Информация о статье

2019 г., Том 24, № 5, с.49-60

Смагин С.И., Сорокин А.А., Мальковский С.И., Королёв С.П., Лукьянова О.А., Никитин О.Ю., Кондрашев В.А., Черных В.Ю.

Организация эффективной многопользовательской работы гибридных вычислительных систем

Исследуются вопросы организации многопользовательской работы гибридных вычислительных систем. На примере кластера Центра коллективного пользования “Центр данных ДВО РАН”, построенного на архитектуре OpenPOWER, рассмотрены особенности функционирования систем подобного класса и предложены решения для организации их работы. С использованием механизма виртуальных узлов проведена адаптация системы диспетчеризации заданий PBS Professional, позволяющая организовать эффективное распределение аппаратных ресурсов кластера между пользовательскими задачами. Реализованное программное окружение кластера с системой комплексного планирования заданий рассчитано на работу с широким перечнем компьютерных приложений, включая программы, построенные с использованием различных технологий параллельного программирования. Для эффективного исполнения в данной среде решений на основе машинного обучения, глубокого обучения и искусственного интеллекта применены технологии виртуализации. С использованием возможностей среды контейнеризации Singularity сформирован специализированный стек программного обеспечения и реализован особый режим его работы в формате единой вычислительной цифровой платформы.

[полный текст]
Ключевые слова: гибридный вычислительный кластер, сопроцессор, многопользовательский режим работы, архитектура компьютера, система управления заданиями, виртуализация, контейнер

doi: 10.25743/ICT.2019.24.5.005.

Библиографическая ссылка:
Смагин С.И., Сорокин А.А., Мальковский С.И., Королёв С.П., Лукьянова О.А., Никитин О.Ю., Кондрашев В.А., Черных В.Ю. Организация эффективной многопользовательской работы гибридных вычислительных систем // Вычислительные технологии. 2019. Т. 24. № 5. С. 49-60
Главная| Цели| Редколлегия| Содержание| Поиск| Подписка| Правила| Контакты
ISSN 1560-7534
© 2024 ФИЦ ИВТ, Новосибирск