Реферат: Кластерные системы
Кластерные системы — статистика
Ниже приведен сравнительный анализ оснащенности суперкомпьютерами предприятий СНГ и наиболее развитых мировых держав в различных отраслях экономики на основе мирового суперкомпьютерного рейтинга Тор500 и рейтинга самых мощных компьютеров СНГ Тор50, а также сравнение первой и второй редакций рейтинга Тор50 по этому показателю.
Сравнительные данные по использованию суперкомпьютеров
| Области использования | В мире (Тор500), % | В СНГ (Тор50, 2-я редакция), % | В СНГ (Тор50, 1-я редакция), % |
| Промышленность: электронная; тяжелая (автомобильная, авиационная, металлургия и др.); добывающая (геологоразведка, нефте- и газодобыча) | 44,3 | 16 | 2 |
| Вычислительные центры, наука и образование: суперкомпьютерные центры, университеты и научные институты (физика, математика, химия, биология, генетика), поставщики суперкомпьютеров, системные интеграторы | 21,2 | 66 | 96 |
| Прогнозы погоды и климатические исследования | 18,5 | - | - |
| Стратегические исследования, программы Министерства обороны, космическая и ядерная программы | 7,1 | - | - |
| Финансы: банки, финансовые корпорации, страхование, финансовые прогнозы и консалтинг | 3,5 | 18 | 2 |
| Потребительский сектор, медицина и фармакология, транспорт, торговля, производство потребительских товаров, продуктов питания | 3 | ||
| Медиа: цифровые видеотехнологии, компьютерные игры и пр. | 2,2 | - | - |
| Государственное управление | 0,2 | - | - |
Сравнительные данные по производительности суперкомпьютеров
| Области использования | Максимальный уровень, GFIops | Средний уровень, | GFIops | |
| В мире | В СНГ (Тор50-2) | В мире | В СНГ (Тор50-2) | |
| Исследования | 136800 | 3052 (меньше в 44 раза) | 1800 | 120 (меньше в 15 раз) |
| Финансы | 4713 | 438,6 (меньше в 10,7 раза) | 1500 | 139 (меньше в 10,7 раза) |
| Промышленность | 3755 | 2032 (меньше в 1,8 раза) | 1500 | 165 (меньше в 9 раз) |
Типичные задачи кластерных систем
Сегодня можно говорить о том, что кластерные системы успешно применяются для всех задач суперкомпьютинга — от расчетов для науки и промышленности до управления базами данных. Практически любые приложения, требующие высокопроизводительных вычислений, имеют сейчас параллельные версии, которые позволяют разбивать задачу на фрагменты и обсчитывать ее параллельно на многих узлах кластера. Например, для инженерных расчетов (прочностные расчеты, аэромеханика, гидро- и газодинамика) традиционно применяются так называемые сеточные методы, когда область вычислений разбивается на ячейки, каждая из которых становится отдельной единицей вычислений. Эти ячейки обсчитываются независимо на разных узлах кластера, а для получения общей картины на каждом шаге вычислений происходит обмен данными, распространенными в пограничных областях.
Для практических расчетов (3D-анимация, крэш-тесты, разведка нефтяных и газовых месторождений, прогнозирование погоды) обычно используются кластеры из 10-200 узлов. При этом основная задача — обеспечение эффективной работы кластера с конкретным приложением. Архитектура кластера должна обеспечивать масштабируемость ПО при увеличении количества узлов, т. е. прирост производительности при добавлении новых вычислительных модулей. Для этого важно правильно выбрать конфигурацию кластера в зависимости от профиля обмена данными между экземплярами программы, запущенными на разных узлах. Здесь нужно учитывать общий объем пересылаемых данных, распределение длин сообщений, использование групповых операций и т. п.
Сегодня даже те задачи, для решения которых традиционно применялись многопроцессорные системы с общей памятью, такие, как управление крупными базами данных, успешно решаются на кластерах. Появление на рынке таких продуктов, как, например, Oracle RAC (Real Applications Cluster), дало возможность применять кластерные системы в области баз данных, а новая версия СУБД Oracle 10g, построенная на базе GRID-технологий, обеспечивает максимально эффективное использование кластерной архитектуры для решения этих задач. Таким образом, благодаря доступности кластерных решений число предприятий, которые могут позволить себе кардинально упростить и ускорить работу с корпоративной базой данных, существенно увеличивается.
Кластерные решения — наиболее экономически обоснованный выбор. В отличие от большинства серверных систем с общей памятью кластерные решения легко масштабируются до систем большей производительности. Таким образом, при ужесточении требований заказчика к производительности необязательно покупать новую систему — можно добавить стандартные вычислительные узлы и легко нарастить старую. Причем диапазон масштабируемости очень широк: например, 288-узловой кластер «СКИФ К-1000» с пиковой производительностью 2,5 TFlops можно нарастить до системы мощностью 30 TFlops путем объединения стандартных вычислительных модулей.
Кластерные решения обладают наилучшим на сегодня соотношением цена/производителыюсть и имеют существенно более низкую совокупную стоимость владения. Это достигается благодаря масштабируемости и использованию стандартных общедоступных компонентов, цена которых постоянно снижается. Два кластерных двухпроцессорных узла в среднем на 35% дешевле, чем один четырехпроцессорный SMP-сервер, причем с ростом количества процессоров преимущество кластерных решений по этому параметру увеличивается. Кроме того, кластерная архитектура обеспечивает великолепную отказоустойчивость системы: при выходе из строя одного или нескольких вычислительных модулей (или узлов) кластер не теряет работоспособности и новые задачи могут быть запущены на меньшем числе узлов. Вышедший из строя узел легко и быстро вынимается из стойки и заменяется новым, который сразу же включается в работу. Это возможно благодаря коммутируемой топологии современных системных сетей, «когда обмен сообщениями между двумя узлами может идти многими путями. В ходе эксплуатации система типа «СКИФ К-1000» предполагает возможный выход из строя не более 2 узлов в год.
Архитектура кластерных систем
Итак, в настоящее время кластер состоит из вычислительных узлов на базе стандартных процессоров, соединенных высокоскоростной системной сетью (интер-коннектом), а также, как правило, вспомогательной и сервисной сетями. Большинство кластерных систем списка Тор500 выполнены на процессорах Intel (Intel Xeon, Intel Xeon EM64T, Intel Itanium 2). Часто используются процессоры Power и PowerPC компании IBM. В последнее время популярностью пользуются процессоры AMD (особенно AMD Opteron и его недавно вышедшая двухъядерная версия).
В качестве вычислительных узлов чаще всего используются двухпроцессорные SMP-серверы в корпусе от 1U до 4U, собранные в 19-дюйм стойки. Компактные устройства позволяют создавать высокопроизводительные решения с максимальной удельной плотностью, более крупные — недорогие системы. Иногда ведущие изготовители предлагают собственный формфактор: например, IBM, Verari, LinuxNetworx и другие компании предлагают вычислительные узлы на основе блэйд-технологий, которые обеспечивают высокую плотность установки, но удорожают решение. На российском рынке блэйд-решения пока мало востребованы из-за их высокой стоимости.
