Пгу кпд: Расчет КПД парогазовой установки с приводом компрессора от паровой турбины

Содержание

О повышении эффективности работы двухконтурной бинарной ПГУ

И.В. Будаков¹, В.В. Ермолаев¹, B.C. Рабенко ²
Филиал «Ивановские ПГУ» ОАО «ИНТЕР РАО ЕЭС», г.Комсомольск (1)
Ивановский государственный энергетический университет (2)

АННОТАЦИЯ

Температура наружного воздуха оказывает значительное влияние на работу парогазовых установок (ПГУ) и требует дополнительных мероприятий для надежной и эффективной работы в первичном регулировании частоты электросети при нерасчетных режимах. При эксплуатации блока ПГУ в нерасчетных режимах работы в зависимости от времени года возникает проблема набора как максимальной нагрузки, так и снижения её до технического минимума.

1. ВВЕДЕНИЕ

Отечественные газотурбинные установки (ГТУ) проектируются по ГОСТ [1] для параметров атмосферного воздуха: рятм = 101,3 кПа и /нв = +15 °С. Однако температура наружного воздуха в течение годового цикла эксплуатации изменяется в широких пределах. Например, среднегодовая температура воздуха в г.Комсомольске Ивановской области, где установлены отечественные газотурбинные двигатели ГТД-110 в составе парогазовой установки ПГУ-325 (Филиал «Ивановские ПГУ» ОАО «ИНТЕР РАО ЕЭС»), составляет +3,3 °С. Следовательно, эксплуатация газотурбинного двигателя (ГТД) осуществляется преимущественно в режимах ниже расчетных.

КПД компрессора ГТУ зависит от положения входного направляющего аппарата (ВНА) компрессора. Максимальному КПД компрессора газовой турбины (ГТ) соответствует полное открытие ВНА.

2. ВЛИЯНИЕ КЛИМАТИЧЕСКИХ УСЛОВИЙ НА РЕЖИМЫ РАБОТЫ ПГУ

2.1. Особенности работы ПГУ-Б

Для наиболее распространенных в отечественной энергетике бинарных ПГУ с котлами-утилизаторами (ПГУ-Б) характерным является поддержание постоянства температуры газов на входе в котел-утилизатор (КУ). Регулирование частоты и мощности ПГУ-Б осуществляется ГТУ с учетом соотношения газотурбинной и паротурбинной частей мощности ПГУ.

Поддержание контролируемого значения температуры газов за газовой турбиной, поступающих в КУ, производится путем автоматического изменения положения входного направляющего аппарата (ВНА), установленного перед первой ступенью компрессора. Нагрузка ГТУ в диапазоне 100 + 60 % от номинальной мощности и температура газов на выходе из газовой турбины регулируются путем изменения расхода воздуха через компрессор с помощью ВНА и расхода топлива регулирующим топливным клапаном (РКТ).

Исходя из вышеизложенного электрическая нагрузка на энергоблоках ПГУ с КУ (без дожигания топлива в котлах) также находится в зависимости от температуры наружного воздуха. Поэтому регулировочный диапазон нагрузки и управление нагрузкой ПГУ-Б существенно зависят от температуры наружного воздуха. Это накладывает определенные трудности в планировании электрической нагрузки по диспетчерскому графику.

2.2. Работа ПГУ-Б зимой и летом

В холодное время года при работе ГТУ в составе ПГУ утилизационного типа, где одним из критериев является фиксированная температура газов за турбиной перед КУ, снижение температуры наружного воздуха приводит к необходимости прикрытия ВНА и, следовательно, к снижению КПД ГТУ и ПГУ в целом (рис. 1).

При сравнении составляющих мощности газовой турбины зимой и летом, паровая мощность КУ летом будет выше, так как с увеличением расходов отработанных в турбине газов возрастет и количество выработанного пара в КУ. Это также связано со степенью открытия ВНА.

Зимой существенно снижается возможность более глубокой разгрузки ПГУ из-за уменьшения регулировочного диапазона ВНА. В холодное время года ВНА закрывается при большей мощности ГТ и не регулирует температуру газов за турбиной. Естественно, дальнейшее снижение мощности ГТ приведет к снижению температуры газов, поступающих в КУ, и снижению параметров пара.

Ограничение по мощности (технического минимума) возникает не только из-за критериев надежности ПТ. При регулировании расхода воздуха в компрессор только одним ВНА, без промежуточного направляющего аппарата (ПНА), 2,3,4 ступени компрессора оказываются в зоне неустойчивой работы и предрасположены к помпажу. В этом случае основной задачей является не регулирование мощности или температуры за турбиной, а недопущение разрушения проточной части турбокомпрессора.

В летний период времени максимальная располагаемая мощность ГТУ зависит от температуры наружного воздуха, накладывая ограничения со стороны максимальной мощности ПГУ. Из-за относительно высокой температуры воздуха перед компрессором и, как следствие, за ним, ВНА находится практически в полностью открытом положении. Поэтому подъем мощности ПГУ может осуществляться лишь повышением расхода топлива в камеру сгорания. Это приводит к увеличению температуры газов за газовой турбиной сверх нормируемого значения. Сохранить постоянство температуры газов за газовой турбиной в данном случае возможно исключительно путём снижения мощности ГТУ (ПГУ). Однако в этих условиях возможна более глубокая разгрузка энергоблока ПГУ (разгрузка до технического минимума).

2.3. Участие ПГУ в регулировании частоты и мощности в энергосистеме

При увеличении температуры наружного воздуха первичное регулирование частоты для ПГУ в настоящее время представляет затруднение. Без обеспечения регулирования параметров воздуха перед компрессором ГТУ не может участвовать в регулировании частоты сети при её снижении и одновременно вносит определенное снижение активной мощности.

