Isso torna um modelo de multiprocessador atraente se você deseja usar seu supercomputador para executar aplicativos multithread tradicionais, como ferramentas de renderização 3D ou codificadores de mídia.
Formando um cluster
A abordagem do multiprocessador tem limitações. Depois de instalar seus dois processadores caros em sua placa-mãe cara, quase não há espaço para expandir organicamente; você poderia instalar mais RAM ou trocar seus processadores por um par de modelos mais poderosos, mas basicamente o que você tem é um sistema fechado. Uma abordagem mais flexível é o clustering.
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Um cluster é um grupo de computadores, normalmente conectados por meio de uma rede local, que atua como se fosse um único sistema.
Um cluster computacional pode ser visto como um macrocosmo de um sistema multiprocessador, com vários computadores físicos trabalhando em suas tarefas individuais em paralelo
Os clusters podem ser usados para todos os tipos de propósitos, como fornecer balanceamento de carga e tolerância a falhas para serviços de rede, mas o modelo se adapta particularmente bem a aplicativos de supercomputação. Na verdade, uma abordagem de clustering tem sido a base da maioria dos supercomputadores mais conhecidos da história, incluindo o computador K da Fujitsu, que é o campeão mundial.
A filosofia por trás do clustering de supercomputação é simples. Uma máquina física (ou virtual) é configurada como o sistema mestre ou o nó principal, e é neste sistema que o código do aplicativo principal é executado. Os outros nós não fazem nada além de sentar e esperar que o sistema mestre delegue cargas de trabalho a eles; quando são recebidos, fazem o trabalho e devolvem os resultados o mais rápido possível.
Um cluster computacional pode ser visto como um macrocosmo de um sistema multiprocessador, com vários computadores físicos trabalhando em suas tarefas individuais em paralelo.
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A diferença é que os nós podem ser adicionados ao cluster, ou removidos dele, tão facilmente quanto conectar um novo PC a uma rede; e, o que é mais, não há nenhum requisito para que o hardware do nó use qualquer arquitetura particular.
Se você quiser, pode montar um cluster a partir de uma mistura de sistemas, incluindo netbooks, laptops, estações de trabalho e servidores de alto desempenho. O único requisito é que cada nó esteja executando o software cliente adequado.
Indiscutivelmente, os exemplos mais conhecidos de clusters de computação são os projetos [protegido por e-mail] e [protegido por e-mail] - mas o termo cluster geralmente implica um sistema gerenciado centralmente (projetos que combinam o poder de computadores remotos são chamados de computação em grade )
Os nós de um cluster também são geralmente conectados por meio de um link muito mais rápido do que uma conexão normal com a Internet, para minimizar a latência envolvida no envio de cargas de trabalho para frente e para trás. Em seu cluster doméstico, isso pode ser Gigabit ou 10GbE; o computador K usa uma interconexão proprietária chamada Tofu, que fornece 100 GB / s de largura de banda.
Descubra mais
Codificação de supercomputação
Os clusters baseados no Windows podem ser montados facilmente usando o sistema operacional Windows HPC Server 2008, e a Microsoft fornece diretrizes para a criação de aplicativos com reconhecimento de cluster que farão uso de recursos de cluster quando executados em tal sistema. Como alternativa, existem várias distribuições Linux gratuitas projetadas para armazenamento em cluster, como openMosix e ClusterKnoppix. Eles fornecem uma experiência amigável que torna quase sem esforço configurar um cluster de qualquer tamanho usando o popular sistema Beowulf.
Seja qual for o caminho que você escolher, no entanto, uma limitação que você provavelmente encontrará é a falta de aplicativos pré-existentes que são projetados para fazer uso de recursos de cluster. Isso não é necessariamente um problema, pois as tarefas do supercomputador são normalmente realizadas por código personalizado.
Cartões complementares
A abordagem de cluster é flexível, mas bastante desperdiçadora - basicamente significa deixar um computador inteiro ligado e consumindo energia quando você normalmente está fazendo uso de apenas algumas funções do processador.
Uma abordagem mais eficiente em termos de energia é montar um grande número de núcleos de processador em uma placa de expansão e usar esses núcleos como um cluster virtual.
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