Высокопроизводительный кластер (группа компьютеров)
Компьютерный кластер - это группа компьютеров объединённых между собой высокоскоростными линиями связи, которые совместно обрабатывают одни и те же запросы и представляются со стороны пользователя как единая вычислительная система.
Главные свойства кластеров
Кластеры состоят из нескольких компьютерных систем;
Они работают как одна вычислительная система (не все);
Кластер управляется и представляется пользователю как одна вычислительная система;
Зачем нужны кластеры
Кластеры можно использовать в разных целях. Кластеры могут создавать отказоустойчивые системы, могут служить для повышения производительности компьютерного узла, а могут быть использовании для трудоёмких вычислений.
Какие бывают кластеры
Отказоустойчивые кластеры
Подобные кластера создают для обеспечения высокого уровня доступности сервиса представляемого кластером. Чем больше количество компьютеров входящих в кластер, тем меньше вероятность отказа представляемого сервиса. Компьютеры, которые входят в кластер, разнесённые географически, так же обеспечивают защиту от стихийных бедствий, террористических атак и других угроз.
Данные кластера могут быть построены по трём основным принципам
- кластеры с холодным резервом - это когда активный узел обрабатывает запросы, а пассивный бездействует, и просто ждёт отказа активного. Пассивный узел начинает работать только после отказа активного. Кластер, построенный по данному принципу, может обеспечить высокую отказоустойчивость, но в момент выключения активного узла, запросы обрабатываемые им в этот момент могут быть утеряны.
- кластер с горячим резервом - это когда все узлы системы совместно обрабатывают запросы, а в случае отказа одного или нескольких узлов, нагрузка распределяется между оставшимися. Данный тип кластера можно так же назвать кластер распределения нагрузки о котором мы поговорим далее, но с поддержкой распределения запросов при отказе одного или нескольких узлов. При использовании данного кластера, так же есть вероятность потери данных, обрабатываемых узлом, который дал сбой.
- кластер с модульной избыточностью - это когда все компьютеры кластера обрабатывают одни и те же запросы параллельно друг другу, а после обработки берётся любое значение. Подобная схема гарантирует выполнение запроса, так как можно взят любой результат обработки запроса.
Кластер распределения нагрузки
Эти кластера создают в основном для повышения производительности, но их можно использовать и для повышения отказоустойчивости, как в случае с отказоустойчивым кластером горячего резерва. В данных кластера запросы распределяются через входные узлы на все остальные узлы кластера.
Вычислительные кластеры
Данный тип кластеров, используется как правило в научных целях. В данных системах, задача разбивается на части, параллельно-выполняемые на всех узлах кластера. Это позволяет существенно сократить время обработки данных по сравнению с одиночными компьютерами.
|
Не забываем оставлять |
Кластерные технологии стали логическим продолжением развития идей, заложенных в архитектуре MPP систем. Если процессорный модуль в MPP системе представляет собой законченную вычислительную систему, то следующий шаг напрашивается сам собой: почему бы в качестве таких вычислительных узлов не использовать обычные серийно выпускаемые компьютеры. Развитие коммуникационных технологий, а именно, появление высокоскоростного сетевого оборудования и специального программного обеспечения, такого как система MPI, реализующего механизм передачи сообщений над стандартными сетевыми протоколами, сделали кластерные технологии общедоступными. Сегодня не составляет большого труда создать небольшую кластерную систему, объединив вычислительные мощности компьютеров отдельной лаборатории или учебного класса.
Привлекательной чертой кластерных технологий является то, что они позволяют для достижения необходимой производительности объединять в единые вычислительные системы компьютеры самого разного типа, начиная от персональных компьютеров и заканчивая мощными суперкомпьютерами. Широкое распространение кластерные технологии получили как средство создания систем суперкомпьютерного класса из составных частей массового производства, что значительно удешевляет стоимость вычислительной системы. В частности, одним из первых был реализован проект COCOA, в котором на базе 25 двухпроцессорных персональных компьютеров общей стоимостью порядка $100000 была создана система с производительностью, эквивалентной 48-процессорному Cray T3D стоимостью несколько миллионов долларов США.
