2. Персональные суперкомпьютеры

В настоящее время суперкомпьютер можно приобрести и в личное пользование. Так, например, фирма «Серверные системы» предлагает персональный суперкомпьютер STSS Flagman WX240T.2, построенный на процессорах Intel Xeon и графических процессорах NVIDIA Tesla. (Слайд 21)

Графические процессоры (вычислители) NVIDIA Tesla объединяют 1792 параллельных процессорных ядра и способны обрабатывать тысячи параллельных потоков, достигая суммарной пиковой производительности в 4 Терафлопа на операциях с одинарной точностью и 2 Терафлопа на операциях с двойной точностью.

Основные характеристики:

В минимальной конфигурации – однопроцессорная система

• 4-х ядерный процессор Intel Xeon 5630 2.53 GHz

• два суперкомпьютерных вычислителя NVIDIA Tesla C2040

• – стоимость около 8500 у.е.

В максимальной конфигурации – двухпроцессорная система

• два 6-ти ядерных процессора Intel Xeon 5690 3.73 GHz

• четыре суперкомпьютерных вычислителя NVIDIA Tesla C2070

• до 96GB оперативной памяти DDR3

• дисковая подсистема (8 жёстких дисков SATA 3000 GB -общая емкость 24 ТВ) с поддержкой «горячей замены»

• – стоимость около 30000 у.е. (данные – декабрь 2011 года)

3. Типовые вычислительные структуры - кластерные системы

Вычислительные системы как мощные средства обработки зада­ний пользователей широко используются не только автономно, но и в сетях ЭВМ в качестве серверов.

С увеличением размеров сетей и их развитием возрастают плотно­сти информационных потоков, нагрузка на средства доступа к сете­вым ресурсам и на средства обработки заданий. Круг задач, решае­мый серверами, постоянно расширяется, становится многообразным и сложным. Чем выше ранг сети, тем более специализированными они становятся. Администраторы сетей должны постоянно наращивать их мощь и количество, оптимизируя характеристики сети под возраста­ющие запросы пользователей.

В сетях первых поколений серверы строились на основе больших и очень дорогих ЭВМ (mainframe), выпускаемых целым рядом ком­паний: Compaq, IBM, Hewlett-Packard. Все они работали под управлением ОС Unix и способны были объединяться для совместной работы.

Успехи микроэлектроники, повсеместное применение ПК, широкое распространение Интернет - Интранет технологий позволили перейти к более простым и дешевым системам. Одним из перспективных направлений здесь является кластериза­ция, то есть технология, с помощью которой несколько серверов, сами являющиеся вычислительными системами, объединяются в единую систему более высокого ранга для повышения эффективности функ­ционирования системы в целом.

Другими словами, отдельные, независимые суперкомпьютеры вытесняются группами высокопроизводительных серверов, объединяемых в т.н. кластер.

Удобство построения кластерных ВС - возможность гибко регули­ровать необходимую производительность системы, подключая к кластеру с помощью специальных аппаратных и программных интерфейсов обычные серийные серверы до тех пор, пока не будет получен суперкомпьютер требуемой мощности. Кластеризация (Слайд 22) позволяет манипулировать группой серверов как одной системой, упрощая управление и повышая надежность.

Целями построения кластеров служат:

• улучшение масштабируемости (способность к наращиванию мощности);

• повышение надежности и готовности системы в целом;

• увеличение суммарной производительности;

• эффективное перераспределение нагрузок между компьютера­ми кластера;

• эффективное управление и контроль работы системы и т.п.

Улучшение масштабируемости (способность к наращиванию мощности) предусматривает, что все элементы кластера имеют аппа­ратную, программную и информационную совместимость, что дает возможность при добавлении новых процессоров, дисковых систем и пр. увеличить производительность и надежность системы.

Масштабируемость используемых SMP - и МРР - структур достаточно ограниче­на. При большом числе процессоров в SMP-структурах (SMP — Shared Memory multipro­cessing, - технология мультипроцессирования с разделением памяти- см. п.2) возрастает число конфликтов при обращении к общей памяти. В МРР - структурах (МРР- Mass-Parallel Processing - система с массовым параллелизмом - каждый процессор системы имеет собственную память - см. п.2) плохо решаются задачи преобразования и разбиения приложений на отдельные задания процессорам. В кластерах же администраторы сетей получают возможность увеличивать пропускную способность сети за счет включения в него дополнительных серверов даже уже из числа работающих с учетом того, что балансировка и оптимизация нагрузки будут выполняться автоматически. Проблема обеспечения доступа любого сервера к любому блоку как оперативной, так и дисковой памяти успешно решается, например, объединением систем SMP - архитектуры на базе автономных серверов для организации общего поля оперативной памяти и использованием дисковых систем RAID для внешней памяти.

