Грид-вычисления: различия между версиями
w>InternetArchiveBot (Спасено источников — 7, отмечено мёртвыми — 0. Сообщить об ошибке. См. FAQ.) #IABot (v2.0.8.6) |
In.wiki (комментарии | вклад) |
||
| (не показано 7 промежуточных версий 3 участников) | |||
| Строка 22: | Строка 22: | ||
== История == | == История == | ||
Термин «грид-вычисления» появился в начале [[1990-е|1990-х годов]] как метафора, демонстрирующая возможность простого доступа к вычислительным ресурсам как и к электрической сети ({{lang-en|power grid}}) в сборнике под редакцией Иэна Фостера и Карла Кессельмана «The Grid: Blueprint for a new computing infrastructure». | Термин «грид-вычисления» появился в начале [[1990-е|1990-х годов]] как метафора, демонстрирующая возможность простого доступа к вычислительным ресурсам как и к электрической сети ({{lang-en|power grid}}) в сборнике под редакцией Иэна Фостера и Карла Кессельмана «The Grid: Blueprint for a new computing infrastructure». | ||
| + | |||
| + | Распространению этой метафоры предшествовали десятилетия использования метафоры [[utility computing]] (1961), представлявшей вычисления как общественную услугу, аналогичную услугам телефонии<ref>[[John McCarthy (computer scientist)|John McCarthy]], speaking at the MIT Centennial in 1961</ref><ref>{{cite book|last1=Garfinkel|first1=Simson|title=Architects of the Information Society, Thirty-Five Years of the Laboratory for Computer Science at MIT|url=https://archive.org/details/architectsofinfo00garf|publisher=MIT Press|year=1999|isbn=978-0-262-07196-3|editor1-first=Hal|editor1-last=Abelson|url-access=registration}}</ref>. | ||
Использование свободного времени процессоров и добровольного компьютинга стало популярным в конце 1990-х годов после запуска проектов [[Добровольные вычисления|добровольных вычислений]] [[GIMPS]] в [[1996 год]]у, [[distributed.net]] в [[1997 год]]у и [[SETI@home]] в [[1999 год]]у. Эти первые проекты добровольного компьютинга использовали мощности подсоединённых к сети компьютеров обычных пользователей для решения исследовательских задач, требующих больших вычислительных мощностей. | Использование свободного времени процессоров и добровольного компьютинга стало популярным в конце 1990-х годов после запуска проектов [[Добровольные вычисления|добровольных вычислений]] [[GIMPS]] в [[1996 год]]у, [[distributed.net]] в [[1997 год]]у и [[SETI@home]] в [[1999 год]]у. Эти первые проекты добровольного компьютинга использовали мощности подсоединённых к сети компьютеров обычных пользователей для решения исследовательских задач, требующих больших вычислительных мощностей. | ||
| − | Идеи грид-системы (включая идеи из областей [[Распределённые вычисления|распределённых вычислений]], [[Объектно-ориентированное программирование|объектно-ориентированного программирования]], использования [[Кластер (группа компьютеров)|компьютерных кластеров]], [[веб-сервис]]ов и др.) были собраны и объединены {{нп3|Фостер, Иэн|Иэном Фостером||Ian Foster}}, {{нп3|Кессельман, Карл|Карлом Кессельманом||Carl Kesselman}} и Стивом Тукке (Steve Tuecke), которых часто называют отцами грид-технологии.<ref name=father>{{cite web|url=http://magazine.uchicago.edu/0404/features/index.shtml|title=Amy M. Braverman.Father of the Grid|archiveurl=https://www.webcitation.org/65X4DGVga?url=http://magazine.uchicago.edu/0404/features/index.shtml|archivedate=2012-02-18}}</ref> Они начали создание набора инструментов для грид-компьютинга {{нп3|Globus Toolkit}}, который включает в себя не только инструменты менеджмента вычислений, но и инструменты управления ресурсами хранения данных, обеспечения безопасности доступа к данным и к самому гриду, мониторинга использования и передвижения данных, а также инструментарий для разработки дополнительных грид-сервисов. В настоящее время этот набор инструментария является де факто стандартом для построения инфраструктуры на базе технологии