Метод и алгоритмы автоматической генерации параллельных программ, реализующих численные методы на регулярных сетках

• Автор: Цыгулин, Алексей Александрович
• Шифр специальности: 05.13.11
• Научная степень: Кандидатская
• Год защиты: 2004
• Место защиты: Новосибирск
• Количество страниц: 162 с. : ил.

Содержание работы

Во введении обоснована актуальность темы диссертационной работы, сформулирована цель работы и задачи исследования, приведены основные положения, выносимые на защиту, дано краткое изложение по главам.
В первой главе приводится обзор существующих подходов к решению проблемы автоматизированного создания параллельных программ, изложена сущность ключевых задач создания параллельных программ, выявлены особенности этих задач и проанализированы возможные подходы к их решению.
Во второй главе дана характеристика и основные особенности параллельной реализации численных моделей на примере и I методов. Выявлены основные структуры данных и вычислений параллельных программ моделирования, реализующих эти методы. На базе анализа сформулирована идея автоматизации создания таких программ методом генерации по шаблону.
В основе такой автоматизации лежит сходство моделей с точки зрения реализации, несмотря на различия в физической постановке и используемых математических методов.
В третьей главе рассмотрена задача конструирования программы, реализующей численный метод. Также описаны язык параметризации РвМЬ и семейство языков описания модели.
Задача конструирования параллельной программы моделирования состоит в том, чтобы по последовательному, декларативному описанию численной модели построить эффективную параллельную программу, реализующую эту модель. Для решения этой задачи необходимо выбрать класс моделей, параллельные программы, реализующие которые, обладают схожими структурами данных и управления. Для выбранного класса моделей нужно создать скелетон параметризованную параллельную программу, в котором все фрагменты, не зависящие от модели, уже содержатся, а содержательные фрагменты, необходимые для реализации конкретной модели, описаны максимально близко к принятой в предметной области или традиционной нотации.
В четвертой главе описывается создание скелетонов параллельных программ для АМ и Р1С метода, а так же описывается реализация генератора Рагавеп.
Реализация и использование генератора Рагавеп продемонстрирована на примере разработки скелетонов для метода частиц и многосеточного метода и включения соответствующих скелетонов в Рагавеп.

В заключении сформулированы основные результаты работы.

Глава 1. Обзор методов автоматизации параллельного программирования

Введение


В основе такой автоматизации лежит сходство моделей с точки зрения реализации, несмотря на различия в физической постановке и используемых математических методов. В третьей главе рассмотрена задача конструирования программы, реализующей численный метод. Также описаны язык параметризации РвМЬ и семейство языков описания модели. Задача конструирования параллельной программы моделирования состоит в том, чтобы по последовательному, декларативному описанию численной модели построить эффективную параллельную программу, реализующую эту модель. Для решения этой задачи необходимо выбрать класс моделей, параллельные программы, реализующие которые, обладают схожими структурами данных и управления. Для выбранного класса моделей нужно создать скелетон параметризованную параллельную программу, в котором все фрагменты, не зависящие от модели, уже содержатся, а содержательные фрагменты, необходимые для реализации конкретной модели, описаны максимально близко к принятой в предметной области или традиционной нотации. В четвертой главе описывается создание скелетонов параллельных программ для АМ и Р1С метода, а так же описывается реализация генератора Рагавеп. Реализация и использование генератора Рагавеп продемонстрирована на примере разработки скелетонов для метода частиц и многосеточного метода и включения соответствующих скелетонов в Рагавеп. В заключении сформулированы основные результаты работы. Глава 1. Широкое распространение различных параллельных аппаратных платформ сделало очевидным тот факт, что на сегодняшний день проблема реализации параллельных вычислений в большей мере является проблемой программного обеспечения, а не аппаратных средств. Однако модели и языки программирования, соответствующие архитектуре конкретных параллельных вычислительных машин, имеют слишком низкий уровень и плохо пригодны для разработки сложных параллельных программ. Повысить уровень универсальных языков программирования без катастрофических потерь в качестве программы невозможно , , . Поэтому есть насущная необходимость разработки высокоуровневых средств программирования позволяющих создавать высокоэффективные параллельные программы в узкой предметной области. Такая система не должна требовать от пользователя программировать параллелизм на низком уровне. Существует много разных подходов к автоматизации параллельного программирования высокого уровня, которые ранжируются от языков параллельного программирования до автоматического синтеза параллельных программ и от вспомогательных библиотек до введения явных параллельных операторов и типов данных в язык программирования. Рассмотрим некоторые существующие подходы к параллельному программированию, используемые при реализации численных моделей. За время развития параллельного программирования было разработано большое количество языков высокого уровня, которые содержат в себе явный или неявный параллелизм , , , НРС , , , , i, i, , Норма , и др. В модели параллелизма по данным отсутствует понятие процесса и, как следствие, явная передача сообщений или явная синхронизация. В этой модели данные последовательной программы распределяются программистом по процессорам параллельной машины. Последовательная программа преобразуется компилятором в параллельную программу, при этом вычисления распределяются по правилу собственных вычислений каждый процессор выполняет только вычисления собственных данных, т. Модель параллелизма по данным имеет следующие достоинства. Параллелизм по данным является естественным параллелизмом вычислительных задач, поскольку для них характерно вычисление по одним и тем же формулам множества однотипных величин элементов массивов. В модели параллелизма по данным сохраняется последовательный стиль программирования. Программист не должен представлять программу в виде взаимодействующих процессов и заниматься низкоуровневым программированием передач сообщений и синхронизации. Распределение вычисляемых данных между процессорами это не только самый компактный способ задать распределение работы между процессорами, но и способ повышения локализации данных.