Конечно, о полной эквивалентности этих систем говорить не приходится. Как указывалось в предыдущем разделе, производительность систем с распределенной памятью очень сильно зависит от производительности коммуникационной среды. Коммуникационную среду можно достаточно полно охарактеризовать двумя параметрами: латентностью - временем задержки при посылке сообщения, и пропускной способностью - скоростью передачи информации. Так вот для компьютера Cray T3D эти параметры составляют соответственно 1 мкс и 480 Мб/сек, а для кластера, в котором в качестве коммуникационной среды использована сеть Fast Ethernet, 100 мкс и 10 Мб/сек. Это отчасти объясняет очень высокую стоимость суперкомпьютеров. При таких параметрах, как у рассматриваемого кластера, найдется не так много задач, которые могут эффективно решаться на достаточно большом числе процессоров.
Если говорить кратко, то кластер - это связанный набор полноценных компьютеров, используемый в качестве единого вычислительного ресурса. Преимущества кластерной системы перед набором независимых компьютеров очевидны. Во-первых, разработано множество диспетчерских систем пакетной обработки заданий, позволяющих послать задание на обработку кластеру в целом, а не какому-то отдельному компьютеру. Эти диспетчерские системы автоматически распределяют задания по свободным вычислительным узлам или буферизуют их при отсутствии таковых, что позволяет обеспечить более равномерную и эффективную загрузку компьютеров. Во-вторых, появляется возможность совместного использования вычислительных ресурсов нескольких компьютеров для решения одной задачи.
Для создания кластеров обычно используются либо простые однопроцессорные персональные компьютеры, либо двух- или четырех- процессорные SMP-серверы. При этом не накладывается никаких ограничений на состав и архитектуру узлов. Каждый из узлов может функционировать под управлением своей собственной операционной системы. Чаще всего используются стандартные ОС: Linux, FreeBSD, Solaris, Tru64 Unix, Windows NT. В тех случаях, когда узлы кластера неоднородны, то говорят о гетерогенных кластерах.
При создании кластеров можно выделить два подхода. Первый подход применяется при создании небольших кластерных систем. В кластер объединяются полнофункциональные компьютеры, которые продолжают работать и как самостоятельные единицы, например, компьютеры учебного класса или рабочие станции лаборатории. Второй подход применяется в тех случаях, когда целенаправленно создается мощный вычислительный ресурс. Тогда системные блоки компьютеров компактно размещаются в специальных стойках, а для управления системой и для запуска задач выделяется один или несколько полнофункциональных компьютеров, называемых хост-компьютерами. В этом случае нет необходимости снабжать компьютеры вычислительных узлов графическими картами, мониторами, дисковыми накопителями и другим периферийным оборудованием, что значительно удешевляет стоимость системы.
Разработано множество технологий соединения компьютеров в кластер. Наиболее широко в данное время используется технология Fast Ethernet. Это обусловлено простотой ее использования и низкой стоимостью коммуникационного оборудования. Однако за это приходится расплачиваться заведомо недостаточной скоростью обменов. В самом деле, это оборудование обеспечивает максимальную скорость обмена между узлами 10 Мб/сек, тогда как скорость обмена с оперативной памятью составляет 250 Мб/сек и выше. Разработчики пакета подпрограмм ScaLAPACK, предназначенного для решения задач линейной алгебры на многопроцессорных системах, в которых велика доля коммуникационных операций, формулируют следующим образом требование к многопроцессорной системе: "Скорость межпроцессорных обменов между двумя узлами, измеренная в Мб/сек, должна быть не менее 1/10 пиковой производительности вычислительного узла, измеренной в Mflops"http://rsusu1.rnd.runnet.ru/tutor/method/m1/liter1.html - . Таким образом, если в качестве вычислительных узлов использовать компьютеры класса Pentium III 500 Мгц (пиковая производительность 500 Mflops), то аппаратура Fast Ethernet обеспечивает только 1/5 от требуемой скорости. Частично это положение может поправить переход на технологии Gigabit Ethernet.
Ряд фирм предлагают специализированные кластерные решения на основе более скоростных сетей, таких как SCI фирмы Scali Computer (~100 Мб/сек) и Mirynet (~120 Мб/сек). Активно включились в поддержку кластерных технологий и фирмы-производители высокопроизводительных рабочих станций (SUN, HP, Silicon Graphics).
