Высокопроизводительные парал. вычисления на кластерных системах. Воеводин (2005) (1186026), страница 38
Текст из файла (страница 38)
В результате, при численном моделировании задач газовой и гидродинамики, возникает необходимостьвизуализации получаемых расчетных данных, достигающих гига- итерабайтного порядка. Рост объемов обрабатываемых данных обуславливают актуальность задачи отображения и анализа данных, получаемых в процессе математического моделирования.Основное внимание в данной работе уделено задаче динамическойвизуализации трехмерных векторных полей, полученных в результатематематического моделирования нестационарного обтекания трехмерных тел, заданных на тетраэдрических сетках большого размера.В качестве основного метода визуализации векторных полей рассмотрены методы геометрической визуализации данных, основанныена вычислении траекторий невесомых частиц в нестационарном полескоростей. Их главным отличием является то, что при решении интегрального уравнения движения частицы, производится интегрированиепо времени для всего доступного набора векторных полей.
Поэтомуданные методы применимы для отображения изменения поля скоростей по времени, для выявления особенностей течения. Линии разлетаи временные линии при анимации могут эффективно показать образование и распад вихрей, вихревые потоки и ударные волны в нестационарном течении. Эти способы отображения наиболее удобны при сравнении результатов численного моделирования с экспериментальнымии имеют четкую физическую интерпретацию. Построение траекторийчастиц позволяет отобразить эффекты, связанные с нестационарностьюполя скоростей, которые не возможно отобразить, применяя другиеподходы.Траектории частиц, линии разлета и временные линии позволяют187отобразить поля скоростей, определенных на сетках очень большогоразмера. При этом отображение траекторий возможно с использованием существующего графического аппаратного обеспечения, посколькутребуют вывода несравнимо меньшего набора графических примитивов по сравнению с объемом исходной расчетной сетки и сеточныхфункций.Последовательная схема вычисление траектории индивидуальнойчастицы, помещенной в поле скоростей, включает в себя следующиеэтапы:• задание начального положения частицы;• локализация начального положения частицы в расчетной сетке;• решение интегрального уравнения с помощью выбранной разностной схемы;• вычисление дополнительных данных для эффективной визуализации с помощью существующего аппаратного обеспечения.Цикл расчета представлен в виде графической диаграммы и показывает циклический характер расчета.Из-за характерных объемов данных, необходимых для современных задач моделирования, расчет траектории частицы на нерегулярнойсетке требует существенного вычислительного времени.
Например,первоначальная локализация начального положения частицы на тетраэдрической нерегулярной расчетной сетке требует перебора всех тетраэдров и проведения теста на принадлежность точки тетраэдру, чтоможет потребовать значительного времени, напрямую зависящего отразмера обрабатываемых данных. Для того, чтобы избежать «узкиеместа» последовательного алгоритма, таких как первоначальная локализация положений точек и ограниченная скорость работы дисковойподсистемы. требуется разработка параллельного алгоритма расчета.Другой целью разработки параллельного алгоритма вычисления траекторий частиц в поле скоростей является необходимость решать задачивысокой ресурсоемкости, в данном случае обрабатывать большие объемы сеточных данных, а также получить возможность одновременногорасчета большого набора траекторий.Основными преимуществами, предоставляемыми вычислительными кластерами для расчета траекторий частиц, являются: возможностиобработки данных существенно большего объема, их распределенногохранения и независимого чтения и обработки (декомпозиция задачи,основанная на параллелизме данных), а также возможность эффективной локализации одновременно множества положений точек на разных188вычислительных узлах в параллельном режиме.Первоначальнаялокализация положения частицы.
Нахождение элементарасчетной сетки, содержащего начальноеположение частицы.Разностная схемарешения интегрального уравненияВизуализация траектории. Построениегеометрических примитивов зависимостиот режима отображения траектории (траектория, линия разлета, временная линия,3-х мерные трубки ит.д.) Вычисление параметров траекторий,вычисление палитры,векторов нормалей идр.Вычисление вектора скорости в текущем положениичастицыВыбор шага интегрированияРешение разностнойзадачи. Вычислениенового положениячастицы.Локализация новогоположения частицыАдаптация шагаинтегрированияПока частица в пределах расчетной областии есть рассчитанныеполя скоростейИнтерполяция повремени. Вычисление значения скорости в узлах сеточногоэлемента. Интерполяция значений скорости для текущегомомента времени повекторным полям,заданным в дискретные моменты време-Интерполяция попространствуВычисление скорости в точке с коорди-натами текущегоположения частицы.Интерполяция скорости по узловымзначениям внутрисеточного элементарасчетной сеткиПо результатам работы последовательной программы чтение данных может занимать существенное время расчета траектории.
Для возможности более гибкого управления чтением и загрузкой сеточныхданных, а также компенсации низкой скорости дисковой подсистемынеобходимо использование распределенных форматов хранения данных и специальных алгоритмов эффективного управления этими данными. Задача распределенного хранения данных была решена использованием специализированной библиотеки TMLLIB, разработанной вИнституте Математического Моделирования РАН. Это библиотекапозволяет хранить расчетную сетку и сеточные функции в распределенном формате. Это достигается разбиением сетки на множество подобластей (микродоменов) с сохранением информации о топологии189исходной сетки.
