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1 篇 puri satish
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1 篇 prasad sushil k.
1 篇 agarwal dinesh

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检索条件"主题词=Porting MPI code to Azure cloud"

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详细简洁

排序：

Towards an mpi-like framework for the azure cloud platform 14

Towards an MPI-like framework for the Azure cloud platform

引用

14th IEEE/ACM International Symposium on Cluster, cloud and Grid Computing (CCGrid)

作者： Agarwal, Dinesh Karamati, Sara Puri, Satish Prasad, Sushil K. Georgia State Univ Dept Comp Sci Atlanta GA 30303 USA

ISBN: (纸本)9781479927845

Message Passing Interface (mpi) has been the predominant standardized system for writing parallel and distributed applications. However, while mpi has been the software system of choice for traditional parallel and distributed computing platforms such as large compute clusters and Grid, mpi is not the system of choice for cloud platforms. The primary reasons for this is the lack of low latency high bandwidth network capabilities of the cloud platforms and the inherent architectural differences from traditional compute clusters. Prior studies suggest that the message latency of cloud platforms could be as much as 35x slower than that of an infiniband-connected cluster [1] for popular mpi implementations. mpi-like environment on cloud platforms is desirable for a large class of applications that run for long time spans with varying computing needs, such as the modeling and analysis to predict swath of a hurricane. Such applications could benefit from cloud's resiliency and on-demand access for a robust and green solution. Interestingly, most of the cloud vendors provide APIs to access cloud resources in an efficient manner different than how an mpi implementation would avail of those resources. We have done extensive research to identify the pain-points for designing and implementing an mpi-like framework for cloud platforms. Our research has provided us with vital guidelines that we are sharing in this paper. We present the details of the key components required for such a framework along with our experience while implementing a preliminary mpi-like framework over azure dubbed cloudmpi and evaluate its pros and cons. A large GIS application has been ported over cloudmpi to study its effectiveness and limitations.

关键词： mpi over cloud Polygonal overlay processing in GIS Programming productivity porting mpi code to azure cloud

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