Кластер (компьютеры)
Классификация кластеров
Кластеры высокой доступности
Обозначаются аббревиатурой HA (англ. High Availability - высокая доступность). Создаются для обеспечения высокой доступности сервиса, предоставляемого кластером. Избыточное число узлов, входящих в кластер, гарантирует предоставление сервиса в случае отказа одного или нескольких серверов. Типичное число узлов - два, это минимальное количество, приводящее к повышению доступности. Создано множество программных решений для построения такого рода кластеров. В частности, для GNU/Linux , Solaris существует проект бесплатного ПО Linux-HA .
Кластеры распределения нагрузки
Принцип их действия строится на распределении запросов через один или несколько входных узлов, которые перенаправляют их на обработку в остальные, вычислительные узлы. Первоначальная цель такого кластера - производительность, однако, в них часто используются также и методы, повышающие надёжность. Подобные конструкции называются серверными фермами . Программное обеспечение (ПО) может быть как коммерческим (OpenVMS Cluster, Platform LSF HPC, Sun Grid Engine, Moab Cluster Suite, Maui Cluster Scheduler), так и бесплатным (Linux Virtual Server, Mosix).
Вычислительные кластеры
Кластеры используются в вычислительных целях, в частности в научных исследованиях. Для вычислительных кластеров существенными показателями являются высокая производительность процессора на операциях над числами с плавающей точкой (Flops) и низкая латентность объединяющей сети, и менее существенными - скорость операций ввода-вывода, которая в большей степени важна для баз данных и web-сервисов . Вычислительные кластеры позволяют уменьшить время расчетов, по сравнению с одиночным компьютером, разбивая задание на параллельно выполняющиеся ветки, которые обмениваются данными по связывающей сети. Одна из типичных конфигураций - набор компьютеров, собранных из общедоступных компонентов, с установленной на них операционной системой Linux, и связанных сетью Myrinet, Beowulf. Специально выделяют высокопроизводительные кластеры (Обозначаются англ. аббревиатурой HPC Cluster - High-performance computing cluster ). Список самых мощных высокопроизводительных компьютеров (также может обозначаться англ. аббревиатурой HPC ) можно найти в мировом рейтинге TOP500 . В России ведется рейтинг самых мощных компьютеров СНГ TOP50 Суперкомпьютеры .
Системы распределенных вычислений (grid)
Такие системы не принято считать кластерами, но их принципы в значительной степени сходны с кластерной технологией. Их также называют grid-системами . Главное отличие - низкая доступность каждого узла, то есть невозможность гарантировать его работу в заданный момент времени (узлы подключаются и отключаются в процессе работы), поэтому задача должна быть разбита на ряд независимых друг от друга процессов. Такая система, в отличие от кластеров, не похожа на единый компьютер, а служит упрощённым средством распределения вычислений. Нестабильность конфигурации, в таком случае, компенсируется большим числом узлов.
Самые производительные
Дважды в год организацией IBM Roadrunner (Лос-Аламосская национальная лаборатория , США , созданный в ), его максимальная производительность (на июль 2008) составляет 1,026 2008) - суперкомпьютер, BlueGene /P находится в Федеративной Республике Германия , в исследовательском центре города Юлих, земля Северный Рейн-Вестфалия, максимально достигнутая производительность 167,3 Висконсин, США).
Сравнительно дешёвую альтернативу суперкомпьютерам представляют кластеры, основанные на концепции Beowulf , которые строятся из обыкновенных недорогих компьютеров на основе бесплатного программного обеспечения. Один из практических примеров такой системы - Stone Soupercomputer (Оак Ридж, шт. Теннесси , США, ).
Крупнейший кластер, принадлежащий частному лицу (из 1000 процессоров), был построен Джоном Козой (John Koza).
История
История создания кластеров неразрывно связана с ранними разработками в области компьютерных сетей. Одной из причин для появления скоростной связи между компьютерами стали надежды на объединение вычислительных ресурсов. В начале 1970-х гг. группой разработчиков протокола TCP/IP и лабораторией Xerox PARC были закреплены стандарты сетевого взаимодействия. Появилась и операционная система Hydra («Гидра») для компьютеров DEC, созданный на этой основе кластер был назван C.mpp (Питтсбург , шт. Пенсильвания , США, ). Тем не менее, только около г. были созданы механизмы, позволяющие с лёгкостью пользоваться распределением задач и файлов через сеть, по большей части это были разработки на основе Sun Microsystems.
