beowulf cluster - computer sciencecs.boisestate.edu/~amit/research/beowulf/documents... · 2004....

Post on 05-Mar-2021

3 Views

Category:

Documents

0 Downloads

Preview:

Click to see full reader

TRANSCRIPT

• 64 total nodes • 128 2.4 GHz Intel Xeon CPUs• 64GB memory• 2.4TB disk space• private Gigabit network• Gigabit connection to campus  backbone

Remote Power Control• single point of control• cascaded start­ups• remote on/off

Snapshot from  a test run of MM5 atmospheric modeling system on the cluster.

Parallel N­body simulationSpace­time patterns in parallel programs 

Setup and installation

• PIs: Amit Jain (Computer Science) and Paul Michaels (Geophysics)• Porting, tuning of research codes by graduate and undergraduate students working   closely with researchers across campus. Current efforts are listed below (with   faculty/researcher names in parentheses):

• Hydraulic Tomography by Kevin Nuss (with Tom Clemo from Geophysics)• MM5 by Kevin Nuss and Robert Walters (with Paul Dawson,  Mechanical Engg.) • Nanotechnology by Juan Carlos and Kevin Nuss (with Charles Hanna, Physics) • Modeling of Ocean Currents by Hongyi Hu (with Jodi Mead,  Mathematics)              • Waveform Relaxation by Hongyi Hu (with Barbara   Zubik­Kowal, Mathematics)• Modeling multi­phase flow by Oralee Nudson (with Stephen Brill, Mathematics)• Bayesian Analysis of Phylogeny (Jim Smith, Biology)• and others...

• Remote Power Control project  by Brady Catherman (sophomore, CS)• Cluster Monitoring Software by Joey Mazzarelli (senior, CS)• Cisco switch configuration by Luke Hindman (sophomore, CS)• David Zuercher (senior, CS), Dan Crow (senior, CS), and Jeff Cope (sophomore, CS)                helped with cluster installation.

  Funded by National Science Foundation  Major Research Infrastructure Grant No. 0321233

A Beowulf Cluster is a supercomputer made out of commodity parts.

Project goals:

• Establish a resource for researchers on campus with large    computing needs.

• Help researchers convert their code to run on the cluster.

• Research performance bottlenecks.

• Develop tools to improve the usability of clusters

Beowulf Cluster

top related