基于高性能计算的开源云平台性能评估

计算机应用 ›› 2013, Vol. 33 ›› Issue (12): 3580-3585.

基于高性能计算的开源云平台性能评估

李春艳¹,张学杰¹,²

1. 云南大学信息学院，昆明 650091；
2. 云南大学高性能计算中心，昆明 650091

收稿日期:2013-06-26 修回日期:2013-08-23 发布日期:2013-12-31 出版日期:2013-12-01
通讯作者: 张学杰
作者简介:李春艳(1980-),女, 安徽阜阳人, 硕士研究生,主要研究方向:云计算、高性能计算;
张学杰(1965-),男, 云南昆明人,教授,博士生导师,博士,CCF高级会员,主要研究方向:高性能计算、分布式系统、计算机网络。
基金资助:
国家自然科学基金资助项目;云南大学第五届研究生科研课题一般项目

Performance evaluation on open source cloud platform for high performance computing

LI` Chunyan¹,ZHANG Xuejie¹,²

1. School of Information Science and Engineering, Yunnan University, Kunming Yunnan 650091, China
2. High Performance Computing Center, Yunnan University, Kunming Yunnan 650091, China

Received:2013-06-26 Revised:2013-08-23 Online:2013-12-31 Published:2013-12-01
Contact: ZHANG Xuejie

摘要/Abstract

摘要： 云计算是一种提供各种IT服务的互联网资源利用的新模式，已经广泛地应用在包括高性能计算的各种领域。然而，虚拟化带来了一些性能开销;同时，不同的云平台实施虚拟化技术的不同，使得在这些云平台上应用高性能计算服务的性能也千差万别。通过HPC Challenge (HPCC) Benchmark和NAS Parallel Benchmark(NPB)分别对CPU、内存、网络、扩展性和高性能计算真实负载进行评估，比较并分析了诸如Nimbus、OpenNebula和OpenStack实施高性能计算的性能，实验显示OpenStack对计算密集型的高性能应用负载表现出较好的性能，因此，OpenStack是实施高性能计算的开源云平台的一个好的选择。

关键词: 高性能计算, 云计算, 基准测试, HPCC, NAS并行基准测试程序, 开源

Abstract: Cloud computing is a new model of the Internet resource utilization to provide a variety of IT services. It has been widely used in various fields, including High Performance Computing (HPC). However, its virtualization has caused some performance overhead. Meanwhile, there are some differences in virtualization technology of different cloud platforms, so the performance in implementing HPC is different among them. The performance and real workload evaluation of HPC of open source clouds platforms, including Nimbus, OpenNebula and OpenStack, were compared and analyzed by HPC Challenge (HPCC) benchmark suite and NAS Parallel Benchmark (NPB) from CPU, memory, communication, scalability and HPC, respectively. The experimental results show that OpenStack has better performance for computation-intensive high performance applications, thus it is a good selection for implementing HPC applications in open source cloud platform.

Key words: High Performance Computing (HPC), cloud computing, benchmark, High Performance Computing Challenge (HPCC), NAS Parallel Benchmark (NPB), open source

中图分类号:

TP311

李春艳张学杰. 基于高性能计算的开源云平台性能评估[J]. 计算机应用, 2013, 33(12): 3580-3585.

LI` Chunyan ZHANG Xuejie. Performance evaluation on open source cloud platform for high performance computing[J]. Journal of Computer Applications, 2013, 33(12): 3580-3585.

[1]	陆佳行, 戴华, 刘源龙, 周倩, 杨庚. 面向云环境密文排序检索的字典划分向量空间模型[J]. 《计算机应用》唯一官方网站, 2023, 43(7): 1994-2000.
[2]	游坤, 王钦辉, 李鑫. 通用的多元抵制假名的云计算拍卖机制[J]. 《计算机应用》唯一官方网站, 2023, 43(11): 3351-3357.
[3]	孙京宇, 朱家玉, 田自强, 史国振, 关川江. 基于椭圆曲线加密且支持撤销的属性基加密方案[J]. 《计算机应用》唯一官方网站, 2022, 42(7): 2094-2103.
[4]	张金泉, 徐寿伟, 李信诚, 王重洋, 徐景芝. 基于正交自适应鲸鱼优化的云计算任务调度[J]. 《计算机应用》唯一官方网站, 2022, 42(5): 1516-1523.
[5]	杜曾贞, 唐东昕, 解丹. 智能问诊中基于深度神经网络的反问生成方法[J]. 《计算机应用》唯一官方网站, 2022, 42(3): 867-873.
[6]	梁天恺, 曾碧, 陈光. 联邦学习综述：概念、技术、应用与挑战[J]. 《计算机应用》唯一官方网站, 2022, 42(12): 3651-3662.
[7]	张佳琪, 孙艳春, 黄罡. 基于开源社区分析的API使用案例推荐服务[J]. 《计算机应用》唯一官方网站, 2022, 42(11): 3520-3526.
[8]	汤安迪, 韩统, 徐登武, 谢磊. 混沌精英哈里斯鹰优化算法[J]. 计算机应用, 2021, 41(8): 2265-2272.
[9]	陈家豪, 殷新春. 基于云雾计算的可追踪可撤销密文策略属性基加密方案[J]. 计算机应用, 2021, 41(6): 1611-1620.
[10]	葛丽娜, 胡雨谷, 张桂芬, 陈园园. 云计算环境基于客体属性匹配的逆向混合访问控制方案[J]. 计算机应用, 2021, 41(6): 1604-1610.
[11]	杨翎, 姜春茂. 基于三支决策的虚拟机节能迁移策略[J]. 计算机应用, 2021, 41(4): 990-998.
[12]	孙晓玲, 杨光, 沈焱萍, 杨秋格, 陈涛. 基于可拆分倒排索引的可搜索加密方案[J]. 《计算机应用》唯一官方网站, 2021, 41(11): 3288-3294.
[13]	吕佳玉, 竺智荣, 姚志强. 云计算环境下的双通道数据动态加密策略[J]. 计算机应用, 2020, 40(8): 2268-2273.
[14]	郭曙杰, 李志华, 蔺凯青. 云环境下基于模糊隶属度的虚拟机放置算法[J]. 计算机应用, 2020, 40(5): 1374-1381.
[15]	陈程军, 毛莺池, 王绎超. 基于激活-熵的分层迭代剪枝策略的CNN模型压缩[J]. 计算机应用, 2020, 40(5): 1260-1265.