Поэтому ПГУ в летний период работы не приспособлены к ведению суточного графика нагрузки. В период времени, когда спрос на генерацию возрастает (день), располагаемая мощность снижается, а при уменьшении спроса на генерацию (ночь) располагаемая мощность возрастает. В этом случае дефицит мощности в системе ложится на ТЭС, мощность которых не зависит от температуры наружного воздуха. Климатические условия для ТЭС не создают значительных препятствии при генерации требуемой мощности.

3. О ПОТЕНЦИАЛЕ ЭНЕРГОСБЕРЕЖЕНИЯ В ПАРОГАЗОВЫХ ТЕХНОЛОГИЯХ

В энергетике России электрические станции с блоками ПГУ мало изучены по сравнению с традиционными паросиловыми блоками ТЭС. Тепловые схемы ПГУ, в которых отсутствуют ПНД и ПВД, а также более современные бездеаэраторные схемы относительно просты, но в то же время обладают достаточно высоким потенциалом для их оптимизации.

Повышение эффективности ПГУ путем совершенствования проточной части газовой турбины требует весьма дорогостоящих мероприятий. В мировой практике при создании стационарных энергетических ГТУ с более высокими параметрами принято сохранять их традиционные силовые схемы и конструктивные решения по крупногабаритным деталям ротора и статора. Вложения в модернизацию уже работающих ПГУ прежде всего направлены на снижение вредных выбросов в атмосферу.

Больших затрат требует привлечение НИИ с целью доработки камеры сгорания с последующим её изготовлением и внедрением, замена комплектов рабочих и сопловых лопаток турбокомпрессора на более эффективные и более дорогостоящие изделия, чем поставляемые в заводском исполнении. Заказчик несет определенную степень экономического риска из-за того, что срок окупаемости от модернизации ГТУ может превысить ресурс установки ввиду незначительного увеличения КПД по сравнению с затратами на модернизацию. Прогнозируемое расчетное увеличение экономической эффективности от реализации затратных мероприятий по модернизации оборудования не всегда подтверждается последующей практикой эксплуатации. Практический результат может быть как выше, так и ниже прогнозируемого. Как правило, это не ошибки в расчетах, а частая работа ГТУ в нерасчетных режимах. Время пребывания энергоблока в широком спектре располагаемой мощности, ограниченной максимальной и минимальной мощностью, а также степень загрузки турбин зависит не от желания производителя, а от спроса на рынке электроэнергии. Чем ниже нагрузка на блоке ПГУ, тем ниже её КПД и, соответственно, ниже эффективность от модернизации.

На крупных паросиловых ТЭС, эксплуатируемых достаточно длительный срок, тепловые схемы из года в год совершенствуются; при этом происходит снижение расхода условного топлива на выработанный киловатт в час несмотря на износ оборудования.

Процесс производства электроэнергии на наиболее распространенных бинарных ПГУ утилизационного типа осуществляется в газотурбинной и паротурбинных частях. В связи с этим совершенствование тепловой схемы может повысить эффективность генерации как отдельно газотурбинной части, так и паротурбинной части, а также при их совместном рассмотрении — всей ПГУ в целом. Как правило, проектные решения ПГУ с КУ в своем большинстве типовые, поэтому совершенствование тепловой схемы по результатам накопленного опыта эксплуатации приемлемо практически для всех ПГУ данного типа.

Тепловая схема ПГУ рассчитывается и проектируется исходя из заводских данных. Следует констатировать тот факт, что каждый завод-изготовитель основного энергооборудования в составе ПГУ прорабатывает автономную работу своего изделия, как правило не учитывая комплексные связи отдельных единиц оборудования между собой при работе в составе ПГУ ГТУ+КУ+ПТУ. Поэтому вопросы энергоэффективности, энергосбережения, экологической безопасности, маневренности и надежности ПГУ в настоящее время решаются на частном уровне автономной работы отдельных единиц энергооборудования. При рассмотрении ПГУ в целом как отдельного объекта эксплуатации выявляется большое количество направлений совершенствования ее характеристик.

Решение комплексной задачи совершенствования ПГУ позволит дополнительно сократить затраты на собственные нужды и повысить эффективность использования топлива.

3.1. Пути совершенствования газотурбинной части ПГУ

КПД ГТУ играет значительную роль при определении технико-экономических показателей (ТЭП) ПГУ и напрямую влияет на КПД ПГУ. Работы по повышению ТЭП ГТУ ведутся разработчиками газовых турбин по нескольким направлениям:

а) снижение мощности на работу компрессора путем усложнения профиля лопаток;

б) применение промежуточного охлаждения воздуха, проходящего через компрессор;

в) повышение эффективности сжигания топлива в камерах сгорания;

г) увеличение параметров газа (рабочего тела) турбины, повышение эффективности охлаждения лопаточного аппарата турбины;

д) использование более сложных конструкций лопаток;

е) снижение отбора воздуха на охлаждение путем последовательного охлаждения ступеней газовой турбины;

ж) управление температурой газов перед первой ступенью турбины, а не за последней.

Применение открытого воздушного охлаждения проточной части газовых турбин характеризуется существенным снижением положительного эффекта от повышения начальной температуры цикла, ввиду снижения температуры рабочего тела воздухом, поступающим в проточную часть с охлаждаемых деталей.

Переход к паровому или комбинированному охлаждению проточной части газовой турбины (пар + воздух) позволяет снизить затраты мощности на работу компрессора и увеличить температуру газов за ГТД.

Закрытая схема парового охлаждения потребует не только полной замены лопаток, но и реконструкции подводящих каналов для их охлаждения, а также установки отводящих каналов.

Открытая схема охлаждения элементов ротора — воздухом, и статора — паром высокого (2-й ступени турбины) и низкого (3-й ступени турбины) давлений не требует существенных изменений в конструкции газовой турбины и может стать перспективной для перехода к более экономичной схеме газотурбинной части ПГУ. Кроме того, следует отметить, что в пар легче вводить аммиак в виде водного раствора аммиака (Nh5OH) для снижения окислов азота в уходящих газах ПГУ.

