基于Microsoft HPC 的Magic 迭代計(jì)算軟件的并行化

侯佳正，張紹陽，陳博遠(yuǎn)

長安大學(xué) 信息工程學(xué)院，陜西 西安 710064

Magic 作為一款著名的電磁模擬商業(yè)軟件，可以通過饋入?yún)?shù)[1]仿真計(jì)算輸出功率。為了確定最優(yōu)參數(shù)，開發(fā)了Magic 迭代計(jì)算軟件進(jìn)行參數(shù)的優(yōu)化，但該軟件是一個單機(jī)版本的軟件系統(tǒng)，由于解決相關(guān)領(lǐng)域問題所需的計(jì)算量大，使用該軟件完成每次迭代計(jì)算存在耗時長的問題。為了解決單機(jī)軟件耗時長的問題，目前常用的方法大約有以下幾種：張朝金等[2]對Bellhop 傳播模型算法進(jìn)行改進(jìn)，利用多線程技術(shù)，建立了穩(wěn)定可靠的并行模型算法，實(shí)現(xiàn)了聲場的快速預(yù)報(bào)，提高了運(yùn)行效率。劉俊見等[3]采用OpenMP[4]并行化技術(shù)，將可并行化的任務(wù)顯式的使用多線程的方法進(jìn)行并行計(jì)算，顯著提高了側(cè)向散射激光雷達(dá)數(shù)據(jù)處理的效率。但是由于該Magic 迭代計(jì)算軟件的任務(wù)要開啟多個Magic 進(jìn)程使其進(jìn)行計(jì)算，且Magic 軟件作為成熟的商業(yè)軟件無法對其自身進(jìn)行改造，故無法采用上述方法在線程級別進(jìn)行改造。

隨著大數(shù)據(jù)的興起和發(fā)展，分布式計(jì)算技術(shù)實(shí)現(xiàn)了跨越式發(fā)展并被廣泛應(yīng)用?？梢允褂肕apReduce[5?7], Spark[8?9]、Storm[10]并行計(jì)算框架對特定領(lǐng)域的問題進(jìn)行并行處理[11]。焦凱琳等[10]使用Hadoop 的HDFS 文件系統(tǒng)和分布式數(shù)據(jù)庫HBase 對海量的物流數(shù)據(jù)進(jìn)行分布式存儲和管理，使用MapReduce 和Storm 并行計(jì)算框架實(shí)現(xiàn)批數(shù)據(jù)處理的分析研判業(yè)務(wù)以及一些與數(shù)據(jù)實(shí)時處理相關(guān)的查詢跟蹤業(yè)務(wù)。李業(yè)田[12]使用分布式文件系統(tǒng)HDFS 實(shí)現(xiàn)海量數(shù)據(jù)的存儲，采用并行處理框架MapReduce 對海量的電信數(shù)據(jù)進(jìn)行并行處理。但是采用這種方法需要大量的軟硬件的支持，要針對具體業(yè)務(wù)搭建大數(shù)據(jù)平臺，成本較高；同時這種方法主要是對大批量的數(shù)據(jù)進(jìn)行處理，更多的適用于數(shù)據(jù)挖掘和機(jī)器學(xué)習(xí)，并不能很好地實(shí)現(xiàn)特定軟件的并行化。

本文提出了一種基于Microsoft HPC 并行計(jì)算框架的解決方案，可以利用現(xiàn)有的硬件環(huán)境，基于Windows 操作系統(tǒng)搭建一個并行計(jì)算平臺，實(shí)現(xiàn)多個Magic 程序在多臺計(jì)算機(jī)上并行計(jì)算，解決耗時長的問題。

1 Magic 計(jì)算需求分析

Magic 軟件是一款著名的電磁模擬軟件，可以通過饋入?yún)?shù)仿真計(jì)算輸出功率。為了確定最優(yōu)的參數(shù)，實(shí)際工作中采用Magic 迭代計(jì)算軟件迭代計(jì)算進(jìn)行參數(shù)確定，具體流程如圖1 所示。

