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ADAPTIVE GRID COMPUTING FOR MPI APPLICATIONS

机译：适用于MPI应用的自适应网格计算

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Our objective is to provide location-, topology-, and administrative-transparent grid computing for MPI applications, while hiding the physical details of computing platforms and heterogeneous networks from the application developers and users. To achieve this objective, we introduced a new resource allocation model, workflow structures to specify MPI applications involving multiple tasks, and message relay to enable communication across different networks. We developed the SGR framework, which integrates workflow scheduling, task grouping, and message relay services, while hiding resource allocation, heterogeneous networks, and decentralized resource management systems from application developers and users. The SGR system has been implemented on a Globus-enabled computing grid.rnWe created a simulation environment to investigate our model and various schedulers. Using the findings from simulation, we implemented the SGR framework and tested the model's implementation on a two-cluster grid. We observed that duplication can improve performance by more than 15%, which matches our simulation results. Moreover, we evaluated our new message relay service for cross-site message passing. The test results indicate that although the SGR's message relay service has some communication overhead, the system is scalable with respect to the number of processes and the message size.
机译：我们的目标是为MPI应用程序提供位置，拓扑和管理透明的网格计算，同时向应用程序开发人员和用户隐藏计算平台和异构网络的物理细节。为了实现此目标，我们引入了新的资源分配模型，用于指定涉及多个任务的MPI应用程序的工作流结构以及用于实现跨不同网络通信的消息中继。我们开发了SGR框架，该框架集成了工作流调度，任务分组和消息中继服务，同时对应用程序开发人员和用户隐藏了资源分配，异构网络和分散式资源管理系统。 SGR系统已在支持Globus的计算网格上实现。我们创建了一个仿真环境来研究我们的模型和各种调度程序。利用仿真的结果，我们实现了SGR框架，并在两个集群的网格上测试了模型的实现。我们观察到重复可以将性能提高15％以上，这与我们的仿真结果相符。此外，我们对跨站点消息传递的新消息中继服务进行了评估。测试结果表明，尽管SGR的消息中继服务具有一些通信开销，但是该系统在进程数和消息大小方面是可伸缩的。

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