(me@ram.org)Ce document décrit comment mettre en place un cluster de PC sous Linux pour le calcul à haute performance (HPC) dont j'ai eu besoin pour mes recherches.
Utilisez les informations ci-après sous votre entière reponsabilité. Je décline toutes reponsabilités pour tout incident qui pourrait survenir après avoir lu ce HOWTO. La dernière version de ce HOWTO sera toujours disponible à l'adresse http://www.ram.org/computing/linux/linux_cluster.html.
A la différence d'autres documentations qui parlent de la mise en place de cluster de manière générale, ceci est une description spécifique de la manière dont notre laboratoire à installé le cluster, mais aussi les aspects calculs, ainsi que les parties ordinateur de bureau, portable et accès public.
Ceci est principalement fait pour un usage interne, mais j'ai placé ce document sur le web suite à la reception de nombreux mails issuent de questions sur des newsfeed demandant ce type d'information.
Actuellement, j'envisage la mise en place d'un cluster 64 bits, je trouve qu'il y a un manque d'information sur la méthode à suivre pour assembler les composants pour former un noeud qui fonctionne sous Linux et qui inclut, non seulement la description du matériel, mais aussi du logiciel utile pour arriver à un fonctionnement en production dans un enviroennement de recherche.
Le but principal de ce HOWTO est de lister les types de matériels qui fonctionnent bien ou mal avec Linux.
Cette section couvre nos choix en matière de harware. à part les points notés dans la section des problèmes rencontrés , tout ce qui est présenté fonctionne réellement bien.
L'installation du matériel est assez simple (les particularitées sont dans les notes), la plupart des informations se trouvent dans les manuels. Pour chaque section, le matériel est listé par ordre d'achat (le plus récent est listé en premier).
32 machines ont la configurations suivante:
32 machines ont la configuration suivante:
32 machines ont la configuration suivante:
32 machines ont la configuration suivante:
1 serveur pour utilisation externe (distribution des systèmes) avec la configuration suivante:
1 PC desktop avec la configuration suivante:
2 PC desktop avec la configuration suivante:
1 PC desktop avec la configuration suivante:
1 PC desktop avec la configuration suivante:
2 PC desktop avec la configuration suivante:
2 PC desktop avec la configuration suivante:
2 PC desktop avec la configuration suivante:
1 PC desktop avec la configuration suivante:
3 PC desktop avec la configuration suivante:
Un firewall avec la configuration suivante:
Une passerelle avec la configuration suivante. LA passerelle est un système mirroir du firewall pour le cas ou le firewall sera dégradé.
Sauvegarde:
Moniteurs:
Imprimantes:
Nous avons utilisé un switch KVM avec un petit écran pour se connecter et "examiner" toutes les machines:
Pour parfaire tout cela et pour en faire une jolie solution, nous autions besoin d'un petit PDA que nous pourrions connecter à l'arrière des PC (utilisable avec un stylet, comme les Palm).
Je n'envisage pas d'utiliser d'avantage de connecteurs dans le switch KVM.
Le reseau est important:
Notre vendeur est Hard Drives Northwest ( http://www.hdnw.com). Pour chaque noeud dans notre cluster (contenant 2 CPU chacun), nous avons payé entre 1500 et 2000 $, en incluant les taxes. Généralement, notre but est de garder le cout de chaque processeur en dessous des 1000 $ (en incluant l'emplacement).
Les version de Kernels et des distributions que nous avons utilisés :
Ces distributions fonctionne bien pour nous, les mise a jour nous sont transmises sur CD et il n'y a aucune connexion avec le reseau externe. Elles ont semblés plus "propre" que les distributions standard RedHat, et la configuration est extrèmement stable.
Nous utilisons Shorewall 1.3.14a (( http://www.shorewall.net) pour le firewall.
Nous utilisons nos propres logiciels pour la parallélisation des applications mais nous avons expérimenté PVM et MPI. A mon avis l'overhead généré par ces environnement est trop important. Je recommande d'écrire son propre code pour les taches que vous voulez remplir (c'est ma vue personnelle). (NDLR je recommande à l'inverse l'utilisation de MPI, qui est très portable sur toute sortes de plateforme, et qui permet de se détacher de l'architecture et de l'écriture du logiciel pour se consacrer à son propre problème).
