Разработка и анализ параллельных алгоритмов параметрического синтеза для массивно-параллельных суперкомпьютеров

• Автор: Катуева, Ярослава Владимировна
• Шифр специальности: 05.13.18
• Научная степень: Кандидатская
• Год защиты: 2004
• Место защиты: Владивосток
• Количество страниц: 148 с. : ил.

СОДЕРЖАНИЕ
ВВЕДЕНИЕ .
Глава 1. ПОСТАНОВКА ЗАДАЧИ ПАРАМЕТРИЧЕСКОГО СИНТЕЗА И АНАЛИЗ ИЗВЕСТНЫХ МЕТОДОВ ЕЕ РЕШЕНИЯ

1.1. Основные понятия и определения.

1.2. Принципы и задачи параметрического синтеза.

1.3. Методы решения задач параметрического синтеза

по критериям надежности.

1.3.1. Методы оценки серийнопригодности.

1.3.2. Оценка точности метода статистического анализа.

1.3.3. Метод расчета вероятности безотказной работы.

1.4. Методы снижения трудоемкости задач параметрического

синтеза.
1.5. Постановка и формулировка задач исследований.
1.6. Выводы по главе
Глава 2. АНАЛИЗ ВЫЧИСЛИТЕЛЬНЫХ ВОЗМОЖНОСТЕЙ
МВС КАК ПРЕДСТАВИТЕЛЯ КЛАССА МАССИВНОПАРАЛЛЕЛЬНЫХ
СУПЕРКОМПЬЮТЕРОВ.
2.1. Параллельные вычислительные системы и алгоритмы
2.2. Вычислительные возможности системы МВС.
2.2.1. Архитектура МВС
2.2.2. Характеристики вычислительных модулей
2.2.3. Межпроцессорный обмен
2.3. Концепция построения параллельных структур
вычислительного алгоритма
2.4. Характеристики производительности параллельного
алгоритма
2.5. Факторы, снижающие производительность алгоритма.
2.6. Концепция отображения алгоритмов параметрического
синтеза на вычислительную систему МВС с учетом ее архитектуры
2.7. Выводы по главе.
Глава 3. ПАРАЛЛЕЛЬНЫЕ АЛГОРИТМЫ МЕТОДА
СТАТИСТИЧЕСКОГО ОЦЕНИВАНИЯ ПАРАМЕТРИЧЕСКОЙ НАДЕЖНОСТИ.
3.1. Свойства и особенности метода МонтеКарло.
3.2. Задача моделирования случайных чисел с заданными
законами распределения.
3.3. Централизованный параллельный метод МонтеКарло.
3.4. Распределенный параллельный метод МонтеКарло.
3.4.1. Требования к параллельным датчикам случайных чисел
3.4.2. Параллельные распределенные алгоритмы оценки параметрической надежности серийнопригодности
3.5. Сравнительные характеристики централизованного и
распределенного подходов.
3.6. Выводы по главе.
Глава 4. ПАРАЛЛЕЛЬНЫЕ АЛГОРИТМЫ ПОСТРОЕНИЯ
ОБЛАСТИ РАБОТОСПОСОБНОСТИ .
4.1. Задача построения области работоспособности.
4.2. Методы построения области работоспособности.
4.3. Посроение описанного бруса методом статистических
испытаний.
4.4. Параллельный метод статистических испытаний в задаче
построения описанного бруса
4.5. Параллельный метод многомерного зондирования области
работоспособности.
4.5.1.Представление разбиения описанного бруса
4.5.2.Параллельная процедура представления описанного бруса.
4.6. Выводы по главе.
Глава 5. ПАРАЛЛЕЛЬНЫЙ АЛГОРИТМ ДИСКРЕТНОЙ
ОПТИМИЗАЦИИ В ЗАДАЧЕ ПАРАМЕТРИЧЕСКОГО
СИНТЕЗА
5.1. Особенности алгоритмов оптимизации параметрической
надежности
5.2 Параллельный метод сканирования дискретного множества
номиналов параметров
5.3. Выводы по главе
ЗАКЛЮЧЕНИЕ
ЛИТЕРАТУРА


Разработать и исследовать параллельный аналог метода статистических испытаний (Монте-Карло) для вычисления оценок вероятности безотказной работы при различных номинальных значениях внутренних параметров. Монте-Карло в зависимости от организации получения значений последовательностей псевдослучайных чисел и межпроцессорных обменов, исследовать различные методы реализации параллельных датчиков случайных чисел, оценить эффективность предложенных параллельных алгоритмов. Разработать и исследовать параллельный алгоритм многомерного зондирования пространства внутренних параметров, позволяющий осуществить построение области работоспособности в пространстве параметров. Разработать и исследовать параллельный алгоритм дискретного поиска номинальных значений параметров, доставляющих максимум вероятности безотказной работы. Разработать соответствующие программные средства и провести вычислительные эксперименты. Методика исследований основывается на применении методов математической статистики и теории вероятностей, теории надежности и схемотехнического проектирования, численных методов и методов параллельного программирования. Научная новизна выполненной работы состоит в создании нового класса эффективных алгоритмических и программных средств многовариантного анализа и оптимизации по стохастическим критериям, ориентированных на решение задач параметрического синтеза с учетом требований надежности на базе современных технологий параллельных и распределенных вычислений. Эффективный метод и реализующий его параллельный алгоритм вычисления оценки вероятности безотказной работы в течение заданного времени для суперкомпьютеров массивно-параллельного типа. Метод многомерного зондирования пространства внутренних параметров, его параллельное алгоритмическое и программное обеспечение. Параллельный алгоритм дискретного поиска номинальных значений параметров, доставляющих максимум вероятности безотказной работы в течение заданного времени эксплуатации. Полученные в диссертации результаты составляют алгоритмическую и программную основу для создания нового класса систем автоматизированного проектирования радиоэлектронной аппаратуры - параллельных САПР РЭА. Разработанные алгоритмы и программы могут найти применение при решении задач надежностного проектирования, моделирования динамических стохастических систем и процессов, а также быть использованы в качестве стандартного математического обеспечения высокопроизводительных вычислительных систем с массовым параллелизмом. В диссертации произведено отображение задачи параметрического синтеза на структуру вычислительных комплексов с массовым параллелизмом и кластерных систем. Разработанные параллельные алгоритмы позволяют эффективно задействовать все вычислительные модули с учетом их дальнейшего наращивания и факторов, ограничивающих возможности вычислительной системы. На научных семинарах Института автоматики и процессов управления ДВО РАН в - гг. На международных конференциях «Вычислительная механика и современные прикладные программные системы», Переславль-Залесский, г. Владимир, г. На международных конференциях по проблемам управления, Москва, , гг. На международных конференциях «Параллельные вычисления и задачи управления», Москва, , гг. На международных научно-технических конференциях «Актуальные проблемы обеспечения надежности и качества приборов, устройств и систем», Пенза, , гг. На международных симпозиумах «Надежность и качество», Пенза, , , , , гг. На международных научно-технических конференциях «Системные проблемы надежности, математического моделирования и информационных технологий». Сочи, , гг. На международном симпозиуме по автоматизации проектирования систем управления. США, Гавайи, г. На Азиатских международных конференциях по проблемам управления («Asian Control Conference, ASCC»), Шанхай, , Сингапур, , Мельбурн, . Ю.На международной конференции по параллельным и распределенным методам вычислений («International Conference on Parallel and Distributed Processing Techniques and Applications, PDPTA’»), Лас-Вегас, США, .