1 clustering

Clustering
Remo Suppi Boldrito
P07/M2103/02290

© FUOC • P07/M2103/02290 Clustering
Índex
Introducció ............................................................................................... 5
1. Introducción al HPC ......................................................................... 7
1.1. Beowulf ........................................................................................... 8
1.1.1. ¿Cómo configurar los nodos? ............................................. 9
1.1.2. Beneficios de cómputo distribuido ..................................... 10
1.2. ¿Cómo hay que programar para aprovechar la concurrencia? ...... 12
1.2.1. PVM, parallel virtual machine ............................................... 13
1.2.2. MPI, message passing interface .............................................. 17
2. OpenMosix ........................................................................................... 22
3. Metacomputers, grid computing ..................................................... 25
3.1. Diferentes arquitecturas de cómputo ............................................. 25
3.2. Globus ............................................................................................. 27
3.3. Software, instalación y administración de Globus ......................... 29
Actividades ............................................................................................... 31
Bibliografía .............................................................................................. 32
GNU Free Documentation License ...................................................... 42

Introducció
Se denomina cluster (agrupación) de ordenadores a un grupo de ordenadores
que trabajan con un fin común. Estos ordenadores agrupan hardware, redes
de comunicación y software para trabajar conjuntamente como si fueran un
único sistema. Existen muchas razones atrayentes para realizar estas agrupa-
ciones, pero la principal es poder efectuar el procesamiento de la información
de forma más eficiente y rápida como si fuera un único sistema. Generalmen-
te, un cluster trabaja sobre una red de área local (LAN) y permite una comuni-
cación eficiente, si bien las máquinas se encuentran dentro de un espacio
físico próximo. Una concepción mayor del concepto es la llamada grid, donde
el objetivo es el mismo, pero implica agrupaciones de ordenadores unidos por
redes de área extensa (WAN). Algunos autores consideran el grid como un clus-
ter de clusters en un sentido ‘global’. Si bien cada vez más la tecnología y los
costes permiten estas aproximaciones, los esfuerzos y la complejidad de utili-
zación de decenas o centenares (en algunos casos, miles) es muy grande. Sin
embargo, las ventajas en tiempo de cómputo hacen que, aun así, este tipo de
soluciones para el cómputo de altas prestaciones (HPC, high performance com-
puting) sean consideradas muy atractivas y en constante evolución. En esta
unidad se mostrarán algunas de las aproximaciones más difundidas y utiliza-
das. [Rad, Dieb, Prob, Prod, Proe, Gloa]
Nota
Un cluster es un conjunto
de ordenadores en una LAN
que trabajan con un objetivo
común.
Los grids son agrupaciones de
ordenadores unidos por redes
de área extensa (WAN).

1. Introducción al HPC
Los avances en la tecnología han significado procesadores rápidos, de bajo
coste y redes altamente eficientes, lo cual ha favorecido un cambio de la rela-
ción precio/prestaciones en favor de la utilización de sistemas de procesadores
interconectados en lugar de un único procesador de alta velocidad. Este tipo
de arquitectura se puede clasificar en dos configuraciones básicas:
• Tighly coupled systems: son sistemas donde la memoria es compartida por
todos los procesadores (shared memory systems) y la memoria de todos ellos
se ‘ve’ (por el programador) como una única memoria.
• Loosely couple systems: no comparten memoria (cada procesador posee la
suya) y se comunican por mensajes pasados a través de una red (message
passing systems).
En el primer caso son conocidos como sistemas paralelos de cómputo (parallel
processing system) y en el segundo como sistemas distribuidos de cómputo
(distributed computing systems). En este último caso podemos decir que un sis-
tema distribuido es una colección de procesadores interconectados por una
red donde cada uno tiene sus propios recursos (memoria y periféricos) y se co-
munican intercambiando mensajes por la red.
La historia de los sistemas informáticos es muy reciente (se puede decir que
comienza en la década de los sesenta). En un principio eran sistemas grandes,
pesados, caros, de pocos usuarios expertos, no accesibles, lentos. En la década
de los setenta, la evolución permitió mejoras sustanciales llevadas a cabo por
tareas interactivas (interactive jobs), tiempo compartido (time sharing), termina-
les y con una considerable reducción del tamaño. La década de los ochenta se
caracteriza por un aumento notable de las prestaciones (hasta hoy en día) y
una reducción del tamaño en los llamados microcomputers. Su evolución ha
sido a través de las estaciones de trabajo (workstations) y los avances en redes
(LAN de 10 Mbits/s y WAN de 56 Kbytes/s en 1973 a LAN de 1Gbit/s y WAN
con ATM, asynchronous transfer mode de 1.2 Gbits/s en la actualidad), que es
un factor fundamental en las aplicaciones multimedia actuales y de un futuro
próximo. Los sistemas distribuidos, por su parte, comenzaron su historia en la
década de los setenta (sistemas de 4 u 8 ordenadores) y su salto a la populari-
dad lo hicieron en la década de los noventa.
Si bien su administración/instalación/mantenimiento es compleja porque
continúan creciendo, las razones básicas de su popularidad son el incremento
de prestaciones que presentan en aplicaciones intrínsecamente distribuidas
(por su naturaleza), la información compartida por un conjunto de usuarios,

compartir recursos, la alta tolerancia a los fallos y la posibilidad de expansión
incremental (capacidad de agregar más nodos para aumentar las prestaciones
de modo incremental).
En los próximos apartados veremos algunos de los sistemas más comunes de
procesamiento paralelo/distribuido, así como los modelos de programación
utilizados para generar código capaz de utilizar estas prestaciones.
1.1. Beowulf
Beowulf [Rad, Beo] es una arquitectura multiordenador que puede ser utilizada
para aplicaciones paralelas/distribuidas (APD). El sistema consiste básicamen-
te en un servidor y uno o más clientes conectados (generalmente) a través de
Ethernet y sin la utilización de ningún hardware específico. Para explotar esta
capacidad de cómputo, es necesario que los programadores tengan un modelo
de programación distribuido que, si bien a través de UNIX es posible (socket,
rpc), puede significar un esfuerzo considerable, ya que son modelos de progra-
mación a nivel de systems calls y lenguaje C, por ejemplo; pero este modo de
trabajo puede ser considerado de bajo nivel.
La capa de software aportada por sistemas tales como parallel virtual machine
(PVM) y message passing interface (MPI) facilita notablemente la abstracción del
sistema y permite programar APD de modo sencillo y simple. La forma básica
de trabajo es maestro-trabajadores (master-workers), en que existe un servidor
que distribuye la tarea que realizarán los trabajadores. En grandes sistemas (por
ejemplo, de 1.024 nodos) existe más de un maestro y nodos dedicados a tareas
especiales como, por ejemplo, entrada/salida o monitorización.
Una de las principales diferencias entre beowulf y un cluster of workstations
(COW) es que Beowulf se ‘ve’ como una única máquina donde los nodos se
acceden remotamente, ya que no disponen de terminal (ni de teclado), mien-
tras que un COW es una agrupación de ordenadores que pueden ser utilizados
tanto por los usuarios de la COW, como por otros usuarios en forma interac-
tiva a través de su pantalla y teclado. Hay que considerar que Beowulf no es
un software que transforma el código del usuario en distribuido ni afecta al
kernel del sistema operativo (como por ejemplo Mosix). Simplemente, es una
forma de agrupación (cluster) de máquinas que ejecutan GNU/Linux y actúan
como un superordenador. Obviamente, existe gran cantidad de herramientas
que permiten obtener una configuración más fácil, bibliotecas o modificacio-
nes al kernel para obtener mejores prestaciones, pero es posible construir un
cluster Beowulf a partir de un GNU/Linux estándar y de software convencio-
nal. La construcción de un cluster beowulf de dos nodos, por ejemplo, se puede
llevar a cabo simplemente con las dos máquinas conectadas por Ethernet me-
diante un hub, una distribución de GNU/ Linux estándar (Debian), el sistema
de archivos compartido (NFS) y tener habilitados los servicios de red como rsh
Nota
Varias opciones:
• Beowulf
• OpenMosix
• Grid (Globus)

o ssh. En estas condiciones, se puede argumentar que se dispone de un cluster
simple de dos nodos.
1.1.1. ¿Cómo configurar los nodos?
Primero se debe modificar de (cada nodo) el /etc/hosts para que la línea de lo-
calhost sólo tenga el 127.0.0.1 y no incluya ningún nombre de la máquina,
por ejemplo:
127.0.0.1 localhost
Y añadir las IP de los nodos (y para todos los nodos), por ejemplo:
192.168.0.1 pirulo1
192.168.0.2 pirulo2
...
Se debe crear un usuario (nteum) en todos los nodos, crear un grupo y añadir
este usuario al grupo:
groupadd beowulf
adduser nteum beowulf
echo umask 007 >> /home/nteum/.bash_profile
Así, cualquier archivo creado por el usuario nteum o cualquiera dentro del
grupo será modificable por el grupo beowulf.
Se debe crear un servidor de NFS (y los demás nodos serán clientes de este
NFS). Sobre el servidor hacemos:
mkdir /mnt/nteum
chmod 770 /mnt/nteum
chown -R nteum:beowulf /mnt/nteum
Ahora exportamos este directorio desde el servidor.
cd /etc
cat >> exports
/mnt/wolf 192.168.0.100/192.168.0.255 (rw)
<control d>
Debemos tener en cuenta que nuestra red será 192.168.0.xxx y es una red pri-
vada, es decir, el cluster no se verá desde Internet y deberemos ajustar las con-
figuraciones para que todos los nodos se vean entre todos (desde los firewalls).
Verificamos que los servicios están funcionando:
chkconfig -add sshd
chkconfig -add nfs

