Квазиоппортунистические суперкомпьютеры
Квазиоппортунистические суперкомпьютеры — это вычислительная парадигма суперкомпьютеров на большом количестве географически разбросанных компьютеров . [3] Квазиоппортунистические суперкомпьютеры призваны обеспечить более высокое качество обслуживания, чем оппортунистическое совместное использование ресурсов . [4]
Квазиоппортунистический подход координирует компьютеры, которые часто принадлежат разным владельцам, для достижения надежной и отказоустойчивой высокой производительности с большим контролем, чем оппортунистические компьютерные сети , в которых вычислительные ресурсы используются всякий раз, когда они могут стать доступными. [3]
Хотя подход «оппортунистического сопоставления» к планированию задач в компьютерных сетях проще, поскольку он просто сопоставляет задачи с любыми ресурсами, которые могут быть доступны в данный момент, требовательные суперкомпьютерные приложения, такие как моделирование погоды или вычислительная гидродинамика, остаются недоступными. , отчасти из-за препятствий в надежном распределении большого количества задач, а также из-за надежной доступности ресурсов в данный момент времени. [5] [6]
Квазиоппортунистический подход позволяет выполнять требовательные приложения в компьютерных сетях путем заключения соглашений о распределении ресурсов по сетке; и отказоустойчивая передача сообщений для абстрактной защиты от сбоев базовых ресурсов, тем самым поддерживая некоторый оппортунизм, одновременно обеспечивая более высокий уровень контроля. [3]
Оппортунистические суперкомпьютеры на гриде
[ редактировать ]Общий принцип грид-вычислений заключается в использовании распределенных вычислительных ресурсов из разных административных доменов для решения одной задачи, используя ресурсы по мере их доступности. Традиционно большинство грид-систем подходили к задаче планирования задач , используя подход «оппортунистического сопоставления», при котором задачи сопоставляются с любыми ресурсами, которые могут быть доступны в данный момент. [5]
BOINC , разработанный в Калифорнийском университете в Беркли, является примером основанной на волонтерах . оппортунистической системы грид-вычислений, [2] Приложения, основанные на сетке BOINC, достигли уровня в несколько петафлопс, используя около полумиллиона компьютеров, подключенных к Интернету, всякий раз, когда волонтерские ресурсы становятся доступными. [7] Другая система, Folding@home , не основанная на BOINC и вычисляющая сворачивание белков , достигла 8,8 петафлопс при использовании клиентов, включающих GPU и PlayStation 3 . системы [8] [9] [2] Однако эти результаты неприменимы к рейтингам TOP500 , поскольку они не подвергаются тесту Linpack общего назначения .
Ключевой стратегией распределенных вычислений является использование промежуточного программного обеспечения , которое распределяет части программы между различными компьютерами в сети. [10] Хотя общие грид-вычисления добились успеха в параллельном выполнении задач, требовательные суперкомпьютерные приложения, такие как моделирование погоды или вычислительная гидродинамика, остались недоступными, отчасти из-за препятствий в надежном распределении большого количества задач, а также из-за надежных доступность ресурсов в данный момент времени. [2] [10] [9]
Оппортунистический Интернет-сервер PrimeNet поддерживает GIMPS , один из первых проектов сеточных вычислений с 1997 года, посвященный исследованию простых чисел Мерсенна . По состоянию на май 2011 г. [update]Распределенные исследования GIMPS в настоящее время достигают около 60 терафлопс в рамках добровольного вычислительного проекта. [11] Использование вычислительных ресурсов в « добровольных сетях », таких как GIMPS, обычно является чисто оппортунистическим: географически рассредоточенные компьютеры, принадлежащие дистрибьюторам, вносят свой вклад всякий раз, когда они становятся доступными, без каких-либо заранее установленных обязательств, что какие-либо ресурсы будут доступны в любой момент времени. Следовательно, гипотетически, если многие из добровольцев невольно решат выключить свои компьютеры в определенный день, ресурсы сети значительно сократятся. [12] [2] [9] Более того, пользователи сочтут чрезвычайно дорогостоящим организовывать очень большое количество оппортунистических вычислительных ресурсов таким образом, чтобы можно было достичь разумной высокой производительности вычислений . [12] [13]
Квазиконтроль вычислительных ресурсов
[ редактировать ]
Примером более структурированной сетки для высокопроизводительных вычислений является DEISA , суперкомпьютерный проект, организованный Европейским сообществом , который использует компьютеры в семи европейских странах. [14] Хотя различные части программы, выполняемой в рамках DEISA, могут выполняться на компьютерах, расположенных в разных странах под разными владельцами и администрациями, здесь обеспечивается больший контроль и координация, чем при чисто оппортунистическом подходе. DEISA имеет двухуровневую схему интеграции: «внутренний уровень» состоит из ряда тесно связанных высокопроизводительных компьютерных кластеров , которые используют схожие операционные системы и механизмы планирования и обеспечивают однородную вычислительную среду; тогда как «внешний уровень» состоит из гетерогенных систем , обладающих суперкомпьютерными возможностями. [15] Таким образом, DEISA может предоставлять пользователям в некоторой степени контролируемые, но рассредоточенные высокопроизводительные вычислительные услуги. [15] [16]
