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在数字化转型奔涌而至的当下，各行业正全力投身于这场深刻的变革浪潮，而作为工业领域核心支撑的高性能计算（HPC）系统，更是成为了推动创新的关键引擎。作为“算力熔炉”，HPC在许多复杂尖端领域悄然发力，持续锻造了半导体设计、基因测序等前沿领域的创新突破。
当工业级作业规模突破50万量级时关键临界点，这场关乎海量算力资源调度的考验，便成为了衡量云化 HPC 系统是否足够强大的试金石。为精准揭示云化 HPC 在极限状态下的真实性能，紫光云Unicloud云测试实验室以严苛的标准，在云端精心搭建起覆盖 500 节点、仿真 50 万作业的运行场景，全方位验证云化 HPC 系统的极限承载能力，力求为行业提供科学可靠的技术参考依据。
在半导体设计、生物医药等领域，HPC作业常采用“分治-并行-聚合”模式，巧妙地将一个庞大复杂的问题拆解为无数个相对独立而又相互关联的子问题，通过并行计算的方式在多个处理单元上同时推进，最终再将各子问题的解决方案进行聚合验证，从而得到整个问题的完整答案。这一过程不仅极大地提高了计算效率，还充分发挥了 HPC 系统在大规模并行处理方面的优势。
然而，这种范式对云化HPC系统提出了双重严苛考验：
超密度调度难题：当海量作业瞬间涌入时，系统必须在短级时间内完成数十万量级作业的资源精准匹配。这如同在春运高峰枢纽中，瞬时为每位旅客安排最佳座位。资源分配必须高效无误，任何延迟或错误都可能导致大规模拥堵。
全链路透视挑战：面对海量原子作业，系统需实时精准呈现每个作业的生命周期状态。这如同在浩瀚星空中清晰标注每颗星辰的运行轨迹，确保对整个作业集群的动态把控，及时发现并解决潜在问题，保障流程高效顺畅。
因此，HPC作业调度管理系统必须具备强大能力：高效调度大规模并行任务、有效管理任务依赖关系、维护数据一致性、确保结果可靠聚合。唯有如此，才能充分释放云化HPC的算力潜能，满足工业级任务的高效计算需求。
在云化HPC系统中，国产化紫芯调度器与CAD管理平台构成双引擎，驱动系统高效运转，保障海量作业的精准调度与实时监控，并更适配国产化EDA软件。
紫芯调度器：采用分级调度架构，具备高度的灵活性与适应性。它支持多维度调度策略配置，可根据作业类型、优先级、资源需求等因素制定高效调度方案。其智能资源匹配算法能快速响应复杂多变的作业需求，在极短时间内完成精准资源匹配决策。实际测试中展现了优秀的调度效率。
CAD管理平台：从作业、节点、队列三个维度，对整个HPC系统进行全方位、无死角的实时监控。借助先进的流式计算引擎，平台可实现海量作业状态（如50万作业）的秒级同步更新。无论单个作业状态、节点负载，还是队列资源分配与任务进度，都能清晰呈现。这为系统稳定运行和高效调度提供了全面精准的数据支撑，使管理员能及时掌握动态、快速决策，确保HPC系统始终处于最佳状态。
为确保压测的科学性与准确性，在云端构建数字化压力试验场之前，紫光云Unicloud云测试实验室进行了周密细致的准备工作。首先，对工业级 HPC 系统的实际运行场景进行了深入调研与分析，精准梳理出在半导体设计典型应用场景中，作业类型、规模分布、资源需求等关键特征参数。这些数据成为了构建试验场景的基础，确保了压测场景的高度真实性和代表性。
接着，依据这些参数，精心设计并搭建了覆盖 500 节点的 HPC 集群架构，每个节点都配备了高性能的计算、存储与网络设备，确保整个集群具备强大的算力支撑。同时，开发并部署了定制化的作业生成器，能够按照预设的分布规律和业务逻辑，自动生成 50 万个模拟作业，这些作业在任务类型、资源需求、优先级等方面与真实工业场景高度契合，从而在压测过程中能够全面、充分地模拟工业级 HPC 系统的实际运行压力。
为保障压测过程的顺利进行和数据的准确采集，还构建了完善的监控与数据采集体系。通过在各个节点、队列和作业层面部署精细的监控探针，实时采集系统运行过程中的各项关键指标数据，包括但不限于 CPU 利用率、内存占用、网络带宽、作业队列长度、任务执行时间等。这些数据将为后续的性能分析与优化提供详实可靠的数据依据。
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通过仿真平台批量创建作业，验证持续高负载与突发峰值下的稳定性与调度能力。
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关注点：
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随机对10%作业执行挂起、恢复、终止操作，验证50万作业复杂状态流转（PEND/RUN/DONE/EXIT/挂起/故障等9种状态）的精准管理。 -
关注点：CAD平台确保状态同步一致性与原子性（无丢失/错乱）。覆盖核心流转（如排队→运行→结束/异常、挂起操作、模拟故障）。
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验证极端场景（资源紧张、多租户竞争、优先级变化）下核心策略执行。 -
关注点：