chkconfig -add rexec
chkconfig -add rlogin
chkconfig -level 3 rsh on
chkconfig -level 3 nfs on
chkconfig -level 3 rexec on
chkconfig -level 3 rlogin on
Para trabajar de manera segura es importante trabajar con ssh en lugar de rsh,
por lo cual deberíamos generar las llaves para interconectar de modo seguro
las máquinas-usuario nteum sin passwd. Para eso modificamos (quitamos el
comentario #), de /etc/ssh/sshd_config en las siguientes líneas:
RSAAuthentication yes
AuthorizedKeysFile .ssh/authorized_keys
Reiniciamos la máquina y nos conectamos como usuario nteum, ya que el
cluster lo operará este usuario. Para generar las llaves:
ssh-keygen -b 1024 -f ~/.ssh/id_rsa -t rsa -N ""
En el directorio /home/nteum/.ssh se habrán creado los archivos id_rsa and
id_rsa.pub y se debe copiar id_rsa.pub en un archivo llamado authorized_keys
en el mismo directorio. Y modificamos los permisos con chmod 644 ~/.ssh/
aut* y chmod 755 ~/.ssh.
Ya que sólo el nodo principal se conectará a todos los restantes (y no a la in-
versa) necesitamos copiar únicamente la llave pública (d_rsa.pub) a cada nodo
en el directorio/archivo /home/nteum/.ssh/authorized_keys de cada nodo.
Sobre cada nodo además se deberá montar el NFS agregando /etc/fstab la línea
pirulo1:/mnt/nteum /mnt/nteum nfs rw,hard,intr 0 0.
A partir de aquí ya tenemos un cluster beowulf para ejecutar aplicaciones
que podrán ser PVM o MPI (ya se verá en los siguientes apartados). Sobre
FC existe una aplicación (system-config-cluster) que permite configurar un
cluster en base a una herramienta gráfica. Para más información, consultar:
http://www.redhat.com/docs/manuals/enterprise/RHEL-5-manual/
Cluster_Administration/index.html.
1.1.2. Beneficios de cómputo distribuido
¿Dónde están los beneficios del cómputo paralelo? Lo veremos con un ejemplo
[Rad]. Sea un programa para sumar números (por ejemplo, 4 + 5 + 6...) llamado
sumdis.c y escrito en C:

#include <stdio.h>
int main (int argc, char** argv){
float inicial, final, resultado, tmp;
if (argc < 2) {
printf (“Uso: %s N.º inicial N.º finaln”,argv[0]);
exit(1);
}
else {
inicial = atol (argv[1]);
final = atol (argv[2]);
resultado = 0.0;
}
for (tmp = inicial; tmp <= final; tmp++){
resultado + = tmp; }
printf(“%fn”, resultado)
return 0;
}
Lo compilamos con gcc -o sumdis sumdis.c y si miramos la ejecución de
este programa con, por ejemplo:
time ./sumdis 1 1000000 (desde 1 a 106)
se podrá observar que el tiempo en una máquina Debian 2.4.18 con AMD
athjon 1.400 MHz 256 Mb RAM es (aproximadamente) real = 0,013 y user = 0,010
es decir, 13 ms en total y 10 ms en zona de usuario. Si, en cambio, hacemos:
time ./suma 1 16000000 (desde 1 a 16 * 106)
el tiempo será real = 182, es decir, 14 veces más, lo cual, si se considera
160.000.000 (160*106
), el tiempo será del orden de decenas de minutos.
La idea del cómputo distribuido es: si disponemos de un cluster de 4 máquinas
(nodo1-nodo4) con un servidor, donde el fichero se comparte por NFS, sería in-
teresante dividir la ejecución a través de rsh (no recomendable, pero como
ejemplo es aceptable), de modo que el primero sume de 1 a 40.000.000, el se-
gundo de 40.000.001 a 80.000.000, el tercero de 80.000.001 a 120.000.000 y el
cuarto de 120.000.001 a 160.000.000. Los siguientes comandos muestran una
posibilidad. Consideramos que el sistema tiene el directorio /home compartido
por NFS y el usuario (nteum) que ejecutará el script tiene adecuadamente confi-
gurado el .rhosts para acceder sin contraseña a su cuenta. Además, si se ha acti-
vado el tcpd en /etc/inetd.conf en la línea de rsh, debe existir la correspondiente
en el /etc/hosts.allow, que permita acceder a las cuatro máquinas del cluster:
mkfifo salida Crea una cola fifo en /home/nteum
./distr.sh & time cat salida | awk '{total + = $1 }
END printf “%lf”, total}'
Ejecuta el comando distr.sh; se recolectan los resultados
y se suman mientras se mide el tiempo de ejecución

El shell script distr.sh puede ser algo como:
rsh nodo1 /home/nteum/sumdis 1 40000000 > /home/nteum/salida < /dev/null &
Podremos observar que el tiempo se reduce notablemente (aproximadamente
en un valor cercano a 4) y no exactamente en forma lineal, pero muy próxima.
Obviamente, este ejemplo es muy simple y sólo con fines demostrativos. Los
programadores utilizan bibliotecas que les permiten realizar el tiempo de eje-
cución, la creación y comunicación de procesos en un sistema distribuido (por
ejemplo, PVM y MPI).
1.2. ¿Cómo hay que programar para aprovechar la concurrencia?
Hay varias maneras de expresar la concurrencia en un programa. Las dos más
comunes son:
1) Utilizando threads (o procesos).
2) Utilizando procesos en diferentes procesadores que se comunican por
mensajes (MPS, message passing system).
Ambos métodos pueden ser implementados sobre diferentes configuraciones
hardware (memoria compartida o mensajes), pero los sistemas MPS presentan
el problema de latencia y velocidad de los mensajes en la red, lo que puede re-
sultar un factor negativo. Sin embargo, con el avance de las tecnologías de red
estos sistemas han crecido en popularidad (y en cantidad). Un mensaje es su-
mamente simple:
send(destino,msg)
recv(origen,msg)
Las API más comunes hoy en día son PVM y MPI y además no limitan la po-
sibilidad de utilizar threads (aunque a nivel local) y tener concurrencia entre
procesamiento y entrada/salida. En cambio, en una máquina de memoria
compartida (SHM, shared memory) sólo es posible utilizar threads y tiene el pro-
blema grave de la escalabilidad, ya que todos los procesadores utilizan la mis-
ma memoria y el número de procesadores en el sistema está limitado por el
ancho de banda de la memoria.
En resumen, podemos concluir:
1) Proliferación de máquinas multitareas (multiusuario) conectadas por red
con servicios distribuidos (NFS y NIS YP).

2) Son sistemas heterogéneos con sistemas operativos de tipo NOS (networked
operating system) que ofrecen una serie de servicios distribuidos y remotos.
3) La programación de aplicaciones distribuidas se puede efectuar a diferentes
niveles:
a) Utilizando un modelo cliente-servidor y programando a bajo nivel (sockets).
b) El mismo modelo, pero con API de “alto” nivel (PVM, MPI).
c) Utilizando otros modelos de programación como, por ejemplo, programa-
ción orientada a objetos distribuidos (RMI, CORBA, Agents...).
1.2.1. PVM, parallel virtual machine
PVM [Proe] es una API que permite generar, desde el punto de vista de la apli-
cación, una colección dinámica de ordenadores, que constituyen una máqui-
na virtual (VM). Las tareas pueden ser creadas dinámicamente (spawned) y/o
eliminadas (killed) y cualquier tarea PVM puede enviar un mensaje a otra. No
existe un límite en el tamaño o número de mensajes (según las especificacio-
nes, aunque pueden existir combinaciones hardware/sistema operativo que
den como resultado limitaciones en el tamaño del mensaje) y el modelo so-
porta: tolerancia a fallos, control de recursos, control de procesos, heteroge-
neidad en las redes y en los hosts.
El sistema (VM) dispone de herramientas para el control de recursos (agregar
o quitar hosts de la máquina virtual), control de procesos (creación/elimina-
ción dinámica de procesos), diferentes modelos de comunicación (blocking
send, blocking/nonblocking receive, multicast), grupos de tareas dinámicos (una
tarea puede anexarse a un grupo o no dinámicamente) y tolerancia a fallos (la
VM detecta el fallo y se puede reconfigurar).
La estructura de PVM se basa por un lado en el daemon (pvm3d) que reside en
cada máquina y se interconectan utilizando UDP, y por el otro, la biblioteca
de PVM (libpvm3.a), que contiene todas las rutinas para enviar/recibir mensa-
jes, crear/eliminar procesos, grupos, sincronización, etc. y que utilizará la apli-
cación distribuida.
PVM dispone de una consola (pvm) que permite poner en marcha el daemon,
crear la VM, ejecutar aplicaciones, etc. Es recomendable instalar el software
desde la distribución, ya que su compilación requiere cierta ‘dedicación’. Para
instalar PVM sobre Debian, por ejemplo, se deben incluir dos paquetes (míni-
mo): pvm y pvm-dev (en el primero está la consola pvm y utilidades y en el
segundo librerías, header y el resto de las herramientas para compilar). Si sólo

