heidelberg2-0602 · 2002. 12. 5. · rc o n n e c t e n t r o i a a s c i t f lo ... 2.2.15 smp...
Post on 16-Nov-2020
0 Views
Preview:
TRANSCRIPT
Page 1
High Performance Computing, Computational Grid, and Numerical
Libraries
����������
� �� ���������� ��������
Distributed and Parallel Systems
Distributedsystemshetero-geneous
Massivelyparallelsystemshomo-geneous
Grid
bas
ed
Com
putin
gB
eow
ulf c
lust
erN
etw
ork
of w
sC
lust
ers
w/
spec
ial i
nter
conn
ect
Ent
ropi
a
AS
CI T
flops
� ����������� ���������
� � �����������
� � ����� ��� �� ��������������
� � ����� ��� ����������
� ��� �� ��� �������������� �
� ���������������� ��������
� ! �� �������� ��������������������
� ! �� ��������
� � "! #$ ��� �
� %�&��'����� ������
� ( ���������)�! *�� +�
� ,����������*����������
� ( �����- �������� ������������
� ( ��������� ��������������
� � ����� ��� ������������-��
� .� �������������� �/�� �
� ( �������� ��������*��0� � ��
� �������� �����������
� � ����������
� ( � 1#�� �����2232
� 4���� ���������
� ( ��������)5��! *�� +�
SET
I@ho
me
Par
alle
l Dis
t mem
What is Grid Computing?
���������������6 ������������ ��7��� �������������� ��'�� ���������������������������8�����
QuickTime™ and a decompressor
are needed to see this picture.
QuickTime™ and a decompressor
are needed to see this picture.
IM AGING INSTRUMENTS
COMPUTATIONALRESOURCES
LARGE-SCALE DATABASES
DATA ACQUISITION ,ANALYSIS
ADVANCEDVISUAL IZATION
The Computational Grid is…
� 9��������7������������*�������������������- ��� ����������� ��������� ���������������� � �������5
� :�- ��������������� :�- ��� �������;�� ������'���*�- ���'���- ��<�'��������������� �
� :�- ������� ���;������ ��������
� ( ������������- � �- ���*��� ��������������- ���� ����������- �������������*��� ����� �- ���������5� � ��� ����
� = ���� ��*��� ���
� > 7�0����
� ? � ���7��
Computational Grids and Electric Power Grids
• � �������1�� ������������������<������"��������:�- �������
— ����������� ���������������
— ���’�������������� ��������������������� ��������� �!�������"���������� ���� ������������ �����
� � �������1�� ������������������**�����*��� �����"��������:�- �������� # ���������� �������� �����
� # ���������� ������ ����
� $ ������� �������� ����� ���������������
% & �������
% '��� �����
% & ����(����������������
An Emerging Grid Community
�@@.�����
� A�����7��<B����������� ������������- ��*������������*��������
� #� �������*�������������� �����- �����**�������������
% ) �����
% *����
% +����
% , ��& �� �!�, ���
% & �����- �������.���
% , ��� ���# ������& � ���
% $ ��*�& !�/
Page 2
#:��3( � �3( � ( ���� ;++��5���5���+%- �C+��� �+#:�
���7���������������� ;++- - - 5���7�5���+
2���� ��� ;++- - - 5��5������5��+%���� ���- +
( 2�� �������������� ;++- - - ����5���5��+��� �+� ��+� ���
3��� ���������������� ;++- - - 5��5�<5��+�������+
3#3D���������������� ;++ ����5���5��5C +�*+
1������� ��� ;++- - - 5��5- ���5��+�����+
1> E > 2F � ����������� ;++- - - 5� � 5���5���+��+�� ���5��� �
� �7D��- ��� ;++- - - 5 ��5���5��+����+��*+
2�1# ��� ;++����5��5�<5��+
Grids are Hot� � ����& ��*$ '$ +0�����'�� & ���������) ��1�����������������
������2���������
Whole-ProgramCompiler
LibrariesBinder
Real-timePerformance
Monitor
PerformanceProblem
ResourceNegotiator
Scheduler
GridRuntimeSystem
SourceAppli-cation
Config-urableObject
Program
SoftwareComponents
Performance Feedback
Negotiation
Grid-Aware Numerical Libraries
� � ����& ��*$ '$ +0�����'�� & ���������) ��1�����������������������2���������
