Obliczenia równoległe - klastry obliczeniowe

• Autorzy: Kaliczyńska M. , Sądecki J.

Warianty tytułu

EN

Parallel computations - clusters

• Języki publikacji: PL

Abstrakty

PL

W artykule scharakteryzowano krótko tematykę badań prowadzonych w zakresie obliczeń i systemów równoległych na Wydziale Elektrotechniki, Automatyki i Informatyki Politechniki Opolskiej. Przedstawiono przykładowe rezultaty analizy efektywności pewnych zadań komunikacyjnych dla systemów klastrowych o strukturze dwupoziomowej. Zaprezentowano również wybrane wyniki analizy efektywności klastrowych implementacji dla kilku przykładowych problemów obliczeniowych.

EN

The paper presents the results of the efficiency analysis of some communication algorithms for two-level cluster architecture. The applied decomposition of parallel multiprocessor system into e few groups of processors is a key step for effective realization of the time consuming each-to-each communication tasks.

Słowa kluczowe

PL

obliczenia równoległe; klastry obliczeniowe; zadania komunikacyjne

EN

parallel computations; clusters; communication algorithms

• Wydawca: Oficyna Wydawnicza Politechniki Opolskiej
• Czasopismo: Zeszyty Naukowe. Elektryka / Politechnika Opolska
• Rocznik: 2006
• Tom: Vol. 317, z. 57
• Strony: 101--114
• Opis fizyczny: Bibliogr. 13 poz., schem., wykr.

Twórcy

autor

Kaliczyńska M.

autor

Sądecki J.

• Instytut Automatyki i Informatyki

Bibliografia

• [1] BAKER M. (ed.): Cluster computing white paper, University of Portsmouth, UK, 2000, http://www.dcs.port.ac.uk/~mab/tfcc/ White Paper.
• [2] COOK R., SĄDECKI J.: "Chapter 1, Sparse Matrix Vector Product on Distributed Memory MIMD Architecture", Sixth SIAM Conf. on Parallel Processing for Scientific Computing,March 22-24, 1993, Norfolk, Virginia, USA.
• [3] GERGEL V.: Optimizing Performance of MPI open-source imple- mentations for Linux on POWER processor clusters, 2005, http://www.spscicomp.org/ScicomPl 1/Presentations/User/gergel.pdf. 
• [4] KARBOWSKI A., NIEWIADOMSKA-SZYNKIEWICZ E. (eds): Obli-czenia równolegle i rozproszone. Oficyna Wydawnicza Politechniki War-szawskiej, 2001.
• [5] KUMAR V., GRAMA A, GUPTA A., KARYPIS G.: Introduction to Parallel Computing, Addison Wesley, 2002.
• [6] MALINOWSKI K., SĄDECKI J.: "Effectiveness Analysis of Parallel Dynamie Programming by Simulation", 12th IMACS World Congres on Scientific Computation, Paris, 18-22 July, 1988
• [7] MARSZAŁEK W., SĄDECKI J.: "Parallel Dynamie Programming for 2D Discrete Linear Systems, Archiwum Automatyki i Telemechaniki, tom XXXV, 1990, z. 1-2, str. 57-66
• [8] SĄDECKI J.: „Równoległe realizacje metod programowania dynamiczne¬go w systemach wieloprocesorowych i badanie ich efektywności", roz¬prawa doktorska, Politechnika Warszawska, 1988.
• [9] SĄDECKI J., SPÓLNICKI J.: „Rozwiązywanie złożonych zagadnień sterowania i optymalizacji przy wykorzystaniu równoległych systemów wieloprocesorowych", Konferencja naukowa: Teoria sterowania i optyma¬lizacji ciągłych układów dynamicznych i procesów dyskretnych, Madralin k. Otwocka, 1991
• [10] SĄDECKI J.: Algorytmy równoległe optymalizacji i badanie ich efektyw-ności; systemy równoległe z rozproszoną pamięcią, Studia i Monografie, Politechnika Opolska, Opole 2001.
• [11] SĄDECKI J.: "Parallel dynamie programming algorithms; multitransputer systems", International Journal of Applied Mathematics and Computer Science, vol. 12, 2002, No. 2, pp. 241-255.
• [12] SĄDECKI J.: "An efficiency analysis of the parallel multitransputer im- plementation of two-level optimization algorithms", International Journal of Applied Mathematics and Computer Science, vol. 13, 2003, No 2, pp. 205-214.
• [13] SĄDECKI J., SADUNIOWSKI Ł„ SZYCHOWSKI M„ TWORUSZKA A.: Badanie efektywności klastrowych aplikacji równoległych algorytmów programowania dynamicznego", Zeszyty Naukowe PO, s. Informatyka, z. 2, 2005, str. 169-92.