2005/10/11

前回のおさらい（１）
前回のおさらい（１）
計算速度向上の歴史

秒あたり演算性能

コンピュータシステムII（２）
情報基盤センター
天野 浩文

数十億回
LSI

数百万回
集積回路

数千回

トランジスタ

数回
1回程度
1回未満

リレー・真空管
機械式

それでも，計算速度に対する要求はさらに増大していく

手回し時代

12

前回のおさらい（２）
前回のおさらい（２）

前回のおさらい（３）前回のおさらい（３）z 計算速度に対する要求は増大しつづけているのに…
– 単体の計算機の性能向上だけで100倍，1000倍といった高速化を達成するのは非常に困難
z 一方で，計算機を構成する部品の値段は，半導体技術の進歩と，計算機の普及により，急速に低下しつつあるz 並列処理における問題の例– プログラムを書くのがややこしい• 1台のコンピュータ用に書いたプログラムを自動的に並列化できるとよいのだが，自動並列化の技術は，まだまだ開発途上– 並列処理に参加するコンピュータの負荷が均一でないと，効率が低下する– 並列処理に参加するコンピュータの台数が多くなると…
• 計算している時間よりも，コンピュータどうしが歩調を合わせる（互いの進み具合を確認する）ための処理の時間のほうが長くなる• 計算している時間よりも，計算に必要なデータをやりとりする（データを見せ合う）時間のほうが長くなる

並列処理

3

コンピュータシステムII（２）412005/10/11

前回のおさらい（４）前回のおさらい（４）前回のおさらい（５）前回のおさらい（５）z 並列処理（parallel processing）とは何か

z 並列処理に用いられるハードウェアの例– 並列計算機：並列処理用に強化された特殊な計算機• 複数のプロセッサ• メモリは個別に持つ場合と全体で共有する場合がある．
• 相互結合網z 分散処理に用いられるハードウェアの例– インターネットで接続された，遠隔地に分散する複数の計算機• 計算機の構成（プロセッサ種別，メモリ量など）は異なることが多い．
• 遠隔地にあるプロセッサを連携させたり制御したりする特別なハードウェアは持たない．
• それぞれの計算機のメモリは共有されない．
• 並列計算機のような特別の通信用ハードウェアは持たない．
z 並列処理に用いられるハードウェアと分散処理に用いられるハードウェアの間に，厳密な境界が存在するわけではない– 複数のプロセッサを同時に用いてひとつの処理を行うこと．
– 単一のプロセッサではやりたい仕事をするのに十分な処理性能が得られない場合に，複数のプロセッサを同時に用いて処理を行うこと．
z 分散処理（distributed processing）とは何か– 異なる場所にある複数の計算機を同時に用いてひとつの処理を行うこと．
– 何かの理由で一カ所にある計算機だけではやりたい仕事が遂行できない場合に，複数の場所に分散した計算機を同時に用いてその処理を遂行すること．

5

6

2.1
2.1 プロセッサとメモリプロセッサとメモリ（並列計算機の構成）（並列計算機の構成）

２．システム構成
２．システム構成

広域分散処理システムについては，2.2節で説明する．

7

コンピュータシステムII（２）822005/10/11

計算機のハードウェアのあらまし
計算機のハードウェアのあらましプロセッサとメモリプロセッサとメモリ
z プロセッサとメモリだけに着目して簡略化すると…

プロセッサ
制御装置

演算装置
プロセッサ

入力・出力両方の機能を有する装置もある．
（例：ネットワークインタフェース）

プログラム

データ
メモリ

操作

入力装置

操作の例
●アドレス情報をメモリに送ってその位置から命令を読む●アドレス情報をメモリに送ってその位置にデータを読み書き

出力
装置

メモリ

二次記憶装置（ディスク）

こんな絵で代用910

並列計算機ハードウェアの分類
並列計算機ハードウェアの分類

共有メモリ型並列計算機
共有メモリ型並列計算機

z 分類のしかたはいろいろあるが…
z メモリの形態で分類すると…

z 全プロセッサがメモリを共有できるような並列計算機– メモリを共有するための通信路も「相互結合網」と呼ぶことが多い．
– 相互結合網のトポロジにはいろいろある．

– 共有メモリ型並列計算機• UMA型• NUMA型– 分散メモリ型並列計算機（NORA/NORMA型）
z 広域分散処理システムやクラスタシステムは，概念的には，分散メモリ型並列計算機と同じ構成をしている．

