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CONFIGURACION DE MPI SOBRE ROCKS
Rocks dispone de una base de datos que contiene la información del estado y configuración de
los nodos, por lo que con guardar esa base de datos, podremos llevar toda la configuración
hardware al mismo punto donde estaba. Pero además es accesible mediante la consola y web, lo
que facilitará enormemente las labo- res de mantenimiento. En la figura 2.7 semuestra la interfaz
web a la base de datos implementada v´ıa phpMyAdmin [13] convenientemente adaptada. Las
dis- tintas tablas situadas a la izquierda de la figura, son accesibles desde la linea de comando.
En la línea de comandos la figura seria:
[nacho@ash25˜]$ rocks list host
HOST
MEMBERSHIP CPUS RACK RANK
ash25:
Frontend 4
0
0
compute−0−6: Compute
2
0
6
compute−0−5: Compute
2
0
5compute−0−0: Compute
2
0
0
compute−0−1: Compute
2
0
1
compute−0−2: Compute
2
0
2
compute−0−3: Compute
2
0
3
compute−0−4: Compute
2
0
4
compute−0−12: Compute
2
0
12
compute−0−8: Compute
8
0
8
compute−0−9: Compute
8
0
9
compute−0−10: Compute
8
0
10
compute−0−11: Compute
8
0
11
compute−0−13: Compute
2
0
13
Entorno de ejecución
Por entorno de ejecuciónentendemos qué variables de entorno están disponibles y como
podemos hacer uso de las mismas. Este punto es de gran importancia pues no
deberemos mezclar entornos. Podemos comprobarlo en la siguiente sección, donde
tendremos que distinguir entre compiladores y librerías de paso de mensajes.
En el cluster se encuentran disponibles compiladores de GNU [25] y de Intel (en dos versiones)
[19], ademásde varias implementaciones de MPI (MPICH [15], OpenMPI [14] e Intel MPI
[21]), librer´ıas de calculo como MKL (Math Kernel Library [20]), METIS ([26] un
conjunto de programas para el particionado de mallas, que produce reordenamientos para
matrices dispersas) y MUMPS (MUl- tifrontal Massively Parallel Solver, [27]). Algunas de ellas
son incompatibles con otras, por lo que necesitamos uncontrol exhaustivo del entorno. Para
llevar a cabo esta tarea se empleó modules, por lo que añadir una librer´ıa al entorno se reduce a
un comando.
La libreria modules controla dinámicamente el entorno de ejecución, permitiendo tanto el añadir
variables y librer´ıas, como eliminarlas. La clave radica en generar un script en Tcl para cada
librer´ıa, con los comandos aplicamos los scriptsmodificando las variables de entorno.
MPI
Debemos aclarar que la programación en paralelo se plantea de forma distinta a como
procederiamos para un programa secuencial, debemos considerar qué recursos son compartidos y
cuáles no lo son, y adecuarnos a estos recursos.
En una programación secuencial, tipicamente, disponemos de una CPU (un core), un conjunto de

instrucciones y memoria, para resolverun problema, sin embargo, ahora disponemos de varias
CPU (con varios cores a su vez), instrucciones especificas para cada core (proceso) y distintas
memorias y canales (caché, RAM, Ethernet,...), para resolver el mismo problema. Por lo que
deberemos planificar en la medida de lo posible, los recursos y los intercambios de datos.
Debido al modelo actual de arquitectura, la memoria es compartiday distribuida, cada
procesador comparte la memoria cache entre todos sus cores y la RAM entre los procesadores, y
distribuye para el resto de procesadores conectados a la red. Para solucionar estos problemas
anteriormente existia un lenguaje para cada arquitectura por lo que migrar el código era
impensable, hoy en dıa gracias a MPI se dispone de un interfaz definido, que mitigará losproblemas de concurrencia, coherencia, de una manera eficiente y para lenguajes conocidos, como C
o FORTRAN.
Lo que hace tan especial a MPI es que está basado en canales de comunicación y no en sockets,
es decir, si tenemos N equipos interconectados por sockets, tendríamos (N − 1)N/2 conexiones
punto a punto. Mientras que por canales

Figura 2.13: Comparación entre sockets y MPI.
Configurando el...