se necesita la librería porque ya se tiene la aplicación se puede instalar única-
mente el paquete libpvm3).
Para realizar una aplicación paralela/distribuida en PVM, se puede partir de la
versión serie o mirando la estructura física del problema y determinar qué par-
tes pueden ser concurrentes (independientes). Las partes concurrentes serán
candidatas a reescribirse como código paralelo. Además, se debe considerar si
es posible reemplazar las funciones algebraicas por sus versiones paralelizadas
(por ejemplo, ScaLapack, Scalable Linear Algebra Package, disponibles en De-
bian como scalapack-pvm | mpich-test | dev, scalapack1-pvm | mpich según
sean para PVM o MPI). También es conveniente averiguar si hay alguna apli-
cación similar paralela (http://www.epm.ornl.gov/pvm) que pueda orientar-
nos sobre el modo de construcción de la aplicación paralela.
Paralelizar un programa no es una tarea fácil, ya que se debe tener en cuenta
la ley de Amdahl.
Esta ley implica que una aplicación secuencial f = 0 y el speedup = 1, con todo
el código paralelo f = 1 y speedup = infinito(!), con valores posibles, 90% del
código paralelo significa un speedup = 10 pero con f = 0,99 el speedup = 100.
Esta limitación se puede evitar con algoritmos escalables y diferentes modelos
de aplicación:
1) Maestro-trabajador: el maestro inicia a todos los trabajadores y coordina su
trabajo y entrada/salida.
2) Single process multiple data (SPMD): mismo programa que se ejecuta con di-
ferentes conjuntos de datos.
3) Funcional: varios programas que realizan una función diferente en la apli-
cación.
Con la consola pvm y a través del comando add se puede configurar la VM
añadiendo todos los nodos. En cada uno de ellos debe existir el directorio
~/pvm3/bin/LINUX con los binarios de la aplicación. Deben estar declaradas la
variables PVM_ROOT = Directorio, donde se encuentra lib/LINUX/libpvm3.a y
PVM_ARCH=LINUX, que se pueden poner, por ejemplo, en el archivo /.cshrc.
El shell por defecto del usuario (generalmente un usuario NIS o si no, en cada
máquina debe existir el mismo usuario con la misma contraseña) debe ser el
csh (si utilizamos el rsh como medio de ejecución remota) y debe estar configura-
do el archivo /.rhosts para permitir el acceso sin password a cada nodo. El paquete
La ley de Amdahl afirma que el incremento de velocidad (speedup)
está limitado por la fracción de código (f) que puede ser paralelizado:
speedup = 1/(1-f).
Nota
Ley de Amdahl:
speedup = 1/(1-f)
f es la fracción código paralelo

PVM incorpora un rsh-pvm que se puede encontrar en /usr/lib/pvm3/bin como
rsh específico para PVM (ver la documentación), ya que existen algunas distri-
buciones que no lo incluyen por motivos de seguridad. Es recomendable con-
figurar, como antes se ha mostrado, el ssh con las llaves públicas del servidor
en .ssh/autorized_keys del directorio de cada usuario.
Como ejemplo de programación PVM, se muestra un programa del tipo servi-
dor-clientes, donde el servidor crea los hijos, les envía datos, éstos circulan los
datos una determinada cantidad de veces entre los hijos (el de la izquierda re-
cibe un dato, lo procesa y se lo envía al de la derecha) mientras el padre espera
que cada hijo termine.
Ejemplo en PVM: master.c
Para compilar en Debian:
gcc -O -I/usr/share/pvm3/include/ -L/usr/share/pvm3/lib/LINUX -o master master.c -lpvm3
Los directorios en -I y en -L deben ser donde se encuentran los includes pvm3.h y li-
bpvm* respectivamente.
Ejecución:
1) ejecutar el daemon pvmd con pvm
2) ejecutar add para agregar los nodos (este comando se puede saltar si solo se tiene un
nodo
3) ejecutar quit (salimos del pvm pero queda ejecutándose)
4) ejecutamos master
#include <stdio.h>
#include “pvm3.h”
#define SLAVENAME “/home/nteum/pvm3/cliente”
main() {
int mytid, tids[20], n, nproc, numt, i, who, msgtype, loops;
float data[10]; int n_veces;
if( pvm_parent() ==PvmNoParent ){
/*Retorna si es el proceso padre o hijo*/
loops = 1;
printf(“n Cuántos hijos (120)? “);
scanf(“%d”, &nproc);
printf(“n Cuántos bucles de comunicación hijo-hijo (1 - 5000)? “); scanf(“%d”, &loops); }
/*Redirecciona la entrada/salida de los hijos al padre*/
pvm_catchout(stdout);
/*Crea los hijos*/
numt = pvm_spawn(SLAVENAME, (char**)0, 0, ““, nproc, tids);
/*Inicia un nuevo proceso, 1.º :ejecutable hijo, 2.º : argv, 3.º :opciones,
4.º :donde, 5.º :N.º copias, 6.º :matriz de id*/
printf(“Resultado del Spawn: %d n”, numt);
/*Ha podido?*/
if( numt < nproc ){
printf(“Error creando los hijos. Código de error:n”);
for( i = numt ; i<nproc ; i++ ) {
printf(“Tid %d %dn”,i,tids[i]); }
for( i = 0 ; i<numt ; i++ ){
pvm_kill( tids[i] ); } /*Mata los procesos con id en tids*/
pvm_exit();
exit(); /*Termina*/
}
/*Inicio del programa de padre, inicializa los datos*/
n = 10;
for( i = 0 ; i<n ; i++ ){
data[i] = 2.0;}
/*Broadcast con datos iniciales a los slaves*/
pvm_initsend(PvmDataDefault);.
Nota
Compilar PVM:
gcc -O -I/usr/include/ -o
output output.c -lpvm3

/*Borra el buffer y especifica el message encoding*/
pvm_pkint(&loops, 1, 1);
/*Empaqueta un dato en el buffer, 2.º N.º, 3*:stride*/
pvm_pkint(&nproc, 1, 1);
pvm_pkint(tids, nproc, 1);
pvm_pkint(&n, 1, 1);
pvm_pkfloat(data, n, 1);
pvm_mcast(tids, nproc, 0);
/*Multicast en el buffer a los tids y espera el resultado de los hijos */
msgtype = 5;
for( i = 0 ; i < nproc ; i++ ){
pvm_recv( -1, msgtype );
/*Recibe un mensaje, -1 :de cualquiera, 2.ª :tag del msg*/
pvm_upkint( &who, 1, 1 );
/*Desempaqueta*/
printf(“Terminó %dn”,who);
}
pvm_exit();
}
Ejemplo de PVM: cliente.c
Para compilar en Debian:
gcc -O -I/usr/share/pvm3/include/ -L/usr/share/pvm3/lib/LINUX -o cliente cliente.c -lpvm3
Los directorios en -I y en -L deben ser donde se encuentran los includes pvm3.h y li-
bpvm* respectivamente.
Ejecución:
No es necesario ya que los pondrá en marcha el master pero el cliente debe estar en
/home/nteum/pvm3
#include <stdio.h>
#include “pvm3.h”
main() {
int mytid;/*Mi task id*/
int tids[20];/*Task ids*/
int n, me, i, nproc, master, msgtype, loops; float data[10];
long result[4]; float work();
mytid = pvm_mytid(); msgtype = 0;
pvm_recv( -1, msgtype );
pvm_upkint(&loops, 1, 1);
pvm_upkint(&nproc, 1, 1);
pvm_upkint(tids, nproc, 1);
pvm_upkint(&n, 1, 1);
pvm_upkfloat(data, n, 1);
/*Determina qué hijo es (0 -- nproc-1) */
for( i = 0; i < nproc ; i++ )
if( mytid == tids[i] ){ me = i; break; }
/*Procesa y pasa los datos entre vecinos*/
work( me, data, tids, nproc, loops );
/*Envía los datos al máster */
pvm_initsend( PvmDataDefault );
pvm_pkint( &me, 1, 1 );
msgtype = 5;
master = pvm_parent(); /*Averigua quién lo creó*/
pvm_send( master, msgtype);
pvm_exit();
}
float work(me, data, tids, nproc, loops)
int me, *tids, nproc; float *data; {
int i,j, dest; float psum = 0.0, sum = 0.1;
for (j = 1; j <= loops; j++){
pvm_initsend( PvmDataDefault );
pvm_pkfloat( &sum, 1, 1 );
dest = me + 1;
if( dest == nproc ) dest = 0;
pvm_send( tids[dest], 22 );

