Одинаково распределенные системы конкурирующих процессов

• Автор: Павлов, Павел Александрович
• Шифр специальности: 05.13.11
• Научная степень: Кандидатская
• Год защиты: 2007
• Место защиты: Минск
• Количество страниц: 91 с. : ил.

ОГЛАВЛЕНИЕ
Введение

Общая характеристика работы .

1. Математическая модель распределенной обработки конкурирующих процессов

1.1. Обзор литературы по параллельным вычислениям.

1.2. Конструктивные элементы распределенной обработки

1.3. Концепция структурирования в параллельном программировании .

1.4. Математическая модель распределенной обработки конкурирующих процессов и режимы их взаимодействия

2. Время реализации конкурирующих процессов при распределенной обработке

2.1. Минимальное общее время выполнения конкурирующих процессов в асинхронном режиме
2.2. Синхронный режим с непрерывным выполнением блоков программного ресурса каждым из процессов.
2.3. Синхронный режим распределенных конкурирующих процессов с непрерывным переходом по процессам
2.4. Анализ режимов организации распределенных конкурирующих процессов.
3. Задачи оптимальной организации конкурирующих процессов при распределенной обработке
3.1. Критерии существования эффективных одинаково распределенных систем конкурирующих процессов
3.2. Эффективность одинаково распределенных систем в условиях ограниченного параллелизма.
3.3. Оптимальность одинаково распределенных систем конкурирующих процессов.
4. Приемы ускорения вычислений при распределенной обработке параллельных процессов
4.1. Приемы ускорения вычислений и их эффективность
4.2. Краевая задача для оператора Лапласа.
Заключение
Библиография


Параллельное программирование возникло в -е годы в сфере операционных систем. Причиной стало изобретение аппаратных модулей, названных каналами, или контроллерами устройств,- позволявших центральному процессору выполнять новую прикладную программу одновременно с операциями ввода-вывода других программ. Вскоре после изобретения каналов началась разработка многопроцессорных машин, которые позволили разрешить проблемы, связанные с использованием однопроцессорных компьютеров, что нашло свое отражение в расчетном времени и в качестве результатов исследования. В настоящее время все крупные машины (супер-ЭВМ), называемые машинами с массовым параллелизмом (massively parallel processors), являются многопроцессорными, а самые большие имеют сотни процессоров. Следует отметить, что до сих пор применение параллелизма не получило широкого распространения. До недавнего времени одной из причин являлась высокая стоимость создания параллельных вычислительных систем. Современные тенденции построения параллельных вычислительных комплексов, многопроцессорных систем и компьютеров из типовых конструктивных элементов, массовый выпуск которых освоен промышленностью, снизили влияние этого фактора. Другая и, пожалуй, основная причина сдерживания массового распространения параллелизма состоит в том, что для проведения параллельных вычислений необходимо “параллельное”- обобщение традиционной последовательной технологии решения задач на ЭВМ. Так, численные методы должны проектироваться как системы параллельных и взаимодействующих между собой процессов, применяемые алгоритмические языки и системное програ. Минского (Minsk)? ЭВМ тоже присутствуют способы параллелизма, такие как конвейерные вычисления, многопроцессорные системы и т. II. MPI, PVM и др. ЭВМ, переработка которого не является необходимой, если оно обеспечивает решение поставленных задач, однако если последовательные программы не позволяют получать решения задач за приемлемое время или же возникает необходимость решения новых задач, то необходимой становится разработка нового программного обеспечения в параллельном выполнении. С появлением сетевых многопроцессорных вычислительных систем, сетевых вычислительных комплексов, многопроцессорных вычислительных систем кластерного типа усиливаются позиции именно распределенного программирования. Сейчас стала заметной необходимость распределенной обработки с массовым параллелизмом, использующая технологии клиент-сервер, возможности сети Internet и World Wide Web. Именно сеть Internet можно рассматривать как самый большой параллельный компьютер - метакомпьютер. Вопросы эффективности, пиковой и реальной производительности распределенных систем выходят на передний план, поскольку последние являются эффективным инструментом для проведения научных, социологических и бизнес-исследований. Направлением диссертационного исследования является третья форма параллелизма - распределенная обработка, принципы которой прослеживаются практически во всех архитектурах параллельных вычислительных систем. В связи с распространением распределенной обработки, актуальными являются задачи построения и исследования математических моделей именно этого вида параллелизма, определения потенциальных возможностей ускорения и эффективности вычислений, поиска условий оптимальной реализации заданных объемов вычислений. Один из подходов на пути решения указанных задач основывается на структурировании программных ресурсов на параллельно выполняемые блоки с их последующей конвейеризацией по процессам и процессорам. В данном направлении получен ряд результатов для различных классов систем распределенных конкурирующих процессов. Исследования в указанном направлении являются чрезвычайно актуальными. Особая активность характерна для Объединенного института проблем информатики Национальной Академии наук Беларуси, Института системного программирования Российской Академии наук, Института кибернетики имени В. М. Глушкова Национальной Академии наук Украины, факультета вычислительной математики и кибернетики Московского государственного университета имени М. В. Ломоносова.