高校超算中心培训

高校超算中心培训日期:演讲人：目录CONTENTS03.实际操作与体验04.培训规模与覆盖领域01.培训概述02.核心培训内容05.合作与生态建设06.后续支持与展望培训概述01培训目的与背景填补学科交叉领域技术空白针对生物信息学、材料模拟、气候建模等前沿学科，提供定制化课程，满足跨学科研究对超算技术的差异化需求。响应国家科技创新战略需求结合高校“双一流”建设目标，培养具备超算应用能力的复合型人才，支撑重大科研项目攻关。推动高性能计算技术普及通过系统性培训，帮助高校师生掌握超算平台的基础操作与核心工具，解决科研中大规模计算资源利用率低的问题。030201提升高性能计算应用能力并行计算优化技术深入讲解MPI、OpenMP等并行编程模型，结合案例演示如何优化代码以提升任务吞吐量，降低计算资源消耗。GPU加速与异构计算解析CUDA架构原理，通过分子动力学模拟、深度学习训练等场景，演示GPU加速比提升策略与性能调优技巧。大规模数据处理方法涵盖Hadoop、Spark等分布式框架的应用实践，指导学员高效处理PB级科学数据，包括数据清洗、存储与可视化分析全流程。提供从计算方案设计、资源分配到结果分析的闭环指导，协助师生将超算能力融入国家级课题申报与论文发表。科研项目全周期支持联合计算机、物理、化学等院系开发“超算+X”交叉课程，将实际案例转化为教学素材，强化理论与实践结合。课程体系建设合作组织超算竞赛集训营，选拔优秀团队参与国际赛事，同时开放中心资源支持学生开展自主创新项目。竞赛与创新实践平台赋能教学科研与人才培养核心培训内容02超算平台简介与入门指南国家超算互联网平台架构解析详细讲解中国自主研发的超算平台技术架构，包括计算节点、存储系统、网络拓扑等核心组件，以及如何通过互联网实现跨区域算力调度与资源共享。平台接入与账号管理指导用户完成账号申请、权限配置及安全认证流程，涵盖SSH登录、VPN连接等具体操作，确保用户快速接入超算环境。基础命令行操作系统介绍Linux环境下的常用命令（如文件管理、进程监控、资源查询），帮助用户掌握超算平台的基础运维技能。算力资源分配策略解析超算平台的作业调度系统（如Slurm、PBS），包括队列选择、资源申请（CPU/GPU/内存）及优先级设置规则。科学计算软件库调用列举超算平台预装的常用软件（如MATLAB、GROMACS、LAMMPS），演示如何通过模块化工具（EnvironmentModules）加载和切换不同版本。大规模数据处理技巧介绍超算平台的高性能存储系统（如Lustre、GPFS）使用方法，包括大文件分块传输、并行I/O优化及数据备份策略。作业监控与故障排查讲解如何通过命令行工具实时查看作业状态、资源占用情况，并分析常见错误（如内存溢出、节点通信失败）的解决方案。作业脚本编写规范提供标准作业脚本模板，涵盖并行任务划分、输入/输出路径配置、错误日志捕获等关键参数设置，并针对MPI、OpenMP等并行模式给出优化建议。应用软件使用与作业提交GPU并行编程与容器化方法CUDA编程基础与实践从GPU架构原理出发，指导用户编写CUDA核函数，涵盖线程块设计、共享内存优化及异步计算技术，并提供性能分析工具（Nsight）的使用案例。01深度学习框架部署演示如何在超算环境中配置TensorFlow、PyTorch等框架的GPU版本，包括多卡训练（DataParallel/DistributedDataParallel）的参数调优方法。02容器化技术应用介绍Singularity/Docker容器在超算平台的适配方案，涵盖镜像构建、依赖库封装及跨节点部署流程，解决软件兼容性问题。03混合并行计算优化结合MPI与CUDA的混合编程模型，讲解如何设计异构计算任务以提升资源利用率，并提供通信重叠（Overlap）和流水线（Pipeline）等高级优化策略。04实际操作与体验03算力机房实地参观硬件架构解析深入了解超算中心的服务器集群架构，包括计算节点、存储节点、网络设备的布局与连接方式，掌握高性能计算硬件的核心组成与功能划分。现场学习机房温湿度调控、电力供应冗余设计、消防安防系统的运作机制，理解保障超算设备稳定运行的基础设施管理要点。通过可视化监控大屏观察实时负载状态、资源利用率曲线和告警信息处理流程，建立对超算系统健康管理体系的直观认知。环境控制系统运维监控平台作业调试与任务实操作业提交系统演练通过Slurm/PBS等作业调度系统实操训练，掌握从编写作业脚本、资源参数配置到任务状态监控的全流程管理技能。