В своем большинстве ПГУ работают на природном газе, в котором практически отсутствуют соединения серы. При этом возникает возможность подогрева воздуха компрессора уходящими газами через теплообменник или путем смешения холодного воздуха комплексной воздухоочистительной установкой (КВОУ) с отработанными в КУ газами. При использовании этой схемы требуется дополнительное устройство (сепаратор) для улавливания конденсата водяных паров, содержащихся в рециркуляционных газах из КУ в ГТУ.

В состав КВОУ входит антиобледенительная система (АОС). КВОУ и АОС несмотря на отдельные конструктивные особенности имеют идентичные принципиальные схемы включения. Рабочим телом для работы АОС является горячий воздух, как правило, отбираемый из компрессора. В результате компрессор совершает дополнительную работу сжатия отбираемого воздуха, которая компенсируется работой турбины путем увеличения расхода топлива, сжигаемого в камере сгорания. На любой ГТУ, ПГУ или ТЭС имеется неутилизированная теплота, которую можно использовать для нагрева воздуха перед компрессором. Это уходящие из рекуператора или из котла газы, низкопотенциальный отбор пара из паровой турбины, отбор воздуха из здания главного корпуса. Можно рассмотреть возможность нагрева воздуха прямой или обратной сетевой водой. Любой из перечисленных способов будет экономически оправдан в сравнении с подогревом воздуха перед компрессором путем его сжатия в компрессоре. К тому же сжатый воздух при выходе из АОС в атмосферу принимает давление (исходное!) наружного воздуха, и снижает свою температуру при расширении. Эффективность работы АОС зависит от расхода отбираемого из компрессора воздуха. Чем больше расход отбираемого из компрессора воздуха, тем выше температура воздуха, подаваемого на фильтры КВОУ, выше и расход топлива.

3.2. Пути совершенствования парового тракта паротурбинной части ПГУ

Один из путей повышения эффективности ПГУ — использование высокой температуры уходящих газов после КУ. Он в настоящее время недостаточно проработан, хотя известно, что самыми большими тепловыми потерями в котле являются потери тепла с уходящими газами (дг).

Введение рециркуляции уходящих газов в топку котлов ТЭС позволяет значительно снизить NOX в уходящих газах.

Учитывая, что последние поверхности нагрева в КУ (по ходу газов) выполнены из относительно дешевой стали (сталь 20), то дополнительный отбор тепла уходящих газов снизит их температуру. При снижении температуры на трубках хвостовых поверхностей нагрева образуется конденсат, который инициирует возникновение коррозии металла. Используя дополнительные поверхности нагрева из стойких к коррозии сплавов, можно повысить эффективность использования поступающего в котел-утилизатор тепла. При организации подачи рециркуляционных газов на вход компрессора появляется возможность частичного подогрева воздуха перед компрессором теплом отработанных газов, а также снижения содержания в них окислов азота NOX.

В летний период времени, когда число тепловых потребителей резко сокращается, водоводяной теплообменник (ВВТО) КУ используется только для подогрева топливного (природного) газа, сжигаемого в камере сгорания газовой турбины. Максимальная температура топливного газа за пунктом подготовки газа (ППГ), предусмотренная проектом, — 40 °С. Из-за незначительной затраты теплоты на подогрев газа в ВВТО, температура конденсата перед ГПК становится выше требуемой, что приводит к увеличению температуры уходящих из КУ газов. Конденсат за ГПК имеет достаточно высокую температуру (до 180 °С), что позволяет использовать тепло конденсата для подогрева исходной воды в испарительных установках. С установкой испарительной установки появляется возможность восполнять потери конденсата, увеличивая эффективность использования тепла в котле-утилизаторе. Комплексный подход к использованию тепла, получаемого с ВВТО, с работой адсорбционной установки позволит снижать температуру воздуха перед компрессором.

3.3. Пути совершенствования конденсатного тракта паротурбинной части ПГУ

Как уже отмечалось выше, ПГУ не имеют ПНД и ПВД. Единственным теплообменником, в котором подогревается конденсат после конденсатора, является конденсатор пара уплотнений (КПУ). КПУ предназначен для охлаждения и конденсации пара, поступающего из уплотнений паровой турбины, основным конденсатом. Далее конденсат перед поступлением в газовый подогреватель конденсата (ГПК) подогревается путем смешения с горячим конденсатом за ГПК. Для предотвращения выпадения конденсата из уходящих газов на поверхностях нагрева их температура поддерживается не ниже 65°С. Нагрев конденсата смешением осуществляяется установленным на блоке насосом рециркуляции (РЭН). В то же время с сепараторов паровой турбины происходит постоянный сброс пара в конденсатор. Температура сбрасываемого с сепаратора в конденсатор пара колеблется от 85 °С до 114 °С в зависимости от нагрузки паровой турбины. Следовательно, утилизируя влажный пар с сепаратора, можно нагревать конденсат перед ГПК, снижая затраты на работу РЭН вплоть до полного вывода его из работы.

Таким образом, анализ и исследование совместной работы газотурбинной и паротурбинной частей бинарной ПГУ утилизационного типа в различных режимах ее работы позволяет определить пути повышения её технико-экономических показателей. Инструментом для выполнения такой работы должна быть методика комплексного расчета ПГУ, а не так называемая «поузловая» методика определения экономически выгодного и технологически надежного режима работы отдельного вида основного оборудования, которая практикуется в области наладки оборудования в настоящее время.

4. ЗАКЛЮЧЕНИЕ

1. Отечественный опыт показывает, что проектируемые и уже эксплуатируемые ПГУ не удовлетворяют техническим требованиям энергосистем, предъявляемым к объектам электроэнергетики России. Наиболее слабым звеном ПГУ следует считать компрессор одновальных ГТУ. Предрасположенность компрессора к помпажу в малорасходных режимах резко снижает надежность работы всей ПГУ.

