Анализ и разработка параллельных алгоритмов для вычислительного комплекса МВС-100 : На примере модели динамики океана

• Автор: Смирнов, Сергей Викторович
• Шифр специальности: 05.13.16
• Научная степень: Кандидатская
• Год защиты: 1999
• Место защиты: Владивосток
• Количество страниц: 144 с. : ил.

СОДЕРЖАНИЕ
ВВЕДЕНИЕ
Глава 1. АНАЛИЗ ВЫЧИСЛИТЕЛЬНЫХ ВОЗМОЖНОСТЕЙ
МВС-100 И РАЗРАБОТКА ПРОГРАММНЫХ СРЕДСТВ
ДЛЯ КОНВЕЙЕРНЫХ ВЫЧИСЛЕНИЙ
§ 1 Л. Вычислительные возможности комплекса МВС
§ 1.2. Концепция построения параллельных структур
вычислительного алгоритма
§ 1.3. Программная реализация векторных команд на языке
нижнего уровня микропроцессора ШТЕЕ860
§ 1.4. Выводы по главе
Глава 2. АНАЛИЗ И РАЗРАБОТКА ВАРИАНТОВ
ЭКОНОМИЧНОГО АЛГОРИТМА МПТМ
§ 2.1. Попеременно-треугольный итерационный метод
§ 2.2. Построение вариантов экономичного алгоритма
§ 2.3. Основные черты программной реализации
§ 2.4. Выводы по главе
Глава 3. АНАЛИЗ И ПОСТРОЕНИЕ ЧИСЛЕННОЙ СХЕМЫ
МОДЕЛИ ДИНАМИКИ ОКЕАНА
§ 3.1. Математическая модель динамики океана
§ 3.2. Дискретные аналоги уравнений модели
§ 3.3. Выводы по главе
Глава 4. ПОСТРОЕНИЕ ПАРАЛЛЕЛЬНОГО
ВЫЧИСЛИТЕЛЬНОГО АЛГОРИТМА МОДЕЛИ
§ 4.1. Общая организация счета в модели
§ 4.2. Организация межпроцессорного обмена
§ 4.3. Векторизация и организация вычислений в программных
модулях
§ 4.4. Выводы по главе
Глава 5. ВЫЧИСЛИТЕЛЬНЫЕ ЭКСПЕРИМЕНТЫ
§ 5.1. Тестовый вычислительный эксперимент
§ 5.2. Вычислительный эксперимент с реальной топографией

§ 5.3. Организация вычислений в эксперименте с реальной
топографией дна
Выводы по главе
ЗАКЛЮЧЕНИЕ
ЛИТЕРАТУРА
Приложение 1. ПОДПРОГРАММЫ ВЕКТОРНОЙ ОБРАБОТКИ
Приложение 2. УРАВНЕНИЯ МОДЕЛИ ДИНАМИКИ ОКЕАНА И
ВЫЧИСЛИТЕЛЬНАЯ СЕТКА
§ П2.1. Математическая модель динамики океана
§ П2.2. Вычислительная сетка
Приложение 3. ДОКУМЕНТЫ

ВВЕДЕНИЕ
Актуальность темы и предмет исследования
Увеличение производительности ЭВМ расширяет возможности применения вычислительной техники для крупномасштабных задач численного моделирования и проведения вычислительного эксперимента в фундаментальных и прикладных научных исследованиях. Рост вычислительных возможностей современных высокопроизводительных вычислительных систем во многом определяется интенсивным развитием средств параллельной работы в аппаратуре ЭВМ. Параллельный подход приводит к самым разнообразным вариантам архитектуры. Наиболее распространены системы с массовым параллелизмом, в которых процессоры содержат конвейерные функциональные устройства и непосредственно обмениваются только со своей локальной памятью. Такие конструктивные особенности реализованы, например, в ЭВМ МВС-100/1000, PARAGON, CRAY ТЗЕ. При этом возникает проблема, как наилучшим способом могут быть использованы имеющиеся аппаратные средства для эффективного решения конкретных вычислительных задач.
Типичной областью применения параллельных ЭВМ являются современные многомерные задачи механики сплошной среды, которые требуют колоссальных вычислительных ресурсов ЭВМ. Реализация вычислений на ЭВМ с массовым параллелизмом может входить составной частью в исследования, направленные на решение фундаментальных проблем математического моделирования в механике сплошной среды. Реализация подразумевает отображение всей вычислитель-

§ 1.4. Выводы по главе
I) Исследованы структура и вычислительные возможности комплекса МВС-100. Рассмотрены формы параллелизма в системе и предложена концепция построения параллельных структур вычислительного алгоритма, основанная на крупноблочно-иерархическом подходе. Верхний уровень иерархии параллельного алгоритма связан с архитектурой вычислителя МВС-100, нижние - с архитектурой микропроцессора ПЧТЕЬ860. Выявлены главные ограничивающие факторы вычислительного процесса: 1) медленная скорость межпроцессорного обмена и 2) медленный обмен данными между процессорами и оперативной памятью.
II) Разработано программно-алгоритмическое обеспечение для конвейерных вычислений на нижнем уровне вычислительных алгоритмов. Основной задачей явилось создание средств оптимизации работы с оперативной памятью с учетом особенностей структуры оперативной памяти. Набор векторных команд, необходимых для решения поставленной задачи моделирования, реализован на языке нижнего уровня микропроцессора ГЫТЕЬ860, что позволило эффективно использовать возможности вычислительной системы. В реализованных командах конвейерной обработки совмещены процессы счета и обмена с оперативной памятью, что дает возможность примерно вдвое увеличить скорость вычислений в задачах с интенсивным обменом и позволяет поддерживать производительность свыше 20 МЕЕОРБ на каждом вычислительном модуле.