Параллельные компьютеры кластерной архитектуры пользуются популярностью благодаря своей
дешевизне и масштабируемости. Но при программировании задач для них нужно учесть дополнительные
факторы, главные из которых – пропускная способность коммуникационной среды и скорость дисковой
памяти. Задачи однородной обработки данных можно представить системой массового обслуживания для
прогнозирования эффективности вычислений. Для некоторых алгоритмов теоретические оценки уже
известны. В статье рассматривается универсальный экспериментальный подход, позволяющий оценить
целый набор параметров для конкретной задачи и архитектуры кластера, используя имитационное
моделирование.
Паралельні комп’ютери кластерної архітектури користуються популярністю завдяки їх малій ціні та
масштабованості. Але програмуючи для них треба врахувати додаткові фактори, головними з яких є –
пропускна здатність комунікаційного середовища та швидкість дискової пам’яті. Задачі однорідної
обробки даних можна представити системою масового обслуговування для прогнозування ефективності
обчислень. Для деяких алгоритмів теоретичні оцінки вже встановлені. У статті розглядається універсальний
експериментальний підхід, який дозволяє оцінити цілий набір параметрів для конкретної задачі і
архітектури кластера, використовуючи імітаційне моделювання.
High performance cluster computers are very popular due to its low price and scalability. But several new
issues must be attended while programming on such systems. The most important are bandwidth of the
interconnect and I/O storage speed. Problem of uniform data processing can be described in terms of queueing
theory for estimations of computation efficiency. For several parallel algorithms theoretical estimations are already
known. In this article we propose an universal experimental approach based on computer simulation. Using this
approach we can evaluate many properties of computation process for a specified program on a specified
cluster architecture.