Высокопроизводительные парал. вычисления на кластерных системах. Воеводин (2005) (1186026), страница 50
Текст из файла (страница 50)
Сейчас часто для кластеров используют в качествевычислительных узлов обычные серийно выпускаемые компьютеры, атакже высокоскоростное сетевое оборудование и специальное программное обеспечение. Из-за малой стоимости комплектующих изделий, возможности постоянного обновления и применения, свободнораспространяемого программного обеспечения эти системы являютсянаиболее перспективными с точки зрения получения высокой производительности.Для решения задачи привлекается встроенная функция transcode, –она позволяет распараллелить сжатие в среде PVM, в частности, дляперевода DVD->DivX используется GUI-интерфейс.
Мультимедийныйфайл разбивается на n блоков, в зависимости от числа составляющихкластера, далее программа-клиент обращается к серверу с запросом,получает свой пакет из активного буфера (int ierr = pvm_send (int tid, intmsgtag), PVMFSEND (TID, MSGTAG, IERR)). И сжимает его соответствующими средствами: инструментами MPEG, основанными на эталонном кодировщике MPEG Software Simulation Group, обеспечивающие более быстрое сжатие, или аналогичными из IPP, делающее упорна качество сжатия, – это делается в целях качественного сравненияиспользующихся средств. Все блоки пронумеровываются и при получении ответных сообщений, результатов со сжатым материалом, собираются в заданном порядке.
Примечательно то, что прием сообщенийведется без учета разнородности платформ, с которых они отправляются. Операция считается завершенной, когда будет получен последнийсжатый файл. В случае неудачной попытки, вновь совершается запроси повторное сжатие.Хотя результатами параллельного программирования являютсяболее высокая производительность программ, при этом отмечается иболее высокая трудоемкость.
В параллельной модели программирования появляются проблемы нетипичные для последовательного: управление работой множества процессоров, организации межпроцессорныхпересылок данных. И прежде чем приступить к написанию параллельной программы для исследовательских целей необходимо для себя выяснить следующие вопросы: будет ли созданная параллельная программа работать быстрее, чем ее последовательные варианты и соизмеримы ли полученный выигрыш во времени, который дает параллельная программа, с затратами на программирование.
В нашей задачеотношение процессорного времени t1 на выполнение последовательной249программы к времени tp выполнения вычислений параллельной программой приближается к числу N – количеству кластерных элементов.Таким образом, программа по сжатию мультимедийной информациисовременна и востребована всевозрастающими нуждами пользователей.250СОДЕРЖАНИЕОргкомитет семинара.............................................................................................. 4Аветисян А.И., Самоваров О.И., Грушин Д.А. Архитектура и системноепрограммное обеспечение вычислительных кластерных систем ..................
5Адуцкевич Е.В. Организация обмена данными на параллельных компьютерах с распределенной памятью ................................................................... 12Амосова О.Е., Ткачев Ю.А. Моделирование гравитационного терригенного осадка ........................................................................................................... 20Бажанов С.Е., Воронцов М.М., Кутепов В.П., Шестаков Д.А. Интегрированная среда анализа структурной и вычислительной сложности функциональных программ и их целенаправленных эквивалентных преобразований .........................................................................................................
26Баркалов К.А. Параллельный алгоритм глобальной оптимизации с адаптивным порядком проверки ограничений ........................................................... 31Barkalov K.A., Markine V.L. About mars method and parallel index methodintegration ......................................................................................................... 34Бугаев Д.П. Принципы построения систем оперативной аналитической обработки данных на гетерогенных кластерах ................................................. 37Владова А.Ю. Технологии параллельного программирования для идентификации технического состояния трубопроводов ........................................ 42Гаева З.С., Гасников А.В.
Распараллеливание уравнения коагуляции ............ 48Гергель В.П., Свистунов А.Н. Разработка интегрированной среды высокопроизводительных вычислений для кластера нижегородского университета ................................................................................................................ 56Горбунова А.С., Козинов Е.И., Мееров И.Б., Шишков А.В., Николаев А.Ф.Параллельная реализация одного алгоритма нахождения цены опционов бермудского типа ..................................................................................... 60Гордиенко А.В., Дудник А.В., Кибец А.И., Кибец Ю.И.
Анализ эффективности распараллеленного алгоритма конечно-элементного решениятрехмерных нелинейных задач динамики конструкций на кластерах .........67Гришагин А.В., Курылев А.Л., Линев А.В. Оценка трудоемкости алгоритмов коллективных операций mpi для кластеров многоуровневой архитектуры ..............................................................................................................71Гришагин В.А., Сергеев Я.Д.
