Научная статья на тему 'Пример визуальной модели распределенного вычислительного процесса'

Пример визуальной модели распределенного вычислительного процесса Текст научной статьи по специальности «Компьютерные и информационные науки»

CC BY
147
10
i Надоели баннеры? Вы всегда можете отключить рекламу.

Аннотация научной статьи по компьютерным и информационным наукам, автор научной работы — С В. Востокин, С А. Прохоров

В статье рассматриваются этапы построения масштабируемой модели распределенного вычислительного процесса на визуальном языке моделирования. В качестве модельной задачи рассмотрен вычислительный процесс, встречающийся при численном решении уравнений математической физики на кластерных вычислительных системах.

i Надоели баннеры? Вы всегда можете отключить рекламу.

Похожие темы научных работ по компьютерным и информационным наукам , автор научной работы — С В. Востокин, С А. Прохоров

iНе можете найти то, что вам нужно? Попробуйте сервис подбора литературы.
i Надоели баннеры? Вы всегда можете отключить рекламу.

VISUAL MODEL SAMPLE OF A DISTRIBUTED COMPUTATIONAL PROCESS

The article describes development stages of a scalable model of the distributed computational process using visual modeling language. A sample computational process implemented on cluster computer architecture from the field of applied physics discussed in detail.

Текст научной работы на тему «Пример визуальной модели распределенного вычислительного процесса»

УДК 681.3

ПРИМЕР ВИЗУАЛЬНОЙ МОДЕЛИ РАСПРЕДЕЛЕННОГО ВЫЧИСЛИТЕЛЬНОГО ПРОЦЕССА

© 2004 С.В. Востокин, С.А. Прохоров

Самарский государственный аэрокосмический университет

В статье рассматриваются этапы построения масштабируемой модели распределенного вычислительного процесса на визуальном языке моделирования. В качестве модельной задачи рассмотрен вычислительный процесс, встречающийся при численном решении уравнений математической физики на кластерных вычислительных системах.

Введение

Накопленный опыт применения высокопроизводительных компьютеров показывает, что при решении разных по своему содержанию задач используются похожие способы организации вычислений. В связи с этим в настоящее время актуальной является задача формализации типовых алгоритмических структур параллельных вычислительных процессов [1,2]. Для решения этой задачи удобно использовать визуальные методы моделирования. В статье рассматривается построение шаблона вычислительного процесса на визуальном языке моделирования, предложенном в работе [3].

Модель из двух процессов

Вычислительный процесс решения уравнений сеточными методами обычно сводится к многократному обходу матрицы чисел и выполнению некоторого преобразования элементов матрицы на каждом шаге. Типовым подходом к распараллеливанию таких алгоритмов является использование метода параллелизма данных. При этом матрица разбивается на параллельно обрабатываемые сегменты. Каждый сегмент принадлежит отдельному процессу. Граф взаимодействия процессов имеет вид цепочки, где каждый процесс (кроме двух крайних) взаимодействует с правым и левым соседом.

Рассмотрим вид вычислительного процесса, когда процедура преобразования элементов матрицы на каждом шаге обхода зависит как от значений, вычисленных на пре-

дыдущем шаге, так и от текущего значения.

В начале опишем шаблон, состоящий только из двух процессов. В этом случае цепочка взаимодействующих процессов будет выглядеть, как показано на рис. 1. Логика процессов pLef t и pRight показана на рис. 2 и рис. 3 соответственно. Структурные элементы модели, использованные для аннотирования диаграмм рис. 2 и рис.3, объявлены в файле модуля, код которого приводится ниже.

MODULE Laplace COMMENT "Пример обобщенного" "параллельного алгоритма" ;-------PROCESSes-------

•—я

Рис. 1. Вид процесса pMainParl модуля Laplace

Рис. 2. Вид процесса pLeft модуля Laplace

Рис. 3. Вид процесса pRight модуля Laplace

PROCESS pMainParl PROCESS pLeft PROCESS pRight

-------jobs-------

JOB j COMMENT "работа процесса" JOB jInit COMMENT

"инициализация программы" JOB jRL COMMENT

"передача данных из правого" "в левый сегмент" JOB jLR COMMENT

"передача данных из левого" "в правый сегмент" -------TYPEs-------

TYPE tVECT COMMENT "вектор double" TYPE tSEG COMMENT "матрица double" TYPE tINT COMMENT "целые int"

-------VARiables-------

VAR vNum TYPE tINT COMMENT

"номер сегмента" VAR vCount TYPE tINT COMMENT "текущее число" "итераций до остановки" VAR vLVect TYPE tVECT COMMENT