圖1 Magic 迭代計(jì)算軟件流程

該程序?yàn)橐粋€單機(jī)運(yùn)行程序，該程序依據(jù)用戶在用戶界面上設(shè)置的一系列參數(shù)生成指定數(shù)量的參數(shù)文件，然后啟動相同數(shù)量的Magic 進(jìn)程進(jìn)行計(jì)算。計(jì)算完成后，根據(jù)計(jì)算結(jié)果，通過遺傳算法對參數(shù)進(jìn)行優(yōu)化，生成下一代的參數(shù)文件，再進(jìn)行計(jì)算。通過迭代幾十代或上百代，直至優(yōu)化出最優(yōu)的參數(shù)。

該Magic 迭代計(jì)算軟件迭代一次大約需要花費(fèi)50 min，迭代出最優(yōu)的參數(shù)大約需要花費(fèi)4～5 d的時間。

經(jīng)研究發(fā)現(xiàn)制約運(yùn)行速度的是多個Magic 進(jìn)程在單臺計(jì)算機(jī)上進(jìn)行計(jì)算這一步驟，由于每代求解的是多個具有獨(dú)立的幾何邊界條件的相似模型，是一個易并行問題，故提出將Magic 軟件放在多臺計(jì)算機(jī)上進(jìn)行并行計(jì)算的構(gòu)想。通過技術(shù)論證，最終提出了采用Microsoft HPC 將Magic 迭代計(jì)算軟件進(jìn)行并行化的技術(shù)架構(gòu)。

2 總體設(shè)計(jì)

2.1 集群的架構(gòu)圖

集群的架構(gòu)如圖2 所示。采用Microsoft 的HPC 平 臺，通 過 使 用Microsoft HPC Pack 把 處 于一個局域網(wǎng)內(nèi)的多臺計(jì)算機(jī)搭建成一個計(jì)算機(jī)集群：集群中頭節(jié)點(diǎn)裝有Windows server 操作系統(tǒng)，主要對計(jì)算節(jié)點(diǎn)進(jìn)行監(jiān)控和Magic 進(jìn)程的分配和管理；計(jì)算節(jié)點(diǎn)利用Windows 操作系統(tǒng)(如Window 7)對頭節(jié)點(diǎn)分配的計(jì)算任務(wù)進(jìn)行計(jì)算，在每個計(jì)算節(jié)點(diǎn)上設(shè)置共享文件夾，可以將Magic運(yùn)行結(jié)果存儲到某一指定的共享文件夾中。

圖2 集群的架構(gòu)

2.2 系統(tǒng)工作流程

改進(jìn)的Magic 迭代計(jì)算軟件首先連接到集群的頭結(jié)點(diǎn)，然后指明任務(wù)(即Magic 程序)的絕對路徑、輸入文件的絕對路徑、結(jié)果輸出路徑、程序要占用的CPU 內(nèi)核數(shù)等信息，生成一代所需的任務(wù)數(shù)，組成一個作業(yè)。將作業(yè)提交到頭結(jié)點(diǎn)，頭結(jié)點(diǎn)按照分配策略在可用的計(jì)算節(jié)點(diǎn)啟動一定數(shù)量的Magic 進(jìn)程。計(jì)算節(jié)點(diǎn)在計(jì)算完成后，將計(jì)算結(jié)果存儲到指定的共享文件夾中。頭結(jié)點(diǎn)可以對計(jì)算節(jié)點(diǎn)上的每個Magic 進(jìn)程進(jìn)行監(jiān)控，可以獲得每個計(jì)算節(jié)點(diǎn)Magic 進(jìn)程完成的進(jìn)度、所花的時間等狀態(tài)信息，也可以終止掉異常的Magic 進(jìn)程。改進(jìn)的Magic 迭代計(jì)算軟件可以向集群的頭結(jié)點(diǎn)發(fā)送信息，可以獲得Magic 進(jìn)程的狀態(tài)信息和對Magic 進(jìn)程進(jìn)行控制和管理，流程如圖3 所示。

