Диссертация (1091135), страница 16
Текст из файла (страница 16)
Обширность данного класса создаёт большие препятствия при переносепрограмм от одной РСОД к другой, т.к. существует прямая зависимостьэффективностипараллелизмаотстепениучётаспецифическихсвойстваппаратного обеспечения каждой конкретной РСОД.Аналогичные трудности возникают при разработке эффективного ПО дляРСОД,динамическиизменяющихконфигурацию,т.к.дляполучениямаксимального эффекта от распараллеливания программы необходимо учитыватьвсе особенности системной архитектуры. В связи с чем необходимо обеспечитьравномерную загрузку всех узлов, для чего требуется разработка эффективныхалгоритмов синтеза логической структуры ПО,т.е.
поископтимальныхрасписаний выполнения программных модулей в вычислительной сети.Разработанные модели и алгоритмы составления оптимальных расписанийвыполненияпрограммныхмодулейввычислительнойсетинаосновеэволюционного подхода, предложенные в данной работе предназначены для115синтезаоптимальныхрасписанийразличнойразмерности.Восновупредложенных алгоритмов положен классический ГА.Разработанные ГА сокращают время поиска эффективных расписаний засчётоптимизациивычисленийпроизводимыхфитнес-функцией.Модифицированная фитнес-функция назначает расписаниям неточные оценки, засчёт чего происходит сокращение времени её выполнения. Для расписанийразличной длины предлагается применять два различных алгоритма.Приведенные предложения по распараллеливанию вычислительногопроцесса фитнес-функции могут учитываться при применении предложенныхалгоритмов на практике.Алгоритмы могут применяться, как при распараллеливании программпредназначенныхдлявыполнениявРСОД,такиприразработкахпланировщиков, работающих в облачных сервисах.Дляпроведенияэкспериментовпооценкеработоспособностииэффективности предложенных в работе моделей и алгоритмов, был разработан ипрограммно реализован комплеск.
Данный комплекс спроектирован с учетомвозможности ввода различных параметров конфигураций вычислительной сети икомплекса ИЗЗ.Проведенный эксперимент по оценке эффективности доказывает, что приназначении расписаниям неточных оценок, время работы алгоритма значительносокращается, что не влияет на результаты поиска эффективных расписаний.На основе полученных в процессе эксперимента данных проведёнсравнительный анализ классического и модифицированного генетическихалгоритмов, на основании чего сделан вывод, что модифицированная фитнесфункция выполняет вычисления значительно быстрее, чем классическая, а принебольшом числе итераций ГА, применяющий описанные алгоритмы сназначением неточных оценок неэффективным расписаниям, находит решениенаиболее близкое к оптимальному.Недостаток разработанного метода заключается в большей склонности ГА,использующего модифицированную фитнес-функцию к ранней конвергенции.116Данный недостаток может устраняться попеременным включением алгоритмов.Также значительный прирост в скорости даёт возможность усиливать мутацию икроссинговер.Разработанные алгоритмы могут применяться в РСОД, в которыхнахождениеэффективногорасписания,максимальноприближенногокоптимальному, требуется выполнить за минимально короткое время.Для оценки работоспособности проведен эксперимент, в котором наоснове предложенных алгоритмов решалась задача умножения матрицы вгетерогенной и однородной РСОД.
На основе полученных данных проведенанализ времени выполнения по сравнению с существующими на сегодняшнийдень алгоритмами.Экспериментпооценкеработоспособностипоказал,чтоприиспользовании алгоритмов, основанных на генерации расписаний, операцияумноженияматрицвгетерогеннойвычислительнойсетипроизводитсяэффективней, чем с применением алгоритмов на основе блочных методов. Кнедостаткам ГА можно отнести временные затраты на поиск расписания, в связи счем в РСОД, имеющих однородную конфигурацию, более эффективным будетприменение блочных методов.Разработанныеалгоритмымогуттакжепараллельных программах сортировки данных.находитьприменениев117Список сокращенийРСОД – распределённая система обработки данных.ИЗЗ – информационно-зависимые задачи.ПО – программное обеспечение.ВУ – вычислительный узел.ОС – операционные системы.ОП – оперативная память.УУ – устройство управления.АЛУ – арифметико-логическое устройство.ЭЛС – элементарные логические схемы.ГА – генетический алгоритм.ПК – персональный компьютер.ППОСАЗ – программное обеспечение системы аварийной защитыдвигателя.ИМ – исполнительные механизмы.КБО – комплекс бортового оборудования.118Литература1.Воеводин, В.