"массив 'левый вектор'" VAR vSeg TYPE tSEG COMMENT

"массив 'сегмент'" VAR vRVect TYPE tVECT COMMENT "массив 'правый вектор'"

-PORTs-

PORT eInitNum COMMENT "запись начального" "значения номера сегмента" INPUT vNum END

PORT eInitProcess COMMENT "инициализация процесса" OUTPUT vNum

INPUT vCount,vSeg,vRVect END

PORT eResult COMMENT

"вывод результата вычислений" OUTPUT vNum,vSeg END

-ACTIONs-

ACTION s COMMENT "заглушка" END ACTION aPutNum COMMENT

"инициализация номера сегмента" PUT vNum END

ACTION aGetNum COMMENT

"вычисление номера сегмента и" "подготовка его к передаче" PARAM vNum;vNum=vNum+1 GET vNum END

ACTION aCompute COMMENT "пересчет сегмента" PARAM vSeg END

ACTION aCompLeft COMMENT

"пересчет левой границы сегмента" PARAM vSeg,vLVect END

ACTION aCompRight COMMENT "пересчет правой" " границы сегмента" PARAM vSeg,vRVect END

ACTION aCount COMMENT

"уменьшение счетчика итераций на 1"

PARAM vCount; vCount=vCount-1 END

ACTION aGetLVect COMMENT

"подготовка 'левого вектора'" "к передаче" GET vLVect END

ACTION aGetRVect COMMENT

"подготовка 'правого вектора'" "к передаче" GET vRVect END

ACTION aPutRVect COMMENT "выгрузка вектора в процесс справа"

PUT vLVect TO vRVect END

ACTION aPutLVect COMMENT

"выгрузка вектора в процесс слева" PUT vRVect TO vLVect END

;-------conditions-------

CONDITION cStop COMMENT

"проверка условия vCount==0" PARAM vCount END END

Диаграммы процессов рис.2 и рис.3 читаются следующим образом. Вершины графов обозначают обобщенные последовательные процедуры, из которых состоит вычислительный процесс. Дуги задают порядок

активации процедур внутри каждого процесса. Сплошная дуга означает активацию непосредственно по завершении процедуры при истинности условия, помечающего дугу. Пунктирная дуга означает планирование новой работы (именованной цепочки активаций процедур) по завершении в процессе текущей активной работы. Работы именованы и имеют внутреннее состояние. Имя работе присваивается при ее планировании (помечая пунктирную дугу именем работы). По имени работы можно осуществлять выбор следующей запускаемой процедуры (помечая сплошную дугу именем работы) и передавать значения из процесса в процесс с использованием внутреннего состояния работы (используя команды GET и PUT). Назначение конкретных структурных элементов модели описано в комментариях к файлу модуля, текст которого приведен выше.

Переход к масштабируемой модели

Для описания реальных, используемых на практике, процессов нужно иметь возможность масштабирования модели. То есть, модель должна легко настраиваться на произвольное требуемое число процессов. Для кластерных вычислительных систем это число составляет 10-20 процессов. Массово параллельные суперкомпьютеры требуют наличия порядка тысячи процессов, а GRID системы — порядка миллиона процессов. Предложенный способ моделирования позволяет, не увеличивая структурную сложность модели, масштабировать ее на заданное число процессов.

Масштабирование нашей модели заклю-

чается в разделении области вычислений больше, чем на два сегмента. При таком разделении получаются сегменты, имеющие как правую, так и левую вычисляемую границу. Для вычисления такого сегмента требуется определить новый процесс pCenter, показанный на рис.4. Процесс описывается при помощи ранее определенных в файле модуля структурных элементов. Он представляет собой комбинацию процессов pLeft и pRight. Ядром процесса является цикл пересчета сегмента, состоящий из действий aCompLeft, aCompute и aCompRight. Синхронизация работы этого цикла с другими процессами и инициализация организуется аналогично процессам pLef t и pRight.

При использовании процесса pCenter в нашей модели диаграмма процесса pMainPar2, координирующего вычисления, будет выглядеть, как показано на рис. 5.

Легко заметить, что, добавляя в цепочку рис. 5 произвольное число процессов типа pCenter, можно добиться масштабируемости модели. Однако проблема заключается в том, что при таком способе масштабирования линейно увеличивается структурная сложность модели. Он может быть использован для простых кластерных систем, но для массово-параллельных систем уже не подходит.

Выход заключается в построении дерева управляющих процессов при помощи модулей с параметрами. При этом можно добиться эффекта экспоненциального роста сложности описываемой моделью системы при незначительном линейном росте структурной сложности самой модели.

