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Freddy Martin Coronel Flores UTPL [email_address] ,  [email_address]   Configuración de un Cluster PelicanHPC para el análisis de rendimiento de Algoritmos paralelos C del Método de Jacobi , ejecutado en Open MPI
El aprovechamiento de los recursos computacionales comprende un campo con un creciente interés en ambientes con una gran capacidad de cómputo y procesamiento de grandes bancos de información o donde se requiere modelar sistemas altamente especializados tales como en la biología,  genética, astronomía,  economía,  meteorología y resolución de problemas matemáticos  complejos. Con el fin de presentar una alternativa menos costosa, más simple y mejor en contraste a los casi inaccesibles supercomputadores se implementan los clusters (grupos de ordenadores conectados en red orquestados de tal forma que funcionan como un solo equipo), en este trabajo se han considerado las soluciones NO-Windows y como alternativa se ha elegido a PelicanHPC por razones posteriormente expuestas sobre el cual se evaluará al Algoritmo de Jacobi  programado en C para la resolución de sistemas de ecuaciones lineales.
General. Analizar el desempeño del algoritmo Jacobi en una arquitectura paralela. Específicos.  Montar un cluster GNU/Linux PelicanHPC (High Performance Cluster) para computación paralela. Evaluar al Open MPI como entorno para correr programas c.
 
Instalación y Configuración del Cluster
 
 
 
 
 
Configuración y Monitoreo
Utilidad contenida en PelicanHPC para monitoreo del equipo. Fácil de usar y con interfaz gráfica. Puede ser configurada para monitoreo del cluster.
Abrir KsysGuard. Cargar Configuraciones por defecto. (File – Load Standard Sheets) Conectar Nodo. Clic en File – Connect Host – o – clic en el icono Repetir Proceso. N nodos
 
Algoritmo de Jacobi
 
 
 
http://www.del.icio.us/martincx http://martincx.wordpress.com http://www.slideshare.net/martincx
[1] PACHECO, Peter. Paralell Programming with MPI, Morgan Kaufmann Publishers. 2003 [2] REYES, Vicente. Procesamiento Paralelo en Redes Linux Utilizando MPI [3] CREEL, Michael. PelicanHCP Tutorial. Universitat Autònoma de Barcelona. Disponible en:  http://pareto.uab.es/mcreel/PelicanHPC/Tutorial/PelicanTutorial.html [4] Manual de Debian. Disponible en:  http://debian-live.alioth.debian.org/ [5] Metodo de Jacobi. Disponible en:  http://www.math-linux.com/spip.php?article49 [6] Metodos Iterativos. Disponible en :  www.uam.es/personal_pdi/ciencias/cbrandle/Docencia/0506/lineal-iterativos.pdf [7] Introduction to MPI. Disponible en:  http://webct.ncsa.uiuc.edu:8900/webct/public/show_courses.pl [8] MPI: The Complete Reference.  Disponible en:  http://www.netlib.org/utk/papers/mpi-book/mpi-book.html [9] Descarga del PelicanHPC.  http://pareto.uab.es/mcreel/PelicanHPC/download/ [10] Configurar KsysGuard Cluster Knoppix.  http://www.nabble.com/How-to-set-up-a-cluster-monitor-using-ksysguardd-p20657315.html

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Presentacion Proyecto Multiprocesamiento

  • 1. Freddy Martin Coronel Flores UTPL [email_address] , [email_address] Configuración de un Cluster PelicanHPC para el análisis de rendimiento de Algoritmos paralelos C del Método de Jacobi , ejecutado en Open MPI
  • 2. El aprovechamiento de los recursos computacionales comprende un campo con un creciente interés en ambientes con una gran capacidad de cómputo y procesamiento de grandes bancos de información o donde se requiere modelar sistemas altamente especializados tales como en la biología, genética, astronomía, economía, meteorología y resolución de problemas matemáticos complejos. Con el fin de presentar una alternativa menos costosa, más simple y mejor en contraste a los casi inaccesibles supercomputadores se implementan los clusters (grupos de ordenadores conectados en red orquestados de tal forma que funcionan como un solo equipo), en este trabajo se han considerado las soluciones NO-Windows y como alternativa se ha elegido a PelicanHPC por razones posteriormente expuestas sobre el cual se evaluará al Algoritmo de Jacobi programado en C para la resolución de sistemas de ecuaciones lineales.
  • 3. General. Analizar el desempeño del algoritmo Jacobi en una arquitectura paralela. Específicos.  Montar un cluster GNU/Linux PelicanHPC (High Performance Cluster) para computación paralela. Evaluar al Open MPI como entorno para correr programas c.
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  • 13. Abrir KsysGuard. Cargar Configuraciones por defecto. (File – Load Standard Sheets) Conectar Nodo. Clic en File – Connect Host – o – clic en el icono Repetir Proceso. N nodos
  • 14.  
  • 16.  
  • 17.  
  • 18.  
  • 20. [1] PACHECO, Peter. Paralell Programming with MPI, Morgan Kaufmann Publishers. 2003 [2] REYES, Vicente. Procesamiento Paralelo en Redes Linux Utilizando MPI [3] CREEL, Michael. PelicanHCP Tutorial. Universitat Autònoma de Barcelona. Disponible en: http://pareto.uab.es/mcreel/PelicanHPC/Tutorial/PelicanTutorial.html [4] Manual de Debian. Disponible en: http://debian-live.alioth.debian.org/ [5] Metodo de Jacobi. Disponible en: http://www.math-linux.com/spip.php?article49 [6] Metodos Iterativos. Disponible en : www.uam.es/personal_pdi/ciencias/cbrandle/Docencia/0506/lineal-iterativos.pdf [7] Introduction to MPI. Disponible en: http://webct.ncsa.uiuc.edu:8900/webct/public/show_courses.pl [8] MPI: The Complete Reference. Disponible en: http://www.netlib.org/utk/papers/mpi-book/mpi-book.html [9] Descarga del PelicanHPC. http://pareto.uab.es/mcreel/PelicanHPC/download/ [10] Configurar KsysGuard Cluster Knoppix. http://www.nabble.com/How-to-set-up-a-cluster-monitor-using-ksysguardd-p20657315.html