蚁群:一种新型的高效多用计算平台

发布时间：2018-05-08 23:36

  本文选题：高性能计算 + 集群　； 参考：《计算机研究与发展》2015年06期

【摘要】：在科学计算和大数据处理应用需求的推动下,高性能计算机的性能不断提升、系统规模日益扩大,系统功耗越来越成为制约能力提升的重要瓶颈.在深入分析现有4类高性能计算机的基础上探讨了2项关键技术:1)可重构微服务器(reconfigurable micro server,RMS)技术.解决单个计算节点在领域应用加速能力、系统功耗和体积间的平衡兼顾问题.2)自治与分治相结合的集群构造技术.解决基于微小型化计算节点的大规模计算平台构造与扩展性问题.在此基础上,提出了一种新型的高效多用计算平台架构——"蚁群",构建了包含2 048个低功耗、微小型化RMS计算节点的蚁群平台原型系统,并实现了大规模指纹实时比对和多RMS节点协同排序2个典型应用.测试表明,单个RMS节点的指纹比对性能是Xeon单核的34倍,功耗仅5W,整个原型系统可实现千万量级指纹库的数百并发实时查询;蚁群平台的数据排序性能功耗比是GPU平台的10倍以上,有效提升数据排序的效率.
[Abstract]:Driven by scientific computing and big data's application requirements, the performance of high-performance computers is constantly improving, the scale of the system is expanding day by day, and the power consumption of the system is becoming an important bottleneck restricting the improvement of capability. Based on the deep analysis of four kinds of high performance computers, this paper discusses two key technologies: 1) reconfigurable micro server (RMS) technology. To solve the problem of accelerating application of single computing node in domain, balancing power consumption and volume of system. 2) combining autonomy with partition and conquer. To solve the problem of the construction and expansibility of large-scale computing platform based on micro-miniaturized computing nodes. On this basis, a new efficient multi-purpose computing platform architecture, "Ant Colony", is proposed, and an ant colony platform prototype system with 2,048 low-power, micro-miniaturized RMS computing nodes is constructed. Two typical applications of large scale fingerprint real-time comparison and cooperative sorting of multiple RMS nodes are realized. The test results show that the fingerprint comparison performance of a single RMS node is 34 times that of a single Xeon core, and the power consumption is only 5 W.The whole prototype system can realize hundreds of concurrent real-time queries of the fingerprint database of the order of 10 million. The performance power ratio of ant colony platform is more than 10 times higher than that of GPU platform, which can effectively improve the efficiency of data sorting.
【作者单位】： 数学工程与先进计算国家重点实验室;
【分类号】：TP38

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