"Львовский вычислитель": украинский кластер на платформе AMD

0

Tweet

---

Популярность использования кластерных решений там, где требуется большая вычислительная мощность, очевидна и обусловлена тем фактором, что именно такой подход позволяет получить необходимую производительность системы при разумных финансовых затратах на оборудование.

---

В этом материале мы хотели бы познакомить читателя с весьма интересной, с нашей точки зрения, разработкой украинских специалистов из львовского Института физики конденсированных систем НАН Украины и компании "ЦЕНIТЕХ". Речь идет о реально работающем высокопроизводительном вычислительном кластере, применяемом для решения научных задач. Сам по себе этот проект примечателен тем, что подобное для Украины пока еще "в диковинку", а кроме того, интересна сама конфигурация системы, которая использует многопроцессорную платформу от AMD. В этом контексте, наверное, необходимо отметить, что в академической среде (причем не только у нас) вопрос финансирования проектов всегда стоит достаточно остро, и с ценовой точки зрения выбираются наиболее взвешенные решения. Из зарубежного опыта, кстати, можно привести относительно недавний пример, когда компания RackSaver для астрономов Калифорнийского университета в Санта-Круз создала кластер, состоящий из 132 модулей и 232 процессоров AMD Athlon MP. Его мощность сотавляет порядка 300 Gflops... Но здесь же стоит добавить, что имеется масса примеров построения подобных систем и на платформе Intel.

Кластер типа Beowulf собран на основе узлов, каждый из которых является двухпроцессорной системой на базе AMD Athlon MP 1500+. Вся система состоит из восьми узлов и одного управляющего компьютера.

Узел кластера:

• плата TYAN Tiger MP S2460;

• два процессора AMD Atlon MP 1500+;

• оперативная память 1 GB;

• винчестер объемом 20,4 GB;

• видеокарта S3 Trio 3D/2X 4 MB;

• сеть Realtek RTL8139 10/100 Mbps.

Координирующий компьютер:

• плата TYAN Thunder K7 S2462;

• 2 процессора AMD Athlon MP 1500+;

• 1 GB оперативной памяти;

• винчестер объемом 40,4 GB;

• 40-скоростной CD-ROM;

• видео ATI 3D Rage Pro 8 MB AGP;

• сеть 2 3Com 3C920 10/100 Mbps.

Узлы соединены между собой посредством коммутатора Fast Ethernet. Сам кластер размещен в двух 45U-шкафах с вмонтированными блоками вентиляторов и термовыключателями. Узлы и координирующий компьютер находятся в корпусах 4U Rack Mount на телескопических креплениях. Для визуализации работы узлов кластера используется восьмипортовый переключатель монитора/клавиатуры/мыши ATEN Master View CS-9138.

Вот так выглядит герой нашего сегодняшнего материала...

По заявлению создателей, такой конструктив кластера позволил обеспечить удобство обслуживания и минимизацию количества сбоев из-за проблем с контактами. Кроме того, достигнуто весьма компактное размещение системы (занимаемая площадь -- 13 кв. м). Из других особенностей: применение мощной системы кондиционирования -- общая мощность 1900 Вт, вентиляция приточно-вытяжная с возможностью регулировки режимов. Организована также весьма эффективная схема бесперебойного питания -- предусмотрены автоматический переход на резервное питание, высокая устойчивость к скачкам напряжения, автоматическое выключение системы при отсутствии питающего напряжения в течение 20 мин.

Что касается программного обеспечения, то в данном случае используется ОС Linux на основе дистрибутива Red Hat 7.1. В качестве системы динамического управления процессами применяется MOSIX 1.5.7, поддерживаются среды параллельного программирования -- MPI (Message Passing Interface) и PVM (Parallel Virtual Machine).

Заявленная производительность кластера -- 12,5 Gflops при пиковой продуктивности 34 Gflops.

Для повышения быстродействия кластера планируется переход с Fast на Gigabit Ethernet, а также увеличение количества и мощности узлов, доработка и улучшение алгоритмов распараллеливания.

Основными областями применения кластера являются:

• исследование сложных молекулярных систем: многокомпонентных смесей, электролитов, полимеров, жидких кристаллов, коллоидных систем;

• изучение межфазовых явлений на поверхности "жидкость--твердое тело";

• динамические свойства спиновых систем;

• фазовые переходы в ферромагнитных жидкостях;

• исследование бинарных сплавов;

• гетерогенный катализ;

• проблемы гидролиза.

Для решения приведенного списка задач используется как готовое ПО DL_Poly, GAMESS-UK, Moldy), так и разрабатывается собственное.

Итак, можно сделать вывод о том, что начало процессу применения кластерных вычислителей в отечественной академической среде положено. Уже существуют вполне работоспособные решения, которые, по нашему мнению, в дальнейшем будут только расширяться, улучшаться и развиваться.

Як RPA-платформа допомогла SkyUр автоматизувати оплату рахунків

0

Tweet