Russian Language English Language

13 Опыт использования и эксплуатации ВС

13.1 GRID-СИСТЕМА НА БАЗЕ GLOBUS TOOLKIT ДЛЯ ОБРАБОТКИ СВЕРХБОЛЬШИХ ИЗОБРАЖЕНИЙ

13.2 РЕОРГАНИЗАЦИЯ ПРОЦЕССОВ НАЧИСЛЕНИЯ И ВЫПЛАТЫ ЗАРАБОТНОЙ ПЛАТЫ СОТРУДНИКОВ И СТИПЕНДИЙ СТУДЕНТОВ ВУЗА

13.3 ОЦЕНКА ПРИГОДНОСТИ ИСПОЛЬЗОВАНИЯ ORM-ПЛАТФОРМЫ В ХИМИКО-ФАРМАЦЕВТИЧЕСКОМ КОНЦЕРНЕ «БАЙЕР АГ»

13.4 РЕИНЖЕНИРИНГ БИЗНЕС-ПРОЦЕССОВ ПРИ РЕАЛИЗАЦИИ ФЕДЕРАЛЬНЫХ ЦЕЛЕВЫХ ПРОГРАММ

13.5 ПРИМЕНЕНИЕ СОВРЕМЕННЫХ ИНФОРМАЦИОННЫХ ТЕХНОЛОГИЙ И АППАРАТА ТЕОРИИ НЕЧЕТКИХ МНОЖЕСТВ ПРИ ПРОВЕДЕНИИ ФИНАНСОВОГО АУДИТА НА ПРЕДПРИЯТИИ


Экспресс информация

Редколлегия журнала

Подписка на новости

Гостевая книга

Предоставление материалов

Письмо в редакцию

На начало


2005, Номер1 ( 6)



Place for sale
П

П.А. Болдин, студ.; М.П. Воронин, студ.; С.А. Скуратов, асп.;
рук. С.Б. Попов, к.т.н., доцент (СГАУ, г. Самара)

 

GRID-СИСТЕМА НА БАЗЕ GLOBUS TOOLKIT ДЛЯ ОБРАБОТКИ СВЕРХБОЛЬШИХ ИЗОБРАЖЕНИЙ.

 

В наше время все чаще возникает необходимость обработки сверхбольших (или сверхсложной обработки) изображений. Она предъявляет повышенные требования к производительности процессора, объему оперативной и постоянной памяти, возникает множество проблем, которые практически невозможно или очень сложно решить с помощью обычной однопроцессорной системы. Примером сверхбольших изображений могут служить снимки земной поверхности с высоким разрешением, сделанные из космоса, размер которых может достигать десятков гигабайт.

Использование специализированных кластерных систем для решения подобных задач, то есть специального программно-аппаратного комплекса, ориентированного на узкий круг задач, зачастую экономически нецелесообразно. Другой путь – объединение компьютеров организации или группы пользователей в вычислительную сеть – GRID-систему.

В данный момент существует версия, в которой реализованы сервисы по созданию распределенных изображений, распараллеливанию задач по машинам, а также сервис, осуществляющий непосредственное взаимодействие с программами обработки изображения (он обеспечивает гибкость системы).

В дальнейшем планируется увеличить стабильность системы, провести эксперименты на вычислительных алгоритмах различной сложности, а так же оптимизировать распределение нагрузки в зависимости от мощности узловых машин.

Работа выполнена при поддержке Министерства образования РФ, Администрации Самарской области и Американского фонда гражданских исследований и развития (CRDF Project SA-014-02) в рамках российско-американской программы "Фундаментальные исследования и высшее образование" (BRHE), а также РФФИ (грант 04-07-90149).