Juhász Sándor
Budapesti Műszaki és Gazdaságtudományi Egyetem
Villamosmérnöki és Informatikai Kar
Automatizálási és Alkalmazott Informatikai Tanszék
1111 Budapest, Goldmann György tér 3. IV. em.
E-mail: juhasz.sandor@aut.bme.hu
A
szabványos kommunikációs hálózattal összekötött, szabványos személyi
számítógépekből felépített klaszterek olcsó alternatívát kínálnak a
hagyományos szuperszámítógépekkel szemben a nagy számítási igényű
feladatok elvégzésére, mivel a modulárisan felépülő klaszterekben a
hibatűrés és a skálázás megoldása lényegesen egyszerűbb. Az általános
célú kommunikációs elemek azonban kisebb átbocsátó képességet biztosítanak
drágább speciálisan egy adott feladathoz kifejlesztett társaiknál, ezért a
klaszterekben az elosztott algoritmusok tervezésekor a kommunikáció tervezése
kritikus szerephez jut. Minden elosztott megoldásnál felvetődik, és a
klasztereknél a szűkebb kommunikációs keresztmetszet miatt különös hangsúlyt
is kap az a kérdés, hogy a feladat elosztásával járó munka költsége nem
haladja-e meg az elosztásból származó hasznot, azaz megéri-e egyáltalán és
milyen mértékben és feltételek mellett érdemes az adott problémát elosztva
megoldani.
Az
algoritmusok futási sebességét alapvetően befolyásolja feladatok
csomópontok között történő szétosztására, valamint az eredmény
összeállításához alkalmazott kommunikációs minta is. Cikkünkben a tartomány
dekompozícióval felbontható, eredményüket több iterációs lépéssel előállítható
feladatosztályt vizsgáltuk. Bemutatásra kerül egy matematikai modell, mely
ennek a viszonylag általános feladatosztálynak az elosztott megoldásmenetét
írja le. Ebből a modellből egyértelműen meghatározható, hogy
érdemes-e egyáltalán, és ha igen, milyen paraméterek alkalmazása mellett lehet
az adott feladatot egy adott hardver környezetben optimálisan elosztottan
megoldani. Választ kapunk arra a kérdésre is, hogy a megoldásban résztvevő
csomópontok száma hogyan befolyásolja az eredmény előállításának sebességét,
az előállításához szükséges munkaráfordítást és a számítás hatásfokát.
A
számítások gyakorlati alkalmazhatóságát a cikk végén két gyakorlati példával
illusztráljuk, melyek a lineáris algebra illetve a számítógépes képszintézis
terültéről származnak.