جزییات کتاب
От авторовНастоящий материал «Применение технологии MPI в Грид» представлен в виде лекций, которые в течение длительного времени читались студентам радиофизического факультета Белорусского государственного университета (г. Минск). Изучение ограничивалось мелкозернистым параллелизмом (суперскалярные МП и технология ММХ) и заканчивалось кластерами для вычислений на основе стандарта MPI. Сейчас к этим лекциям добавлены обзорные материалы по распределенным вычислениям и лекции приобрели завершенную содержание: мелкозернистый (микропроцессорный) параллелизм, кластерный параллелизм (стандарт MPI) и параллелизм в Грид. Для применения MPI в Грид используется пакет MPICH-G2, при этом достигается максимальное распараллеливание решения задачи. В лекциях в большей степени рассматривается организация параллельных систем (аппаратура, системные средства), а прикладные параллельные алгоритмы используются только для демонстрации возможностей этих систем. Данные лекции предназначены для первичного ознакомления со всеми уровнями и основными механизмами параллельной обработки.СодержаниеОРГАНИЗАЦИЯ ВЫЧИСЛИТЕЛЬНЫХ СИСТЕМ 1. Принципы построения быстродействующих ЭВМ: большие задачи, методы повышения быстродействия компьютеров (конвейеры, повышение быстродействия элементной базы, параллельные вычисления)2. Формы параллелизма: зависимость по данным, мелкозернистый параллелизм, крупнозернистый параллелизм (векторный, параллеллизм независимых ветвей), параллелизм вариантов, сетевой закон Амдала3. Некоторые этапы развития параллельных технологий: централизованные вычисления, интернет, WWW, Web services (язык XML), Грид МЕЛКОЗЕРНИСТЫЙ ПАРАЛЛЕЛИЗМ 4. Методы увеличения параллелизма: методы планирования трасс и гиперплоскостей 5. Классы систем с мелкозернистым параллелизмом по Фишеру: классы систем с мелкозернистым параллелизмом по Фишеру, суперскалярный Pentium, VLIW архитектура 6. Технология MMX ВЕКТОРНЫЕ ЭВМ (SIMD – АРХИТЕКТУРЫ) 7. Векторно-конвейерные ЭВМ: классификация Флинна, арифметические конвейеры, векторно-конвейрная ЭВМ CRAY 8. Коммутаторы: сети коммутации, коммутаторы типа среда, каскадные коммутаторы 9. Процессорные матрицы КЛАСТЕРЫ (MIMD - АРХИТЕКТУРЫ) 10. Параллельные системы с разделяемой памятью: типы многопроцессорных систем, программирование для SMP (Open MP), многоядерность (CELL) 11. Кластеры Beowulf: реализация МКМД ЭВМ, модель OSI, коммуникационные технологии, локальная сеть, организация и функционирование кластера, эффективность вычислений12. Основы программирования в стандарте MPI: стандарт MPI, MPI программа для вычисления числа «пи» на языке С, программа умножения матрицы на вектор, пакет MPICH 13. Алгоритм решения СЛАУ в тесте Linpack: метод Гаусса решения СЛАУ, методы блочного размещения данных в кластере, варианты LU Decomposition, блочные методы (BLAS), эффективность вычислений РАСПРЕДЕЛЕННЫЕ ВЫЧИСЛЕНИЯ 14. Распределенные вычисления: что такое Грид, архитектура Грид (аппаратный, связывающий, ресурсный, коллективный и прикладной уровни), WebServices в Грид15. Пакет Globus Toolkit: состав G T4, обеспечение безопасности, управление данными, управление исполнением заданий (GRMA, GRAM, программирование, планирование MPI вычислений в системе Condor), информационный сервис 16. Пакет gLite: состав gLite, управление исполнением заданий (компоненты системы управления исполнением заданий, описание заданий, простые задания, схема выполнения задания), Россия в проекте EGEE17. Построение учебных кластеров и Грид систем и проведене на них экспериментов с пакетом для решения СЛАУ HPL Источники информации Еще по теме «технология MPI» Антонов А. С. Введение в параллельные вычисления (методическое пособие) Антонов А. С. Параллельное программирование с использованием технологии MPI. Учебное пособие Воеводин Вл. В., Жуматий С. А. Вычислительное дело и кластерные системы Немнюгин С., Стесик О. Параллельное программирование для многопроцессорных вычислительных систем Шпаковский Г. И., Серикова Н. В. Программирование для многопроцессорных систем в стандарте MPI Шпаковский Г. И., Верхотуров А. Е., Серикова Н. В. Руководство по работе на вычислительном кластере. Учебное пособие