Condor Compute Cluster: быстрая информация о распределенных системах?
Если вы, ребята, никогда не слышали об идее кластера Кондор: http://www.cs.wisc.edu/condor/ Он разработан Университетом Висконсина, но используется во многих других университетах с момента его рождения.
Однако мне было просто интересно, как Cluster Computing фактически завершает свою работу. Принимает ли это задание, которое вы отправили, разбивает его на части и распределяет разные части по нескольким рабочим станциям, разбросанным по кластеру? Или он использует только одну из этих рабочих станций и выполняет всю вашу задачу исключительно как приоритетную работу?
Любое понимание всей этой концепции кластерных / грид-вычислений было бы очень полезно. Спасибо
2 ответа
Это очень сильно зависит от имеющейся реализации (как кластера, так и фактической работы компьютера), что, в свою очередь, зависит от типа проблем, которые он пытается решить.
Существуют вычислительные проблемы, которые невозможно вычислить в параллельных системах, в то время как другие требуют чрезвычайно быстрого IPC или независимы друг от друга и масштабируются квазилинейно с количеством узлов.
Изучив материал о кластерах, я наткнулся на закон Амдала:
используется для нахождения максимально ожидаемого улучшения всей системы, когда улучшается только часть системы [часть, которая может быть выполнена одновременно]. Он часто используется в параллельных вычислениях для прогнозирования теоретического максимального ускорения с использованием нескольких процессоров.