建立异构机群系统并行计算环境的一种解决方案

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异构计算系统性能优化与并行调度方法研究

异构计算系统性能优化与并行调度方法研究

异构计算系统性能优化与并行调度方法研究随着计算需求的不断增长,传统的计算系统渐渐无法满足人们对高性能和高效能计算的需求。

为了解决这一问题,异构计算系统应运而生。

异构计算系统是基于不同种类的处理器、内存和设备构建的计算系统,充分利用各个组件的优势,以提供更高效的计算性能。

本文将探讨异构计算系统的性能优化和并行调度方法。

首先,在异构计算系统中的性能优化是提高整个系统的计算速度和效率的关键。

该方法通过充分利用多种处理器的优势,使得任务在系统中运行得更快、更高效。

一种常见的性能优化方法是任务划分和负载平衡。

任务划分将大型任务拆分为多个小任务,并分配给不同的处理器进行处理。

这样可以充分利用系统的资源,加快任务的处理速度。

负载平衡是确保所有处理器都充分利用的方法,以避免出现部分处理器负载重和部分处理器负载轻的情况。

通过优化任务的划分和负载平衡,可以提高整个系统的计算性能。

另一个关键的方面是异构计算系统的并行调度方法。

并行调度是将多个任务同时在系统中调度和执行的过程。

合理的并行调度可以提高系统的吞吐量,并减少任务的等待时间。

其中一个常见的并行调度方法是遗传算法。

遗传算法能够通过模拟生物进化的过程,快速找到最佳的任务调度方案。

它通过交叉、变异和选择等操作,不断优化任务的调度顺序,以最大化系统的性能。

此外,还有一些其他的并行调度方法,如模拟退火算法和禁忌搜索算法等,它们也可以用于优化异构计算系统的并行调度。

除了性能优化和并行调度方法,还有一些其他的方法可以提高异构计算系统的性能。

一种方法是内存优化。

在异构计算系统中,不同种类的处理器可能具有不同的内存速度和大小。

通过优化内存的分配和访问方式,可以充分利用系统的内存资源,减少内存的访问时间,提高系统的性能。

另外,使用高效的数据传输方法也是一种常见的性能优化手段。

传输数据是异构计算系统中不可避免的过程,因此优化数据传输的速度和带宽对于提高系统的性能至关重要。

总之,异构计算系统的性能优化和并行调度方法是提高计算系统性能的关键。

基于Abaqus软件的并行计算异构集群平台的搭建

基于Abaqus软件的并行计算异构集群平台的搭建

第31卷第5期2011年10月地震工程与工程振动JOURNAL OF EARTHQUAKE ENGINEERING AND ENGINEERING VIBRATION Vol.31No.5Oct.2011收稿日期:2011-05-27;修订日期:2011-07-25基金项目:国家公益性行业(地震)科研专项(200808022);江苏省自然科学基金项目(BK2008368)作者简介:毛昆明(1985-),男,博士研究生,主要从事轨道交通引起的环境振动方面研究.E-mail :kun -ming@yeah.net 通讯作者:陈国兴(1963-),男,教授,博士,主要从事土动力学与岩土地震工程研究.E-mail :gxchen@njut.edu.cn 文章编号:1000-1301(2011)05-0184-06基于Abaqus 软件的并行计算异构集群平台的搭建毛昆明,陈国兴(南京工业大学岩土工程研究所,江苏南京210009)摘要:在异构集群上充分利用新、旧硬件资源调度计算任务是实现集群高性能并行计算的难点。

通过测试已搭建集群服务器的CPU 和内存对Abaqus 软件计算速度的影响,发现CPU 的主频对Abaqus /Explicit 模块计算速度的影响大,CPU 的缓存对Abaqus /Standard 模块速度影响大;当内存满足计算任务的最小需求时,增加内存对计算速度无任何影响;当内存不足时,计算速度会大幅减慢。

据此测试结果,新增4台服务器作为计算节点和一台Infiniband QDR 交换机作为交换节点,搭建了新的异构集群,性能测试结果表明:相对于千兆以太网络交换机,Infiniband QDR 交换机的并行计算效率更好,且集群的计算节点越多越显著;Abaqus /Standard 模块并行计算效率的提高幅度要比Abaqus /Explicit 模块的稍高一些。

针对异构集群硬件构架相差较大的2批新、旧硬件,设置了2个管理节点、2个网络节点、2个存储节点,充分利用了新、旧硬件资源,高效地实现了在一个异构集群平台上提交与下载任务。

