Квази-оппортунистические суперкомпьютеры - это вычислительная парадигма суперкомпьютеров на большом количестве географически разнесенных компьютеров . [3] Квази-оппортунистические суперкомпьютеры нацелены на обеспечение более высокого качества обслуживания, чем гибкое совместное использование ресурсов . [4]
Квази-оппортунистический подход координирует компьютеры, которые часто находятся в разных владениях, для достижения надежной и отказоустойчивой высокой производительности с большим контролем, чем гибкие компьютерные сети, в которых вычислительные ресурсы используются всякий раз, когда они становятся доступными. [3]
В то время как подход «гибкого сопоставления» к планированию задач в компьютерных сетях проще в том смысле, что он просто сопоставляет задачи с любыми ресурсами, которые могут быть доступны в данный момент времени, требовательные суперкомпьютерные приложения, такие как моделирование погоды или вычислительная гидродинамика , остались недосягаемыми. отчасти из-за препятствий в надежном распределении большого количества задач, а также из-за надежной доступности ресурсов в данный момент времени. [5] [6]
Квази-оппортунистический подход позволяет выполнять требовательные приложения в компьютерных сетях путем заключения соглашений о распределении ресурсов по сетям; и передача отказоустойчивых сообщений для абстрактной защиты от сбоев базовых ресурсов, таким образом поддерживая некоторый оппортунизм, обеспечивая более высокий уровень контроля. [3]
Оппортунистические суперкомпьютеры в сетях [ править ]
Общий принцип грид-вычислений заключается в использовании распределенных вычислительных ресурсов из различных административных доменов для решения одной задачи с использованием ресурсов по мере их доступности. Традиционно большинство грид-систем подходят к задаче планирования задач, используя подход «гибкого согласования», в котором задачи сопоставляются с любыми ресурсами, которые могут быть доступны в данный момент. [5]
BOINC , разработанный в Калифорнийском университете в Беркли, является примером гибкой вычислительной системы на добровольных началах . [2] Приложения, основанные на сетке BOINC , достигли многопетафлопсного уровня за счет использования почти полумиллиона компьютеров, подключенных к Интернету, всякий раз, когда появляются ресурсы добровольцев. [7] Другая система, Folding @ home , которая не основана на BOINC, вычисляет сворачивание белков , достигла скорости 8,8 петафлопс за счет использования клиентов, включая системы GPU и PlayStation 3 . [8] [9] [2]Однако эти результаты неприменимы к рейтингам TOP500, потому что они не соответствуют тесту Linpack общего назначения .
Ключевой стратегией grid-вычислений является использование промежуточного программного обеспечения, которое разделяет части программы между различными компьютерами в сети. [10] Хотя общие сеточные вычисления имели успех при параллельном выполнении задач, требовательные суперкомпьютерные приложения, такие как моделирование погоды или вычислительная гидродинамика , остались недосягаемыми, отчасти из-за препятствий в надежном подзадаче большого количества задач. как надежная доступность ресурсов в определенный момент времени. [2] [10] [9]
Оппортунистических Интернет PrimeNet Сервер поддерживает GIMPS , один из самых ранних сетки вычислительных проектов с 1997 года, исследуя Мерсенна числа. По состоянию на май 2011 [Обновить]года распределенное исследование GIMPS в рамках добровольного вычислительного проекта достигло около 60 терафлопс. [11] Использование вычислительных ресурсов в « волонтерских сетях»."такие, как GIMPS, обычно являются чисто конъюнктурными: географически рассредоточенные компьютеры, находящиеся в распределении, вносят свой вклад всякий раз, когда они становятся доступными, без заранее установленных обязательств, что какие-либо ресурсы будут доступны в любой момент времени. Следовательно, гипотетически, если многие из добровольцев невольно решат переключить свои Если компьютеры отключены в определенный день, ресурсы сети будут значительно сокращены. [12] [2] [9] Кроме того, пользователи сочтут чрезвычайно дорогостоящим организовать очень большое количество гибких вычислительных ресурсов таким образом, чтобы можно было достичь разумно высокой производительности. вычисления . [12] [13]
Квазиуправление вычислительными ресурсами [ править ]
Примером более структурированной сетки для высокопроизводительных вычислений является DEISA , суперкомпьютерный проект, организованный Европейским сообществом, в котором используются компьютеры в семи европейских странах. [14] Хотя разные части программы, выполняемой в DEISA, могут выполняться на компьютерах, расположенных в разных странах и находящихся в разных владениях и администрациях, здесь больше контроля и координации, чем при чисто оппортунистическом подходе. DEISA имеет двухуровневую схему интеграции: «внутренний уровень» состоит из ряда сильно связанных высокопроизводительных компьютерных кластеров, которые используют схожие операционные системы и механизмы планирования и обеспечивают однородные вычисления.среда; в то время как «внешний уровень» состоит из разнородных систем , обладающих суперкомпьютерными возможностями. [15] Таким образом, DEISA может предоставлять пользователям несколько контролируемых, но рассредоточенных высокопроизводительных вычислительных услуг. [15] [16]