Алгоритм балансировки учитывает физическое расположение данных на вычислительных узлах и управляет чтением данных по мере необходимости. Оптимальное управление данными, доступными на индивидуальных вычислительных узлах (например: необходимые сеточные функций для следующих шагов по времени, сеточных данных смежных микродоменов и д.р), делает возможным одновременный расчет траекторий различных частиц на одном процессорес тем, чтобы необходимость дополнительной загрузки данных была быминимальной.Система визуализации была спроектирована в парадигме клиентсервер.
При этом на сервер возлагается вся расчетная часть и управление данными, когда как клиентская часть отвечает за пользовательскийинтерфейс и отображение получаемых траекторий, используя клиентскую видеоподсистему. Серверная часть запускается на высокопроизводительном кластере и осуществляет обмен данными по протоколуTCP/IP c клиентской частью.
Внутренние структуры данных и параллельные алгоритмы расчета реализованы с использованием языка C++и библиотеки MPI.Применение разрабатываемой системы визуализации на вычислительных мощностях ИММ РАН для отображения результатов моделирования трехмерного обтекания сферы, описанной тетраэдрическойсеткой, сжимаемым теплопроводным газом показывает высокую эффективность параллельного алгоритма. Выбранный способ визуализации позволяет в интерактивном режиме выбирать области интереса,управлять построением и отображением получаемых траектории частиц.
Разработанная функциональная часть по визуализации трехмерных векторных полей находится в стадии интегрирования в разрабатываемый комплекс научной визуализации, включающий на сегодняшниймомент также отображение скалярных сеточных функций большогоразмера, заданных на тетраэдрических сетках.190МОДЕЛИРОВАНИЕ РАСПРЕДЕЛЕННОЙАВТОМАТИЗИРОВАННОЙ СИСТЕМЫ НА КЛАСТЕРЕРАБОЧИХ СТАНЦИЙС.И. Олзоева, Д.В. Тюменцев, А.В. КостенкоВосточно-Сибирский государственный технологический университет,Улан-УдэВведениеВ настоящее время широкое распространение получили автоматизированные системы обработки информации и управления, элементыкоторых (объекты, узлы) физически рассредоточены в пространстве.Высокая стоимость разработки распределенных автоматизированныхсистем (РАС) требует постоянного повышения качества их проектирования.
Достижение этой цели в значительной степени связано с использованием метода имитационного моделирования, позволяющегоизучать систему с учетом всех аспектов ее природы и поведения. Причем имитационные модели (ИМ) должны работать в комплексе со специализированными программными средствами для автоматизации проектирования РАС, обеспечивающими машинный поиск оптимальноговарианта РАС при ее синтезе при заданных критериях эффективностии системе ограничений. Метод имитационного моделирования характеризуется тем, что с увеличением размерности моделируемого объекта увеличиваются вычислительные затраты для получения статистически обоснованных результатов.
Кроме того, необходимо многократноемоделирование процесса функционирования РАС с различными исходными данными задачи. Внедрение методов имитационного моделирования в интерактивные системы оптимизации, экспертные системы,требует ускорения вычислительного процесса имитационного моделирования РАС без потери точности и упрощения модели.Решение проблемы лежит в области эффективного применения современных средств вычислительной техники - многопроцессорныхсистем, наиболее общедоступными из которых являются кластерныесистемы и локальные сети.В работе представлено описание разработки программного продукта по организации имитационного моделирования РАС «СистемаГород» на кластере рабочих станций.Описание моделируемой системыРАС «Система-Город» предназначена для сбора платежей от населения за различные услуги (коммунальные, услуги связи, электричест191во, ГИББД и т.п.) с использованием современных сетевых и информационных технологий, основные принципы работы которой состоят вследующем:– биллинговый центр в городе обслуживает центральный серверСистемы, на котором хранится вся информация о плательщиках;– поставщики различных услуг (коммунальные службы, компании,предоставляющие услуги связи, ГИБДД и т.п.) передают на центральный сервер по каналам связи информацию о своих абонентах;– агенты-организации, принимающие платежи (банки, отделениясвязи и т.п.), получают онлайн – доступ к центральному серверу.Информационная сеть объединяет эти три основные взаимодействующие группы, каждая из которых обеспечена специальными программными средствами – АРМами, выполняющими соответствующиегруппе целевые функции, и должна обеспечить эффективное функционирование РАС «Система «Город»».Внедрение данной технологии в сферу муниципального управления городом требует обоснованного выбора состава и структуры распределенной информационной сети, обеспечивающей надежное выполнение общецелевой функции рассматриваемой РАС.
![](https://s.studizba.com/z.php?f=/templates/si/i/noavatar.png&w=100&h=100&t=1"){kind=avatar}
