Geum.ru

Министерство образования и науки Российской Федерации Ростовский Государственный Университет

Вид материалаДокументы

Содержание


ИСПОЛЬЗОВАНИЕ ВЫСОКОПРОИЗВОДИТЕЛЬНЫХ ВЫЧИСЛИТЕЛЬНЫХ СИСТЕМ ДЛЯ РЕШЕНИЯ ЭКОЛОГИЧЕСКИХ ЗАДАЧ Сидиропуло С.Г.
Compaq Alpha DS20E
Подобный материал:
1   ...   57   58   59   60   61   62   63   64   ...   75


ИСПОЛЬЗОВАНИЕ ВЫСОКОПРОИЗВОДИТЕЛЬНЫХ ВЫЧИСЛИТЕЛЬНЫХ СИСТЕМ ДЛЯ РЕШЕНИЯ ЭКОЛОГИЧЕСКИХ ЗАДАЧ

Сидиропуло С.Г.

Ростовский Государственный Университет, ЮГИНФО


spartak@rsu.ru

В последнее время увеличение антропогенного воздействия на окружающую среду, вызванное интенсивным развитием материального производства приводит к нарушению экологического равновесия как локально – в отдельных районах земного шара, так и глобально – в масштабах планеты в целом. Продолжающаяся человеческая деятельность и дальнейшее экономическое и социальное развитие зависят от качества окружающей среды. По мере истощения природных материалов поток веществ через стадии производства, потребления и использования должен быть управляем так, чтобы облегчить или поддержать их оптимальное использование. Необходимо помнить что, натуральные ресурсы конечны и потребление одного поколения не должно происходить за счет последующих. В связи с этим, проблема нахождения оптимального сочетания таких понятий, как коммерческая выгода, стратегический экономический интерес и необходимость улучшить экологическую ситуацию, приводит к необходимости создания математических моделей, объединяющих хозяйственную деятельность человека с экологическими системами с точки зрения проблем экономики, экологии и устойчивого развития. Трехмерность модели обуславливает большую размерность получаемых систем линейных уравнений. Такого рода математические модели реализовать на персональном компьютере невозможно. Для решения этих задач требуются компьютеры в десятки раз более производительные. В этом случае необходимо обратиться в суперкомпьютерный центр для получения доступа к высокопроизводительным вычислительным системам.

Такой суперкомпьютерный центр был создан в РГУ. В настоящее время учебно-методический комплекс суперкомпьютерного центра имеет следующую структуру

nCUBE 2S   — классическая MPP система из 64-х вычислительных узлов. Управляется nCUBE 2S хост-компьютером 4D/35 фирмы SGI. Наличие прокси-сервера на хост-компьютере и кросс-компиляторов для nCUBE на компьютерах фирмы SUN позволяет использовать компьютеры SUN в качестве хост-компьютеров 2-го уровня. Рекомендуется использовать nCUBE 2S для отладки параллельных программ и обучения параллельному программированию.





Compaq Alpha DS20E   — 2-х процессорная SMP система с общей памятью объемом 1 Гб и объемом дискового пространства 2х18 Гб.
Рекомендуется использовать для запуска программ в пакетном режиме через систему PBS.

SUN Ultra 60   — 2-х процессорная SMP система с общей памятью объемом 1 Гб и объемом дискового пространства 18 Гб. Рекомендуется использовать для запуска программ в пакетном режиме через систему PBS. Компьютер выполняет также функции NIS сервера и NFS сервера, экспортирующего домашние директории пользователей на все другие вычислительные системы (nCUBE 2S, Linux-кластер, DS20E). Используется также как host-компьютер для работы с nCUBE 2S.

Linux-кластер   — вычислительная система из 10 узлов, соединенных служебной сетью Fast Ethernet через коммутатор Cisco Catalyst 2900 и скоростной вычислительной сетью Gigabit Ethernet через коммутатор фирмы Allied Telesyn. Каждый из узлов представляет собой компьютер с процессором Pentium 4 2.4 Ггц,  512 Мб оперативной памяти (RAMBUS PC-1066) и 20 Гб жестким диском. Возможно исполнение как однопроцессорных, так и параллельных программ. Среда параллельного программирования   — MPI (Mpich-1.2.2). Рекомендуется использовать для запуска программ в пакетном режиме через систему PBS. Для компилиции и отладки программ выделен специальный компьютер с такими же характеристиками, как и вычислительные узлы. Диспетчерская система счетные задачи на хост-компьютере не запускает.

