Подключение ноутбука (ов) / десктопа (ов) для формирования вычислительного кластера MATLAB?

Question

У меня есть опыт запуска параллельных заданий на удаленном кластере и параллельных (parfor) заданий на одном локальном компьютере, но я никогда не пытался создать собственный кластер. У меня есть доступ к нескольким ноутбукам / настольным компьютерам / серверам (доступ с правами root на всех, кроме одного сервера), и мне было интересно, смогу ли я подключить их все (или некоторые) для формирования локального кластера (всего будет иметь около 30 ядер).

Answer 1

Когда вы выходите за рамки работы с одним компьютером, вы перемещаете типы лицензий из набора инструментов параллельных вычислений в Распределенный вычислительный сервер лицензия.Лицензии доступны в кластерах от 8 работников и выше.Прайс-лист на кластер из 8 рабочих составляет 6 тыс. Долларов, 32 рабочих - 21 тыс. Долларов.Вы можете получить больше информации на странице продукта Mathworks.Также обратите внимание, что для отправки заданий рабочим требуется Parallel Computing Toolbox .

После получения рабочих лицензий единственный поддерживаемый способ распределения рабочих мест - через планировщик.Серверные лицензии поставляются с базовым планировщиком Mathworks, который имеет некоторые ограничения, но идеально подходит для отдельных пользователей или небольших групп.Помимо этого вам нужно будет пойти с одним из более высокого класса планировщиков, таких как LSF.Полный список поддерживаемых планировщиков находится на странице продукта.Переход от установки PCT на одной машине к распределенной установке может быть довольно сложным.

Answer 2

Готовы ли вы оплатить стоимость лицензии за это? Вы можете использовать локальные кластеры (до 8), используя 1 копию лицензии на набор инструментов для параллельных вычислений. Но чтобы использовать распределенные кластеры, вам нужен распределенный вычислительный инструментарий для каждого «узла» (ядра процессора) в кластере. Я не знаком с тем, как это настроить. Я знаю, что у меня есть доступ к нескольким из этих кластеров, и я также широко использую локальные кластеры. По этой причине мы решили не создавать собственный распределенный кластер. У нас также есть данные, которые показывают, что распределенные кластеры были медленными для наших конкретных задач (в нашем случае происходило много файлов).

Я знаю, что это не отвечает на ваш вопрос, только несколько вещей для размышления.