menu

2. Организация вычислительных систем 2.1 Семочкина Е.В. КРАТКИЙ ОБЗОР БРАУЗЕРОВ РАЗЛИЧНЫХ СТРАН ДЛЯ ИНТЕРНЕТ-СЁРФИНГА - РОССИЙСКОМУ ПОЛЬЗОВАТЕЛЮ ПК 2.2 Сипаков В.А., Кузнецов М.В., Орлова М.А. ОБЗОР СОВРЕМЕННЫХ СРЕДСТВ МОДЕЛИРОВАНИЯ МЕЖПЛАНЕТНОЙ ПЕРЕДАЧИ ДАННЫХ 2.3 Федулова А.А., Федулов Я.А. РАЗРАБОТКА МЕТОДИКИ ГЕТЕРОГЕННЫХ ВЫЧИСЛЕНИЙ НА ГИБРИДНОМ ВЫЧИСЛИТЕЛЬНОМ КЛАСТЕРЕ Редколлегия журнала Письмо в редакцию На начало 2025, Номер 1 (42)

 

 

BC/NW 2025 № 1 (42):2.3

РАЗРАБОТКА МЕТОДИКИ ГЕТЕРОГЕННЫХ ВЫЧИСЛЕНИЙ НА ГИБРИДНОМ ВЫЧИСЛИТЕЛЬНОМ КЛАСТЕРЕ

Федулова А.А., Федулов Я.А. 

Разработаны различные виды сложных вычислительных систем (ВС) и существует необходимость совершенствования их структур и программного обеспечения [2].

Наиболее распространенными являются высокопроизводительные гибридные вычислительные кластеры (ГВК), у которых наблюдается нерешенная проблема, связанная с эффективным распределением задач на вычислительных узлах.

В работе выполнена разработка методики анализа программного кода для полного задействования составных частей кластера, позволяющая параллельно обрабатывать большое количество разнородных входных данных.

Предложена программно-аппаратная модель параллельных вычислений, позволяющая выполнить преобразование параллельных программ в гетерогенную форму, на основе которой разработан универсальный метод распараллеливания программного кода с применением элементов нечеткой логики и нечетких множеств [1]

Указанный метод учитывает аппаратные и программные показатели ГВК, с целью снижения влияния доли обменных операций, выполняемых через медленные сетевые интерфейсы.

Предлагаемый метод выполняется по этапам. Этап 1. Разработка программно-аппаратной модели.

Этап 2. По построенной модели определяются аппаратные характеристики. Этап 3. На основе построенной модели вычисляются показатели исходной параллельной программы.

Этап 4. Для определения необходимости проведения преобразования строится модуль интеллектуального анализа данных.

Этап 5. Ставятся метки в исходной параллельной программе для преобразования в гибридную форму.

Этап 6. Рекомендации и выполнение преобразованной параллельной программы на ГВК.

В дальнейшем планируется уточнение отдельных этапов предлагаемого метода и расширение входного набора данных для разработанной программноаппаратной модели.

 

Литература

1. Борисов В.В., Федулов А.С. «Совместимые» нечеткие когнитивные модели: прямые и обратные задачи // Нечеткие системы и мягкие вычисления. Т. 11, № 2. С. 103–114. 2016.

2. Toporkov V. Coordinated global and private job-flow scheduling in grid virtual organizations // Simulation Modelling Practice and Theory Vol. 107, Netherlands, 2021.