Квазиоппортунистическая парадигма направлена на преодоление этого путем достижения большего контроля над назначением задач распределенным ресурсам и использования заранее согласованных сценариев доступности систем в сети. Квази-оппортунистическое распределенное выполнение требовательного программного обеспечения для параллельных вычислений в гридах фокусируется на реализации соглашений о распределении по сетке, подсистемах совместного размещения, механизмах распределения с учетом топологии связи, отказоустойчивых библиотеках передачи сообщений и предварительной обработке данных. [17] В этом подходе отказоустойчивый обмен сообщениями необходим для абстрактной защиты от сбоев базовых ресурсов. [3]
Квази-оппортунистический подход выходит за рамки добровольных вычислений в сильно распределенных системах, таких как BOINC , или общих грид-вычислений в такой системе, как Globus , позволяя промежуточному программному обеспечению обеспечивать почти беспрепятственный доступ ко многим вычислительным кластерам, так что существующие программы на таких языках, как Fortran или C может быть распределен между несколькими вычислительными ресурсами. [3]
Ключевым компонентом квази-оппортунистического подхода, как в Qoscos Grid , является экономическая модель распределения ресурсов, в которой ресурсы предоставляются на основе соглашений между конкретными административными сайтами суперкомпьютеров. В отличие от добровольческих систем, основанных на альтруизме, для выполнения определенных типов задач предусмотрены определенные договорные условия. Однако парадигма «око за око», в которой вычисления окупаются за счет будущих вычислений, не подходит для суперкомпьютерных приложений, и ее избегают. [18]
Другой ключевой компонент квази-оппортунистического подхода - это надежная система передачи сообщений , обеспечивающая механизмы перезапуска распределенных контрольных точек, когда компьютерное оборудование или сети неизбежно выходят из строя . [18] Таким образом, если какая-то часть большого вычисления завершится неудачно, не нужно прерывать весь прогон, но можно перезапустить его с последней сохраненной контрольной точки. [18]
См. Также [ править ]
- Грид-вычисления
- История суперкомпьютеров
- Qoscos Grid
- Архитектура суперкомпьютера
- Операционные системы суперкомпьютеров
Ссылки [ править ]
- ^ Сайт НАСА
- ^ a b c d e Параллельный и распределенный вычислительный интеллект Франсиско Фернандес де Вега 2010 ISBN 3-642-10674-9, страницы 65-68
- ^ a b c d e Квази-оппортунистические суперкомпьютеры в сетях Валентин Кравцов, Дэвид Кармели, Вернер Дубицки, Ариэль Орда, Ассаф Шустер , Бенни Йошпа, на Международном симпозиуме IEEE по высокопроизводительным распределенным вычислениям, 2007, страницы 233–244 [1]
- ^ Вычислительные науки - Iccs 2008: 8-я международная конференция под редакцией Мариана Бубака 2008 ISBN 978-3-540-69383-3 страницы 112-113 [2]
- ^ a b Грид-вычисления: управление экспериментами, интеграция инструментов и научные рабочие процессы Раду Продан, Томас Фарингер 2007 ISBN 3-540-69261-4 страницы 1-4
- ^ Вычислительная наука - Iccs 2009: 9-я международная конференция под редакцией Габриэль Аллен , Ярек Набжиски 2009 ISBN 3-642-01969-2 страницы 387-388 [3]
- ^ Статистика BOIN, 2011 г. Архивировано 19 сентября 2010 г. на Wayback Machine
- ^ Folding @ home статистика, 2011 г.
- ^ a b c Euro-par 2010, семинар по параллельной обработке под редакцией Марио Р. Гуаррачино 2011 ISBN 3-642-21877-6 стр. 274-277
- ^ a b Языки и компиляторы для параллельных вычислений Гуан Р. Гао 2010 ISBN 3-642-13373-8 стр. 10-11
- ^ "Internet PrimeNet Server Distributed Computing Technology for the Great Internet Mersenne Prime Search" . GIMPS . Проверено 6 июня 2011 года .
- ^ a b Grid Computing: На пути к глобальной взаимосвязанной инфраструктуре под редакцией Николаоса П. Преве 2011 ISBN 0-85729-675-2 стр. 71
- ^ Купер, Кертис и Стивен Бун. «Великий Интернет-поиск Мерсенн Прайм в Университете Центрального Миссури» . Университет Центрального Миссури . Проверено 4 августа 2011 года .
- ^ Высокопроизводительные вычисления - HiPC 2008 под редакцией П. Садаяппана 2008 ISBN 3-540-89893-X стр. 1
- ^ a b Семинары Euro-Par 2006: параллельная обработка: CoreGRID 2006 под редакцией Вольфганга Ленера 2007 ISBN 3-540-72226-2 страницы
- ^ Сетка вычисления: Международный симпозиум по Grid Computing (ISGC 2007)редакцией Stella Shen 2008 ISBN 0-387-78416-0 стр 170
- ^ Кравцов, Валентин; Кармели, Дэвид; Дубицкий, Вернер; Орда, Ариэль; Шустер, Ассаф; Йошпа, Бенни. «Квазиоппортунистические суперкомпьютеры в гридах, статья по горячей теме (2007)» . Международный симпозиум IEEE по высокопроизводительным распределенным вычислениям . IEEE . Проверено 4 августа 2011 года .
- ^ a b c Алгоритмы и архитектуры для параллельной обработки. Автор: Ану Г. Буржуа, 2008 ISBN 3-540-69500-1, страницы 234-242.