Technique Development and Application——Construction of a Beowulf Cluster for Parallel Computing

The large-scale computations are often performed in science and engineering areas such as numerical weather forecasting, astrophysics, energy resources exploration, nuclear weapon design, and plasma fusion research etc. Many applications in these areas need super computing power. The traditional mode of sequential processing cannot meet the demands of those computations, thus, parallel processing（PP） is the main way of high performance computing （HPC） now.

基于MPICH的Beowulf集群系统构建与性能评测

Beowulf集群系统是基于广泛应用的高性能网络环境的由一些微机组成的系统,它可以运行于很多操作系统如Linux、Windows。论文主要介绍了如何在Linux操作系统下构建Beowulf集群系统的方法,并利用矩阵相乘算法对该系统进行了系统性能测试。

构架Linux环境下基于MPICH的工作站机群

本文详细地介绍了在Linux环境下如何构架基于MPICH的工作站机群,给出了具体的步骤和基本配置过程。最后采用并行求和算法、矩阵相乘并行算法和Multisets并行归并算法在该机群上进行实验测试。测试结果表明,该机群并行计算环境运行正常、稳定,该机群比在windows2000环境下的并行效率高1.12%。

基于MPICH环境下的复杂重力异常体并行正演模拟

任意多面体重力异常正演公式常用于解决复杂几何形态地质体的正演问题。本文以均匀物性多面体重力异常正演公式为基础,应用有限元技术中的网格离散化思想,以任意四面体为基本单元,通过并行计算技术在MPICH环境下实现了任意连续空间物性分布复杂异常体网格模型的重力异常正演模拟,通过并行处理可以有效加速正演计算速度。本文研究结果对于联合重力异常场正演建模和开展复杂模型网格的重力场计算有一定参考意义。

MPICH环境配置中的若干问题及解决办法

本文介绍了在Windows 2000下配置VC++使之能够编译MPI程序的方法,在RedHat Linux下配置微机集群的方法,在Windows和Linux下配置用于查看MPI程序日志文件的图形化阅读器Jump-shot的方法。

RHEL5下利用MPICH2配置并行运算集群

MPICH是国内常用的集群计算消息传递系统。本文描述了MPI的基本概念及实现软件MPICH2,介绍了在Linux环境下如何构架基于MPICH的高性能计算集群系统的方法,给出了具体的步骤和基本配置过程。实验结果表明:在现有并行集群系统下能有效地利用现有计算机资源,大幅度提高计算效率,为一些复杂问题的求解提供可行方案。

MPICH作业提交方式的研究及改进

通过对MPICH作业提交方式的研究,进而优化作业的提交过程,提出了一种SBM方法,即一种新的作业提交方式,减少了通信的时间,得到更高的通信性能,实现了对MPICH作业提交方式的改进。设计并实现了基于SBM方法的MPICH系统,并与采用传统方法的系统进行了性能对比,证明了在大型并行计算中,基于SBM作业提交方式可以得到更好的通信性能。

基于Myrinet上MPICH-2的实现

在当前并行计算环境中的通信网络中,MPICH-1并行系统可以使用Internet和Myrinet千兆位包交换网络,而MPICH-2并行系统只能使用Internet,由于通信时间的限制而影响了整个系统性能。对MPICH-1和MPICH-2中的作业提交模式进行了研究,给出了一种在MPICH-2中使用Myrinet网络来提交作业的应用,从而达到减少了通信时间的目的。

MPICH在PC集群系统中的应用

采用MPICH并行技术,建立了基于PC局域网平台的并行集群系统,并通过VC++6.0调用消息传递库MPI函数编写并行遗传算法,完成了相关并行计算实例。计算结果表明:在现有并行集群系统下能有效地利用现有计算机资源,大幅度提高计算效率,并可获得可观的加速比,为一些复杂问题的求解提供了可行方案。

Beowulf-T机群系统高可扩展性的研究

并行计算技术是衡量一个国家科技水平的重要标志之一,PC机群计算机是最廉价的高性能计算机。本文构建了一个Beowulf-T机群系统,提出了在该系统上的加速比和效率计算公式。通过实例的测试说明该机群系统具有高可扩展性。

基于PC集群系统的MPICH大规模并行计算实现与应用研究

在Win2000 Server操作系统环境下采用MPICH并行技术,建立了基于PC局域网平台的并行集群系统,并通过VC++6.0调用消息传递库MPI函数完成了3个并行计算实例。符合MPICH规范的PC并行集群系统配置简便、系统稳定、界面友好、性价比高,能够持续利用计算机现有资源和大幅度提高计算效率。

在MPICH集群分布系统下复杂分子动力学的并行计算

在以MPICH技术构建的局域网集群系统下,利用分子动力学并行计算软件Protomol和三维分子模拟软件VMD构建大规模并行计算平台,完成若干复杂分子动力学典型实例的仿真运算。计算结果表明:采用并行计算能持续有效地利用现有计算机资源,同时大幅度提高计算效率,在现有并行集群系统下可以获得3倍以上的加速比,为实现复杂分子动力学的深入研究提供了可行方案。

基于Linux的Beowulf集群的实现

中国科学院等离子体物理研究所是国内从事核聚变研究和托卡马克(Tokamak)实 验的主要基地,由于实验研究的需要,有必要建立自己的大型并行计算机系统,进行托卡马 克实验的数值模拟等研究课题?文章介绍了在普通PC机上利用Linux操作系统实现基于分布 存储结构的Beowulf集群系统的方法,同时也介绍了基于消息传递模型 (Message Passing I nterface,MPI)的并行程序设计方法?

