Р. Г. Стронгина. Ниж- ний Новгород: Изд-во Нижегородского университета, 2002, 217 с
ОЦЕНКА ЭФФЕКТИВНОСТИ ПАРАЛЛЕЛЬНЫХ ВЫЧИСЛЕНИЙ
жүктеу/скачать 1,64 Mb. Pdf көрінісі
|
| ОЦЕНКА ЭФФЕКТИВНОСТИ ПАРАЛЛЕЛЬНЫХ ВЫЧИСЛЕНИЙ
ДЛЯ INTEL-ПРОЦЕССОРНЫХ ВЫЧИСЛИТЕЛЬНЫХ КЛАСТЕРОВ * В.П. Гергель Нижегородский государственный университет им. Н.И. Лобачевского 1. Широкое использование кластерных вычислительных систем (clusters) – современное состояние данного подхода отражено, напри- мер, в обзоре, подготовленном под редакцией Barker (2000), – является одним из стратегических направлений развития современной компью- терной техники. Под кластером обычно понимается (см., например, Xu and Hwang (1998), Pfister (1998)) множество отдельных компьюте- ров, объединенных в сеть, для которых при помощи специальных ап- паратно-программных средств обеспечивается возможность унифици- рованного управления (single system image), надежного функциониро- вания (availability) и эффективного использования (performance). Кла- стеры могут быть образованы на базе уже существующих у потребите- лей отдельных компьютеров, либо же могут быть сконструированы из новых типовых компьютерных элементов, что обычно не требует зна- чительных финансовых затрат. Применение кластеров может в неко- торой степени снизить проблемы, связанные с разработкой параллель- ных алгоритмов и программ, поскольку повышение вычислительной мощности отдельных процессоров позволяет строить кластеры из сравнительно небольшого количества (несколько десятков) отдельных компьютеров (lowly parallel processing). Это приводит к тому, что для параллельного выполнения в алгоритмах решения вычислительных задач достаточно выделять только крупные независимые части расче- тов (coarse granularity), что, в свою очередь, снижает сложность по- строения параллельных методов вычислений и уменьшает потоки пе- редаваемых данных между компьютерами кластера. Вместе с этим следует отметить, что организация взаимодействия вычислительных узлов кластера при помощи передачи сообщений обычно приводит к значительным временным задержкам, что накладывает дополнитель- ные ограничения на тип разрабатываемых параллельных алгоритмов и * Проведение исследований, по результатам которых была подготовлена дан- ная работа, было поддержано грантом компании Intel. 33 программ (минимальность информационных потоков передачи дан- ных). 2. Решение проблемы разнообразия архитектур параллельных вы- числительных систем и обеспечение возможности создания мобиль- ных (переносимых между различными компьютерными платформами) программ лежит на пути разработки стандартизованного базового сис- темного программного обеспечения для организации параллельных вычислений. Основным стандартом, широко используемым в настоя- щее времени в практических приложениях, является интерфейс пере- дачи сообщений (message passing interface – MPI) – см., например, Group и др. (1994). Наличие такого стандарта позволило разработать стандартные библиотеки программ (MPI-библиотеки), в которых ока- залось возможным скрыть большинство архитектурных особенностей параллельных вычислительных систем и, как результат, существенно упростить проблему создания параллельных программ. Более того, стандартизация базового системного уровня позволила в значительной степени обеспечить мобильность параллельных программ, поскольку в настоящее время реализации MPI-стандарта имеются для большинства компьютерных платформ. Близкой по назначению и также имеющей широкое распростране- ние в практических приложениях является библиотека PVM (Parallel жүктеу/скачать 1,64 Mb. Достарыңызбен бөлісу:
|