机上移植延迟转移技术的实现方法。模拟结果和理论分析表明,(?)向量化率不高的标量程序,每条转移指令的执行时间每减少一拍可提高系统速度4～5%左右。