Кластер (практическое руководство)

Программное обеспечение можно скачать здесь: http://linux-cluster.org.ru/download/

Кластер
Практическое руководство по параллельным вычислениям

КОМПИЛЯТОРЫ ДЛЯ ПАРАЛЛЕЛЬНЫХ ЗАДАЧИ
FORTRAN

Вопрос выбора аппаратной платформы для кластера, по всей видимости не стоит: мы будем использовать ту технику, которая у нас уже имеется, а это скорее всего компьютеры на основе процессоров Intel. Поэтому обсуждать преимущества той или иной платформы мы не будем. Тем не менее, если вы собираетесь самостоятельно разрабатывать приложения для своего кластера, вам необходимо озаботиться подбором подходящих средств разработки.

Так, для процессоров Intel лучшим выбором будет разработанные Intel компиляторы с языков C/C++/Fortran95 (доступны бесплатно для некоммерческого использования в версии Linux), либо компиляторы от Portland Group (С/С++/Fortran90/HPF). Однако, даже если вам не удалось достать "родные" компиляторы, вы можете использовать свободно распространяемые компиляторы серии gcc (Gnu Compiller Collection), которые поддерживают большинство современных аппаратных и программных платформ и поставляются практически со всеми дистрибутивами Linux и Unix.

Параллельные программы можно писать "вручную", непосредственно вставляя в нужные места вызовы коммуникационной библиотеки. Этот путь требует от программиста специальной подготовки. Альтернативой является использование систем автоматического и полуавтоматического распараллеливания последовательных программ.

В случае полуавтоматической системы распараллеливания, в тексте последовательной программы выделяются блоки, которые могут выполнятся параллельно. Обычно, в текст вставляются специального вида комментарии, которые игнорируются обычным (последовательным) компилятором. Примером такой полуавтоматической системы может служить Adaptor - одна из реализаций спецификации HPF (High Performance Fortran).
Автоматические системы распараллеливания выполняют декомпозицию последовательного алгоритма самостоятельно. На вход подается последовательная программа, на выход выдается её параллельный аналог. Системы из этого класса так же могут помочь пользователю выяснить является ли данная задача параллельной, оценить время выполнения данной задачи, определить оптимальное число процессоров.

Создание систем автоматического распараллеливания и распознавания параллелизма в алгоритмах является не простой математической задачей и большинство такого рода систем являются коммерческими.

Оглавление

Download

Полезные ссылки