Sammanfattning — Att använda off-the-shelf varuarbetsstationer och persondatorer för att bygga ett kluster för parallell databehandling har blivit en vanlig praxis. Kostnadseffektiviteten för en klusterdatorplattform för en viss budget och för vissa typer av tillämpningar bestäms huvudsakligen av dess minneshierarki och klusterets sammankopplingsnätkonfigurationer. Att hitta en sådan kostnadseffektiv lösning från uttömmande simuleringar skulle vara mycket tidskrävande och prognoser från mätningar på befintliga kluster skulle vara opraktiska. Vi presenterar en analytisk modell för att utvärdera prestandapåverkan av minneshierarkier och nätverk på klusterdata. Modellen omfattar minneshierarkin för en enda SMP, ett kluster av arbetsstationer/PC-enheter eller ett kluster av SMP-enheter genom att ändra olika arkitektoniska parametrar. Nätvariationer som omfattar både buss- och switchnät ingår också i analysen. Olika typer av applikationer kännetecknas av parameteriserad arbetsbelastning med olika beräknings- och kommunikationskrav. Modellen har validerats genom simuleringar och mätningar. Den arbetsbelastning som används för experiment är både vetenskapliga tillämpningar och kommersiell arbetsbelastning. Vår studie visar att minneshierarkins djup är den känsligaste faktorn som påverkar verkställandetiden för många typer av arbetsbelastningar. Sammanlänkningsnätets kostnad för ett tätt sammankopplat system med ett kort djup i minneshierarkin, t.ex. en SMP, är dock betydligt dyrare än ett normalt klusternätverk som kopplar samman oberoende datornoder. Den viktiga fråga som bör beaktas är således avvägningen mellan minneshierarkins djup och systemkostnaden. Baserat på analyser och fallstudier presenterar vi våra kvantitativa rekommendationer för att bygga kostnadseffektiva kluster för olika arbetsbelastningar.
På samma sätt skulle tekniker som bygger på förutsägelser från mätningar på befintliga kluster vara opraktiska Ref.
Memory Hierarchy Considerations for Cost-Effective Cluster Computing
{'venue': 'IEEE TRANSACTIONS ON COMPUTERS', 'journal': None, 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}