【摘 要】
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基因测序、经济模型MARS等高通量计算应用在现代科学计算中日益重要,但是由于高性能系统本身的特性导致大规模、松耦合类型的应用无法直接在高性能计算平台上执行。同时部署
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基因测序、经济模型MARS等高通量计算应用在现代科学计算中日益重要,但是由于高性能系统本身的特性导致大规模、松耦合类型的应用无法直接在高性能计算平台上执行。同时部署、维护高性能计算系统和高通量计算系统,会造成计算资源的浪费。为了解决在高性能计算系统上处理大规模、松耦合应用的问题,本文提出、设计并实现在高性能计算系统上处理高通量计算作业的框架Teno。不需要修改集群资源管理器Slurm系统的配置,Teno中的分级调度子系统借助Slurm系统实现计算资源的分级调度,外层使用Slurm系统以计算节点为单位进行调度,内层使用HTCTeno子系统以核为单位进行调度。高通量计算子系统在传统的Master-Worker模型上进行研究和改进,将“PUSH”模式改为“POLL”模式,改变了任务分发的方式,极大的提升了Teno系统的执行效率和可扩展性;执行引擎子系统以任务森林的方式组织和构建作业,解决了描述大规模作业的问题;监控子系统设计、实现的故障恢复和任务重试机制,保障了高通量计算作业稳定、可靠的执行。通过不同的实验测试证明,Teno系统的任务吞吐量是HTCondor的10倍,任务执行效率相比Slurm系统提升11.44%,计算效率相比Slurm提升33.59%;当任务最大规模达到千万级别,使用12000个处理器执行运行时长为16秒的计算任务,计算资源的有效利用率可以达到90%以上。
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