Добавил:
Опубликованный материал нарушает ваши авторские права? Сообщите нам.
Вуз: Предмет: Файл:
Конспект и план / конспект.doc
Скачиваний:
78
Добавлен:
03.06.2014
Размер:
1.88 Mб
Скачать
  1. 5. Типичные задачи кластерных систем

Сегодня можно говорить о том, что кластерные системы успешно применяются для всех задач суперкомпьютинга - от расчетов для науки и промышленности до управления базами данных. Практически любые приложения, требующие высокопроизводительных вычислений, имеют сейчас параллельные версии, которые позволяют разбивать задачу на фрагменты и обсчитывать ее параллельно на многих узлах кластера. Например, для инженерных расчетов (прочностные расчеты, аэромеханика, гидро- и газодинамика) традиционно применяются так называемые сеточные методы, когда область вычислений разбивается на ячейки, каждая из которых становится отдельной единицей вычислений. Эти ячейки обсчитываются независимо на разных узлах кластера, а для получения общей картины на каждом шаге вычислений происходит обмен данными, распространенными в пограничных областях.

Для практических расчетов (3D-анимация, крэш-тесты, разведка нефтяных и газовых месторождений, прогнозирование погоды) обычно используются кластеры из 10-200 узлов. При этом основная задача - обеспечение эффективной работы кластера с конкретным приложением. Архитектура кластера должна обеспечивать масштабируемость ПО при увеличении количества узлов, т. е. прирост производительности при добавлении новых вычислительных модулей. Для этого важно правильно выбрать конфигурацию кластера в зависимости от профиля обмена данными между экземплярами программы, запущенными на разных узлах. Здесь нужно учитывать общий объем пересылаемых данных, распределение длин сообщений, использование групповых операций и т. п

Сегодня даже те задачи, для решения которых традиционно применялись многопроцессорные системы с общей памятью, такие, как управление крупными базами данных, успешно решаются на кластерах. Появление на рынке таких продуктов, как, например, Oracle RAC (Real Applications Cluster), дало возможность применять кластерные системы в области баз данных, а новая версия СУБД Oracle 10g, построенная на базе GRID-технологий, обеспечивает максимально эффективное использование кластерной архитектуры для решения этих задач.

Видно, что класс задач, решать которые можно используя параллельные алгоритмы довольно широк и крайне важен.

Кластерные решения обладают наилучшим на сегодня соотношением цена/производительность и имеют существенно более низкую совокупную стоимость владения. Это достигается благодаря масштабируемости и использованию стандартных общедоступных компонентов, цена которых постоянно снижается. Два кластерных двухпроцессорных узла в среднем на 35% дешевле, чем один четырехпроцессорный SMP-сервер, причем с ростом количества процессоров преимущество кластерных решений по этому параметру увеличивается. Кроме того, кластерная архитектура обеспечивает великолепную отказоустойчивость системы: при выходе из строя одного или нескольких вычислительных модулей (или узлов) кластер не теряет работоспособности и новые задачи могут быть запущены на меньшем числе узлов. Вышедший из строя узел легко и быстро вынимается из стойки и заменяется новым, который сразу же включается в работу. Это возможно благодаря коммутируемой топологии современных системных сетей, "когда обмен сообщениями между двумя узлами может идти многими путями. В ходе эксплуатации система типа "СКИФ К-1000" предполагает возможный выход из строя не более 2 узлов в год.

Часто можно встретить заблуждение, что только использование суперкомпьютера может само по себе дать прирост производительности. Это не верно. Если ваша задача не имеет внутреннего параллелизма и не адаптирована соответствующим образом, максимум, что вы можете получить от кластера - это запуск на выполнение нескольких экземпляров программы одновременно, работающих с различными начальными данными. Это не ускорит выполнение одной конкретной программы, но позволит сэкономить много времени, если необходимо посчитать множество вариантов за ограниченное время. Можно привести следующую аналогию: один корабль переплывает море за 7 дней, но семь кораблей не смогут переплыть море за день. За то, они смогут перевезти за неделю в 7раз больше груза. Если объемы вашей задачи таковы, что только один прогон на однопроцессорной машине может длиться сутками, неделями и месяцами, то очевидно, следует приложить усилия по адаптации алгоритма. Следует разделить задачу на несколько (по числу процессоров) более мелких подзадач, которые могут выполняться независимо, а в тех местах, где независимое выполнение невозможно, явно вызывать процедуры синхронизации, для обмена данными через сеть. Например, если вы обрабатываете большой массив данных, то разумно будет разделить его на области и распределить их по процессорам, обеспечив равномерную загрузку всего кластера.

Соседние файлы в папке Конспект и план