Comparação entre Sistemas Gerenciadores de Recursos em um ambiente de alto desempenho utilizando uma aplicação científica

  • Gabriela Luisa Eckel INPE
  • Fernando Puntel UFSM
  • Adriano Petry INPE

Resumo


Com o avanço da tecnologia e sua dependência no cotidiano, a computação de alto desempenho (HPC) passou a ser uma das principais áreas de pesquisa e investigação na computação. Os ambientes de alto desempenho são comumente utilizados em aplicações que necessitam processar uma variedade de informações e obter o resultado em um tempo limitado para a aplicação. Por conta disso, os ambientes de alto desempenho devem trabalhar de forma eficiente para atender as demandas da aplicação e obter os resultados de forma rápida. Para que um ambiente de alto desempenho trabalhe de forma otimizada, é fundamental a escolha de um sistema gerenciador de recursos (SGR) eficiente que atenda as necessidades do da aplicação em questão. Por esse motivo, o objetivo deste trabalho foi avaliar e comparar a performance de dois SGRs SLURM e OAR em uma aplicação científica real de previsão ionosférica, a fim de verificar qual deles atende melhor as necessidades e requisitos para essa aplicação. Os experimentos foram realizados em um cluster de uso dedicado localizando no Centro Regional Sul do INPE em Santa Maria, e possui 5 nós de processamento e um de controle. Foram realizados experimentos para quatro dias diferentes, e após avaliadas estatísticas referentes a taxa média de uso de CPU, memória e tempo total de execução. O SLURM apresentou melhores resultados na grande maioria das avaliações, incluindo um menor tempo total de processamento para os quatro dias simulados, quando comparado à solução com o OAR.

Referências

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Publicado
21/10/2020
ECKEL, Gabriela Luisa; PUNTEL, Fernando; PETRY, Adriano. Comparação entre Sistemas Gerenciadores de Recursos em um ambiente de alto desempenho utilizando uma aplicação científica. In: WORKSHOP DE INICIAÇÃO CIENTÍFICA - SIMPÓSIO EM SISTEMAS COMPUTACIONAIS DE ALTO DESEMPENHO (SSCAD), 21. , 2020, Evento Online. Anais [...]. Porto Alegre: Sociedade Brasileira de Computação, 2020 . p. 30-37. DOI: https://doi.org/10.5753/wscad_estendido.2020.14086.