DOI: 10.7256/2454-0714.2013.2.7344

Аннотация: Рассматривается задача декомпозиции имитационных моделей систем для организации распределенного моделирования сложных систем на многопроцессорных вычислительных системах. Для ускорения процесса моделирования необходимо разбить моделирующую программу на части, выполняющиеся параллельно на разных процессорах. Предлагается подход к использованию метода автоматической классификации, позволяющий автоматизировать распараллеливание моделирующих программ.

DOI: 10.7256/2454-0714.2019.3.30393

Аннотация: В данной работе рассматривается проблема применения предикции в классическом и параллельном программировании задач математического моделирования, основанных на численном интегрировании дифференциальных уравнений в частных производных. Предикция может использоваться для замены фрагментов математической модели более простыми приближенными соотношениями, для опережающего прогнозирования значений принимаемых в ходе параллельного счета данных, для прогнозирования времени исполнения фрагментов параллельной программы при решении вопроса о применении последовательного или параллельного алгоритма и при балансировке загрузки отдельных процессоров вычислительной системы. Для формализации видов предикторов и определения математических соотношений, позволяющих их вычислить, используются подходы и методы вычислительной математики (теории интерполяции и экстраполяции). Для определения программных реализаций предикторов используются подходы, характерные для инженерии параллельного программирования. Полученные результаты проверяются экспериментально. В работе впервые предложен новый вид технологических средств предикции для использовании в параллельном программировании – предикционно-решающие каналы. Предложены два вида каналов – авторегрессионные точечные и линейные (явные или неявные) коллективного решения. Изложены математические аспекты предикции в таких каналах, кратко описаны базовые средства программирования. Показано, что совмещение каналов со средствами предсказания данных упрощает программирование ряда алгоритмов, связанных с численным моделированием, и позволяет, в частности, осуществлять скрытые переходы от явных разностных схем к неявным, отличающихся большей устойчивостью счета, а также от последовательных алгоритмов счета к параллельным. На примере задачи численного интегрирования нестационарного уравнения теплопроводности показано, что адекватное применение каналов в ряде случаев позволяет ускорить расчет на многоядерных вычислительных системах.

DOI: 10.7256/2454-0714.2020.2.32232

Аннотация: Предметом исследования является возможность распараллеливания циклов с зависимыми витками и телом, в котором порядок исполнения операторов строго определен. Такие циклы достаточно часто встречаются, например, в задачах численного моделирования методом частиц в ячейках, где на первой стадии исполнения тела цикла обрабатываются частицы и вычисляется некое определяемое ими поле, а на второй стадии решается дифференциальное уравнение в частных производных, зависимое от этого поля. Возможность распараллеливания тел таких циклов в настоящее время недостаточно освещена в литературе, данная тема является актуальной. Используются идеи применения прогнозирующих (авторегрессионных точечных) каналов в программной транзакционной памяти. Реализация построена с применением объектно-ориентированного программирования. Впервые сформулирована концепция сверхоптимистичных вычислений, то есть работы с прогнозирующими каналами в условиях частично транзакционной памяти. Предложены механизмы реализации частично транзакционной памяти, адаптированные к применению каналов. Предложена схема распараллеливания линейно исполняемых тел циклов (с зависимыми витками) на базе сверхоптимистичных вычислений, показана ее оправданность на примере решения задачи о моделировании пучка заряженных частиц в электростатической линзе.

DOI: 10.7256/2454-0714.2014.3.13419

Аннотация: Для решения задачи оптимизации используемых ресурсов и планирования вычислений в настоящее время успешно используются различные метаэвристики, в частности, метод имитации отжига. Имитация отжига - метод последовательный, что затрудняет его распараллеливание, однако, в последнее время были разработаны различные способы распараллеливания с целью улучшения качества получаемых решений и времени работы алгоритма. Предметом исследования являются методы распараллеливания имитации отжига, в частности, метод независимых запусков с синхронизацией и асинхронный. В качестве примера реализации имитации отжига выбран метод с температурной схемой "тушения", как ниболее быстрый. Проведен аналитический обзор методов распараллеливания имитации отжига с выделением наиболее перспективных, для которых проведена серия вычислительных экспериментов с использованием. Научная новизна заключается в обнаружении новых зависимостей и тенденций, ранее не описанных в подобных исследованиях: для параллельной имитации отжига с синхронизацией поднят вопрос существования зависимости качества получаемого решения не только от количества вычисляющих устройств, но и от частоты обмена решениями. Для параллельнойй асинхронной имитации отжига прослеживается тенденция улучшения решений с увеличением количества вычисляющих устройств, тогда как для синхронной имитации отжига нельзя вести речь об однозначном улучшении и зависимости только от числа вычисляющих устройств.

DOI: 10.7256/2454-0714.2014.3.65644

Аннотация: Для решения задачи оптимизации используемых ресурсов и планирования вычислений в настоящее время успешно используются различные метаэвристики, в частности, метод имитации отжига. Имитация отжига - метод последовательный, что затрудняет его распараллеливание, однако, в последнее время были разработаны различные способы распараллеливания с целью улучшения качества получаемых решений и времени работы алгоритма. Предметом исследования являются методы распараллеливания имитации отжига, в частности, метод независимых запусков с синхронизацией и асинхронный. В качестве примера реализации имитации отжига выбран метод с температурной схемой "тушения", как ниболее быстрый. Проведен аналитический обзор методов распараллеливания имитации отжига с выделением наиболее перспективных, для которых проведена серия вычислительных экспериментов с использованием. Научная новизна заключается в обнаружении новых зависимостей и тенденций, ранее не описанных в подобных исследованиях: для параллельной имитации отжига с синхронизацией поднят вопрос существования зависимости качества получаемого решения не только от количества вычисляющих устройств, но и от частоты обмена решениями. Для параллельнойй асинхронной имитации отжига прослеживается тенденция улучшения решений с увеличением количества вычисляющих устройств, тогда как для синхронной имитации отжига нельзя вести речь об однозначном улучшении и зависимости только от числа вычисляющих устройств.