i = me - 1;
if (me == 0 ) i = nproc-1;
pvm_recv( tids[i], 22 );
pvm_upkfloat( &psum, 1, 1 );
}
}
El programador cuenta con la gran ayuda de una interfaz gráfica (ver figura si-
guiente) que actúa como consola y monitor de PVM llamada xpvm (en Debian
XPVM, instalar paquete xpvm), que permite configurar la VM, ejecutar procesos,
visualizar la interacción entre tareas (comunicaciones), estados, información, etc.
Figura 1
1.2.2. MPI, message passing interface
La definición de la API de MPI [Prob, Proc] ha sido el trabajo resultante del MPI
Fourum (MPIF), que es un consorcio de más de 40 organizaciones. MPI tiene
influencias de diferentes arquitecturas, lenguajes y trabajos en el mundo del
paralelismo como son: WRC (Ibm), Intel NX/2, Express, nCUBE, Vertex, p4,
Parmac y contribuciones de ZipCode, Chimp, PVM, Chamaleon, PICL. El
principal objetivo de MPIF fue diseñar una API, sin relación particular con
ningún compilador ni biblioteca, de modo que permitiera la comunicación
eficiente (memory-to-memory copy), cómputo y comunicación concurrente y
descarga de comunicación, siempre y cuando exista un coprocesador de co-
municaciones. Además, que soportara el desarrollo en ambientes heterogé-
neos, con interfaz C y F77 (incluyendo C++, F90), donde la comunicación
fuera fiable y los fallos resueltos por el sistema. La API también debía tener in-
terfaz para diferentes entornos (PVM, NX, Express, p4...), disponer una imple-
mentación adaptable a diferentes plataformas con cambios insignificantes y
que no interfiera con el sistema operativo (thread-safety). Esta API fue diseñada
especialmente para programadores que utilizaran el message passing paradigm
(MPP) en C y F77 para aprovechar la característica más relevante: la portabili-
dad. El MPP se puede ejecutar sobre máquinas multiprocesadores, redes de WS
e incluso sobre máquinas de memoria compartida. La versión MPI1 (la versión

más extendida) no soporta creación (spawn) dinámica de tareas, pero MPI2 (en
creciente evolución) sí que lo hace.
Muchos aspectos han sido diseñados para aprovechar las ventajas del hard-
ware de comunicaciones sobre SPC (scalable parallel computers) y el estándar ha
sido aceptado mayoritariamente por los fabricantes de hardware paralelo y
distribuido (SGI, SUN, Cray, HPConvex, IBM, Parsystec...). Existen versiones
freeware (por ejemplo, mpich) (que son totalmente compatibles con las imple-
mentaciones comerciales realizadas por los fabricantes de hardware) e inclu-
yen comunicaciones punto a punto, operaciones colectivas y grupos de
procesos, contexto de comunicaciones y topología, soporte para F77 y C y un
entorno de control, administración y profiling. Pero existen también algunos
puntos no resueltos como son: operaciones SHM, ejecución remota, herra-
mientas de construcción de programas, depuración, control de threads, admi-
nistración de tareas, funciones de entrada/salida concurrentes (la mayor parte
de estos problemas de falta de herramientas están resueltos en la versión 2 de
la API MPI2). El funcionamiento en MPI1, al no tener creación dinámica de
procesos, es muy simple, ya que de tantos procesos como tareas existan, autó-
nomos y ejecutando su propio código estilo MIMD (multiple instruction multi-
ple data) y comunicándose vía llamadas MPI. El código puede ser secuencial o
multithread (concurrentes) y MPI funciona en modo threadsafe, es decir, se
pueden utilizar llamadas a MPI en threads concurrentes, ya que las llamadas
son reentrantes.
Para la instalación de MPI se recomienda utilizar la distribución, ya que su
compilación es sumamente compleja (por las dependencias que necesita de
otros paquetes). Debian incluye la versión Mpich 1.2.7-2 (Etch) en el paquete
mpich-bin (el de mpich es obsoleto) y también mpich-mpd-bin (versión de
multipurpose daemon, que incluye soporte para la gestión y control de procesos
en forma escalable). El mpich-bin implementa el estándar MPI 1.2 y algunas
partes de MPI 2 (como, por ejemplo, entrada/salida paralela). Además, esta
misma distribución incluye otra implementación de MPI llamada LAM (pa-
quetes lam* y documentación en /usr/doc/lam-runtime/release.html). Las dos
implementaciones son equivalentes desde el punto de vista de MPI, pero se
gestionan de forma diferente. Toda la información sobre Mpich se puede en-
contrar (después de instalar los paquetes mpich*) en /usr/share/doc/mpi (o en
/usr/doc/mpi). Mpich necesita rsh para ejecutarse en otras máquinas, lo cual
significa insertar en el directorio del usuario un archivo ~/.rhosts con líneas
del siguiente formato: host username para permitir a username entrar en host
sin password (al igual que PVM). Se debe tener en cuenta que hay que instalar
el paquete rshserver sobre todas la máquinas y si se tiene tcpd en /etc/
inetd.conf sobre rsh.d, se debe habilitar los hosts en /etc/hosts.allow. Ade-
más, se deberá tener montado el directorio del usuario por NFS en todas las
máquinas y en el fichero /etc/mpich/machines.LINUX se deberá poner el
nombre (hostname) de todas las máquinas que forman el cluster (una máqui-

na por línea, por defecto aparece localhost). Además, el usuario deberá tener
como shell por defecto el Csh.
Sobre Debian se puede instalar el paquete update-cluster para ayudar en su ad-
ministración. La instalación sobre Debian de Mpich utiliza ssh en lugar de rsh
por motivos de seguridad, si bien existe un enlace de rsh =>ssh por compati-
bilidad. La única diferencia es que se deberán utilizar los mecanismos de vali-
dación de ssh para la conexión sin contraseña a través de los ficheros
correspondientes. De lo contrario, por cada proceso que se ejecute se deberá
introducir la contraseña antes de la ejecución. Para permitir la conexión entre
máquinas sin contraseña con ssh, se deberá hacer como se explicó en el apar-
tado anterior. Para probar, se puede hacer ssh localhost y se debe poder entrar
sin contraseña. Tener en cuenta que si se instala Mpich y LAM-MPI, el mpirun
de Mpich se llamará mpirun.mpich y el mpirun será el de LAM-MPI. Es impor-
tante recordar que mpirun de LAM utilizará el daemon lamboot para formar la
topología distribuida de la VM.
El daemon lamboot ha sido diseñado para que los usuarios puedan ejecutar
programas distribuidos sin tener permisos de root (también permite ejecutar
programas en una VM sin llamadas a MPI). Por ello, para ejecutar el mpirun
se deberá hacer como un usuario diferente de root y ejecutar antes lamboot. El
lamboot utiliza un archivo de configuración en /etc/lam para la definición por
defecto de los nodos (ver bhost*) y consultar la documentación para mayor in-
formación (http://www.lam-mpi.org/). [Lam]
Para compilar programas MMPI, se puede utilizar el comando mpicc (por
ejemplo, mpicc -o test test.c), que acepta todas las opciones de gcc
aunque es recomendable utilizar (con modificaciones) algunos de los make-
files que se hallan en los ejemplos /usr/doc/mpich/examples. También se
puede utilizar mpireconfig Makefile, que utiliza como entrada el archivo
Makefile.in para generar el makefile y es mucho más fácil de modificar. Des-
pués se podrá hacer:
mpirun -np 8 programa
o bien:
mpirun.mpich -np 8 programa
donde np es el número de procesos o procesadores en que se ejecutará el pro-
grama (8, en este caso). Se puede poner el número que se desee, ya que Mpich
intentará distribuir los procesos en forma equilibrada entre todas las máquinas
de /etc/mpich/machines.LINUX. Si hay más procesos que procesadores, Mpich
utilizará las características de intercambio de tareas de GNU/Linux para simu-
lar la ejecución paralela. En Debian y en el directorio /usr/doc/mpich-doc (un

