Скачать презентацию
Идет загрузка презентации. Пожалуйста, подождите
Презентация была опубликована 10 лет назад пользователемНаталия Тимкина
1 Научные облака прошлое настоящее будущее Кирилл Шилеев,
2 О чем речь почему научный софт существенно отличается прошлое настоящее будущее
3 Почему наука другая противоречивые требования легкость цикла разработки максимальная производительность на статистике нет требований к надежности отладка часто возможна только на большой статистике как результат- batch system есть часть которая похожа на 24x7 Web (slow control) есть часть которая похожа на low latency HA (DAQ)
4 Типы задач Statistics Parametric sweep Parametric statistics Grids (MPI)
5 Статистика
6 Перебор параметров
7 Параметрическая статистика
8 Грид расчеты
9 Гриды и облака gLite, Globus, PROOF, Condor просадка в производительности в 20-30% все еще вызывает озабоченность ориентация на batch processing, нет необходимости жонглировать операционками
10 Прошлое Все просто- прошлого просто нет!
11 Настоящее (сплошной маркетинг)
12 Типичный пример
13 причина: годится только для прикидок и для студентов (спекулятивно) для научных групп без ресурсов
14 Настоящее (более-менее реальное) Matlab Mathematics (WolframAlpha) OpenPBS MS HPC PROOF
15 Будущее для облака без виртуального слоя идея гибрида может резко поднять интерес пока нет значимых попыток
16 пример: RESERVOIR
17 Молотилкам не нужна виртуальность
18 Облака сменят гриды? Занимательное чтиво на ночь =62&resId=0&materialId=paper&confId=35523
Еще похожие презентации в нашем архиве:
© 2024 MyShared Inc.
All rights reserved.