Высокопроизводительные парал. вычисления на кластерных системах. Воеводин (2005) (1186026), страница 39
Текст из файла (страница 39)
В частностинеобходимо ответить на вопросы: на базе какой сети можно объединить группу территориально удаленных пользователей (поставщиковуслуг, оператора системы, агентов), связанных общими целями в ихдеятельности, без необходимости внесения в эту систему каких либоизменений; какая телекоммуникационная сеть выгоднее для получениянеобходимого перечня услуг с приемлемыми затратами?Основные телекоммуникационные сеансы связи между компонентами Системы «Город», состоят в установлении соединения АРМовПоставщиков услуг и Агентов с сервером БД по протоколу TCP/IP.Связь можно обеспечить либо через программное обеспечение Dial-UpNetworking (DUN), устанавливаемое на ПК с АРМом, либо через маршрутизатор, установленный в соответствующей локальной сетиEthernet.Подключить АРМы Поставщиков Услуг и Агентов к почтовомусерверу Биллинг Центра (БЦ) можно либо напрямую к БЦ, либо черезсеть Интернет.В первом случае, при прямом подключении, в качестве достоинствможно выделить отсутствие платы за трафик для клиентов и БЦ в отличие от использования сети Интернет.
Кроме того, это единственныйвариант для подключения пунктов приема платежей, не имеющих Цен192трального офиса, через который могли бы объединяться информационные потоки. Но недостатками данного способа являются высокиезатраты на сетевое оборудование и телефонные номера ГТС (аналоговые или сети ISDN).Во втором случае АРМы Поставщиков Услуг подключаются к серверу доступа провайдера сети Интернет (ISP), трафик маршрутизируется по сети Интернет до сетевого оборудования БЦ. АРМы Агентовподключаются к корпоративной сети Агента, т.е. к сетевому оборудованию некоторого Центрального офиса через СПД, оснащенную сервером доступа для подключения коммутируемых соединений, маршрутизатором для подключения выделенных линий и сети Frame Relay. Такая схема необходима в случае, если в городе по Системе «Город» работают несколько банков, каждый из которых может «собирать» информационные потоки своих пунктов приема платежей у себя в центральном офисе, а потом маршрутизировать на сервер БД.Достоинствами данного способа подключения являются низкие затраты для БЦ на оборудование и подключение к СПД (только оплатаподключения к провайдеру сети Интернет).
Подключение к СПД используется не только для связи с БЦ, но и для работы в сети Интернет,а также для работы других корпоративных приложений. К недостаткамможно отнести наличие платы за трафик – как для клиентских местПоставщиков Услуг, так и для БЦ, высокие затраты для Агента поприему платежей на создание корпоративной сети.Таким образом, стоит задача проектирования информационной сети, способной обеспечить эффективное функционирование рассмотренной системы в заданных конкретных условиях инфраструктурыгорода. Произвести сравнение перечисленных выше альтернативныхвариантов и выбрать наиболее предпочтительный, отвечающий критериям производительности сети и приемлемой стоимости сетевого оборудования. При этом необходимо учесть, что в дальнейшем, при увеличении количества рабочих мест по приему платежей и количествалицевых счетов, может увеличиться нагрузка, следовательно, нужнопредусмотреть возможность увеличения количества вычислительныхсредств, телекоммуникационных каналов и сетевого оборудования.Проектирование ИС с использованиемимитационного моделированияПри построении информационной сети одной из основных задачявляется синтез структуры сети, обеспечивающей передачу заданныхпотоков информации по всем направлениям информационного обмена193в приемлемое время.
В процессе ее решения необходимо учитыватьмножество характеристик сети, таких как задержки, надежность, стоимость, а также ограничения накладываемые быстродействием узловРАС, пропускной способностью каналов, характеристиками трафика ит.д.Процесс проектирования сети осуществляется в несколько этапов.На первом этапе определяется исходный граф сети. Затем производится анализ исходного варианта с привлечением имитационного моделирования.
Определяются основные характеристики сети, область допустимых значений нагрузки, при которых обеспечивается требуемое время передачи информации.Последующие этапы синтеза выполняются с использованием результатов анализа исходного варианта. Главным параметром оптимизации выступает средняя задержка сообщений в сети. Но сложностьзадачи заключается в том, что для различных участков сети должнывыполняться различные как в качественном, так и в количественномотношении условия.
Поэтому целесообразнее в роли критерия эффективности выбрать время доставки сообщений между отдельными корреспондирующими парами «источник – адресат». Тогда задача оптимизации сети будет заключаться в оптимизации сети по направлениямобмена информацией, для решения которой нужно определить среднеевремя доставки сообщений между всеми корреспондирующими парамиузлов при заданных структуре и характеристиках сети; вероятностинедоставки сообщений за заданное время межу парами узлов.Информационная сеть рассматриваемой РАС «Система – Город»,внедряемой в г.
Улан-Удэ, представляет собой сеть большой размерности, объединяющей более 180 узлов. Программное обеспечение группы«Агенты» должно быть установлено на 149 рабочих местах в пунктахоплаты банков, отделениях почтамта, ЖЭУ города. Количество АРмовПоставщиков услуг составляет 30. Ежедневно через Систему прогнозируется проведение более 12 000 платежей. Количество информационных потоков в этой сети более 9000, причем каждый поток характеризуется своей интенсивностью. Моделирование работы такой сетитолько для одного варианта исходных данных на компьютере PentiumIII потребовало 36 минут процессорного времени.Распределенное моделирование РАС «Система – Город»Для организации имитационного моделирования РАС на кластерерабочих станций использовалась парадигма параллельных вычисленийMPMD (Multiple Program – Multiple Data), основанная на расчленении194алгоритма программы на крупные, параллельно исполняемые фрагменты, которые существенно отличаются и могут иметь разный объем выполняемых операций.