Whole-ProgramCompiler
LibrariesBinder
Real-timePerformance
Monitor
PerformanceProblem
ResourceNegotiator
Scheduler
GridRuntimeSystem
SourceAppli-cation
Config-urableObject
Program
SoftwareComponents
Performance Feedback
Negotiation
Grid-Aware Numerical Libraries
3���� ��������& ��*$ '$ +0���������������������������������) ��4
�2����������������������� � ������) $ �& ��� �����������������4
ScaLAPACK
� � ��2( :( 1������� ����7���������7������������������������� �� ����� ���������7�����
� 1�� ������ ���������7�����*��������� ����/���� ������
� ? �������*���������7���� ����������� �����E ::�6 �1������ �����E :#
� � ���*�����*������ ������*�- ���� ��<���������������
� 3� ���������*�- ���������- ����- ��<����������������� ���*��� �
� D����*��� �? � "'�3� D'����? ( �:(
� #����������7��#,E '�= :�1���/'�DC���'�3"1'��� '�� �#'�1���'�3( �'�#E � 2'�9� ! ������ ��*��� ����6 � �������� ���
ScaLAPACK Grid Enabled
� #� ��� �������������*���� ��2( :( 1����7�����������������������������5� E �<������*��������������������G����� ����
� :�����������7������� �����������
� :�������- �������������G��������� ��
� E �<�����*�- ����������� ����7����������� ���������*�- ���5
� ( ��� �������������������������������A�������7���B��������� ������ �������������������/������������ ������������ ���- ����������/��������������<�� ����5
To Use ScaLAPACK a User Must:
� ? �- ��������� ��<��������/������� ��<��������<��:,2( � '�,2( � '�,2( 1� '�6 �E :# ��������� ������5
� � �������� :E ? � ������ �- ������ � ���� ���������������? � �����������
� :����������������������������� �����������
� 1���������� ���������7���������������� :E ? �*�����
� 1��������������������*����������7�����������*������
� ! �������� ���������������� ������������������������� 7����*� �������������� ��������- �������
� ! �������� �������������� �������������������� A� �� H 3 ���I� B
% 3���;������ 7����*� �������������*�/���7����������7�*���������'��*� ��7��� ���8������������� �������9
� > ����� �����'���������� ����������������� �����*���������
Page 3
GrADS Numerical Library
� � �����������������������*���� ���*��������<�
� E �<�������������- ������ �������������7��������������G�� ��7��� ���������������*�����������
�? ����� ������ ���������������7�����
�� ��� �8��*�������7������� �����������
�? �����7������������������ �������������������������*�������
�� ���������� :E ? ���7��������������������� ���*��� �
�1���<���������*�������� ��������� ������������ ����
% #*���� ���� ��� �������� �������
2�7���������
> ���
� = ���A���*��������B����� �<��������- ��<����������������������5
$ ��� ������1$ ���������5 �������������������������) �������������4
GrADS Library Sequence
Resource Selector
�> ����E ? � ����3� � ����7�������������*�������*�������� ����������������������7���*����������5
% ��� ���������7- '��� ������������ '�� �� ����������7��
% E ����/��*��� �����������0��7����
�� ������*��� ��� '�1��*����1����*��������*��� ���������������� ��������������������������������*�- �����������������������7������7�����5
2�7���������
> ��� �������� �������
Arrays of Values Generated by Resource Selector
� 1��0��7��������$ �> ! '�> 1� ? '�> #> 1
% :�����*�����E ��������
�D�������������������������������������������0���������
�,��- ��������2�������*��� ��������<����<������5
�2������������*���1:> ����E �� ���
� E ����/��*�����������*������������������������� ����'�����'�� ����/��*������5