01并行程序优化实践针对MPI/OpenMP等并行程序进行实际调试，学习如何通过性能分析工具定位瓶颈，调整进程绑定与内存分配策略提升计算效率。02故障诊断与处理模拟常见作业失败场景（如内存溢出、节点通信故障），训练日志分析能力和问题排查技巧，积累实际运维经验。03应用部署与脚本编写科学软件编译安装实践从源码编译安装专业计算软件的全过程，包括依赖库解决、编译参数优化、环境变量配置等关键技术环节。自动化流程开发通过Docker/Singularity容器实践，掌握高性能计算环境下的软件封装与移植技术，解决多版本软件共存与依赖冲突问题。学习编写Shell/Python脚本实现作业批量提交、结果自动收集与数据分析，构建端到端的计算任务自动化处理流水线。容器化技术应用培训规模与覆盖领域04注册用户类型分布注册用户来自校内多个院系及校外合作单位，包括理工科院系、交叉学科研究院及企业联合实验室，反映超算平台的开放性。机构覆盖情况活跃账户特征约70%的注册用户每月至少登录一次，高频使用者集中于计算密集型学科，如流体力学与量子化学领域。涵盖本科生、研究生、博士生及科研教师群体，其中研究生占比最高，体现超算资源对科研深度需求的支持。用户注册账户统计培训人次与参与师生累计开展线上线下混合式培训超过50场，单场最高参与人数突破300人，涵盖基础操作、并行计算优化等专题。年度培训场次师生参与比例进阶课程反馈教师占比约30%，主要关注高性能计算（HPC）资源调度；学生群体中博士生参与度达60%，凸显其对复杂模拟任务的技术需求。针对GPU加速、大规模数据处理的专项培训复训率超过40%，表明高阶内容对科研实战的显著助力。覆盖学科范围（如AI、材料科学）涵盖分子动力学模拟、材料结构预测等应用，用户通过超算加速新材料研发周期，典型案例包括电池材料性能优化。材料科学与工程培训覆盖大气环流模拟、地震波传播计算等场景，助力环境学科研究者处理PB级遥感数据。地球科学与气候建模支持深度学习模型训练与超参数优化，涉及自然语言处理、计算机视觉等方向，占培训案例的35%。人工智能领域用于基因组测序分析、蛋白质折叠模拟，培训内容包含生物信息学工具链（如GROMACS、BLAST）的集群部署。生命科学与医学合作与生态建设05院校合作协议签署战略合作框架搭建明确合作院校在超算资源共享、人才培养、科研项目联合申报等方面的权责义务，形成长期稳定的协作机制。资源共享协议细化制定计算资源配额分配方案，包括CPU/GPU使用时长、存储空间分配优先级以及数据安全传输标准等具体条款。联合课程开发机制共同设计超算应用课程体系，涵盖并行计算优化、大规模数据处理等前沿领域，实现教学资源跨校互通。学术交流常态化建立定期技术研讨会制度，组织跨校师资团队开展超算算法竞赛、最佳实践案例评选等深度互动活动。根据科研紧急程度设置计算任务优先级，为重大攻关项目提供专属算力通道，配套实时监控与异常响应机制。服务质量分级体系对接公有云超算资源，实现本地集群与云端资源的弹性扩展，满足突发性大规模计算需求。混合云架构部署01020304将各院校的CPU集群、GPU加速节点及FPGA专用设备通过高速网络互联，构建统一调度管理的虚拟化计算资源池。异构计算资源池化组建专业技术支持团队，提供从作业脚本调试到性能瓶颈分析的全流程技术护航服务。用户支持体系升级算力集群整合与服务深化产学研合作与技术创新主导开发超算工具链开源项目，吸引上下游企业参与代码贡献，形成自主可控的技术生态体系。开源社区生态培育设立知识产权共享委员会，制定科研成果产业化收益分配方案，加速超算相关专利的商业化应用。技术成果转化机制与头部企业共建超算应用实验室，聚焦分子动力学模拟、气候建模等垂直领域开发行业解决方案。联合实验室建设定期收集制造业、生物医药等领域企业的超算应用需求，组织跨学科团队开展定向技术攻关。产业需求对接平台后续支持与展望06针对不同技能水平的用户设计初级、中级、高级课程，涵盖超算基础操作、并行编程、性能优化等模块，确保学员能力阶梯式提升。持续性培训计划分层进阶课程体系邀请行业专家与高校学者分享超算前沿技术、典型应用案例，促进学员交流与知识更新。定期技术沙龙与研讨会整合视频教程、实验手册、习题库等资源，支持学员自主学习和远程实践，打破时空限制。在线学习平台建设专题应用与资源优化领域专项工作坊围绕气象模拟、基因测序、流体力学等学科需求，开展定制化培训，帮助科研团队快速掌握超算工具链。能耗与成本控制指导用户通过代码向量化、内存访问优化等技术降低计算能耗，结合GPU/CPU混合调度实现成本效益最大化。教授学员使用Slurm、PBS等作业管理系统，优化任务排队与算力分配策略，提