Powered by OpenAIRE graph
Found an issue? Give us feedback
image/svg+xml art designer at PLoS, modified by Wikipedia users Nina, Beao, JakobVoss, and AnonMoos Open Access logo, converted into svg, designed by PLoS. This version with transparent background. http://commons.wikimedia.org/wiki/File:Open_Access_logo_PLoS_white.svg art designer at PLoS, modified by Wikipedia users Nina, Beao, JakobVoss, and AnonMoos http://www.plos.org/ South Ural State Uni...arrow_drop_down
image/svg+xml art designer at PLoS, modified by Wikipedia users Nina, Beao, JakobVoss, and AnonMoos Open Access logo, converted into svg, designed by PLoS. This version with transparent background. http://commons.wikimedia.org/wiki/File:Open_Access_logo_PLoS_white.svg art designer at PLoS, modified by Wikipedia users Nina, Beao, JakobVoss, and AnonMoos http://www.plos.org/
addClaim

This Research product is the result of merged Research products in OpenAIRE.

You have already added 0 works in your ORCID record related to the merged Research product.

Оптимизация утилизации при выделении ресурсов для высокопроизво-дительных вычислительных систем с сетью Ангара

Authors: Mukosey, A.V.; Semenov, A.S.; A.S. Simonov;

Оптимизация утилизации при выделении ресурсов для высокопроизво-дительных вычислительных систем с сетью Ангара

Abstract

Мукосей Анатолий Викторович, научный сотрудник, сектор управления разработки вычислителвной техники, акционерное общество «Научно-исследовател некий центр электронной вычислителвной техники» (Москва, Российская Федерация) Семенов Александр Сергеевич, к.т.н., зам. началвника отдела архитектурв1 и программного обеспечения суперкомпвютеров, акционерное общество «Научно-исследователвский центр электронной вв1числителвной техники» (Москва, Российская Федерация) Симонов Алексей Сергеевич, к.т.н., перввш заместители генералвного директора АО «Р1аучно-исследователнекий центр электронной вв1числителвной техники» (Москва, Российская Федерация) © 2019 A.V. Mukosey, A.S. Semenov, A.S. Simonov JSC “NICEVT” (Varshavskoye shosse 125, building 15, Moscow, 117587 Russia) E-mail: mukosey@nicevt.ru, semenov@nicevt.ru, simonov@nicevt.ru В данной работе рассматривается высокоскоростная вычислительная сеть Ангара с топологией «многомерный тор». Работа посвящена оптимизации фрагментации, возникающей в результате последовательного выделения вычислительных узлов в многоузловой системе при заданном требовании о том, что сетевой трафик разных пользовательских заданий не должен пересекаться. Данная работа является продолжение работы по оптимизации фрагментации ресурсов исследуемой вычислительной системы. В данной работе к учету фрагментации при выборе узлов добавлен метод запуска пользовательских заданий, основанный на политике выбора первого подходящего задания (First-Fit) в некотором рассматриваемом окне заданий. Исследование разработанного метода проводилось с помощью симулятора работы вычислительной системы. Рассмотрен набор различных вычислительных систем с трехмерными и четырехмерными топологиями, размер минимальной системы — 32 вычислительных узла, максимальной — 144 узла. Для каждой системы задана синтетическая очередь заданий, параметры которой приближены к реально возможной и основаны на данных, полученных с вычислительного кластера Desmos на базе сети Ангара. В качестве критерия качества метода выбора узлов рассматривается средняя утилизация ресурсов вычислительной системы и среднее время ожидания заданий в очереди. Исследованы различные размеры окон заданий. Исследование показало, что увеличение утилизации ресурсов для предложенного метода выбора узлов составило в среднем 7 % и на 36,6 % сокращает значение времени ожидания задания в очереди по сравнению с базовым методом. This paper considers a high-speed interconnect with a multidimensional topology. The paper is devoted to the optimization of fragmentation resulting from sequential allocation of computing nodes in a supercomputer provided that network traffic from different user’s tasks should not overlap. This paper is the continuation of resources fragmentation optimization work. In this work, the method for scheduling tasks based on the policy of choosing the first suitable task (First-Fit) in a certain task window has been added to the accounting for fragmentation when choosing nodes. A set of different computer systems with three-dimensional and four-dimensional topologies was considered. The minimum system size is 32 computing nodes, and the maximum is 144. A synthetic queue of tasks is set for each system. The parameters of the synthetic queues are close to real ones and are based on data received from the Desmos cluster equipped with Angara interconnect. The average utilization of the resources of the computer system and the average waiting time for the tasks in the queue is chosen as a method quality criterion. Various sizes of task windows have been evalauated. The study showed that the increase of the resources utilization for the proposed method averaged 7 % compared to the base method, and the average time spent in queue was reduced by 36.6 %. Работа рекомендована Программным комитетом международной конференции «Суперкомпьютерные дни в России». This paper is distributed under the terms of the Creative Commons Attribution-Non Commercial 3.0 License which permits non-commercial use, reproduction and distribution of the work without further permission provided the original work is properly cited.

Keywords

коммуникационная сеть Ангара, multidimensional torus, УДК 519.687.1, deterministic routing, direction ordered routing, allocation, fragmentation, планирование ресурсов, фрагментация, выбор узлов, многомерный тор, Angara interconnect

  • BIP!
    Impact byBIP!
    selected citations
    These citations are derived from selected sources.
    This is an alternative to the "Influence" indicator, which also reflects the overall/total impact of an article in the research community at large, based on the underlying citation network (diachronically).
    0
    popularity
    This indicator reflects the "current" impact/attention (the "hype") of an article in the research community at large, based on the underlying citation network.
    Average
    influence
    This indicator reflects the overall/total impact of an article in the research community at large, based on the underlying citation network (diachronically).
    Average
    impulse
    This indicator reflects the initial momentum of an article directly after its publication, based on the underlying citation network.
    Average
Powered by OpenAIRE graph
Found an issue? Give us feedback
selected citations
These citations are derived from selected sources.
This is an alternative to the "Influence" indicator, which also reflects the overall/total impact of an article in the research community at large, based on the underlying citation network (diachronically).
BIP!Citations provided by BIP!
popularity
This indicator reflects the "current" impact/attention (the "hype") of an article in the research community at large, based on the underlying citation network.
BIP!Popularity provided by BIP!
influence
This indicator reflects the overall/total impact of an article in the research community at large, based on the underlying citation network (diachronically).
BIP!Influence provided by BIP!
impulse
This indicator reflects the initial momentum of an article directly after its publication, based on the underlying citation network.
BIP!Impulse provided by BIP!
0
Average
Average
Average
Green