Повышение надежности и готовности системы в целом обеспечивается избы­точностью, изначально заложенной в кластеры. Основой этого служит возможность каждого сервера кластера рабо­тать автономно, но в любой момент он может переключиться на вы­полнение работ другого сервера в случае его отказа.

Коэффициент готовности систем (по Пятибратову) рассчитывается по формуле:

К_Т = Т_р1(Т_р+Т₀),

где Т_р - полезное время работы системы;

То - время отказа и восстановления системы, в течение которого она не могла выполнять свои

функции.

Большинство современных серверов имеет 99-процентную готов­ность (неработоспособность - около четырех дней в году). Готовность 99,9%, достигаемая обычно спаркой серверов (основной плюс резервный), означает годовой простой около 500 мин., 99,999% - 5 мин., а 99,9999% - 30 сек.

Появление критически важных приложений в областях бизнеса, финансов, телекоммуникаций, здравоохранения и других требует обес­печения коэффициента готовности не менее чем т.н. «пять девяток» и даже выше.

Увеличение суммарной производительности кластера, объединя­ющего несколько серверов, обеспечивается автоматически. Каждый сервер кластера сам является достаточно мощной вычислительной системой, рассчитанной на вы­полнение им всех необходимых функций в части управления соответствующими сетевыми ресурсами. С развитием сетей все большее зна­чение приобретают и распределенные вычисления. При этом многие компьютеры, в том числе и серверы, могут иметь не очень большую нагрузку. Свободные ресурсы рабочих стан­ций локальных вычислительных сетей, да и самих серверов можно использовать для выполнения каких-либо трудоемких вычислений. При этом стоимость создания подобных вычислительных кластеров очень мала, так как все их составные части работают в сети и только при необходимости образуют виртуальный (временный) вычислитель­ный комплекс.

Совокупные вычислительные мощности кластеров могут быть срав­нимы с мощностями суперЭВМ, и даже превышать их при неизмеримо меньшей стоимости, обеспечивая наилучшее соотношение производительность / стоимость.

Так например, фирма IBM еще в 2001 году представила одну из самых мощных кластерных систем того времени - ASCI White, содержащую 8192 микропроцессора IBM Power 3, основную память емкостью 6 Тбайт, дисковую память емкостью 160 Тбайт; общая производительность клас­тера 12,5 TFloPS (триллионов операций в секунду). Стоимость такой кластерной системы суще­ственно ниже по сравнению с локальными суперкомпьютерами, обеспечивающими ту же производительность.

Эффек­тивное перераспределение нагрузок между компьютера­ми кластера обеспечивается работой кластера под управлением единой операционной системы, что позволяет оперативно контролировать процесс вычислений. Управление такими проектами требует создания специального клиентского и серверного программного обеспечения, работающего в фо­новом режиме. Компьютеры при этом периодически получают зада­ния от сервера, включаются в работу и возвращают результаты об­работки. Последние версии браузеров (browser) еще более упрощают процесс взаимодействия, так как на клиентской машине могут акти­визировать выполнение различных программ-сценариев (скриптов).

Эффективное управление и контроль работы системы подразу­мевает возможность работы отдельно с каждым узлом, вручную или программно отключать узел для модернизации или ремонта с последующим возвращением его в работающий кластер. Это обеспечивает специализированное кластерное ПО, интегрированное в ОС серверов, которое позволяет работать с узлами как с единым пулом ресурсов (Single System Image - SSI).

Различные фирмы реализуют разные подходы к реализации кластерных систем. Фирма разработала Sun 64-процессорную SMP-модель сер­вера. Фирма IBM разработала SMP-систему, построенную на 16 процессорах Itanium 2. Напротив, фирма Dell считает, что применение более восьми процессоров в SMP-структуре применять нецелесообразно из-за трудностей преодоления конфликтов при обращении их к общей оперативной памяти.

Большой интерес к построению кластеров проявляет фирма Microsoft. В связи с широкой популярностью операционных систем Windows NT и выше, предназначенных для управления сетями крупных предприятий, разработаны различные варианты кластерного обес­печения, которое поддерживает до 16 и более узлов в кластере.

Унификация инженерно-технических решений предполагает соот­ветственно и стандартизацию аппаратных и программных процедур обмена данными между серверами. Для передачи управляющей информации в кластере используются специальные магистрали, имею­щие более высокие скорости обмена данными. В качестве такого стан­дарта предлагается интеллектуальный ввод-вывод (Intelligent Input/ Output - I2O). Спецификация I2O определяет унифицированный ин­терфейс между операционной системой, освобождая процессоры и их системные шины от обслуживания периферии.

Как и у любой разрабатываемой технологии, у кластеризации имеются свои недостатки:

• задержки разработки и принятия общих стандартов;

• большая доля нестандартных и закрытых разработок различных фирм, затрудняющих их совместное использование;

• трудности управления одновременным доступом к файлам;

• сложности с управлением конфигурацией, настройкой, развер­тыванием, оповещениями серверов о сбоях и т.п.