圖3 改進(jìn)的Magic 迭代計(jì)算軟件工作流程

3 改進(jìn)的Magic 迭進(jìn)計(jì)算軟件設(shè)計(jì)方案

3.1 HPC 集群的搭建

3.1.1 頭結(jié)點(diǎn)的部署與配置

在已安裝服務(wù)器操作系統(tǒng)(如Windows server 2016)的計(jì)算機(jī)上添加域服務(wù)，并將該計(jì)算機(jī)添加到域中。使用Microsoft HPC Pack，創(chuàng)建頭結(jié)點(diǎn)。

使用HPC Pack 群集管理器配置網(wǎng)絡(luò)拓?fù)洌瑘D2 集群的架構(gòu)圖所展現(xiàn)的為其中的一種網(wǎng)絡(luò)拓?fù)潢P(guān)系。

創(chuàng)建不同級別的節(jié)點(diǎn)組，即將可用的計(jì)算資源進(jìn)行分組，使每組擁有不同數(shù)量的計(jì)算資源。如可以使某組擁有集群中所有的計(jì)算資源，保證計(jì)算時的性能最好。本文只設(shè)置了一個組，該組中包含所有的計(jì)算節(jié)點(diǎn)。

創(chuàng)建作業(yè)模板，在向集群提交作業(yè)時使用。在作業(yè)模板中可以設(shè)置作業(yè)放在哪個或哪幾個節(jié)點(diǎn)組上進(jìn)行計(jì)算，防止占用整個集群的計(jì)算資源，影響他人的使用。可以設(shè)置作業(yè)的最大運(yùn)行時間，設(shè)置提交作業(yè)的優(yōu)先級，也可以限定該作業(yè)模板的使用權(quán)限等。

3.1.2 計(jì)算結(jié)點(diǎn)的部署與配置

在Windows 計(jì)算節(jié)點(diǎn)上開啟HPC pack 安裝向?qū)В梢赃x擇創(chuàng)建工作站節(jié)點(diǎn)或選擇計(jì)算節(jié)點(diǎn)將計(jì)算節(jié)點(diǎn)加入現(xiàn)有HPC 群集。輸入頭節(jié)點(diǎn)名稱，完成安裝。通過HPC Cluster Manager 軟件在節(jié)點(diǎn)管理中為每個節(jié)點(diǎn)套入節(jié)點(diǎn)模板，并將剛加入到集群中的節(jié)點(diǎn)添加到某個計(jì)算組中，以增加該組中可用的計(jì)算資源的數(shù)目。因?yàn)樽鳂I(yè)模板會要求選擇相應(yīng)的節(jié)點(diǎn)組，在進(jìn)行并行計(jì)算時會使用該組的計(jì)算資源。

注意事項(xiàng)：1)配置IP 和DNS，IP 地址確保和主節(jié)點(diǎn)在同一個局域網(wǎng)內(nèi)，DNS 服務(wù)器的地址設(shè)置為頭節(jié)點(diǎn)的IP 地址。2)設(shè)置計(jì)算機(jī)名及域名：設(shè)置易于和其他計(jì)算機(jī)區(qū)分的計(jì)算名便于在通過程序生成的日志文件查看每個計(jì)算節(jié)點(diǎn)上被分配了多少M(fèi)agic 進(jìn)程；設(shè)置域名：域名為配置頭節(jié)點(diǎn)時設(shè)置的根域名。

3.2 數(shù)據(jù)的存儲

要求每個計(jì)算節(jié)點(diǎn)的Magic 進(jìn)程在啟動計(jì)算時能讀取到參數(shù)文件，且當(dāng)各個計(jì)算節(jié)點(diǎn)計(jì)算完成后，能把計(jì)算結(jié)果匯總到一起，方便用戶查看。

由于Windows 提供了在局域網(wǎng)中文件共享機(jī)制，故在每臺計(jì)算機(jī)上設(shè)置了一個共享文件夾，在提交作業(yè)之前，用戶可以通過Magic 迭代算法軟件的前臺界面設(shè)置共享文件夾的絕對路徑。這樣，在局域網(wǎng)中的每臺計(jì)算節(jié)點(diǎn)在計(jì)算時，就可以從共享文件夾中讀取所需的參數(shù)文件；計(jì)算完成后，就會將結(jié)果輸出到該共享文件夾下。

