Анализ вариантов распределения приоритетов обработки заданий

Используя разработанную модель суперкомпьютерного кластера, проанализируем эффективность его работы, изменяя последовательность выборки заданий из очередей. Для этого рассмотрим работу суперкомпьютера с определенным количеством поступивших заданий.

Смоделируем обработку 100 заданий и посмотрим, как изменяются такие параметры, как время обработки заданий, загрузка машин и среднее число заданий в очереди при изменении последовательности обработки заданий. При наличии пяти узлов в кластере количество вариантов последовательностей обработки равно 5!, т. е. 120.

Рассмотрим примеры возможных вариантов последовательностей обработки заданий:

• • сначала будут обрабатываться задания с наименьшим Attribute 1, т. е. задания размером от 0 до 20 Мбайт, затем по возрастанию Attribute 1 — от 20 до 40 Мбайт и т. д. Эту последовательность обозначим как 1₂_3₄_5;
• • возможна образная ситуация, когда будем обрабатывать задания по уменьшению значения Attribute 1, сначала обработав самые большие по размеру задания 80… 100 Мбайт, затем 60. .80 Мбайт и т. д. Эту последовательность мы обозначим 5₄_3₂_1;
• • изменяя таким образом последовательность обработки заданий, промоделируем все 120 возможных вариантов обработки.

На рис. 5.11 приведены последовательности из серий обработки заданий, представляющие наибольший интерес для нашего моделирования. Экспериментальные результаты этих серий показали различные результаты.

Наименьшее (лучшее для данного исследования) время обработки заданий, равное 6,28 с, получено в следующих последовательностях: 1₄_3₂_5, 1₄_3₅_2, 1₅_4₃_2, 4₁_3₂_5, 4₃_2₁_5, 4₃_2₅_1, 4₅_3₂_1. Худший результат, со временем, равным 15:03:27, был получен в последовательностях: 2₄_5₃_1, 2₄_5₁_3,2₃_4₁_5, 2₃_5₁_4.

На рис. 5.12 приведен график загруженности компьютеров кластера. Для данного исследования наилучшим результатом является максимальная загрузка компьютеров, т. е. распределение поступающих заданий организовано таким образом, что работа кластера проходит без простоя компьютеров. Наилучшими экспериментальными данными (максимальная загрузка) обладают следующие последовательности: 14 3 2 5, 1 4 3 5₂, 1 5₄ 3₂, 4 1₃_2 5, 4₃_2₁_5, 4₃_2₅_1, 4₅_3₂_1. Худший результат был получен в последовательностях: 2₄_5₃_1, 2 4 5₁_3, 2₃_4₁_5, 2 3₅_1₄.

Рис. 5.11. Результаты эксперимента по обработке заданий.

Рис. 5.12. Результаты эксперимента по загрузке компьютеров мастера.

На рис. 5.13−5.15 приведены графики, отображающие среднее количество заданий в очереди к компьютерам моделируемого кластера. В качестве примеров выбраны графики очереди 2 ко второму компьютеру (рис. 5.13), очереди 3 (рис. 5.14), очереди 4 (рис. 5.15). Наилучшим результатом моделирования является минимизация количества заданий, ожидающих обработки. Таким образом, наилучшими результатами являются:

• • для компьютера 1: 1₃_4₅_2, 1₄_3₂_5, 1₄_3₅_2, 1₅_4₃_2, 2₃_4₁_5,2₃_5₁_4, 2₄_3₁_5,2₄_5₁_3,4 5₃_2₁;
• • для компьютера 2: 2₁_5₄_3;
• • для компьютера 3: 1₂_4₃_5, 1₂_4₅_3;
• • для компьютера 4: 4₅_2₃_1, 4₅_3₂_1 ?
• • для компьютера 5: 2₄_5₃_ 1.

Рис. 5.13. Результаты эксперимента по среднему числу заданий в очереди 2.

Создадим сводную таблицу экспериментальных данных, которая позволит определить оптимальные результаты распределения заданий на обработку (табл. 5.1).

В таблице приведена выборка данных из проведенных 120 экспериментов, в которых были получены лучшие комбинации хотя бы по 1 параметру: время обработки заданий, среднее число заданий в очередях, загрузка компьютеров. Последний столбец таблицы отображает количество наилучших параметров по комбинациям.

Рис. 5.14. Результаты эксперимента по среднему числу заданий в очереди 3.

Рис. 5.15. Результаты эксперимента по среднему числу заданий в очереди 4.

Таблица 5.1.

Сравнительные данные по результатам моделирования

Проанализировав полученную таблицу, можно сделать вывод, что наибольшая эффективность работы СКК получается при комбинации, когда первыми обрабатываются задания размером 60…80 Мбайт, затем 80… 100 Мбайт, 40…60 Мбайт, 20…40 Мбайт и последними 0…10 Мбайт (4₅_3₂_1).

Выводы к главе

В данной главе был рассмотрен пример моделирования СКК. Для чего были изучены основы функционирования СКК, определены основные параметры СКК.

Для разработки имитационной модели компьютерного кластера был использован ПП Arena 9.0, позволяющий проанализировать процесс распределения поступающих задач между членами кластера.

После разработки модели СКК проведен анализ вариантов выборки задач из очередей с различным приоритетом. На основании полученных результатов показано, что наибольшая эффективность работа компьютерного кластера для распределенно-параллельных вычислений будет обеспечена при комбинации, когда первыми обрабатываются задания размером 60…80 Мбайт, затем 80… 100 Мбайт, 40…60 Мбайт, 20…40 Мбайт и последними 0…10 Мбайт (4₅_3₂_ 1).

В следующей главе будет разработан и представлен практический материал по дисциплине, который может быть предложен студентам в виде цикла лабораторных работ, заданий на курсовое проектирование и семинара. Все эти виды деятельности подразумевают использование активных методов обучения, таких как командная работа, учебная дискуссия, индивидуальные траектории обучения и пр.