網(wǎng)格計算在動畫生成中的應(yīng)用

莫基敏

摘 要：目前計算機工作站的低成本和可用性使其成為高性能計算的有吸引力的解決方案。網(wǎng)絡(luò)技術(shù)的顯著進步使得能夠來實現(xiàn)高性能的全球計算。據(jù)此，介紹了在動畫生成中使用網(wǎng)格計算組成的系統(tǒng)中的性能結(jié)果。利用多節(jié)點的計算機結(jié)構(gòu)及使用Globus網(wǎng)格管理軟件對網(wǎng)格計算的性能和損耗進行定量評估和分析。實驗結(jié)果表明，多節(jié)點的網(wǎng)格計算系統(tǒng)使得生成的時間顯著減少，同時在動畫生成過程中的CPU負載大大減少。

關(guān)鍵詞：網(wǎng)格計算；動畫生成；監(jiān)控

中圖分類號：TB

文獻標(biāo)識碼：A

doi：10.19311/j.cnki.1672-3198.2016.32.099

1 介紹

隨著信息技術(shù)的發(fā)展，大量的數(shù)據(jù)需要被處理。單臺計算機不再能滿足處理這么大量數(shù)據(jù)處理的需要。因此，許多解決方案被提出，其中一個就是網(wǎng)格并行計算。網(wǎng)格計算是一種管理計算機集合以實現(xiàn)共同任務(wù)的技術(shù)。與超級計算機相比，網(wǎng)格技術(shù)是松散耦合的，并且使用網(wǎng)格管理工具包，很容易構(gòu)建具有強計算能力的可擴展和安全的網(wǎng)格。網(wǎng)格技術(shù)的另一個優(yōu)點是經(jīng)濟實惠。例如，公司可以在自己的機器中實現(xiàn)其網(wǎng)格基礎(chǔ)架構(gòu)，并在機器空閑時向其分配任務(wù)。

本文設(shè)計了一個用于動畫生成的網(wǎng)格架構(gòu)。第2節(jié)將介紹設(shè)計目標(biāo)，第3節(jié)將討論網(wǎng)格計算結(jié)構(gòu)設(shè)計細節(jié)，然后第4節(jié)將描述硬件配置及討論實驗結(jié)果，最后在第5節(jié)進行總結(jié)。

2 設(shè)計目標(biāo)

基于具有一定數(shù)量的計算機節(jié)點的系統(tǒng)設(shè)計，把pov格式文件存儲在系統(tǒng)中的每臺計算機里。每臺計算機能夠從pov文件生成高清晰度圖像，而生成的圖像將對網(wǎng)格中的所有計算機可見。在生成圖像之后，任何計算機應(yīng)該能夠?qū)D像逐幀轉(zhuǎn)換為高清晰度動畫。但在這種情況下，在圖像或者動畫生成期間，CPU和內(nèi)存資源將會不足。為了解決這個問題，可通過在該系統(tǒng)中使用網(wǎng)格計算，并且可以通過添加多個服務(wù)器節(jié)點以減少CPU和存儲器的占用率，以實現(xiàn)加速處理數(shù)據(jù)的目標(biāo)。其中，網(wǎng)格上的每個節(jié)點都應(yīng)該安裝Globus Toolkit工具包。

3 網(wǎng)格計算結(jié)構(gòu)設(shè)計

3.1 可擴展性

Globus工具包為網(wǎng)格管理提供了一些組件。Globus資源分配和管理GRAM是使得用戶能夠定位、提交、監(jiān)視和取消遠程作業(yè)的組件之一。此外，監(jiān)控和發(fā)現(xiàn)服務(wù)MDS可提供有關(guān)節(jié)點的狀態(tài)和可用性的信息，Grid管理器可以使用這些信息來選擇使用資源。

當(dāng)前網(wǎng)格資源管理有其弱點。公共采用的架構(gòu)是2層層次資源管理。然而，在大規(guī)模網(wǎng)格網(wǎng)絡(luò)中使用該架構(gòu)，一些資源將變得不可訪問。此外，使用2層架構(gòu)使得網(wǎng)絡(luò)QoS較差。

在新的框架中，我們提供分層資源管理器。資源管理器有三種類型：（1）管理一個特定資源的個人資源管理器（IRM）；（2）管理集群中的資源的集群資源管理器（CRM）；（3）網(wǎng)格資源管理器（GRM），用于管理整個網(wǎng)格網(wǎng)絡(luò)中的資源。在4層網(wǎng)格網(wǎng)絡(luò)中，IRM用在最低層級1中，中間層采用CRM，在頂層框架使用GRM進行資源管理。

3.2 安全性

網(wǎng)格的安全性通過以下手段維護：（1）防火墻：部署防火墻以保護網(wǎng)格免受惡意攻擊。防火墻通過檢查數(shù)據(jù)包的源IP地址和目的IP地址來管理網(wǎng)絡(luò)。惡意和可疑數(shù)據(jù)包將被防火墻從網(wǎng)關(guān)外部過濾。防火墻可以限制從Internet到網(wǎng)格的訪問，它還可以限制從網(wǎng)格計算系統(tǒng)到外部Internet的訪問嘗試。（2）Globus工具包：Globus工具包適用于我們的企業(yè)動畫生成網(wǎng)格系統(tǒng)的設(shè)計。它提供了一個稱為“Globus安全基礎(chǔ)設(shè)施”（GSI）的安全標(biāo)準和模塊。Globus安全基礎(chǔ)設(shè)施在網(wǎng)格計算環(huán)境中的計算機之間提供了秘密的、防篡改的、可委托的通信支持。我們使用非對稱加密RSA用于GSI以實現(xiàn)安全和可認證的通信。（3）證書：網(wǎng)格上的每個用戶和服務(wù)都有一個已識別的證書。證書包含主題名稱、公鑰、證明公鑰屬于主題的證書頒發(fā)機構(gòu)（CA）和CA的數(shù)字簽名的信息。（4）相互認證：GSI使用安全套接字層（SSL）進行相互認證。SSL使用1024和2048位密鑰長度的RSA算法。當(dāng)兩個單元的網(wǎng)格相互通信時，他們將首先驗證對方的第三方CA。在雙重驗證成功之后，然后建立連接。（5）密碼通信：缺省情況下，GSI不保證雙方之間的加密通信。如果請求機密通信，GSI可以提供用于加密和解密的共享密鑰。對于我們網(wǎng)格的設(shè)計，GSI的這兩個特性都用于保護節(jié)點和服務(wù)器之間的通信。

