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详细简洁

排序：

Performance modeling and practical parallel algorithms of cluster computing with applications on distributed platforms

Performance modeling and practical parallel algorithms of cl...

引用

International Conference on Parallel and Distributed Processing Techniques and Applications

作者： Wang, H Wang, H Shen, J Univ Illinois Urbana IL 61801 USA

ISBN: (纸本)1892512459

In this paper, we discuss processes and best practices for using cluster computing to solve business or scientific problems. We assess the impact of cluster computing on speedup and load balance in every step of parallelization, including the formulation of a problem, system modeling, computer modeling, algorithm development and implementation, task partitioning, mapping, and scheduling. We also develop a theoretical performance model for applications in cluster of computers. Our results show that for MPP-based parallel computing, the parallel computation time decreases with increasing number of processors;for cluster-based parallel computing, the parallel computation time first decreases with increasing number of processors;however, with further increase in the number of processors, the parallel computation time increases because of the increasing communication overhead. For MPP-based parallel computing, the speedup increases with increasing number of processors as predicted by John Gustafson who revised Amdahl's law. However, it is different for cluster computing. There exists a maximum speedup for a given problem with a given computation algorithm that occurs at the turning point number of processors in a cluster computing environment. The maximum speedup is less than half of the turning point number of processors, which is related to communication latencies, bandwidths, size of problem, and computation load. The more computation intensive the problem, the higher the turning point number of processors, the higher the speedup. We also examine our theory with our experiments, and the results show that for large domains, the maximum speedup is 19.6 and the turning point number of processors is 105;for small domains, the maximum speedup is 12.4 and the turning point number of processors is 56.

关键词： load balance cluster computing efficiency scalability and high availability optimal clusters distributed computing algorithm design and analyses

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