грид, хотя на рынке существует множество других инструментариев для грид-систем как в масштабе предприятия, так и в глобальном. | + | Идеи грид-системы (включая идеи из областей [[Распределённые вычисления|распределённых вычислений]], [[Объектно-ориентированное программирование|объектно-ориентированного программирования]], использования [[Кластер (группа компьютеров)|компьютерных кластеров]], [[веб-сервис]]ов и др.) были собраны и объединены {{нп3|Фостер, Иэн|Иэном Фостером||Ian Foster}}, {{нп3|Кессельман, Карл|Карлом Кессельманом||Carl Kesselman}} и Стивом Тукке (Steve Tuecke), которых часто называют отцами грид-технологии.<ref name="father">{{cite web|url=http://magazine.uchicago.edu/0404/features/index.shtml|title=Amy M. Braverman.Father of the Grid|archiveurl=https://www.webcitation.org/65X4DGVga?url=http://magazine.uchicago.edu/0404/features/index.shtml|archivedate=2012-02-18}}</ref> Они начали создание набора инструментов для грид-компьютинга {{нп3|Globus Toolkit}}, который включает в себя не только инструменты менеджмента вычислений, но и инструменты управления ресурсами хранения данных, обеспечения безопасности доступа к данным и к самому гриду, мониторинга использования и передвижения данных, а также инструментарий для разработки дополнительных грид-сервисов. В настоящее время этот набор инструментария является де факто стандартом для построения инфраструктуры на базе технологии грид, хотя на рынке существует множество других инструментариев для грид-систем как в масштабе предприятия, так и в глобальном. |
| + | |||
| + | В ноябре 2006 года на конференции по суперкомпьютерам в Тампе, штат Флорида, Зайдель получил [[Премия Сиднея Фернбаха|премию Сиднея Фернбаха]] «За выдающийся вклад в разработку программного обеспечения для высокопроизводительных вычислений и Grid-вычислений, позволяющего проводить совместные численные исследования сложных проблем физики; в частности, моделирование столкновений черных дыр»<ref>{{cite web|title=Edward Seidel 2006 Sidney Fernbach Award Recipient|url=http://www.computer.org/portal/web/awards/seidel|work=IEEE Computer Society Awards|publisher=IEEE Computer Society|access-date=14 October 2011|archive-url=https://web.archive.org/web/20110815212928/http://www.computer.org/portal/web/awards/seidel|archive-date=15 August 2011|url-status=dead}}</ref>. | ||
| + | |||
| + | Эта награда, являющаяся одной из высших наград в области компьютерной науки, была присуждена за его достижения в области численных расчетов в области [[Теория относительности|теории относительности]]<ref>{{cite web|url=http://www.computer.org/portal/web/awards/seidel|title=Edward Seidel • IEEE Computer Society|website=www.computer.org|access-date=14 March 2018|archive-url=https://web.archive.org/web/20110815212928/http://www.computer.org/portal/web/awards/seidel|archive-date=15 August 2011|url-status=dead}}</ref>. | ||
| + | |||
| + | C 2007 года стал популярным термин «[[облачные вычисления]]», который концептуально схож с каноническим определением Фостера для сетевых вычислений (с точки зрения потребления вычислительных ресурсов по мере поступления электроэнергии из электросети) и более ранним uitility computing. | ||
| − | + | После появления [[Криптовалюты|криптовалют]], эра которых была открыта запуском сети [[биткоин]] в 2009 году, добровольные системы грид-вычислений столкнулись с нарастающей [[Конкуренция за вычислительные мощности|конкуренцией за вычислительные мощности]] со стороны сетей блокчейн. Эта конкуренция их не уничтожила, но, в целом, если сопоставить современное<ref>Март 2025 года, например.</ref> состояние выделяемых под обработку криптовалют и добровольных грид-вычислений в научных целях, эта конкуренция для грид-систем выглядит, скорее, проигранной. | |
| − | === | + | == Крупнейшие виртуальные грид-системы == |
| + | {| class="wikitable" | ||