プロセッサ

プロセッサ

プロセッサ

プロセッサ

相互結合網
分散メモリの上でソフトウェア的に共有メモリをエミュレートしたものを
NUMAの仲間に入れることもあるようだが，本来NUMAはハードウェアの分類に用いられる用語である．

メモリ

メモリ

メモリ

最も基本的な共有メモリ型並列計算機の構成

エミュレート：一部他の方法（部品）を使って元の方式と同じ効果を得ること．
11

コンピュータシステムII（２）

メモリ

123

2005/10/11

UMA（uniformUMA（uniform memorymemory access）型システム
access）型システム

最も単純なUMA型システム
最も単純なUMA型システム

z メモリのどの位置にアクセスする場合でも同じ時間で処理できるような共有メモリ型並列計算機– 下の図の赤い矢印に相当するアクセスがいずれも同じ時間で処理されるなら，UMA型である．

z ただ１つのメモリをバスで共有– 同時に１つのプロセッサしかメモリにアクセスできない．
– メモリの容量は小さい．
– あまり多数のプロセッサは搭載できない．
プロセッサ

プロセッサ

プロセッサ

プロセッサ

プロセッサ

プロセッサ

プロセッサ

プロセッサ
バス

相互結合網
メモリ
メモリ

メモリ

メモリ

メモリ

1314

もう少し複雑なUMA型システム
もう少し複雑なUMA型システム

さらに複雑なUMA型システム
さらに複雑なUMA型システム

z プロセッサと同数のメモリをバスで共有– 同時にメモリアクセスできるプロセッサは１つのままだが，メモリの総容量は大きくできる．

z クロスバースイッチを用いるもの– ちょっと高価

プロセッサ

プロセッサ

プロセッサ

プロセッサ

↑↓ どちらかバス
メモリ

メモリ

メモリ

メモリ
交点にある各スイッチは独立に制御できる
15

コンピュータシステムII（２）1642005/10/11

NUMA（non-uniformNUMA（non-uniform memorymemory access）型システム
access）型システム

NUMA型システムの例
NUMA型システムの例

z メモリの位置によってアクセス時間に差が生じるような共有メモリ型並列計算機– 下の図の赤い矢印に相当するアクセスに要する時間が場所によって異なるなら，NUMA型である．

z 近い場所のメモリと遠い場所のメモリでアクセス時間に差が出る
ような相互結合網の例

プロセッサ

プロセッサ

上位の相互結合網プロセッサ

この例では，プロセッサが２個ずつペアを組み，バスによってメモリを共有している．

プロセッサ「遠い」アドレス（他のペア配下のメモリ）にアクセスする場合でも，上位の相互結合網を通って同じ機械語命令でアクセスできる．ア
クセス先のプロセッサが仕事を代行する必要はない．

相互結合網

メモリ

メモリ

メモリ

メモリ

ただし，遠いアドレスへのアクセスに要する時間は長くなる．
1718

NUMA型並列計算機のもうひとつの構成例
NUMA型並列計算機のもうひとつの構成例

分散メモリ型並列計算機（１）
分散メモリ型並列計算機（１）z 各プロセッサが固有に持つローカルメモリと全プロセッサで共有されるメモリ（コモンメモリ）の両方がある例– ローカルメモリのアクセスは早い– コモンメモリのアクセスは遅い– メモリへのアクセスは，いずれもハードウェアによってサポートされる

z 各プロセッサが固有のメモリを持ち，他のプロセッサのメモリには直接アクセスできないような並列計算機– アクセスできないところは，他のプロセッサにメッセージを送って処理（アクセスの代行）を依頼する．
• 太い赤線のような経路
z NORA/NORMA（no remote memory access）型と呼ぶこともある．