Квазиоппортунистическая парадигма направлена на преодоление этого за счет достижения большего контроля над назначением задач распределенным ресурсам и использования заранее согласованных сценариев доступности систем внутри сети. Квазиоппортунистическое распределенное выполнение требовательного программного обеспечения для параллельных вычислений в сетях фокусируется на реализации соглашений о распределении по сети, подсистем совместного распределения, механизмов распределения с учетом топологии связи, отказоустойчивых библиотек передачи сообщений и предварительной подготовки данных. [17] В этом подходе отказоустойчивая передача сообщений необходима для абстрактной защиты от сбоев базовых ресурсов. [3]
Квазиоппортунистический подход выходит за рамки добровольных вычислений в высокораспределенных системах, таких как BOINC , или общих сетевых вычислений в такой системе, как Globus, позволяя промежуточному программному обеспечению обеспечивать почти беспрепятственный доступ ко многим вычислительным кластерам, чтобы существующие программы на таких языках, как Фортран, или C может быть распределен между несколькими вычислительными ресурсами. [3]
Ключевым компонентом квазиоппортунистического подхода, как и в Qoscos Grid , является экономическая модель распределения ресурсов, в которой ресурсы предоставляются на основе соглашений между конкретными узлами администрирования суперкомпьютеров. В отличие от добровольческих систем, опирающихся на альтруизм, для выполнения конкретных типов задач оговариваются конкретные договорные условия. Однако парадигмы «око за око», в которых вычисления окупаются за счет будущих вычислений, не подходят для суперкомпьютерных приложений, и их следует избегать. [18]
Другим ключевым компонентом квазиоппортунистического подхода является надежная система передачи сообщений , обеспечивающая механизмы перезапуска распределенных контрольных точек , когда компьютерное оборудование или сети неизбежно испытывают сбои. [18] Таким образом, если какая-то часть большого вычисления дает сбой, не нужно прекращать весь цикл, а можно перезапустить его с последней сохраненной контрольной точки. [18]
См. также
[ редактировать ]- Грид-вычисления
- История суперкомпьютеров
- Коскос Сетка
- Суперкомпьютерная архитектура
- Операционные системы для суперкомпьютеров
Ссылки
[ редактировать ]- ^ Веб-сайт НАСА
- ^ Jump up to: а б с д и Параллельный и распределенный вычислительный интеллект , Франсиско Фернандес де Вега, 2010 г. ISBN 3-642-10674-9, страницы 65–68.
- ^ Jump up to: а б с д и Квазиоппортунистические суперкомпьютеры в сетках Валентина Кравцова, Дэвида Кармели, Вернера Дубицкого, Ариэля Орды, Ассафа Шустера , Бенни Йошпы, на Международном симпозиуме IEEE по высокопроизводительным распределенным вычислениям, 2007, страницы 233-244 [1]
- ^ Вычислительная наука - Iccs 2008: 8-я Международная конференция под редакцией Мариана Бубака, 2008 г. ISBN 978-3-540-69383-3 страницы 112-113 [2]
- ^ Jump up to: а б Грид-вычисления: управление экспериментами, интеграция инструментов и научные рабочие процессы , Раду Продан, Томас Фарингер, 2007 г. ISBN 3-540-69261-4 страницы 1-4
- ^ Вычислительная наука - Iccs 2009: 9-я Международная конференция под редакцией Габриэль Аллен , Ярека Набжиски, 2009 г. ISBN 3-642-01969-2 страницы 387-388 [3]
- ^ Статистика BOIN, 2011 г. Архивировано 19 сентября 2010 г. на Wayback Machine.
- ^ «Статистика Folding@home, 2011» . Архивировано из оригинала 13 мая 2013 г. Проверено 21 июля 2011 г.
- ^ Jump up to: а б с Euro-par 2010, Семинар по параллельной обработке под редакцией Марио Р. Гуаррачино, 2011 г. ISBN 3-642-21877-6 страниц 274-277
- ^ Jump up to: а б Языки и компиляторы для параллельных вычислений , Гуан Р. Гао, 2010 г. ISBN 3-642-13373-8, страницы 10–11.
- ^ «Технология распределенных вычислений Internet PrimeNet Server для эффективного поиска простых чисел Мерсенна в Интернете» . ГИМПЫ . Проверено 6 июня 2011 г.
- ^ Jump up to: а б Грид-вычисления: на пути к глобальной взаимосвязанной инфраструктуре под редакцией Николаоса П. Преве, 2011 г. ISBN 0-85729-675-2 стр. 71
- ^ Купер, Кертис и Стивен Бун. «Великий поиск простых чисел Мерсенна в Интернете в Университете Центрального Миссури» . Университет Центрального Миссури . Проверено 4 августа 2011 г.
- ^ Высокопроизводительные вычисления - HiPC 2008 под редакцией П. Садаяппана, 2008 г. ISBN 3-540-89893-X стр. 1
- ^ Jump up to: а б Семинары Euro-Par 2006: параллельная обработка: CoreGRID 2006 под редакцией Вольфганга Ленера, 2007 г. ISBN 3-540-72226-2 страницы
- ^ Грид-вычисления: Международный симпозиум по грид-вычислениям (ISGC 2007) под редакцией Стеллы Шен, 2008 г. ISBN 0-387-78416-0 стр. 170
- ^ Кравцов, Валентин; Кармели, Дэвид; Дубицкий, Вернер; Орда, Ариэль; Шустер, Ассаф; Йошпа, Бенни. «Квазиоппортунистические суперкомпьютеры в сетках, актуальная тема (2007 г.)» . Международный симпозиум IEEE по высокопроизводительным распределенным вычислениям . ИИЭЭ . Проверено 4 августа 2011 г.
{{cite web}}: CS1 maint: несколько имен: список авторов ( ссылка ) - ^ Jump up to: а б с Алгоритмы и архитектуры для параллельной обработки Ану Г. Буржуа, 2008 г. ISBN 3-540-69500-1 страницы 234-242