MPI は現在、HPC で広く使用されていますか?
6 に答える
あらゆる場所のクラスターで実行されるマルチノード シミュレーション ジョブのかなりの部分が MPI です。最も一般的な代替手段には、 PGAS 言語をサポートする GASNet などがあります。Charm++のインフラストラクチャ。Gaussian の実行に費やされたコア時間数のために、おそらく linda スペースは名誉ある言及を取得します。HPC、UPC、co-array fortran/HPF、PVM などでは、残った小さな部分を分割することになります。
超新星のシミュレーションや、設計変更を行う前にシミュレーションを使用して車を「仮想風洞」にするフォーミュラ 1 レーシング チームについての科学ニュースを読むときはいつでも、それが内部で MPI である可能性が非常に高いです。
それがテクニカル コンピューティングの専門家によって広く使用されていることは間違いなく残念なことです。つまり、同じように受け入れられる汎用の高レベル ツールが他にないほど普及しているということです。
MPIはハイパフォーマンスコンピューティングで広く使用されていますが、一部のマシンは、通常OpenMPを使用する共有メモリコンピューティングノードの展開を組み合わせることでパフォーマンスを向上させようとします。このような場合、アプリケーションはMPIとOpenMPを使用して最適なパフォーマンスを実現します。また、一部のシステムはパフォーマンスを向上させるためにGPUを使用していますが、MPIがこの特定の実行モデルをどの程度サポートしているかはわかりません。
しかし、簡単な答えはイエスです。MPIはHPCで広く使用されています。
私はHPC分野で2年間働いていましたが、クラスターアプリケーションの99%がMPIを使用して作成されたと言えます。
HPCといえば、今でもMPIがメインツールです。GPU は HPC に強く迫っていますが、MPI は依然としてトップ 1 です。
クラスターで広く使用されています。多くの場合、特定のマシンがマルチノード ジョブをサポートする唯一の方法です。UPC や StarP などの他の抽象化もありますが、それらは通常 MPI で実装されます。
はい。たとえば、Top500 スーパー コンピューターは LINPACK (MPI ベース) を使用してベンチマークされています。