В. Решение больших задач в распределенныхвычислительных средах [Текст] / В. В. Воеводин // Автомат. и телемех. - 2007. №5. - С. 32-45.2.Воеводин, В. В. Параллельные вычисления [Текст] / В. В. Воеводин,Вл. В. Воеводин. - СПб.: БХВ-Петербург. - 2002. - 608 с.3.Голубев, И.А. Планирование задач в распределённых вычислительныхсистемах на основе метаданных [Текст]: дисс. канд.
техн. наук: 05.13.11. / ГолубевИван Алексеевич. - СПб. - 2014.4.Сизов, В.А. Проектирование программного и информационногообеспечения комплекса связанных задач в сети ЭВМ [Текст] / В.А. Сизов //Автоматика и телемеханика. - 1995.5.Горбунов,В.Экзафлопсныесуперкомпьютерыдостиженияиперспективы [Текст] / В. Горбунов, Г. Елизаров, Л. Эйсымонт // Открытыесистемы. - 2013. - №7.
- С. 10-14. www.osmag.ru6.Волков, Д. Явление больших идей [Текст] / Открытые системы Д.Волков // Открытые системы. - 2013. - №8. www.osmag.ru7.Букатов,А.А.Программированиемногопроцессорныхвычислительных систем [Текст] / А.А. Букатов, В.Н.
Дацюк, А.И. Жегуло. Ростов на Дону: ООО «ЦВВР». - 2003.8.Руденко, Ю.М. Распределение программных модулей по узламвычислительной сети с общим полем памяти для граф-схем параллельныхалгоритмов [Текст] / Ю.М. Руденко // Наука и образование. - 2011. - №10.9.Радченко, Г.И. Распределенные вычислительные системы [Текст] /Г.И. Радченко. - Челябинск: Фотохудожник.
- 2012.10. Ефимов,А.В.Организацияфункционированияраспределённыхвычислительных систем при обработке наборов масштабируемых задач [Текст] /А.В. Ефимов, С.Н. Мамойленко, Е.Н. Перышкова // Вестник томского119государственногоуниверситета,Управление,вычислительнаятехникаиинформатика. - 2011. - № 2(15).11. Каляев, А.И. Об одном методе мультиагентной организации облачныхвычислений на базе сети компьютеров частных пользователей [Текст] / А.И.Каляев // Таганрог: НИИ Многопроцессорных Вычислительных Систем ЮжногоФедерального Университета. - 201212. Георги, М. Многопроцессорная Вычислительная Система ТТИ ЮФУ[Текст] / М.
Георги, К. Иванов, Д. Лапин, Е.Н. Лагунцов, О.И. Самоваров, С.В.Стрижак, А.И. Сухинов, А.Н. Целых // Таганрог: НИИ МногопроцессорныхВычислительных Систем Южного Федерального Университета. - 2012. - 13 с.13. Шиллинг, А. Китай лидирует в списке суперкомпьютеров благодаряновым процессорам собственной разработки [Электронный ресурс] / А. Шиллинг// Hardwareluxx. www.hardwareluxx.ru/index.php/news/hardware/prozessoren/38742china-custom-cpu-.pdf. - 2016.14. Cуперкомпьютерныйкомплексмосковскогоуниверситета[Электронный ресурс] / https://parallel.ru/cluster. - 2016.15.
Lomonosov 2 - T-Platform A-Class Cluster, Xeon E5-2697v3 14C 2.6GHz,InfinibandFDR,NvidiaK40mресурс][Электронный//Top500.https://www.top500.org/system/178444. - 2016.16. Lomonosov - T-Platforms T-Blade2/1.1, Xeon X5570/X5670/E56302.93/2.53 GHz, Nvidia 2070 GPU, PowerXCell 8i Infiniband QDR [Электронныйресурс] // Top500. https://www.top500.org/system/177421.
- 2016.17. Polytechnic RSC Tornado - RSC Tornado, Xeon E5-2697v3 14C 2.6GHz,InfinibandFDR[Электронныйресурс]//Top500.https://www.top500.org/system/178469. - 2016.18. Межведомственный суперкомпьютерный центр РАН [Электронныйресурс] / http://www.jscc.ru/scomputers.html19.
