Создание суперкомпьютера на основе одноплатных вычислительных устройств Raspberry Pi Текст научной статьи по специальности «Компьютерные и информационные науки»

Решетневские чтения. 2017

УДК 519.6

СОЗДАНИЕ СУПЕРКОМПЬЮТЕРА НА ОСНОВЕ ОДНОПЛАТНЫХ ВЫЧИСЛИТЕЛЬНЫХ

УСТРОЙСТВ raspberry pi

А. А. Кузнецов1*, Г. А. Кузнецов2

1 Сибирский государственный университет науки и технологий имени академика М. Ф. Решетнева Российская Федерация, 660037, г. Красноярск, просп. им. газ. «Красноярский рабочий», 31

2МБОУ «Средняя школа № 42» Российская Федерация, 660093, г. Красноярск, ул. Кольцевая, 12а Е-mail: kuznetsov@sibsau.ru

Построен вычислительный кластер на основе одноплатных компьютеров Raspberry Pi. После чего, определена производительность полученного кластера на основе теста High Performance Linpack.

Ключевые слова: суперкомпьютер, многопроцессорная вычислительная система, одноплатное вычислительное устройство, Raspberry Pi.

CREATION OF A SUPERCOMPUTER BASED ON SINGLE-BOARD COMPUTING DEVICES

RASPBERRY PI

A. A. Kuznetsov1, G. A. Kuznetsov2

1Reshetnev Siberian State University of Science and Technology 31, Krasnoyarsky Rabochy Av., Krasnoyarsk, 660037, Russian Federation

2MBOU "Secondary School № 42" 12^ Kolcevaya Str., Krasnoyarsk, 660093, Russian Federation

A computational cluster based on single-board computing devices Raspberry Pi is built. After that, the performance of the cluster based on the High Performance Linpack benchmark is determined.

Keywords: a supercomputer, a multiprocessor computing system, a single-board computing device, Raspberry Pi.

Введение. Суперкомпьютер - это мощная вычислительная машина, которая, как правило, представляет собой большое число высокопроизводительных компьютеров, соединенных друг с другом высокоскоростной магистралью [1; 2].

Необходимость использования такой техники сегодня ни у кого не вызывает вопросов. Суперкомпьютеры применяют для научных расчетов в статистике, физике, науках о Земле, при прогнозировании погоды, при исследовании процессов, происходящих в земной коре, в вычислительной химии и медицине, машиностроении - повсюду нужны быстрые и точные вычисления, с которыми уже не справится персональный компьютер.

В связи с этим возникает потребность в специалистах, способных работать на суперкомпьютерах. Но, как правило, стоимость таких мощных машин очень высока и не приемлема для большинства учебных заведений.

Для выхода из данной ситуации было решено построить вычислительный кластер на основе одноплатных компьютеров Raspberry Pi 3 (далее RPi) [3]. Данная плата имеет размер, сопоставимый с размером кредитной карты, стоит порядка 2500 рублей и представляет собой полноценное вычислительное устройство. Соединив несколько таких плат в сеть, мы получим вычислительный кластер, на котором можно про-

изводить параллельные вычисления аналогично тому, как это происходит на «взрослых» суперкомпьютерах, при этом ПО и принципы работы те же самые. Соединения плат можно осуществить двумя способами: используя проводной интерфейс Ethernet или беспроводную сеть Wi-Fi. Для проводной связи необходим сетевой коммутатор (свитч), а для беспроводной сети Wi-Fi понадобится роутер. Модульная структура позволяет подключать неограниченное число плат RPi, тем самым увеличивая производительность суперкомпьютера до необходимого уровня.

Для удобства установки RPi необходимо было собрать стойку, каждый этаж которой состоит из пластины из оргстекла (акрил), на которую прикрепляется плата, а этажи соединены при помощи 30 мм цилиндрических винтов.

Для избежания перегрева плат были использованы мини вентиляторы на 3-5 В, которые можно подключить к имеющимся на RPi контактам на 3,3 или 5 В. Для присоединения вентиляторов в пластинах из оргстекла были просверлены отверстия на 3 мм.

В результате мы получили суперкомпьютер, состоящий из 2 стоек, в каждой из которых размещено 3 одноплатных вычислительных устройств RPi. Количество применяемых плат зависит от имеющегося бюджета, однако, для образовательных целей достаточно сети из 2-3 плат.

Прикладная математика

y = i Ш + 46 •

г"

А

f

0 1 2 3 4 5 6 7

Число узлов

График производительности кластера из RPi (Ethernet)

Исследование производительности кластера.

Для оценки производительности кластера был использован тест High Performance Linpack [4], основанный на решении систем линейных алгебраических уравнений большой размерности. Напомним, что производительность компьютера измеряется во флопсах (flops) и показывает, сколько операций с плавающей запятой в секунду выполняет данная вычислительная система [5]. На рисунке приведена зависимость производительности кластера от числа используемых плат RPi, соединенных при помощи проводной сети Ethernet.

Как видно из графика, производительность кластера линейно зависит от числа используемых плат RPi. Если вместо проводной сети Ethernet использовать беспроводную Wi-Fi, то производительность кластера будет значительно ниже.

В итоге мы получили, что кластер из RPi имеет весьма скромную производительность, однако этого вполне достаточно для изучения суперкомпьютерных технологий и решения образовательных задач.

Благодарности. Исследование выполнено при поддержке краевого государственного автономного учреждения «Красноярский краевой фонд поддержки научной и научно-технической деятельности» в рамках реализации проекта: «Создание суперкомпьютера на основе одноплатных вычислительных устройств и его применение в робототехнике».

Acknowledgments. The reported study was funded by Krasnoyarsk Region Science and Technology Support Fund according to the research project: "Creation of a supercomputer based on single-board computing devices and its application in robotics".

Библиографические ссылки

1. Воеводин В. В., Воеводин В. В. Параллельные вычисления. СПб. : БХВ-Петербург, 2004. 608 с.

2. Gregory R. Andrews. Foundations of multithreaded, parallel, and distributed progamming. Reading, Mass.: Addison-Wesley, 2000. 664 с.

3. Raspberry Pi - Teach, Learn, and Make with Raspberry Pi [Электронный ресурс]. URL: https://www. raspberrypi.org/ (дата обращения: 02.09.2017).

4. HPL - A Portable Implementation of the HighPerformance Linpack Benchmark for Distributed-Memory Computers [Электронный ресурс]. URL: http://www. netlib.org/benchmark/hpl/ (дата обращения: 02.09.2017).

5. FLOPS - Wikipedia [Электронный ресурс]. URL: https://en.wikipedia.org/wiki/FLOPS (дата обращения: 02.09.2017).

References

1. Voevodin V. V., Voevodin V. V. Parallel'nye vychisleniya [Parallel computing]. SPb. : BKhV-Peterburg. 2004. 608 p.

2. Gregory R. Andrews. Foundations of multithreaded, parallel, and distributed progamming. Reading, Mass.: Addison-Wesley. 2000. 664 p.

3. Raspberry Pi - Teach, Learn, and Make with Raspberry Pi. Available at: https://www.raspberrypi.org/ (accessed: 02.09.2017).

4. HPL - A Portable Implementation of the HighPerformance Linpack Benchmark for Distributed-Memory Computers. Available at: http://www.netlib.org/ benchmark/hpl/ (accessed: 02.09.2017).

5. FLOPS - Wikipedia. Available at: https://en. wikipedia.org/wiki/FLOPS (accessed: 02.09.2017).

© Кузнецов А. А., Кузнецов Г. А., 2017