3.3 改進(jìn)的Magic 迭代計(jì)算軟件的設(shè)計(jì)

用戶只需在用戶界面上配置好所需的參數(shù)，程序會自動進(jìn)行迭代并將作業(yè)提交到集群上進(jìn)行計(jì)算，實(shí)現(xiàn)集群對用戶的透明化，簡化用戶的操作，提升用戶體驗(yàn)。改進(jìn)的Magic 迭代計(jì)算軟件既可以放到計(jì)算節(jié)點(diǎn)上運(yùn)行，又可以放在頭節(jié)點(diǎn)上運(yùn)行。

Magic 迭代計(jì)算軟件的改進(jìn)主要包含以下3 點(diǎn)：

1)用戶名密碼的設(shè)計(jì)

在Magic 迭代計(jì)算軟件的前端設(shè)置登錄界面，將用戶名密碼和之前創(chuàng)建的作業(yè)模板綁定在一起，存放在數(shù)據(jù)庫中。不同的用戶登錄后，在提交作業(yè)時從數(shù)據(jù)庫中讀出相對應(yīng)的作業(yè)模板，進(jìn)而實(shí)現(xiàn)不同的用戶在提交作業(yè)進(jìn)行計(jì)算時使用不同的計(jì)算資源，達(dá)到資源合理利用的目的。在提交作業(yè)時，在作業(yè)名稱上加上用戶名，這樣管理員可以知道哪些用戶正在使用集群資源。

2)計(jì)算任務(wù)的提交

Microsoft HPC pack SDK 提 供 了 可 供 二 次 開發(fā)的API 接口[13]，通過編程調(diào)用相應(yīng)的接口實(shí)現(xiàn)集群的連接和將每一代的Magic 程序放到集群上進(jìn)行計(jì)算的操作，從而實(shí)現(xiàn)將耗時耗資源的計(jì)算采用并行方式完成。

通過調(diào)用API 相應(yīng)的函數(shù)可以設(shè)置作業(yè)使用的作業(yè)模板，Magic 進(jìn)程要使用的內(nèi)核數(shù)，以到達(dá)合理利用集群中計(jì)算資源的目的。

3)日志文件的編寫

當(dāng)進(jìn)行集群計(jì)算時，編寫相應(yīng)的日志文件，用來統(tǒng)計(jì)一個作業(yè)提交到集群上的時間點(diǎn)：每個Magic 進(jìn)程被分配到哪個計(jì)算節(jié)點(diǎn)上，計(jì)算每個Magic 所花的時間；每個計(jì)算節(jié)點(diǎn)被分配的任務(wù)數(shù)，用于集群計(jì)算所花的時間；每個作業(yè)完成的時間點(diǎn)、所耗時長和檢查每個任務(wù)是否計(jì)算出了結(jié)果，一些錯誤提示等一系列的信息。通過統(tǒng)計(jì)以上信息，可以和單機(jī)運(yùn)行所花費(fèi)的時間進(jìn)行比較，判斷是否可以提升計(jì)算效率。可以清楚地判斷每個計(jì)算節(jié)點(diǎn)計(jì)算快慢，可以棄用計(jì)算較慢的計(jì)算節(jié)點(diǎn)。