enlace a /usr/share/doc/mpich-doc) se encuentra toda la documentación en
diferentes formatos (comandos, API de MPI, etc.).
Para compilar MPI: mpicc -O -o output output.c
Ejecutar Mpich: mpirun.mpich -np Nº_procesos output
A continuación veremos dos ejemplos (que se incluyen con la distribución
Mpich 1.2.x en el directorio /usr/doc/mpich/examples). Srtest es un programa
simple para establecer comunicaciones entre procesos punto a punto, y cpi
calcula el valor de Pi forma distribuida (por integración).
Comunicaciones punto a punto: srtest.c
Para compilar: mpicc -O -o srtest srtest.c
Ejecución Mpich: mpirun.mpich -np N.º_procesos srtest (solicitará la contraseña [N.º pro-
cesos - 1] veces si no se tiene el acceso directo por ssh).
Ejecución LAM: mpirun -np N.º_procesos srtest (debe ser un usuario diferente de root)
#include “mpi.h”
#include <stdio.h>
#define BUFLEN 512
int main(int argc, char *argv[]) {
int myid, numprocs, next, namelen;
char buffer[BUFLEN], processor_name[MPI_MAX_PROCESSOR_NAME]; MPI_Status status;
MPI_Init(&argc,&argv);
/* Debe ponerse antes de otras llamadas MPI, siempre */
MPI_Comm_size(MPI_COMM_WORLD,&numprocs); MPI_Comm_rank(MPI_COMM_WORLD,&myid);
/*Integra el proceso en un grupo de comunicaciones*/
MPI_Get_processor_name(processor_name,&namelen);
/*Obtiene el nombre del procesador*/
fprintf(stderr,”Proceso %d sobre %sn”, myid, processor_name); strcpy(buffer,”Hola Pueblo”);
if (myid ==numprocs1) next = 0;
else next = myid+1;
if (myid ==0) {/*Si es el inicial, envía string de buffer*/.
printf(“%d Envío ‘%s’ n”,myid,buffer);
MPI_Send(buffer, strlen(buffer)+1, MPI_CHAR, next, 99,
MPI_COMM_WORLD);
/*Blocking Send, 1 o :buffer, 2 o :size, 3 o :tipo, 4 o :destino, 5
o :tag, 6 o :contexto*/
/*MPI_Send(buffer, strlen(buffer)+1, MPI_CHAR,
MPI_PROC_NULL, 299,MPI_COMM_WORLD);*/
printf(“%d recibiendo n”,myid);
/* Blocking Recv, 1 o :buffer, 2 o :size, 3 o :tipo, 4 o :fuente, 5
o :tag, 6 o :contexto, 7 o :status*/
MPI_Recv(buffer, BUFLEN, MPI_CHAR, MPI_ANY_SOURCE, 99,
MPI_COMM_WORLD,&status); printf(“%d recibió ‘%s’ n”,myid,buffer) }
else {
printf(“%d recibiendo n”,myid);
MPI_Recv(buffer, BUFLEN, MPI_CHAR, MPI_ANY_SOURCE, 99,
MPI_COMM_WORLD,status);
/*MPI_Recv(buffer, BUFLEN, MPI_CHAR, MPI_PROC_NULL, 299,MPI_COMM_WORLD,&status);*/
printf(“%d recibió ‘%s’ n”,myid,buffer);
MPI_Send(buffer, strlen(buffer)+1, MPI_CHAR, next, 99,
MPI_COMM_WORLD);
printf(“%d envió ‘%s’ n”,myid,buffer);}
MPI_Barrier(MPI_COMM_WORLD); /*Sincroniza todos los procesos*/
MPI_Finalize(); /*Libera los recursos y termina*/ return (0);
}

Cálculo de PI distribuido: cpi.c
Para compilar: mpicc O o cpi cpi.c.
Ejecución Mpich: mpirun.mpich -np N.º procesos cpi (solicitará la contraseña (N.º pro-
cesos - 1) veces si no se tiene el acceso directo por ssh).
Ejecución LAM: mpirun -np N.º procesos cpi (debe ser un usuario diferente de root).
#include “mpi.h”
#include <stdio.h>
#include <math.h>
double f( double );
double f( double a) { return (4.0 / (1.0 + a*a)); }
int main( int argc, char *argv[] ) {
int done = 0, n, myid, numprocs, i;
double PI25DT = 3.141592653589793238462643;
double mypi, pi, h, sum, x;
double startwtime = 0.0, endwtime;
int namelen;
char processor_name[MPI_MAX_PROCESSOR_NAME];
MPI_Init(&argc,&argv);
MPI_Comm_size(MPI_COMM_WORLD,&numprocs);
/*Indica el número de procesos en el grupo*/
MPI_Comm_rank(MPI_COMM_WORLD,&myid); /*Id del proceso*/
MPI_Get_processor_name(processor_name,&namelen);
/*Nombre del proceso*/
fprintf(stderr,”Proceso %d sobre %sn”, myid, processor_name);
n = 0;
while (!done) {
if (myid ==0) { /*Si es el primero...*/
if (n ==0) n = 100; else n = 0;
startwtime = MPI_Wtime();} /* Time Clock */
MPI_Bcast(&n, 1, MPI_INT, 0, MPI_COMM_WORLD); /*Broadcast al resto*/ /*Envía desde el 4.º
arg. a todos
los procesos del grupo Los restantes que no son 0
copiarán el buffer desde 4 o arg -proceso 0-*/ /*1.º:buffer,
2.º :size, 3.º :tipo, 5.º :grupo */
if (n == 0) done = 1; else {
h = 1.0 / (double) n;
sum = 0.0;
for (i = myid + 1; i <= n; i + = numprocs) {
x = h * ((double)i - 0.5); sum + = f(x); }
mypi = h * sum;
MPI_Reduce(&mypi, &pi, 1, MPI_DOUBLE, MPI_SUM, 0,
MPI_COMM_WORLD);
/* Combina los elementos del Send Buffer de cada proceso del
grupo usando la operación MPI_SUM y retorna el resultado en
el Recv Buffer. Debe ser llamada por todos los procesos del
grupo usando los mismos argumentos*/ /*1.º :sendbuffer, 2.º
:recvbuffer, 3.º :size, 4.º :tipo, 5.º :oper, 6.º :root, 7.º
:contexto*/
if (myid == 0){ /*Sólo el P0 imprime el resultado*/
printf(“Pi es aproximadamente %.16f, el error es %.16fn”, pi, fabs(pi - PI25DT));
endwtime = MPI_Wtime();
printf(“Tiempo de ejecución = %fn”, endwtime-startwtime); }
}
}
MPI_Finalize(); /*Libera recursos y termina*/
return 0;
}
Al igual que en PVM existe XPVM, en MPI existe una aplicación análoga (más
sofisticada) llamada XMPI (en Debian xmpi). También es posible instalar una
biblioteca, libxmpi3, que implementa el protocolo XMPI para analizar gráfi-
camente programas MPI con más detalles que los ofrecidos por xmpi. La figura
siguiente muestra unas de las posibles gráficas de xmpi.

2. OpenMosix
OpenMosix [Prod] es un paquete software que transforma un conjunto de má-
quinas conectadas por red bajo GNU/Linux en un cluster. Éste equilibra la car-
ga automáticamente entre los diferentes nodos del cluster y los nodos pueden
unirse o dejar el cluster sin interrumpir el servicio. La carga se distribuye entre
los nodos teniendo en cuenta la velocidad de la conexión y la CPU. OpenMosix
forma parte del kernel (a través de un Linux Kernel Patch) y mantiene total
compatibilidad con GNU/Linux, los programas de usuario, archivos y recur-
sos. Otra característica de OpenMosix es que incorpora un potente y optimi-
zado sistema de archivos (oMFS) para aplicaciones de HPC (high performance
computing). En Debian Woody se puede instalar OpenMosix desde openmo-
six-dev (bibliotecas y headers), kernel-pacth- openmosix (OpenMosix patch),
openmosix (herramientas de administración). También de manera análoga se
puede instalar mosix (ver la documentación para las diferencias, sobre todo de
licencias, entre Mosix y OpenMosix). En Debian posteriores a Woody no se in-
cluye como paquete (stable) y se debería recurrir a http://openmosix.source-
forge.net/ para obtener los paquetes (o fuentes) y las guías de instalación
(http://howto.x-tend.be/openMosix-HOWTO/).
Figura 2. XMPI
OpenMosix utiliza un archivo de configuración que se encuentra general-
mente en /etc (ver documentación por antiguas versiones de este archivo)
y se llama openmosix.map, y debe estar en cada nodo. Su formato es muy
simple y cada línea tiene tres campos: Nodo_ID IP-Address(o hostname)
Range-size
Un ejemplo sería:
1 node1 1
2 node2 1
3 node3 1
4 192.168.1.1 1
5 192.168.1.2 1

También se puede utilizar un rango donde el ID y la IP se incrementan respec-
tivamente. Hay que procurar tener en cada nodo la misma configuración y la
misma versión de OpenMosix. Para ejecutar OpenMosix, se debe hacer en
cada nodo:
setpe -w -f /etc/openmosix.map
También se puede utilizar el script OpenMosix (copiándolo de userspace-tools
a /etc/init.d) para arrancarlo durante el boot.
El sistema de archivos oMFS permite el acceso remoto a todos los archivos en el
cluster, como si ellos estuvieran localmente montados. Los sistemas de archivos
(FS) de sus otros nodos pueden ser montados sobre /mfs y, por lo tanto, los ar-
chivos de /home sobre el nodo 3 se verán en cada máquina en /mfs/3/home.
Para montar el oMFS, se deberá modificar /etc/fstab con una entrada como:
mfs_mnt /mfs mfs dfsa = 1 0 0 y para habilitarlo o para inhibirlo: mfs_mnt /mfs
mfs dfsa = 0 0 0.
Después, el FS de cada nodo se verá en mfs/[openMosixNode ID]/. Una vez ins-
talado, se podría ejecutar varias veces un script muy simple como, por ejemplo
(ver Howto de OpenMosix):
awk 'BEGIN {for(i = 0;i<10000;i++)for(j = 0;j<10000;j++);}'
Y, a continuación, observar el comportamiento con mosmom o con open-
mosixview (recomendado). OpenMosix posee un daemon (omdiscd), que
permite configurar automáticamente el cluster eliminando la necesidad de
editar y configurar /etc/openmosix.map. Este daemon utiliza multicast para
indicarles a los otros nodos que él también es un nodo OpenMosix, por lo
cual, una vez arrancado el omdiscd, este daemon se unirá al cluster de forma
automática. Para ello, es necesario tener el default routing (GW) de la red bien
configurado. Una vez ejecutado (omdiscd), se generarán una serie de mensa-
jes que indicarán el estado del cluster y la configuración. Con el comando
showmap se podrá ver la nueva configuración generada por omdiscd. Open-
Mosix provee un conjunto de herramientas para que el administrador pueda
configurar y sintoniza el cluster OpenMosix. Estas tareas se pueden realizar
con herramientas en el espacio de usuario (migrate, mon, mosctl, mosrun) o
a través de la interfaz /proc/hpc. Es importante tener en cuenta que hasta
OpenMosix versión 2.4.16 la interfaz se llamaba /proc/mosix y desde la ver-
sión 2.4.17 se llama /proc/hpc.
Todos los UIDs (User IDs) y GIDs (Group IDs) del FS sobre cada nodo
del cluster deberán ser iguales (podría utilizarse OpenLdap para este fin).