基于异构并行系统的高性能计算技术研究

基于异构并行系统的高性能计算技术研究

基于异构并行系统的高性能计算技术研究随着大数据和人工智能技术的迅速发展,计算能力的提高逐渐成为催化剂,加速着科学研究和工业应用的进程。

随之而来的是对于高性能计算技术的不断追求,本文将针对基于异构并行系统的高性能计算技术进行研究和探讨。

一、异构并行系统简介异构并行系统是指在单个计算机系统中,由不同类型的处理器组成,具有不同的性质。

由于这些处理器的性质不同,它们有各自的优点和缺点,因此也使得异构并行系统具有了很高的计算能力。

异构并行系统中包括了几种不同的处理器,如中央处理器(CPU)、图形处理器(GPU)、数字信号处理器(DSP)等。

这些处理器各自的特点,使得它们在不同的计算任务中具有独特的优势。

GPU是最常被使用的异构计算加速器,由于它在计算密集型任务上拥有卓越的性能,因此GPU的使用率逐渐升高。

并行运算是GPU最擅长的,通过大量的并行运算,GPU能够在短时间内完成大量的计算工作。

二、高性能计算技术高性能计算技术是一种利用计算机进行科学和工程研究的方法,它能够处理高精度计算和大容量数据。

高性能计算技术的目的是为了减少计算和模拟的时间,并且提升计算的准确性。

在高性能计算技术中,通过使用异构并行系统,能够大幅度提高计算速度。

GPU通常使用在听觉、图像、且密集型计算和深度学习等方面,CPU则使用在通用计算领域。

通过将两种处理器配合使用,能够使得计算机更加高效地完成各种任务。

高性能计算技术分为两种不同的系统,分别为集群和超级计算机。

集群是由多台计算机组成的系统,各个计算机之间相互配合,能够完成更加复杂的计算任务。

而超级计算机则是大规模集成的异构并行计算机系统,可以同时执行上千个独立的计算任务。

三、异构并行系统的优势异构并行系统具有以下优势:1. 处理能力强:异构并行系统使用不同种类的处理器协同工作,能够实现高速计算。

2. 高效并行处理:GPU在并行计算方面有着显著的优势,因此与CPU组合使用,可以完成大规模的并行计算任务。

基于OpenCL的异构计算系统设计与优化

基于OpenCL的异构计算系统设计与优化

基于OpenCL的异构计算系统设计与优化一、引言随着科学技术的不断发展,计算机系统的性能需求也在不断提高。

传统的中央处理器(CPU)在处理大规模数据和复杂计算任务时存在性能瓶颈,因此人们开始探索利用异构计算系统来提高计算性能。

异构计算系统由多个不同架构的处理器协同工作,其中包括CPU、图形处理器(GPU)、协处理器等。

OpenCL作为一种开放标准的异构编程框架,为实现异构计算系统提供了便利。

二、OpenCL简介OpenCL(Open Computing Language)是一种跨平台、开放标准的并行编程框架,可以用于编写针对异构计算系统的程序。

OpenCL支持多种硬件设备,包括CPU、GPU、FPGA等,使得开发者可以充分利用不同设备的计算资源。

通过OpenCL,程序员可以将计算任务分配到不同类型的处理器上,并实现并行计算,从而提高整体系统的性能。

三、异构计算系统设计1. 硬件选择在设计异构计算系统时,首先需要选择合适的硬件设备。

通常情况下,CPU负责控制流程和串行任务,而GPU则负责并行计算任务。

在选择硬件时,需要考虑各种硬件设备的性能、功耗、成本等因素,并根据实际需求进行合理配置。

2. 程序设计在使用OpenCL进行程序设计时,需要考虑如何将计算任务划分为适合并行执行的子任务,并合理分配到不同类型的处理器上。

同时,需要注意数据传输和同步机制的设计,以避免不必要的性能损失。

3. 性能优化为了充分发挥异构计算系统的性能优势,需要进行针对性的优化工作。

可以通过调整工作组大小、内存访问模式优化、减少数据传输次数等方式来提高程序性能。

此外,还可以利用OpenCL提供的性能分析工具对程序进行调优。

四、实例分析以图像处理为例,假设我们需要对一幅大尺寸图像进行滤波处理。

我们可以将滤波操作分解为多个子任务,并利用OpenCL将这些子任务分配到GPU上并行执行。

通过合理设计数据传输和内存访问模式,并对工作组大小进行优化,可以显著提高图像处理的速度。

异构环境下树型计算系统的设计与实现

异构环境下树型计算系统的设计与实现

异构环境下树型计算系统的设计与实现异构环境下树型计算系统的设计与实现摘要:针对异构集群并行效率不高的特点,通过分析由于计算系统设计不合理而产生的种种问题,提出了一种基于异构环境下的树型计算系统,用以兼容各类计算平台,降低全局通信流量和均衡主控节点负载,从而改善集群通信效率,使集群的扩展更加灵活,并且通过实验验证了该系统的可行性。

关键词:MPI;组通信;广播;收集;Linux近年来,为了满足不断增长的计算能力的需求,将已有的若干个不同的计算平台(计算主机或计算网络)互连并改造成高性能集群系统是一种性价比较高的实现方式。

然而集群规模的增大并没有带来绝对计算速度和并行效率的提升,伴随而来的却是全局通信(尤其是组通信)流量猛增,网络堵塞严重,操作响应迟滞,以至计算性能下降。

1分析问题经过对此类异构集群的研究和分析,计算系统设计的不合理应是造成该集群计算性能下降的主要原因之一。

其理由是:在现有的计算系统中,大多是在不考虑集群网络或处理机的性能差异的情况下对网络进行模型化,然后在此模型及其参数值基础上构造出最优算法来实现通信。

这样的方法固然能够定量地分析算法的描述精度,更能精确地给出通信时间的统计公式,这对计算系统的分析和设计是有指导意义的,但同时也存在着一些问题,就是它们假定计算中的所有进程对(发送进程和接收进程称为进程对)之间的通信时间都是相等的。