� ( ������� �����������- ��<�7��������������5���- �- �������������7��'�������������'�������� �- ����*������ ������
x x x x x x
x x x x x x
x x x x x x
x x x x x x
x x x x x x
x x x x x x
xxx
x
x x x x x
x x x x x
x x x x x
x x x x x
x x x x x
xx
xx
x x x x
x x x x
x x x x
x x x x
x
xxx
x x x x x x
x x x x x x
x x x x x x
x x x x x x
x x x x x x
x x x x x x
ScaLAPACK Performance Model
� ! ������ 7����*�*������� ����� �������� ��� ��������
� ! ������ 7����*���������� ����� � ������� ��� ��������
� ! ������ 7����*�� �������
� ! �� �� ���*������� ����� ������
� ! �� �� ������������ ���� � ������
� ! �� �� ���� ������
( , ) f f v v m mT n p C t C t C t= + +32
3f
nC
p=
2
2
1(3 log )
4v
nC p
p= +
2(6 log )mC n p= +
ft
vt
mt
2�7���������
> ��� �������� �������
:��*��� ���E ����
� :��*��� ����E ��������������*��� ���������������������� �����������������*�������5� :��<���� �������������������������������������
� ���������������������5
� #*���������� �� ���'������� ����������������������� ��7��� 5
� 1����� ��������������������5
� :��������������� ������������ ��������������� ����5
� #*�A7�����B'����������������� '��*������� 5
Performance Model
Page 4
2�7���������
> ��� �������� �������
:��*��� ���E ����
1������? ����� � ��
Contract Development
� 1? ��������������������*�������5
� � �������������7��- �������1? ����:E � ���������������- ��<�7���*�������5
� ! ��������*������7���'�������*�������<�*����*����� ��5
2�7���������
> ��� �������� �������
:��*��� ���E ����
1������? ����� � ��
( 2�����
A� �� H� �����*��� H���7���� *��I���������I�����I�����6
Application Launcher
Experimental Hardware / Software Grid
� ���7����������5�5J
� ( �� �������������5J
� 3� � ���������5�5 ���
� E :#1= �����������5�5�
� � ��2( :( 1����������5K
� ( ! 2( � +,2( � ��������J5�5�
� ,2( 1� ���������5�
� :( :#���������5�5.
� ��( ? � G�A1��*��������B
TORC CYPHER OPUS
Type Cluster 8 Dual Pentium III
Cluster 16 Dual Pentium III
Cluster 8 Pentium II
OS Red Hat Linux 2.2.15 SMP
Debian Linux 2.2.17 SMP
Red Hat Linux 2.2.16
Memory 512 MB 512 MB 128 or 256 MB
CPU speed 550 MHz 500 MHz 265 – 448 MHz
Network Fast Ethernet (100 Mbit/s) (3Com 3C905B) and switch (BayStack350T) with 16 ports
Gigabit Ethernet (SK-9843) and switch (Foundry FastI ron II) with 24 ports
Myrinet(LANai 4.3) with 16 ports each
MacroGridTestbed
Independent components being put together and interacting
� � ������ ���!�5 �����7 �����
8������!�� � ������ ���!�5 �����7 �����
PerformanceModel
Library writer to supply
Optimizer
'���� �'�� ����!�+�����) ��
MDS, NWS
Coarse Grid
Resource Selector/Performance Modeler
� ��*�������������������7�������� �������� ����������������- ���� �����������7������� �����������5
� ! �������7����������� ����*��� �����*��� ������������������������ ��*��� ����� ����5
� ! ���:E ����������� �������*������������ �����������������*��� �����*��� ������� 5� #������������������� ������ �
- ������������������ ��������������� ���� ��5
� ! ����������7��<����<���������� ��� �8��5� ! ��������������*���
������ �������/ ���� ������5
Performance Model Validation
Speed = 60% of the peak
Opus14 Opus13 Opus16 Opus15 Torc4 Torc6 Torc7mem(MB) 215 214 227 215 233 479 479speed 270 270 270 270 330 330 330load 1 0.99 1 0.99 1 1.04 0.87
Bandwidth Opus14 Opus13 Opus16 Opus15 Torc4 Torc6 Torc7Opus14 -1 248.83 247.31 246.38 2.83 2.83 2.83Opus13 248.83 -1 244.54 240.94 2.83 2.83 2.83Opus16 247.31 244.54 -1 247.54 2.83 2.83 2.83Opus15 246.38 240.94 247.54 -1 2.83 2.83 2.83Torc4 2.83 2.83 2.83 2.83 -1 81.96 56.47Torc6 2.83 2.83 2.83 2.83 81.96 -1 50.9Torc7 2.83 2.83 2.83 2.83 56.47 50.9 -1
