Вы, наверное, уже слышали о grid вычислениях (решетчатые вычисления), особенно если следите за развитием всяких высокопроизводительных систем — сейчас это считается самой интересной и перспективной технологией, коммерческие рельсы которой закладывает компания Oracle, впервые выводя это в бизнес-среду. В основном же такие вычислительные фермы (или гриды, этот термин пошёл от энергосети и по сути означает, что вычисления не только распределены в пространстве, но и доступны с любой точки в необходимом количестве, как и электрическая энергия). используются для научных расчётов, визуализации сложных сцен и других высокоёмких расчётов. Кстати, не думайте, что это удел только сверхсекретных лабораторий и больших корпоративных заказчиков. Отнюдь! Используя только open-source ПО вы сами можете построить свою собственную небольшую вычислительную grid-сеть и использовать таким образом объединённые ресурсы для своих нужд. Например, это может пригодится в учебных заведениях для объединения парка компьютеров различных классов в одну сеть для проведения научных расчётов (ведь у образования зачастую нет средств на суперкомпьютеры, а если и есть, то все равно задачи перед учёными всегда требуют на порядок больше вычислительной мощи, чем есть).
Проект GPU ( Global Processing Unit ) призван помочь использовать ресурсы различных компьютеров, объёденяя их при помощи P2P технологии в единую вычислительную системы. Для этого GPU использует сеть и протокол Gnutella, работая в ней как обычный клиент, только расшаривая CPU. Пока типичная система GPU включает в себя сеть из 5 — 15 компьютеров (для текущей ветки 0.9х ограничение на 60 узлов в сети), которые могут использоваться для распределенного рендеринга видео, также доступен экспериментальный поисковый движок, который использует компьютеры как поисковые узлы для индексации и поиска информации в интернете.
Сам GPU распространяется в открытых кодах и представляет собой открытый фреймворк для работы с вашими приложениями либо как самостоятельная программа. Конечно, это совсем не библиотеки вроде MPI, и чтобы его использовать, придётся разбираться с архитектурой, и оптимизировать приложение, да и язык реализации (ObjectPascal для среды Delphi) накладывает свои ограничения, но если задаться целью использовать эту технологию для своих проектов, это можно сделать вполне успешно.
Проект GPU ( Global Processing Unit ) призван помочь использовать ресурсы различных компьютеров, объёденяя их при помощи P2P технологии в единую вычислительную системы. Для этого GPU использует сеть и протокол Gnutella, работая в ней как обычный клиент, только расшаривая CPU. Пока типичная система GPU включает в себя сеть из 5 — 15 компьютеров (для текущей ветки 0.9х ограничение на 60 узлов в сети), которые могут использоваться для распределенного рендеринга видео, также доступен экспериментальный поисковый движок, который использует компьютеры как поисковые узлы для индексации и поиска информации в интернете.
Сам GPU распространяется в открытых кодах и представляет собой открытый фреймворк для работы с вашими приложениями либо как самостоятельная программа. Конечно, это совсем не библиотеки вроде MPI, и чтобы его использовать, придётся разбираться с архитектурой, и оптимизировать приложение, да и язык реализации (ObjectPascal для среды Delphi) накладывает свои ограничения, но если задаться целью использовать эту технологию для своих проектов, это можно сделать вполне успешно.
- Страница проекта
- Лицензия: GPL (часть компонентов под коммерческой лицензией)
- Язык: ObjectPascal/Delphi
- Страница FAQ
- Загрузить фреймворк и приложения
- GPU Distributed Search Engine
- Проект по использованию GPU для распределённого рендеринга ландшафтов в Terragen