2. Решение комплексной задачи совершенствования ПГУ как единого объекта позволит сократить затраты на собственные нужды, повысить эффективность использования топлива путем дополнительной выработки тепловой и электрической энергии.

3. Для повышения надежности работы ГТУ в переменных климатических условиях необходимо управление качеством воздуха (в данном случае не чистотой воздуха, а его параметрами) на входе в компрессор ГТУ с целью приближения его параметров к расчетным.

СПИСОК ЛИТЕРАТУРЫ

1. ГОСТ Ρ 52200-2004 (ИСО 3977-2:1997). Установки газотурбинные Нормальные условия и номинальные показатели.

скачать бесплатно О повышении эффективности работы двухконтурной бинарной ПГУ в архив.zip (127 кБт)

Технологические комплексы в составе модульных теплофикационных ПГУ

Войти
Регистрация!

Главная
Технологии
Высокоэффективные модульные теплофикационные парогазовые установки единичной мощностью 100 и 170 МВт для строительства новых и реконструкции действующих ТЭЦ

Версия для печати

07.07.2014

Твитнуть

Нравится

И перспективные технологические комплексы на их основе с применением теплонасосных установок, обеспечивающие коэффициент использования тепла топлива, близкий к 95–98 % с учётом использования источников низкопотенциального тепла.

Предлагаемая технология состоит из реализации следующих проектов:

1.

Высокоэффективные модульные теплофикационные парогазовые установки единичной мощностью 100 и 170 МВт для строительства новых и реконструкции действующих ТЭЦ

Данная разработка и освоение модульных теплофикационных парогазовых установок средней мощности 100 и 170 МВт на базе отечественных газовых турбин 65-110 МВт позволяет обеспечить выполнение вышеуказанных требований и задач как при реконструкции действующих, так при строительстве новых ТЭЦ. Эти два типоразмера закрывают значительную нишу потребности в эффективных современных теплофикационных ПГУ средней мощности и будут широко востребованы генерирующими компаниями.

Реализация проекта позволит также преодолеть значительное отставание отечественного энергомашиностроения в создании эффективных конденсационных и теплофикационных ПГУ средней мощности.

Основные технические требования к теплофикационной ПГУ-170 (160) приведены ниже:

Номинальная электрическая мощность, МВт:
конденсационный режим	170
теплофикационный режим	160
Номинальная тепловая мощность, Гкал/час	95
Давление перегретого пара, МПа	7,3
Давление пара промперегрева, вход/выход, МПа	1,54/1,9
Температура пара высокого давления, °С	500
Температура пара промперегрева, вход/выход, °С	500/331
Температура пара низкого давления, °С	229
Диапазон регулирования, без изменения состава оборудования, %	100–60
КПД на конденсационном режиме. %	52,4
Коэффициент использования топлива на теплофикационном режиме, %	86
Расход электроэнергии на собственные нужды, %	не более 3
Полный срок службы, лет	более 40
Расчетный ресурс оборудования, тыс. ч	более 200
Концентрация NО_x в дымовых газах, мг/м³	менее 50

Основной целью технологии является создание, освоение и широкое тиражирование перспективной отечественной теплофикационной ПГУ-170(160)нового поколения с использованием научно-технического потенциала и развития энергомашиностроительного и электроэнергетического комплексов промышленности Российской Федерации.

Основные технические требования к характеристикам (показателям) теплофикационной ПГУ-100(90):

Электрическая мощность газовой турбины, МВт	59,4
Мощность паровой турбины, МВт	30
Тепловая мощность паровой турбины, Гкал/час	50
Мощность ПГУ, МВт	89,4
КПД ПГУ (брутто), %	52,5
Полный срок службы, лет	более 40
Расчетный ресурс оборудования, тыс. ч	более 200
Концентрация NО_x в дымовых газах, мг/м³	менее 50

Основные целевые индикаторы и показатели технологии теплофикационных ПГУ-170(160) и ПГУ-100(90):

высокая эффективность топливоиспользования, обеспечение коэффициента использования тепла топлива в теплофикационном режиме на уровне 86 %;

снижение себестоимости электроэнергии, производимой теплофикационными ПГУ-170(160) и ПГУ-100(90)на 20 процентов по сравнению с показателями паросиловых ТЭЦ;

кратное сокращение выбросов парниковых газов в атмосферу и водопотребления теплофикационными ПГУ-170(160) и ПГУ-100(90)по сравнению с показателями паросиловых ТЭЦ;

соответствие теплофикационных ПГУ-170(160) и ПГУ-100(90)перспективным экологическим требованиям по выбросам и сбросам вредных веществ в окружающую среду.

2. Перспективные технологические комплексы на основе теплофикационных ПГУ-170 и ПГУ-100 с применением теплонасосных установок, обеспечивающие коэффициент использования тепла топлива, близкий к 95–98 % с учётом использования источников низкопотенциального тепла

Для эффективной компенсации дефицита тепла целесообразно применение в технологическом комплексе ПГУ-ТЭЦ тепловых насосов (ТН) на базе возобновляемых источников низкопотенциального тепла с коэффициентами преобразования 4–5 и отнесением потребляемой электроэнергии на собственные нужды ТЭЦ.

Источниками низкопотенциального тепла могут быть обратная сетевая вода, циркуляционная вода систем охлаждения конденсаторов турбин, канализационные стоки, вентиляционные выбросы котельных и турбинных отделений главных корпусов ТЭЦ, тепло земли и другие.

