иділення проміжних буферів для даних і забезпечує надійну передачу даних як завгодно великого розміру, і асинхронна передача, при якій надсилає повідомлення процес не чекає початку прийому, що дозволяє ефективно передавати короткі повідомлення. По-друге, MPI дозволяє передавати дані не тільки від одного процесу до іншого, а й підтримує колективні операції: трансляцію передачу, розбирання-складання, операції редукції. По-третє, MPI передбачає гетерогенні обчислення. Обчислювальна система може включати різні процесори, у тому числі що мають різні набори команд і різне уявлення даних. Якщо у вас є суперкомп'ютер, то це здається зайвим, але для організацій, що експлуатують мережі робочих станцій з різними процесорами і версіями Unix, - це знахідка. Синтаксис MPI полегшує створення додатків в моделі SPMD (single program multiple data) - одна програма працює в різних процесах зі своїми даними. Одна і та ж функція викликається на вузлі-джерелі і вузлах-приймачах, а тип виконуваної операції (передача або прийом) визначається за допомогою параметра. Такий синтаксис викликів робить SPMD-програми істотно компактніше, хоча і важче для розуміння. Основна відмінність стандарту MPI від його попередників - поняття комунікатора. Всі операції синхронізації і передачі повідомлень локалізуються всередині комунікатора. З комунікатором пов'язується група процесів. Зокрема, всі колективні операції викликаються одночасно на всіх процесах, що входять в цю групу Підтримка модульного програмування в сполученні з незалежністю від апаратури дала потужний імпульс до створення бібліотек. Одна з найцікавіших розробок - пакет лінійної алгебри ScaLAPACK, розроблений групою Дж. Донгарра.
Супер-ЕОМ і надвисока продуктивність: навіщо?
Прості розрахунки показують, що конфігурації подібних систем можуть коштувати не один мільйон доларів США - заради інтересу прикиньте, скільки коштують, скажімо, лише 4 Тбайта оперативної пам'яті? Виникає цілий ряд природних питань: які завдання настільки важливі, що потрібні комп'ютери вартістю кілька мільйонів доларів? Або, які завдання настільки складні, що хорошого Пентиума мало? На ці та подібні їм питання хотілося б знайти розумні відповіді.
Для того, щоб оцінити складність розв'язуваних практично завдань, візьмемо конкретну предметну область, наприклад, оптимізацію процесу видобутку нафти. Маємо підземний нафтової резервуар з якимось число пробурених свердловин: за одними на поверхню відкачується нафту, за іншими назад закачується вода. Потрібно змоделювати ситуацію в даному резервуарі, щоб оцінити запаси нафти або зрозуміти необхідність у додаткових свердловинах.
Приймемо спрощену схему, при якій моделируемая область відображається в куб, однак і її буде достатньо для оцінки числа необхідних арифметичних операцій. Розумні розміри куба, при яких можна отримувати правдоподібні результати - це 100 * 100 * 100 точок. У кожній точці куба треба обчислити від 5 до 20 функцій: троє компоненти швидкості, тиск, температуру, концентрацію компонент (вода, газ і нафта - це мінімальний набір компонент, у більш реалістичних моделях розглядають, наприклад, різні фракції нафти). Далі, значення функцій знаходяться як рішення нелінійних рівнянь, що вимагає від 200 до 1000 арифметичних операцій. І нарешті, якщо досліджується нестаціонарний процес, тобто потрібно зрозуміти, як ця система веде себе в часі, то робиться 100-1000 кроків за часом. Що вийшло:
(точок сітки) * 10 (функцій) * 500 (операцій) * 500 (кроків за часом)=2.5 * 1012
мільярдів арифметичних операцій для виконання одного лише розрахунку! А зміна параметрів моделі? А відстеження поточної ситуації при зміні вхідних даних? Подібні розрахунки необхідно робити багато разів, що накладає дуже жорсткі вимоги на продуктивність використовуваних обчислювальних систем.
Приклади використання суперкомп'ютерів можна н?? йти не лише в нафтовидобувній промисловості. Ось лише невеликий список областей людської діяльності, де використання суперкомп'ютерів дійсно необхідно:
автомобілебудування
нафто- і газовидобування
фармакологія
прогноз погоди і моделювання зміни клімату
сейсморозвідка
проектування електронних пристроїв
синтез нових матеріалів
і багато, багато інших
У 1995 році корпус автомобіля Nissan Maxima вдалося зробити на 10% міцніше завдяки використанню суперкомп'ютера фірми Cray (The Atlanta Journal, 28 травня, 1995р). За допомогою нього були знайдені не тільки слабкі точки кузова, але і найбільш ефективний спосіб їх видалення.
За даними Марка Міллера (Mark Miller, Ford Motor Company), для виконання crash-тест...
