The OpenNET Project / Index page

[ новости /+++ | форум | wiki | теги | ]

Установка и настройка MPI кластера

03.06.2008 12:33

Переведена первая часть статьи про настройку MPI из серии про создание высокопроизводительного кластера. Показано, как скомпилировать и установить MPI (Message Passing Interface, интерфейс передачи сообщений) в двух различных режимах (в первой части описывается использование ch_p4, а во второй части — ch_p4mpd).

  1. Главная ссылка к новости (http://www.ibm.com/developerwo...)
Автор новости: IBM dW
Тип: яз. русский / Практикум
Короткая ссылка: https://opennet.ru/16265-mpi
Ключевые слова: mpi, cluster, linux
При перепечатке указание ссылки на opennet.ru обязательно
Обсуждение (5) RSS
  • 1, rav_g (??), 16:02, 03/06/2008 [ответить]  
  • +/
    >Чтобы скомпилировать MPI для устройства ch_p4, укажите аргумент --with->device=ch_p4. Справку по другим видам устройств можно получить командой ./>configure --help.

    Кто-нибудь может дать определения устройства в mpich? Я имею в виду внятное, а не из своей головы. В документации http://www-unix.mcs.anl.gov/mpi/mpich1/docs.html такого не нашел :-(

    PS: mpich уже давно не разрабатывается, коллектив разработчиков переключился на mpich2, есть еще альтернатива - OpenMPI, весьма неплохая вещь...

     
  • 2, Аноним (2), 19:24, 03/06/2008 [ответить]  
  • +/
    Сдаётся мне что в свете CUDA MPI умрёт. Ну или около того. После таких примеров https://www.opennet.ru/opennews/art.shtml?num=16228 (речь, в первую очередь, о стоимости решения) перспективы кластеров на CPU ИМХО весьма туманны.
     
     
  • 3, Анонимус (?), 20:34, 03/06/2008 [^] [^^] [^^^] [ответить]  
  • +/
    >Сдаётся мне что в свете CUDA MPI умрёт. Ну или около того.
    >После таких примеров https://www.opennet.ru/opennews/art.shtml?num=16228 (речь, в первую очередь, о стоимости решения)
    >перспективы кластеров на CPU ИМХО весьма туманны.

    CUDA применима в очень узком круге задач, так что не умрёт.

     
     
  • 4, MiG (?), 21:00, 03/06/2008 [^] [^^] [^^^] [ответить]  
  • +/
    Это только пока. Ещё пару лет назад ничего такого и в помине не было. Писали расчётные проги институты да энтузиасты, а теперь уже речь идёт о массовом применении. NVidia включает аппаратную поддержку физических расчётов, двойную точность... Уже сейчас нет проблем что-то посчитать на GPU. Скоро и общего применения дело дойдёт.

    Между прочим, если ядро ОС написать под GPU можно получить бонусы для интерактивности системы: ядер полно, одновременно может работать куча задач, планировщику - халява. :)

     

  • 5, Аноним (2), 23:26, 03/06/2008 [ответить]  
  • +/
    Снова возвращаются к спец процесорам... фмига где ты?!
     
     Добавить комментарий
    Имя:
    E-Mail:
    Текст:



    Спонсоры:
    Inferno Solutions
    Hosting by Hoster.ru
    Хостинг:

    Закладки на сайте
    Проследить за страницей
    Created 1996-2020 by Maxim Chirkov
    Добавить, Поддержать, Вебмастеру