Всем привет.
Передо мной стоит задача произвести объёмные вычисления и возникла идея сделать это не на обычном компьютере, хоть и многоядерном, а на кластере, установленном в одном из вузов нашего города. Проблема в том, что для кластеров я никогда программ не писал, MPI не знаю. А кроме того, что мне самому надо научиться использовать кластер, мне ещё надо обучить этому студента. И желательно побыстрее.
Мы оба программируем на C++ и C#. Но с точки зрения скорости мне кажется более приемлемым использовать MC#, чем изучать MPI и OpenMP. Автор языка (Юрий Сердюк) вроде даже утверждает, что его можно изучить за день. В связи с этим появляется много вопросов.
1) Что должно стоять на обычном компьютере для разработки под MC# (Windows). Что должно стоять на узлах кластера, для запуска программ под MC# (Linux)? Если это C#, то насколько понимаю, разницы между программой под Windows и Линукс быть не должно, и я смогу разрабатывать под виндой, а запускать на линухе? Дело в том, что мы оба не линксоиды.
2) Сможем ли мы одну и ту же программу запускать на обычном компьютере и на кластере? Принцип как в OpenMP: если есть много ядер, то они используются, если нет, то работает как на одноядерном? Нужна ли перекомпиляция для каждой конфигурации?
3) MC# использует MPI, так ведь? требуется ли определённая версия MPI? Или будет работать с любой, что уже стоит? Или ставит свою? Хотя, судя по размеру дистрибутива, MPI там скорее всего нет...
4) Вычисления будут связаны с булевой алгеброй, т.е. будет много работы с битовыми векторами. Есть ли возможность из C# задействовать расширения SSEx?
Про упомянутый кластер у меня имеется следующая информация: в составе комплекса находятся 224 вычислительных узла IBM Blade HS21. Каждый узел включает в себя 4 Gb оперативной памяти и два четырехядерных процессора Xeon quad core 2.33 GHz. Суперкомпьютер работает под управлением операционной системы Linux и выполняет задачи на специализированном, кластерном программном обеспечении OpenMPI. Установлены и используются пакеты ANSYS и Matlab в кластерной конфигурации, которая позволяет производить параллельный расчет на 128 вычислительных ядрах для Matlab-программ и на 64-х ядрах для ANSYS.