Latency in msec
Latency Opus14 Opus13 Opus16 Opus15 Torc4 Torc6 Torc7Opus14 -1 0.24 0.29 0.26 83.78 83.78 83.78Opus13 0.24 -1 0.24 0.23 83.78 83.78 83.78Opus16 0.29 0.24 -1 0.23 83.78 83.78 83.78Opus15 0.26 0.23 0.23 -1 83.78 83.78 83.78Torc4 83.78 83.78 83.78 83.78 -1 0.31 0.31Torc6 83.78 83.78 83.78 83.78 0.31 -1 0.31Torc7 83.78 83.78 83.78 83.78 0.31 0.31 -1
Bandwidth in Mb/s
This is for a refined grid
PDGESV Time BreakdownScaLAPACK - PDGESV - Using collapsed NWS query from UCSB
42 machine available, using mainly torc, cypher, msc clusters at UTK [Jan 2002]
0.0
1000.0
2000.0
3000.0
4000.0
5000.0
6000.0
Matrix Size - Nproc
Tim
e (s
econ
ds)
other
PDGESV
spawn
NWS
MDS
other 4.7 5.3 1.0 2.3 7.6 1.1 4.7
PDGESV 58.7 394.7 749.4 1686.7 2747.1 4472.7 5020.4
spawn 92.2 105.9 154.1 124.7 135.6 181.0 264.5
NWS 5.5 7.4 12.3 12.0 4.2 10.2 8.5
MDS 13.0 11.0 10.0 11.0 14.0 73.0 12.0
5000-10 10000-12 15000-14 20000-14 25000-18 30000-18 35000-27
Page 5
ScaLAPACK across 3 Clusters
0
500
1000
1500
2000
2500
3000
3500
0 5000 10000 15000 20000
Matrix Size
Tim
e (s
eco
nd
s)
5 OPUS8 OPUS
8 OPUS
8 OPUS, 6 CYPHER
8 OPUS, 2 TORC, 6 CYPHER
6 OPUS, 5 CYPHER
2 OPUS, 4 TORC, 6 CYPHER
8 OPUS, 4 TORC, 4 CYPHER
OPUS OPUS, CYPHER OPUS, TORC, CYPHER
QR – Timing Breakdown
Execution of QR factorization over the grid
0
500
1000
1500
2000
2500
3000
3500
4000
4000 5000 8000 10000 12000 15000
Matrix Size
Tim
e (s
eco
nd
s)
Application execution
Startup time
Performance modeling
NWS
MDS
3 torcs, 3 mscs
3 torcs, 4 mscs
4 torcs, 6 mscs
4 torcs, 6 mscs
4 torcs, 7 mscs
4 torcs, 7 mscs
PDSYEVX – Timing Breakdown
PDSYEVX - torcs, cyphers
0
1000
2000
3000
4000
5000
6000
1000
-1
2000
-1
3000
-1
4000
-2
5000
-4
7000
-5
1000
0-10
N-nproc
Tim
e (s
)
other_grid_overheadperf_modeling_timenwsmdspdsyevx_driver_overheadback transformationcompute eigenvectorscompute eigenvaluestridiagonal reduction
Uses torcs only
Uses 5 torcs and 5 cyphers
GradSoft & ScaLAPACK
� ����� �*� ���������������� ���*������������C�7������E ? � ����3� � ��*�� 3��������������� ����������5�5'�( �� ����+:�7��
� � ��2( :( 1� ��� �����������������'��������������� � ������ ��*��� ����� �������
� E ����������*��� �� ��2( :( 1� ��� ���������� �*�� ( ���� ��2( :( 1� ������:��*��� ���IE ������ ���� ������������������
��������
� ( �������I2����� ������������ ��G� �� 2�*���
� :? �"� F ����1������IE ����� ������� ������/����7������������������0����� ���������
� � ��<���������������
Rescheduling/Redistribution Experimental Results
App: 13600, 4 cyphers
No rescheduling
0
200
400
600
800
1000
1200
1400
1600
1800
2000
Tim
e (s
eco
nd
s)
App: 13600, 4 cyphers+4 torcs
No rescheduling
Scenario: start application on 4 cyphersmachines. After 4 minutes into the run 4 addition processors become available.
Want to reorganize the computation to take advantage of the extracomputing capability.
What’s the additional cost?
Rescheduling/RedistributionExperimental Results
App: 13600, 4 cyphers
No rescheduling
0
200
400
600
800
1000
1200
1400
1600
1800
2000
Tim
e (s
eco
nd
s)
Application execution
Redistribute time
Checkpoint read+write
Restart time
Start time
Grid overhead
NWS
App: 13600, 4 cyphers+4 torcs
No rescheduling
App1: 13600, 4 torcs
App2: 13600, 4 torcs+4 cyphers, introduced 4 mins. into the run
With rescheduling
About 12% better per formance even withredistr ibution and restar t.
