Эффективное управление распределенными вычислительными ресурсами в задачах имитационного моделирования

• Автор: Проскурин, Александр Евгеньевич
• Шифр специальности: 05.13.01
• Научная степень: Кандидатская
• Год защиты: 2014
• Место защиты: Владикавказ
• Количество страниц: 123 с. : ил.

Оглавление
Введение
Глава 1 Аналитический обзор существующих подходов к повышению быстродействия имитационных моделей
1.1 Анализ существующих методов имитационного моделирования
1.2 Анализ современных технологий распределенных вычислений
1.3 Анализ существующих методов распараллеливания задач имитационного моделирования
1.4 Анализ существующих программных средств для имитационного моделирования
1.5 Выводы
Глава 2 Теоретическое обоснование задачи оптимизации распределения вычислительных ресурсов для имитационного моделирования
2.1 Определение эффективных стратегий использования бпсГсетей
2.2 Формализация задач оптимизации по времени и стоимости имитации
2.3 Формулировка и доказательства теорем задач оптимизации времени выполнения и стоимости имитации
2.4 Выводы
Глава 3 Разработка архитектуры и программы системы управления оптимальным распределениям ресурсов
3.1. Разработка архитектуры системы управления распределенными вычислениями
3.2 Разработка системы управления распределенными вычислениями в бШ-сети
3.3 Тестирование алгоритма и программного обеспечения системы управления распределенными вычислениями
3.4 Выводы
Глава 4. Применение разработанной системы управления распределенными вычислениями для имитационного моделирования работы канального умножителя
4.1. Анализ физической модели работы канального умножителя
4.2. Разработка математической модели работы канального умножителя
4.3. Разработка и тестирование программы имитации работы канального умножителя
4.4 Выводы
Заключение, основные выводы и результаты
Литература

Введение
Имитационное моделирование является распространенным и порою единственным методом проведения исследований в различных областях науки: физике, биологии, экономике и т.д. По мере роста сложности задач, стоящих перед имитационным моделированием, возрастает необходимость в увеличении вычислительных ресурсов. Проблема ограниченности
вычислительных мощностей может быть решена использованием
параллельных и распределенных вычислительных систем.
Главными направлениями развития таких вычислительных технологий являются создание построение и использование распределенных
вычислительных и информационных систем, а также разработка новых методов и алгоритмов, ориентированных на эффективное управление ресурсами в созданных распределенных системах. По этой причине возникает необходимость в разработке таких распределённых систем имитации, в основе работы которых лежат алгоритмы синхронизации программ, выполняющихся на различных компьютерах в сети или различных процессорах многопроцессорной ЭВМ.
Алгоритмы разработки программного обеспечения для таких систем, коренным образом отличаются от программ, работающих на одном процессоре, поэтому перспективы развития компьютерной техники в ближайшем будущем в большей степени будут определяться успехами вычислительной математики [1,2].
Наряду с проблемами, которые возникают с синхронизацией программ необходимо следить за сбалансированностью вычислительных ресурсов. Значит, распределённая система имитации должна содержать систему управления, которая выполняет равномерное распределение вычислительных ресурсов в сети.
Наиболее интересным представляется вариант развития параллельных вычислений с использованием распределенных вычислительных систем

(РВС). Самым простым способом создания параллельной вычислительной системы (ГТВС) является построение многопроцессорных вычислительных комплексов (МВК) на базе нескольких ЭВМ, объединенных каналами передачи информации. В настоящее время МВК очень часто создаются на основе локальной вычислительной сети (ЛВС). Сеть уже содержит все необходимые для этого компоненты: сервера, рабочие станции, каналы связи, сетевую операционную систему, общие ресурсы и т.п. Анализ состояния современных вычислительных систем показывает, что большинство компьютеров использующихся в экономике, науке и образовании объединены в локальные сети [3].
По этой причине возникает необходимость в разработке таких распределённых систем имитации, в основе которых лежат алгоритмы синхронизации программ, выполняющихся на различных компьютерах в сети или различных процессорах многопроцессорной ЭВМ. Наряду с проблемами, которые возникают с синхронизацией программ необходимо следить за сбалансированностью вычислительных ресурсов. Значит, распределённая система имитации должна содержать систему управления, которая выполняет равномерное распределение вычислительных ресурсов в сети [4].
В настоящей диссертационной работе рассматривается создание методов управления вычислительными GRID сетями на базе локальных вычислительных сетей. В основу работы GRID сети положены алгоритмы организации распределенных вычислений. Каждая рабочая станция (PC) ЛВС рассматривается как отдельное решающее поле, с независимой областью памяти, входящей в состав многомашинного вычислительного комплекса (МВК). При распараллеливании также используются общие ресурсы ЛВС доступные всем компьютерам. И именно применительно к решению ряда задач использование эффективных стратегий управления GRID позволяет наиболее полно использовать ресурсы как отдельных
2.2 Формализация задач оптимизации по времени и стоимости имитации
Минимизация времени загрузки компьютеров
Базовой моделью является минимизация времени загрузки каждого компьютера из т машин Сгісі-сети при условии, что в сети реализуется п итераций некоторой имитационной модели. Формальная постановка задачи имеет вид:
где: я, - число итераций на 1-м компьютере;
т - число компьютеров, задействованных в вий-сети; г, - время выполнения одной итерации на нм компьютере; п - количество итераций имитационной модели;
Т: - время, затраченное на имитацию нм компьютером.
Задачи такого рода являются многокритериальными, и сложность в поиске Парето оптимальных решений заключается в том, что мощность множества оптимальных планов часто оказывается сравнима с мощностью множества допустимых решений.
Для решения поставленной задачи проведено сведение постановки многокритериальной задачи (2.1) к однокритериальной задаче несколькими способами.
V/: Ті = ііпі -» шіп;

(2.1)
V/: 0 < п: < п.