高性能计算集群中的以太网技术

需积分: 1 0 下载量 82 浏览量 更新于2024-09-22 收藏 363KB PDF 举报
"本文档主要探讨了在高性能计算集群(High Performance Computing Clusters,HPCC)中,以太网(Ethernet)的角色与应用。文档旨在澄清术语混淆,定义关键概念,并讨论与云网络(Cloud Networking)、交换机(Switches)相关的网络问题。" 在高性能计算领域,术语众多且有时会引起混淆。首先,我们需要明确几个基本概念: 1. HPC(High Performance Computing):这涵盖了所有用于执行高需求任务的计算机系统,无论是高度优化的单一超级计算机还是由标准服务器组成的集群。 2. HPCC(High Performance Computing Cluster):特指由多台计算机组成的集群,它们共同处理大型任务。HPCC同时是HPC的一个子集,也是一种特殊的超级计算机形式。 3. 集群(Cluster):大致来说,集群是由一组同构的完整计算机系统组成,它们协同工作,将计算任务分解并并行处理,作为一个统一的计算资源。 以太网在高性能计算集群中的作用至关重要,因为它提供了连接这些计算机节点的基础。以下是一些关键知识点: 1. **网络架构**:在集群中,以太网被广泛用作通信骨干,连接各个计算节点,允许它们快速交换数据。这可以是传统的共享介质以太网,也可以是更高级的如千兆以太网、万兆以太网,甚至更高带宽的40G或100G以太网。 2. **交换技术**:以太网交换机在HPCC中扮演核心角色,它们负责数据包的转发和路由,确保信息正确无误地发送到目标节点。高性能交换机通常具有低延迟、高带宽和可扩展性等特点,以满足大量并发通信的需求。 3. **协议与标准**:TCP/IP协议栈是集群通信的基础,但为了优化高性能计算,还发展了诸如InfiniBand、RoCE(RDMA over Converged Ethernet)等协议,它们提供更低的延迟和更高的吞吐量。特别是RoCE,它将远程直接内存访问(RDMA)技术集成到以太网中,进一步提高了性能。 4. **负载均衡与容错**:通过以太网连接的集群可以通过负载均衡技术分配任务,确保资源得到充分利用而不会过载。同时,通过冗余连接和故障切换机制,可以提高系统的可用性和可靠性。 5. **云计算集成**:随着云网络的发展,以太网成为连接数据中心内部和跨数据中心的关键技术。在云环境中,HPCC可以利用弹性云服务和按需扩展的资源,以支持大规模并行计算。 6. **软件定义网络(SDN)与网络功能虚拟化(NFV)**:这些新兴技术允许更灵活地管理和配置以太网网络,提高网络效率,降低运维成本。在HPCC中,SDN和NFV可以动态调整网络资源,以适应计算任务的变化。 以太网在高性能计算集群中扮演着核心角色,连接并协调各个计算节点,支持高速数据传输和复杂的计算任务。随着技术的进步,以太网在性能、可扩展性和灵活性方面持续提升,以满足不断增长的高性能计算需求。

帮我把下面一段C++代码改写成python代码:#include "Trade.h" #include "WPrice.h" #include <algorithm> double normalCDF(double x) // Phi(-∞, x) aka N(x) { return std::erfc(-x / std::sqrt(2)) / 2; //erfc()是互补误差函数,该返回值表示标准正态分布下var小于x的概率,即N(x) } CTrade::CTrade(double tick) : wp_bid(0.01), wp_ask(0.01), m_tick(tick), m_TimeRound(50) { newday(NULL); } CTrade::~CTrade() { } void CTrade::OnBook(const BTRec& btRec) { wp.setGamma(0.1); wp_bid = wp.getWP(&btRec.Bids); wp_ask = wp.getWP(&btRec.Asks); if (wp_mid > 0){ //wp_mid初始化为-1,仅遇到第一条BTRec记录时条件为false double wp_now = (wp_bid + wp_ask) / 2; //updated wp_mid int volume = btRec.volume; //volume between two orderbook records double ratio = normalCDF((wp_now - wp_mid) / (2 * m_tick)); //m_tick = tick = 0.2 double buyvolume = ratio*volume, sellvolume = (1 - ratio)*volume; m_TimeRound.update(buyvolume, sellvolume, btRec.rec_time.timestamp); //volume moving average if (mv_volume < 0) { mv_volume = volume; mv_buyvolume = buyvolume; } else{ mv_volume += 0.002*(volume - mv_volume); mv_buyvolume += 0.002*(buyvolume - mv_buyvolume); } // round trip volatility if (time_ini < 0 || btRec.rec_time.timestamp - time_ini >= time_scale){ if (time_ini>0){ double dp = wp_now - wp_ini; volatility += 0.05*(dp*dp - volatility); } time_scale = m_TimeRound.getTime() * 1000; //in milliseconds time_ini = btRec.rec_time.timestamp; wp_ini = wp_now; } } wp_mid = (wp_bid + wp_ask) / 2; } void CTrade::newday(const char* p) { wp_mid = -1; m_TimeRound.newday(p); volatility = 16 * m_tick*m_tick; time_slapse = -1, time_scale = -1, wp_ini = -1, time_ini = -1; mv_buyvolume = mv_volume = -1; }

2023-05-15 上传