而实际情况却并非如此,不同的处理器速度、不同的内部结构(单核或多核)以及集群内部存在着不同类型的网络和不同的连接方式,这些都会造成通信延迟的差异,所以此种模型构造出的集群系统与实际应用是有差距的。

具体表现在应用的透明性不足[1]、集群框架结构[2]和编程模型的选用不合理。

2解决问题解决问题思路就是在粒度、通信开销和计算资源三者之间寻找最佳平衡点,并以此平衡点来组织集群,以达到性能提升的目的。

本文将具体的网络拓扑信息作为主要建模依据,提出了一种基于异构集群环境下采用树型结构的计算系统,用以确定适合并行任务的粒度、降低通信开销和提高计算资源利用率,进而改善集群计算环境。

什么是异构多处理系统,为什么需要异构多处理系统

什么是异构多处理系统,为什么需要异构多处理系统

什么是异构多处理系统,为什么需要异构多处理系统早期嵌入式处理系统通常由一个微控制器和一系列外设构成。

这些系统通常用来完成获取少量数据、处理数据、做出决策、基于决策结果输出信息等工作。

在某些情况下会实现简单的人机交互接口如读取键盘并显示结果。

处理需求、同时产生需求,以现在的标准来看似乎微不足道。

现代嵌入式系统通常需要处理和分析十亿字节级的海量数据,而且常常在确定性和低延时运算上还有一些额外要求。

许多应用还要求系统在满足相关行业标准的同时可靠符合可靠性和安全性要求。

目前,似乎还不可能在单一处理器上同时满足处理高带宽数据、执行系统应用程序、响应实时请求并满足行业安全标准。

然而,多核异构芯片却可以实现这些功能。

这样的设备具有多个处理单元,每一个单元都有能力负责处理一个或多个前述需求,我们称这样的设备为异构处理系统。

1 什么是异构多处理呢?一个异构多处理系统由不同类型的多个单核心或多核心处理器构成,异构多核处理系统最简单的形式是由一个多核处理器和GPU组成。

然而,现代科技让一颗芯片上的异构多处理系统包含以下模块:①多核应用处理器(MulTIcore ApplicaTIons Processors);②多核图形处理器(MulTIcore Graphics Processors;③多核实时处理器(MulTIcore Real-Time Processors);④平台管理单元(Platform Management Unit);⑤配置和安全系统(Configuration and Security Unit);⑥在FPGA可编程逻辑上实现特定多核处理器。

本文所引用的异构多核处理系统包括上述的多个分类。

使用FPGA逻辑实现多核处理器的优势是:它可以创建自定义特殊应用处理器,通过并行Pipes和多Pipeline stages来实现二维并行数据处理,使得在一个时钟周期里可以完成大量的计算。

多核处理器可以设计用来执行通用计算或者是专用计算。

异构计算平台下的并行计算技术研究

异构计算平台下的并行计算技术研究

异构计算平台下的并行计算技术研究在大数据和人工智能等领域的快速发展下,计算机的计算能力已成为制约科技领域进一步发展的瓶颈之一。

在此背景下,异构计算平台被广泛应用于各种领域,由此催生了并行计算技术的快速发展。

本文将探讨异构计算平台下的并行计算技术研究。

一、异构计算平台的优势异构计算平台是指由多种类型的处理器和协处理器构成的计算平台。

与传统的同质计算平台相比,异构计算平台的优势主要在于以下两个方面:1. 高性能计算能力异构计算平台中的处理器和协处理器各具有自身的特点和优势,能够进行多种计算任务。

