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制作私有镜像 操作场景 对于已完成HPC配置的弹性云服务器，您可以将其作为模板制作私有镜像，便于快速创建集群。该任务指导用户怎样将Linux弹性云服务器转化为私有镜像，包括管理控制台方式和基于HTTPS请求的API（Application programming interface）方式。
为什么集群被删除后还在计费？ 按需购买的集群删除时未勾选“删除云服务器”，因此只删除了集群信息，集群中的云服务器资源仍在继续扣费。 包周期类型的集群删除时只能删除集群信息，云服务器资源需要手动退订。 管理节点如使用购买EIP的选择，集群删除时，即使勾选了“删除云服务器”，绑定的E
在HPC集群上运行社区OpenMPI 操作场景 该任务指导用户在已配置好的弹性云服务器上，运行社区MPI应用（3.1.1版本）。 前提条件 已成功创建带IB网卡的弹性云服务器，并绑定了弹性IP进行登录。 已使用私有镜像创建多个弹性云服务器。 操作步骤 使用“PuTTY”，采用密钥对方式登录弹性云服务器。
概述 操作场景 高性能计算解决方案适用于基因测序，工业仿真等高性能计算场景，您根据实际计算需求购买HPC集群。 本节操作介绍创建HPC集群的方式，以及创建流程，引导您一站式完成集群的创建、配置，并在HPC-S²上完成高性能计算作业。 部署方式简介 购买高性能计算解决方案：根据实际
创建SFS Turbo 功能介绍 SFS Turbo提供按需扩展的高性能文件存储（NAS），可为云上多个弹性云服务器（Elastic Cloud Server，ECS），容器（CCE&CCI），裸金属服务器（BMS）提供共享访问，能够弹性伸缩至320TB规模，具备高可用性和持久性
STAR-CCM+安装与运行 安装STAR-CCM+ yum install libXt libXext libSM libX11 cd /root unzip siemens.star-ccm15.zip cd Siemens.STAR-CCM+15 tar zxvf STAR-CCM+15
在HPC集群上运行MPI应用（鲲鹏BMS场景） 该任务指导以CentOS 7.6的操作系统为例在集群上运行MPI应用。 安装和使用IB驱动自带的Open MPI 安装和使用社区OpenMPI 安装和使用MPICH 父主题： 裸金属服务器场景典型应用
挂载共享目录 安装软件 yum install nfs-utils 挂载SFS Turbo 将SFS Turbo挂载到/opt/Siemens目录 mkdir /opt/Siemens # 在/etc/fstab中添加开启自动挂载 echo "192.168.0.15:/ /opt/Siemens
安装和使用Platform MPI 操作场景 本节指导用户在BMS集群上安装和使用Platform MPI应用（以版本platform_mpi- 09.01.04.03r-ce.bin为例）。 对于集群中的每台BMS，都需要执行该操作。 前提条件 已配置BMS集群间互相免密登录。
在HPC集群上运行Spectrum MPI 操作场景 该任务指导用户在已配置好的弹性云服务器上，运行Spectrum MPI应用（IBM Spectrum MPI v10.1）。 前提条件 已成功创建带IB网卡的弹性云服务器，并绑定了弹性IP进行登录。 已使用私有镜像创建多个弹性云服务器。
安装和使用IB驱动自带的Open MPI 操作场景 该任务指导用户在鲲鹏BMS集群上运行IB驱动自带的MPI应用（以版本4.0.2a1为例）。 前提条件 已配置BMS集群间互相免密登录。 集群中所有的BMS，均已安装IB驱动自带的OpenMPI。 操作步骤 关闭防火墙。 登录集群中任意一台BMS。
IB驱动自带的OpenMPI 操作场景 该任务指导用户在BMS集群上运行IB驱动自带的MPI应用（3.1.0rc2版本）。 前提条件 已配置BMS集群间互相免密登录。 集群中所有的BMS，均已安装IB驱动自带的OpenMPI。 操作步骤 关闭防火墙。 登录集群中任意一台BMS。 执行以下命令，关闭BMS防火墙。
常见问题 为什么集群被删除后还在计费？ 在部署/创建集群过程中出现某个节点未加入集群或者不存在需要怎么办？ 集群云服务器节点创建完成，但在部署过程中失败了能否修复？ 集群创建任务提交失败，提示“Insufficient EIP quota”怎么办？ 集群创建提交失败，提示集群配额不足怎么办？
在HPC集群上运行IB驱动自带的OpenMPI 操作场景 该任务指导用户在已配置好的弹性云服务器上，运行IB驱动自带的MPI应用（3.0.0rc6版本）。 前提条件 已成功创建带IB网卡的弹性云服务器，并绑定了弹性IP进行登录。 已使用私有镜像创建多个弹性云服务器。 操作步骤 使
HPC和公有云 公有云上部署HPC的优势 传统的HPC使用中存在如下问题： 投资成本高，扩容部署复杂，重复利用已有投资十分困难。 应用复杂，资源预测困难，灵活性差，亟待提升效率。 效率低下导致决策缓慢，失去市场、以及开发研究成果的良机。 应用计算量快速膨胀，对性能要求越来越高。
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