A continuación, se presenta un resumen de las herramientas de configuración
que se ejecutan en espacio de usuario; para las /proc/hpc consultar las referencias:
• migrate [PID] [OpenMosix ID]: envía una petición de migración a un pro-
ceso.
• mon: es un monitor con interfaz de texto que muestra información sobre
el cluster a través de un diagrama de barras.
• mosctl: es la herramienta de configuración de OpenMosix. A través de las
opciones (stay, lstay, block, quiet, mfs, expel, bring, get- tune, getyard,
getdecay) se le puede indicar a los procesos si pueden migrar o no, la utili-
zación MFS, obtener información sobre la carga, equilibrio de la misma,
etc.
• mosrun [h | OpenMosix ID | list of OpenMosix IDs] command [arguments]:
ejecuta un comando sobre un nodo determinado.

3. Metacomputers, grid computing
Los requisitos de cómputo necesarios para ciertas aplicaciones son tan grandes
que requieren miles de horas para poder ejecutarse en entornos de clusters. Ta-
les aplicaciones han promovido la generación de ordenadores virtuales en red,
metacomputers o grid computers. Esta tecnología ha permitido conectar entor-
nos de ejecución, redes de alta velocidad, bases de datos, instrumentos, etc.,
distribuidos geográficamente. Esto permite obtener una potencia de procesa-
miento que no sería económicamente posible de otra manera y con excelentes
resultados. Ejemplos de su aplicación son experimentos como el I-WAY net-
working (el cual conecta superordenadores de 17 sitios diferentes) en América
del Norte, o DataGrid, CrossGrid en Europa o IrisGrid en España. Estos meta-
computers o grid computers tienen mucho en común con los sistemas paralelos
y distribuidos (SPD), pero también difieren en aspectos importantes. Si bien
están conectados por redes, éstas pueden ser de diferentes características, no
se puede asegurar el servicio y están localizadas en dominios diferentes. El mo-
delo de programación y las interfaces deben ser radicalmente diferentes (con
respecto a la de los sistemas distribuidos) y adecuadas para el cómputo de altas
prestaciones. Al igual que en SPD, las aplicaciones de metacomputing requieren
una planificación de las comunicaciones para lograr las prestaciones deseadas;
pero dada su naturaleza dinámica, son necesarias nuevas herramientas y téc-
nicas. Es decir, mientras que el metacomputing puede formarse con la base de
los SPD, para éstos es necesario la creación de nuevas herramientas, mecanis-
mos y técnicas. [Fos]
3.1. Diferentes arquitecturas de cómputo
Si se tiene en cuenta sólo el aspecto de potencia de cálculo, podemos ver que
existen diversas soluciones en función del tamaño y las características del pro-
blema. En primer lugar, se podría pensar en un superordenador (servidor),
pero presentan problemas como falta de escalabilidad, equipos y manteni-
miento costoso, cómputo de picos (pasan mucho tiempo desaprovechados) y
problemas de fiabilidad. La alternativa económica es un conjunto de ordena-
dores interconectados por una red de altas prestaciones (Fast Ethernet -LAN-
o Myrinet -SAN) lo cual formaría un cluster de estaciones dedicado a compu-
tación paralela/distribuida (SPD) con un rendimiento muy alto (relación cos-
te/rendimiento 3 a 15 veces). Pero estos sistemas presentan inconvenientes
tales como coste elevado de las comunicaciones, mantenimiento, modelo de
programación, etc. Sin embargo, es una solución excelente para aplicaciones
de grano medio o HTC, high time computing (‘computación de alta productivi-
dad’). Otro concepto interesante es el de intranet computing, que significa la
utilización de los equipos de una red local (por ejemplo, una red de clase C)

para ejecutar trabajos secuenciales o paralelos con la ayuda de una herramien-
ta de administración y carga; es decir, es el siguiente paso a un cluster y permite
la explotación de potencia computacional distribuida en una gran red local con
las consiguientes ventajas, al aumentar el aprovechamiento de los recursos (ci-
clos de CPU a bajo coste), mejora de la escalabilidad y administración no dema-
siado compleja. Para este tipo de soluciones existe software tal como Sun Grid
Engine de Sun Microsystems [Sun], Condor de la Universidad de Wisconsin
(ambos gratuitos) [Uni] o LSF de Platform Computing (comercial) [Pla].
La opción del intranet computing presenta algunos inconvenientes tales como
la imposibilidad de gestionar recursos fuera del dominio de administración.
Algunas de las herramientas mencionadas (Condor, LSF o SGE) permiten la co-
laboración entre diferentes subnodos del sistema, pero todos ellos deben tener
la misma estructura administrativa, las mismas políticas de seguridad y la mis-
ma filosofía en la gestión de recursos. Si bien presenta un paso adelante en la
obtención de cómputo a bajo precio, sólo gestionan la CPU y no los datos
compartidos entre los subnodos. Además, los protocolos e interfaces son pro-
pietarios y no están basados en ningún estándar abierto, no se pueden amor-
tizar los recursos cuando están desaprovechados ni se puede compartir recurso
con otras organizaciones. [Beo, Ext, Die]
El crecimiento de los ordenadores entre 1986 y 2000 se ha multiplicado por
500 y las redes por 340.000, pero las predicciones auguran que entre los años
2001 y 2010 los computadores se multiplicarán sólo por 60, y en cambio las
redes, por 4.000. Esto indica la pauta de la siguiente arquitectura para HPC:
cómputo distribuido en Internet o grid computing (GC) o metacomputing.
Por lo tanto, grid computing es una nueva tecnología emergente, cuyo objetivo
es compartir recursos en Internet de manera uniforme, transparente, segura,
eficiente y fiable. Esta tecnología es complementaria a las anteriores, ya que
permite interconectar recursos en diferentes dominios de administración res-
petando sus políticas internas de seguridad y su software de gestión de recur-
sos en la intranet. Según unos de sus precursores, Ian Foster, en su artículo
“What is the Grid? A Three Point Checklist” (2002), un grid es un sistema que:
1) coordina recursos que no están sujetos a un control centralizado,
2) utiliza protocolos e interfaces estándares, abiertas y de propósitos generales, y
3) genera calidades de servicio no triviales.
Entre los beneficios que presenta esta nueva tecnología, se pueden destacar el
alquiler de recursos, la amortización de recursos propios, gran potencia sin ne-
cesidad de invertir en recursos e instalaciones, colaboración/compartición en-
tre instituciones y organizaciones virtuales, etc.

La figura siguiente da una visión de todos estos conceptos. [Llo]
Figura 3
3.2. Globus
El proyecto Globus [Gloa, Glob] es uno de los más representativos en este sen-
tido, ya que es el precursor en el desarrollo de un toolkit para el metacomputing
o grid computing y que proporciona avances considerables en el área de la co-
municación, información, localización y planificación de recursos, autentifi-
cación y acceso a los datos. Es decir, Globus permite compartir recursos
localizados en diferentes dominios de administración, con diferentes políticas
de seguridad y gestión de recursos y está formado por un paquete software
(middleware), que incluye un conjunto de bibliotecas, servicios y API.
La herramienta globus (Globus toolkit) está formada por un conjunto de módu-
los con interfaces bien definidas para interactuar con otros módulos y/o servi-
cios. La funcionalidad de estos módulos es la siguiente:
• Localización y asignación de recursos: permite comunicar a las aplicacio-
nes cuáles son los requisitos y ubicar los recursos que los satisfagan, ya que
una aplicación no puede saber dónde se encuentran los recursos sobre los
cuales se ejecutará.
• Comunicaciones: provee de los mecanismos básicos de comunicación, que
representan un aspecto importante del sistema, ya que deben permitir di-
versos métodos para que se pueda utilizar eficientemente por las aplicacio-
nes. Entre ellos se incluyen paso de mensajes (message passing), llamadas a
procedimientos remotos (RPC), memoria compartida distribuida, flujo de
datos (stream-based) y multicast.

