A Scheduling Framework Prototype For Heterogeneous Platform High Performance Computing

Andreas Hölzlwimmer

Publikation: Typen von AbschlussarbeitenMasterarbeit / Diplomarbeit

Abstract

Gewaltige Mengen an Daten im Bereich der Molekularbiologie und Bioinformatik sind in kurzer Zeit zu verarbeiten. Da das Verarbeiten dieser Daten auf Einzelsystemen zu viel Zeit benötigen würde, führt dies zur Notwendigkeit eines Cluster Computing-Systems. Da manche Algorithmen dazu tendieren, auf bestimmten Plattformen sehr schlechte Performance zu zeigen, können Cluster mit homogenen Platformen zu Leistungseinbrüchen führen. Aus diesem Grund wurde ein High Performance Cluster zusammengestellt, der aus verschiedenen Hardwaretypen besteht, darunter 64 Bit CPUs, Graphikkarten und der Cell Broadband Engine. Um Algorithmen auf diesen Platformen effektiv auszuführen, ist ein Scheduling-Framework erforderlich. Der zu entwickelnde Prototyp des Scheduling-Frameworks besteht aus mehreren Modulen. Das erste Modul ist das Algorithmus-Toolkit, welches Entwicklern erlaubt, aufwandslos und ohne weiteres internes Wissen Algorithmen im Cluster laufen zu lassen. Das zweite Modul besteht zur Ressourcenverwaltungs, platziert auf jedem Rechenknoten, ist verantwortlich für die Kommunikation zwischen dem Scheduler und dem Algorithmus, sowie für die Ausführung von Algorithmen. Das dritte Modul ist der Prototyp des Schedulers, welcher Aufträge des Systems an Knoten verteilt. Ein Beispielalgorithmus soll dieses System testen und demonstrieren. Das Ziel dieser Arbeit ist die Demonstration und Dokumentation der Planung und Entwicklung eines Scheduling-Frameworks, sowie dessen zukünftiger Einsatz und geplanten Erweiterungen. Dies beinhaltet die Darstellung diverser Scheduling-Techniken, sowie das Konzept des Voraussehenden Schedulers, einer Technik welche Laufzeiten von Algorithmen mit Hilfe verschiedener empirischer Fakten voraussehen soll.
Titel in ÜbersetzungA Scheduling Framework Prototype For Heterogeneous Platform High Performance Computing
OriginalspracheDeutsch
Herausgeber (Verlag)
PublikationsstatusVeröffentlicht - 2010

Schlagwörter

  • HPC
  • Cluster
  • GPGPU
  • Cell
  • Scheduler

Fingerprint

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