这种多样性使得异构计算平台具有比同质计算平台更高的计算能力。

根据研究表明,在异构计算平台上使用GPU进行加速计算,速度可以提高2-3个量级。

2. 能耗低在异构计算平台中,各种处理器和协处理器都具有自己的功耗特点。

正是由于它们各自的特性,使得异构计算平台在完成特定计算任务时能够通过合理的资源分配和利用达到最佳的能效比。

因此,与同质计算平台相比,异构计算平台的能耗更低,节省能源成本。

二、并行计算技术在异构计算平台中的应用并行计算技术是指在多个处理器或者协处理器之间分配、协调、合并数据进行计算的技术。

在异构计算平台中,不同类型的处理器和协处理器之间可以利用并行计算技术来让计算任务更加高效地完成。

1. OpenMP技术OpenMP是一种基于共享内存的并行计算技术,可以实现多个线程之间的并行计算。

在OpenMP技术中,线程之间共享变量和代码段,从而更好地利用CPU资源,提高计算效率。

而在异构计算平台中,利用OpenMP技术,可以实现多个CPU、GPU和其他协处理器之间的交互,在保证不会损失计算性能的情况下,显著降低了系统的功耗。

2. CUDA技术CUDA技术是一种由英伟达公司提出的并行计算框架,可以让GPU更好地发挥并行计算能力。

利用CUDA技术,GPU可以利用并行CUDA 核心进行大规模并行计算,从而极大地提高计算效率。

异构计算平台上的并行计算优化算法研究

异构计算平台上的并行计算优化算法研究

异构计算平台上的并行计算优化算法研究随着计算机技术的不断发展和进步,异构计算平台已经成为解决大规模计算问题的关键技术之一。

异构计算平台由CPU和GPU等多种处理器组成,能够同时处理不同类型的任务,提高计算效率。

然而,由于各个处理器之间的架构和特性不同,如何在异构计算平台上实现高效的并行计算成为研究的焦点之一。

本文将针对异构计算平台中的并行计算优化算法进行研究,并探讨目前存在的问题和可能的解决方案。

首先,我们需要了解异构计算平台的特点。

这种平台利用不同类型的处理器来处理不同类型的任务,可以达到更高的计算效率。

然而,由于不同处理器的架构和特性存在差异,这也带来了一些挑战。

例如,在CPU和GPU之间传输数据的成本较高,需要考虑数据的拷贝和通信开销;不同处理器的计算能力也不同,需要找到合适的任务划分和任务调度策略。

因此,我们需要研究如何通过优化算法来最大化异构计算平台的性能。

在异构计算平台上,任务划分是一个关键问题。

合理的任务划分可以将不同类型的任务分配给合适的处理器,并最大限度地发挥它们的计算能力。

目前有很多任务划分算法被提出,如静态划分、动态划分和自适应划分等。

静态划分算法是根据任务的属性和处理器的特性进行划分,适用于一些静态的、已知的任务集。

动态划分算法则根据实时任务负载的情况来动态调整任务的划分策略,适用于动态的、不确定的任务集。

自适应划分算法则结合了静态和动态划分的特点,根据实际情况进行优化选择。

根据具体应用的任务特点和处理器的架构,选择合适的任务划分算法可以提高异构计算平台的性能。

除了任务划分之外,任务调度也是一个重要的问题。

任务调度算法主要决定了任务在处理器上的执行顺序,以及处理器之间的负载均衡。

在异构计算平台上,不同处理器的计算能力不同,因此如何合理调度任务,使得计算能力得到充分发挥,是一个挑战。

目前,有很多任务调度算法被提出,如贪心算法、遗传算法和模拟退火算法等。

贪心算法可以在短时间内找到一个近似最优解,但可能会导致部分处理器负载过高或过低;遗传算法和模拟退火算法可以通过全局搜索来找到更优解,但时间开销较大。

并行计算机系统设计的方法与技术

并行计算机系统设计的方法与技术

并行计算机系统设计的方法与技术随着科技的发展和信息化的加速,计算机系统成为我们日常生活和工作中不可或缺的重要工具,然而,单核心计算机的瓶颈逐渐显现,为了提升计算机的运算速度和性能,人们开始研究并行计算机系统的设计和优化。

本文将介绍并行计算机系统设计的方法与技术。

一、并行计算机系统的定义与发展并行计算机系统是指由多个处理器组成的计算机系统,在这个系统中,各个处理器能够并行地进行任务分配和任务执行,从而提高整个系统的计算速度和运算效率。

并行计算机系统具有高并行度、高可扩展性和高性能等显著优势,被广泛应用于大型计算和复杂模拟等领域。

近年来,并行计算机系统的发展呈现出以下几个趋势:1. 硬件并行化。

随着集成电路技术的不断发展和计算机硬件的不断更新,多核心处理器、GPU和FPGA等硬件设备的出现,为并行计算机系统的发展提供了更加强大的支持。

2. 软件并行化。

软件并行化是指通过编写多线程程序或分布式程序实现并行计算的方法,软件并行化技术已经成为并行计算机系统中的核心技术。

3. 面向数据中心的发展。

随着云计算和大数据技术的兴起,面向数据中心的并行计算机系统成为未来发展的重要方向,这种系统能够实现高效的数据处理和存储管理,同时能够满足大规模科学计算和商业应用的需求。

