Resumen de Biblioteca en C++ para trabajo con clusters

Beatriz Valdés Díaz, Fernando José Artigas Fuentes

• español

  Los clusters de computadoras son importantes para el desarrollo de investigaciones científicas complejas. Estudios realizados evidencian que las herramientas empleadas en el proceso de trabajo con clusters, resultan complicadas para los usuarios menos relacionados con especialidades técnicas. Este trabajo presenta el diseño e implementación de una biblioteca en C++ orientada a los programadores, que organiza el proceso de trabajo con un cluster en una jerarquía de capas. Esto permite que el programador solo haga uso de funciones de alto nivel de abstracción, más cercanas al problema a resolver por el usuario. La biblioteca, además de permitir a los programadores integrar aplicaciones de escritorio específicas de los usuarios con clusters, viabiliza parte del trabajo con estos de forma desatendida y agiliza la realización de estudios de escalabilidad de programas paralelos. Asimismo, especifica los recursos del cluster y características de aplicaciones necesarios para ejecutar los programas mediante recetas predefinidas. Como parte de la implementación se utilizó el componente de gestión de trabajo de la biblioteca GridMD, y las bibliotecas boost_serialization y boost_filesystem. Las pruebas realizadas para comprobar el funcionamiento de la biblioteca sobre un cluster con Linux y Slurm mostraron un buen desempeño sin errores identificados.

• English

  Computer clusters are important for the development of complex scientific research. Some studies demonstrate that tools used on clusters are complicated for users less related to technical sciences. This paper presents the design and implementation of a C++ library targeted to programmers, which arranges the work with a cluster into layer architecture. This allows programmers to use high-level abstraction functions, closer to the user's problem to be solved. The library allows not only integrate user´s desktop applications with clusters but also makes part of the work with them in an unattended way and speeds up scalability studies of parallel programs. Likewise, specifies cluster resources and job features required to run the programs by using predefined recipes. As part of the implementation, the job manager component of the GridMD library, and the boost_serialization and boost_filesystem libraries were used. All the tests carried out to the library on a cluster with Linux and Slurm have shown a good performance without identified errors.