4 并行計(jì)算中的問題及解決方法

在并行化過程中遇到了一些問題，下面對出現(xiàn)的問題進(jìn)行探討并給出相應(yīng)的解決辦法。

1) Magic 進(jìn)程沒有進(jìn)行計(jì)算。

本文使用工作站作為計(jì)算節(jié)點(diǎn)，每個工作站有32 個CPU 內(nèi)核，在實(shí)驗(yàn)時使用2 臺相同的工作站充當(dāng)計(jì)算節(jié)點(diǎn)，設(shè)置每個Magic 進(jìn)程使用的CPU 內(nèi)核數(shù)為1，當(dāng)給每臺工作站分配超過24 個Magic 進(jìn)程時，會出現(xiàn)部分Magic 進(jìn)程沒有進(jìn)行計(jì)算，卻顯示計(jì)算完成的情況。針對這種情況，本文采取了下面的措施：作業(yè)提交后，在獲取作業(yè)的完成進(jìn)度過程中，每當(dāng)進(jìn)度發(fā)生變化時，代表有Magic 進(jìn)程計(jì)算完成，此時獲取任務(wù)的列表，通過檢測已完成的任務(wù)是否生成完整的計(jì)算結(jié)果文件，來判斷Magic 進(jìn)程是否計(jì)算完成，如果沒有完整的結(jié)果文件，將該任務(wù)再次提交到集群上進(jìn)行計(jì)算。

2)算例在計(jì)算完成后無法停止。

在搭建的測試集群平臺上經(jīng)測試發(fā)現(xiàn)，在計(jì)算節(jié)點(diǎn)上，部分Magic 進(jìn)程在計(jì)算完成后，所有的結(jié)果文件已經(jīng)生成，但是卻無法自己停止，在集群中顯示該Magic 進(jìn)程正在運(yùn)行，這樣導(dǎo)致某一次迭代無法完成，無法生成下一次迭代所需的參數(shù)文件，無法進(jìn)入下一次迭代，大大降低了運(yùn)算的效率。

針對這種情況，因?yàn)樵谧鳂I(yè)模板中可以設(shè)置一個作業(yè)最大運(yùn)行時間，所以規(guī)定了一個作業(yè)最大運(yùn)行時間的值，到規(guī)定的時間，終止掉這一代。但是發(fā)現(xiàn)參數(shù)文件不同，每個Magic 進(jìn)程計(jì)算所需的時間不同，無法準(zhǔn)確得知每一代最大的運(yùn)行時間。如果最大運(yùn)行時間設(shè)置得過大，計(jì)算完成，Magic 進(jìn)程遲遲無法停掉，同樣也會增加每一代運(yùn)行的時間，降低計(jì)算效率；如果每代計(jì)算時間設(shè)置的過小，部分Magic 進(jìn)程還沒有計(jì)算出結(jié)果，就被強(qiáng)行終止掉了，會使下一代無法生成較好的參數(shù)，甚至?xí)?dǎo)致最終無法生成最優(yōu)的參數(shù)。

依據(jù)Magic 無法自動終止，就利用集群的頭結(jié)點(diǎn)強(qiáng)行停止掉的思想，在作業(yè)正在運(yùn)行時每過一段時間(如20 s)，獲取Magic 進(jìn)程列表，檢測正在運(yùn)行的Magic 進(jìn)程，看所有的結(jié)果文件是否已經(jīng)存在，如果已存在，可將該Magic 進(jìn)程終止。這樣可以做到及時終止計(jì)算已完成但未自動結(jié)束的Magic 進(jìn)程。

應(yīng)當(dāng)注意的是，由于在程序中反復(fù)通過調(diào)用API 函數(shù)獲取作業(yè)的任務(wù)列表，如果任務(wù)列表比較大，會占用較大的內(nèi)存，在使用完成后，沒有及時的釋放掉，會造成內(nèi)存泄漏的問題。所以在使用完任務(wù)列表后要及時的釋放掉，可以通過調(diào)用ISchedulerCollection::Clear 函數(shù)進(jìn)行釋放，以免造成程序出錯。