二、并行计算机系统设计的方法并行计算机系统是由多个处理器和存储单元组成的多级体系结构,设计并行计算机系统的方法需要考虑以下几个方面:1. 处理器选择。

选择处理器的时候需要考虑处理器的性能、能耗和成本等指标,同时还需要考虑处理器的并行化特性和并发调度算法等因素。

2. 存储结构设计。

存储结构设计是并行计算机系统设计中的重要环节,需要从存储器的容量、访问速度和并行访问能力等方面设计存储结构。

3. 网络拓扑选择。

网络拓扑是指各个处理器之间的通信方式和路径,不同的网络拓扑具有不同的性能和成本特性,需要根据实际需求选择合适数量和适当拓扑的网络结构。

4. 编程模型选择。

异构算力池化方案

异构算力池化方案

异构算力池化方案全文共四篇示例,供读者参考第一篇示例:随着区块链技术的不断发展,人们对于如何更好地利用算力资源进行挖矿的讨论也越来越热烈。

传统的挖矿方式通常是将算力集中在一个矿池中,然后由矿池统一进行挖矿操作,但这种方式存在着一些问题,比如算力集中导致了矿池垄断、安全风险等问题。

而异构算力池化方案则是一种新的挖矿方式,它能够更好地利用异构算力资源,降低挖矿的风险,并提高挖矿效率。

一、什么是异构算力池化方案?异构算力池化方案是一种将不同类型的算力资源集成到一个池中,然后通过智能的算法管理和分配这些算力资源,实现更高效的挖矿方式。

异构算力池化方案可以将CPU、GPU、FPGA、ASIC等不同类型的算力资源进行整合,使得挖矿的效率大大提高,同时也减少了算力资源的浪费。

1. 降低矿池垄断风险传统的矿池往往会出现算力集中的问题,导致矿池对于区块链网络的控制力过大,使得网络安全性受到威胁。

而异构算力池化方案能够通过整合不同类型的算力资源,降低矿池垄断的风险,保证区块链网络的分布式性和去中心化程度。

2. 提高挖矿效率由于异构算力池化方案能够更加智能地管理和分配算力资源,使得整个挖矿过程更加高效。

不同类型的算力资源互相配合,能够更好地完成挖矿任务,提高挖矿的成功率和速度,从而提升挖矿效率。

3. 减少算力资源浪费传统的挖矿方式中,算力资源可能会被浪费在无效的挖矿过程中,导致资源的浪费。

而异构算力池化方案能够更加智能地管理算力资源,减少资源的浪费,提高算力的利用率。

1. 算法优化异构算力池化方案的核心在于智能的算法管理和分配算力资源,因此算法的优化是实现异构算力池化方案的重要环节。

研究人员可以通过优化算法,实现对不同类型算力资源的动态选择和分配,提高挖矿效率。

2. 跨链技术为了更好地整合不同类型的算力资源,实现跨链的技术也是异构算力池化方案的关键。

通过跨链技术,可以将不同区块链网络的算力资源整合到一个池中,从而实现更高效的挖矿方式。

异构计算平台上的并行计算模型研究

异构计算平台上的并行计算模型研究

异构计算平台上的并行计算模型研究随着计算机技术的不断发展与进步,目前计算机硬件已经越来越复杂和多样化。

在这种情况下,如何有效的利用这些计算资源成为了许多科学研究中不可避免的问题。

异构计算平台由于其高效能、高可扩展性以及更低的能耗等优点,成为了一种受到广泛关注的计算平台。

本文将针对在异构计算平台上的并行计算模型进行研究,重点探讨在不同的异构计算平台上所采用的并行计算模型,并对其优缺点进行一定的评价。

需要明确的是,在异构计算平台中任务的并行处理是非常关键的。

由于异构计算平台的特殊性,为了更好的利用各种计算资源,进行并行计算是必不可少的。

同时,在选择合适的并行计算模型时需要考虑到计算资源的类型、数量、使用效率以及准确性等多个因素。

一、应用于异构计算平台上的并行计算模型1. MPI模型MPI 是一种应用广泛的并行计算模型,目前在许多异构计算平台上都得到了广泛的应用。

MPI 是一种基于信息传递的编程模型,其底层实现则通过高速网络互连的方式来实现节点之间的通信。

在MPI 模型中,节点之间通过显式的消息传递来实现数据的通信。

节点之间可以随时进行数据的传输,通过控制不同节点之间的通信顺序,从而实现并行计算。

MPI 模型的优点在于它能够很好的解决异构计算平台上的通信问题。

在多个异构节点之间的通信过程中,通过消息传递的方式可以确保数据的完整性和准确性。

此外,MPI 模型可以在任何类型的异构平台上实现,并且其传输效率比较高。

然而,MPI 模型也存在一些缺点。

首先,MPI 模型的编程复杂度比较高,需要对其进行深入的了解以及良好的设计。

此外,由于MPI 模型的通信方式是通过显式的消息传递实现,因此在并行计算架构中,特别是在异构计算平台上的效率可能会受到一定的影响。

2. OpenCL 模型OpenCL 是一种新的并行计算编程框架,其可以在不同的计算平台上实现并行计算。

OpenCL 模型主要是基于任务并行计算的思想,其将任务分解成不同的计算单元,通过自适应的方式来完成计算任务。

边缘计算技术的异构设备协同和数据融合方法

边缘计算技术的异构设备协同和数据融合方法

边缘计算技术的异构设备协同和数据融合方法边缘计算是一种新型的计算模式,旨在通过将计算任务和数据处理推向网络边缘,将数据处理和应用部署更接近数据产生的地方,从而提高计算效率和减少数据传输延迟。