Организация распределенного имитационногомоделирования (РИМ) РАС потребовала разработки средств автоматизированного распараллеливания алгоритмов имитационного моделирования, для отделения аспектов, связанных с разработкой программногообеспечения ИМ, от вопросов собственно организации параллельных(распределенных) вычислений.К рассмотрению предлагается автоматизированный инструментарий для оптимальной, по критерию минимизации времени, организации распределенного вычислительного процесса имитационного моделирования.
Функциональное содержание такого инструментария состоит в выдаче результатов измерений отдельных параметров качествапроекта распределенной имитационной программы. Технологическимиэтапами функционирования программного инструментария являются:1. Декомпозиция ИМ.2. Оценка качества вариантов проектов распределенной ИМ, определение возможных временных факторов.3. Выбор метода синхронизации взаимодействий между программными блоками распределенной ИМ.4. Оптимальное распределение программных блоков по процессорам вычислительной системы.Алгоритмическим наполнением технологических этапов являются;методы декомпозиции, основанные на теории графов; метод оценкипрогнозируемого времени ускорения вычислений ИМ [2]; метод анализа алгоритмов синхронизации модельного времени [1]; метод оптимального размещения программных модулей ИМ на процессорах распределенной вычислительной платформы [3].Применение предлагаемой методики к организации распределенного имитационного моделирования РАС на 7 персональных ЭВМ(Pentium III) локальной сети с пропускной способностью 100 Мбит/с.позволило существенно ускорить вычислительный процесс ИМ.
Ускорение (с учетом времени подготовки РИМ) составляет от 4 до 6,5 в зависимости от вариантов исходных данных. Для организации обменаданными между программами по среде передачи использовались низкоуровневые средства системного программирования – интерфейс сокетов протокола IPX.
Предлагаемый способ распределенного имитационного моделирования РАС позволяет использовать существующийпарк компьютеров, причем без отрыва последних от повседневного195использования, и не зависит от конфигурации сети и аппаратногообеспечения.Литература1. Вознесенская Т.В. Исследование эффективности методов синхронизации времени для распределенного имитационного моделирования. // Матер.
конф. «Высокопроизводительные вычисления и их приложения». Черноголовка. 2000. С. 208–211.2. Кутузов О.И., Олзоева С.И. Организация вычислительного процессадля распределенного имитационного моделирования дискретнособытийных систем. // Матер. V Международн. конф. по мягким вычислениям и измерениям, Санкт-Петербург, 2002. Т. 1, С. 101–105.3. Олзоева С.И. Метод оптимального распределения программных модулей по процессорам вычислительной системы // Вестник БГУ. Сер. 13«Математика и информатика». Улан-Удэ.
2005. Вып. 2. С. 257–261.ПАРАЛЛЕЛИЗМ МОЗГОПОДОБНЫХ ВЫЧИСЛЕНИЙЮ.П. Шабанов-Кушнаренко, В.И. ОбризанХарьковский национальный университет радиоэлектроники, УкраинаВведениеАктуальность исследования определяется необходимостью разработки ЭВМ параллельного действия в целях существенного повышения быстродействия решения задач по сравнению с программной реализацией на компьютере фон-неймановской архитектуры.Цель исследования – разработка модели ЭВМ параллельного действия, работающей по принципам мозга человека и построенной насовременной элементной базе.Для достижения поставленной цели следует решить следующиезадачи:1) разработка нового подхода к созданию искусственного интеллекта: интеллект человека рассматривается как некоторое материальное воплощение механизма логики;2) выполнение работ по алгебраизации логики;3) формализация модели логической сети;4) разработка процедур логического синтеза сети;5) разработка модели процесса проектирования логической сети; 6)анализ эффективности аппаратной реализации.196Быстро прогрессирующие компьютеризация и информатизациятребуют постоянного повышения производительности электронныхвычислительных машин.
Резервы увеличения быстродействия решающих элементов ЭВМ исчерпываются. Остается путь наращивания числа одновременно работающих элементов в процессоре компьютера.Уже сейчас имеется практическая возможность, опираясь на успехимикроминиатюризации и удешевления электронных элементов и надостижения в области автоматизации проектирования и изготовленияЭВМ, строить компьютеры с числом элементов до 1015. Однако, применительно к нынешним ЭВМ последовательного действия, работающим по принципу программного управления Дж. фон Неймана, делатьэто не имеет смысла, поскольку в них в каждый момент времени одновременно находится в работе лишь небольшое число элементов.
Попытки же перехода к машинам параллельного действия пока не даютожидаемого роста их производительности. Так, например, производительность многопроцессорных ЭВМ растет не пропорционально числуимеющихся в ней процессоров, как, казалось бы, должно быть, а гораздо медленнее. Возникают существенные трудности также и при попытках создания высокопроизводительных нейрокомпьютеров, которые строятся в виде сетей из формальных нейронов.Между тем, существует «вычислительная машина», созданнаяприродой, а именно – мозг человека, для которой проблема полноценного распараллеливания обработки информации полностью решена.Мозг человека по сравнению с современной ЭВМ – тихоход. О его«тактовой частоте» можно судить по пропускной способности нервныхволокон.
![](https://s.studizba.com/z.php?f=/templates/si/i/noavatar.png&w=100&h=100&t=1"){kind=avatar}