| + | |+Сравнение крупнейших виртуальных грид-систем, поддерживаемых волонтёрами | ||
| + | !система | ||
| + | !дата | ||
| + | !мощность | ||
| + | !дата | ||
| + | !мощность | ||
| + | |- | ||
| + | |[[Folding@home]] | ||
| + | |март 2020 | ||
| + | |1.1 exaFLOPS<ref name="FAH osstats2">{{cite web|author=Pande lab|title=Client Statistics by OS|url=https://stats.foldingathome.org/os|url-status=live|archive-url=https://archive.today/20200412111010/https://stats.foldingathome.org/os|archive-date=April 12, 2020|access-date=March 26, 2020|work=Folding@home|publisher=Stanford University}}</ref> | ||
| + | | | ||
| + | | | ||
| + | |- | ||
| + | |[[BOINC]] | ||
| + | |7 апреля 2020 | ||
| + | |29.8 PFLOPS<ref name="BoincStats">{{cite web|url=http://boincstats.com/en/stats/-1/project/detail|title=BOINCstats – BOINC combined credit overview|access-date=October 30, 2016|archive-date=January 22, 2013|archive-url=https://web.archive.org/web/20130122022019/http://boincstats.com/en/stats/-1/project/detail/|url-status=live}}</ref> | ||
| + | | | ||
| + | | | ||
| + | |- | ||
| + | |[[IceCube]] от [[OSG]] | ||
| + | |ноябрь 2019 | ||
| + | |350 fp32 PFLOPS<ref>{{cite web|url=https://www.sdsc.edu/News%20Items/PR20191119_GPU_Cloudburst.html|title=SDSC, Wisconsin U IceCube Center Conduct GPU Cloudburst Experiment|publisher=SDSC|access-date=April 22, 2022|archive-date=September 14, 2022|archive-url=https://web.archive.org/web/20220914153408/https://www.sdsc.edu/News%20Items/PR20191119_GPU_Cloudburst.html|url-status=live}}</ref> | ||
| + | | | ||
| + | | | ||
| + | |- | ||
| + | |[[Einstein@Home]] | ||
| + | |февраль 2018 | ||
| + | |3.489 PFLOPS<ref>{{cite web|url=http://boincstats.com/en/stats/5/project/detail|title=Einstein@Home Credit overview|publisher=BOINC|access-date=October 30, 2016|archive-date=August 27, 2016|archive-url=https://web.archive.org/web/20160827063611/http://boincstats.com/en/stats/5/project/detail|url-status=live}}</ref> | ||
| + | | | ||
| + | | | ||
| + | |- | ||
| + | |[[SETI@Home]] | ||
| + | |7 апреля 2020 | ||
| + | |1.11 PFLOPS<ref>{{cite web|url=http://boincstats.com/en/stats/0/project/detail|title=SETI@Home Credit overview|publisher=BOINC|access-date=October 30, 2016|archive-date=July 3, 2013|archive-url=https://web.archive.org/web/20130703143037/http://boincstats.com/en/stats/0/project/detail|url-status=live}}</ref> | ||
| + | | | ||
| + | | | ||
| + | |- | ||
| + | |[[MilkyWay@Home]] | ||
| + | |7 апреля 2020 | ||
| + | |1.465 PFLOPS<ref>{{cite web|url=http://boincstats.com/en/stats/61/project/detail|title=MilkyWay@Home Credit overview|publisher=BOINC|access-date=October 30, 2016|archive-date=May 20, 2012|archive-url=https://web.archive.org/web/20120520164005/http://boincstats.com/en/stats/61/project/detail|url-status=live}}</ref> | ||
| + | | | ||
| + | | | ||
| + | |- | ||
| + | |[[GIMPS]] | ||
| + | |март 2019 | ||
| + | |0.558 PFLOPS<ref>{{cite web|url=http://www.mersenne.org/primenet|title=Internet PrimeNet Server Distributed Computing Technology for the Great Internet Mersenne Prime Search|work=GIMPS|access-date=March 12, 2019|archive-date=May 25, 2019|archive-url=https://web.archive.org/web/20190525223313/https://www.mersenne.org/primenet/|url-status=live}}</ref> | ||
| + | | | ||
| + | | | ||
| + | |} | ||
| + | Для сравнения - по состоянию на март 2019 года вычислительная мощность [[Сеть Bitcoin|сети Bitcoin]] оценивалась на уровне более 80 000 exaFLOPS<ref name="Bitcoin Network Statistics2">{{cite web|url=http://bitcoinwatch.com/bitcoin/|title=Bitcoin Network Statistics|author=bitcoinwatch.com|work=Bitcoin|access-date=March 12, 2019|archive-date=January 20, 2023|archive-url=https://web.archive.org/web/20230120182533/https://bitcoincharts.com/|url-status=live}}</ref>. Эта оценка, конечно, отражает количество флопс, необходимое для эквивалента хэш-вывода сети Bitcoin, а не ее возможности для общих арифметических операций с плавающей точкой, поскольку элементы сети Bitcoin (в основном - майнинговые [[ASIC-устройства]] для биткойнов) выполняют только определенные криптографические хэш-вычисления, требуемые протоколом Bitcoin. Тем не менее, разрыв в мощностях выглядит разительным. | ||
