COMPUTAÇÃO DE ALTO DESEMPENHO

Nome: Paulo Cezar Pesaroglo de Olieira

A utilização de clusters da classe Beowulf vêm crescendo rapidamente como alternativa de escolha para construção de sistemas de alto desempenho para computação paralela. O rápido avanço no desenvolvimento de microprocessadores e de redes de altíssimas velocidades com componentes de fácil disponibilidade no mercado favorecem a construção deste ambiente. 

O objetivo deste artigo é prover as informações necessárias à construção de um multicomputador de baixo custo e alto desempenho para utilização em ambientes acadêmicos e comerciais. 

O primeiro cluster de microcomputadores nasceu em 1994 na NASA-GSFC, onde se pesquisava uma solução com custo viável para resolver problemas computacionais típicos encontrados na ciência espacial. A agência espacial necessitava de um equipamento que processasse na ordem de um gigaflop, o que significa um bilhão de operações em ponto flutuante por segundo. 

Entretanto, um supercomputador com este nível de desempenho custava em torno de um milhão de dólares, o que era considerado um investimento muito alto para ser utilizado somente por um grupo de pesquisadores. Os pesquisadores Sterling e Donald J. Becker decidiram então interligar 16 computadores pessoais, cada um contendo um microprocessador 486, usando o sistema operacional Linux e uma rede padrão Ethernet. 

Usado para as aplicações cientificas, este conjunto atingiu a marca de 70 megaflops. Naquela época esta velocidade não era muito baixa se comparado aos pequenos supercomputadores comerciais disponíveis. O valor total da construção desta plataforma foi de U$ 40.000,00 ou 10% do preço de uma máquina comercial, em 1994, com desempenho equivalente. 

Na conferência de supercomputação de 1996, patrocinados pelo IEEE (Institute of Eletrical and Eletronic Enginners) e ACM (Association for Computing Machinery), a NASA e o Departamento de Energia Americana demonstraram dois clusters:

• Hyglac, construídos por pesquisadores do California Institute of Technology and the Jet Propulsion Laboratory.
• e o Loki, construído pelo Los Alamos National Laboratory.

Cada cluster era composto de 16 microprocessadores Intel Pentium Pro e alcançou a marca de um gigaflop por segundo com um custo menor que U$ 50.000,00 (cinqüenta mil dólares). 

Em novembro de 1999, outro cluster da mesma classe, o CPlant (Computational Plant) da Sandia National Laboratory, foi classificado em 44º lugar na lista dos 500 computadores mais rápidos do planeta. 

A vantagem da relação custo/desempenho atraiu também a atenção de grandes corporações, que planejavam usar clusters para tarefas muito complexas como decifrar o código genético humano. 

Podemos citar como vantagens da utilização de um cluster:

• A utilização de componentes de fácil disponibilidade, tornando a solução independente de fornecedor permitindo diminuição de custos e facilidade de manutenção.
• Continuidade tecnológica, uma vez que componentes atualizados são facilmente encontrados no mercado.
• Flexibilidade de configuração, permitindo adequar a capacidade do cluster a aplicação e ao orçamento.
• Escalabilidade, permitindo anexar mais computadores escravos ao sistema quando houver a necessidade de aumento da carga de processamento.
• Alta disponibilidade, uma vez que cada computador escravo é uma unidade independente e, se algum deles falhar não afeta os demais ou a disponibilidade geral do cluster.

Graças à padronização e larga disponibilidade das bibliotecas como o MPI e o PVM, a maioria das aplicações as utiliza como padrão de camada intermediária (Middleware). As aplicações paralelas que utilizam o MPI podem ser portadas facilmente de um IBMâ RS/6000 ou Crayâ T3E para o cluster MultiPinguim. Isto é um dos principais motivos da rápida migração destes caríssimos sistemas paralelos proprietários para os clusters de alto desempenho e de baixo custo. 

A escolha dos computadores que irão compor o cluster recai na escolha do tipo de processador, números de processadores por máquina, tamanho e velocidade da memória cache externa (L2), velocidade do barramento, projeto do subsistema de memória, e a velocidade do barramento. 

O tipo de rede a ser utilizada também influencia diretamente o desempenho do sistema. Soluções como GigaNetâ e Myrinetâ garantem melhor desempenho que os padrões Fast-Ethernet e Gigabit Ethernet mas pode não ter a melhor relação custo/desempenho.