Page 6
Adhoc vs Annealing Scheduling
Estimated Execution Time for PDGESVUsing Adhoc Scheduler and Annealing Scheduler
Given 57 possible hosts; all GrADS x86 machines
0
1000
2000
3000
4000
5000
6000
5000
(10)
(9)
1000
0 (12
) (12
)
1500
0 (14
) (16
)
2000
0 (14
) (20
)
2500
0 (18
) (20
)
3000
0 (20
) (20
)
3500
0 (27
) (27
)
N (nproc_adhoc) (nproc_anneal)
Tim
e E
stim
ate
(sec
)
est_adhoc
est_anneal
Largest Problem Solved
� E ����/��*���8��J�'����)5���,�*�����������
�J�� ��������������������*��� �> #> 1����> !
% 3�������� ������������.���E ,�'���� ��������������4�E ,�
�:E ��������)�� �������������������*��� �> !
�1�� ���������<�4&�� ����
% J5K��*�� +�������
% ����E *�� +�� ��� ��������
% � ��2( :( 1��������������*��)� ����������- ���������7���.�� ��*� ��<
% :��������������.���E = 8����.���E *�� +�� ��<
% D���������������� ��������� ����������� ��2( :( 1��
Compiler analogy
General Library Interface
� � �����������������������*���������- ����- ��<'���������'�- ����� ���������7������5�#�G�����7����A��� ��B�� ���������� ������������ �������������+��7������5
�? ����� ���� ��������� ������� ��*��������������������5
� ! ���������7�����- ��������������� ���3� ������������
�:��*��� ����E ����
� ! ���������*�����*��� �- ��<������� ���������� �5
2�7����� ����
> ��� �������� �������
:��*��� ���E ����
1������? ����� � ��
( 2�����
� E ���������������������������������������������������� ��7��� ����������0���������- ��������� ���������������7��� ���������������� �5
� 3��- ��<��'�������7������� ���'���� ����������� ��������������������� ���������� �<����� ����7���*���������7���������� ������ ��������� ��*��� ����� ��������'�7�555� ���������������� �����
� 1������������������7��
� ? ����������������� ������7�� ����7��
Today: Collaboration
In the past: IsolationMotivation for Grid Computing
The Grid
� ! ��������1:> �������������*�- ������<����� � �������5
� "�7����������������������*������� ��������������7�������������H �������7������*�������������������/��������������������� �5
� 1�� ���� �- ������ �������� �����<������������������ �- ������- ��������� �������*������� ���5
� > �����- �������������������A �- ��B������ ���
� A� �������3��- ��<�������*�������������� ���G�����������<�'������ ������������������������������3��������������*�� ������ � ����� ������B� �������! ����������� ����L ������
��������
Page 7
Motivation for NetSolve
� 1������ ������? ����
� 3���������������������
� 2����,�����������D����! �������
� = �����������"����� ���� �����
� E ��� ��������� �������������*����
� ,����������������� ����
������
�������������������������������������������� � � � ����������������� ��� �������� ��� �������� ��� �������� ��� ��������������� ������� ������� ������� �������������������������������������� �������� �������� �������� ������� ������ ������ ������ ������������� ������������������������������ ������������������������������ ������������������������������ ��������������������������
��� �������� �������� �������� �����
NetSolve Network Enabled Server
� 3��� �����������/�� ����*��������7���������- ���+��*�- ����������5
� ,������������ ����:��������1����� �����7��- ����9� �����������������'����� ��� ��7��� ���������� �7�������'������7������'�
*�������������������������'��������'�9
� "�����*���� ���� ��
� ! ������������ ������������'�7����� �����������
� = ����������������������� > ���������G����������- ������7�����- ����- �������������7���
�� �����7�����
� :���������������*�������7������ ������������������A� ���� � ���B�� ������- ������- �������*�������*�����*�- ���
NetSolve: The Big Picture
AGENT(s)
AC
S1 S2
S3 S4
Client
Matlab
Mathematica
C, For tran
Java, Excel
Schedule
Database
No knowledge of the grid required, RPC like.
