Yazar
Muhtaroğlu, Nitel, Arı, İsmail, Kolcu, Birkan
Basım Tarihi
2018-11-10
Basım Yeri
-
Wiley
Konu
Koşul numarası, Doğrudan çözücü, Docker, Sonlu elemanlar analizi, Hadoop, Hizmet olarak HPC, Yinelemeli çözücü, Sanal makine
Tür
Belge
Dil
İngilizce
Dijital
Evet
Yazma
Hayır
Kütüphane
Özyeğin Üniversitesi
Demirbaş Numarası
1532-0626
Kayıt Numarası
075933ae-b790-4737-8817-0f15263783bc
Lokasyon
Bilgisayar Bilimi
Tarih
2018-11-10
Notlar
IBM Fakülte Ödülü; IBM Doktora Burs programları; AB Marie Curie FP7 BI4MASSES projesi
Örnek Metin
Bu yazıda, kullanım örneklerini basitleştirmek ve genişletmek için bulut bilişim mimarisinin farklı katmanlarındaki HPC hizmetlerine yönelik çeşitli tasarım seçeneklerini araştırıyoruz. Hizmet olarak platform (PaaS) katmanıyla başlıyoruz ve doğrudan ve yinelemeli paralel doğrusal denklem çözücüleri karşılaştırıyoruz. Uzun süredir çalışan çözümleyicilere başlamadan önce tanımlanabilen çeşitli matris özelliklerinin, HPC hizmetlerinin iş başına bilgi işlem kaynağı miktarını otomatik olarak seçmesine yardımcı olabileceğini, böylece iş gecikmesinin en aza indirildiğini ve genel iş veriminin en üst düzeye çıkarıldığını gözlemledik. Konseptin bir kanıtı olarak, yapısal mekanikte klasik problemleri kullanıyoruz ve bu problemleri, çeşitli matris boyutlarına, yani en büyüğü 1 milyar sıfır olmayan elemana sahip olacak şekilde artan taneciklerle birleştiriyoruz. Matris boyutuna ek olarak, matris koşulu sayılarını, ön koşullandırma etkilerini ve çözücü türlerini hesaba katıyoruz ve bu sonlu eleman analizini (FEA) bir IBM HPC kümesi üzerinde yürütüyoruz. Daha sonra, hizmet olarak altyapı (IaaS) katmanına odaklanıyoruz ve uygulama kapsayıcılarını (Docker) kullanarak HPC uygulama performansını, yük izolasyonunu ve dağıtım sorunlarını keşfederken bunları genel bulut üzerindeki fiziksel ve sanal makinelerle (VM) karşılaştırıyoruz.
DOI
10.1002/cpe.4782
Cilt
30
