Salut Mugurel, Daca aplicatia ta face calcule de genul inversarilor de matrici, rezolvari de sisteme liniare, atunci faptul ca merge bine pe shared memory si asteapta pe distributed, suna a partitionare slaba a domeniului de calcul. Este o intreaga literatura de specialitate pe tema partitionarii si de obicei este privita total separat de partea de rezolvare. Cu alte cuvinte aplicatia ta paralela poate sa fie scrisa oricat de bine, daca partea de partitionare o face altcineva si n-o face bine, atunci intregul proces va prezenta probleme de viteza scazuta de calcul.
Dragos ________________________________ From: Ionel Mugurel Ciobica <[email protected]> To: [email protected] Sent: Mon, November 2, 2009 3:30:34 PM Subject: Re: [rlug] comparare diverse computere On 2-11-2009, at 16h 06'11", Valentin Cozma wrote about "Re: [rlug] comparare diverse computere" > aplicatia pe care o rulezi a fost gandita spre paralelizare ? Pina la versiunea 3.8 a fost scrisa in fortran77 si necesita recompilare de fiecare data cind se executa. Incepind de la versiunea 4 a fost totul rescris cu fortran90. Paralelizarea este facuta cu mpi (message passing interface) si scaleaza excelent pe calculatoare care au shared memory, testele arata peste 90% rulind pe mii de procesoare. Pe calculatoarele cu distributed memory, testele arata ca procesoarele stau si se asteapta unele pe altele, dar chiar daca jumatate stau degeaba tot este mai ieftin sa iei PC-cluster(e). Problema este ca un cluster are 6-7 ani, unul 3-4, unul 1-2 si altul tocmai este in proces de instalare. Acum, cum se impart astea la 4-5 oameni? > > ( daca a fost, atunci ar trebui sa scaleze bine ) > Scaleaza bine pe procesoare mips. Am rulat si eu joburi pe sute de procesoare odata. Mugurel _______________________________________________ RLUG mailing list [email protected] http://lists.lug.ro/mailman/listinfo/rlug _______________________________________________ RLUG mailing list [email protected] http://lists.lug.ro/mailman/listinfo/rlug
