установка кластера
Если у Вас есть некоторые маркеры для расходов, попробуйте OmniPeek Wildpacket. Это имеет огромные аналитические функции и декодеры, основанные на сессии/потоке представления, легкие к сборке фильтры и большую поддержку реального NICs с аппаратной фильтрацией.
Я часто использую его, чтобы моя ежедневная работа проанализировала проблемы в болтливых сетях заказчика - можно отбросить некоторые маленькие поля Linux с tcpdump и использовать их в качестве удаленного NIC для больших установок.
Можно загрузить пробную версию и дать ей выстрел.
Я не думаю, что можно сделать то, что Вы хотите с OpenMP. OpenMP разработан для программирования общей памяти. Один пример этого использует несколько ядер и/или процессоров на той же машине. Кластер (по крайней мере, типичные кластеры, сделанные из потребительского оборудования), является распределенной памятью. Обычно MPI используется для программирования этих типов машин.
Существует несколько решений там для управления кластерами распределенной памяти. Тот, с которым я знаком, является xcat и warewulf. Обычно эти типы систем имеют очередь заданий, которая выполняет задания на свободных узлах. Если узел перестанет работать, то любое задание, которое использует тот узел, вероятно, перестанет работать, но задания продолжат планироваться на остающиеся узлы.
-
1Не верно. Можно выполнить код OpenMP вдоль стороны стек MPI, такой как OpenMPI. Посмотрите, например, этот смешанный режим учебное руководство MPI/OpenMP: cslab.ntua.gr/courses/pps/files/… – Kamil Kisiel 17 February 2010 в 23:15
-
2Несомненно, можно пойти для гибридного решения. Я интерпретировал вопрос как только использование OpenMP, для который кластер won' t помогают, если Вы просто не хотите выполнить набор единственных выполнений OpenMP узла одновременно. – KeithB 18 February 2010 в 00:19
Я смотрел бы на GridEngine (любой из вариантов). Легко установить на Ubuntu, и это имеет превосходную поддержку выполнения разнообразия приложения, использующего те же ресурсы. Можно назначить различные очереди для различных типов приложений и даже подчинить очереди так, чтобы более высокие приоритетные задачи могли ударить более низкие приоритетные задачи от узлов.
В Вашей ситуации Вы могли отправить задачи подсистемы балансировки нагрузки как задания к планировщику, который мог в некоторой степени быть предвосхищен Вашими задачами HPC при необходимости.
До упругости к отказу узла, который, конечно, покрыт. Обычно, если у Вас нет задачи, которая охватывает несколько узлов, отказ единственного узла выполнения не должен иметь никакого эффекта на остальную часть Вашего кластера.
Возможно, Вы могли пойти с Rocks-Clusters, дизайн распределения для установки потребностям первой точки. Это главным образом используется в научных средах и относительно легко установить через несколько узлов (PXE). Это также содержит предварительно упакованное программное обеспечение как несколько реализаций MPI (OpenMPI, mpich...) и Механизм Сетки Sun. Целое распределение основано на CentOS/RHEL, поэтому если Вы уже знакомы с Fedora, Вы не должны испытывать затруднения во время установки.
Если вы просто хотите запускать простые приложения и не хотите, чтобы ваш кластер работал круглосуточно, вам следует использовать PelicanHPC для мгновенного создания HPC. pareto.uab.es/mcreel/PelicanHPC Просто загрузите PelicanHPC с главного узла и загрузите другие компьютеры через сеть. Учебник: http://pareto.uab.es/mcreel/PelicanHPC/Tutorial/PelicanTutorial.html