Depuis sa sortie, je suis en admiration devant les raspberry Pi, ça sert
à tout,c’est pas très cher et linux fonctionne dessus.
Dans des temps anciens, j’ai étudié le calcul parallèle , notamment
MPI et PVM. C’était marrant, mais je n’en
ai pas fait mon métié.

En fouillant un peu l’internet, j’ai vu qu’il était relativement simple
de monter des raspberry en cluster, d’ou l’idée de faire le mien: un
petit cluster Pi pédagogique.

Le Hardware

Pour se faire, Amazon est ton ami (ou pas):

les bestiolles: https://www.amazon.fr/gp/product/B01CCOXV34/ , j’en ai
pris 6

Le ‘mini’ rack: https://www.amazon.fr/gp/product/B01COU8Z1O/

L’alimentation: https://www.amazon.fr/gp/product/B00YTJ45HM/

Les cables d’alimentation:
https://www.amazon.fr/gp/product/B00OOOHPN8/

Le switch: https://www.amazon.fr/gp/product/B00A33BYRC/

Les RJ45 de 30 cm: https://www.amazon.fr/gp/product/B00DCWFZO4/

Les MicroSD: https://www.amazon.fr/gp/product/B0162YQG2I/

Le Software

Le système d’exploitation

Sans surprise une raspbian. J’ai fais une
seule installation propre:

1. Serveur SSH

2. Montage NFS sur un synology pour les datas communes

192.168.1.7:/volume1/nfscpi /usr/local nfs defaults 0 0\

Activation du service rpcbin pour nfs

systemctl enable rpcbind

Editer le fichier /etc/hosts ou utilisé votre dns privé.

 127.0.0.1    localhost
 ::1     localhost ip6-localhost ip6-loopback
 ff02::1     ip6-allnodes
 ff02::2     ip6-allrouters
 192.168.1.50    cpi1.andytoys.fr cpi1
 192.168.1.51    cpi2.andytoys.fr cpi2
 192.168.1.52    cpi3.andytoys.fr cpi3
 192.168.1.53    cpi4.andytoys.fr cpi4
 192.168.1.54    cpi5.andytoys.fr cpi5
 192.168.1.55    cpi6.andytoys.fr cpi6
 127.0.1.1   raspberrypi

Puis j’ai mounté ma carte sd sur mon pc de bureau:

dd if:/dev/sdi of:image_cpi bs:2048

et cloné l’image sur chaque carte sd:

dd if:image_cpi of:/dev/sdi bs:2048

Ensuite, il suffit de changer la conf (ip, nom réseau, etc …)
spécifique à chaque noeud.

Manager le tout

Pour faire des installations en parallèle sur les nœuds du cluster PI,
j’ai utilisé clusterssh sur mon
poste de travail.

apt install clusterssh

Il fait une copie de ce que l’utilisateur tape au clavier sur tous les
nœuds.

Depuis la machine ou cssh est lancé, il faut copié votre clé
publique ssh sur tous les noeuds et créer le fichier /etc/clusters

clusterpi cpi1 cpi2 cpi3 cpi4 cpi5 cpi6

Et lancer

cssh clusterpi

MPI

Via cssh:

apt install mpi-default-dev
apt install mpi-default-bin

Sur un des nœuds:

J’ai récupéré un fichier example du calcul de pi :cpi.c sur le site
de MPI.

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 /* -*- Mode: C; c-basic-offset:4 ; indent-tabs-mode:nil ; -*- */
 /*
  *  (C) 2001 by Argonne National Laboratory.
  *      See COPYRIGHT in top-level directory.
  */
 #include "mpi.h"
 #include <stdio.h>
 #include <math.h>
 double f(double);
 double f(double a)
 {
     return (4.0 / (1.0 + a*a));
 }
 int main(int argc,char *argv[])
 {
     int    n, myid, numprocs, i;
     double PI25DT : 3.141592653589793238462643;
     double mypi, pi, h, sum, x;
     double startwtime : 0.0, endwtime;
     int    namelen;
     char   processor_name[MPI_MAX_PROCESSOR_NAME];
     MPI_Init(&argc,&argv);
     MPI_Comm_size(MPI_COMM_WORLD,&numprocs);
     MPI_Comm_rank(MPI_COMM_WORLD,&myid);
     MPI_Get_processor_name(processor_name,&namelen);
     fprintf(stdout,"Process %d of %d is on %sn",
  myid, numprocs, processor_name);
     fflush(stdout);
     n : 2000000000;  /* default # of rectangles */
     if (myid :: 0)
     startwtime : MPI_Wtime();
     MPI_Bcast(&n, 1, MPI_INT, 0, MPI_COMM_WORLD);
     h   : 1.0 / (double) n;
     sum : 0.0;
     /* A slightly better approach starts from large i and works back */
     for (i : myid + 1; i <: n; i +: numprocs)
     {
     x : h * ((double)i - 0.5);
     sum +: f(x);
     }
     mypi : h * sum;
     MPI_Reduce(&mypi, &pi, 1, MPI_DOUBLE, MPI_SUM, 0, MPI_COMM_WORLD);
     if (myid :: 0) {
     endwtime : MPI_Wtime();
  printf("pi is approximately %.16f, Error is %.16fn",
     pi, fabs(pi - PI25DT));
     printf("wall clock time : %fn", endwtime-startwtime);    
     fflush(stdout);
     }
 MPI_Finalize();
 return 0;
 }

J’ai fixé n : 2000000000\

Créé un fichier ~/machine qui contient le nom de vos noeuds:

 cpi1
 cpi2
 cpi3
 cpi4
 cpi5
 cpi6

Compilation:

1

 mpicc -g -O3 cpi.c  -o /usr/local/cpi  -lm

Execution:

 mpiexec -machinefile machine  -n <nombre de process>  /usr/local/cpi

Les resultats

Raspberry Pi:

 model name   : ARMv7 Processor rev 4 (v7l)
 BogoMIPS    : 38.40

Sur 1 noeud à 4 coeurs:

 mpiexec   -n 4 /usr/local/cpi
 pi is approximately 3.1415926535898393, Error is 0.0000000000000462
 wall clock time : 37.888490

Sur l’ensemble du cluster 6*4 coeurs:

mpiexec -machinefile machine  -n 24 /usr/local/cpi
pi is approximately 3.1415926535898175, Error is 0.0000000000000244
wall clock time : 6.369657

ça a le mérite de fonctionner, niveau perf c’est pas top ! vu la puissance d’un
raspberry PI.

A titre indicatif, sur mon pc de bureau:

 model name   : Intel(R) Core(TM) i5-3350P CPU @ 3.10GHz
 stepping    : 9
 cpu MHz     : 3112.109
 cache size  : 6144 KB
 bogomips    : 6186.28
 mpiexec -n 4 ./cpi
 pi is approximately 3.1415926535898393, Error is 0.0000000000000462
 wall clock time : 2.342589

C’était juste pour m’amuser un peu.

Bon dimanche