3)為每個計(jì)算節(jié)點(diǎn)分配的最大任務(wù)數(shù)。

經(jīng)實(shí)驗(yàn)發(fā)現(xiàn)，在搭建的集群平臺上，在把多個Magic 進(jìn)程分配到集群上時，當(dāng)一次迭代的Magic 進(jìn)程過多，超過了一臺計(jì)算節(jié)點(diǎn)可用的CPU內(nèi)核數(shù)時，集群頭節(jié)點(diǎn)會把任務(wù)循環(huán)分配到可以使用的計(jì)算節(jié)點(diǎn)上。如可用的計(jì)算節(jié)點(diǎn)有3 個，第1 個任務(wù)會分配到第1 臺計(jì)算節(jié)點(diǎn)上，第2 個任務(wù)會被分配到第2 個計(jì)算節(jié)點(diǎn)上，第3 個任務(wù)會被分配到第3 個計(jì)算節(jié)點(diǎn)上，第4 個任務(wù)又會被分配到第1 個計(jì)算節(jié)點(diǎn)上，依次循環(huán)，有1 個計(jì)算節(jié)點(diǎn)上的內(nèi)核被分配完就不再給該計(jì)算節(jié)點(diǎn)再分配；當(dāng)一代中包括的Magic 較少時，集群會將所有的Magic 進(jìn)程分配到一個計(jì)算節(jié)點(diǎn)上。

為每個計(jì)算節(jié)點(diǎn)分配的Magic 進(jìn)程數(shù)應(yīng)根據(jù)CPU 的利用率、每個計(jì)算節(jié)點(diǎn)上所有Magic 計(jì)算完成的時間和集群用戶數(shù)量這3 個指標(biāo)來確定。

每臺工作站都是多核CPU，如果每個Magic進(jìn)程占用CPU 的1 個內(nèi)核，1 個計(jì)算節(jié)點(diǎn)被分配的Magic 進(jìn)程數(shù)為CPU 的內(nèi)核數(shù)，計(jì)算節(jié)點(diǎn)的CPU 利用率會很高，甚至?xí)_(dá)到100%。有的計(jì)算節(jié)點(diǎn)不僅要滿足集群運(yùn)算的需求，還要滿足用戶正常的使用，如果CPU 的利用率過高，則無法滿足用戶對計(jì)算機(jī)的正常使用；CPU 的利用率過高，也會導(dǎo)致1 個計(jì)算節(jié)點(diǎn)上多個Magic 進(jìn)程之間相互影響，1 個計(jì)算節(jié)點(diǎn)上任務(wù)完成的時間增加。如果在多核工作站上分配的Magic 進(jìn)程過多，會存在許多顯示計(jì)算完成卻沒有進(jìn)行計(jì)算的Magic 進(jìn)程，雖然重復(fù)提交可以解決該問題，但是還是會略微增加迭代一次所需的時間。

如果1 個計(jì)算節(jié)點(diǎn)被分配的Magic 進(jìn)程數(shù)少于CPU 的內(nèi)核數(shù)，CPU 的利用率就會下降，1 個計(jì)算節(jié)點(diǎn)上分配的Magic 進(jìn)程相互之間影響較小，完成時間縮短，但是整個集群能并行運(yùn)算的算例總數(shù)量就會下降。假如集群中的計(jì)算節(jié)點(diǎn)的數(shù)量一定，不再增加，多個用戶同時使用集群，就可能會出現(xiàn)部分用戶提交的任務(wù)會處于排隊(duì)狀態(tài)。所以，要把這3 個因素綜合考慮，取得一個最優(yōu)值。

綜合以上所有因素，本文經(jīng)實(shí)驗(yàn)發(fā)現(xiàn)當(dāng)1 臺計(jì)算機(jī)擁有的CPU 內(nèi)核數(shù)較多時，設(shè)置每臺計(jì)算節(jié)點(diǎn)最大可用于計(jì)算的內(nèi)核數(shù)為每臺計(jì)算節(jié)點(diǎn)擁有CPU 內(nèi)核數(shù)的 [ 2/3]為宜，規(guī)定每個Magic 進(jìn)程計(jì)算使用的內(nèi)核數(shù)為1 即可。

值得注意的是，只有先在HPC Cluster Manage軟件中把每臺計(jì)算節(jié)點(diǎn)進(jìn)行脫機(jī)后，才能使用該軟件設(shè)置每個計(jì)算節(jié)點(diǎn)可以使用的最大內(nèi)核數(shù)，且可用的最大內(nèi)核數(shù)只能設(shè)置為偶數(shù)。

