[发明专利]用于处理计算任务的计算机集群布置及其操作方法

说明书

本发明涉及一种用于处理计算任务的计算机集群布置及其操作方法。计算机集群布置包含计算节点，其将具体计算任务动态外包给增强器。因此，增强器到计算节点的分配技术得到介绍。该分配在运行时间动态发生。本发明找到在高性能集群技术中的应用。

本申请是申请号为201180056850.8、发明名称为“用于处理计算任务的计算机集群布置及其操作方法”、国际申请日为2011年10月13日的专利申请的分案申请，其全部内容通过引用合并于此。

技术领域

本发明涉及一种计算机集群布置。尤其是，它涉及一种具有改进的资源管理的计算机集群布置，改进的资源管理是关于用于处理规模可改变的计算任务以及复杂计算任务的计算节点的应用。本发明尤其指向一种用于处理计算任务的计算机集群布置和该计算机集群布置的一种操作方法。根据本发明的计算机集群布置使用加速功能性，其辅助计算节点完成给定的计算任务。此外，本发明还指向一种被配置成用于完成该方法的计算机程序产品以及一种用于储存该计算机程序产品的计算机可读介质。

背景技术

在本技术领域已知的是，计算机集群布置包含包括至少一个处理器的计算节点以及与耦接计算节点紧密耦接的加速器，用于高资源要求的外包计算。加速器至计算节点的紧密耦接导致静态分配并且导致加速器的过度预订(subscription)或预订不足。这可以导致资源缺乏或可以导致资源过度供应。此外，加速器至计算节点的这种静态分配在加速器故障的情况下不提供容错。

JoséDuato、Rafael Mayo等的出版物“rCUDA:reducing the number of GPU-based accelerators in high performance clusters(远程统一计算设备架构：减少高性能群集中基于图形处理器(GPU)的加速器的数量)”，高性能计算和模拟(HPCS)国际会议，出版日期：2010年6月28日-2010年7月2日，在第224-231页上，描述了一种在高性能集群中能够远程GPU加速，因而允许减少安装在集群上的加速器的数量的框架。这可以导致能源、采购、维护及空间的节省。

耶路撒冷希伯来大学的计算机科学系的Amnon Barak等的出版物“A package foropen CL based heterogeneous computing on clusters with many GPU devices(一种用于对具有许多个GPU设备的集群进行基于开放运算语言(Open CL)的异构计算的包)”描述了一种用于对具有许多个GPU设备的集群运行OpenMP、C++、未修改的OpenCL的应用的包。此外，提供允许在一个托管节点(hosting-node)上应用以便透明地利用集群范围内设备的OpenCL规范的实施方式和应用编程接口(OpenMP API)的扩展。

图1示出根据本技术领域当前水平的计算机集群布置。该计算机集群布置包含数个计算节点CN，其是互相连接的并且共同计算一个计算任务。每个计算节点CN都与加速器Acc紧密耦接。从图1能够看出，计算节点CN包含加速器单元ACC，其与例如中央处理单元CPU的微处理器一起虚拟集成在计算节点CN上。如上所述，根据计算任务，加速器Acc至计算节点CN的固定耦接会导致加速器Acc的过度预订或预订不足。此外，在加速器Acc之一故障的情况下不提供容错。在根据图1的已知的计算机集群布置中，计算节点CN通过基础设施互相通信，其中加速器Acc不直接交换信息，但是需要计算节点CN联接(interfacing)基础设施IN，用于数据交换。

发明内容

因此，本发明的一个目的是提供一种计算机集群布置，其允许关于加速器和计算节点之间数据交换的通信灵活性以及计算节点至任何一个和每个加速器的直接存取。此外，本发明的一个目的是在运行时间提供一种加速器至计算节点的动态耦接。

这些目的通过具有根据专利权利要求1所述的特征的计算机集群布置来解决。

因此，提供一种用于处理计算任务的计算机集群布置，该计算机集群布置包含：