Оптимизация межресурсного обмена при сборке данных в распределённых GRID-вычислениях на основе сетевых и суперкомпьютерных технологий

• Автор: Амиршахи Бита
• Шифр специальности: 05.13.15
• Научная степень: Кандидатская
• Год защиты: 2012
• Место защиты: Москва
• Количество страниц: 117 с. : ил.

Автор выражает глубокую благодарность и признательность своему научному руководителю Профессор д.т.н. Барский А.Б. за неоценимую помощь в работе над кандидатской диссертацией и ценные замечания при подготовке рукописи.
Оглавление
Введение
Глава 1. Параллельные и распределённые информационные технологии в основе СЯГО-системы и их эффективность
1.1. Проблема оптимизация межрессурсного обмена в
распределённых ОЯГО-вычислениях
1.2. Распараллеливание, его сложность и необходимость
1.3. Определение вЯГО-технологий
1.4. Основные направления исследований в области ОЯГО-
технологий
1.5. Методологические и технологические особенности
выполнения пакета параллельных прикладных программ. 8РМБ-технология
1.6. Выводы
Глава 2. Кластеризация СЯГО-ресурсов для оптимизации информационного обмена при совместной обработке результатов
распределённых вычислений
2.1. Основное понятие кластеризации
2.1.1. Применение методов кластеризации для распределённых вычислений
2.1.2. Вычислительные кластеры
2.1.3. Основные методы кластеризации
2.2. Анализ известных алгоритмов кластеризации, Алгоритмы кластеризации, допускающие распараллеливание

2.3. Параллельный Алгоритм Кластеризации (ПАК)
2.3.1. Актуальность предлагаемого алгоритма ПАК
2.3.2. Алгоритм Прим
2.3.3. Метрики кластеризации
2.3.4. Построение Параллельного Алгоритма
Кластеризации ПАК
2.3.5. Оценка сложности алгоритма ПАК
2.3.6. Моделирование и реализация параллельного
алгоритма кластеризации ПАК
2.4 Выводы
Глава 3. Выбор метода и обоснование плана решения тестовой
задачи решения «большой» системы линейных уравнений на
вычислительной сети и на суперкомпьютере кластерного типа МИИТ Т- 4700 (СКИФ)
3.1. Суперкомпьютер МИИТ Т-4700
3.1.1. Аппаратное обеспечение
3.1.2. Программное обеспечение
3.2. Алгоритм распределенного решения системы линейных
уравнений методом Крамера
3.3. Решение системы линейных уравнений методом Крамера
на суперкомпьютере СКИФ
3.4. Решение системы линейных уравнений методом Крамера
в вычислительной сети
3.4.1. Понятие многопоточной обработки данных
3.4.2. Алгоритм решения
3.5. Выводы

Однако если основу пакета составляют задачи высокой сложности, к которым относятся задачи оптимального планирования и управления, основным критерием их эффективного решения становится минимум времени. Значит, высокая оперативность межпроцессорного обмена для эффективного распараллеливания таких задач обязательна.
Лишь тогда методы параллельного решения задач будут эффективны в смысле минимума времени вычислений.
1.6. Выводы
1. Распределённые вычисления в основе GRID- систем требует представления алгоритмов решенных задач в виде, предполагающем эффективную реализацию SPMD- технологий «одно программа- много потоков данных».
2. Для выполнения главного критерия распределённых вычислений — минимума времени решения задачи — необходимо произвести структуризацию операций обмена между процессорами, составляющими ресурс, выделенный для решения задачи (для удовлетворения запроса). Это структуризация в действительности определяет распараллеливание самых трудоёмких операций обмена.
3. Наиболее напряжённый режим обмена связан с задачами, решаемыми по схеме «раздача заданий-решение сбор результатов вычислений». Этап сбора результатов играет особую негативную роль на возможности использования большого количества процессоров, т.к. время решения задачи с ростом числа