+
Действующая цена700 499 руб.
Товаров:
На сумму:

Электронная библиотека диссертаций

Доставка любой диссертации в формате PDF и WORD за 499 руб. на e-mail - 20 мин. 800 000 наименований диссертаций и авторефератов. Все авторефераты диссертаций - БЕСПЛАТНО

Расширенный поиск

Разработка и исследование методов синтеза параллельных алгоритмов для многопроцессорных систем со структурно-процедурной организацией вычислений

Разработка и исследование методов синтеза параллельных алгоритмов для многопроцессорных систем со структурно-процедурной организацией вычислений
  • Автор:

    Пономарев, Игорь Михайлович

  • Шифр специальности:

    05.13.11

  • Научная степень:

    Кандидатская

  • Год защиты:

    2003

  • Место защиты:

    Таганрог

  • Количество страниц:

    248 с.

  • Стоимость:

    700 р.

    250 руб.

до окончания действия скидки
00
00
00
00
+
Наш сайт выгодно отличается тем что при покупке, кроме PDF версии Вы в подарок получаете работу преобразованную в WORD - документ и это предоставляет качественно другие возможности при работе с документом
Страницы оглавления работы
"1. СТРУКТУРНОРОЦЕДУРНАЯ ОРГАНИЗАЦИЯ 1.1. Актуальность задачи организации эффективных параллельных вычислений.


СОДЕРЖАНИЕ
ВВЕДЕНИЕ.

1. СТРУКТУРНОРОЦЕДУРНАЯ ОРГАНИЗАЦИЯ


ВЫЧИСЛЕНИЙ.

1.1. Актуальность задачи организации эффективных параллельных вычислений.


1.2. Универсальные многопроцессорные вычислительные системы с массовым параллелизмом и программируемой архитектурой

1.3. Структурнопроцедурная организация вычислений.

1.4. Отображение кадровой структуры задачи на архитектуру МВС ПА.

1.5. Анализ структуры задач различных классов и классификация информационных графов


1.6. Выводы
2. ПРЕОБРАЗОВАНИЕ ИНФОРМАЦИОННОГО ГРАФА В КАДРОВУЮ ФОРМУ И ОПЕРАЦИИ НАД КАДРОВЫМИ СТРУКТУРАМИ
2.1. Отношения в информационных графах.
2.2. Информационноэквивалентные операции в информационных
графах.
2.3. Преобразование информационных подграфов в кадровые формы.
2.4. Отношения и операции в кадровых структурах
2.4.1. Операция соединения
2.4.2. Операция Тсоединения.
2.4.3. Операция Тразъединения
2.4.4. Операция Оразъединения
2.5. Формирование проблемноориентированных и специализированных макроопераций для их аппаратной реализации в макропроцессоре
2.6. Методы формирования структур данных и процедур параллельного бесконфликтного обращения к данным в каналах памяти многопроцессорной системы с программируемой архитектурой. ИЗ
2.7. Выводы
3. ЭФФЕКТИВНЫЕ КАДРОВЫЕ ФОРМЫ ФУНКЦИОНАЛЬНОРЕГУЛЯРНЫХ ЗАДАЧ
3.1. Общие принципы преобразования в структурнопроцедурную
форму функциональнорегулярных подграфов.
3.2. Структурнопроцедурная реализация задачи математической физики
3.3. Структурнопроцедурная реализация процедуры быстрого преобразования Фурье
3.4. Выводы
4. ПРЕОБРАЗОВАНИЕ В КАДРОВУЮ ФОРМУ ФУНКЦИОНАЛЬНО НЕРЕГУЛЯРНЫХ ЗАДАЧ.
4.1. Методы преобразования функциональнонерегулярных задач в структурнопроцедурную форму
4.2. Структурнопроцедурная реализация процедуры решения систем линейных уравнений
4.3. Структурнопроцедурная реализация волновой
трассировки
4.4. Структурнопроцедурная организация вычислений в задаче кластерной группировки данных.
4.5.Вывод ы
ЗАКЛЮЧЕНИЕ.
СПИСОК ИСПОЛЬЗОВАННЫХ ИСТОЧНИКОВ