Определим модуль с параметрами Template, содержащий объявление процесса pCenter:

MODULE Template PARAM M, Main COMMENT "шаблон процесса"

"в центральном сегменте" PROCESS pCenter END

Рис. 4. Вид процесса pCenter модуля Laplace

Рис. 5. Вид процесса pMainPar2 модуля Laplace

Рис. 6. Вид процесса pCenter модуля Template

Диаграмма процесса pCenter модуля Template показана на рис. 6.

Процесс pCenter модуля Template — это рекурсивный процесс, в каждой вершине M. pCenter которого (при связывании модулей) будет находиться либо процесс pCenter модуля Template, либо, при завершении рекурсии, процесс pCenter из модуля Laplace, показанный на рис. 4. Для организации описанной рекурсии потребуется объявить следующие элементы модуля Laplace экспортируемыми:

JOB jInit EXPORT JOB jRL EXPORT JOB jLR EXPORT ACTION s EXPORT END

Главным управляющим процессом модуля Laplace будет процесс pMainPar3, показанный на рис. 7. Кроме этого, в модуль Laplace нужно добавить соответствующие команды импорта модулей для связывания с модулем Template.

Команды импорта выглядят следующим образом:

IMPORT Laplace AS Main IMPORT Template AS Center4

PARAM Main,Main IMPORT Template AS Center16

PARAM Center4,Main IMPORT Template AS M

PARAM Center16,Main; Center64

Приведенные выше команды добавляют 64 центральных процесса типа pCenter в цепочку процессов. Каждое новое добавленное предложение импорта увеличивает чис-

Рис. 7. Вид процесса pMainPar3 модуля Laplace

ло процессов pCenter в цепочке в 4 раза (по числу процессов M.pCenter в процессе pCenter модуля Template).

Рассмотрим, за счет чего это происходит. Параметризованный модуль имеет несвязанные параметры в своем заголовке. Такой модуль является абстрактным, он обозначает не один конкретный модуль, а множество модулей. Связывая параметры модуля подстановкой конкретных модулей (модулей без параметров, или со связанными параметрами), мы получаем новые экземпляры конкретных модулей для данного параметризованного модуля. Обозначим структурный элемент модели как <имя_модуля>(<список_парамет-ров>). <имя_объекта>. Определим значения параметров, задаваемые предложениями импорта.

Main:=Laplace

Center4:=Template(Laplace,Laplace) Center16:=Template(Template(Laplace,

Laplace),Laplace) M:=Template(Template(Template(

Laplace,Laplace),Laplace),Laplace)

Видно, что в нашей модели абстрактный параметризованный модуль Template порождает три разных конкретных модуля. В процессе pMainPar3 рис. 7 ссылка M.pCenter обозначает процесс с полным именем Template(Template(Template (Laplace,Laplace),Laplace), Laplace) .pCenter. Этот процесс, в свою очередь, построен из процессов с полным именем Template(Template(Laplace, Laplace,Laplace) .pCenter. На следующем уровне по дереву процессов находятся процессы с полными именами Template(Laplace,Laplace).pCenter, которые, наконец, состоят из процессов Laplace. pCenter.

Заключение

Нами построена типовая схема параллельного вычислительного процесса, встречающегося при численном решении уравнений в частных производных. Для задания схемы применен визуальный язык моделирования. Число процессов в использованном методе всегда является заданным, но его можно сделать достаточно большим для адекватного описания вычислительных про-

цессов в современных параллельных компьютерах кластерной архитектуры, ориентированных на взаимодействие путем обмена сообщениями.

СПИСОК ЛИТЕРАТУРЫ

1. Берзигияров П.К. Программирование на типовых алгоритмических структурах с массивным параллелизмом // Вычисли-

тельные методы и программирование. 2001. Т. 2.

2. MacDonald S., Szafron D., Schaeffer J., Bromling S. Generating parallel programs frameworks from parallel design patterns // Proc. Of EuroPar'2000. Berlin: SpringerVerlag, 2000.

3. Востокин С.В. Метод описания пространственно распределенных параллельных процессов. Самара: СНЦ РАН. 2004.

VISUAL MODEL SAMPLE OF A DISTRIBUTED COMPUTATIONAL PROCESS

© 2004 S.V. Vostokin, S.A. Prohorov

iНе можете найти то, что вам нужно? Попробуйте сервис подбора литературы.

Samara State Aerospace University

The article describes development stages of a scalable model of the distributed computational process using visual modeling language. A sample computational process implemented on cluster computer architecture from the field of applied physics discussed in detail.

i Надоели баннеры? Вы всегда можете отключить рекламу.