Implementación de una Malla Computacional, comparación de rendimiento de MPI sobre una malla vs métodos tradicionales *

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1 Implementación de una Malla Computacional, comparación de rendimiento de MPI sobre una malla vs métodos tradicionales * Profesor Patrocinante: Dr. Pablo Saez G. ** Profesor Co-patrocinante: Dr. Jaime Araneda S. *** Alumno: Claudio Baeza R. * Trabajo para optar al Título de Ingeniero Civil Informático. ** Departamento de Ingenieria Informática y Ciencias de la Computación, Facultad de Ingeniería. *** Departamento de Física, Facultad de Ciencias Físicas y Matemáticas.

2 Tema de Memoria de Título Implementación de una Malla Computacional, comparación de rendimiento de MPI sobre una malla vs métodos tradicionales. Descripción Gracias a los avances en los mecanismos de transmisión de datos, las redes se han transformado en un interesante medio para unir computadores con la finalidad de aumentar el poder de cómputo. Los tradicionales Cluster, con computadoras dedicadas que utilizan mecanismos de paso de mensajes son ampliamente utilizados, sin embargo, ultimamente ha surgido un nuevo concepto, Grid Computing (en castellano, Mallas Computacionales ), el cual ha cobrado gran relevancia debido a que entre otras cosas, incorpora robustos mecanismos de seguridad y la capacidad de utilizar recursos ociosos no dedicados para aumentar la capacidad de computo. Una implementación de una malla computacional, se puede efectuar a través de GLOBUS Toolkit, el cual entre otras cosas, permite el uso de MPI, lo que es muy importante para las pruebas que se pretende hacer en este trabajo. En la Universidad de Concepción, al igual que en la comunidad nacional, existe mucho interes en generar conocimiento en la utilización de mallas computacionales, ya que tanto en Estados Unidos como en Europa esta siendo el mecanismo más utilizado para aumentar el poder de cómputo. Particularmente, la Facultad de Ciencias Físicas y Matemáticas tiene un especial interes en este tipo de tecnología, ya que el Departamento de Física, a través de un proyecto MECESUP adquirió 16 computadores con 2 procesadores cada uno, con la finalidad de construir un cluster dedicado, además, gracias a otro proyecto MECESUP que actualmente se encuentra en ejecución, se pretende adquirir cerca de 100 computadores y se desea explorar el uso de los recursos ocioso de dichos equipos, los cuales estan dedicados a fortalecer la docencia de los alumnos de primer año (de todas las carreras). El trabajo que se pretende realizar tiene como objetivo implementar una Malla Computacional, específicamente el GLOBUS Toolkit, mostrando los pasos básicos para crear una comunidad, incorporando además de las máquinas dedicadas, computadoras de escritorio que se encuentren ociosas. Finalmente se desea ejecutar aplicaciones que requieren un gran poder de cálculo, las cuales se encuentrar programadas principalente en Fortran y MPI como mecanismo de paso de mensajes, para después efectuar una comparación de desempeño, utilizando una variable estadística adecuada que permita obtener una validación científica de las pruebas. Se desea que sean tres los tipos programas utilizados. Alto cómputo, poco volumen de datos

3 Alto volumen de datos, bajo nivel de cómputo Alto volumen datos y alto nivel de cómputo Objetivo general Implementar una malla computacional y ejectuar test de rendimiento para efectuar una comparativa versus métodos tradicionales, es decir, cluster dedicados. Objetivos específicos Investigación del tema Investigar sobre mallas computacionales Investigar implementaciones Definir implementación Implementación Configurar un nodo maestro y middleware Configurar un cluster dedicado Crear una comunidad e implementar una malla computacional Evaluación de desempeño Encontrar una variable estadística adecuada Elaborar los test Efectuar los test Conclusiones Trabajo Adelantado La parte de investigación esta hecha y la implementación ya se comenzó.

4 Referencias [1] I. Foster, C. Kesselman, and S. Tuecke. The anatomy of the grid. Journal of Supercomputer Applications, [2] I. Foster, J. Geisler, W. Gropp, N. Karonis, E. Lusk, G. Thiruvathukal, and S. Tuecke. A wide-area implementation of the Message Passing Interface. Parallel Computing, 24(12), [3] I. Foster, J. Geisler, C. Kesselman, and S. Tuecke. Managing multiple communication methods in high-performance networked computing systems. Journal of Parallel and Distributed Computing, 40:35 48, [4] I. Foster, J. Geisler, C. Kesselman, and S. Tuecke. Multimethod communication for high-performance metacomputing applications. ACM Press, [5] I. Foster, J. Geisler, and S. Tuecke. MPI on the I-WAY: A wide-area, multimethod implementation of the Message Passing Interface. pages IEEE Computer Society Press, [6] I. Foster and C. Kesselman, editors. The Grid: Blueprint for a Future Computing Infrastructure. MORGAN-KAUFMANN, [7] N. Karonis, B. Toonen, and I. Foster. MPICH-G2: A grid-enabled implementation of the Message Passing Interface. Journal of Parallel and Distributed Computing, 63(5): , [8] N. Karonis, M. Papka, J. Binns, J. Bresnahan, J. Insley, D. Jones, and J. Link. High-resolution remote rendering of large datasets in a collaborative environment. Future Generation of Computer Systems, 19(6): , [9] I. Foster, C. Kesselman, C. Lee, R. Lindell, K.Ñahrstedt, and A. Roy. A distributed resource management architecture that supports advance reservations and co-allocation. In Proceedings of the International Workshop on Quality of Service, [10] G. Hoo, W. Johnston, I. Foster, and A. Roy. QoS as middleware: Bandwidth broker system design. Technical report, LBNL, [11] Karl Czajkowski, Ian Foster, and Carl Kesselman. Co-allocation services for computational grids. In Proc. 8th IEEE Symp. on High Performance Distributed Computing. IEEE Computer Society Press, [12] Sharon Brunett, Karl Czajkowski, Steven Fitzgerald, Ian Foster, Andrew Johnson, Carl Kesselman, Jason Leigh, and Steven Tuecke. Application experiences with the Globus toolkit. pages

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