Linux et la plupart des logiciels qui tourne sous Linux sont librement copiable.
Cette section décrit la stratégie de partitionnement disques.
ferme/cluster machines: hda1 - swap (2 * RAM) hda2 - / (le reste de l'espace disque disponible) hdb1 - /maxa (totalité disque) PC desktops (sans windows): hda1 - swap (2 * RAM) hda2 - / (4 GB) hda3 - /spare (le reste de l'espace disque disponible) hdb1 - /maxa (totalité disque) hdd1 - /maxb (totalité disque) desktops (sans windows): hda1 - /win (totalité disque) hdb1 - swap (2 * RAM) hdb2 - / (4 GB) hdb3 - /spare (le reste de l'espace disque disponible) hdd1 - /maxa (totalité disque) laptops (un seul disque): hda1 - /win (la moitié de la taille du disque) hda2 - swap (2 * RAM) hda3 - / (le reste de l'espace disque disponible)
Installer un minimum de packages dans la ferme de PC. Les utilisateurs sont autorisés à configurer les PC desktops comme ils le désirent.
FAI ( http://www.informatik.uni-koeln.de/fai/) est un système automatisé pour installer le système Debian GNU/Linux sur un cluster. Vous pouvez prendre un ou plusieurs PC vierges, les allumer et après quelques minutes Linux est installé, configuré et en état de fonctionner sur la totalité du cluster, sans qu'aucune interaction ne soit nécessaire.
SystemImager ( http://systemimager.org) est un logiciel qui automatise l'installation, la distribution et le déploiement de Linux.
Je crois dans un système complètement distribué. Ceci veux dire que chaque machine contient une copie du système d'exploitation. Installer un système d'exploitation sur chaque machine manuellement est pénible. Pour optimiser ce processus, j'ai d'abord installé et paramétré le système sur une machine. J'ai ensuite créé un fichier tar (que j'ai zippé (gzip)) du système tout entier. J'ai placé ce fichier sur un CDROM qui m'a ensuite servi plour le clonage de chaque machine dans mon cluster.
Les commandes que j'ai utilisé pour crééer le fichier tar sont les suivantes :
tar -czvlps --same-owner --atime-preserve -f /maxa/slash.tgz /
J'ai utilisé un script apellé go qui
reçoit comme paramètre le nom de la machine et
l'adresse IP, puis détarre le fichier slash.tgz
sur le CD-ROM, enfin remplace le nom de la machine et l'adresse IP
aux endroits appropriés. Une version du script
go et du fichier d'entrée peuvent être
trouvés à l'adresset: http://www.ram.org/computing/linux/linux/cluster/.
Ce script devra être édité pour correspondre au
design de votre cluster.
Pour faire fonctionner tout cela, j'ai aussi utilisé le
Tom's Root Boot package ( http://www.toms.net/rb/) pour booter
la machine et cloner le système. Le script go
peut être placé sur un CDROM, ou sur une disquette
contenant le Tom's Root Boot package (vous devrez effacer quelques
programmes car la disquette est relativement limité en place
libre).
Plus commodément, vous pouvez graver un CDROM bootable
contenant le Tom's Root Boot package, incluant le script
go, et le fichier tgz contenant le système
à cloner. Vous pouvez aussi éditer le fichier init du
boot de manière à ce qu'il execute le script
go (vous devrez quand même positionner l'adresse
IP si vous n'utilisez pas DHCP).
Vous pouvez crééer de manière alternative votre propre disque (comme un disque de secours) qui contiennent le kernel et les outils que vous voulez. Il y a de nombreux documents qui décrivent comment faire cela, incluant le Linux Bootdisk HOWTO ( http://www.linuxdoc.org/HOWTO/Bootdisk-HOWTO/), qui contient lui aussi des liens vers des images de disques bootable.
Ainsi, vous pouvez développer un système ou tout ce que vous avez à faire est d'insérer un CDROM, allumer la machine, prendre un café (ou une canette de coca) (NDLR: buvez de l'eau, c'est meilleur pour la santé ;-)) et retourner vous assoir pour constater un clonage complet. Vous pouvez répeter cette procédure pour autant de machines que vous le désirez. Cette procédure à extrèmement bien focntionné pour moi, et si de plus, vous trouvez quelqu'un (pour insérer et retirer les CDROM !) c'est idéal.
