Смекни!
smekni.com

«Оптимизация кластерной системы на базе pvm компьютерной лаборатории физического факультета» (стр. 6 из 9)

Графическая консоль XPVM.

Поначалу этого нагрузочного тестирования сети в работе использовалась графическая консоль (XPVM). Данная консоль содержит все те же самые наборы атрибутов и функций, что и обычна консоль PVM, только они представлены в графическом виде, в качестве кнопок и графиков.

Окно графической консоли разделено на две части. В верхней части сосредоточены кнопки управления кластером, а также наглядно представлена конфигурация кластерной системы в виде хостов. Когда они бездействуют, светятся белым, когда считают, зеленым. Нижняя часть она разделана на две взаимосвязанных части. Левая часть содержит номера TID запущенных задач, а правая иллюстрирует их поведение: пустая белая полоса задача запущена, зеленая - считается, красная – передает информацию, черные линии, отходящие от плоской задачи, свидельствуют об обмене информацией с другими задачами.

Данная графическая консоль достаточно хорошо иллюстрирует работу PVM. Значительным недостатком ее является то, что при большой связности задачи XPVM не эффективно использовать в виду того, что она каждое событие сохраняет в своей памяти и затем иллюстрирует на экране, с большой задержкой в силу, отсутствия возможности более быстрого способа иллюстрации, а также в виду того что при больших посылках по сети, она начинает использовать все больше и больше ресурсов компьютерной памяти (физической и виртуальной), когда они заканчивается на главном узле кластера, то локальные задачи теряют связь с главной задачей, они зависают в памяти узлов кластера, и все расчеты соответственно останавливаются. Ввиду этого негативного воздействия, данная графическая консоль более не использовалась, т.к. она очень затратная по компьютерным ресурсам.

Иллюстрация графической консоли XPVM. (рис.4)

2.4.1 Тест имитационной модели метода Монте-Карло.

Имитационная модель метода Монте-Карло, широко применяющегося при решении задач математической физики. В качестве модельной задачи взяли последовательный алгоритм для нахождения числа Пи: случайным образом генерируем два числа из отрезка [0,1] — это координаты точки, проверяется, попадает ли эта точка в соответствующий сектор единичной окружности, если да — к счетчику прибавляется единица. Число Пи ищется как значение счетчика после проверки всех точек, умноженное на четыре и деленное на общее количество точек в опыте. Погрешность нахождения Пи уменьшается с ростом количества точек в опыте.

Данный алгоритм полностью подвергается распараллеливанию из-за того, что область данных можно разбить на не пересекающиеся отрезки, в него были добавлены те же изменения, что и в предыдущую программу нагрузочного тестирования сети. В опыте изменяется сразу две величины: первое - увеличивается количество точек, задействованных в эксперименте, с 106 до 1010 и второе - увеличивается количество расчетных процессов в кластере с 9 до 90.

Для оценки новой конфигурации кластера использовались два значения выводимые программой:

1) Среднее процессорное время кластера (Е).

Кол-во процессов

Общее количество точек на кластер

Среднее Проц-Время кластера Старое, E1

Среднее Проц-Время кластера Новое, Е2

E1-E2

9

1000000

0,068295269

0,068040326

0,00

18

1000000

0,068048359

0,070339206

0,00

27

1000000

0,069430465

0,071388097

0,00

36

1000000

0,071551692

0,073252535

0,00

45

1000000

0,073866028

0,074620868

0,00

54

1000000

0,075496824

0,075872485

0,00

63

1000000

0,077019329

0,077618713

0,00

72

1000000

0,07928147

0,078803145

0,00

81

1000000

0,079825395

0,080585617

0,00

90

1000000

0,081010961

0,081267964

0,00

9

10000000

0,661045693

0,647701333

0,01

18

10000000

0,675413639

0,673377255

0,00

27

10000000

0,67726336

0,656369116

0,02

36

10000000

0,69438044

0,645981136

0,05

45

10000000

0,702692726

0,671263983

0,03

54

10000000

0,704552913

0,680988712

0,02

63

10000000

0,721303162

0,674876851

0,05

72

10000000

0,72625546

0,683088815

0,04

81

10000000

0,733851275

0,685225308

0,05

90

10000000

0,737615887

0,687342186

0,05

9

100000000

6,139807484

5,950953849

0,19

18

100000000

6,181287627

6,03603047

0,15

27

100000000

6,212874967

5,999045691

0,21

45

100000000

6,216053396

6,067578798

0,15

63

100000000

6,134568011

6,073195363

0,06

Кол-во процессов

Общее количество точек на кластер

Среднее Проц-Время кластера Старое, E1

Среднее Проц-Время кластера Новое, Е2

E1-E2

72

100000000

6,17565295

6,053301312

0,12

81

100000000

6,214479306

6,058565829

0,16

90

100000000

6,230372889

6,07777647

0,15

9

1000000000

62,19087335

59,38107455

2,81

18

1000000000

62,29993233

59,23171841

3,07

27

1000000000

63,43304354

59,28884506

4,14

36

1000000000

62,11486847

59,19742158

2,92

45

1000000000

64,15349547

59,19926148

4,95

54

1000000000

63,90943245

59,21409718

4,70

63

1000000000

61,92625735

59,39892504

2,53

72

1000000000

63,87289228

59,29861706

4,57

81

1000000000

63,78063174

59,28395371

4,50

90

1000000000

61,7612

59,28268173

2,48

9

10000000000

611,8024851

592,4171916

19,39

18

10000000000

625,3053222

592,4245721

32,88

27

10000000000

639,5959873

595,1258813

44,47

36

10000000000

637,4668521

591,0551191

46,41

45

10000000000

641,7515958

595,0374052

46,71

54

10000000000

639,0328503

594,7466575

44,29

63

10000000000

641,5984646

595,4592241

46,14

72

10000000000

640,4067908

594,5784957

45,83

81

10000000000

647,1050188

595,1500482

51,95

90

10000000000

649,7285772

595,5870165

54,14

Из данной таблицы видно, что среднее процессорное время старой конфигурации кластера (Е1) больше, чем новой (E2), при любом числе запущенных процессов. Это проиллюстрировано на диаграммах (рис.5). Следует также отметить тот факт, что при количестве точек большем 1 миллиарда, число запущенных процессов практически не влияет на время счета задачи на кластерной системе, т.е. сколько бы мы процессов счета не запустили, время счета всей кластерной системы останется практически неизменным, а если увеличить число точек (увеличилось в 10 раз), то время счета увеличится во столько раз, во сколько увеличилось число точек (с 59 до 590), об этом свидетельствуют последние две диаграммы (рис.5), такой явной, прямой зависимости при тестировании предыдущей конфигурации не наблюдалось.