Товарные вычисления

Товарные вычисления (также известные как кластерные вычисления ) подразумевают использование большого количества уже доступных вычислительных компонентов для параллельных вычислений , чтобы получить наибольшее количество полезных вычислений при низких затратах. ^[1] Это вычисления, выполняемые на обычных компьютерах, а не на дорогих суперминикомпьютерах или специализированных компьютерах. Промышленные компьютеры — это компьютерные системы , производимые несколькими поставщиками и включающие компоненты, основанные на открытых стандартах . ^{[ нужна ссылка ]}

Характеристики

Говорят, что такие системы ^{[ кем? ]} основываться на стандартизированных компьютерных компонентах, поскольку процесс стандартизации способствует снижению затрат и уменьшению дифференциации продуктов поставщиков. Стандартизация и снижение дифференциации снижают затраты на переход или уход от конкретного поставщика, увеличивая влияние покупателей и предотвращая привязку к компании .

Руководящим принципом обычных вычислений является то, что предпочтительно иметь больше низкопроизводительного и недорогого оборудования, работающего параллельно (скалярные вычисления) (например, AMD x86 CISC). ^[2]), чем иметь меньше высокопроизводительных и дорогостоящих аппаратных средств. ^[3] (например, IBM POWER7 или Sun – от Oracle) . SPARC ^[4] РИСК ). В какой-то момент количество дискретных систем в кластере превысит среднее время наработки на отказ (MTBF) для любой аппаратной платформы. ^{[ сомнительно – обсудить ]}Независимо от того, насколько надежен, отказоустойчивость должна быть встроена в управляющее программное обеспечение. ^[5]^[6] Покупки должны быть оптимизированы по цене за единицу производительности, а не только по абсолютной производительности на процессор любой ценой. ^{[ нужна ссылка ]}

История

Середина 1960-х - начало 1980-х годов.

Первые компьютеры были большими, дорогими и проприетарными. Движение к массовым вычислениям началось, когда DEC представила PDP-8 в 1965 году. Это был компьютер, который был относительно небольшим и достаточно недорогим, чтобы отдел мог приобрести его без созыва заседания совета директоров. Вся индустрия миникомпьютеров возникла, чтобы удовлетворить спрос на «маленькие» компьютеры, такие как PDP-8. К сожалению, каждой из множества различных марок миникомпьютеров приходилось существовать самостоятельно, поскольку между брендами не было программного обеспечения и аппаратная совместимость была очень низкой.

первый микропроцессор Когда в 1971 году был представлен общего назначения ( Intel 4004 ), он сразу же начал отвоевывать нижнюю часть компьютерного рынка, заменяя встроенные миникомпьютеры во многих промышленных устройствах.

Этот процесс ускорился в 1977 году с появлением первого массового микрокомпьютера Apple II . С разработкой приложения VisiCalc в 1979 году микрокомпьютеры вырвались за пределы фабрики и начали в больших количествах проникать в офисные пакеты, но все еще через черный ход.

1980-е - середина 1990-х годов

IBM PC был представлен в 1981 году и сразу же начал вытеснять системы Apple II в корпоративном мире, но массовые вычисления, какими мы их знаем сегодня, по-настоящему начались, когда Compaq разработала первый по-настоящему совместимый с IBM PC компьютер . Все больше и больше PC-совместимых микрокомпьютеров начали поступать в крупные компании через парадный вход, и массовая вычислительная техника прочно утвердилась.

В 1980-е годы микрокомпьютеры начали серьезно вытеснять более крупные компьютеры. Поначалу основным оправданием была цена, но к концу 1980-х и началу 1990-х годов технология СБИС полупроводниковая развилась до такой степени, что производительность микропроцессоров начала затмевать производительность конструкций с дискретной логикой . Эти традиционные конструкции были ограничены проблемами задержки со скоростью света, присущими любому процессору, размер которого превышает один кристалл, и только производительность стала определять успех систем на базе микропроцессоров.

