Вестник Южно-Уральского государственного университета. Серия «Вычислительная математика и информатика»
RUS  ENG    ЖУРНАЛЫ   ПЕРСОНАЛИИ   ОРГАНИЗАЦИИ   КОНФЕРЕНЦИИ   СЕМИНАРЫ   ВИДЕОТЕКА   ПАКЕТ AMSBIB  
Общая информация
Последний выпуск
Архив

Поиск публикаций
Поиск ссылок

RSS
Последний выпуск
Текущие выпуски
Архивные выпуски
Что такое RSS



Вестн. ЮУрГУ. Сер. Выч. матем. информ.:
Год:
Том:
Выпуск:
Страница:
Найти






Персональный вход:
Логин:
Пароль:
Запомнить пароль
Войти
Забыли пароль?
Регистрация


Вестн. ЮУрГУ. Сер. Выч. матем. информ., 2019, том 8, выпуск 1, страницы 5–19 (Mi vyurv203)  

Оптимизация утилизации при выделении ресурсов для высокопроизводительных вычислительных систем с сетью Ангара

А. В. Мукосей, А. С. Семенов, А. С. Симонов

АО «Научно-исследовательский центр электронной вычислительной техники» (117587 Москва, Варшавское шоссе, д. 125, стр. 15)

Аннотация: В данной работе рассматривается высокоскоростная вычислительная сеть Ангара с топологией «многомерный тор». Работа посвящена оптимизации фрагментации, возникающей в результате последовательного выделения вычислительных узлов в многоузловой системе при заданном требовании о том, что сетевой трафик разных пользовательских заданий не должен пересекаться. Данная работа является продолжение работы по оптимизации фрагментации ресурсов исследуемой вычислительной системы. В данной работе к учету фрагментации при выборе узлов добавлен метод запуска пользовательских заданий, основанный на политике выбора первого подходящего задания (First-Fit) в некотором рассматриваемом окне заданий. Исследование разработанного метода проводилось с помощью симулятора работы вычислительной системы. Рассмотрен набор различных вычислительных систем с трехмерными и четырехмерными топологиями, размер минимальной системы – 32 вычислительных узла, максимальной – 144 узла. Для каждой системы задана синтетическая очередь заданий, параметры которой приближены к реально возможной и основаны на данных, полученных с вычислительного кластера Desmos на базе сети Ангара. В качестве критерия качества метода выбора узлов рассматривается средняя утилизация ресурсов вычислительной системы и среднее время ожидания заданий в очереди. Исследованы различные размеры окон заданий. Исследование показало, что увеличение утилизации ресурсов для предложенного метода выбора узлов составило в среднем 7 % и на 36,6 % сокращает значение времени ожидания задания в очереди по сравнению с базовым методом.

Ключевые слова: коммуникационная сеть Ангара, многомерный тор, планирование ресурсов, фрагментация, выбор узлов.

DOI: https://doi.org/10.14529/cmse190101

Полный текст: PDF файл (2165 kB)
Список литературы: PDF файл   HTML файл

Реферативные базы данных:

Тип публикации: Статья
УДК: 519.687.1
Поступила в редакцию: 22.07.2018

Образец цитирования: А. В. Мукосей, А. С. Семенов, А. С. Симонов, “Оптимизация утилизации при выделении ресурсов для высокопроизводительных вычислительных систем с сетью Ангара”, Вестн. ЮУрГУ. Сер. Выч. матем. информ., 8:1 (2019), 5–19

Цитирование в формате AMSBIB
\RBibitem{MukSemSim19}
\by А.~В.~Мукосей, А.~С.~Семенов, А.~С.~Симонов
\paper Оптимизация утилизации при выделении ресурсов для высокопроизводительных вычислительных систем с сетью Ангара
\jour Вестн. ЮУрГУ. Сер. Выч. матем. информ.
\yr 2019
\vol 8
\issue 1
\pages 5--19
\mathnet{http://mi.mathnet.ru/vyurv203}
\crossref{https://doi.org/10.14529/cmse190101}
\elib{https://elibrary.ru/item.asp?id=37074205}


Образцы ссылок на эту страницу:
  • http://mi.mathnet.ru/vyurv203
  • http://mi.mathnet.ru/rus/vyurv/v8/i1/p5

    ОТПРАВИТЬ: VKontakte.ru FaceBook Twitter Mail.ru Livejournal Memori.ru


    Citing articles on Google Scholar: Russian citations, English citations
    Related articles on Google Scholar: Russian articles, English articles
  • Вестник Южно-Уральского государственного университета. Серия «Вычислительная математика и информатика»
    Просмотров:
    Эта страница:109
    Полный текст:27
    Литература:10
     
    Обратная связь:
     Пользовательское соглашение  Регистрация посетителей портала  Логотипы © Математический институт им. В. А. Стеклова РАН, 2021