Методы организации вычислений на МВС должны также обеспечить оперативность создания эффекгивных параллельных программ и сделать процесс программирования на многопроцессорной системе сопоставимым по сложности с программированием однопроцессорных ЭВМ. В настоящее время наиболее распространены универсальные МВС с массовым параллелизмом. Эти МВС используют мул ьти процедурную, организацию вычислений //. При мультипроцедурной организации распараллеливание осуществляется по элементам структуры данных, и в каждом процессоре обработка ведется по независимой последовательной программе. Программа и данные каждого процессора хранятся в его локальной памяти. Для обмена данными между процессорами в системе организуются специальные процедуры. Вычислительный процесс описывается совокупностью асинхронно выполняемых последовательных программ и процедурами обмена данными. Примерами современных многопроцессорных систем, в которых реализован данный принцип вычислений, являются системы IBM-SP1/SP2; Parsytec GC; Cray ТЗЕ; ASCI White, ASCI Red, ASCI Blue-Pacific SST. В // представлен ежегодный отчет, посвященный последним’ разработкам в области многопроцессорных вычислительных систем, и, в частности, в области многопроцессорных систем с массовым параллелизмом. В отчете отмечается, что класс MIMD компьютеров с распределенной памятью (DM-MIMD) является самым быстрорастущим в семействе высокопроизводительных суперкомпьютеров, хотя этот тип суперкомпьютеров гораздо более труден в обращении, чем системы с общей памятью (shared memory MIMD). Последним типом машин являются системы, содержащие массив процессорных элементов. Структуры данных, являющихся кандидатами на* распараллеливание: векторы и многомерные массивы данных, выделяются автоматически с помощью системных программных средств, в то время как для систем с общей памятью распределение данных является прерогативой пользователя. Для MIMD-систем с распределенной памятью, где пользователь должен распределить данные по процессорам и обмен данными между процессорами должен быть явно определен, подобную операцию очень трудно выполнить. MIMD-системы с распределенной памятью имеют определенное преимущество по сравнению с параллельными системами других классов:' снимается проблема коммуникаций, поскольку пропускная способность в этих системах автоматически масштабируется с ростом числа процессоров. ЭМ-МТМО-систем. Однако, как отмечают авторы доклада //, системы ЭМ-М1МО имеют* ряд недостатков. Обмен между процессорами гораздо более медленный, чем в системах с общей памятью, и поэтому время на выполнение процедур синхронизации при решении задач, требующих большого количества межпроцессорных обменов, значительно превосходит аналогичные показатели для систем с общей памятью. Более того, доступ к данным, которые не находятся в локальной памяти какого-либо процессора, должен производиться через общую память. По сравнению с процедурой обращения к локальной памяти подобная процедура выполняется гораздо более медленно. Когда структура задачи диктует частые обмены данными между * процессорами или требует синхронизации работы многих процессоров, реальная производительность вычислительной системы составляет лишь малую часть от ее пиковой производительности. Распределение данных и операций по процессорам системы является нетривиальной задачей. Как правило, существующие методы параллельных вычислений ориентированы на определенную архитектуру вычислительных систем и направлены на то, чтобы попытаться отобразить вычислительный алгоритм на структуру вычислительной системы, как можно более равномерно распределить задания по процессорам системы, распределить данные по • локальным устройствам оперативной памяти и минимизировать количество процедур обмена данными. При разработке программ для МВС с мультипроцедурным распараллеливанием исходной формой представления задачи является последовательный алгоритм, который распараллеливается по множеству локально-независимых участков. Высокая реальная производительность систем с мультипроцедурной организацией вычислений достигается при условии, что время обработки информации существенно превышает время выполнения процедур обмена данными.

Рекомендуемые диссертации данного раздела

Время генерации: 0.604, запросов: 966