Труды КНЦ вып. 11 (ИНФОРМАЦИОННЫЕ ТЕХНОЛОГИИ) вып. 8/2020 (11)

Abstract The paper deals with desktop grid systems based on the BOINC platform. Various ways of increasing the efficiency of computations on grid systems are discussed. The umbrella distributed computing project is considered as a convenient tool for conducting various computational experiments. The advantages of the umbrella project of distributed computing and the measures for improving the functioning of the umbrella project are described. The test experiments conducted on the E-governance project are listed. Keywords: grid systems, smart city, e-governance, big data. Для решения сложных вычислительных задач часто используют многопроцессорные вычислительные системы (МВС). Класс МВС достаточно широк и к нему можно отнести достаточно много типов вычислительных систем, в том числе системы с сильной связью между вычислителями (SMP-системы) и системы со слабой связью: вычислительные кластеры и системы с архитектурой MPP. Использование высокопроизводительных вычислений (high performance computing, HPC) позволяет быстро решать сложные вычислительные задачи, но сопряжено с высокими финансовыми затратами на содержание больших МВС. При отсутствии возможности использования HPC для решения ряда задач можно использовать другой подход (high throuput computing, HTC) и распределенные вычислительные системы. Существует много платформ для организации распределенных систем: HTCondor, XtremWeb, Globus toolkit, Oracle Grid Engine, но наиболее распространенной является BOINC[1, 2]. С помощью платформы BOINC[2] за последние 20 лет были запущены более 100 публичных грид-систем из персональных компьютеров или проектов добровольных распределенных вычислений (ДРВ). Суммарная вычислительная мощность проектов на платформе BOINC измеряется сотнями PetaFLOPS, что больше, чем мощность суперкомпьютера из первой десятки рейтинга top500. В проекте добровольных распределенных вычислений, как правило, решается одна сложная расчетная задача. Вычислительный эксперимент в проекте ДРВ может продолжаться в течение нескольких месяцев или даже года. На протяжении этого периода, вычислительные узлы грид-системы используют одно вычислительное приложение с различными входными параметрами. Такой тип разделения большой вычислительной задачи на независимые подзадачи называют Для увеличения скорости расчета на грид-системе используют 2 подхода: экстенсивный и интенсивный. Экстенсивный подход заключается в увеличении количества вычислительных узлов. Для проектов ДРВ это означает привлечение вычислительных ресурсов новых добровольцев и удержание интереса привлеченных добровольцев. Для закрытых проектов (enterprise desktop grid) это также означает увеличение количества вычислительных узлов и/или модернизация существующих. Интенсивный подход заключается в более эффективном использовании существующих вычислительных мощностей грид- системы. К этому подходу можно отнести настройку систем выдачи заданий, параметров репликации, системы обеспечения целостности данных, системы проверки результатов, и другие способы тонкой настройки параметров грид- системы. 179