Linpack

А вот кто хочет кластер понастраивать?

lexa - 16/Дек/2011 21:33

Граждане читатели!

У дружественной мне компании-интегратора есть задача: они поставили заказчику железо в виде blade-сервера, в каждом блейде есть infiniband, на шасси - infiniband-свитч. Все вместе - маленький вычислительный кластер, я так понял что 12 блейдов, наверное 24 процессора, всего ядер получается пара-тройка сотен. Никаких GPU нету, чистый CPU-кластер.

Нужно: провести какую-то настройку этого дела, взгромоздить туда MPI (не знаю какой), запустить HPL и продемонстрировать, что все работает и с какой-то разумной скоростью считает. Получать безумную эффективность не надо, работает, масштабируется как-то - и прекрасно.

Естественно, не бесплатно.

Если вы на практике имели дело с (начальной) настройкой чего-то подобного и имеете желание подработать день-другой (ну я не знаю сколько там надо на самом деле), пишите мне на lexa@lexa.ru и я вас дальше сконнекчу.

По датам это, ориентировочно, нужно в середине следующей недели, вторник-четверг.

P.S. Дефолт-сити.

P.P.S. Обратились, собственно, ко мне, но я не настоящий сварщик и вот прямо в данное время не хочу/не могу учиться за счет заказчика, не до того.

P.P.P.S. Спасибо за советы "какой готовый дистрибутив взять", но я пытаюсь решить другую задачу: не найти удочку, а нанять умелого рыбака.

I like to move it, move it

lexa - 17/Авг/2011 19:18

Мониторю всяческие новости про OpenCL, CUDA и прочие GPGPU и в последние дни просто засыпан новостью про то, что GEGL is getting GPU-based image rendering and processing.

Довеском к этой новости идет ссылка на OpenCL on GEGL: Results up to now, где сравнивается реализация brightness-contrast фильтра на CPU и на GPU (и не каком-то, а Tesla 2050 ценой 2 килобакса) и получается для 1-мегапиксельного изображения:

526 msec на CPU
483 msec на GPU

Просто гигантский выигрыш, почти 10% !!! Притом, как я понял (может быть и неправильно), во время исполнения на GPU не посчитана пересылка "обратно", с карты в RAM.

При этом, заметим, на CPU оно работает на одном ядре (хоть и на SSE2), а значит на 4 ядрах оно банально будет быстрее разика в три.

Причина тривиальна и прямо в том блог-посте описана, весь пар ушел в свисток, а все время исполнения - на пересылку данных. Собственно исполнение обработки на GPU занимает около 1/10 всего времени.

При этом, само время исполнения - чудовищно. Полсекунды на 1 мегапиксель, даже если пиксели 16-байтные (4 float) - это 32 мегабайта в секунду. Э.... По PCIe обычно ходит 4-5 гигабайт/сек..... Проблема, судя по всему, кроется в тайлововой организации картинки в GEGL, тайл при этом мелкий (128x64) и даже на CPU обрабатывать их эффективно не получается, что уж говорить про GPU, где под каждый тайл аллоцируется текстура.

На эту тему имею рассказать следующую историю: