высокопродуктивные вычисления

Заголовок Тип Анотація
Методика оценивания эффективности однородной обработки данных на кластерных комплексах Автореферат

Диссертация посвящена разработке методики оценивания эффективности однородной обработки данных на параллельных компьютерах кластерной архитектуры для прогнозирования времени выполнения вычислений на основе небольшого числа экспериментов на последовательном либо параллельном компьютере.

Значительную долю параллельных вычислений, выполняемых на компьютерных комплексах кластерной архитектуры, занимают задачи однородной обработки данных большого объема, которые хорошо распараллеливаются на компьютерных системах с распределенной памятью.  Однако, использование обращений к дисковым носителям в процессе вычислений усложняет возможность оценивания эффективности параллельной программы заранее (до ее реализации). В диссертации показано, что при использовании в расчете достаточно большого количества процессоров поведение вычислительного процесса хорошо описывается системой массового обслуживания в которой потоком заявок является поток запросов к серверу-поставщику данных.  В результате исследований получены оценки для часто применяемых на практике шаблонов параллельных алгоритмов: «мастер-рабочий», «одна программа – много данных», «разделяй и властвуй» и стратегий организации данных: «централизация», «дублирование» и «расчленение».

На основании полученных оценок разработана методика оценивания эффективности, которая позволяет на основе небольшого числа экспериментов на базовом компьютере получить оценку эффективности данной задачи на произвольном кластерном комплексе исходя из его технических характеристик.

Результаты теоретических исследований, представленных в данной работе, опробованы при проектировании и совершенствовании архитектуры и системного программного обеспечения кластеров семейства Инпарком, а так же кластеров в Украинском государственном геолого-разведывательном институте. Полученная методика использована для исследования и оптимизации вычислительной среды для задач автоматической разметки корпуса языка, генетического алгоритма кластеризации, сейсмического конечно-разностного моделирования, миграции сейсмических волн.

Указанная методика встроена в систему управления комплексами Инпарком-8-256, которая позволяет планировать и выделить ресурсы для выполнения задания в пакетном режиме, выполнять мониторинг оборудования и заданий, контролировать и учитывать время выполнения.