Совместное использование технологий OpenMP и MPI на узлах вычислительного кластера. А. С. Федулов
Техническая литература. Прикладная информатика. Научные статьи
Совместное использование технологий OpenMP и MPI на узлах вычислительного кластера
Год выпуска 2021
isbn
Автор произведения А. С. Федулов
Серия Прикладная информатика. Научные статьи
Издательство Синергия
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.