然而,边缘计算环境中存在着大量的异构设备,这些设备拥有不同的计算能力、存储容量和通信性能,因此如何实现这些设备之间的协同工作以及数据的融合成为了一个关键问题。

在边缘计算环境中,异构设备协同是指不同类型的设备之间的协同工作,包括设备的协同计算、协同存储和协同通信。

设备之间可以通过网络连接进行协同工作,例如,一些计算密集型的任务可以委托给性能较高的设备进行处理,而某些设备可以提供存储资源,供其他设备使用。

此外,协同通信也是非常重要的,设备之间可以通过直接的点对点通信或者通过边缘计算服务器进行通信,以实现数据的传输和共享。

为了实现边缘计算的异构设备协同,我们可以采用以下方法。

首先,需要进行设备的资源管理和调度。

通过资源管理和调度算法,可以根据设备的计算能力、存储容量和通信性能等指标,将任务分配给最适合的设备,从而实现设备之间的协同工作。

例如,可以根据设备的计算能力来决定计算任务的分配,将计算密集型的任务分配给性能较高的设备,而将存储密集型的任务分配给存储容量较大的设备。

其次,需要设计和实现设备间的通信协议。

边缘计算环境中的设备通常拥有不同的通信接口和协议,因此需要设计一种通用的通信协议,以实现设备之间的通信。

这种通信协议应该支持异构设备之间的直接通信和数据传输,并且具有较低的延迟和较高的可靠性。

同时,还需要考虑设备之间的安全性和隐私保护,确保通信过程中数据不被篡改或泄露。

另外,数据的融合也是边缘计算中的一个重要问题。

边缘计算环境中产生的数据通常具有分布式和异构的特点,需要将这些数据进行融合和处理,以生成可用于分析和决策的信息。

数据融合可以通过传统的数据融合方法来实现,例如通过数据集成、数据转换和数据聚合等方法将分布在不同设备上的数据融合为一体。

建立异构机群系统并行计算环境的一种解决方案

建立异构机群系统并行计算环境的一种解决方案

建立异构机群系统并行计算环境的一种解决方案
罗省贤;邹晖
【期刊名称】《计算机工程与应用》
【年(卷),期】2003(039)032
【摘要】机群技术的快速发展,使得充分利用现有网络和计算机资源建立机群系统以提供高性能计算能力成为可能.文章讨论了建立基于网络的机群系统并行计算环境的一些主要问题,如负载平衡、可视化监控等,并提出和实现了建立机群并行计算平台的一种解决方案.
【总页数】3页(P81-83)
【作者】罗省贤;邹晖
【作者单位】成都理工大学,成都,610059;成都理工大学,成都,610059
【正文语种】中文
【中图分类】TP301.6
【相关文献】
1.异构机群系统上双序列全局比对并行算法 [J], 崔鑫;钟诚;陆向艳
2.异构机群系统上并行计算双序列的最长公共子序列 [J], 许莉莉;魏鹰;罗海鹏;张林才
3.存储受限异构机群系统的多目标串近似匹配并行算法 [J], 范曾;钟诚;崔鑫;许莉莉
4.机群并行系统与网络并行计算环境 [J], 邹晖;罗省贤
5.异构机群系统中序列比对并行算法进展 [J], 李显宁
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我是如何进行异构并行计算算法设计的

我是如何进行异构并行计算算法设计的

我是如何进行异构并行计算算法设计的作者风辰当2011年我从中科院毕业的时候,虽然当时已经成为了GPU并行计算领域小有名气的人物,但是我当时的心境非常不安,因为无论是在51job,还是在智联招聘上都搜索不到GPU 并行计算相关的职位,甚至连并行计算相关的职位也查找不到,“毕业即失业”成为隐忧。

而在写作本文时,我在51job和智联招聘上搜索“GPU”或CUDA时,弹出来的职位数量和内容已经非常丰富了,一些企业也开始招聘X86或ARM代码优化人员。

而招聘的公司不但有百度、腾讯等一线公司,也有一些民营企业,而更多的是一些初创企业在寻找相关方向的人才。

我想我的经历是异构并行计算在中国乃至世界发展的一个缩影:异构并行计算已经从实验室里教授们的研究对象变成了真正提高企业生产力的重要工具。

作为一个异构并行计算这一浪潮的重度参与者,我想我有必要和大家分享我的异构并行计算算法设计方法:希望更多的读者从我的方法中借鉴与掌握应该如何设计异构并行计算算法,更希望我的方法能够促进异构并行计算在中国的进一步发展。

1. 异构并行计算平台的差异在不同的应用场景下,需要满足不同要求的处理器,才能够获得最高的计算性能。

在2008年以前,Intel希望通过其X86处理器架构一统天下,把其在桌面和服务器领域的成功复制到移动和嵌入式,以及图形处理。

事实证明其策略是失败的:在移动处理器上,Intel 出过几款处理器,也被联想等企业应用到手机中,但是市场并不买账,而今天移动处理器市场上基本上没有Intel的足迹;在嵌入式上面,Intel最近推出了爱迪生芯片,虽然爱迪生基于Intel X86架构,但是依据嵌入式应用的需求做了许多改进,但是市场依旧在观望;在图形处理器方面,Intel分别针对图形图像处理和通用计算推出了GEN架构和MIC架构,而无论是GEN架构和MIC架构都和传统的X86架构有本质区别,更明确地说:GEN和MIC已经不是X86处理器了,而是纯正的GPU。

异构算力集群案例

异构算力集群案例

异构算力集群是一种新型的计算模式,它通过将不同类型的计算资源(如CPU、GPU、FPGA 等)组合在一起,形成一个统一的计算平台,以满足各种复杂的计算需求。

这种模式的出现,极大地提高了计算资源的利用率,降低了计算成本,同时也为各种新的计算模型和算法提供了可能。

一个典型的异构算力集群案例是美国国家可再生能源实验室(NREL)的高性能计算系统。

NREL是美国能源部的一个研究机构,主要从事可再生能源的研究和开发。

为了处理大量的科学和工程计算任务,NREL建立了一个包含数千台服务器的高性能计算系统。

这个系统中的服务器包括了各种类型的计算资源,如CPU、GPU、FPGA等。

这些资源通过高速网络连接在一起,形成了一个统一的计算平台。

用户可以通过一个简单的接口,提交自己的计算任务,系统会自动将这些任务分配到合适的计算资源上进行执行。

在这个系统中,CPU主要负责执行通用的计算任务,如数据处理和分析;GPU则主要用于执行图形处理和深度学习等需要大量并行计算的任务;FPGA则用于执行特定的硬件加速任务,如信号处理和加密等。

