A Review on Fault Tolerance Techniques for HighPerformance Computing
محل انتشار: کنفرانس ملی علوم مهندسی، ایده های نو (۸)
سال انتشار: 1393
نوع سند: مقاله کنفرانسی
زبان: انگلیسی
مشاهده: 1,052
متن کامل این مقاله منتشر نشده است و فقط به صورت چکیده یا چکیده مبسوط در پایگاه موجود می باشد.
توضیح: معمولا کلیه مقالاتی که کمتر از ۵ صفحه باشند در پایگاه سیویلیکا اصل مقاله (فول تکست) محسوب نمی شوند و فقط کاربران عضو بدون کسر اعتبار می توانند فایل آنها را دریافت نمایند.
- صدور گواهی نمایه سازی
- من نویسنده این مقاله هستم
استخراج به نرم افزارهای پژوهشی:
شناسه ملی سند علمی:
AIHE08_364
تاریخ نمایه سازی: 13 آبان 1393
چکیده مقاله:
Cloud computing is the next generation computing. There are new capacity and flexibility to HPC (High Performance Computing) applications with using large number of virtual machines for computational intensive applications.Today s high performance computing systems are typically managed and operated by individual organizations in private. A cloud-based Infrastructure-as-a-Service (IaaS) approach for high performance computing applications promises cost savings and more flexibility. High performance computing(HPC) systems may fail because of large workload and number of servers. Fault tolerance techniques allow HPC systems on cloud to execute computational intensive application with multiple of nodes. Fault tolerance can provide best performance of tasks in the presence of hardware and softwarefaults. However, main failures are mostly hardware based. Also, system availability is very important and fault tolerance techniques used to detect and predict faults. This paper gives an overview on most popular fault tolerance techniques in HPC, prediction models and tools used in HPC.
کلیدواژه ها:
نویسندگان
Ahmad Fadaei Tehrani
Dept.Computer, Najafabad Branch, Islamic Azad University IAUN Isfahan, Iran
Faramarz Safi
Dept.Computer, Najafabad Branch, Islamic Azad UniversityIAUN Isfahan, Iran
مراجع و منابع این مقاله:
لیست زیر مراجع و منابع استفاده شده در این مقاله را نمایش می دهد. این مراجع به صورت کاملا ماشینی و بر اساس هوش مصنوعی استخراج شده اند و لذا ممکن است دارای اشکالاتی باشند که به مرور زمان دقت استخراج این محتوا افزایش می یابد. مراجعی که مقالات مربوط به آنها در سیویلیکا نمایه شده و پیدا شده اند، به خود مقاله لینک شده اند :