构建基于Windows和MPI的Beowulf并行计算系统

利用普通微机构建并行计算集群(常称为Beowulf系统),能够以低廉的价格获得强大的计算能力。文章介绍了利用16台微机构建一套Beowulf并行计算系统,节点微机上运行Windows2000操作系统,采用MPI(Message-Passing-Interface)的MPICH最新版本:MPICH.NT1.2.3作为并行计算的支撑环境,并以100Mbps高速交换式以太网作为互连网络。通过编制的并行计算程序对该Beowulf系统进行了并行效率的实际测试,测试结果表明该Beowulf系统能够达到非常高的并行加速比和并行效率。

一个基于Windows和PVM的Beowulf机群系统的设计与性能分析

具有良好性价比的Beowulf机群系统在并行计算领域得到越来越广泛的应用。论文介绍了在Windows2000 Server操作系统下基于PVM3.4beta6环境构造一个Beowulf机群系统的方法。利用一个并行算法实际测试了该Beowulf系统的并行计算加速比和并行效率。结果表明该Beowulf系统具有很高的并行计算效率和性价比。

Beowulf并行计算系统的研究与实现

由高档微机或RISC工作站通过高速局域网连接而成的集群系统的实现,使高性能计算机从研究与应用领域走进普通领域。该文介绍了如何在Linux操作系统下基于分布式存储结构构造一个由普通微机组成的Beowulf并行计算系统的方法。通过编制的并行计算算法对该Beowulf系统进行了并行效率的实际测试,测试结果表明该Beowulf系统具有很高的并行计算效率和并行加速比。

Beowulf型并行计算系统的管理软件研究

基于Winsock网络通信函数和MPI并行通信函数,采用Visual Basic和Visual Fortran混合编程的方法,编写了一套针对Beowulf并行系统的管理软件.该管理软件可在任意一台节点机上,完成整个并行系统中各个节点机的状态检测、文件远程拷贝、内存驻留进程查询、速度测试、远程关机、重新启动和注销等操作.该管理软件已成功运行于一套由16台微机组成的Beowulf并行系统上,大幅度地简化了该系统的操作,提高了管理效率.

基于Beowulf集群的可扩展性模型的研究

可扩展性是衡量并行算法与并行系统匹配程度的一项重要指标。分析了传统的等并行开销计算比评价准则,指出其优缺点。为了适用于基于Beowulf集群的分布式并行计算环境,对传统的等并行开销计算比评价准则进行改进,得到Beowulf环境下的新的可扩展函数。该可扩展函数能够直观地反映基于Beowulf集群的分布式并行系统在机器规模和问题规模扩展时,其性能的扩展特性。用该评价准则分析并论证了编制的并行算法与Beowulf集群相结合的可扩展性。

并行FDTD和IBM BlueGene/L巨型计算机结合求解电大尺寸的电磁问题

高性能巨型计算机的快速发展正在改变着人们在计算电磁学方面的一些传统观念,特别是IBMBlueGene/L巨型计算机的出现使计算电磁学所解决的问题尺寸和时间发生了巨大的变化。IBMBlueGene/L巨型计算机可以包括多达65,536处理器和32TB内存,更重要的是由于它所使用的特殊体系结构使它在4000个处理器时时域有限差分程序的并行效率仍然在百分之九十左右。测试显示,在单个CPU速度接近的情况下,一台奔腾4计算机上运行五十二天的工作量在一个包含有4000个处理器的BlueGene/L巨型计算机上仅需10min左右。虽然普通的PC机群与单个处理器相比也能快速地求解相对大的问题,但是无论是使用千兆Ethernet、Foundry、Myrinet或者Infiniband,普通PC机群的效率都会在处理其数量超过几十个的时候快速下降。为了验证并行时有预先差分程序的正确性,我们使用并行时域有限差分程序在巨型计算机IBMBlueGene/L上模拟一个144单元的对偶极化Viv-aldi阵列的抛物面天线馈源。

在Windows2000下实现NOW系统的构建

本文介绍了在Windows 2 0 0 0环境下如何构建并行工作站机群NOW ,并且详细地介绍了以VC ++6 0作为编译环境安装MPICH的过程和具体配置。