8 (495) 987 43 74
Мы в соцсетях -              
Рус   |   Eng

Купить статью

Авторы: Федулов А. С., Федулов  Я. А., Федулова  А. С.     Опубликовано в № 2(92) 30 апреля 2021 года
Рубрика: Программная инженерия

Совместное использование технологий OpenMP и MPI на узлах вычислительного кластера

Данная работа посвящена проблеме реализации эффективной параллельной программы, решающей поставленную задачу с использованием максимально доступного количества ресурсов вычислительного кластера, с целью получения соответствующего выигрыша в производительности по отношению к последовательной версии алгоритма. Основная цель работы заключалась в исследовании возможностей совместного использования технологий распараллеливания OpenMP и MPI с учетом характеристик и особенностей решаемых задач для повышения производительности выполнения параллельных алгоритмов и программ на вычислительном кластере. В статье проведен краткий обзор подходов к вычислению функции трудоемкости для последовательных программ. Для определения трудоемкости параллельных программ в работе был использован подход на основе пооперационного анализа. Описаны особенности технологий распараллеливания последовательных программ OpenMP и MPI. Приведены основные программно-аппаратные факторы, влияющие на скорость выполнения параллельных программ на узлах вычислительного кластера. Основное внимание в работе уделено исследованию влияния на производительность соотношения количества вычислительных и обменных операций в программе. Для реализации исследований были разработаны тестовые параллельные OpenMP- и MPI-программы, в которых задается общее количество операций и соотношение между вычислительными и обменными операциями; также в тестовых программах был предусмотрен замер времени их выполнения. В качестве программно-аппаратной платформы был использован вычислительный кластер, состоящий из нескольких узлов. Проведенные экспериментальные исследования позволили подтвердить эффективность гибридной модели параллельной программы в многоузловых системах с разнородной памятью с использованием OpenMP в подсистемах с общей памятью, а MPI – в подсистеме с распределенной памятью.

Ключевые слова

трудоемкость алгоритмов, типы операций, технологии распараллеливания, высокопроизводительный вычислительный кластер

Автор статьи:

Федулов А. С.

Ученая степень:

докт. техн. наук, профессор, директор филиала ФГБОУ ВПО «Национальный исследовательский университет «МЭИ» в г. Смоленске

Местоположение:

г. Смоленск

Автор статьи:

Федулов  Я. А.

Ученая степень:

канд. техн. наук, доцент, кафедра вычислительной техники, филиал Федерального государственного бюджетного образовательного учреждения высшего образования «Национальный исследовательский университет "МЭИ"» в г. Смоленске

Местоположение:

г. Смоленск, Россия

Автор статьи:

Федулова  А. С.

Ученая степень:

аспирант, кафедра прикладной математики и искусственного интеллекта, Федеральное государственное бюджетное образовательное учреждение высшего образования «Национальный исследовательский университет "МЭИ"»

Местоположение:

г. Москва, Россия