| + | |||
| + | === Грид-система ЦЕРНа === | ||
{{main|LHC Computing Grid}} | {{main|LHC Computing Grid}} | ||
| + | Грид-технология применяется для моделирования и обработки данных в экспериментах на [[Большой адронный коллайдер|Большом адронном коллайдере]] (грид используется и в других задачах с интенсивными вычислениями). На платформе [[BOINC]] в настоящее время ведутся активные вычисления более 60 проектов. Например, проект '''Fusion''' (юг Франции, разработка метода получения электричества с помощью термоядерного синтеза на экспериментальном реакторе [[ITER]]) также использует грид ([[EDGeS@Home]]). Под названием '''CLOUD''' начат проект коммерциализации грид-технологий, в рамках которого небольшие компании, институты, нуждающиеся в вычислительных ресурсах, но не могущие себе позволить по тем или иным причинам иметь свой суперкомпьютерный центр, могут покупать вычислительное время грида<ref name="gazeta.ru" />. | ||
| + | |||
Грид-система [[CERN|ЦЕРНа]], предназначенная для обработки данных, получаемых с [[Большой адронный коллайдер|Большого адронного коллайдера]], имеет иерархическую структуру.<ref name="gazeta.ru">{{Cite web |url=http://www.gazeta.ru/science/2010/04/02_a_3346640.shtml |title=Интернет-коллайдер |access-date=2010-04-14 |archive-date=2010-04-09 |archive-url=https://web.archive.org/web/20100409035507/http://www.gazeta.ru/science/2010/04/02_a_3346640.shtml |deadlink=no }}</ref> | Грид-система [[CERN|ЦЕРНа]], предназначенная для обработки данных, получаемых с [[Большой адронный коллайдер|Большого адронного коллайдера]], имеет иерархическую структуру.<ref name="gazeta.ru">{{Cite web |url=http://www.gazeta.ru/science/2010/04/02_a_3346640.shtml |title=Интернет-коллайдер |access-date=2010-04-14 |archive-date=2010-04-09 |archive-url=https://web.archive.org/web/20100409035507/http://www.gazeta.ru/science/2010/04/02_a_3346640.shtml |deadlink=no }}</ref> | ||
| Строка 89: | Строка 152: | ||
}} | }} | ||
* [https://web.archive.org/web/20070616023016/http://www.gridbus.org/~raj/papers/gmchapter.pdf Global Grids and Software Toolkits: A Study of Four Grid Middleware Technologies] | * [https://web.archive.org/web/20070616023016/http://www.gridbus.org/~raj/papers/gmchapter.pdf Global Grids and Software Toolkits: A Study of Four Grid Middleware Technologies] | ||
| − | * [ | + | * [http://www.grid.az/ AZGRID | Грид сегмент Института Физики НАН Азербайджана] |
* [https://web.archive.org/web/20120125155258/https://www.jmasters.info:8443/jres/ JRES| Java Remote Execution Service] | * [https://web.archive.org/web/20120125155258/https://www.jmasters.info:8443/jres/ JRES| Java Remote Execution Service] | ||
| Строка 95: | Строка 158: | ||
[[Категория:Архитектура распределённых вычислений]] | [[Категория:Архитектура распределённых вычислений]] | ||
| + | [[Категория:Дата-центры]] | ||
[[Категория:Грид-вычисления|*]] | [[Категория:Грид-вычисления|*]] | ||
[[Категория:Гриды|*]] | [[Категория:Гриды|*]] | ||
Текущая версия от 22:01, 10 марта 2025
Грид-вычисления (англ. grid — решётка, сеть) — это форма распределённых вычислений, в которой «виртуальный суперкомпьютер» представлен в виде кластеров, соединённых с помощью сети, слабосвязанных гетерогенных компьютеров, работающих вместе для выполнения огромного количества заданий (операций, работ). Эта технология применяется для решения научных, математических задач, требующих значительных вычислительных ресурсов. Грид-вычисления используются также в коммерческой инфраструктуре для решения таких трудоёмких задач, как экономическое прогнозирование, сейсмоанализ, разработка и изучение свойств новых лекарств.