SUN Ultra 10   — однопроцессорная рабочая станция с оперативной памятью 256 Мб и объемом дискового пространства 40 Гб. Используется главным образом в учебном процессе для обучения UNIX технологиям и параллельному программированию (в качестве host-компьютера nCUBE 2S). Выполняет также множество вспомогательных функций (WWW сервер, FTP сервер, NFS сервер, Mail сервер).

Так же учебно-информационный сервер сектора высокопроизводительных вычислительных систем был создан для информационной поддержки пользователей суперкомпьютерного центра РГУ. Сервер ориентирован на программистов, работающих в среде ОС UNIX и занимающихся разработкой программ  для многопроцессорных вычислительных систем.

Следует заметить, что для управления заданиями на гетерогенном кластере  ЮГИНФО РГУ используется бесплатно распросраняемая версия диспетчерской системы OpenPBS ( Portable Batch System - PBS).  PBS обеспечивает управление выполнением заданий на широком наборе конфигураций вычислительных узлов:
  • на рабочих станциях с разделением времени между задачами
  • на многопроцессорных системах с поддержкой как режима разделения времени на процессорах, так и эксклюзивном обслуживании каждым процессором отдельной задачи
  • на кластерных системах с одним или несколькими процессорами на вычислительных узлах
  • на произвольных комбинациях перечисленных выше систем
  • Основные характеристики системы
  • система может обслуживать множество потоков очередей, разделенных как по архитектуре вычислительных узлов, так и по требуемым задаче ресурсам ( времени решения задачи, оперативной памяти и т.д.)
  • позволяет указывать требуемые задаче ресурсы ( время решения, требуемую память и т.д.)
  • позволяет устанавливать предельные лимиты на ресурсы
  • позволяет устанавливать лимиты по умолчанию

PBS состоит из четырех основных модулей, каждый из которых может устанавливаться на одном или нескольких вычислительных узлах, обслуживаемых системой :
  • одного или нескольких серверов заданий
  • одного или нескольких планировщиков заданий
  • исполнительных серверов - по одному на каждый вычислительный узел
  • набора команд  администратора для управления системой и набора команд пользователя для управления  своими заданиями.

В настоящее время системой PBS в ЮГИНФО РГУ  обслуживаются следующие вычислительные ресурсы:
  • 2-х процессорная система Compaq Alpha DS20E
  • 2-x процессорная система SUN Ultra 60 (на которой установлено ядро PBS)
  • 10-ти процессорный Linux кластер на базе Intel Pentium 4 2.4 Ггц

В соответствии с этим создано три потока очередей, по одному для каждой архитектуры с именами ALPHA, SUN, LINUX. Внутри каждого из потоков дополнительного разбиения (например по времени решения задачи) пока не сделано. Используется  устанавливаемый по умолчанию планировщик FIFO (первый вошел первый вышел), сконфигурированный для эксклюзивного выполнения одного счетного процесса на каждом из 14 процессоров. Таким образом, на двух процессорных системах может выполняться либо одна  двух процессорная задача, либо две  однопроцессорных. Соответственно на кластере либо одна десяти процессорная, либо десять однопроцессорных (или какие-то промежуточные варианты). PBS автоматически распределяет задания по свободным узлам заданной архитектуры.  Разумеется, никакого распараллеливания PBS не выполняет - чтобы программа могла выполняться более, чем на одном узле, она должна быть параллельной. В настоящее время для PBS установлены два предельных лимита (и их значения по умолчанию):

- максимальное число процессоров для ALPHA и SUN - 2, для кластера - 10 (значение по умолчанию - 1)

- максимальное время решения - 168 часов (7 суток) (значение по умолчанию 1 час).

Если в заказе превышен предельный лимит, то задание отвергается. По истечении заказанного времени решения задача автоматически снимается со счета.

Наличие суперкомпьютерного центра РГУ позволяет осуществлять реализацию математических моделей, описывающих сложные экологические процессы. В настоящее время сотрудники ЮГИНФО РГУ при участии аспирантов и студентов РГУ выполняют проект «Решение задач экологической безопасности в районе Ростовской АЭС методами математического моделирования с использованием высокопроизводительных вычислительных систем», поддержанный РФФИ и Администрацией Ростовской области. Вычислительные эксперименты в рамках проекта реализуются на вычислительных системах суперкомпьютерного центра РГУ.