Оптимизация производительности графического процессора | Документация Compute Engine

Вы можете использовать следующие параметры для повышения производительности графических процессоров в виртуальных
Экземпляры машины (VM):

На виртуальных машинах, использующих графические процессоры NVIDIA A100, T4 или V100, используйте
более высокая скорость пропускной способности сети.
На виртуальных машинах, использующих графические процессоры NVIDIA A100, T4 или V100, используйте
более высокая скорость пропускной способности сети с Fast Socket.
На виртуальных машинах, использующих графические процессоры NVIDIA K80,
отключить автобуст и
установите тактовую частоту графического процессора на максимальную частоту.

Отключение автоускорения

Когда вы используете функцию автоускорения с графическими процессорами NVIDIA K80,
система автоматически регулирует тактовую частоту, чтобы найти оптимальную скорость для данного
заявление.
Однако постоянная регулировка тактовой частоты также может привести к некоторому снижению производительности.
производительность ваших графических процессоров. Для получения дополнительной информации об автоускорении см.
Увеличьте производительность с помощью GPU Boost и K80 Autoboost.

Мы рекомендуем отключить автоускорение при запуске NVIDIA
Графические процессоры K80 на Compute Engine.

Чтобы отключить автоускорение на инстансах с подключенными графическими процессорами NVIDIA K80,
выполните следующую команду:

sudo nvidia-smi --auto-boost-default=ОТКЛЮЧЕНО

Вывод аналогичен следующему:

Все сделано.

Установка максимальной тактовой частоты графического процессора

Установка максимальной тактовой частоты графического процессора на инстансах с NVIDIA
Подключены графические процессоры K80, выполните следующую команду:

sudo nvidia-smi --applications-clocks=2505,875

Использование пропускной способности сети до 100 Гбит/с

Внимание! Оптимизированные для ускорения (A2) типы машин с gVNIC
в настоящее время испытывает
известная проблема.

Создание виртуальных машин с более высокой пропускной способностью

Вы можете использовать более высокую пропускную способность сети для повышения производительности
распределенные рабочие нагрузки на виртуальных машинах, работающих на Compute Engine, которые используют
Графические процессоры NVIDIA A100, T4 или V100.

Для получения дополнительной информации о пропускной способности сети, поддерживаемой вашим
Экземпляры GPU, см.
Пропускная способность сети и графические процессоры.

Для создания виртуальной машины с подключенными графическими процессорами и пропускной способностью сети до
100 Гбит/с:

Ознакомьтесь с минимальной конфигурацией ЦП, ГП и памяти, необходимой для
максимальная доступная пропускная способность.
Создайте виртуальную машину с подключенными графическими процессорами A100, T4 или V100, см.
Создайте виртуальную машину с подключенными графическими процессорами.
Эта виртуальная машина GPU также должна иметь следующую настройку:

.
- Драйвер графического процессора установлен. Для получения дополнительной информации см.
  Установка драйверов графического процессора.
- Виртуальный сетевой адаптер Google (gVNIC) включен. Чтобы получить больше информации,
  см. Использование виртуальной сетевой карты Google.
Кроме того, вы можете создать виртуальную машину, используя любой поддерживаемый графический процессор образ из
Проект образа виртуальной машины глубокого обучения (DLVM). Все образы DLVM, поддерживаемые графическим процессором, имеют
Предустановлены драйвер графического процессора, программное обеспечение машинного обучения и gVNIC. Список образов DLVM см.
Выбор изображения.

Пример

Например, чтобы создать виртуальную машину с максимальной пропускной способностью 100 Гбит/с,
имеет восемь подключенных графических процессоров V100 и использует образ DLVM tf-latest-gpu , запустите
следующая команда:
```
 экземпляры вычислений gcloud создают  ИМЯ_ВМ  \
   --project  PROJECT_ID  \
   --пользовательский процессор 96 \
   --пользовательская-память 624 \
   --image-project=deeplearning-platform-release \
   --image-family=tf-последний-gpu \
   --accelerator type=nvidia-tesla-v100,count=8 \
   --maintenance-policy ЗАВЕРШИТЬ \
   --metadata="install-nvidia-driver=Истина" \
   --загрузочный-диск размером 200 ГБ \
   --network-interface=nic-type=GVNIC \
   --zone=  ЗОНА 
 
```
Пример

Например, для создания виртуальной машины с максимальной пропускной способностью 100 Гбит/с необходимо
подключено восемь графических процессоров A100 и используется образ tf-latest-gpu DLVM, запустите
следующая команда:
```
экземпляры вычислений gcloud создают  ИМЯ_ВМ  \
   --project=  PROJECT_ID  \
   --zone=  ЗОНА  \
   --machine-type=a2-highgpu-8g \
   --maintenance-policy=ПРЕРЫВАТЬ --restart-on-failure \
   --image-family=tf-последний-gpu \
   --image-project=deeplearning-platform-release \
   --boot-disk-size=200 ГБ \
   --network-interface=nic-type=GVNIC \
   --metadata="install-nvidia-driver=True,proxy-mode=project_editors" \
   --scopes=https://www. googleapis.com/auth/cloud-platform
 
```
Заменить следующее:
- VM_NAME : имя вашей виртуальной машины
- PROJECT_ID : идентификатор вашего проекта
- ЗОНА : зона для виртуальной машины. Эта зона должна поддерживать
  указанный тип графического процессора. Для получения дополнительной информации о зонах см.
  см. доступность регионов и зон графического процессора.
После создания виртуальной машины вы можете
проверьте пропускную способность сети.

Примечание. Для достижения более высокой пропускной способности сети ваши приложения должны
использовать несколько сетевых потоков.

Проверка пропускной способности сети

При работе с графическими процессорами с высокой пропускной способностью можно использовать инструмент сетевого трафика, например
как iperf2, для измерения пропускной способности сети.

Для проверки пропускной способности необходимо как минимум две виртуальные машины, подключенные
Графические процессоры и оба могут поддерживать скорость полосы пропускания, которую вы тестируете. За
рекомендуемые минимальные конфигурации ВМ для определенной пропускной способности, см.
Конфигурации ВМ.

Используйте iPerf для выполнения эталонного теста в системах на основе Debian.

