基于异构Beowulf机群的并行计算模型的研究

发布时间：2020-03-28 10:06

【摘要】： 随着科技的发展,人类对高性能计算有着愈来愈大的需求。异构计算能够为不同类型的计算匹配合适的计算体系结构,大大缩短了计算操作的完成时间,这使得异构计算近年来成为并行处理的主要研究平台。异构计算拥有广泛的应用前景。机群由于自身较高的性能/价格比、较低的价格、较好的可扩展性等优势已成为目前并行计算领域研究的热点。机群系统的愈发成熟,硬件成本的降低、微处理器能力的高速提升以及以太网等局域网技术的成熟等因素,为用微机建立并行计算机群即Beowulf系统铺平了道路。从最初Beowulf机群的定义到如今不同设计者给自己搭建的Beowulf下定义可以看出,Beowulf机群得到了蓬勃的发展。 并行计算模型是连接计算机软件与硬件的一种桥梁,通过对各种并行计算机基本特征的抽象,形成抽象的计算模型,在此计算模型上分析、设计所求问题的算法,并通过有效地编译高级语言用硬件实现算法。然而虽然并行计算模型很重要,但是至今仍没有通用的并行计算模型。已经提出了的并行计算模型都有不同的侧重点,适用环境也不相同,对适用环境的异构性、可扩展性、消息通信等方面都有不同的侧重。 在Beowulf机群环境下,对并行计算模型进行研究有着重大的意义。本文分析了异构计算系统、机群系统、Beowulf机群系统以及现存的并行计算模型,重点介绍了HBSP并行计算模型。通过对传统的HBSP系统、HBSP系统超步执行过程和通信开销过程的学习,搭建了异构Beowulf机群系统,该系统以节点处理能力的不同体现系统的异构性,节点的cpu及内存容量均不同。重新定义了基于异构Beowulf机群的HBSP系统及其性能参数,并将MPI引入HBSP模型,对异构Beowulf机群环境下HBSP通信因素和局部计算内容进行分析,给出了一个超步的执行计算时间和通信开销时间。分析计算π值的并行算法,在基于本文异构Beowulf机群的HBSP系统下,通过MPI并行软件的支撑、采用C++编程语言模拟计算π的实验,对理论值与实际测量值做比较,并得出结论:修改后的HBSP并行计算模型在一定程度上适用于本文搭建的MPI支撑的异构Beowulf机群环境。 同时,本文对可扩展模型进行了探索,分析了传统的等并行开销计算比可扩展模型。根据本文的实验环境,对传统的等并行开销计算比可扩展模型做出修改,得到适用于异构Beowulf机群的可扩展函数。通过实验验证了修改后的等并行开销计算比可扩展模型在异构Beowulf机群环境下的良好适用性。
【学位授予单位】：曲阜师范大学
【学位级别】：硕士
【学位授予年份】：2009
【分类号】：TP338.6

【参考文献】

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本文编号：2604301