コモンメモリ
相互結合網
プロセッサ

プロセッサ

プロセッサ

プロセッサ

メモリ

メモリ

メモリ

メモリ

プロセッサ

プロセッサ

プロセッサ

プロセッサ

メモリ

メモリ

メモリ

メモリ相互結合網
19コンピュータシステムII（２）20

52005/10/11

演算ノード
演算ノード

分散メモリ型並列計算機（２）分散メモリ型並列計算機（２）z ソフトウェアを実行できる最小の単位– 最低限以下の２つの要素を含む• プロセッサ• メモリ– ただし，共有メモリ型並列計算機の場合は定義が難しい• プロセッサとローカルメモリの組を演算ノードと考える• 共有メモリ型並列計算機が複数つながれる場合にのみ，それぞれの並列計算機を演算ノードと考える– 通常の計算機は，それ単体で演算ノードになりうるプロセッサz ここまでの講義で使った絵との対応：

z 分散メモリ型並列計算機の相互結合網の分類– 静的ネットワーク• 演算ノードの位相幾何学的な構成（トポロジ）が変わらな
い– 動的ネットワーク• スイッチによって演算ノードの位相幾何学的構成を動的に変更可能
メーカは，特にこちらの立場を採るものが多い

ノードノード

ノード

ノード

ノード

ノード

ノード

ノード

ノード

ノード
ノード

演算ノード
メモリ
21

静的ネットワークの例（メッシュ）

ノード
動的ネットワークの例（クロスバー）

22

動的な相互結合網の例
動的な相互結合網の例

共有メモリ型と分散メモリ型の比較（１）
共有メモリ型と分散メモリ型の比較（１）z クロスバーによる接続– 任意の演算ノード間の接続経路を動的に作れる– 完全結合に近い構成だが...
– 大規模なシステムでは，コストが高い．
z 完全結合：すべてのノード間に直接の接続経路があること．
– 通信のしやすさでは理想的だが，非常にコストが高い．
– ノード数 n に対して
• 各ノードから（n －1）本• 全体で n （n －1）本z プログラミングのしやすさ⇒共有メモリ型に軍配– 共有メモリ型• メモリのどの位置にアクセスする場合でも，同じ命令でアクセス可能– 分散メモリ型• 位置に応じて，メモリアクセス命令と通信命令を使い分ける必要がある

ノード
ノード
ノード
ノード
ノード

ノード

ノード

ノード
23

コンピュータシステムII（２）2462005/10/11

共有メモリ型と分散メモリ型の比較（２）共有メモリ型と分散メモリ型の比較（２）分散メモリ型の欠点を補うために分散メモリ型の欠点を補うためにz ハードウェアのコスト⇒分散メモリ型に軍配– メモリ共有用の相互結合網は• 安価な手法では，大規模なものが作りにくい• 大規模にできるものは，一般に高価– 分散メモリ型のほうが安価に大規模なシステムを作りやすい．

z 分散共有メモリ（distributed shared memory, DSM）
– あるプロセッサが「遠い」メモリにアクセスしようとすると，自動的に他のプロセッサにアクセスを代行させるようなしかけを作る．
• ハードウェアだけで作れば，NUMAと呼べるかも．
– 例外処理ルーチンなど，ソフトウェアの力を使えば，それはもうNUMAと呼ぶべきではないだろう．
処理を代行プロセッサ

プロセッサ

プロセッサ

プロセッサ

メモリ

メモリ

メモリ

メモリ

相互結合網
25

26

並列計算機の構成
並列計算機の構成
z 多数の演算ノードを高速の通信路（相互結合網）で結ぶ．
z 全体がひとつの計算機システムとして構築される．
z 入出力装置は演算ノード間で共有されることもある．

2.2
2.2 演算ノードと通信路
演算ノードと通信路

メモリ

演算ノード

演算ノード

演算ノード
27

コンピュータシステムII（２）

相互結合網

演算ノード

入出力
制御装置

入出力
装置

入出力
制御装置

入出力装置

入出力
制御装置

入出力装置
28

7

2005/10/11

クラスタシステムの構成
クラスタシステムの構成
z 単体で計算機として動作可能な演算ノードを（高速な）通信路で結ぶ．
– この通信網も相互結合網と呼ぶことがある．
– 演算ノードは均一であることが多い．
– 演算ノードは通常は非常に近い位置に配置される（室内・館内）．
z 演算ノードになる計算機は小規模なものが多い．
– PC（パーソナルコンピュータ）– WS（ワークステーション）z 通信路に用いられるハードウェアの例– 100Mbpsイーサネット（スイッチ）– 1Gbpsイーサネット（スイッチ）

広域分散処理システムの構成
広域分散処理システムの構成
プロセッサ

入出力
制御装置

z 単体で計算機として動作可能な演算ノードを通信路で結ぶ．
– 通信路も単一とは限らない．
• 各演算ノードはLANを経由してさらに広域の通信路につながる．
– 演算ノードもさまざま．
– 演算ノードは広域に分散している．

