Здравствуйте!
Столкнулась со следующей проблемой: есть научный проект, требующий высокопроизводительных вычислений.
Они собственно уже реализованы на С++ с помощью распределения на CORBA.
Но разработчики потерялись, код на С++ не работает, и копаться в нем нет желания.
Нашла нечто похожее на Fortran. Но без распределения.
Подскажите, имеет ли смысл сейчас применять Fortran???
Можно ли его использовать с CORBA?

Также меня интересует, платные ли для него компиляторы? 
(т.к. разрабатываемый проект должен использовать только бесплатное ПО)

А может стоит переписать все на Java???
Вообще Java применим для высокопроизводительных вычислений, 
или об этом смешно даже говорить?
(Дело в том, что Java я знаю лучше нежели другие языки... )
Читала, что на Java легче всего сделать распределение используя RMI...

Но важна скорость... 

Что посоветуете? В Интернете много информации о том, что Fortran - лидер 
в области высокопроизв. вычислений, но с другой стороны - у нас почему-то он не распространён...

Заранее спасибо за любый ответы и советы )

у вас как в сказке "приди не одетой и не раздетой, с подарком и без подарка"
CORBA и высопроизводительные вычисления - это вроде несколько разное.
проект написан, но разбираться не хотите.
бесплатное ПО и высокопроизводительные вычисления - тоже не совсем совпадает.
вы знаете Java, но ищете сторонних разработчиков, тогда причем ваше знание Java.
Fortran - лидер в области высокопроизв. вычислений если возьмете правильный компилятор и правильных программистов (которых вроде негде взять)

Это сообщение отредактировал(а) Иванофф - 5.12.2008, 02:50

Дело в том, что вычислительное приложение, работающее на С++, как говорят, работало очень и очень медленно.
Поэтому и не хотят его восстанавливать. 



Почему бесплатное ПО "не совпадает" с высокопроизводительными вычислениями?
Нет бесплатных компиляторов? или что? 



Я не хочу искать сторонних разработчиков, если бы знала, что Java даст приемлемую скорость,
использовала бы только ее.

CORBA или RMI используется для распределения, но разве это не относится к высокопроизводительным вычислениям.
Это же частный случай параллельных вычислений...

А что с ним случилось? Разработали новый (более быстрый) алгоритм?


Потому, что бесплатные FORTRAN-компиляторы на выходе дают более медленные исполняемые файлы, нежели платные. Это пожно погуглит: "FORTRAN Benchmarks". Вот, например.


Сначала хотел просто высказаться по поводу скорости Java, но потом решил зайти на старый-добрый http://shootout.alioth.debian.org/. Я в шоке, господа.  

Это сообщение отредактировал(а) kemiisto - 5.12.2008, 12:54

изначально была программа на Fortran, и работала достаточно быстро. 
Но т.к. дело касается молекулярной динамики, потребовалось моделировать
все большее количество точек, потому решили переписать алгоритм на С++
и сделать его распределенным в локальной сети. 
Ну после запуска остались сильно недовольны скоростью... 
потому проект забросили, оставив код на С++ без комментариев.
Конечно можно в нем разобраться, но стоит ли? 



В гугле столько разноречивой информации про Java... даже не знаю чему верить...
А что вы хотели сказать по поводу скорости Java???   



Можете посоветовать выход из положения? 
И вообще, где найти информацию о том, насколько платные хорошие компиляторы для Фортран?
А можно ли обычную вычислительную программу на Фортране сделать распределенной? 
Или проще написать новую??? 

  


Если я правильно понимаю распределённость:

то конечно можно. Например, GAMESS, GAUSSIAN, DALTON (это из тех QC считалок, которые я точно знаю, что написаны на FORTRAN) вроде бы распараллеливаются (с разным успехом). А иначе какой смысл их ставить на кластеры? Наверное, будет полезным почитать про MPI.


А что обычно говорят?  Теперь вот и я неуверен...

Насколько я понимаю, MPI - это метод распараллеливания на разные процессоры, находящиеся 
на одной машине (т.е. на суперкомпьютере) В нашу задачу не входит использование 
многопроцессорных систем. Будет локальная сеть из обычных средних компьютеров.

Вообще я находила в гугле Java-апплеты, выполняющие вычисления, касающиеся молекулярной динамики. 
Работают быстро )))

А насчет скорости Java я конечно читала в основном только отрицательные отзывы... 
Но сейчас все больше пишут, что Java почти сравнялась по производительности с С++.
Не знаю, верить этому, или это просто рекламная кампания   
Но факт в том, что программы, написанные на Java меня лично еще никогда не подводили...
А с С++ все сложнее... вот вроде есть у меня программа рабочая, но никто не может её запустить )))

Это сообщение отредактировал(а) Cross - 5.12.2008, 18:53

а зачем вам сеть из средних компьютеров. дешевле поставить один нормальный двухпроцессорный четырехядерный компьютер и получить нормальную скорость. непонятно на каком этапе вы хотите съэкономить.

понимаете... это научный проект при университете. 
все сразу сделать все равно не получится, т.к. никто у нас не умеет программировать в стиле HPC.
Учиться уже нет времени, т.к. кандидатская на носу - а этот проект и будет защитой )))

Каждый аспирант делает что-то свое, какую-то часть...
Моя задача - сделать распределение. 
Все что касается многопроцессорных машин, это уже будет делаться после...
Если у института будут деньги на такие компьютеры ) 
А пока есть только аудитория с ЛВС ))) на том и надо работать 

Вот так собственно обстоит дело   

Нет, точнее, не только:
.


Я вот что думаю по этому поводу: хватит ли у Вас опыта писать "быстрый" код на FORTRAN. Там ведь тоже не всё так просто. Помните, лучший ЯП - тот, который программист знает лучше всего.


Думаю, имеется ввиду, что существенного опережения по скорости работы приложений C++ уже не даёт. В 2 раза, но это не так уж и критично.


Что значит: не может запустить? Есть программа в исходных кодах?

так бы сразу и написали. личный совет. разрабатывайте и отлаживайте отдельные части на разных машинах, а считайте на одной самой быстрой. добавьте ей памяти, если есть обмен поставьте диски в райд 0, иначе просто потеряете время на отладку в ЛВС.

Есть исходные коды, она компилируется... но ничего не делает...

Но если все равно научная руководительница недовольна скоростью и хочет переделывать...

Что касается MPI - та библиотека имеет 2 глобальных приемущества для создания распределенных интерфейсов:
1. Она кроссплатформенна (то есть не придеться сильно изменять код для др. ОС)
2 позволяет контролировать вычислительную нагрузку и создавать виртуальные топологии ЛВС, что может быть очень полезно для некоторых задач.

Но есть недостатки - слабая поддержка и современных стандартов Фортран и C++. 

Поэтому, поскольку Вам так или иначе надо получить высокопроизводительный код, а значит понадобится коммерческий качественный компилятор. Если платформа Intel, то обратите внимание на Intel Cluster OpenMP - возможно Вам не придется и код-то сильно менять (вычислительную часть). Медленная работа может быть из-за использования большого количества виртуальных функций-членов. Что для CORBA-технологии  очень вероятно. Вообще, в вычислительных задачах надо избегать позднее связывание.

Моя задача - использовать только бесплатное ПО, и компиляторы в том числе.
Как решить эту проблему?

А чем Вас существующие "велосипеды" не устраивают?