Clusterprozesse

Clusterprozesse sind Prozesse, die als Teil einer verteilten Anwendung auf einem Computercluster ausgeführt werden. Sie laufen typischerweise auf mehreren Knoten eines Clusters und arbeiten zusammen, um Rechenleistung, Speicher oder spezielle Hardware-Ressourcen zu nutzen. Die Koordination erfolgt meist durch eine Cluster-Management- oder Scheduling-Schicht, während die eigentliche Kommunikation zwischen den Prozessen über ein Netzwerk stattfindet.

Für die Interprozesskommunikation in Clusterprozessen kommen verschiedene Modelle zum Einsatz. Häufig sind es Bibliotheken wie MPI (Message Passing Interface) oder RPC-/Socket-basierte Lösungen, die es Prozessen ermöglichen, Daten auszutauschen, Synchronisation durch Barrieren vorzunehmen und kollektive Operationen auszuführen. In containerisierten Umgebungen laufen Clusterprozesse oft in Koordination mit Orchestrierungstools wie Kubernetes oder Slurm.

Der Lebenszyklus eines Clusterprozesses wird üblicherweise durch einen Scheduler oder Batch-Manager gesteuert. Ein Einsatzbeispiel ist das Starten mehrerer MPI-Prozesse über mpirun oder den Slurm-Batch-Job. Topologie, Rank-Zuordnung (Ranks) und Ressourcenbeschränkungen werden festgelegt. Zur Ausfallsicherheit kommen Techniken wie Checkpoint/Restart oder redundante Prozesse zum Einsatz.

Typische Architekturen reichen von Master–Worker- over Peer-to-Peer-Designs. Synchronisation erfolgt oft durch Barrieren oder kollektive Kommunikation. Leistungsaspekte hängen stark von Latenz, Bandbreite des Netzes und der Unterstützung von High-Speed-Verbindungen ab. Sicherheit umfasst Authentifizierung, Autorisierung und verschlüsselte Kommunikation.

Anwendungsbereiche sind HPC-Simulationen, wissenschaftliche Berechnungen, datenintensive Analysen sowie verteiltes Training von Machine-Learning-Modellen. Bekannte Beispiele nutzen MPI-basierte Codes oder Frameworks wie Horovod und PyTorch Distributed, um große Modelle oder Datensätze auf Clustern zu verarbeiten.