メモリ

入出力
制御装置

入出力装置

通信路（相互結合網）

LAN

LANLAN– その他の高速ネットワーク• 例：Myrinet（2Gbps超）29

通信制御処理に関連するハードウェア
通信制御処理に関連するハードウェア
z 構成要素– プロセッサ（CPU）– メモリ（memory module, MM）– 通信インタフェース制御部（network interface controller,NIC）z 通信処理– メモリの上にあるデータを送信– メモリ上にデータを受信
z 通信制御のやり方（機能分担）は２通り– CPUが通信制御処理の大半を行い，NICは送信のみを担当– CPUは通信をNICに依頼するのみで，通信制御処理の大半をNICが実行

プロセッサ
（CPU）

DMA（directDMA（direct memory
memory access）
access）
z MMとNIC内の通信データ格納域との間のデータのコピーを，CPUに頼ることなく行う機能– CPUやNICの処理負荷を軽減– DMAC（DMA controller）という部品を追加することで実現

メモリ（MM）

通信インタフェース制御部
（NIC）
プロセッサ
（CPU）

通信データ格納域

メモリ
（MM）

通信路
DMA
コントローラ（DMAC）

どちらを選ぶかは，CPUと通信路の性能の兼ね合いで決める
31

コンピュータシステムII（２）30

通信インタフェース制御部
（NIC）

注意：
注意：
DMAは，通信以外のDMAは，通信以外の入出力装置でも用い入出力装置でも用いられることがある
られることがある

通信データ格納域
通信路

328

2005/10/11

演算ノードとオペレーティングシステム（１）演算ノードとオペレーティングシステム（１）z １つの演算ノード上で動作するOSが全演算ノードを制御する方式（並列計算機に向く）– システム全体で効率的にソフトウェアを実行することができる– 通信路は高速でなければならない（広域分散では使えない）– 全体を制御するノードに障害が発生するとシステム全体がダウンする
z 残りの演算ノードは以下のいずれか
1. OSを持たない方式（マスタ・スレーブ方式）• 共有メモリ型でのみ可能• 上記のノードが「マスタ」，残りのOSなしのノードが「スレーブ」となる．
• 小規模なシステムでのみ有効
2. 同種のOSが残りの全ノードでも動くが，上記の制御担当ノードのOSが主導的な役割を担う方式

2.3
2.3 演算ノードとオペレーティングシステム
演算ノードとオペレーティングシステム

演算ノード
OS
演算ノード

OS
制御

演算ノード
OS

演算ノード
OS

教科書p22の図では，制御される側のノードにまったくOSがない．左の分類の2の場合は，上の図のようになる．

33

並列OSの構築方式
並列OSの構築方式

演算ノードとオペレーティングシステム（２）演算ノードとオペレーティングシステム（２）z 各演算ノードのOSがそれぞれを制御する
方式（分散システムに向く）– 演算ノードが広域に分散しても動作可• 通信に要する時間が長くなると，遠くの演算ノードの制御は困難– いくつかの演算ノードが停止してもシステムは動作可能• 他のノードに依存することなく動作可能– システム全体で効率的にソフトウェアを実行するのは困難

演算ノード

OS

制御

演算ノード
演算ノード

OS
制御

34

OS

制御

演算ノード

OS

制御

z 既存の単一プロセッサ用のOSを拡張する方式– 複数の演算ノードを制御するための機能を追加，など– 既存の応用プログラム（application program, AP）がそのまま動作する．
– 拡張に困難が伴ったり，実現できる機能・達成できる性能に制約があったりする．
z 並列計算機のハードウェアに合わせて新規に作成する方式– 新規に作成する手間が大変– 既存のAPは動作しない可能性が高い．
15年くらい前までは，並列計算機（主に研究用）のメーカが独自のOSを提供することも多かったが，最近の商用システムでは，既存のソフトウェア資産を保護することが重視されるため，単一プロセッサ用の既存OS（のうち，UNIXを選択して）を拡張する方式が主流となっている．