IBP Depot
NetSolve: The Big Picture
AGENT(s)
AC
S1 S2
S3 S4
Client
Matlab
Mathematica
C, For tran
Java, Excel
Schedule
Database
No knowledge of the grid required, RPC like.
A, BIBP Depot
NetSolve: The Big Picture
AGENT(s)
AC
S1 S2
S3 S4
Client
Matlab
Mathematica
C, For tran
Java, Excel
Schedule
Database
No knowledge of the grid required, RPC like.
HandlebackIBP Depot
NetSolve: The Big Picture
AGENT(s)
AC
S1 S2
S3 S4
Client
Answer (C)
S2 !
Request
Op(C, A, B)
Matlab
Mathematica
C, For tran
Java, Excel
Schedule
Database
No knowledge of the grid required, RPC like.
A, B
OP, handle
IBP Depot
Page 8
Basic Usage Scenarios
� �����7������ ���������7������������ > ��������G�����������������*�- ����
��7�������������� �����'�2( :( 1�'�� ��2> '�� ��2( :( 1�'�:"! � �'�( M ! "1'�( �:( 1�
� ! ��<�*��� ���� ��������� A:��������� �������B��/�����
� �� :���� �����������
� ��� ����� ���������/������ 1�� ������ ���������- ��������
� ���*����� �� ���� �������������������� �
� A,���1�����B������,�����1�� ���� ? ���������0������� �<�- �������*�
��- ��<� ������ � ��
� 2������*��/ �����������������*���� �������
� > ����������������� '���A�B���0����
� #���������'� ������������������@��������
� 1�� ����������7�'�1����'�3#3D'�9
NetSolve Agent
� 3�� ���������*��������������������������3��� ����������� 5
� #*��� ������ ������� ����������������� ��������������0������������- �������
��*�- �������������������7��5
� ����������������� � �������7������������������ ����*��� �����������������
3��� ��������������� ����������*������������������*���������
Agent
NetSolve Agent
� ��������� ������������G� ;� 1:> :��*��� �����2#3:( 1� 5
� 3��- ��<�7��- ����'�������5
� � ������- ��<����5
� :��7��� ���8�+��������� ���� ��/���5
� 1�����������A! �� �����1�� ��5B�*��������� �� ������������5
� 3���*�����������*�� ����� �� ������������5
Agent
� D�����,�����#���*���5
� 1����� ������ ��� 7�����������������������������*��� �3��� ����G�( :#���������������������������������������������5
� #���*����������7������1'�D�����'�E ����7'����E ����� �����5
� � �0����- ��<�������������5
� 3��� ��������7�����<������������������*�� ������;�7���<��'���7���<��'����<�*��� �'�9
NetSolve Client
Client
NetSolve Client
� #��������������������5
� E ����7�E ����/�� ��� ����5�5;� ( �N�� ��� ��,'�1 O
A = netsolve(‘matmul’ , B, C);
� Possible parallelisms hidden.
Client
NetSolve Client
�5 1������ �<�����0�����������5
��5 ( ����������������*��������5
���5 1�����������*���������������� ��7��� 5
Client
Page 9
Generating New Services in NetSolve
� ( �������������*���������� ? �����7����������*���
� ��������- �� ��
� #����������������
JavaGUI
NetSolveParser/
Compiler
@PROBLEM degsv@DESCRIPTIONThis is a linear solver for dense matrices from the LAPACKLibrary. Solves Ax=b.@INPUT 2@OBJECT MATRIX DOUBLE ADouble precision matrix@OBJECT VECTOR DOUBLE bRight hand side@OUTPUT 1@OBJECT VECTOR DOUBLE x…
ServerService
Service
Service
Service
NewService
New Service Added!
