これにより、スーパーコンピューターを使用して3Dレンダリングツールやメディアエンコーダーなどの主流のマルチスレッドアプリケーションを実行する場合に、マルチプロセッサモデルが魅力的になります。
クラスターの形成
マルチプロセッサアプローチには制限があります。高価なマザーボードに2つの高価なプロセッサをインストールすると、有機的に拡張する余地はほとんどありません。より多くのRAMをインストールするか、プロセッサをより強力なモデルのペアに交換することができますが、基本的にはクローズドシステムです。より柔軟なアプローチはクラスタリングです。
クラスターはコンピューターのグループであり、通常はローカルエリアネットワークを介して接続され、単一のシステムであるかのように機能します。
計算クラスターは、マルチプロセッサーシステムの大宇宙と見なすことができ、複数の物理コンピューターがそれぞれのタスクを並行して実行します。
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クラスターは、ネットワークサービスの負荷分散やフォールトトレランスの提供など、あらゆる種類の目的に使用できますが、このモデルは、スーパーコンピューティングアプリケーションに特に適しています。実際、クラスタリングアプローチは、富士通の世界をリードする京コンピュータを含む、歴史上最も有名なスーパーコンピュータのほとんどの基礎となっています。
スーパーコンピューティングクラスタリングの背後にある哲学は単純です。 1つの物理（または仮想）マシンがマスターシステムまたはヘッドノードとして構成され、メインアプリケーションコードが実行されるのはこのシステム上です。他のノードは、マスターシステムがワークロードをノードに委任するのを待つだけです。これらが受け取られると、彼らは仕事をし、できるだけ早く結果を返します。
計算クラスターは、マルチプロセッサーシステムの大宇宙と見なすことができ、複数の物理コンピューターがそれぞれのタスクを並行して実行します。
違いは、新しいPCをネットワークに接続するのと同じくらい簡単に、ノードをクラスターに追加したり、クラスターから削除したりできることです。さらに、ノードハードウェアが特定のアーキテクチャを使用する必要はまったくありません。
必要に応じて、ネットブック、ラップトップ、ワークステーション、高性能サーバーなどのシステムの寄せ集めからクラスターを組み立てることができます。唯一の要件は、各ノードが適切なクライアントソフトウェアを実行していることです。
間違いなく、コンピューティングクラスターの最もよく知られている例は[電子メール保護]プロジェクトと[電子メール保護]プロジェクトですが、クラスターという用語は通常、集中管理されたシステムを意味します（リモートコンピューターの能力を組み合わせたプロジェクトは、代わりにグリッドコンピューティングと呼ばれます） ）。
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また、クラスターのノードは通常、通常のインターネット接続よりもはるかに高速なリンクを介して接続され、ワークロードの送受信に伴う遅延を最小限に抑えます。ホームクラスターでは、ギガビットまたは10GbEの場合があります。京コンピュータは、100GB /秒の帯域幅を提供する豆腐と呼ばれる独自の相互接続を使用しています。
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スーパーコンピューティングコーディング
Windowsベースのクラスターは、Windows HPC Server 2008オペレーティングシステムを使用して非常に簡単に組み立てることができます。Microsoftは、そのようなシステムで実行するときにクラスターリソースを利用するクラスター対応アプリケーションを作成するためのガイドラインを提供しています。または、openMosixやClusterKnoppixなど、クラスタリング用に設計されたさまざまな無料のLinuxディストリビューションがあります。これらはユーザーフレンドリーなエクスペリエンスを提供し、人気のあるBeowulfシステムを使用して任意のサイズのクラスターをセットアップするのがほとんど簡単になります。
ただし、どちらのルートを選択しても、発生する可能性のある制限の1つは、クラスターリソースを利用するように設計された既存のアプリケーションが不足していることです。スーパーコンピューターのタスクは通常、特注のコードによって実行されるため、これは必ずしも問題ではありません。
アドオンカード
クラスタアプローチは柔軟性がありますが、非常に無駄があります。基本的には、プロセッサのいくつかの機能のみを使用しているときに、コンピュータ全体の電源を入れたままにして電力を消費することを意味します。
よりエネルギー効率の高いアプローチは、1つの拡張カードに多数のプロセッサコアをマウントし、これらのコアを仮想クラスターとして使用することです。
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