35

コンピュータシステムII（２）36

92005/10/11

最近の商用並列計算機のOSの例
最近の商用並列計算機のOSの例

分散OSの構築方式
分散OSの構築方式

z SGI Altix 3000シリーズ– 256プロセッサ用LINUX（拡張版）
z 富士通 PRIMEPOWER HPC2500– 128プロセッサ用Solarisz IBM eServer pSeries– 64プロセッサ用AIX
z ヒューレット・パッカード Integrity Superdome– 64プロセッサ用LINUX（拡張版）– HP-UX，Windows Server 2003も動作

z 分散処理システムの特徴– 分散処理を行わないときには，各演算ノードが単体でも計算機として動作しなくてはならない– 多種多様なハードウェアが混在することが多い• 同種のハードウェアが広域に分散するのでない限り，それぞれの上で共通に動くOSを新規開発するのは絶望的• 研究目的をのぞくと，新規開発はあまり行われない
z 典型的な分散OSの構築法– 既存のOSを拡張する– 既存のOSの上に，広域分散処理を行うための基本ソフトウェアを載せる• ハードウェアとアプリケーションの中間という意味で，ミドルウェアと呼ぶことがある．
37

38

富士通VPP5000/64
富士通VPP5000/64
z 9.6GFLOPSのベクトル演算ノードを64台搭載したベクトル並列型スーパーコンピュータ– 各ノードでOS: UXP/V（富士通の開発したUNIX）が動作– ノード（PE）の０番がシステムの全体を制御

実際の並列計算機・クラスタシステム
実際の並列計算機・クラスタシステム
九州大学情報基盤センターに設置されている並列計算機やクラスタの一部を紹介する

39

コンピュータシステムII（２）4010

2005/10/11

VPP5000のアーキテクチャ
VPP5000のアーキテクチャ

IBM
IBM eServer
eServer p595
p595

z クロスバーを用いた分散メモリ型並列計算機

z IBM POWER5プロセッサ（1.9GHz）を16・32・48・64台搭載可能
な共有メモリ型並列計算機– OSはAIX（IBMの開発したUNIX）

DTU: Data Transfer Unit
MSU: Main Storage Unit

VU: Vector Unit
SU: Scalar Unit

IOP: I/O Port

PEn-1

PE1
VU

DTU

MSU

SU

PE0
VU

DTU

MSU

SU

VU

DTU

MSU

IOP

SU

IOP

41

九州大学情報基盤センターでのシステム構成
九州大学情報基盤センターでのシステム構成

p595のアーキテクチャ（１）p595のアーキテクチャ（１）z NUMA型– 1つのチップに• 2つのPOWER5• L2キャッシュ

10Gbpsイーサネット

64CPU
512GB

64CPU
256GB

64CPU
256GB64CPU
256GB

64CPU
256GB

64CPU
256GB

32CPU
128GB

• スイッチ• メモリコントローラ– 95mm×95mmのマルチチップモジュール（MCM）に，4個のチップ– MCM 2 個＝「ブック」＝16プロセッサ

利用者用
フロントエンド
SANスイッチ

ディスクアレイ（実効容量51TB）SANスイッチ

P
L3P

L2キャッシュP
L3P

L2キャッシュスイッチ

スイッチ

メモリ
コントローラメモリ
コントローラメモリ

メモリ

z 「ブック」単位で増設可能

既設ギガビットネッ
トワークへ
43

コンピュータシステムII（２）42

アクセス時間異なる

44

11

2005/10/11

p595のアーキテクチャ（２）p595のアーキテクチャ（２）富士通PRIMEPOWER850
富士通PRIMEPOWER850z 「プロセッサ・ブック」の構成

z 富士通SPARC64Vプロセッサ（1.3GHz）をクロスバスイッチによって16台接続したUMA– OS：Solaris8– メモリ：48GB

I/O

メモリ
P P
L3

I/O

メモリ
P P

L2

L3

I/O

メモリ
P PL2L3I/O

メモリ
P P

L2L3L2MCM

L3L2L3P P
メモリ

L2L3P P
I/O

メモリ

L3L2P P

P P
メモリ

I/O

この部分がPRIMEPOWER850
本体．上部に置かれているPC
は，制御用のコンソール．

L2I/O

メモリ

MCM
I/O
4546

PRIMEPOWER（上位機種）のアーキテクチャ
PRIMEPOWER（上位機種）のアーキテクチャ

Hewlett-Packard
Hewlett-Packard Itanium2
Itanium2 クラスタ
クラスタ

z 「演算ノード」を複数台接続可能

z 演算ノード：Hewlett Packard
hpserver rx2600：16台– CPU：Itanium2– メモリ：512MB– OS：Red Hat Linux Advanced
Workstation 2.1– 相互結合網： Myricom社
Myrinet2000 M3F-PCI64B

