Sammanlänkningsnät är en viktig resurs för stora superdatorer. Den trollslända topologi, som ger en låg nätverksdiameter och stor bisektion bandbredd, utforskas som ett lovande alternativ för att bygga multi-Petaflop / s och Exaflop / s system. Till skillnad från de omfattande studier torus nätverk, de bästa valen av meddelande routing och jobb placering strategier för trollslända topologi är inte väl förstådd. Detta papper syftar till att analysera beteendet hos en maskin byggd med hjälp av en trollslända nätverk för olika routing strategier, jobb placering politik, och tillämpning kommunikation mönster. Vår studie bygger på en ny modell som förutsäger trafik på individuella länkar för direkta, indirekta och adaptiva routingstrategier. Vi analyserar resultat för individuella kommunikationsmönster och några vanliga parallella arbetsbelastningar. De förutsägelser som presenteras i detta dokument är för en 100+ Petaflop/s prototypmaskin med 92 160 highradix routers och 8,8 miljoner kärnor. RRR-systemet liknar RRN-systemet, men fördelar routers istället för enskilda noder till ett jobb på ett round robin-sätt. Kamil m.fl. [21] har definierat en processors topologiska kommunikationsgrad (TDC) som antalet kommunikationspartner. De studerar en stor uppsättning viktiga tillämpningar och visar att TDC för vanliga tillämpningar varierar från så lågt som 4 till så stort som 255. För att spänna över ett liknande område av TDC och studera en representativ uppsättning gemensamma kommunikationsmönster [6], [7], har de mönster som anges i tabell I använts. Vart och ett av mönstret beskrivs mer i detalj när vi analyserar förutsägelseresultat för det i Avsnitt V.
Vi har också studerat olika routingval för olika kommunikationsmönster och parallella arbetsbelastningar på trollsländans topologi REF.
Maximizing throughput on a dragonfly network
{'venue': 'SC14: International Conference for High Performance Computing, Networking, Storage and Analysis', 'journal': 'SC14: International Conference for High Performance Computing, Networking, Storage and Analysis', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}