Task Farming -Multiple Requests To Single Problem
� ( �� �����;� 5 ����������������������"9����:;����(��������;:
� D��� ���� �����;� & ������������������<�� ��"9
� ��0��������������������A�������*�� �� ���� �����5B
� ( �� ����������������������� 5
� > ��*��*��� ���� ������- �� ��'������� ������� ��������� ��������5
Data Persistence
� 1�����������������0�����*�3��� �������0����5
� ( ���8�� ���� ��������������� ���������� �������5�"������������? ( �������������- ������������ ��������� ��������� ���������������� �����������*��- 5
� ! ���� ���� �������*������ �+�� �� ���� ���������� �<�� �������� ������������ �*�����������*���0�����/�����5
� � ������������������0����� ������*����/�����5
netsl(“command1”, A, B, C);netsl(“command2”, A, C, D);netsl(“command3”, D, E, F);
Client Server
command1(A, B)
result C
Client Server
command2(A, C)
result D
Client Server
command3(D, E)
result F
netsl_begin_sequence( );netsl(“command1”, A, B, C);netsl(“command2”, A, C, D);netsl(“command3”, D, E, F);netsl_end_sequence(C, D);
Client Server
sequence(A, B, E)
Server
Client Serverresult F
input A,intermediate output C
intermediate output D,input E
Data Persistence (cont’d)
University of Tennessee Deployment: Scalable Intracampus Research Grid SInRG
� D���������� - ����� ;�1� '�1��� "�5'�E �������� �����'�1�� ��������"������'�"�5�"�5
� ���� � ��������'��������������������������������������������� �����- ��������������������������������������������������������������� � ��'���������������������������������������������������������������������������������������������������- ��<��The Knoxville Campus has two DS-3 commodity Internet connections and one DS-3 Internet2/Abilene connection.
An OC-3 ATM link routes IP traffic between the Knoxville campus, National Transportation Research Center, andOak Ridge National Laboratory. UT participates in several national networking i nitiati ves i ncluding Internet2 (I2),Abilene, the federal Next Generation Internet (NGI) i nitiati ve, Southern Universities Research Association (SURA)Regional Information Infrastructure (RII), and Southern Crossroads (SoX).
The UT campus consists of a meshed ATM OC-12 being migrated over to switched Gigabit by earl y 2002.
•UCSD (F. Berman, H. Casanova, M. Ellisman), Salk Institute (T. Bartol), CMU (J. Stiles), UTK (Dongarra, M. M iller, R. Wolski)•Study how neurotransmitters diffuse and activate receptors in synapses•blue unbounded, red singly bounded, green doubly bounded closed,yellow doubly bounded open
NPACI Alpha Project - MCell: 3-D Monte-Carlo Simulation of Neuro-Transmitter Release in Between
Cells
Page 10
� #���������:��������( ������������������ �� �����5�� E ����� ������G����� '�> ! �( ���
� �������������"����� ������ �� �����5� � ������7���<����'�- ����*����'���� �������
� J? ���������*��- ��*�� ��� ��� ����
� #���������"/������� �� ������5
� D��� �- ��<���� ��*���������� � ��� :���������������'��������*���- ����'���7������< 5
� :�������� ��+ ��� ��������'�������8����5
� D���#:( �� ��������- ������#���������5
� #:( �� �#���*����;� 1'�D� �! �( 3'�E ����7'�E ����� �����'����� �75
WebServer
NetSolveClient
IPARS-enabledServers
WebInter face
SCIRun torso defibrillator application –Chris Johnson, U of Utah
Netsolveand SCIRun
Things Not Touched On
� � ������� > �������7�����F .�*��������������5
� � � ������� ������1���������������� #� ��� �����= ���- �������� �*�- �����������
� = ����������*�( ������ E ���������7�����*�������
� E ������3��� �����3��- ��<� ! ���<����� ����������
� 3��- ��<������� 3��- ��<�� �������� ������
� #������,��< ����:��������� � �����- ����*���� ���������������� �����������5
� D����! �������
� 2�����+����7���1�*��������
� ? ��� ���3������*�� ������
� ( ��� �����( �� �����( �������� �� �������� ? ��� ��������� �������������������� �7������������� ����������������*����� ��7��� �
Conclusions
� "/ ���� �����������������( ? � ������� � ��� = �����*���������� �������������
������ ����������5
� "/ �������� 7����*�������*����� ����� ��
� F ���� ��������*����7��<������� ���������� ����- ����������/ ���� ��5
� 1��( ? � �- �������� ����� ����*������������������������������� ������ �������7������� �����������5� ( �� ������ ����������� ���
������ ��5�
� ( ��������� ��/�������*������������������������������� ������������*������*���� ��7�����5
� ? ����� �����7������*����������*������ ���������������� ��������������*�- ��������������������� ��5��� 2��<��*������������� �����
������ � ��������5
� ( �������� '�- ����������� ������/ ���������������O����- ������- ��<�����������5� 1�������������������
� 1��������� �����*���� �����
� #���������� � ��������������� � �������
� � ������������������ � ��8����*����� ������������
�� ������� ������������� ������'���������'����5
top related