КАТЕГОРИИ: Архитектура-(3434)Астрономия-(809)Биология-(7483)Биотехнологии-(1457)Военное дело-(14632)Высокие технологии-(1363)География-(913)Геология-(1438)Государство-(451)Демография-(1065)Дом-(47672)Журналистика и СМИ-(912)Изобретательство-(14524)Иностранные языки-(4268)Информатика-(17799)Искусство-(1338)История-(13644)Компьютеры-(11121)Косметика-(55)Кулинария-(373)Культура-(8427)Лингвистика-(374)Литература-(1642)Маркетинг-(23702)Математика-(16968)Машиностроение-(1700)Медицина-(12668)Менеджмент-(24684)Механика-(15423)Науковедение-(506)Образование-(11852)Охрана труда-(3308)Педагогика-(5571)Полиграфия-(1312)Политика-(7869)Право-(5454)Приборостроение-(1369)Программирование-(2801)Производство-(97182)Промышленность-(8706)Психология-(18388)Религия-(3217)Связь-(10668)Сельское хозяйство-(299)Социология-(6455)Спорт-(42831)Строительство-(4793)Торговля-(5050)Транспорт-(2929)Туризм-(1568)Физика-(3942)Философия-(17015)Финансы-(26596)Химия-(22929)Экология-(12095)Экономика-(9961)Электроника-(8441)Электротехника-(4623)Энергетика-(12629)Юриспруденция-(1492)Ядерная техника-(1748) |
Параллельные вычислени в ГРИД. Пакет G2
Для выполнения параллельных вычислений на кластерах используется библиотека MPI. Пакет MPICH-G2 есть Грид ориентированная полная реали- зация стандарта MPI-1, которая использует службы Globus Toolkit для прозрач- ной работы в среде Грид. MPICH-G2: • позволяет программисту соединять компьютеров различной архитектуры; • планирует распределение ресурсов; • автоматически преобразовывает данные в сообщениях между компьютерами различной архитектуры; • освобождает пользователя от работы по изучению специфики конкретных машин и позволяет пользователю запускать многопроцессорное приложе- ние одной командой mpirun. • Из всех возможных ресурсов выбирает только такие, которые могут работать с MPI. • Выбранные ресурсы разнесены в пространстве, различаются по характеристикам (быстродействие процессоров, объем памяти, скорость передачи данных по каналам связи и др.), поэтому времена выполнения локальных вычислений могут оказаться разными. Следовательно, неоходимо устано- вить факт окончания всех локальных работ и обменов данными, прежде чем запускать следующие отрезки локальных вычислений. Это достигается с помощью операторов синхронизации, например, MPI_Barrier. • Оптимизирует выбор путей обмена данными с учетом их пропускной способности и последовательности обменов, чтобы сократить общее время передачи данных. Каналы отличаются по пропускной способности: intramachine messaging, short (LAN) and long (WAN). По этой стратегии MPICH-G2 упорядочивает различные коммуникационные методы. Порядок запуска проложения таков: • Чтобы запустить MPICH-G2 приложение, пользователю нужно получить открытый ключ, который используется для аутентификации пользователя на каждом удаленном сайте. • Когда идентификация произведена, пользователь использует стандартную mpirun команду, чтобы запросить создание MPI вычислений. Реализация mpirun использует скрипты RSL, которые пишут пользователи. В них идентифицируются ресурсы (то есть компьютеры), описывают требования (количество CPU, памяти, требуемого времени и т. д.) и параметры (раз- мещение программ, аргументы командной строки, переменные среды и т.д.) для каждого ресурса. • На основе этой информации MPICH-G2 вызывает DUROC, чтобы спланировать и запустить приложение на различных компьютерах. DUROC реа- лизует операцию размещения через множественные RM (ресурсные ме- неджеры) в рамках Globus. • Для каждого подвычисления DUROC генерирует GRAM запрос к удаленному GRAM серверу, который распознает пользователя, выполняет ло- кальную авторизацию и затем взаимодействует с локальным планировщи- ком, чтобы инициировать вычисления. DUROC и связанные с MPICH-G2 библиотеки связывают различные подвычисления в единое MPI вычисле- ние. DUROC и GRAM также взаимодействуют при мониторинге и выполнении приложения. Каждый GRAM сервер следит за жизненным циклом его вы- числений на всех стадиях: задержка, выполнение, окончание.
Дата добавления: 2014-01-20; Просмотров: 454; Нарушение авторских прав?; Мы поможем в написании вашей работы! Нам важно ваше мнение! Был ли полезен опубликованный материал? Да | Нет |