Параллельный метод решения многомерныхмногоэкстремальных задач с невыпуклыми ограничениями ...................... 74Гришин А.В., Курылев А.Л., Коновалов А.В., Пегушин А.Г. Свободныйпараллельный отладчик на основе GNU DDD ............................................. 83Данилкин Е.А.
Численное решение адвективно-диффузионных уравненийна многопроцессорной технике с распределенной памятью ........................88Зимин Д.И., Фурсов В.А. Технология распределенной обработки цветныхизображений .................................................................................................... 96251Иванников В., Гайсарян С., Аветисян А., Бабкова В. Модель параллельной программы и ее использование для оценки времени выполненияна инструментальном компьютере ..............................................................
102Исламов Г.Г., Коган Ю.В., Сивков Д.А., Бабич О.В., Мельчуков С.А.,Клочков М.А.Об одном методе поиска базисного минора матрицы ........ 109Исламов Г.Г., Сивков Д.А. Стратегическое направление Удмуртского госуниверситета ...................................................................................................112Карпов В.Е., Лобанов А.И.
Параллельные вычисления в задачахфизикохимической гидродинамики: подходы и идеи ............................................ 116Ковальчук С.В., Владова А.Ю. Разработка одноранговой распределеннойвычислительной системы ............................................................................. 124Котляров Д.В., Маланин В.Н. Разработка среды параллельного распределенного программирования ГСПП.NET .................................................. 130Кудерметов Р.К. Распределенная компьютерная среда для поддержкисистемного инжиниринга космических систем ................................................
135Кузьминский М.Б. Двухъядерные процессоры как платформа для создания будущих HPC-кластеров. тестирование производительности ........... 138Кузьминский М.Б., Чернецов А.М., Шамаева О.Ю. Практика использования в кластерах аппаратного и программного обеспечения infinibandот mellanox. Распараллеливание в задачах вычислительной химии ..........143Курносов М.Г. Опыт построения кластерных вычислительных систем судаленной загрузкой узлов ...........................................................................
149Кутепов В.П., Котляров Д.В., Маркин В.Я. Измерение и прогнозирование изменения параметров загруженности кластерных систем ................ 155Лабутин Д.Ю. Высокопроизводительные вычисления как WEB-сервисплатформы MICROSOFT.NET ..................................................................... 160Гергель В.П., Козинов Е.А., Лабутин Д.Ю., Лабутина А.А. Программмная система для изучения и исследования параллельных методов решения сложных вычислительных задач ...................................................... 163Лопатин И.В.
Мониторинг мультиплатформенных узлов кластера ..............168Михайлов Г.М., Оленев Н.Н., Петров А.А., Рогов Ю.П., Чернецов А.М.Опыт использования кластера вц ран в образовательных целях ................170Монахова Э.А. Циркулянтные сети связи вычислительных систем:структуры и обмены ...................................................................................... 175Муравьев С.В. Сжатие научных данных большого объема для обеспечения возможности их визуализации .............................................................. 182Нестеров И.А., Чубченко В.Г. Динамическая визуализация векторныхполей, заданных на тетраэдрических сетках большого размера ................187Олзоева С.И., Тюменцев Д.В., Костенко А.В. Моделирование распределенной автоматизированной системы на кластере рабочих станций .......
191Шабанов-Кушнаренко Ю.П., Обризан В.И. Параллелизм мозгоподобныхвычислений ................................................................................................... 196252Потапов А.А. Способ организации взаимодействия компонентов класстерной вычислительной системы ..................................................................203Сысоев А.В., Сидоров С.В. Использование чисел расширенной точностив реализации индексного метода поиска глобально-оптимальных решений .............................................................................................................
208Тимченко С.В. Сравнение трех подходов к построению параллельныхгенетических алгоритмов на примере некоторых задач функциональной оптимизации и генетического программирования .............................. 212Толоконников А.М. Параллельные вычисления направленных отношений ..
214Толстобров А.В. Параллельная реализация алгоритма расчета динамикиплазмы в плазменном прерывателе тока ......................................................221Ушаков Ю.А. Построение высокопроизводительных вычислительныхкомплексов на базе лвс предприятия с использованием GRID технологий ............................................................................................................... 228Черников С.К., Ашихмин А.Н., Файзуллин А.М. Моделирование столкновений автомобилей на многопроцессорных вычислительных системах ..
232Чудинов А.М. T#-среда параллельных вычислений для платформыMICROSOFT.NET ......................................................................................... 239Шагатдинова Э.М. Решение задач параллельных вычислений на примере распределенного сжатия мультимедийной информации ...................... 247253.
![](https://s.studizba.com/z.php?f=/templates/si/i/noavatar.png&w=100&h=100&t=1"){kind=avatar}