3.3 外部集成

在我們的實驗網(wǎng)格系統(tǒng)中，需要允許集成外部資源。為了解決這個問題，我們部署了開放網(wǎng)格服務(wù)架構(gòu)OGSA。OGSA通過分布式異構(gòu)和動態(tài)網(wǎng)格環(huán)境提供服務(wù)和資源的集成，無論是在外部資源共享或服務(wù)提供方面。我們的設(shè)計有一些要求：（1）全局名稱空間：為了容易地訪問外部數(shù)據(jù)和資源，網(wǎng)格系統(tǒng)應(yīng)當(dāng)能夠在不考慮位置或復(fù)制的安全約束下透明地與其他節(jié)點交互。（2）元數(shù)據(jù)服務(wù)：我們必須認識到調(diào)用和跟蹤外部資源是很重要的。我們需要訪問和管理跨管理域的實體元數(shù)據(jù)的權(quán)限。（3）場地自治性：獲取資源的機制需要符合地方控制和政策。（4）資源使用數(shù)據(jù)：這是在網(wǎng)格網(wǎng)絡(luò)上集成和交換外部資源使用數(shù)據(jù)的機制和模式。

3.4 監(jiān)控

數(shù)據(jù)收集和分布機制的尺度是非常重要的。一個監(jiān)測機制應(yīng)建立以監(jiān)測網(wǎng)格系統(tǒng)的當(dāng)前性能。當(dāng)pov文件的大小，或者動畫的質(zhì)量增加時，網(wǎng)格系統(tǒng)監(jiān)控機制應(yīng)該能夠檢測相應(yīng)每個節(jié)點的性能。因此，服務(wù)器將能夠注意到潛在的資源缺乏并確定節(jié)點的數(shù)量。通常，以下特性性能監(jiān)視信息是系統(tǒng)或程序產(chǎn)生的數(shù)據(jù)的最重要的部分。

4 硬件配置及實驗結(jié)果

在我們的實驗網(wǎng)格環(huán)境中，我們部署五臺計算機，包括一個服務(wù)器和四個客戶端節(jié)點組成網(wǎng)格網(wǎng)絡(luò)。在服務(wù)器端，我們部署了英特爾至強服務(wù)器。這樣的處理器可以滿足動畫和POV射線軟件實現(xiàn)的計算。4GB DDR3內(nèi)存RAM可為網(wǎng)格計算設(shè)備提供高吞吐量。西部數(shù)據(jù)2 TB硬盤為30分鐘的動畫存儲提供足夠的空間。AMD HD5630還提供足夠的圖處理。對于客戶端，主要工作是網(wǎng)格計算，因此我們上面部署的設(shè)備滿足要求。

通過對動畫的生成演算得到的實驗結(jié)果，我們發(fā)現(xiàn)4節(jié)點下比2節(jié)點或1點所消耗的計算時間有所減少，同時CPU占用率也有所減少，可見多節(jié)點對動畫演算是有作用的。

5 結(jié)論

并行計算正在成為當(dāng)代計算機科學(xué)中流行和重要的概念。在網(wǎng)格計算的環(huán)境中，如何有效地監(jiān)視節(jié)點信息和應(yīng)用性能是網(wǎng)格計算中的一個難點問題。本文介紹了一種基于Globus toolkit的網(wǎng)格計算系統(tǒng)組成及共同的動畫演算，并介紹了網(wǎng)格技術(shù)研究和設(shè)計。設(shè)計了基于多節(jié)點和多級分布式結(jié)構(gòu)的運算模型。

未來我們的想法是實現(xiàn)自動計算節(jié)點選擇算法，并將其集成到我們的集群和網(wǎng)格計算平臺中。每個站點中的計算節(jié)點被選擇為實時提供的運算信息，軟件包還可以針對計算節(jié)點的不同速度處理器，意味著哪個所選計算節(jié)點應(yīng)當(dāng)執(zhí)行什么計算在異構(gòu)集群和網(wǎng)格協(xié)定環(huán)境中。

參考文獻

[1]I.A.Klimonov，V.D.Korneev，V.M.Sveshnikov.Parallelization technologies for solving three-dimensional boundary value problems on quasi-structured grids using the cpu+gpu hybrid computing environment[J].Numerical Methods and Programming，Advanced Computing， 2016，（17）：65-71.

[2]S.Iturriaga，S.Nesmachnow，F(xiàn).Luna，E.Alba.A parallel local search in cpu/gpu for scheduling independent tasks on large heterogeneous computing systems[J].Journal of Supercomputing，2015，71（2）：648-672.

[3]Z.Junbo，W.Jian-Syuan，P.Yi，L.Tianrui.A parallel matrix-based method for computing approximations in incomplete information systems[J].IEEE Transactions on Knowledge and Data Engineering，2015，27（2）：326-339.