• Servicio de información (unified resource information service): provee un me-
canismo uniforme para obtener información en tiempo real sobre el estado
y la estructura del metasistema donde se están ejecutando las aplicaciones.
• Interfaz de autentificación: son los mecanismos básicos de autentificación
para validar la identidad de los usuarios y los recursos. El módulo genera la
capa superior que luego utilizarán los servicios locales para acceder a los da-
tos y los recursos del sistema.
• Creación y ejecución de procesos: utilizado para iniciar la ejecución de las
tareas que han sido asignadas a los recursos pasándoles los parámetros de
ejecución y controlando éstas hasta su finalización.
• Acceso a datos: es el responsable de proveer un acceso de alta velocidad a
los datos almacenados en archivos. Para DB, utiliza tecnología de acceso
distribuido o a través de CORBA y es capaz de obtener prestaciones óptimas
cuando accede a sistemas de archivos paralelos o dispositivos de entrada/
salida por red, tales como los HPSS (high performance storage system).
La estructura interna de Globus se puede observar en la siguiente figura
(http://www.globus.org/toolkit/about.html).
Figura 4

3.3. Software, instalación y administración de Globus
El sitio web de ‘The Globus Alliance’ es http://www.globus.org [Gloa]. Aquí se
pueden encontrar tanto el código fuente, como toda la documentación nece-
saria para transformar nuestra intranet como parte de un grid. Formar parte de
un grid significa ponerse de acuerdo y adoptar las políticas de todas las insti-
tuciones y empresas que forman parte de él. En España existen diferentes ini-
ciativas basadas en Globus. Una de ellas es IrisGrid [Llo], a la cual es posible
unirse para obtener las ventajas de esta tecnología. Para mayor información,
consultar: http://www.rediris.es/irisgrid/.
El primer paso para tener Globus operativo es obtener el software (en este mo-
mento es Globus Toolkit 4), llamado GT4. Este software implementa los servi-
cios con una combinación entre C y Java (los componentes C sólo se pueden
ejecutar en plataformas UNIX GNU/ Linux generalmente) y es por ello por lo
que el software se divide por los servicios que ofrece. En función del sistema
que se quiera instalar se deberán obtener unos paquetes u otros.
Una guía de instalación rápida con los pre-requisitos, instalación y generación
de certificados se puede obtener desde http://www.globus.org/toolkit/docs/
4.0/admin/docbook/quickstart.html. En resumen se siguen los siguientes pasos:
1) Pre-requisitos: verificar software y versiones (zlib, j2se, deshabilitar gcj,
apache, C/C++, tar, make, sed, perl, sudo, postgres, iodbc)
2) Crear usuario, bajar y compilar GT4
3) Inicializar la seguridad para el sistema (certificados)
4) Inicializar GridFTP
5) Inicializar los Webservices Container
6) Configurar RFT (Reliable File Transfer )
7) Inicializar el WS GRAM (job management)
8) Inicializar la segunda máquina
9) Inicializar los servicios de Index Service hierarchy
10) Inicializar el cluster
11) Establecer Cross-CA Trust
Como se puede observar, no es una tarea fácil instalar y poner a funcionar un
GT4, lo cual se justifica para incorporar un cluster a un grid o si se quieren ha-
cer unas pruebas (se recomienda una dosis extra grande de ilusión y paciencia)
para ver la potencialidad del GT4. Para una información detallada de cómo
proceder con la instalación, consultar:
http://www.globus.org/toolkit/docs/4.0/admin/docbook/

Actividades
1) Instalar PVM sobre un nodo y ejecutar el programa master.c y cliente.c dados como
ejemplos y observar su comportamiento a través de xpmv.
2) Instalar y configurar Mpich sobre un nodo; compilar y ejecutar el programa cpi.c.
3) Instalar y configurar LAM-MPI sobre un nodo; compilar y ejecutar el programa cpi.c.
y observar su comportamiento a través de xmpi.
Otras fuentes de referencia e información
[Debc, Ibi, Mou01]
Lam-mpi: http://www.lam-mpi.org/
System-config-cluster (FC): http://www.redhat.com/docs/manuals/enterprise/
RHEL-5-manual/Cluster_Administration/index.html
OpenMosix: http://openmosix.sourceforge.net/
HowTo Openmosix: http://howto.x-tend.be/openMosix-HOWTO/
Globus4: http://www.globus.org/toolkit/docs/4.0/
GT4 Quick Guide: http://www.globus.org/toolkit/docs/4.0/admin/docbook/quickstart.html

Bibliografía
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<http://www.debian-administration.org/articles/349>
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[Ar01] Jonathan Corbet; Alessandro Rubini. Linux Device Drivers 2nd Editon. O’Reilly, 2001.
[Arc] Roberto Arcomano. “Kernel Analysis-HOWTO”. The Linux Documentation Project.
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<http://www.auscert.org.au/>
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A “Secondary Section” is a named appendix or a front-matter section of the Document that
deals exclusively with the relationship of the publishers or authors of the Document to the
Document's overall subject (or to related matters) and contains nothing that could fall di-
rectly within that overall subject. (Thus, if the Document is in part a textbook of mathemat-
ics, a Secondary Section may not explain any mathematics.) The relationship could be a
matter of historical connection with the subject or with related matters, or of legal, commer-
cial, philosophical, ethical or political position regarding them.
The “Invariant Sections” are certain Secondary Sections whose titles are designated, as being
those of Invariant Sections, in the notice that says that the Document is released under this
License. If a section does not fit the above definition of Secondary then it is not allowed to
be designated as Invariant. The Document may contain zero Invariant Sections. If the Doc-
ument does not identify any Invariant Sections then there are none.
The “Cover Texts” are certain short passages of text that are listed, as Front-Cover Texts or
Back-Cover Texts, in the notice that says that the Document is released under this License.
A Front-Cover Text may be at most 5 words, and a Back-Cover Text may be at most 25 words.
A “Transparent” copy of the Document means a machine- readable copy, represented in a
format whose specification is available to the general public, that is suitable for revising the
document straightforwardly with generic text editors or (for images composed of pixels) ge-
neric paint programs or (for drawings) some widely available drawing editor, and that is suit-
able for input to text formatters or for automatic translation to a variety of formats suitable
for input to text formatters. A copy made in an otherwise Transparent file format whose
markup, or absence of markup, has been arranged to thwart or discourage subsequent mod-
ification by readers is not Transparent.

An image format is not Transparent if used for any substantial amount of text. A copy that
is not “Transparent” is called “Opaque”.
Examples of suitable formats for Transparent copies include plain ASCII without markup,
Texinfo input format, LaTeX input format, SGML or XML using a publicly available DTD,
and standard- conforming simple HTML, PostScript or PDF designed for human modifica-
tion. Examples of transparent image formats include PNG, XCF and JPG. Opaque formats in-
clude proprietary formats that can be read and edited only by proprietary word processors,
SGML or XML for which the DTD and/or processing tools are not generally available, and
the machine-generated HTML, PostScript or PDF produced by some word processors for out-
put purposes only.
The “Title Page” means, for a printed book, the title page itself, plus such following pages as
are needed to hold, legibly, the material this License requires to appear in the title page. For
works in formats which do not have any title page as such, “Title Page” means the text near
the most prominent appearance of the work's title, preceding the beginning of the body of
the text.
A section “Entitled XYZ” means a named subunit of the Document whose title either is pre-
cisely XYZ or contains XYZ in parentheses following text that translates XYZ in another lan-
guage. (Here XYZ stands for a specific section name mentioned below, such as
“Acknowledgements”, “Dedications”, “Endorsements”, or “History”.) To “Preserve the Title”
of such a section when you modify the Document means that it remains a section “Entitled
XYZ” according to this definition.
The Document may include Warranty Disclaimers next to the notice which states that this
License applies to the Document. These Warranty Disclaimers are considered to be included
by reference in this License, but only as regards disclaiming warranties: any other implica-
tion that these Warranty Disclaimers may have is void and has no effect on the meaning of
this License.
2. VERBATIM COPYING
You may copy and distribute the Document in any medium, either commercially or non-
commercially, provided that this License, the copyright notices, and the license notice say-
ing this License applies to the Document are reproduced in all copies, and that you add no
other conditions whatsoever to those of this License. You may not use technical measures to
obstruct or control the reading or further copying of the copies you make or distribute. How-
ever, you may accept compensation in exchange for copies. If you distribute a large enough
number of copies you must also follow the conditions in section 3.
You may also lend copies, under the same conditions stated above, and you may publicly
display copies.
3. COPYING IN QUANTITY
If you publish printed copies (or copies in media that commonly
have printed covers) of the Document, numbering more than 100, and the Document's li-
cense notice requires Cover Texts, you must enclose the copies in covers that carry, clearly
and legibly, all these Cover Texts: Front-Cover Texts on the front cover, and Back-Cover
Texts on the back cover. Both covers must also clearly and legibly identify you as the pub-
lisher of these copies. The front cover must present the full title with all words of the title
equally prominent and visible. You may add other material on the covers in addition.
Copying with changes limited to the covers, as long as they preserve the title of the Docu-
ment and satisfy these conditions, can be treated as verbatim copying in other respects.
If the required texts for either cover are too voluminous to fit legibly, you should put the first
ones listed (as many as fit reasonably) on the actual cover, and continue the rest onto adja-
cent pages.
If you publish or distribute Opaque copies of the Document numbering more than 100, you
must either include a machine- readable Transparent copy along with each Opaque copy, or
state in or with each Opaque copy a computer-network location from which the general net-
work-using public has access to download using public-standard network protocols a com-
plete Transparent copy of the Document, free of added material.
If you use the latter option, you must take reasonably prudent steps, when you begin distri-
bution of Opaque copies in quantity, to ensure that this Transparent copy will remain thus