Первым коммерческим проектом кластера стал ARCNet, созданный компанией Datapoint в г. Прибыльным он не стал, и поэтому строительство кластеров не развивалось до г., когда DEC построила свой VAXcluster на основе операционной системы HP Alpha и 1994, класс HA) и г. это ПО для объединения компьютеров в виртуальный суперкомпьютер открыло возможность мгновенного создания кластеров. В результате суммарная производительность всех созданных тогда дешёвых кластеров обогнала по производительности сумму мощностей «серьёзных» коммерческих систем.
Создание кластеров на основе дешёвых персональных компьютеров, объединённых сетью передачи данных, продолжилось в г. силами Американского аэрокосмического агентства (NASA), затем в г. получили развитие кластеры Beowulf , специально разработанные на основе этого принципа. Успехи таких систем подтолкнули развитие grid-сетей , которые существовали ещё с момента создания
Программные средства
Широко распространённым средством для организации межсерверного взаимодействия является библиотека MPI , поддерживающая языки и Fortran . Она используется, например, в программе моделирования погоды MM5 .
Компанией Windows. Он создан на основе технологии, выкупленной у Digital Equipment Corporation , поддерживает до 8 узлов в кластере, а также работу в сети SAN . Набор API-интерфейсов служит для поддержки распределяемых приложений, есть заготовки для работы с программами, не предусматривающими работы в кластере.
См. также
Ссылки
- Вычислительный кластер Киевского национального университета им. Т. Г. Шевченка
- Высокопроизводительные вычисления на Nvidia GPU, проект Tesla
Wikimedia Foundation . 2010 .
Развитие кластерных систем (КС) в России
Кластер - это модульная многопроцессорная система, созданная на базе стандартных вычислительных узлов, соединенных высокоскоростной коммуникационной средой. Сейчас слова «кластер» и «суперкомпьютер» в значительной степени синонимы, но прежде чем об этом стало можно с уверенностью говорить, аппаратные средства прошли длительный цикл эволюции. В течение первых 30 лет с момента появления компьютеров, вплоть до середины 1980-х гг., под «суперкомпьютерными» технологиями понимали исключительно производство специализированных особо мощных процессоров. Однако появление однокристального микропроцессора практически стерло разницу между «массовыми» и «особо мощными» процессорами, и с этого момента единственным способом создания суперкомпьютера стал путь объединения процессоров для параллельного решения одной задачи. Алексей Лацис, один из создателей российского суперкомпьютера МВС-1000М, в своей книге «Как построить и использовать суперкомпьютер» называет это «первой суперкомпьютерной революцией».
Примерно до середины 1990-х гг. основное направление развития суперкомпьютерных технологий было связано с построением специализированных многопроцессорных систем из массовых микросхем. Один из сформировавшихся подходов - SMP (Symmetric Multi Processing), подразумевал объединение многих процессоров с использованием общей памяти, что сильно облегчало программирование, но предъявляло высокие требования к самой памяти. Сохранить быстродействие таких систем при увеличении количества узлов до десятков было практически невозможно. Кроме того, этот подход оказался самым дорогим в аппаратной реализации. На порядок более дешевым и практически бесконечно масштабируемым оказался способ МРР (Massively Parallel Processing), при котором независимые специализированные вычислительные модули объединялись специализированными каналами связи, причем и те и другие создавались под конкретный суперкомпьютер и ни в каких других целях не применялись.
Идея создания так называемого кластера рабочих станций фактически явилась развитием метода МРР, ведь логически МРР-система не сильно отличалась от обычной локальной сети. Локальная сеть стандартных персональных компьютеров, при соответствующем ПО использовавшаяся как многопроцессорный суперкомпьютер, и стала прародительницей современного кластера. Эта идея получила более совершенное воплощение в середине 1990-х гг., когда благодаря повсеместному оснащению ПК высокоскоростной шиной PCI и появлению дешевой, но быстрой сети. Fast Ethernet кластеры стали догонять специализированные МРР-системы по коммуникационным возможностям. Это означало, что полноценную МРР-систему можно было создать из стандартных серийных компьютеров при помощи серийных коммуникационных технологий, причем такая система обходилась дешевле в среднем на два порядка.