MVS-10P - RSC Tornado, Xeon E5-2690 8C 2.900GHz, Infiniband FDR,IntelXeonPhiSE10X[Электронныйhttps://www.top500.org/system/177979/ - 2016.ресурс]//Top500.12020. HPC4 - SuperMicro Twin2, Xeon E5-2680v3 12C 2.5GHz, InfinibandFDR,NVIDIATesla[ЭлектронныйK80ресурс]//Top500.https://www.top500.org/system/178715. - 2016.21. Lobachevsky - GPU Blade Cluster, Intel Xeon E5-2660v2 10C 2.2GHz,InfinibandFDR,NVIDIAK20[Электронныйресурс]//Top500.https://www.top500.org/system/178472. - 2016.22. RSC Tornado SUSU - RSC Tornado, Xeon X5680 6C 3.330GHz,Infiniband QDR, Intel Xeon Phi SE10X [Электронный ресурс] // Top500.https://www.top500.org/system/177983. - 2016.23.
Сбитнев, Ю.И. Кластеры. Практическое руководство [Электронныйресурс] / http://www.anit.az/wp-content/uploads/2013/01/clusters.pdf. - 2016.24. Таненбаум, Э. Х. Современные операционные системы [Текст] / Э.Таненбаум, Х. Бос. - 4-е изд. - СПб.: Питер. - 2015.25. Шаповалов,распределённыхалгоритмовТ.С.,вычислительных[Текст]/Т.С.ПланированиевыполнениясистемахприменениемШаповаловс//Российскаязаданийвгенетическихакадемиянаукдальневосточное отделение вычислительный центр. Хабаровск. - 2010.26. Дудина, И.А. Разработка и реализация облачного планировщика,учитывающеготопологиюкоммуникационнойсредыпривысокопроизводительных вычислениях [Текст] / А.О. Кудрявцев, С.С.
Гайсарян //Труды института системного программирования РАН - М.: издательство:Институт системного программирования РАН. - 2013. - Т. 24. - С. 35-48.27.Ускенбаева,Р.К.Организациявычислительныхпроцессоввраспределенных облачных средах [Текст] / Р.К. Ускенбаева, Ж.Б. Кальпеева //Вестник Казахского национального технического университета имени К.И.Сатпаева. Технические науки. - Алматы: издательство КазНТУ. - 2014. - №4.28.
Букатов, А.А. Разработка методов оптимального планирования дляпланировщика ресурсов OpenStack [Текст] / А.А. Букатов, А.В. Пыхалов, А.Н.Шепелев // Южный федеральный университет. Ростов-на-Дону. - 2014.12129. Букатов, А.А. Оптимизация планировщика ресурсов OpenStack[Текст] / А.А. Букатов, А.В. Пыхалов, А.Н. Шепелев // Материалы конференции«Современныеразвития».информационныеРостов-на-Дону:технологии:тенденцииЮжно-Российскийиперспективырегиональныйцентрраспределенныхсистеминформатизации.
- 2014.30. КСиихархитектура.Архитектура[Электронный ресурс] / Алтайский государственный технический университетим. И.И.Ползунова. http://www.studfiles.ru/preview/5847839. - 2016.31. Сальников, А. Н. Система разработки и поддержки исполненияпараллельных программ [Текст]: дисс. канд. техн. наук: 05.13.11.
/ СальниковАлексей Николаевич. - М. - 2006.32. Классификация Дункана [Электронный ресурс] / parallel.ru. - 2016.33. Гергель,В.П.Высокопроизводительныевычислениядлямногоядерных многопроцессорных систем. Учебное пособие [Текст] / В.П.Гергель, - Нижний Новгород: Издательство Нижегородского госуниверситета.
2010.34. Чураков, М. Дискретная математика: алгоритмы [Электронныйресурс]/ М. Чураков, Я. Андрей // Санкт-петербургский государственныйуниверситетинформационныхтехнологий,механикииоптикиhttp://rain.ifmo.ru/cat. - 2006.35. Красовский,Д.В.Алгоритмырешениязадачисоставленияоптимального расписания без прерываний [Текст]: диссертация кандидатафизико-математических наук: 05.13.18 / Д.В. Красовский.
![](https://s.studizba.com/z.php?f=/templates/si/i/noavatar.png&w=100&h=100&t=1"){kind=avatar}