accessible at the stated location until at least one year after the last time you distribute an
Opaque copy (directly or through your agents or retailers) of that edition to the public.
It is requested, but not required, that you contact the authors of the Document well before
redistributing any large number of copies, to give them a chance to provide you with an up-
dated version of the Document.
4. MODIFICATIONS
You may copy and distribute a Modified Version of the Document under the conditions of
sections 2 and 3 above, provided that you release the Modified Version under precisely this
License, with the Modified Version filling the role of the Document, thus licensing distribu-
tion and modification of the Modified Version to whoever possesses a copy of it. In addition,
you must do these things in the Modified Version:
A. Use in the Title Page (and on the covers, if any) a title distinct from that of the Document,
and from those of previous versions (which should, if there were any, be listed in the History
section of the Document). You may use the same title as a previous version if the original
publisher of that version gives permission.
B. List on the Title Page, as authors, one or more persons or entities responsible for author-
ship of the modifications in the Modified Version, together with at least five of the principal
authors of the Document (all of its principal authors, if it has fewer than five), unless they
release you from this requirement.
C. State on the Title page the name of the publisher of the Modified Version, as the publisher.
D. Preserve all the copyright notices of the Document.
E. Add an appropriate copyright notice for your modifications adjacent to the other copy-
right notices.
F. Include, immediately after the copyright notices, a license notice giving the public permis-
sion to use the Modified Version under the terms of this License, in the form shown in the
Addendum below.
G. Preserve in that license notice the full lists of Invariant Sections and required Cover Texts
given in the Document's license notice.
H. Include an unaltered copy of this License.
I. Preserve the section Entitled “History”, Preserve its Title, and add to it an item stating at
least the title, year, new authors, and publisher of the Modified Version as given on the Title
Page. If there is no section Entitled “History” in the Document, create one stating the title,
year, authors, and publisher of the Document as given on its Title Page,
then add an item describing the Modified Version as stated in the previous sentence.
J. Preserve the network location, if any, given in the Document for public access to a Trans-
parent copy of the Document, and likewise the network locations given in the Document for
previous versions it was based on. These may be placed in the “History” section. You may
omit a network location for a work that was published at least four years before the Docu-
ment itself, or if the original publisher of the version it refers to gives permission.
K. For any section Entitled “Acknowledgements” or “Dedications”, Preserve the Title of the
section, and preserve in the section all the substance and tone of each of the contributor ac-
knowledgements and/or dedications given therein.
L. Preserve all the Invariant Sections of the Document, unaltered in their text and in their
titles. Section numbers or the equivalent are not considered part of the section titles.
M. Delete any section Entitled “Endorsements”. Such a section may not be included in the
Modified Version.
N. Do not retitle any existing section to be Entitled “Endorsements” or to conflict in title
with any Invariant Section.
O. Preserve any Warranty Disclaimers.
If the Modified Version includes new front-matter sections or appendices that qualify as Sec-
ondary Sections and contain no material copied from the Document, you may at your op-

tion designate some or all of these sections as invariant. To do this, add their titles to the list
of Invariant Sections in the Modified Version's license notice. These titles must be distinct
from any other section titles.
You may add a section Entitled “Endorsements”, provided it contains nothing but endorse-
ments of your Modified Version by various parties--for example, statements of peer review
or that the text has been approved by an organization as the authoritative definition of a
standard.
You may add a passage of up to five words as a Front-Cover Text, and a passage of up to 25
words as a Back-Cover Text, to the end of the list of Cover Texts in the Modified Version.
Only one passage of Front-Cover Text and one of Back-Cover Text may be added by (or
through arrangements made by) any one entity. If the Document already includes a cover
text for the same cover, previously added by you or by arrangement made by the same entity
you are acting on behalf of, you may not add another; but you may replace the old one, on
explicit permission from the previous publisher that added the old one.
The author(s) and publisher(s) of the Document do not by this License give permission to
use their names for publicity for or to assert or imply endorsement of any Modified Version.
5. COMBINING DOCUMENTS
You may combine the Document with other documents released under this License, under
the terms defined in section 4 above for modified versions, provided that you include in the
combination all of the Invariant Sections of all of the original documents, unmodified,
and list them all as Invariant Sections of your combined work in its license notice, and that
you preserve all their Warranty Disclaimers.
The combined work need only contain one copy of this License, and multiple identical In-
variant Sections may be replaced with a single copy. If there are multiple Invariant Sections
with the same name but different contents, make the title of each such section unique by
adding at the end of it, in parentheses, the name of the original author or publisher of that
section if known, or else a unique number.
Make the same adjustment to the section titles in the list of Invariant Sections in the license
notice of the combined work.
In the combination, you must combine any sections Entitled “History” in the various origi-
nal documents, forming one section Entitled “History”; likewise combine any sections Enti-
tled “Acknowledgements”, and any sections Entitled “Dedications”. You must delete all
sections Entitled “Endorsements”.
6. COLLECTIONS OF DOCUMENTS
You may make a collection consisting of the Document and other documents released under
this License, and replace the individual copies of this License in the various documents with
a single copy that is included in the collection, provided that you follow the rules of this Li-
cense for verbatim copying of each of the documents in all other respects.
You may extract a single document from such a collection, and distribute it individually un-
der this License, provided you insert a copy of this License into the extracted document, and
follow this License in all other respects regarding verbatim copying of that document.
7. AGGREGATION WITH INDEPENDENT WORKS
A compilation of the Document or its derivatives with other separate and independent doc-
uments or works, in or on a volume of a storage or distribution medium, is called an “aggre-
gate” if the copyright resulting from the compilation is not used to limit the legal rights of
the compilation's users beyond what the individual works permit.
When the Document is included in an aggregate, this License does not apply to the other
works in the aggregate which are not themselves derivative works of the Document.
If the Cover Text requirement of section 3 is applicable to these copies of the Document,
then if the Document is less than one half of the entire aggregate, the Document's Cover
Texts may be placed on covers that bracket the Document within the aggregate, or the elec-
tronic equivalent of covers if the Document is in electronic form.
Otherwise they must appear on printed covers that bracket the whole aggregate.

8. TRANSLATION
Translation is considered a kind of modification, so you may distribute translations of the
Document under the terms of section 4. Replacing Invariant Sections with translations re-
quires special permission from their copyright holders, but you may include translations of
some or all Invariant Sections in addition to the original versions of these Invariant Sections.
You may include a translation of this License, and all the license notices in the Document,
and any Warranty Disclaimers, provided that you also include the original English version
of this License and the original versions of those notices and disclaimers. In case of a disa-
greement between the translation and the original version of this License or a notice or dis-
claimer, the original version will prevail.
If a section in the Document is Entitled “Acknowledgements”, “Dedications”, or “History”,
the requirement (section 4) to Preserve its Title (section 1) will typically require changing the
actual title.
9. TERMINATION
You may not copy, modify, sublicense, or distribute the Document except as expressly pro-
vided for under this License. Any other attempt to copy, modify, sublicense or distribute the
Document is void, and will automatically terminate your rights under this License. However,
parties who have received copies, or rights, from you under this License will not have their
licenses terminated so long as such parties remain in full compliance.
10. FUTURE REVISIONS OF THIS LICENSE
The Free Software Foundation may publish new, revised versions of
the GNU Free Documentation License from time to time. Such new versions will be similar
in spirit to the present version, but may differ in detail to address new problems or concerns.
See http:// www.gnu.org/copyleft/.
Each version of the License is given a distinguishing version number.
If the Document specifies that a particular numbered version of this License “or any later ver-
sion” applies to it, you have the option of following the terms and conditions either of that
specified version or
of any later version that has been published (not as a draft) by the
Free Software Foundation. If the Document does not specify a version number of this Li-
cense, you may choose any version ever published (not as a draft) by the Free Software Foun-
dation.
ADDENDUM: How to use this License for your documents
To use this License in a document you have written, include a copy of the License in the doc-
ument and put the following copyright and license notices just after the title page:
Copyright (c) YEAR YOUR NAME.
Permission is granted to copy, distribute and/or modify this document under the terms of
the GNU Free Documentation License, Version 1.2 or any later version published by the Free
Software Foundation; with no Invariant Sections, no Front-Cover Texts, and no Back-Cover
Texts.
A copy of the license is included in the section entitled “GNU Free Documentation License”.
If you have Invariant Sections, Front-Cover Texts and Back-Cover Texts, replace the
“with...Texts.” line with this:
with the Invariant Sections being LIST THEIR TITLES, with the Front- Cover Texts being LIST,
and with the Back-Cover Texts being LIST.
If you have Invariant Sections without Cover Texts, or some other combination of the three,
merge those two alternatives to suit the situation.
If your document contains nontrivial examples of program code, we recommend releasing
these examples in parallel under your choice of free software license, such as the GNU Gen-
eral Public License, to permit their use in free software.

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