Вот самые знаменитые суперкомпьютеры с кластерной архитектурой «первого поколения»: Beowulf (1994, NASA Goddard Space Flight Center) - 16-процессор-ный кластер на процессорах Intel 486DX4/100 МГц; Avalon (1998, Лос-Аламосская национальная лаборатория) - Linux-кластер на базе процессоров Alpha 21164А/533 МГц. Первоначально Avalon состоял из 68 процессоров, затем их число увеличилось до 140; его производительность на тесте LINPACK 48,6 GFlops* позволила ему занять 113-е место в 12-й редакции рейтинга самых мощных компьютеров мира Тор500 рядом со 152-процессорной SMP-системой IBM RS/6000 SP. Первой отечественной системой, вошедшей в ТорбОО, стал кластер МВС-1000М, изготовленный НИИ «КВАНТ» и Институтом прикладной математики Российской академии наук. Он состоял из 384 узлов на базе процессоров Alpha 21164 компании DEC-Compaq.
* Flops (floating point operations per second) - количество операций с плавающей точкой в секунду, единица измерения производительности суперкомпьютеров. GFlops (гигафлопс) - миллиард операций с плавающей точкой в секунду; TFlops (терафлопс) - триллион операций с плавающей точкой в секунду. Реальная производительность самого мощного на сегодня суперкомпьютера превышает 136 TFlops; всего год назад этот показатель составлял 35 TFlops.
Различают пиковую и реальную производительность суперкомпьютеров. Пиковая производительность многопроцессорной системы (кластера, SMP-системы и т. д.) - теоретическое значение, недостижимое на практике. Оно получается умножением пиковой производительности процессора на число процессоров в системе. Пиковая производительность ЦП в общем случае получается путем умножения его тактовой частоты на максимальное число операций, выполняемых за один такт. Реальная производительность кластера - это производительность, полученная при решении реальной задачи (академической или промышленной). Например, системы в рейтинге Тор500 ранжируются по результатам теста LINPACK - реальной академической задачи на решение системы линейных уравнений.
Новый мощный толчок развитию кластерных технологий, помимо появления более совершенных коммуникационных сетей, дал быстрый рост производительности вновь выпускаемых массовых процессоров, что сделало высокопроизводительные решения доступными как никогда. Например, «СКИФ К-500», второй отечественный кластер, вошедший в ТорбОО, построен на базе 128 процессоров Intel Xeon и системной сети SCI. Построенный осенью 2003 г. для российско-белорусской государственной суперкомпьютерной программы «СКИФ», этот кластер занял в рейтинге 407-е место с реальной производительностью в 423,6 GFlops. Второй «топовый» кластер государственной программы, «СКИФ К-1000» на базе 576 процессоров AMD Opteron и системной сети InfiniBand, появился в октябре 2004 г. и вошел в первую сотню Тор500 с реальной производительностью 2,032 TFlops. Оба кластера «СКИФ», установленных в Белоруссии, построены компанией «Т-Платформы» с участием ИПС РАН и белорусских партнеров и используют российские суперкомпьютерные технологии. Самый мощный на данный момент кластер на территории России - МВС 15000БМ с реальной производительностью более 5,3 Tflops, он занимает 56-е место в Тор500 и установлен в Межведомственном суперкомпьютерном центре (МСЦ РАН). Кластер построен из вычислительных узлов компании IBM на базе процессоров PowerPC и системной сети Myrinet.
Бурное развитие кластерных технологий за последние годы хорошо видно из анализа списка Тор500: с 2000 по 2004 г. доля кластеров в списке увеличилась с 2,2 до 60,8%. Если в 2000 г. в числе 40 самых мощных установок присутствовало лишь два кластера (самый мощный - 31-е место), то к 2004 г. их число среди первых 40 машин составило 24). При этом, по данным последней редакции Тор500, более 71,5% процессоров, использованных для ерздания суперкомпьютеров, - это массово выпускаемые процессоры компаниями Intel и AMD.
