Партнерка на США и Канаду по недвижимости, выплаты в крипто

  • 30% recurring commission
  • Выплаты в USDT
  • Вывод каждую неделю
  • Комиссия до 5 лет за каждого referral

П. В. СУХАРЕВ

Научный руководитель – Н. П. ВАСИЛЬЕВ, к. т.н., доцент

Национальный исследовательский ядерный университет «МИФИ»

АВТОМАТИЗАЦИЯ АДАПТИВНОГО
КОНФИГУРИРОВАНИЯ УПРАВЛЯЮЩЕГО УЗЛА ВЫЧИСЛИТЕЛЬНОГО КЛАСТЕРА С ГИБРИДНОЙ АРХИТЕКТУРОЙ

В работе предложена последовательность действий для обеспечения автоматического конфигурирования управляющего узла гибридного (CPU/GPU) вычислительного кластера, использующего технологию CUDA [1]

В настоящее время в современном мире наблюдается тенденция к увеличению числа задач, требующих большого количества ресурсов и времени для их выполнения. Для решения задач такого рода применяются суперкомпьютеры. Одной из архитектур суперкомпьютеров является объединение группы компьютеров в высокопроизводительный кластер. Преимущество кластеров перед другими многопроцессорными системами заключается в высокой масштабируемости, хорошей производительности, сильно выраженной гетерогенности. В рейтинге самых производительных систем TOP500 [2] кластеры занимают первые места. Исходя из этого, следует, что кластеры – популярное, быстро развивающееся высокопроизводительное решение, отвечает требованиям различных слоёв общества, вследствие чего становятся актуальными задачи упрощения процесса работы с кластером для пользователей, не являющихся специалистами. Необходимо создать комплексную программную систему гибкой автоматизированной настройки гибридного вычислительного кластера, предоставляющую понятный пользователю интерфейс управления кластерной системой.

НЕ нашли? Не то? Что вы ищете?

Существующие системы управления вычислительными кластерами обладают широким функционалом, однако имеют недостатки, такие как отсутствие единого интерфейса конфигурирования, привязка к определённому аппаратному решению, плохая поддержка гетерогенности.

Была определена последовательность действий, необходимая для автоматизированной настройки управляющего узла вычислительного кластера:

1. конфигурация сетевого интерфейса и межсетевого экрана

2. настройка DHCP-сервера для раздачи ip-адресов вычислительным узлам

3. настройка DNS-сервера для удобного доступа к вычислительным узлам по домену

4. обеспечение права пользователя на доступ к конфигурационным файлам подсистем и управление демонами управляющего узла

5. установка Apache Tomcat для дальнейшего создания на его основе сервлета для управления кластером

6. обновление JDK до актуальной версии

7. настройка NFS

8. установка библиотек параллельных вычислений

9. установка OpenMPI

10. установка CUDA

В реализации данной последовательности действий от пользователя требуется только первоначальных ввод исходных данных: имя пользователя управляющего узла, имя сервера, домен, конфигурируемый сетевой интерфейс, желаемый IP-адрес сервера, диапазон адресов, которые может предоставлять DHCP-сервер, а также маску подсети. Далее, система начнёт автоматическую конфигурацию управляющего узла с заданными параметрами и без участия пользователя.

Данный алгоритм был реализован в виде системы скриптов, обеспечивающих настройку управляющего узла кластера с установленной системой CentOS [3] – дистрибутива Linux, основанного на дистрибутиве Red Hat Enterprise Linux, свободно распространяемого и имеющего открытый исходный код. Для реализации описанной последовательности действий использовался интерпретируемый язык программирования shell.

Созданная программная система была протестирована на реальном устройстве. В результате работы системы был сконфигурирован управляющий узел гибридного вычислительного кластера, использующего для вычисления технологию CUDA.

Разработанная система позволяет значительно ускорить настройку управляющего узла в сравнении с ручной настройкой специалистом. Кроме того, она не требует от пользователя наличия компетентности в области администрирования кластерных систем.

Список литературы

NVIDIA CUDA Toolkit Documentation [Электронный ресурс]: Официальный сайт NVIDIA URL: http://docs. /cuda (дата обращения 24.11.2015) TOP500 List [Электронный ресурс]: Официальный сайт проекта TOP500 URL: http://www. top500.org (дата обращения 24.11.2015) The CentOS Project [Электронный ресурс]: Официальный сайт проекта CentOS URL: https://www. centos. org (дата обращения 24.11.2015)