DOI: 10.25136/2644-5522.2018.5.20345

Аннотация: В статье рассмотрена технология параллельного программирования NVIDIA CUDA в задаче расплавления шарообразной частицы. Показана тенденция современных компьютеров к увеличению мощности за счет увеличения количества ядер, а не за счет увеличения частоты процессора (что приводит к значительному потреблению энергии и выделению тепла). Представлен закон Амдала, позволяющий оценить ускорение времени программы при распараллеливании на N процессоров. Перечислены условия увеличения производительности алгоритма при распараллеливании задачи. Представлена задача расплавления частицы железной руды. Рассмотрены особенности языка параллельного программирования CUDA C и представлены алгоритмы для выбранной задачи. Произведен сравнительный анализ времени выполнения задачи на CPU (С#) и GPU (CUDA C). Технология параллельного программирования CUDA позволяет увеличить производительность распараллеливаемых алгоритмов сложности N до 60 раз. Для этого требуется наличие графического процессора с поддержкой данной технологии, среда разработки и компилятор языка CUDA, знание языка CUDA C, а также хорошее знание задачи и возможности ее распараллеливания.

DOI: 10.25136/2644-5522.2021.1.35101

Аннотация: Рассматриваются некоторые аспекты процесса численного решения задач механики сплошной среды в условиях протекающих химических реакций. Такие задачи, обычно, отличаются наличием множества локальных областей с повышенной температурой, положение которых в пространстве относительно нестабильно. В таких условиях применяются жестко устойчивые методы интегрирования с контролем шага, которые в "горячих" областях имеют существенно большие временные затраты в сравнении с прочими областями. При использовании геометрического параллелизма данный факт приводит к существенному дисбалансу загрузки процессоров, снижающему общую эффективность распараллеливания. Поэтому в данной работе рассматривается проблема балансировки загрузки процессоров при параллельном решении вышеуказанных задач.   Предложена новая модификация алгоритма крупноблочной распределенной балансировки с улучшенным предсказанием времени численного интегрирования уравнений химической кинетики, наиболее эффективная в условиях дрейфа "горячих" областей. Улучшение состоит в применении линейного персептрона, анализирующего несколько предыдущих значений времени интегрирования (в базовом варианте алгоритма используется лишь одна предыдущая точка из истории времени интегрирования). Это позволяет работать в условиях как быстрого, так и медленного дрейфа "горячих" областей. Эффективность данного подхода продемонстрирована на задаче моделирования обтекания здания, на крыше которого наблаюдается горение при высокой температуре. Показано, что применение модифицированного алгоритма повышает эффективность распараллеливания на 2,1% по сравнению с исходным алгоритмом.

DOI: 10.25136/2644-5522.2018.6.27986

Аннотация: В данной работе рассматривается проблема выбора режима исполнения (последовательный или параллельный) при обработке цепочек предикатов в регулярно-логических выражениях. Дано краткое описание сути регулярно-логических выражений, их известных применений (естественно-языковые интерфейсы, автоматический параллелизатор C-программ), видов и состава цепочек предикатов. Особое внимание уделяется вопросу предикции временных затрат при обработке цепочек в том или ином режиме. Подробно рассматриваются различные подходы к такой возможной предикции. Отмечено, что в данном случае наиболее естественнен полуэмпирико-статистический подход. В работе используются основные соотношения теории параллельных вычислений, методы интерполяции и экстраполяции, вычислительного эксперимента, элементы статистической обработки. Предлагается новый полуэмпирико-статистический подход к решению проблемы вычисления оценок времени исполнения цепочек предикатов. Подход отличается минимальным количеством замеров времени, достигнутым с помощью частичного восстановления недостающих данных, и применением потенциально более точных линейных авторегрессионных и квадратичных моделей для вычисления предполагаемого времени исполнения в последовательном или параллельном режимах.