Performance Evaluation of Multi-Threaded MPI Cluster Computer on Fluid-Film Lubrication Analysis

隨著電腦硬、軟體的進展及訊息溝通、多執行緒等函式庫在平行計算應用的成熟發展，使用平行計算來處理工程上需要強大計算的應用是目前發展的趨勢。在平行計算的應用中，下列架構常被應用在電腦叢集上：MPI (message passing interface, [1])平行函式庫、單一鏡射系統的叢集計算[2-4]，或使用OpenMP 在多處理器的電腦。在本計畫中，筆者擬以多台雙處理器電腦組成的叢集電腦進行液膜潤滑分析，每個處理器具有多執行緒（Hyper-Threading）或雙核心（Dual-Core）的功能。目前，OpenMP是在多處理器上平行處理的主要標準語法，而MPI 為叢集電腦的主流架構，本研究的重點是結合MPI和OpenMP 的優點，以充份利用多處理器叢集的特性，並適用於未來多核心處理器的環境。一般來說，一台多處理器的電腦是屬於不可延伸但緊密結合的架構，其記憶體及資料儲存系統為系統內各處理器所共用。OpenMP 的語法包括了程式編譯軟體能使用的特殊指令及函式庫，在多處理器的系統能以多執行緒的方式進行平行處理。而MPI 的架構及指令（如MPICH[1]）則常在可延伸性的計算叢集上使用，此類系統為鬆散式的結合架構。此類架構的每個計算結點間的資源互不影響。為了提高叢集計算的加速率，降低系統的訊息溝通負荷是主要的關鍵。如能將待執行的工作切割成較大的單位來傳遞，而在雙處理器的節點內再細切割工作，可以降低訊息往來的負荷，而達到提昇平行效率的目的，亦即在各計算節點間以MPI 函式庫提供之功能為訊息溝通的工具，而在每個計算節點內則是以OpenMP的指令進行多執行緒的平行處理。在本計畫中擬探討液膜潤滑控制方程式之平行數值分析，結合MPI 及OpenMP 之優點，進行偏微分方程式的平行程式(OpenMP 架構)，並架構於平行基因演算法則下（MPI 架構），以進行模擬的最佳化設計。並將比較多處理器及單處理器組成的電腦叢集之性能，叢集的性能以其加速率為主要的指標，其結果可與筆者目前採用的單一鏡射系統的叢集電腦比較[3]。執行本計畫將可延續筆者目前的研究成果，計畫結果可以作為以後建立大型多處理器MPI 電腦叢集之參考，可廣泛應用於磨潤及其它工程領域之平行計算。

Project ID:PB9508-3990
External Project ID:NSC95-2221-E182-013