5、高性能并行计算与云技术：应用、评估与性能分析

高性能并行计算与云技术：应用、评估与性能分析

在当今的计算领域，云技术为高性能并行计算带来了新的机遇和挑战。本文将深入探讨云技术在高性能并行计算中的应用，包括不同类型的数据分析应用、性能评估以及MPI在云上的性能表现。

1. 虚拟化架构与数据分析应用分类

在高性能计算（HPC）领域，当前的虚拟化架构存在一些可以改进的地方，以更好地支持HPC应用。例如，HPC虚拟机管理程序（sidecore）和自虚拟化I/O设备等改进措施受到了关注。通过实验发现，在硬件节点上部署的虚拟机（VM）数量越多，虚拟化开销就越大，这种特性在每个节点拥有更多CPU核心的系统中影响更为显著。

基于云技术实现的应用可以根据通信拓扑分为三类：
- Map-only ：每个映射任务处理一个输入数据文件，并生成一组输出数据文件。例如Cap3分析应用，将基因序列文件作为输入，通过映射操作生成多个输出文件。其他应用场景还包括将文档集合转换为不同格式、处理医学图像集合以及密码学中的暴力搜索等。
- MapReduce ：采用MapReduce编程模型实现的应用，如HEP数据分析应用（使用ROOT作为面向对象的数据分析框架）。常见的操作包括直方图操作、分布式搜索和分布式排序等。
- Iterative/Complex ：使用消息传递运行时实现的并行应用可以利用各种通信结构构建多样化的通信拓扑。例如，实现Cannon算法的矩阵乘法应用，假设并行进程处于矩形网格中，每个进程与其左邻和上邻进行通信。

2. 具体应用实现

2.1 Cap3