Грид с точки зрения сетевой организации представляет собой согласованную, открытую и стандартизованную среду, которая обеспечивает гибкое, безопасное, скоординированное разделение вычислительных ресурсов и ресурсов хранения[1] информации, которые являются частью этой среды, в рамках одной виртуальной организации.[2]
Концепция грид[править | править код]
Грид является географически распределённой инфраструктурой, объединяющей множество ресурсов разных типов (процессоры, долговременная и оперативная память, хранилища и базы данных, сети), доступ к которым пользователь может получить из любой точки, независимо от места их расположения.[3]
Идея грид-компьютинга возникла вместе с распространением персональных компьютеров, развитием интернета и технологий пакетной передачи данных на основе оптического волокна (SONET, SDH и ATM), а также технологий локальных сетей (Gigabit Ethernet). Полоса пропускания коммуникационных средств стала достаточной, чтобы при необходимости привлечь ресурсы другого компьютера. Учитывая, что множество подключённых к глобальной сети компьютеров большую часть рабочего времени простаивает и располагает большими ресурсами, чем необходимо для решения их повседневных задач, возникает возможность применить их неиспользуемые ресурсы в другом месте.
Сравнение грид-систем и обычных суперкомпьютеров[править | править код]
Распределённые, или грид-вычисления в целом являются разновидностью параллельных вычислений, которые основываются на обычных компьютерах (со стандартными процессорами, устройствами хранения данных, блоками питания и т. д.), подключённых к сети (локальной или глобальной) при помощи обычных протоколов, например, Ethernet, в то время как обычный суперкомпьютер содержит множество процессоров, подключённых к локальной высокоскоростной шине.
Основным преимуществом распределённых вычислений является то, что отдельная ячейка вычислительной системы может быть приобретена как обычный неспециализированный компьютер. Таким образом можно получить практически те же вычислительные мощности, что и на обычных суперкомпьютерах, но с гораздо меньшей стоимостью.
Типы грид-систем[править | править код]
В настоящее время выделяют три основных типа грид-систем:
- Добровольные гриды — гриды на основе использования добровольно предоставляемого свободного ресурса персональных компьютеров;
- Научные гриды — хорошо распараллеливаемые приложения программируются специальным образом (например, с использованием Globus Toolkit);
- Гриды на основе выделения вычислительных ресурсов по требованию (коммерческий грид, англ. enterprise grid) — обычные коммерческие приложения работают на виртуальном компьютере, который, в свою очередь, состоит из нескольких физических компьютеров, объединённых с помощью грид-технологий.
История[править | править код]
Термин «грид-вычисления» появился в начале 1990-х годов как метафора, демонстрирующая возможность простого доступа к вычислительным ресурсам как и к электрической сети (англ. power grid) в сборнике под редакцией Иэна Фостера и Карла Кессельмана «The Grid: Blueprint for a new computing infrastructure».
Распространению этой метафоры предшествовали десятилетия использования метафоры utility computing (1961), представлявшей вычисления как общественную услугу, аналогичную услугам телефонии[4][5].
Использование свободного времени процессоров и добровольного компьютинга стало популярным в конце 1990-х годов после запуска проектов добровольных вычислений GIMPS в 1996 году, distributed.net в 1997 году и SETI@home в 1999 году. Эти первые проекты добровольного компьютинга использовали мощности подсоединённых к сети компьютеров обычных пользователей для решения исследовательских задач, требующих больших вычислительных мощностей.
Идеи грид-системы (включая идеи из областей распределённых вычислений, объектно-ориентированного программирования, использования компьютерных кластеров, веб-сервисов и др.) были собраны и объединены Иэном Фостером[англ.], Карлом Кессельманом[англ.] и Стивом Тукке (Steve Tuecke), которых часто называют отцами грид-технологии.[1] Они начали создание набора инструментов для грид-компьютинга Globus Toolkit[англ.], который включает в себя не только инструменты менеджмента вычислений, но и инструменты управления ресурсами хранения данных, обеспечения безопасности доступа к данным и к самому гриду, мониторинга использования и передвижения данных, а также инструментарий для разработки дополнительных грид-сервисов. В настоящее время этот набор инструментария является де факто стандартом для построения инфраструктуры на базе технологии грид, хотя на рынке существует множество других инструментариев для грид-систем как в масштабе предприятия, так и в глобальном.