Примечание: Убедитесь, что вы используете iPerf версии 2, а не версии 3; iPerf
версия 3 не поддерживает многопоточность (по дизайну) и может иметь производительность
влияние на ваши результаты при запуске нескольких потоков.

Создайте две виртуальные машины, которые могут поддерживать требуемую скорость полосы пропускания.
Когда обе виртуальные машины запущены, используйте SSH для подключения к одной из них.
```
gcloud вычисляет ssh  ИМЯ_ВМ  \
    --project=  PROJECT_ID 
 
```
Заменить следующее:
- ИМЯ_ВМ : имя первой ВМ
- PROJECT_ID : идентификатор вашего проекта
На первой виртуальной машине выполните следующие действия:
1. Установить iperf .
```
sudo apt-get update && sudo apt-get установить iperf
 
```
2. Получите внутренний IP-адрес для этой виртуальной машины. Следите за ним, записывая.
```
IP а
 
```
3. Запустите сервер iPerf.
```
иперф -с
 
```
  Это запускает сервер, прослушивающий подключения для выполнения
  эталон. Оставьте это включенным на время теста.
С нового клиентского терминала подключитесь ко второй виртуальной машине с помощью SSH.
```
gcloud вычисляет ssh  ИМЯ_ВМ  \
   --project=  PROJECT_ID 
 
```
Заменить следующее:
- VM_NAME : имя второй ВМ
- PROJECT_ID : идентификатор вашего проекта
На второй виртуальной машине выполните следующие действия:
1. Установить iPerf.
```
sudo apt-get update && sudo apt-get установить iperf
 
```
2. Запустите тест iperf и укажите IP-адрес первой виртуальной машины в качестве цели.
  
  Примечание: Порядок аргументов важен.
```
iperf -t 30 -c внутренний_ip_экземпляра_1 -P 16
 
```
  Это выполняет 30-секундный тест и дает результат, похожий на
  следующий вывод. Если iPerf не может связаться с другой вашей виртуальной машиной,
  может потребоваться настроить сеть или
  настройки брандмауэра на виртуальных машинах или, возможно,
  в консоли Google Cloud.

При использовании максимально доступной пропускной способности 100 Гбит/с соблюдайте следующие
соображения:

Из-за служебных заголовков для таких протоколов, как Ethernet, IP и TCP на
стек виртуализации, пропускная способность, измеренная netperf , насыщается при
около 90 Гбит/с.

TCP позволяет достичь скорости сети 100 Гбит/с. Другие протоколы, такие как UDP
в настоящее время медленнее.
Из-за таких факторов, как накладные расходы протокола и перегрузка сети,
производительность потоков данных может быть чуть ниже 100 Гбит/с.
Вам необходимо использовать несколько потоков TCP для достижения максимальной пропускной способности
между экземплярами ВМ. Google рекомендует от 4 до 16 потоков. Через 16 потоков вы
часто максимальная пропускная способность. В зависимости от вашего приложения и
программный стек, вам может потребоваться настроить параметры или ваш код для настройки
несколько потоков.
Пропускная способность сети 100 Гбит/с может быть достигнута только в однонаправленном режиме. Вы можете
ожидайте, что сумма TX + RX составит примерно 100 Гбит/с.

Использование более высокой пропускной способности сети с Fast Socket

Библиотека коллективных коммуникаций NVIDIA (NCCL) используется для глубокого обучения
фреймворки, такие как TensorFlow, PyTorch, Horovod для нескольких GPU и нескольких узлов
подготовка.

Fast Socket — это собственный сетевой транспорт Google для NCCL. На
Compute Engine, Fast Socket повышает производительность NCCL в сетях 100 Гбит/с
уменьшая конкуренцию между несколькими TCP-соединениями.
Дополнительные сведения о работе с NCCL см.
руководство пользователя НЦЛ.

Текущая оценка показывает, что Fast Socket повышает пропускную способность
на 30–60 % в зависимости от размера сообщения.

Для настройки среды Fast Socket можно использовать
Образ виртуальной машины для глубокого обучения или
Публичное изображение Compute Engine.

Примечание. Fast Socket не поддерживается на виртуальных машинах Windows.

Использование образов виртуальных машин для глубокого обучения

Для настройки Fast Socket можно использовать виртуальную машину для глубокого обучения.
Образы ВМ для глубокого обучения имеют драйвер графического процессора, программное обеспечение машинного обучения, Fast Socket и gVNIC.
предварительно установлен.

Эти образы включают следующее:

tf-latest-gpu-debian-10
TF-последняя-GPU-Ubuntu-1804

Пример V100

Совет для профессионалов: Чтобы создать виртуальную машину с графическими процессорами T4,
используя этот пример, измените флаг типа ускорителя следующим образом:
--accelerator-type=nvidia-tesla-t4 .

Например, чтобы создать виртуальную машину Debian 10 с максимальным
пропускная способность 100 Гбит/с, имеет восемь подключенных графических процессоров V100 и использует Deep
Изучая образ ВМ с помощью Fast Socket, выполните следующую команду:

экземпляры вычислений gcloud создают  ИМЯ_ВМ  \
    --project=  PROJECT_ID  \
    --zone=  ЗОНА  \
    --пользовательский-процессор=96 \
    --пользовательская-память=624 \
    --image-project=deeplearning-platform-release \
    --image-family=tf-latest-gpu-debian-10 \
    --accelerator=тип=nvidia-tesla-v100,счетчик=8 \
    --maintenance-policy=ЗАВЕРШИТЬ \
    --metadata="install-nvidia-driver=Истина" \
    --network-interface=nic-type=GVNIC \
    --boot-disk-size=200GB

A100 Пример

Например, чтобы создать виртуальную машину Ubuntu 18. 04 с максимальным
пропускная способность 100 Гбит/с, имеет восемь подключенных графических процессоров A100 и использует Deep
Изучая образ ВМ с помощью Fast Socket, выполните следующую команду:

