CC BY
12112
Секция 7
Для построения параллельной реализации алгоритма Рамалингама используется STAR-машина, которая моделирует работу ассоциативных параллельных процессоров с вертикальной обработкой данных. Эта модель реализована на графических ускорителях в работе [1].
Параллельная реализация упомянутого алгоритма на STAR-машине представлена в виде процедуры InsertEdgeReachability, корректность которой доказана. К основным достоинствам ассоциативной версии относятся простая структура данных и параллельная обработка графа по вершинам. Последнее приводит к существенному уменьшению числа итераций. Тестирование ассоциативного алгоритма проводится на графическом ускорителе.
Список литературы
1. Снытникова Т. В., Непомнящая А. Ш. Решение задач на графах с помощью STAR-машины, реализуемой на графических ускорителях. Прикладная дискретная математика. 2016. №3(33). С. 98-115.
Построение параллельного метода численного решения уравнений переноса для мезомасштабной метеорологической модели TSUNM3
А. В. Старченко1,2, Е. А. Данилкин1,2, Д. В. Лещинский1,2, Е. В. Семенов1-2, С. А. Проханов1
1Томский государственный университет
2Институт оптики атмосферы им. В. Е. Зуева СО РАН
Email: starch@math.tsu.ru
DOI: 10.24411/9999-017A-2020-10187
В работе рассматриваются алгоритмы численного решения обобщенного трехмерного дифференциального уравнения конвективно-диффузионного переноса для мезомасштабной метеорологической модели TSUNM3 [1]. Для построения численного алгоритма используются структурированные сетки с равномерным шагом по всем направлениям. При аппроксимации дифференциальной постановки задачи используется метод конечного объема со вторым порядком аппроксимации по времени и пространственным переменным.
Гибридный алгоритм построен как комбинация двух технологий параллельного программирования MPI и OpenMP. Библиотека передачи сообщений MPI используется для взаимодействия между вычислительными узлами кластера, а распараллеливание внутри одного вычислительного узла выполнено с использованием библиотеки для работы с общей памятью OpenMP.
Работа выполнена при финансовой поддержке Российского научного фонда (код проекта 19-71-20042). Список литературы
1. Starchenko A. V., Bart A. A., Bogoslovskiy N. N., Danilkin E. A., Terenteva M. A. Mathematical modelling of atmospheric processes above an industrial centre // Proceedings of SPIE 9292, 2014, V. 9292. P. 929249-1-929249-30.
Globalizer - a parallel software system for solving computationally time consuming multi-criteria global optimization problems
A. Sysoyev, V. Gergel, E. Kozinov Lobachevsky State University of Nizhni Novgorod Email: alexander. sysoyev@itmm.unn.ru DOI: 10.24411/9999-017A-2020-10185
В работе представлена программная система Globalizer, предназначенная для параллельного решения вычислительно трудоемких задач многомерной многоэкстремальной многокритериальной глобальной оптимизации. Globalizer реализует подход, основанный на редукции многокритериальных задач к задачам нелинейного программирования, используя различные свертки частных критериев, редукции многомерных задач к одномерным на основе кривых Пеано и применении эффективных информационно-статистических методов одномерной оптимизации. Реализованный подход позволяет выполнять распараллеливание как для кластеров, так и для вычислительных систем на общей памяти.
Работа поддержана Российским фондом фундаментальных исследований, проект № 19-07-00242 "Высокоэффективные параллельные методы глобальной оптимизации для задач суперкомпьютерного моделирования".