В ноябре 2006 года на конференции по суперкомпьютерам в Тампе, штат Флорида, Зайдель получил премию Сиднея Фернбаха «За выдающийся вклад в разработку программного обеспечения для высокопроизводительных вычислений и Grid-вычислений, позволяющего проводить совместные численные исследования сложных проблем физики; в частности, моделирование столкновений черных дыр»[6].
Эта награда, являющаяся одной из высших наград в области компьютерной науки, была присуждена за его достижения в области численных расчетов в области теории относительности[7].
C 2007 года стал популярным термин «облачные вычисления», который концептуально схож с каноническим определением Фостера для сетевых вычислений (с точки зрения потребления вычислительных ресурсов по мере поступления электроэнергии из электросети) и более ранним uitility computing.
После появления криптовалют, эра которых была открыта запуском сети биткоин в 2009 году, добровольные системы грид-вычислений столкнулись с нарастающей конкуренцией за вычислительные мощности со стороны сетей блокчейн. Эта конкуренция их не уничтожила, но, в целом, если сопоставить современное[8] состояние выделяемых под обработку криптовалют и добровольных грид-вычислений в научных целях, эта конкуренция для грид-систем выглядит, скорее, проигранной.
Крупнейшие виртуальные грид-системы[править | править код]
| система | дата | мощность | дата | мощность |
|---|---|---|---|---|
| Folding@home | март 2020 | 1.1 exaFLOPS[9] | ||
| BOINC | 7 апреля 2020 | 29.8 PFLOPS[10] | ||
| IceCube от OSG | ноябрь 2019 | 350 fp32 PFLOPS[11] | ||
| Einstein@Home | февраль 2018 | 3.489 PFLOPS[12] | ||
| SETI@Home | 7 апреля 2020 | 1.11 PFLOPS[13] | ||
| MilkyWay@Home | 7 апреля 2020 | 1.465 PFLOPS[14] | ||
| GIMPS | март 2019 | 0.558 PFLOPS[15] |
Для сравнения - по состоянию на март 2019 года вычислительная мощность сети Bitcoin оценивалась на уровне более 80 000 exaFLOPS[16]. Эта оценка, конечно, отражает количество флопс, необходимое для эквивалента хэш-вывода сети Bitcoin, а не ее возможности для общих арифметических операций с плавающей точкой, поскольку элементы сети Bitcoin (в основном - майнинговые ASIC-устройства для биткойнов) выполняют только определенные криптографические хэш-вычисления, требуемые протоколом Bitcoin. Тем не менее, разрыв в мощностях выглядит разительным.
Грид-система ЦЕРНа[править | править код]
Грид-технология применяется для моделирования и обработки данных в экспериментах на Большом адронном коллайдере (грид используется и в других задачах с интенсивными вычислениями). На платформе BOINC в настоящее время ведутся активные вычисления более 60 проектов. Например, проект Fusion (юг Франции, разработка метода получения электричества с помощью термоядерного синтеза на экспериментальном реакторе ITER) также использует грид (EDGeS@Home). Под названием CLOUD начат проект коммерциализации грид-технологий, в рамках которого небольшие компании, институты, нуждающиеся в вычислительных ресурсах, но не могущие себе позволить по тем или иным причинам иметь свой суперкомпьютерный центр, могут покупать вычислительное время грида[17].
Грид-система ЦЕРНа, предназначенная для обработки данных, получаемых с Большого адронного коллайдера, имеет иерархическую структуру.[17]
Самая верхняя точка иерархии, нулевой уровень — CERN (получение информации с детекторов, сбор «сырых» научных данных, которые будут храниться до конца работы эксперимента). За первый год работы планируется собрать до 15 петабайт (тысяч терабайт) данных первой копии.
Первый уровень, Tier1 — хранение второй копии этих данных в других уголках мира (12 центров: в России, Италии, Испании, Франции, Скандинавии, Великобритании, США, на Тайване, а один центр первого уровня — CMS Tier1 — в ЦЕРНе). 26 марта 2015 года новый центр открылся в Лаборатории информационных технологий в Дубне (ОИЯИ)[18]. Центры обладают значительными ресурсами для хранения данных.