通过这种方式,NREL的高性能计算系统不仅能够提供强大的计算能力,而且能够根据用户的需求,灵活地调整计算资源的分配,从而大大提高了计算效率。

同时,由于采用了异构计算模式,这个系统还能够支持各种新的计算模型和算法,为可再生能源的研究和开发提供了强大的技术支持。

总的来说,异构算力集群是一种非常有效的计算模式,它通过将不同类型的计算资源组合在一起,形成一个统一的计算平台,以满足各种复杂的计算需求。

随着计算技术的发展,我们相信异构算力集群将会在更多的领域得到应用。

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万方数据
计算机工程与应用 !""#$#!
Y%
1 1 建立新 ()*+,-./,0. 文件 ! 1 1 断开 %&’ 服务器连接
(72,< ) (*2- ) ; 895:<,5*2--.*4
通过 %&’ 获取可 用 节 点 机 后 , 有 两 种 节 点 分 配 方 式 供 用 户选择: 选择在 OPQ RBS’P 列表控件列出的可用节点机, 定义 自己的虚拟机群系统; 直接应用管理平台自动建立的 ()*+,-.I 使得节点位置对用户透明, 用户不必关心哪些节点参 /,0. 文件, 与执行自己的并行任务。此外, 利用 %&’ 还可以对各节点机配 置独占使用或共享等属性, 以满足各类并行计算需求。
/, ,/ MY(8,:+254 E3 \+254-)(.\N ; 4+.[ 获取可执行文件子目录中的相应可执行文件名 862D-)(.53YaH.*X,6 1 Y862D-)(.Y(8,:+254 6*8 I8 Y862D-)(.5 Y(8,:+254 : [ 远程复制可执行代码 /, <2-.
F F 1 1 读节点机状态
,/ MI- =Y-()*+,-.= I) =Y-()*+,-.= E3 ="=N ; 4+.($_> ) : (8,:+2543\.H86 Y(8,:+254 : ]> $_] \
1 1 显示出错信息并退出执行 !F F .05. C
(54<.66 , ; =G5: @2 -2<.5 /2?-<>-= ) /86,-4/ (" ) ; .H,4
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并行任务发送
V%SRW 提供的是字符操作界 面 , 用 户 必 须 了 解 各 节 点 机
及其状态, 键入多条命令来完成各节点机并行程序副本的复制 和执行并行程序, 才能完成并行任务的发送和运行, 这对于用
图! 机群系统并行计算管理平台
户来说显然是比较复杂的、 不方便的。 并且对于异构机群系统, 各节点机能运行的二进制可执行文件是互不兼容的, 因此在执 行一个 ’%VX 并行程序前, 不仅要完成各节点机可执行程序副 本的复制操作, 还必须能判别节点机型, 以提供适当的可执行 程序。 对于上述问题,可以通过修改 (8,6?- 和实现交互 操 作 来 解 决 。 (8,6?- 是 V%SRW 的 一 个 5+.00 文 件 , 其 功 能 是 设 置 对命令行参数作出 解 释 并 执 行 相 应 操 作 。 V%SRW 的运行环境, 如果将 (8,6?- 命令文件修改为能识别各节点机,并自动 复 制 相应的二进制可执行代码, 就可使并行任务发送过程对用户透 明, 同时也适应异构机群系统。 V8,6?- 的主要修改代码如下:
图% 机群系统软件层次结构示意图
#
图形化并行计算管理平台
在机群系统上开发图形并行任务发送、 负载平衡及节点、 处理机状态监视等功能,
!
机群系统的组建
自建机群系统可以充分利用现有的计算机资源和网络设
可为用户提供具有一定体系结构透明性、 任务位置透明性及并 行透明性的机群并行计算环境, 该文开发的并行计算管理平台 的主界面如图 ! 所示。
612-789 操 作 系 统 , 当 没 有 并 行 计 算 任 务 时 , 系 统 还 可 在 612-789 环境下正常工作。
基金项目: 四川省机群并行计算重点实验室资助
作者简介: 罗省贤 (%WV\> ) , 女, 教授, 主要研究方向为地震数据处理方法、 高性能计算与网络计算。邹晖, 硕士。
!:/&+-;&: )9 0K, AC390,? 0,AK27C7=L 19 -,D,C7G,- [31AOCL, K1=K G,?@7?E/2A, A7EG3012= 19 G7991JC, JL 3912= 0K, 2,087?O /2- A7EG3012= 973?A,9 0K/0 8, K/D, 07 A7290?3A0 0K, AC390,? 9L90,E$I7E, 7@ 0K, 1EG7?0/20 G?7JC,E9, 93AK /9 A7EG3012=> C7/- J/C/2A, , D193/C E72107?12= , 12 0K, AC390,? G/?/CC,C A7EG3012= ,2D1?72E,20 /?, -19A399,- 12 0K19 G/G,?, /2- 72, 7@ 0K, 97C30172 @7? 0K, AC390,? G/?/CC,C A7EG3012= ,2D1?72E,20 19 G30 @7?8/?-$ <,=>#+?/: ’C390,?, ’C390,? G/?/CC,C A7EG3012= ,2D1?72E,20, ’7EG3012=>C7/- H/C/2A, , &HI , .1=K G,?@7?E/2A, A7EG3012=
