Заключение. 
Кластеры и массивно-параллельные системы различных производителей. 
Примеры кластерных решений IBM

Ведущие производители кластеров и массивно-параллельных систем: Compaq, Hewlett-Packard, Sun Microsystems, IBM, Microsoft и Novell придерживаются одинаковой точки зрения на будущее отрасли суперкомпьютеров, на смену отдельным, независимым суперкомпьютерам должны прийти группы высокопроизводительных серверов, объединяемых в кластер. Уже сегодня распределенные кластерные системы опережают современные классические суперкомпьютеры по производительности: самый мощный на сегодняшний день компьютер в мире — IBM ASCI White — обладает производительностью в 12 ТераФЛОП, производительность сети SETI@Home оценивается примерно в 15 ТераФЛОП. При этом, IBM ASCI White был продан за 110 миллионов долларов, а за всю историю существования SETI@Home было потрачено около 500 тысяч долларов.

Рассмотрев и изучив в данной работе концептуальные подходы и технические решения при построении кластерных и массивнопараллельных систем различных производителей, предназначенных для высокопроизводительных вычислений, можно сделать выводы:

Параллельное программирование — основа высокопроизводительных вычислений.

Кластер — множество отдельных компьютеров, объединенных в сеть.

Ключевые особенности — это отсутствие общей памяти и пересылка данных по сети. Основные особенности — это дешевизна и простая расширяемость.

Кластеры стали фактическим стандартом высокопроизводительных систем. Вычислительные задачи очень требовательны к ресурсам и работают днями и даже неделями.

Кластеры, как правило, используются одновременно большим количеством пользователей.

Необходимы специализированные системы, способные эффективно управлять ресурсами кластера.

Наиболее часто используемые сетевые интерфейсы: Gigabit Ethernet, Myrinet. Наиболее распространенные процессоры Intel. Наиболее распространенное количество ядер — 2.

В данной работе были изучены типичные классы архитектур современных параллельных компьютеров — MPP, SMP, NUMA, PVP, кластеры и их особенности. Изучены теоретические аспекты принципа построения кластерных систем. Подробно рассмотрены архитектуры и применяемые аппаратные средства в отказоустойчивых кластерах VAX/VMS и высокопроизводительных Beowulf.

Проанализировав итоги работ, выполненных в рамках проекта Beowulf, можно прийти к следующему выводу: найденные решения позволяют самостоятельно собрать высокопроизводительный кластер на базе стандартных для ПК компонентов и использовать обычное программное обеспечение. Среди самых крупных экземпляров нельзя не отметить 50-узловой кластер в CESDIS, включающий 40 узлов обработки данных (на базе однои двухпроцессорных плат Рentium Рro/200 МГц) и 10 масштабирующих узлов (двухпроцессорная плата Рentium Рro/166 МГц). Соотношение стоимость/пиковая производительность в таком кластере представляется очень удачным. Вопрос в том, насколько эффективно удается распараллелить приложения — иными словами, какова будет реальная, а не пиковая производительность. Над решением этой проблемы сейчас и работают участники проекта.

В работе были рассмотрены самые крупные компании являющиеся производителями кластеров и массивно-параллельных систем, такие как производители Compaq, Hewlett-Packard, Sun Microsystems, IBM, Microsoft и Novell. Расмотрены их подходы к кластерным решениям.

Так же в работе были изучены существующие кластерные решения компании IBM на примере кластерных установок — кластер 1350, 1600, RS/6000, IBM SP2.

В связи, с чем можно сказать, что интегрированные кластерные решения компании IBM обеспечивают существенное улучшение соотношения цены и производительности для многих высокопроизводительных рабочих нагрузок благодаря правильному использованию преимуществ инновационных серверов. Поскольку обширный портфель серверных решений можно оптимизировать в соответствии с требованиями заказчика — и для формирования небольшого кластера отдела, и для создания суперкомпьютера.

В заключении отмечу, что разнообразие подхода к реализации кластерных решений — это идеальное решение для ряда прикладных сред, включая среды, оптимизированные для промышленного проектирования и производства, финансовых услуг, естественных наук, нефтегазовой отрасли, государственных учреждений и сферы образования.