Tier2 — следующие в иерархии, многочисленные центры второго уровня. Наличие крупных ресурсов для хранения данных не обязательно; обладают хорошими вычислительными ресурсами. Российские центры: в Дубне (ОИЯИ), три центра в Москве (НИИЯФ МГУ, ФИАН, ИТЭФ), Троицке (ИЯИ), Протвино (ИФВЭ), Санкт-Петербурге (СПбГУ)[19] и Гатчине (ПИЯФ). Кроме того, в единую сеть с этими центрами связаны и центры других стран — участниц ОИЯИ — в Харькове, Минске, Ереване, Софии, Баку и Тбилиси.
Более 85 % всех вычислительных задач Большого адронного коллайдера по состоянию на 2010 год выполнялось вне ЦЕРНа, из них более 50 % — на центрах второго уровня.[17]
См. также[править | править код]
- Добровольные вычисления
- Sun Grid Engine
- Облачные вычисления
- Виртуализация серверов
- Open Grid Forum[англ.]
Примечания[править | править код]
- ↑ 1,0 1,1 Amy M. Braverman.Father of the Grid. Архивировано 18 февраля 2012 года.
- ↑ GRIDCLUB.ru: Интернет-портал по грид-технологиям
- ↑ Концепция грид
- ↑ John McCarthy, speaking at the MIT Centennial in 1961
- ↑ Garfinkel, Simson. Architects of the Information Society, Thirty-Five Years of the Laboratory for Computer Science at MIT. — MIT Press, 1999. — ISBN 978-0-262-07196-3.
- ↑ Edward Seidel 2006 Sidney Fernbach Award Recipient. IEEE Computer Society Awards. IEEE Computer Society. Дата обращения: 14 октября 2011. Архивировано из оригинала 15 августа 2011 года.
- ↑ Edward Seidel • IEEE Computer Society. www.computer.org. Дата обращения: 14 марта 2018. Архивировано из оригинала 15 августа 2011 года.
- ↑ Март 2025 года, например.
- ↑ Pande lab. Client Statistics by OS. Folding@home. Stanford University. Дата обращения: 26 марта 2020. Архивировано 12 апреля 2020 года.
- ↑ BOINCstats – BOINC combined credit overview. Дата обращения: 30 октября 2016. Архивировано 22 января 2013 года.
- ↑ SDSC, Wisconsin U IceCube Center Conduct GPU Cloudburst Experiment. SDSC. Дата обращения: 22 апреля 2022. Архивировано 14 сентября 2022 года.
- ↑ Einstein@Home Credit overview. BOINC. Дата обращения: 30 октября 2016. Архивировано 27 августа 2016 года.
- ↑ SETI@Home Credit overview. BOINC. Дата обращения: 30 октября 2016. Архивировано 3 июля 2013 года.
- ↑ MilkyWay@Home Credit overview. BOINC. Дата обращения: 30 октября 2016. Архивировано 20 мая 2012 года.
- ↑ Internet PrimeNet Server Distributed Computing Technology for the Great Internet Mersenne Prime Search. GIMPS. Дата обращения: 12 марта 2019. Архивировано 25 мая 2019 года.
- ↑ bitcoinwatch.com. Bitcoin Network Statistics. Bitcoin. Дата обращения: 12 марта 2019. Архивировано 20 января 2023 года.
- ↑ 17,0 17,1 17,2 Интернет-коллайдер. Дата обращения: 14 апреля 2010. Архивировано 9 апреля 2010 года.
- ↑ В Дубне открыт первый в России центр уровня Tier-1 (26 марта 2015). Дата обращения: 27 марта 2015. Архивировано из оригинала 2 апреля 2015 года.
- ↑ РАСПРЕДЕЛЕННЫЕ ВЫЧИСЛЕНИЯ И ГРИД-ТЕХНОЛОГИИ В НАУКЕ И ОБРАЗОВАНИИ. Тезисы докладов третьей международной конференции. Дубна, 30 июня – 4 июля 2008 г. Дата обращения: 3 октября 2012. Архивировано 22 июля 2011 года.