К середине 1990-х годов почти все компьютеры были основаны на микропроцессорах, и большинство микропроцессоров общего назначения представляли собой реализации x86 архитектуры набора команд . Хотя было время, когда каждый традиционный производитель компьютеров имел свои собственные микропроекты, сегодня существует лишь несколько производителей нетоварных компьютерных систем.

Сегодня

Сегодня все меньше и меньше общих требований к бизнес-вычислениям, которые невозможно удовлетворить с помощью стандартных компьютеров. Вполне вероятно, что низкоуровневые модели супермикрокомпьютеров будут и дальше вытесняться все более мощными микрокомпьютерами.

Развертывание

См. также

Ссылки

^ Джон Э. Дорбанд; Жозефина Паленсия Рэйтеон; Удая Ранаваке. «Товарные вычислительные кластеры в Центре космических полетов Годдарда» (PDF) . Центр космических полетов Годдарда . Проверено 7 марта 2010 г. Целью кластерных вычислений является использование большого количества легкодоступных вычислительных компонентов для параллельных вычислений с целью получения наибольшего количества полезных вычислений с наименьшими затратами. Вопрос стоимости вычислительных ресурсов является ключевым для вычислительной науки и обработки данных в GSFC, как и в большинстве других мест, с той разницей, что потребность в GSFC намного превышает любые ожидания удовлетворения этой потребности.
^ «Серверы IBM и HP не остановят натиск x86 на Unix» . 9 февраля 2010 г.
^ «Публикации – Исследования Google» .
^ ftp://ftp.software.ibm.com/common/ssi/pm/rg/n/poo03017usen/POO03017USEN.PDF ^{[ постоянная мертвая ссылка ]}
^ Баррозу, Луис Андре; Хёльцле, Урс (2009). «Центр обработки данных как компьютер: введение в проектирование машин складского масштаба» . Обобщающие лекции по архитектуре компьютеров . 4 : 1–108. дои : 10.2200/S00193ED1V01Y200905CAC006 .
^ «Google Fellow проливает свет на инфраструктуру и надежность в случае сбоя | InsideHPC.com» . Архивировано из оригинала 10 августа 2011 г. Проверено 6 марта 2010 г.

Внешние ссылки

[1] Джон Э. Дорбанд; Жозефина Паленсия Рэйтеон; Удая Ранаваке. «Товарные вычислительные кластеры в Центре космических полетов Годдарда» (PDF) . Центр космических полетов Годдарда . Проверено 7 марта 2010 г. Целью кластерных вычислений является использование большого количества легкодоступных вычислительных компонентов для параллельных вычислений с целью получения наибольшего количества полезных вычислений с наименьшими затратами. Вопрос стоимости вычислительных ресурсов является ключевым для вычислительной науки и обработки данных в GSFC, как и в большинстве других мест, с той разницей, что потребность в GSFC намного превышает любые ожидания удовлетворения этой потребности.

[2] «Серверы IBM и HP не остановят натиск x86 на Unix» . 9 февраля 2010 г.

[3] «Публикации – Исследования Google» .

[4] tp://ftp.software.ibm.com/common/ssi/pm/rg/n/poo03017usen/POO03017USEN.PDF ^{[ постоянная мертвая ссылка ]}

[5] Баррозу, Луис Андре; Хёльцле, Урс (2009). «Центр обработки данных как компьютер: введение в проектирование машин складского масштаба» . Обобщающие лекции по архитектуре компьютеров . 4 : 1–108. дои : 10.2200/S00193ED1V01Y200905CAC006 .

[6] «Google Fellow проливает свет на инфраструктуру и надежность в случае сбоя | InsideHPC.com» . Архивировано из оригинала 10 августа 2011 г. Проверено 6 марта 2010 г.

[1]

[2]

[3]

[4]

[5]

[6]