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Beowulf并行計算系統(tǒng)可擴展性的研究與應(yīng)用

發(fā)布時間:2020-05-28 06:01
【摘要】: 近年來,高性能計算技術(shù)蓬勃發(fā)展,越來越多的科學(xué)計算問題能夠通過并行程序設(shè)計得到解決。但在基礎(chǔ)理論研究等眾多領(lǐng)域,問題規(guī)模越來越大,需要更多的計算資源,所以并行計算系統(tǒng)必須隨之?dāng)U展,以提高計算能力。然而系統(tǒng)的效率并不是隨節(jié)點數(shù)目的增加而呈線性增長,當(dāng)系統(tǒng)到達一定規(guī)模時會出現(xiàn)效率降低、執(zhí)行時間難以預(yù)測等問題,在異構(gòu)系統(tǒng)中這些問題更為嚴(yán)重。因此,深入了解可擴展性將有助于對大型應(yīng)用問題的并行計算系統(tǒng)的性能做出合適的評價,也有益于并行算法與并行系統(tǒng)的設(shè)計與改進。 基于消息傳遞通信的Beowulf并行計算系統(tǒng)作為高性能計算的一個分支或流派,具有廉價、易管理、性價比高等眾多優(yōu)點,應(yīng)用越來越廣泛。本文主要從效率方面分析異構(gòu)Beowulf并行系統(tǒng)的可擴展性,研究當(dāng)處理機節(jié)點增加時,問題規(guī)模應(yīng)如何變化才能使擴展前后的效率保持不變,并以此來預(yù)測系統(tǒng)的可擴展性。 由于異構(gòu)系統(tǒng)各節(jié)點處理能力的差異,任務(wù)分配策略的好壞將嚴(yán)重影響系統(tǒng)的可擴展性。因此,本文從研究任務(wù)分配、負(fù)載均衡出發(fā),改進了MPICH任務(wù)分配上的缺點,構(gòu)建了一個基于OpenPBS和MPICH的負(fù)載均衡模型。模型使用相對處理速度的概念,把每個節(jié)點的處理能力進行量化,調(diào)度節(jié)點根據(jù)每臺節(jié)點處理能力的權(quán)重值來分配任務(wù),以達到整個系統(tǒng)的負(fù)載均衡。實驗表明本文構(gòu)建的模型可以把任務(wù)較為合理的分配到各節(jié)點去執(zhí)行,為分析系統(tǒng)的可擴展性以及可擴展性實驗提供了良好基礎(chǔ)。 目前可擴展性研究主要集中在并行算法與并行系統(tǒng)相結(jié)合的可擴展性上,即研究如何隨節(jié)點數(shù)目的增加而擴展問題規(guī)模,使得執(zhí)行時間較合理且效率較高。 等效率模型揭示了由并行算法和并行系統(tǒng)共同影響下的計算性能,但它主要針對同構(gòu)系統(tǒng),沒有考慮各處理節(jié)點的差異。雖然異構(gòu)系統(tǒng)已經(jīng)越來越普遍,但在效率和可擴展性的概念方面一直沒有合適的定義來研究它的特性。本文改進了同構(gòu)系統(tǒng)下的等效率模型,提出了一個效率的定義,使它能夠同時應(yīng)用到同構(gòu)系統(tǒng)和異構(gòu)系統(tǒng),并構(gòu)建了一個適合同構(gòu)系統(tǒng)和異構(gòu)系統(tǒng)的等效率模型,找到了使擴展前后系統(tǒng)保持相同效率的充分必要條件。由此可以分析系統(tǒng)規(guī)模和工作負(fù)載應(yīng)如何變化,才能使得擴展前后的效率保持一致。最后,本文做了一系列實驗用來驗證以上理論,結(jié)果證明此方法具備有用性和有效性,較好的分析了同構(gòu)系統(tǒng)和異構(gòu)系統(tǒng)的可擴展性,能夠定量度量由物理擴展和能力擴展帶來的效率變化,并能夠?qū)ο到y(tǒng)的可擴展性進行預(yù)測。
【圖文】:

節(jié)點,主機名,情況,配置服務(wù)


(3)節(jié)點配置服務(wù)節(jié)點主機名為“nodeo,,,IP地址為“192.168.0.100”;計算節(jié)點相應(yīng)的主機名為“node【l…16]”,Ip地址為“ 192.168.0.[l…161”。下圖6一l是配置文件 /ete爪osts的情況。沙早凡硬

曲線圖,執(zhí)行時間,曲線圖,負(fù)載均衡算法


巧巧巧 16.0555lll666巧 .6111下圖6一2是根據(jù)上述數(shù)據(jù)繪出的執(zhí)行時間曲線。圖6一2執(zhí)行時間曲線圖節(jié)點數(shù)為1時,由于沒有并行性,所以花費時間相等。節(jié)點數(shù)增多時,花費時間逐漸減少。由于(1)是直接編寫程序進行負(fù)載分配的,所以花費的時間最少,,(2)采用了負(fù)載均衡算法,花費的時間和(l)相差不多,這說明負(fù)載均衡算法能夠把不同大小的任務(wù)高效合理地分配到各個計算節(jié)點。而(3)是把大小不同的任務(wù)平均分配到處理能力不同的各個計算節(jié)點,所以花費的時間更多。由此可見上一章建立的負(fù)載均衡模型可以把任務(wù)較合理的
【學(xué)位授予單位】:曲阜師范大學(xué)
【學(xué)位級別】:碩士
【學(xué)位授予年份】:2008
【分類號】:TP338.6

【參考文獻】

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