共查询到20条相似文献,搜索用时 31 毫秒
1.
基于Linux集群的并行环境简单架设* 总被引:9,自引:0,他引:9
并行计算在各个领域的应用越来越广泛,而基于Linux集群的MPI并行环境是一个廉价、高效的并行计算系统。介绍了两种简单的基于Linux集群的MPI并行环境的构建方法,并且提供了软件的详细配置过程。 相似文献
2.
并行计算广泛地应用到各个领域,基于Liux集群的MPI并行环境是一个廉价而高效的并行计算系统.对网络文件系统NFS、Secure Shell(SSH)、消息传递接口MPI和集群系统作简单的介绍.详细记录配置NFS、SSH、MPI等软件的实现过程,并对设计的集群系统并行运算环境进行测试,测试结果说明这种并行计算环境具有良好的性能. 相似文献
3.
希润高娃 《网络安全技术与应用》2012,(4):48-50
集群是充分利用计算资源的一个重要概念,PC集群是最易构建的分布式并行计算环境。MPI是应用最广的并行程序设计平台。本文通过实例阐述PC集群及PC集群上的MPI并行计算环境的搭建。 相似文献
4.
5.
6.
研究如何使用分布式系统Jini体系来构建集群网格并行计算平台。首先介绍集群计算和Jini技术;然后给出基于Jini的集群计算系统模型JCCM,设计了一个在此模型上实现并行计算的通用算法,并在自强3000集群主机上对此模型及算法进行了测试,证实了该模型的可伸缩性和健壮性。 相似文献
7.
基于SSH协议的集群构建与性能测试 总被引:1,自引:0,他引:1
集群计算机技术具有高性能,高可靠性,成本低等特点。目前采用Telnet协议远程登录集群容易产生网络安全问题,为了解决这个问题,本文介绍了一个基于SSH协议的集群系统的构建方法,并利用通用的测试基准对集群系统的性能进行了测试和分析,测试结果说明这种并行计算环境具有良好的性能,可扩展性好。 相似文献
8.
9.
研究如何使用Jini来实现集群网格计算环境,给出系统模型JCGE(a Jini-based cluster grid environment),设计一个在此模型上进行并行计算的通用算法,并在集群主机上对此模型及算法进行测试,从而证实其有效性. 相似文献
10.
11.
一个基于Linux的集群部署方案 总被引:2,自引:0,他引:2
集群提供了强大的批处理和并行计算能力,代表了高性能计算机发展的新方向,但也同时具有不易管理、故障率高、维护繁琐等问题.通过研究Linux启动过程,结合远程启动技术,提出一种基于Linux的集群部署方案.有效地解决了集群的安装、升级、备份等问题,方便了用户的使用和管理,为实现集群的高性能、高可靠性、高可用性提供了良好的系统支持,极大地简化了系统管理.并且针对高性能计算集群的特点,构建了一个针对上海大学自强3000的集群部署系统(Cluster Deployment System,CDS). 相似文献
12.
虚拟实验室是依赖于计算机网络环境下的实验环境,其设计与应用有助于教学创新.虚拟实验室的实现,最需要解决的是实现大量数据的高速计算,对计算机性能有很高的要求.集群系统有良好的性能可扩展性,随着CPU个数的增加,其性能几乎是线性变化的.MPI并行环境是一个廉价、开放、高效的并行计算系统,在Linux集群中利用MPI并行环境可以很好地实现虚拟实验室所需要的高效数据处理.本文主要介绍MPICH的构建方法,提供软件的配置过程,并进行性能测试,本系统可用于图形计算、数值计算等. 相似文献
13.
14.
15.
简要介绍了集群系统,指出其用于并行计算的工作原理,重点介绍MPI并行环境及其通信技术,并分析了MPI并行程序中的基本模式及其采用的通信技术。最后对构建MPI并行环境的集群系统进行了展望。 相似文献
16.
高性能计算是实现大规模并行计算的有效途径,本文论述了如何构建一个高性能集群,介绍了集群安装工具--Rocks,分析Rocks安装机制、特点以及Rocks如何管理集群,利用Rocks搭建了一个基于Linux的高性能集群平台,并在该平台上实现了量子化学软件Gaussian的应用,进一步测试了Rocks系统的性能。 相似文献
17.
18.
19.
在综合分析了几种主流的集群作业管理系统之后,重点研究了Sun Grid Engine(SGE)作业管理系统的结构组成及功能,并将其部署在8个节点,其中7个节点为计算节点,通过搭建出的集群环境,结合一个应用实例并行计算π值,根据实验结果分析出了网络结构和通信时间是影响一个集群的性能的重要因素.最后针对网格研究的发展,说明集群作业管理系统今后应该加强资源的动态加入退出、作业的迁移等问题的研究. 相似文献
20.
用于并行计算的PC集群系统构建* 总被引:2,自引:0,他引:2
在注射成形模拟研究过程中,涉及材料的牛顿和非牛顿黏性流动模拟和注射成形后期的冷却过程模拟,以及随时间变化各处的压力变化等科学和工程领域经常应用大规模科学计算。随着基于网格的计算和数据处理日益复杂,很多计算一般PC系统无法满足要求,需要超级计算环境。因为不断追求更高的计算精度和日益复杂的对象而扩大计算规模,传统的串行处理方式难以满足这些要求。因此,现代高性能计算的低成本、高效率成为选择并行计算的解决方式。重点阐述如何构建一个用于并行计算的PC集群系统,结合实例阐明MPI的实现方法,以及对PC集群系统进行了性 相似文献