Ciò rende un modello multiprocessore interessante se si desidera utilizzare il supercomputer per eseguire applicazioni multithread tradizionali come strumenti di rendering 3D o codificatori multimediali.
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L'approccio multiprocessore ha dei limiti. Una volta installati i due costosi processori nella costosa scheda madre, non c'è quasi spazio per espandersi organicamente; potresti installare più RAM o sostituire i tuoi processori con un paio di modelli più potenti, ma fondamentalmente quello che hai è un sistema chiuso. Un approccio più flessibile è il clustering.
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Un cluster è un gruppo di computer, tipicamente collegati tramite una rete locale, che agisce come se fosse un unico sistema.
Un cluster computazionale può essere visto come un macrocosmo di un sistema multiprocessore, con più computer fisici che lavorano sulle loro singole attività in parallelo
I cluster possono essere utilizzati per tutti i tipi di scopi, come fornire bilanciamento del carico e tolleranza ai guasti per i servizi di rete, ma il modello si presta particolarmente bene alle applicazioni di supercalcolo. In effetti, un approccio di clustering è stato alla base della maggior parte dei supercomputer più noti della storia, compreso il computer K di Fujitsu.
La filosofia alla base del clustering di supercalcolo è semplice. Una macchina fisica (o virtuale) è configurata come sistema master o nodo principale ed è su questo sistema che viene eseguito il codice dell'applicazione principale. Gli altri nodi non fanno altro che sedersi e aspettare che il sistema master deleghi loro i carichi di lavoro; quando vengono ricevuti, fanno il lavoro e restituiscono i risultati il più rapidamente possibile.
Un cluster computazionale può essere visto come un macrocosmo di un sistema multiprocessore, con più computer fisici che lavorano sulle loro singole attività in parallelo.
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La differenza è che i nodi possono essere aggiunti al cluster o rimossi da esso con la stessa facilità con cui si collega un nuovo PC a una rete; e, inoltre, non è affatto necessario che l'hardware del nodo utilizzi un'architettura particolare.
Se lo desideri, puoi assemblare un cluster da un mucchio di sistemi tra cui netbook, laptop, workstation e server ad alte prestazioni. L'unico requisito è che ogni nodo esegua un software client adatto.
Probabilmente, gli esempi più noti di cluster di elaborazione sono i progetti [protetto da posta elettronica] e [protetto da posta elettronica], ma il termine cluster più di solito implica un sistema gestito centralmente (i progetti che combinano la potenza dei computer remoti sono indicati invece come grid computing ).
I nodi di un cluster sono inoltre solitamente connessi tramite un collegamento molto più veloce rispetto a una normale connessione Internet, per ridurre al minimo la latenza coinvolta nell'invio di carichi di lavoro avanti e indietro. Nel tuo cluster domestico, potrebbe essere Gigabit o 10GbE; il computer K utilizza un'interconnessione proprietaria chiamata Tofu, che fornisce 100 GB / sec di larghezza di banda.
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Codifica di supercalcolo
I cluster basati su Windows possono essere assemblati abbastanza facilmente utilizzando il sistema operativo Windows HPC Server 2008 e Microsoft fornisce linee guida per la creazione di applicazioni compatibili con i cluster che utilizzeranno le risorse del cluster quando vengono eseguite su un tale sistema. In alternativa, esistono varie distribuzioni Linux gratuite progettate per il clustering, come openMosix e ClusterKnoppix. Questi forniscono un'esperienza user-friendly che rende quasi senza sforzo la configurazione di un cluster di qualsiasi dimensione utilizzando il popolare sistema Beowulf.
Qualunque percorso tu scelga, tuttavia, una limitazione che potresti incontrare è la scarsità di applicazioni preesistenti progettate per utilizzare le risorse del cluster. Questo non è necessariamente un problema, poiché le attività del supercomputer vengono in genere eseguite da codice personalizzato.
Schede aggiuntive
L'approccio cluster è flessibile, ma piuttosto dispendioso: in pratica significa lasciare un intero computer acceso e assorbire energia quando in genere si utilizzano solo poche funzioni del processore.
Un approccio più efficiente dal punto di vista energetico consiste nel montare un gran numero di core del processore su una scheda di espansione e utilizzare questi core come cluster virtuale.
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