МИНИСТЕРСТВО ОБРАЗОВАНИЯ И НАУКИ РФ

Федеральное государственное автономное образовательное учреждение высшего образования «Национальный исследовательский технологический университет „МИСиС“»

Институт ИТАСУ

Реферат по дисциплине: Архитектура информационных систем

на тему: «HPC-системы. Суперкомпьютерные вычисления»

Выполнила:

Студентка группы МИТ-14-2

Николаева Галина

__________________________

Проверила:

Доцент, к.т.н.

Ярощук Ирина Викторовна

__________________________

Москва 2017

Оглавление

Введение 3

1Классификация компьютеров 5

2Технологии и системы организации высокопроизводительных вычислений 7

3Что такое суперкомпьютер 8

4Что такое кластер 12

5Типы суперкомпьютеров 13

6Проблемы кластеров 18

Заключение 21

Список литературы 23

Введение

Высокопроизводительные вычисления — это одна из наиболее актуальных и «горячих» тем, как в информационных технологиях, так и во многих прикладных областях. Причиной этого является та практическая польза, которую нельзя получить никакими другими технологиями, кроме как применением высокопроизводительных вычислений.

Под термином «высокопроизводительные вычисления» (high-performance computing —HPC) обычно подразумевают не только выполнение большого объема расчетов, но и обработку больших объемов данных за сравнительно небольшой промежуток времени. Как правило, о высокопроизводительных вычислениях можно говорить тогда, когда к программно-аппаратной системе предъявляется одно или несколько из следующих требований:

• высокое быстродействие;

• наличие большого объема оперативной памяти;

• необходимость передавать большие объемы данных;

• необходимость хранить и обрабатывать большие объемы данных.

Следующий пример связан с Интернет-сервисами. Всем прекрасно известны такие поисковые сервисы как Яндекс, Google и другие. Схема работы поисковой системы следующая. Специальные поисковые роботы — или пауки — посещают все веб-сайты, «просматривая» ссылки и информацию на страницах. Эта информация особым образом обрабатывается — индексируется — и сохраняется в базе данных поисковой системы. В дальнейшем, когда пользователь вводит запрос в поисковую строку, поисковая система преобразует запрос и ищет результаты в своей базе данных. Итоговый результат, который представлен на странице Яндекса, берется из базы данных. Схема была бы очень простой, если бы не одно «но» - масштабы. Ниже представлены некоторые Интернет-факты, которые нужно соотносить с работой поисковой системы:

• всего в сети Интернет размещено более 900 миллионов сайтов. Потенциально каждая поисковая система должна индексировать все эти сайты.

• Количество пользователей Интернет в мире — 2.8 млрд. человек.

• В Рунете (русскоязычном сегменте Интернет) порядка двух терабайт текстовой информации — по этой информации должен ориентироваться Яндекс. Кроме того, есть еще поиск по картинкам, видео и т.п.

• В Рунете размещено порядка 1.6 млрд. уникальных картинок — это фотографии и рисунки, элементы оформления страниц, баннеры и т.п.

• В итоге, каждый день Яндекс обрабатывает более 100 миллионов запросов. Причем, среднее время реакции должно укладываться в 300 миллисекунд.

Таким образом, интернет-сервисы типа поисковых систем хранят и обрабатывают огромные объемы информации, а также обеспечивают очень высокое быстродействие — эти характеристики относятся к специфике технологий высокопроизводительных вычислений. Помимо поисковых сервисов, в Интернет существует еще большое количество других сервисов — также требующих для своей успешной работы использования технологий высокопроизводительных вычислений.

Помимо примера, представленного выше, существует еще много фундаментальных и прикладных задач, для эффективного решения которых требуется привлечение технологий высокопроизводительных вычислений — все эти задачи объединены в группу «Grand Challenges»:

• предсказания погоды и климата;

• исследование материалов;

• построение полупроводниковых приборов;

• разработка фармацевтических препаратов;

• генетика;

• астрономия;

• транспортные задачи;

• гидро- и газодинамика;

• управляемый термоядерный синтез;

• эффективность систем сгорания топлива;

• геоинформационные системы;

• разведка недр;

• наука о мировом океане;

• распознавание и синтез речи;

• распознавание изображений.