экземпляры вычислений gcloud создают  ИМЯ_ВМ  \
    --project=  PROJECT_ID  \
    --zone=  ЗОНА  \
    --machine-type=a2-highgpu-8g \
    --maintenance-policy=ПРЕРЫВАТЬ --restart-on-failure \
    --image-family=tf-latest-gpu-ubuntu-1804 \
    --image-project=deeplearning-platform-release \
    --boot-disk-size=200 ГБ \
    --network-interface=nic-type=GVNIC \
    --metadata="install-nvidia-driver=True,proxy-mode=project_editors" \
    --scopes=https://www.googleapis.com/auth/cloud-platform

Замените следующее:

VM_NAME : имя вашей виртуальной машины.
PROJECT_ID : идентификатор вашего проекта.
ЗОНА : зона для виртуальной машины. Эта зона должна поддерживать
указанный тип графического процессора. Для получения дополнительной информации о зонах см.
см. доступность регионов и зон графического процессора.

После настройки среды вы можете
убедитесь, что Fast Socket включен.

Использование общедоступных изображений Compute Engine

Для настройки Fast Socket можно использовать общедоступный образ Compute Engine.
Чтобы использовать общедоступный образ Compute Engine, выполните следующие действия:

Создайте виртуальную машину с подключенными графическими процессорами A100, T4 или V100, см.
Создайте виртуальную машину с подключенными графическими процессорами.

Примечание. Эта виртуальная машина с графическим процессором также должна иметь включенный виртуальный сетевой адаптер Google (gVNIC). Для большего
информацию см. в разделе Использование Google Virtual NIC.
Используйте этот образ для создания виртуальной машины с подключенными графическими процессорами A100, T4 или V100.
Для получения дополнительной информации см.
Создайте виртуальную машину с подключенными графическими процессорами.
Установите драйверы графического процессора. Для получения дополнительной информации см.
Установка драйверов графического процессора.
Установить Fast Socket. Инструкции см.
Ручная установка Fast Socket.
Убедитесь, что Fast Socket включен.
Инструкции см.
Проверка того, что Fast Socket включен.

Установка Fast Socket вручную

Перед установкой Fast Socket на виртуальной машине Linux необходимо установить NCCL.
Подробные инструкции см.
Документация NVIDIA NCCL.

CentOS/RHEL

Чтобы загрузить и установить Fast Socket на виртуальной машине CentOS или RHEL, выполните следующие действия.
шагов:

Добавьте репозиторий пакетов и импортируйте открытые ключи.
```
тройник судо /etc/yum.repos.d/google-fast-socket.repo 
```

Установить Fast Socket.

sudo yum установить google-fast-socket

Убедитесь, что Fast Socket включен.

SLES

Чтобы загрузить и установить Fast Socket на виртуальной машине SLES, выполните следующие действия.
шагов:

Добавьте репозиторий пакетов.

sudo zypper addrepo https://packages.cloud.google.com/yum/repos/google-fast-socket google-fast-socket

Добавить ключи репозитория.

sudo rpm --import https://packages.cloud.google.com/yum/doc/yum-key.gpg https://packages.cloud.google.com/yum/doc/rpm-package-key.gpg

Установить Fast Socket.

sudo zypper установить google-fast-socket

Убедитесь, что Fast Socket включен.

Debian/Ubuntu

Чтобы загрузить и установить Fast Socket на виртуальную машину Debian или Ubuntu, выполните следующие действия.
шагов:

Добавьте репозиторий пакетов.

echo "deb https://packages.cloud.google.com/apt google-fast-socket main" | sudo тройник /etc/apt/sources.list.d/google-fast-socket.list

Добавить ключи репозитория.

завиток https://packages.cloud.google.com/apt/doc/apt-key.gpg | sudo apt-ключ добавить -

Установить Fast Socket.

sudo apt update && sudo apt установить google-fast-socket

Убедитесь, что Fast Socket включен.

Проверка включения Fast Socket

На виртуальной машине выполните следующие действия:

Найдите домашний каталог NCCL.
```
 судо ldconfig -p | grep nccl 
```
Например, для образа DLVM вы получите следующий вывод:
```
libnccl.so.2 (libc6,x86-64) => /usr/local/nccl2/lib/libnccl.so.2
libnccl.so (libc6,x86-64) => /usr/local/nccl2/lib/libnccl.so
libnccl-net.so (libc6,x86-64) => /usr/local/nccl2/lib/libnccl-net.so 
```
Это показывает, что домашний каталог NCCL — /usr/local/nccl2 .
Убедитесь, что NCCL загружает подключаемый модуль Fast Socket. Для проверки необходимо
загрузите тестовый пакет NCCL. Чтобы загрузить тестовый пакет, выполните следующее
команда:

клон
```
 git https://github.com/NVIDIA/nccl-tests.git && \
cd nccl-тесты && make NCCL_HOME=  NCCL_HOME_DIRECTORY  
```
Замените NCCL_HOME_DIRECTORY домашним каталогом NCCL.

Из каталога nccl-tests запустите процесс all_reduce_perf :

 NCCL_DEBUG=ИНФО сборка/all_reduce_perf

Если Fast Socket включен, подключаемый модуль FastSocket инициализирует сообщение .
отображается в выходном журнале.

# nThread 1 nGpus 1 minBytes 33554432 maxBytes 33554432 шаг: 1048576(байт) прогрев итер: 5 итер: 20 проверка: 1
#
# Использование устройств
# Ранг 0 Pid 63324 на устройстве fast-socket-gpu 0 [0x00] Tesla V100-SXM2-16GB
.....
fast-socket-gpu:63324:63324 [0] NCCL INFO NET/FastSocket: размещение потока включено.
fast-socket-gpu:63324:63324 [0] NCCL INFO NET/FastSocket : пропуск очереди: 0
fast-socket-gpu:63324:63324 [0] NCCL INFO NET/FastSocket: Использование [0]ens12:10.240.0.24
  fast-socket-gpu:63324:63324 [0] Плагин NCCL INFO NET/FastSocket инициализирован 
......

Что дальше?

Сведения о мониторинге производительности графического процессора см. в разделе Мониторинг производительности графического процессора.
Информацию об обслуживании узла GPU см. в разделе Обработка событий обслуживания узла GPU.

Точность и эффективность расчета дозы Acuros XB на основе графического процессора (GPU) в системе планирования лечения Varian Eclipse

. 2019;44(3):219-225.

doi: 10.1016/j.meddos.2018.07.002.

Epub 2018 26 августа.

Трент Аланд ¹ , Энтони Уолш ² , Марк Джонс ² , Анджелина Пиччини ² , Эйми Девлин ²

Принадлежности

¹ ICON Group, Южный Брисбен, Квинсленд, Австралия; Школа химии, физики и машиностроения Квинслендского технологического университета, Брисбен, Квинсленд, Австралия. Электронный адрес: [email protected].
² ICON Group, Южный Брисбен, Квинсленд, Австралия.

PMID:

30153966
DOI:

10.1016/j.meddos.2018.07.002

Трент Аланд и др.

Мед Досим.

2019.

. 2019;44(3):219-225.

doi: 10.1016/j.meddos.2018.07.002.

Epub 2018 26 августа.

Авторы

Трент Аланд ¹ , Энтони Уолш ² , Марк Джонс ² , Анджелина Пиччини ² , Эйми Девлин ²

Принадлежности

¹ ICON Group, Южный Брисбен, Квинсленд, Австралия; Школа химии, физики и машиностроения Квинслендского технологического университета, Брисбен, Квинсленд, Австралия. Электронный адрес: [email protected].
² ICON Group, Южный Брисбен, Квинсленд, Австралия.

PMID:

30153966
DOI:

10.1016/j.meddos.2018.07.002

Абстрактный

Оценить с точки зрения дозиметрической точности и эффективности расчетов внедрение механизма расчета дозы Acuros XB на основе графического процессора (GPU) в версии 15.5 системы планирования лечения Varian Eclipse. Первоначальные расчеты на основе фантомов и 101 клинический случай были проанализированы с помощью специальной тестовой системы. Дозиметрические различия, основанные на параметрах гистограммы «доза-объем» и сравнении планов, сравнивались между расчетами на основе центрального процессора (ЦП) и ГП. Время расчета также сравнивалось между CPU и GPU, а также в режимах PLAN и FIELD. Дозиметрических различий между CPU и GPU обнаружено не было. Вычисления на основе ЦП варьировались от 25 до 533 секунд на план, уменьшаясь до 13-70 секунд для ГП. GPU оказался в 4,4 раза эффективнее CPU. Режим FIELD был до 1,3 раза эффективнее, чем режим PLAN. Для клинических случаев и используемой версии Eclipse дозиметрические различия между ЦП и ГП обнаружены не были. Исходя из этого, архитектура графического процессора была безопасно реализована и готова к клиническому использованию. Время вычислений на основе графического процессора было выше, чем на центральном процессоре, в среднем в 4,4 раза быстрее.

Ключевые слова:

АкуросXB; Алгоритм; Затмение; ГП.

Цитируется

Онлайн-адаптивная лучевая терапия рака предстательной железы Varian Ethos: первые результаты точности контурирования, качества плана лечения и времени лечения.

Бирн М., Арчибальд-Херен Б., Ху Ю., Те А., Бесерминджи Р., Кай Э., Лю Г., Йейтс А., Райкен Дж., Коллетт Н., Аланд Т.
Бирн М. и соавт.
J Appl Clin Med Phys. 2022 янв; 23(1):e13479. doi: 10.1002/acm2.13479. Epub 2021 29 ноября.
J Appl Clin Med Phys. 2022.

PMID: 34846098
Бесплатная статья ЧВК.
Валидация предварительно сконфигурированной модели луча Varian Ethos Acuros XB Beam Model для расчета доз при планировании лечения: дозиметрическое исследование.

Ху Ю., Бирн М., Арчибальд-Херен Б., Коллетт Н., Лю Г., Аланд Т.
Ху Ю и др.
J Appl Clin Med Phys. 2020 дек;21(12):27-42. doi: 10.1002/acm2.13056. Epub 2020 17 октября.
J Appl Clin Med Phys. 2020.

PMID: 33068070
Бесплатная статья ЧВК.
Deep DoseNet: глубокая нейронная сеть для точного дозиметрического преобразования между различными пространственными разрешениями и/или различными алгоритмами расчета дозы для прецизионной лучевой терапии.

Пгу кпд: Расчет КПД парогазовой установки с приводом компрессора от паровой турбины

О повышении эффективности работы двухконтурной бинарной ПГУ

Технологические комплексы в составе модульных теплофикационных ПГУ

1.

Оптимизация производительности графического процессора | Документация Compute Engine

Отключение автоускорения

Установка максимальной тактовой частоты графического процессора

Использование пропускной способности сети до 100 Гбит/с

Создание виртуальных машин с более высокой пропускной способностью

Проверка пропускной способности сети

Использование более высокой пропускной способности сети с Fast Socket

Использование образов виртуальных машин для глубокого обучения

Использование общедоступных изображений Compute Engine

Установка Fast Socket вручную

CentOS/RHEL

SLES

Debian/Ubuntu

Проверка включения Fast Socket

Что дальше?

Точность и эффективность расчета дозы Acuros XB на основе графического процессора (GPU) в системе планирования лечения Varian Eclipse

Принадлежности

Авторы

Принадлежности

Абстрактный

Похожие статьи

Цитируется

Комментарии

Добавить комментарий Отменить ответ