Rob Fantini ( rob@fantinibakery.com) a contribué aux modifications du script cité si-dessus pour cloner la Mandrake 8.2 qui est accessible à l'adresse http://www.ram.org/computing/linux/cluster/fantini_contribution.tgz.
J'avais travaillé sur une procédure ou tout ce que vous aviez à faire était d'insérer un CD, démarrer la machine, et tout était cloné. Je mettrai cela à disposition dans un futur proche.
Si vous avez DHCP déjà en focntionnement, alors
vous n'aurez pas à changer l'adresse IP et cette partie
pourra être retirée du script go.
DHCP a l'avantage de ne plus avoir à se préocuper des adresses IP dans la mesure ou le serveur DHCP est correctement configuré.
Il a le désavantage lié à la centralisation (and comme je le disais, j'essaye de répartir les choses le plus possible). En outre, lier l'adresse ethernet de la carte à l'adresse IP peut devenir un inconvénient si vous voulez remplacer des machines, ou changer les noms de machines de manière régulière.
Le matériel a fonctionné correctement pour nous. Les cas particuliers sont listés ci-dessous :
Les machines bi-processeurs AMD 1.2 GHz chauffent beaucoup. Si on en place deux dans une pièce, la température de celle-ci s'accroit considérablement. En outre, leur utilisation dans un cadre desktop, peux s'avérer correct, mais la tempérarture, et la consommation electrique doivent être pris en considération. La configuration AMD Palmino décrite précédemmentn semble très bien fonctionner pour nous, mais je recommande d'avoir deux ventilateurs au cas ou--ceci resoudra tout problème d'instabilité.
Certains commandes tar ne crééent par un fichier tar correct (et notanment en ce qui concerne les liens symboliques) La solution est d'utiliser la commande tar qui se trouve dans la distribution RedHat 7.0 (NDLR: La commande tar GNU fonctionne très bien)
Cette section est encore en dévelopement dans la mesure ou l'utilisation de mon cluster évolue, jusqu'ici nous essayons d'écrire nos propres ensemble de routine de Message Passing pour établir la communication entre les processus des différentes machines.
Beaucoup d'applications, en particulier dans les secteurs informatiques de traitement du génome, sont massivement et facilement parallelisable. Cela signifi que la répartition parfaite peut être réalisée en distribuant des tâches de manière homogène entre les machines (par exemple, en analysant un génome entier en utilisant une technique qui travaille sur un seul gène, ou un seule proteine, chaque processeur peut travailler à un gène, ou à une seule proteine à la fois indépendenment de tous les autres processeurs).
Jusqu'ici nous n'avons pas trouvé la nécessité d'employer un système de gestion de file d'attente, mais évidemment ce dépend fortement du type d'applications que vous souhaitez faire tourner. (NDLR: ceal dépend aussi de votre environnement de travail, à savoir si votre cluster est partagé entre plusieurs utilisateurs en concurence ...).
Pour le plus important programme que nous faisons tourner (notre ab initio programme de simulation de pliage de proteine), en utilisant la machine avec un Pentium 3 à 1GHz comme référence, en moyenne :
Athlon 1.2 GHz est environ 16% plus rapide Xeon 1.7 GHz est environ 27% plus rapide Athlon 1.5 GHz est environ 38% plus rapide Athlon 1.7 GHz est environ 46% plus rapide Xeon 2.4 GHz est environ 62% plus rapide
Oui, l'Athlon 1.5 GHz est plus rapide que le Xeon 1.7 GHz car le Xeon execute seulement six instructions par horloge (IPC) alors que l'Athlon en execute neuf IPC (vous faites le calcul!).
Ces machines sont incroyablement stables, aussi bien en terme de matériel que logiciel une fois débuguées (habituellement les nouveaux batchs sur ls machines ont des problèmes), elles ont fonctionné avec une grosse charge . Un exemple est donné ci-après. Le reboot est généralement arrivé quand un composant electronique a grillé.
2:29pm up 495 days, 1:04, 2 users, load average: 4.85, 7.15, 7.72
Les personnes suivantes ont été d'une grande aide pour réaliser ce HOWTO:
Les documents suivants peuvent vous aider---ce sont des liens vers des sources qui utilisent des clusters pour effectuer du calcul haute performance: