提升大规模集群上并行计算软件系统可靠性和服务性的方法与实践

发布时间：2018-04-14 17:08

  本文选题：可靠性 + 可扩展性　； 参考：《计算机工程与科学》2015年01期

【摘要】：大规模集群上的并行计算软件需要具备处理部分节点、网络等失效的容错能力,也需要具有易于管理、维护、移植和可扩展的服务能力。针对星形计算模型,研究和开发了一套并行计算框架。利用调度节点内部的可变粒度分解器、相关队列等方法,实现了全系统容错,且具有较好的易用性、可移植性和可扩展性。系统目前可以实现300TFlops计算能力下连续运行超过150h,而且还具有进一步的可扩展能力。
[Abstract]:Parallel computing software on large scale clusters needs fault-tolerant ability to deal with some nodes, networks and other failures. It also needs the ability of easy management, maintenance, migration and extensibility.A parallel computing framework is developed for star computing model.By using the variable granularity resolver and correlation queue in the scheduling node, the fault tolerance of the whole system is realized, and it is easy to use, portable and extensible.At present, the system can run continuously for more than 150 hours under 300TFlops computing power, and it also has further extensibility.
【作者单位】： 华南理工大学软件学院;
【基金】：广州市科技计划项目(2012Y2-00032,2013Y2-00055,201200000034)的资助 广州超级计算中心先导系统 中国科学院过程工程研究所 国家超级计算天津中心的大力支持
【分类号】：TP338.6

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