Кластерные технологии применяются и в новейших суперкомпьютерных разработках ведущих изготовителей: например, в самом мощном на сегодня суперкомпьютере IBM BlueGene/L с производительностью более 136 TFlops использованы многие элементы кластерной архитектуры.
Сфера применения кластерных систем сейчас нисколько не уже, чем суперкомпьютеров с другой архитектурой: они не менее успешно справляются с задачей моделирования самых разных процессов и явлений. Суперкомпьютерное моделирование может во много раз удешевить и ускорить вывод на рынок новых продуктов, а также улучшить их качество. Например, вместо того чтобы строить дорогостоящие тестовые модели новых автомобилей, чтобы затем разбить их об стенку ради проведения инженерных расчетов, можно быстрее и точнее все посчитать на компьютерных моделях. Благодаря этому многим западным автомобильным концернам удалось сократить срок разработки новой модели автомобиля в пять раз - с 10 до 2 лет. Компьютерная обработка геофизических данных позволяет создавать высокодетализированные модели нефтяных и газовых месторождений, обеспечивая более эффективную, безопасную и дешевую разработку скважин.
Именно развитие кластерных технологий сделало высокопроизводительные вычисления широко доступными и позволило самым разным предприятиям воспользоваться их преимуществами. Вот как распределяются области применения 500 самых мощных компьютеров мира: 44,3% - добывающая, электронная, автомобильная, авиационная и др. отрасли тяжелой промышленности и машиностроения, чуть более 20% - наука и образование, суперкомпьютерные центры. Более 18% приходится на погодные и климатические исследования, 7% - ядерные, космические, энергетические и военные государственные программы, 3,5% - финансовые компании и банки. Кроме того, в списке есть компании и организации, занимающиеся медициной и разработкой новых лекарств, компьютерной графикой, перевозками, торговлей, производством продуктов питания, консалтингом и государственным управлением.
Что касается использования суперкомпьютеров в России, то в текущем рейтинге суперкомпьютеров СНГ Тор50, впервые изданном в декабре 2004 г., представлены только три класса пользователей: научные институты и университеты, предприятия, занятые в тяжелой и нефтедобывающей промышленности, а также финансовые структуры.
В среднем отечественные суперкомпьютеры пока еще сильно уступают западным по производительности: машины, используемые для научных исследований, в 15 раз, вычислительные ресурсы финансовых компаний - в 10 раз, промышленные суперкомпьютеры - в 9 раз. Однако уже вторая редакция списка Тор50, опубликованная в апреле 2005 г., демонстрирует быстрое развитие отрасли. Так, количество систем, работающих в промышленной сфере, увеличилось с 2 до 16%, причем их средняя производительность выросла сразу на 135%. Число суперкомпьютеров финансовых компаний и банков также возросло с 2 до 18%. Доля суперкомпьютеров, используемых для научных исследований, сократилась с 96 до 66%, а их средняя производительность выросла на 70%. В целом вторая редакция отечественного суперкомпьютерного рейтинга демонстрирует существенный рост доли систем коммерческого использования. Самое большое количество отечественных суперкомпьютеров поставлено фирмой IBM (26%), но российские изготовители лишь немного уступают ей.
Blue Gene /L и семейства SGI Altix.В качестве базового программного обеспечения для организации вычислений на кластерных системах рассматривается Windows Compute Cluster Server ( CCS ) 2003. Дается его общая характеристика и состав сервисов, работающих на узлах кластеров.
В заключение данного раздела, приводятся правила работы с консолью запуска и управления заданиями CCS . Описываются подробности работы планировщика CCS при исполнении последовательностей заданий на кластере.
1.1. Архитектура высокопроизводительных процессоров и кластерных систем
В истории развития архитектуры компьютерных процессоров можно выделить два крупных этапа:
- 1-й этап - увеличение тактовой частоты работы процессоров (до 2000 г.),
- 2-й этап - появление многоядерных процессоров (после 2000) г.
Таким образом, подход на основе SMP ( Symmetrical MultiProcessing ), который развивался при построении высокопроизводительных серверов, в которых несколько процессоров разделяют ресурс системы, и, в первую очередь , оперативную память (см. Рис 1.1), сместился "вниз" на уровень ядер внутри процессора.
