UAEM 2015, Estado de México

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1 CONSTRUCCIÓN DE CLUSTERS Fernando Robles Morales Ins/tuto Nacional de Medicina Genómica Enrique Cruz Mar<nez Universidad Autónoma de la ciudad de México UAEM 2015, Estado de México

2 ANTECEDENTES Paradigma tradicional en las ciencias e ingeniería: Hacer teoría o diseños en papel. Realizar experimentos. Paradigma de ciencias computacionales Simular el fenómeno con base en las leyes Rsicas y métodos numéricos eficientes.

3 CIENCIA COMPUTACIONAL Ciencia Computacional Aplicación cien0fica/ ingeniería Matemá8cas Cómputo Alto Rendimiento

4 COMPUTO DE ALTO RENDIMIENTO Formulación de un problema para su tratamiento computacional. Representación del dominio de un problema para su procesamiento. Arquitecturas de computadoras que proporcionan un buen rendimiento. Algoritmos que proporcionen la mejor aproximación y menor complejidad. Herramientas de sovware existentes que proporcionen mejores especta/vas para solucionar problemas.

5 PROBLEMAS DEL GRAN RETO Escencial para descubrimientos cien<ficos. Crí/cos para seguridad nacional. Contribuye fundamentalmente para la economía y compe//vidad a través de su uso en la ingeniería y en la manufactura. Las computadoras de alto rendimiento son las herramientas que resuelven estos problemas a través de simulaciones.

6 COMPUTADORA DE ALTO RENDIMIENTO Paralelismo en diferentes niveles (hardware y sovware). Dos o más niveles de memoria en función de sus /empos de acceso, denominado memoria jerárquica. Interconexión de alta velocidad entre procesadores ó máquinas. Subsistemas especializados de entrada/salida. Uso de sovware especializado en tales arquitecturas (Sistema Opera/vo, Herramientas de Análisis, Compiladores, etc.).

7 CLASIFICACIÓN DE COMPUTADORAS Single Instruc/on, Single Data (PCs). Single Instruc/on, Mul/ple Data (Computadoras Vectoriales). Mul/ple Instruc/on, Single Data (Super pipeline). Mul/ple Instruc/on, Mul/ple Data (Computadoras Masivamente Paralelas, Clusters, Grids).

8 COMPUTADORAS VECTORIALES Computadora vectorial CDC 7600 en Se u/lizó para realizar los cálculos del aterrizaje lunar. Se u/lizó el lenguaje LRLTRAN, una variación del lenguaje FORTRAN op/mizado para operaciones vectoriales.

9 COMPUTADORAS VECTORIALES Computadora vectorial ILLIAC IV en Primera computadora en usar procesadores de proposito general. Arreglo de procesadores para realizar operaciones vectoriales. Se u/lizó en la NASA para aplicaciones en mecánica de fluidos en el diseño de cohetes y transbordadores espaciales.

10 COMPUTADORAS MASIVAMENTE PARALELAS Computadora Cray X- MP en Diseño de 4 procesadores vectoriales en un solo equipo. Dió origen a la ejecución de procesos distribuidos y programas en paralelo.

11 COMPUTADORA MASIVAMENTE PARALELAS u Computadora Cray 2 en u Se u/lizó en el departamento de energía y defensa de EU, para el desarrollo de tecnología nuclear. u Tenía una memoria principal más grande que todas las computadoras Cray combinadas. ISUM 2010 Guadadalajara, Jal. México

12 COMPUTADORAS MASIVAMENTE PARALELAS Computadora Cray Y- MP en Consiste de 8 procesadores vectoriales. Fue el primer sistema en tener 2GB de memoria principal. Fue la primera supercomputadora en México, instalada en la UNAM en 1991.

13 COMPUTADORAS MASIVAMENTE PARALELAS Computadora Cray T3D en La primera Cray en u/lizar procesadores escalares. Los procesadores fueron conectados a través de la topología de un toroide 3D.

14 CLUSTERS Cluster Beowulf en Necesidad de construir una máquina a bajo costo, pero con el tercio de rendimiento de una Cray. Uso del sistema opera/vo LINUX. Uso de sovware GNU.

15 TIPOS DE CLUSTERS Alta Disponibilidad. Balanceo de Carga. Visualización Cálculo.

16 GRIDS

17 APLICACIONES DE GRIDS Supercómputo distribuido: acoplar varias supercomputadoras. Alto rendimiento: balanceo de carga y asignación dinámica de recursos. En demanda: uso de instrumentos o computadoras a distancia. Datos Intensivos: uso de sistemas de almacenamiento distribuidos. Colaboración: uso de recursos de visualización o videoconferencias.

18 CONCLUSIONES Necesidad de un mayor poder computacional. Desarrollo de interfaces amigables para u/lizar todos los recursos disponibles. Solución a problemas complejos no resueltos en siglos anteriores. Cómputo paralelo como eje principal para aplicaciones de propósito general. Compar/r recursos de cómputo a gran escala.

19 ESQUEMA GENERAL CLUSTER

20 ARQUITECTURA CLUSTER

21 VELOCIDAD RED

22 VELOCIDAD RED

23 VELOCIDAD RED

24 IMAGEN DEL SISTEMA

25 MONITOREO CLUSTER

26 GRACIAS!!

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