高速光インターコネクト「ノード」（最大128CPU）「ノード」（最大128CPU）

最大128ノード「ノード」（最大128CPU）

クロスバネットワーク
システムボード
CPU
CPU
CPU
CPU
メモリ
CPU
CPU
CPU
CPU

システムボード
CPU
CPU
CPU
CPU
メモリ
CPU
CPU
CPU
CPU 最大16システムボード

z 各ノードが独立の計算機としても動作する

システムボード
CPU
CPU
CPU
CPU
メモリ
CPU
CPU
CPU
CPU
47

コンピュータシステムII（２）48

122005/10/11

Hewlett-Packard
Hewlett-Packard Itanium2
Itanium2 クラスタの背面クラスタの背面こんな形のクラスタもあります（１）
こんな形のクラスタもあります（１）z デスクトップサイズのPC 16台をラックに収めて相互接続するため…

z 普通のデスクトップPCを棚に並べる形– 電源ケーブルやネットワークケーブルが川や滝のように流れている

49

50

こんな形のクラスタもあります（２）こんな形のクラスタもあります（２）

まとめ
まとめ

z 普通のデスクトップPCを床の上に並べたもの

z 並列計算機の構成– 共有メモリ型（UMA/NUMA）– 分散メモリ型
z 演算ノードと通信路– 並列計算機– クラスタシステム– 広域分散処理システムz 演算ノードとOSz 実際の並列計算機・クラスタシステム

51

コンピュータシステムII（２）52

132005/10/11

コンピュータシステムII（２）（訂正と補足）2.3
2.3 演算ノードとオペレーティングシステム
演算ノードとオペレーティングシステム（一部訂正）（一部訂正）

情報基盤センター
天野 浩文
amano@cc.kyushu-u.ac.jp
この科目のwebサイト
http://isabelle.cc.kyushu-u.ac.jp/~amano/compsys2/1

演算ノードとオペレーティングシステム（１）演算ノードとオペレーティングシステム（１）演算ノードとオペレーティングシステム（１）演算ノードとオペレーティングシステム（１）z １つの演算ノード上で動作するOSが全演算ノードを制御する方式（並列計算機に向く）– システム全体で効率的にソフトウェアを実行することができる– 通信路は高速でなければならない（広域分散では使えない）– 全体を制御するノードに障害が発生するとシステム全体がダウンする
z 残りの演算ノードは以下のいずれか
1. OSを持たない方式（マスタ・スレーブ方式）

演算ノード
OS訂正箇所

z １つの演算ノード上で動作するOSが全演算ノードを制御する方式（並列計算機に向く）– システム全体で効率的にソフトウェアを実行することができる– 通信路は高速でなければならない（広域分散では使えない）– 全体を制御するノードに障害が発生するとシステム全体がダウンする
z ただし，残りの演算ノードでまったくOSが動いていないというわけではない．
– 特に，分散メモリ型の場合– 同種のOSが各ノードで動いているが，ある１つのノード上のOSが主導的な役割を担う，と考えるべき

訂正前
訂正前

演算ノード

OS
制御演算ノード
OS

演算ノード
OS

教科書p22の図では，制御される側のノードにまったくOSがないように見えてしまうが，実際には，上記のように考えるのが妥当であろう．

共有メモリ型でのみ可能
上記のノードが「マスタ」，残りのOSなしのノードが「スレーブ」となる．
• 小規模なシステムでのみ有効
2. 同種のOSが残りの全ノードでも動くが，上記のノードが主導的な役割を担う方式••

3コンピュータシステムII（２）

2訂正後
訂正後
演算ノード
OS

演算ノード

OS
制御演算ノード
OS

演算ノード
OS

教科書p22の図では，制御される側のノードにまったくOSがない．左の分類の2の場合は，上の図のようになる．
訂正箇所
4

1

2005/10/11

こんな形のクラスタもあります（１）
こんな形のクラスタもあります（１）z 普通のデスクトップPCを棚に並べる形

実際の並列計算機・クラスタシステム
実際の並列計算機・クラスタシステム
（補足）
（補足）
九州大学情報基盤センターに設置されている並列計算機やクラスタの一部を紹介する

5

6

こんな形のクラスタもあります（２）こんな形のクラスタもあります（２）z 普通のデスクトップPCを床の上に並べたもの

7

コンピュータシステムII（２）2