Рис.
1.1.
На пути к многоядерным процессорам, первой появилась технология Hyper-Threading , впервые примененная в 2002 г. в процессорах Intel Pentium 4:
Рис. 1.2.
В этой технологии два виртуальных процессора разделяют между собой все ресурсы одного физического процессора, а именно, кэши, конвейер исполнения и отдельные исполнительные устройства. При этом, если один виртуальный процессор занял общий ресурс , то второй будет ожидать его освобождения. Тем самым, процессор с Hyper-Threading можно сравнить с многозадачной операционной системой, обеспечивающей каждому работающему в ней процессу свой виртуальный компьютер с полным набором средств и занимающейся планированием порядка и времени работы этих процессов на физическом оборудовании. Только в случае с Hyper-Threading , все это происходит на значительно более низком аппаратном уровне. Тем не менее, два потока команд позволяют более эффективно загрузить исполнительные устройства процессора. Реальный прирост производительности процессора от применения технологии Hyper-Threading оценивается от 10 до 20 процентов.
Полноценный двухъядерный процессор (см. Рис 1.3), на отдельных задачах демонстрирует прирост производительности от 80 до 100 процентов.
Рис. 1.3.
Таким образом, двухъядерный и, в общем случае, многоядерный процессор , можно рассматривать как SMP -систему в миниатюре, в которой отсутствует необходимость использования сложных и дорогих многопроцессорных материнских плат.
Более того, каждое ядро может (как, например, в процессоре Intel Pentium Extreme Edition 840) поддерживать технологию Hyper-Threading , а потому такого рода двухъядерный процессор может выполнять четыре программных потока одновременно.
В начале 2007 г., корпорация Intel представила 80-ядерный однокристальный процессор , получивший название Teraflops Research Chip (http://www.intel.com/research/platform/terascale/teraflops.htm). Этот процессор может достигать производительности 1,01 терафлопс при минимальной тактовой частоте ядра 3,16 ГГц и напряжении 0,95 В. При этом общее энергопотребление чипа составляет всего 62 Вт.
По прогнозам Intel, коммерческие варианты процессоров с большим числом ядер появятся в ближайшие 5 лет, а к 2010 г. четверть объема всех поставляемых серверов будут иметь терафлопную производительность .
Кластерные вычислительные системы и их архитектура
Кластер - это локальная (расположенная территориально в одном месте) вычислительная система, состоящая из множества независимых компьютеров и сети, связывающей их. Кроме того, кластер является локальной системой потому, что он управляется в рамках отдельного административного домена как единая компьютерная система.
Компьютерные узлы из которых он состоит, являются стандартными, универсальными (персональными) компьютерами, используемыми в различных областях и для разнообразных приложений. Вычислительный узел может содержать либо один микропроцессор, либо несколько, образуя, в последнем случае, симметричную (SMP-) конфигурацию.
Сетевая компонента кластера может быть либо обычной локальной сетью, либо быть построена на основе специальных сетевых технологий, обеспечивающих сверхбыструю передачу данных между узлами кластера. Сеть кластера предназначена для интеграции узлов кластера и, обычно, отделена от внешней сети, через которую осуществляется доступ пользователей к кластеру.
Программное обеспечение кластеров состоит из двух компонент:
- средств разработки/программирования и
- средств управления ресурсами.
К средствам разработки относятся компиляторы для языков, библиотеки различного назначения, средства измерения производительности, а также отладчики, что, всё вместе, позволяет строить параллельные приложения.
К программному обеспечению управления ресурсами относятся средства инсталляции, администрирования и планирования потоков работ.
Хотя для параллельной обработки существует очень много моделей программирования, но, на настоящий момент, доминирующим подходом является модель на основе "передачи сообщений" ( message passing ), реализованная в виде стандарта MPI ( Message Passing Interface). MPI - это библиотека функций, с помощью которых в программах на языках C или Фортран можно передавать сообщения между параллельными процессами, а также управлять этими процессами.
Альтернативами такому подходу являются языки на основе так называемого "глобального распределенного адресного пространства" (GPAS - global partitioned address space), типичными представителями которых являются языки HPF (High Performance Fortran) и UPC (Unified Parallel C).