Kiepert rozpoczął pracę z Raspberry Pi (RPi) wiosną tego roku, jako odpowiedź na problem który napotkał podczas prac związanych z swoim doktoratem. Problem związany był z dzieleniem danych w sieci bezprzewodowych sensorów. Podczas analizy projektu i projektowania nowocześniejszego systemu współdzielenia danych Kiepert doszedł do wniosku iż najlepszym testem dla zaproponowanego systemu będzie przeprowadzenie symulacji. Do tego celu wybrał klaster typu Beowulf. Klaster Beowulf to grupa, zazwyczaj identycznych, komputerów połączonych w jedną sieć w celu współdzielenia się prostymi zadaniami obliczeniowymi, będącymi fragmentami złożonego problemu. (Nazwa Beowulf została nadana prawie 20 lat temu przez inżynierów NASA jednemu z szczególnie potężnych komputerów). Na Uniwersytecie Boise State klaster tego typu egzystuje w ramach tak zwanego "MetaGeek Lab", zwanego czasami Onyx Lab, które to prowadzone jest przez wydział Informatyki. Klaster Onyx składa się aktualnie z 32 procesorów - jednostek, każda wyposażona w procesor Intela taktowany z prędkością 3,1 GHz, wyposażony w 8 GB pamięci RAM. Takie parametry pozwalają na efektywne prowadzenie równoległych obliczeń nawet relatywnie skomplikowanych procesów.
Jednakże Kiepert nie był w pełni usatysfakcjonowany koniecznością polegania na Onyx Lab. Dodatkowo, drugim problemem była dostępność klastra. Co jeżeli w połowie wykonywania projektu klaster zostanie, z jakichś przyczyn, odłączony? Nic w obrębie uczelni nie mogło go zastąpić, jeśli tak by się stało. Gdyby Onyx został odłączony to szanse na realizację projektu Kieperta znacznie by się zmniejszyła. Po jednym z takich wypadków, gdy klaster został tymczasowo odłączony od sieci, Kiepert doszedł do wniosku iż potrzebnym jest skonstruowanie własnego klastra, co pozwoli mu być niezależnym i zapewni możliwość prowadzenia obliczeń i dalszych badań w sposób niezależny. Co więcej posiadanie własnego klastra pozwala na instalowanie własnego oprogramowania bez problemów. Podczas korzystania z klastra Onyx gdy chciał doinstalować jakikolwiek dodatkowy program konieczna była ścisłą zgoda administratora systemu. Jakkolwiek admin ten to osoba chętnie wspierająca projekty badawcze studentów, to rozwiązanie z własnym klastrem pozwoli oszczędzić dużo czasu.
Do pomocy w realizacji tego projektu przystąpiło jeszcze trzech kolegów Kieperta - Michael Pook, Vikram Parel i Corey Warner. W laboratorium integracji systemów Kiepert zamierzał stworzyć swój własny klaster w oparciu o komputery Raspberry Pi. Nie tylko możliwości sterowania sprzętu przez Raspberry Pi okazały się bardzo użyteczne w realizacji projektu. Już od razu widoczne było to że koszty będą znacznie niższe niż wykorzystanie jakichkolwiek innych komputerów. Pojedynczy Raspberry Pi z kartą SD o pojemności 8 GB to koszt 45 dolarów. Czyni to z RPi na prawdę konkurencyjne rozwiązanie, jeśli chodzi o stworzenie klastra wyposażonego w 32 procesory. Dla porównania w klastrze Onyx pojedynczy komputer to koszt około $1000 do $1500. Zatem cały klaster stworzony przez Kieperta kosztował mniej więcej tyle ile kosztuje pojedynczy komputer w klastrze opartym o komputery PC.
Pomimo oczywistych zalet podejście Kieperta nie jest idealne do każdej aplikacji. Podstawową wadą klastra opartego o RPi jest wydajność. Pojedynczy komputer Raspberry Pi nie zbliża się nawet swoją wydajnością do typowego komputera osobistego. Z uwagi na swoją ograniczoną wydajność stworzony klaster ma problem z obsługą wielu równoległych użytkowników, pracujących naraz. Mimo to Kiepert uważa swój klaster za bardzo udany projekt. Tak bardzo udany że do obliczeń do swojej pracy doktorskiej używa tylko i wyłącznie jego. Jego osiągi idealnie odpowiadają potrzebom jego symulacji, a sam klaster zawsze jest wolny i pod ręką i, co bardzo istotne, można go dowolnie rekonfigurować.
Dodatkowy, szerszy opis projektu znajduje się w pliku PDF - http://coen.boisestate.edu/ece/files/2013/05/...g.a.Raspberry.Pi-Based.Beowulf.Cluster_v2.pdf
Źródła:
http://coen.boisestate.edu/ece/raspberry-pi/
Fajne? Ranking DIY