Литература[править | править код]
- http://www.ict.nsc.ru/jspui/bitstream/ICT/538/1/Grid.2004-11-29.pdf Архивная копия от 20 января 2022 на Wayback Machine
- http://omega.sp.susu.ru/books/grid/%D0%A4%D0%BE%D1%81%D1%82%D0%B5%D1%80%D0%9A%D0%A2%2001.pdf Архивная копия от 20 января 2022 на Wayback Machine
- https://www.osp.ru/os/2003/01/182393 Архивная копия от 20 сентября 2020 на Wayback Machine
- http://egee.pnpi.nw.ru/doc/pp-832.pdf Архивная копия от 20 января 2022 на Wayback Machine
- https://www.osp.ru/os/2013/08/13037859 Архивная копия от 3 марта 2022 на Wayback Machine
- Davies, Antony[англ.]. Computational Intermediation and the Evolution of Computation as a Commodity (англ.) // Applied Economics : journal. — 2004. — June. Архивировано 28 февраля 2008 года.
- Foster, Ian[англ.]; Kesselman, Carl[англ.]. The Grid: Blueprint for a New Computing Infrastructure (англ.). — Morgan Kaufmann Publishers, 1998. — ISBN 978-1-55860-475-9.
- Plaszczak, Pawel; Wellner, Richard, Jr. Grid Computing "The Savvy Manager's Guide" (англ.). — Morgan Kaufmann Publishers, 2005. — ISBN 9780127425030.
- Berman, Fran[англ.]; Hey, Anthony[англ.], Fox, Geoffrey C.[англ.]. Grid Computing: Making The Global Infrastructure a Reality (англ.). — Wiley, 2003. — ISBN 978-0-470-85319-1.
- Li, Maozhen; Baker, Mark A. The Grid: Core Technologies (англ.). — Wiley, 2005. — ISBN 978-0-470-09419-8.
- Catlett, Charlie[англ.]; Smarr, Larry[англ.]. Metacomputing (англ.) // Communications of the ACM : journal. — 1992. — June (vol. 35, no. 6). — doi:10.1145/129888.129890..
- Buyya, Rajkumar[англ.]. Grid Computing: Making the Global Cyberinfrastructure for eScience a Reality (англ.) // CSI Communications : journal. — Mumbai, India: Computer Society of India (CSI), 2005. — July (vol. 29, no. 1). Архивировано 28 февраля 2006 года.
- Stockinger, Heinz; et al. Defining the Grid: A Snapshot on the Current View (англ.) // The Journal of Supercomputing[англ.]. — 2007. — March.
- Черняк, Леонид. Распределённые вычисления, GRID-технологии или кластеры? // Открытые Системы : журнал. — 2004. — Апрель (т. 4, № 4).
- Ривкин, Марк. Платформа для коммерческих GRID // Открытые Системы. — 2003. — Декабрь (т. 12, № 12).
Ссылки[править | править код]
- Smith, Roger. Grid Computing: A Brief Technology Analysis. CTO Network Library (2005). Дата обращения: 2 декабря 2020. Архивировано 5 марта 2022 года.
- Berstis, Viktors. Fundamentals of Grid Computing. IBM. Дата обращения: 15 февраля 2008. Архивировано из оригинала 21 октября 2016 года.
- Ferreira, Luis; et.al.: . Grid Computing Products and Services. IBM. Архивировано 18 февраля 2012 года.
- Ferreira, Luis; et.al.: . Introduction to Grid Computing with Globus. IBM. Архивировано 18 февраля 2012 года.
- Jacob, Bart; et.al.: . Enabling Applications for Grid Computing. IBM. Архивировано 18 февраля 2012 года.
- Ferreira, Luis; et.al.: . Grid Services Programming and Application Enablement. IBM. Дата обращения: 15 февраля 2008. Архивировано из оригинала 12 февраля 2016 года.
- Jacob, Bart; et.al.: . Introduction to Grid Computing. IBM. Архивировано 18 февраля 2012 года.
- Ferreira, Luis; et.al.: . Grid Computing in Research and Education. IBM. Архивировано 18 февраля 2012 года.
- Ferreira, Luis; et.al.: . Globus Toolkit 3.0 Quick Start. IBM. Дата обращения: 15 февраля 2008. Архивировано из оригинала 11 марта 2016 года.
- Surridge, Mike; et.al.: . Experiences with GRIA – Industrial applications on a Web Services Grid. IEEE. Архивировано 18 февраля 2012 года.
- Global Grids and Software Toolkits: A Study of Four Grid Middleware Technologies
- AZGRID | Грид сегмент Института Физики НАН Азербайджана
- JRES| Java Remote Execution Service