(8954)4 3 954)4?5; /26 8954)4 ; 8954)4 3 8954)4IJ-.H4 ) C
并行程序名和进程数的选择都可在并行计算管理平台上 由交互操作完成, 从而屏蔽了字符界面下由用户发命令的操作 细节, 简化了并行任务的发送操作。
8)4 3 8954)4IJ)446,95; 1 1 8)4 获 得 可 用 节 点 的 属 性 结 构
建立异构机群系统并行计算环境的一种解决方案
罗省贤 邹 晖 (成都理工大学, 成都 U%""VW)
B>E/1C: CCEXA-30$,-3$A2
摘 要 机群技术的快速发展, 使得充分利用现有网络和计算机资源建立机群系统以提供高性能计算能力成为可能。 文
章讨论了建立基于网络的机群系统并行计算环境的一些主要问题, 如负载平衡、 可视 化 监 控 等 , 并提出和实现了建立机 群并行计算平台的一种解决方案。 关键词 机群系统 并行计算环境 负载平衡
(该属性结构由 %&’ 定义)
1 1 检查节点机是否空闲或还可接收任务
(546*(8 (8)4IJ7)0?. , ( ,/ ( =/6..= ) 33 " ) KK 546*(8 (8)4 IJ ) =L29I5+)6,-D= ) 33 " ) C 7)0?. ,
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可视化监控
为了使机群并行系统有效地运行, 应当能够实时监控机群
备资源,一般采用通用 ()* 网络将几十台或上百台微机或工 作站连接起来, 就可完成机群硬件系统的基本组建, 这对于一 般 用 户 来 说 容 易 实 现 。 机 群 系 统 的 操 作 系 统 可 使 用 +,- ./0
#$%
计算节点的分配与负载平衡策略
;&<’. 环境确定节点的机制 是 根 据 E/AK12,@1C, 文 件 给 出
+2545 M-NM"N
3 8954)4IJ-)(. ; 1 1 将可用节点机名赋给
(I- =Y()*+,-.Z,0.= ) ,/ ME N ; 4+.- [ 若 不 存 在 新 定 义 ()*+,-./,0. 文 件, 则用缺省 ()*+,-./,0. 文件
用范围较广的开放源代码自由软件, 可根据用户需求统一管理 和调度机群系统的软硬件资源, 其特点之一就是容易实现新的 调度策略。文章为了高效快速地获取节点机信息, 没有靠调用 而是写代码直接 %&’ 的应用程序去间接地读取节点机的状态, 连接 %&’ 服务器, 读取各个节 点 机 的 状 态 , 检测出节点机是否 可用、 是否具有接收更多任务的能力等状态。并且每当发送一 次并行任务时, 先筛选出最空闲或负载最轻的节点机, 重建最 新 ()*+,-./,0. 文 件 供 节 点 分 配 使 用 , 可 以 有 效 地 平 衡 整 个 机 群系统的负载, 获得高性能的并行计算能力。连接 %&’ 读取节 点机状态的部分代码如下:
系统各节点的状态,该文采取两个途径来获得节点的状态, 并 使得有关状态信息的显示动态化和可视化。 (^ ) 节点状态监控 在机群系统并 行 计 算 管 理 平 台 上 , 先 通 过 %&’ 读 出 节 点 状态信息, 然后在节点状态显示窗口中以颜色和图形标识出各 节点机的当前状态, 状态意义如表 ^ 所示。 通过将机群系统各节点的状态信息可视化, 使系统管理员能 掌握机群系统的当前负载状况, 并有助于及时排除节点机故障。
1 1 连接 %&’ 服务器
(895:5.67.6 ) ; *2-3 *-4!5.67.6 (*2-;3 " ) ,/ (54<.66 , ; /86,-4/ =*)--24 *2--.*4 42 5.67.6>-= )
()*+,-.Z,0.3=YC()*+,-.X,6F 1 ()*+,-.5$YC)6*+F= /, [ 检查并获得各节点机信息 0,543\*)4 Y()*+,-.Z,0.K5.< I.] 1 >[ 1 <] K 46 I5 ]>"^!]]]K +.)<I=Y-8=\ /26 (8,:+254 ,- Y0,54 ; <2
( -()*+,-.3\.H86 Y(8,:+254 : ]$_ : > M"I‘N_> ) ] \
1 1 获得 %&’ 服务器状态
(*2- , ; 954)4?5 3 895:54)4-2<. == , @ABB, @ABB) (954)4?5 33 @ABB ) ,/ C (895:.66-2 ) ,/ C ( (.66(5D 3 895:D.4.66(5D (*2- ) ) E3 @ABB) C ,/
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