referências

PROPOSTA DE IMPLEMENTAÇÃO DE AMBIENTE PARALELIZADO
PARA APLICAÇÃO NA COMPUTAÇÃO GRAFICA E CRIAÇÃO DE
ANIMAÇÕES
Ronaldo Adriano Guilhermino dos Santos¹; Marcelo Gonçalves Narciso²
1 - Faculdades Hoyler de Hortolândia - [email protected]
2 - Embrapa Informática Agropecuária - [email protected]
PALAVRAS-CHAVE: paralelização, cluster, desempenho
INTRODUÇÃO
Cassiopéia foi à primeira produção de um longa-metragem em todo o mundo de origem virtual, ou seja, 100%
modelado, animado e com imagens geradas totalmente por computador. Isto torna o Brasil um pioneiro no setor, porém
os recursos para se fazer isto é escasso e nem sempre é possível investir em máquinas com processamento paralelo
devido ao alto custo.
Devido a crescimento de softwares de código aberto, é possível a criação de grandes máquinas paralelas
usando pequenos computadores, em uma formação denominada cluster. Essa formação gera um grande poder
computacional que pode ser usando para inúmeras aplicações e uma delas pode ser a geração de animações e efeitos.
Neste trabalho, será demonstrado o ganho que se tem ao implementar um cluster e paralelizar algumas
aplicações de uso especifico à área de computação gráfica.
METODOLOGIA
O experimento foi instalado em 4 (quatro) máquinas totalizando 6 cpu’s no período de 02/07/2004 a
22/07/2004, no laboratório de Sistema de Informação Campus II das Faculdades Hoyler - Hortolândia – SP (HOYLER,
2005) .
Os dados do hardware utilizado para construir o cluster está descrito na tabela 1 a seguir.
Modelo
Número de CPUs
Memória RAM
PIII 550
2
512
PIII 450
2
386
PIII 650
1
128
Ultra Sparc I 143 MHZ
1
64
Tabela 1 - Configuração dos equipamentos utilizados nos experimentos
Os dados do software utilizado para construir o cluster está descrito na tabela abaixo:
Nome
Versão usada na implementação
Sistema Operacional Linux SuSe 9.1
SuSe 9.1
Kernel
2.6.6
Bibliotecas de Message-Passing
Mpich-1.2.6
Parallel Virtual Machine
PVM-3.4.4
Bproc-Beowulf Distributed Process Space (SSI)
Bproc-4.0.0pre5
Pov-Ray Persistence of Vision Raytracer
PovRay 3.1 com patch para MPICH e PVM
Tabela 2 - Configuração do software do experimento.
Foi realizada renderização de imagem, skyvase.pov, usada como benchmark e comparada com o site oficial de
benchmark do pov-ray (POVRAY, 2005)
Nos testes, aumentou-se gradativamente o número de processadores, para renderizar a mesma imagem e
colhendo os resultados.
Através destes estudos, observamos o tempo de latência, custo/beneficio, migração de processos, eficiência do
meio de transporte e aplicação de aperfeiçoamento no meio físico de troca de mensagens.
RESULTADOS
Os resultados obtidos estão descritos nas tabelas a seguir.
Quantidade de processadores utilizados
TEMPO (s)
OBSERVAÇÕES
2
59
3
33
4
34
Aumento relacionado ao tempo latência
5
37
Aumento relacionado ao tempo latência
6
30
Tabela 3 – Sistema No Single System Image
Quantidade de processadores utilizados
TEMPO (s)
5
15
6
10
Tabela 4 – Sistema Single System Image
Há um aumento considerável de performance no ambiente “clusterizado” quando se aplica a implementação no
núcleo do sistema operacional, fazendo assim o conjunto trabalhar de forma transparente como uma única entidade
(SSI).
Comparando com os resultados obtidos no site http://www.haveland.com/, observamos:
EQUIPAMENTO
SISTEMA OPERCIONAL
Intel Xeon 2800 MHz.
Lunar-Linux
Intel Xeon 2800 MHz
Lunar-Linux
733 G4 1 733 MHz.
OSX 10.3.4
Slowpoke Itanium 2 1000 MHz
Windows 2003 Server (RC-2)
P4 800 FSb 3600 MHz.
Windows XP
Tabela 5 – Benchmark Top Single
TEMPO (h)
07:34:00
00:07:46
00:07:54
00:11:07
00:12:39
EQUIPAMENTO
SISTEMA OPERACIONAL
AMD Athlon XP 2600+ 2075 MHz. 128 used
Linux kernel 2.4.21, RedHat 9.0
Xeon 3060 MHz. 32 used
Red Hat Linux 9
AMD Athlon XP 2600+ 2075 MHz. 48 used
Linux kernel 2.4.21,RedHat 9.0
AMD Opteron 244 1800 MHz. 32 used
SuSE Linux Enterprise Server 8
Tabela 6 - Skyvase Top Parallel
EQUIPAMENTO
SISTEMA OPERACIONAL
Intel P-III 866 MHz. 24 used
kernel 2.2.18_Cluster
Athlon 768 MHz. 64 used
Linux 2.4.14
Dual G5 2048 MHz. 2 used
MacOs X, 10.3 Panther
Intel Pentium III (96 total) 48000 MHz. 96 used
Linux 2.2.2
Tabela 7 - Skyvase Top Clusters
TEMPO (h)
00:01:12
00:01:42
00:01:43
00:01:47
TEMPO (h)
00:00:01
00:00:01
00:00:01
00:00:02
Das tabela 3 e 4, observa-se que o cluster, em relação às tabelas 5 e 6, retiradas do site (HAVELAND,
2005) teve um rendimento bem melhor. Porém teve rendimento menor, se considerada a tabela 7, mas isto pode ser
explicado pela velocidade das máquinas do cluster em termos de clock e memória. Desta forma, o resultado obtido pode
se considerado satisfatório.
Com respeito a implementação de cluster, tem-se um bom rendimento, conforme mostrado nos experimentos. A
dificuldade maior é a implementação do cluster. Porém, apesar desta dificuldade, a implementação de uma infra-
estrutura de hardware não proprietário e software livre se mostram totalmente viáveis na área de grande processamento
e computação gráfica, já que proporciona economia de tempo e recursos financeiros.
Assim, em aplicações de alto desempenho, podem-se usar microcomputadores comuns para implementar uma
arquitetura paralela para cálculos de natureza complexa.
REFERÊNCIAS
HAVELAND. Disponível em http://www.haveland.com/. Visitado em 16/10/2005
HOYLER. Disponível em http://hortolândia.hoyler.edu.br. Visitado em 16/10/2005
POVRAY. Disponível em http://www.povray.org. Visitado em 16/10/2005