5 集群安全性論證

由于在進(jìn)行Magic 進(jìn)行并行化時，要求集群具有容錯能力，即1 個計(jì)算節(jié)點(diǎn)宕機(jī)的情況。經(jīng)過實(shí)驗(yàn)論證發(fā)現(xiàn)，當(dāng)某個計(jì)算節(jié)點(diǎn)在運(yùn)行Magic 進(jìn)程時出現(xiàn)了宕機(jī)的情況，該機(jī)上計(jì)算任務(wù)不會失敗，任務(wù)會被重新收回，狀態(tài)變成排隊(duì)狀態(tài)，當(dāng)有可用的計(jì)算資源時，任務(wù)會被重新分配出去，完成計(jì)算；當(dāng)1 個計(jì)算節(jié)點(diǎn)發(fā)生故障時，集群將不會分配Magic 進(jìn)程給該計(jì)算節(jié)點(diǎn)。1 個計(jì)算節(jié)點(diǎn)出現(xiàn)故障，不會影響整個集群的正常使用。

6 實(shí)驗(yàn)結(jié)果

本文在Magic 迭代算法軟件的前端界面上設(shè)置好Magic 程序所需的參數(shù)信息，使用搭建好的2 臺相同的工作站集群充當(dāng)計(jì)算節(jié)點(diǎn)，用于Magic 程序的運(yùn)行，每臺工作站擁有32 個CPU內(nèi)核，同時準(zhǔn)備1 臺相同的工作站進(jìn)行單機(jī)迭代優(yōu)化參數(shù)。

經(jīng)過測算在工作站上單獨(dú)運(yùn)行一個Magic 進(jìn)程，計(jì)算完成平均花費(fèi)15 min。程序每次迭代會生成44 個Magic 進(jìn)程。由于我們設(shè)定的每臺計(jì)算節(jié)點(diǎn)可用的最大內(nèi)核為22 個，每個Magic 進(jìn)程占用1 個CPU 內(nèi)核，故每次迭代44 個Magic 進(jìn)程可以同時進(jìn)行計(jì)算，沒有排隊(duì)現(xiàn)象。對于單機(jī)的magic 進(jìn)程一般習(xí)慣設(shè)定同時開啟的Magic 進(jìn)程數(shù)為工作站的最大內(nèi)核數(shù)，故一次開啟32 個進(jìn)程。集群和用于單機(jī)迭代優(yōu)化參數(shù)的工作站都沒有運(yùn)行其他程序。

放在集群上進(jìn)行迭代，44 個Magic 進(jìn)程計(jì)算完成平均所花的時間為22 min。而在單機(jī)上完成44 個Magic 進(jìn)程計(jì)算平均花費(fèi)40 min。說明使用較單機(jī)多一倍的計(jì)算資源，計(jì)算速度大約提升了一倍，加速比約為2。通過實(shí)驗(yàn)數(shù)據(jù)比對發(fā)現(xiàn)該方法能提高計(jì)算效率，所以該方法是行之有效的。

7 結(jié)論

本文以單機(jī)Magic 迭代計(jì)算軟件為研究對象，針對每代開啟多個Magic 程序、運(yùn)行效率低下的問題，提出了一種基于Microsoft HPC 的并行化方法，提高了計(jì)算速度。

1)本文采用了共享存儲的方法，使用共享文件夾實(shí)現(xiàn)多臺計(jì)算機(jī)計(jì)算開始前讀取所需參數(shù)，計(jì)算完成后存儲計(jì)算結(jié)果的功能。

2)本文提出基于Microsoft HPC 的方法實(shí)現(xiàn)Magic 迭代計(jì)算軟件的并行化，將每代的Magic 程序分配到多臺計(jì)算機(jī)的不同計(jì)算單元上進(jìn)行計(jì)算，既利用了閑置的計(jì)算資源，又提高了計(jì)算效率，且成本低。為解決同類問題提供了一種可行的思路和方法。

在未來的工作中,可以深入的研究一下在并行計(jì)算過程中出現(xiàn)的個別Magic 進(jìn)程沒有進(jìn)行計(jì)算以及部分算例在計(jì)算完成后無法自行停止問題的真正原因。