Применение MPI-IO: реализация модели шахтной вентиляции

Авторы

  • Б.Л. Петушкеев

Ключевые слова:

высокопроизводительные вычисления
гидродинамика
фильтрация
параллельный ввод/вывод
MPI-IO
масштабируемость
управление данными

Аннотация

Высокая вычислительная мощность кластеров позволяет не только решать текущие задачи быстрее, но и ставить другие, ранее недоступные. Однако это требует изменения подхода к программированию по причине возрастающих объемов результирующих данных. MPI, являясь стандартом де-факто для вычислительных систем с распределенной памятью, с момента публикации второй версии предоставляет средства параллельного ввода/вывода. Часто при проектировании приложений для решения больших задач данной возможностью пренебрегают. В работе представлены результаты практического внедрения MPI-IO в контексте моделирования процесса фильтрации газа через пористую среду шахтных выработок. Рассматриваются вопросы масштабирования программы и производительности файловой подсистемы, а также описаны предпринятые действия по оптимизации последовательного и параллельного кодов. Все работы проводились на базе кластера СКИФ-Cyberia МВЦ ТГУ. Работа выполнена при финансовой поддержке РФФИ (код проектa 08-08-12029-офи).

Новые вычислительные технологии

Загрузки

Опубликован

2009-04-06

Выпуск

Том 10 (2009): Выпуск 1.

Раздел

Раздел 2. Программирование

Автор

Б.Л. Петушкеев

Томский государственный университет,
физико-технический факультет
пр. Ленина, 3, 634050, г. Томск
• аспирант

Библиографические ссылки

  1. Васенин И.М., Петушкеев Б.Л. Опыт применения параллельных вычислений к проблематике шахтной вентиляции // IV Сибирская школа-семинар по параллельным и высокопроизводительным вычислениям. Томск, 2007. 116-122.
  2. Сайт МВЦ ТГУ (http://www.skif.tsu.ru).
  3. ROMIO. A high-performance, portable MPI-IO implementation (http://www.mcs.anl.gov/romio).
  4. Yu H. On developing BlueGene/L MPI-IO with high performance
  5. Thakur R., Gropp W., Lusk E. An abstract-device interface for implementing portable parallel-I/O interfaces // Proc. of the 6th Symposium on the Frontiers of Massively Parallel Computation. 1996. 180-187.
  6. Kimpe D., Lani A., Quintino T., Vandewalle S., Poedts S., Deconinck H. A Study of real world I/O performance in parallel scientific computing // PARA 2006, LNCS 4699. 2007. 871-881.
  7. Borrill J., Oliker L., Shalf J., Shan H. Investigation of leading HPC I/O performance using a scientific-application derived benchmark // Int. Conf. for High-Performance Computing Networking Storage. Reno, 2007.
  8. Васенин И.М., Петушкеев Б.Л. Задача об ускорении решения совместных уравнений газовой динамики и переноса // Известия ВУЗов. Физика. 2007. № 9/2. 274-281.
  9. Intel Architecture Software Developer’s Manual. Volume 3: System Programming(http://www.intel.com/products/processor/manuals/index.htm).
  10. Message Passing Interface Forum, MPI-2: Extensions to the Message-Passing Interface, July 1997 (http://www.mpi-forum.org/docs/docs.html).
  11. Thakur R., Gropp W., Lusk E. Optimizing noncontiguous access in MPI-IO // Parallel Computing. 2002. 28. 83-105.
  12. Thakur R., Gropp W., Lusk E. A case for using MPI’s derived datatypes to improve I/O performance // Proc. of SC98: High Performance Networking and Computing. San Jose, 1998.
  13. Thakur R., Gropp W., Lusk E. Data sieving and collective I/O in ROMIO // Proc. of the 7th symposium on the Frontiers of Massively Parallel Computation. Annapolis, 1999. 182-189.
  14. Cui Н., Moore R., Olsen K., Chourasia A., Maechling P., Minster B., Day S., Hu Y., Zhu J., Majumdar A., Jordan T. Enabling very-large scale earthquake simulations on parallel machines // ICCS 2007, Part I, LNCS 4487. 46-53.
  15. Cook A., Cabot W., Welcome M., Williams P., Miller B., de Supinski B., Yates R. Tera-scalable algorithms for variable-density elliptic hydrodynamics with spectral accuracy // Proc IEEE/ACM SC05. Seattle, 2005.