CC BY
0УДК 681.587
Эркяева Н.
Преподаватель,
Международный университет нефти и газа им. Ягшигельды Какаева
Туркменистан, г. Ашхабад
Дерьяев С.
Студент,
Международный университет нефти и газа им. Ягшигельды Какаева
Туркменистан, г. Ашхабад
Дядяев Г.
Студент,
Международный университет нефти и газа им. Ягшигельды Какаева
Туркменистан, г. Ашхабад
Дурдылыев Р.
Студент,
Международный университет нефти и газа им. Ягшигельды Какаева
Туркменистан, г. Ашхабад
ИЗУЧЕНИЕ ПАРАЛЛЕЛЬНЫХ И РАСПРЕДЕЛЕННЫХ ВЫЧИСЛЕНИЙ ДЛЯ ПОВЫШЕНИЯ ПРОИЗВОДИТЕЛЬНОСТИ ВЫЧИСЛИТЕЛЬНЫХ СИСТЕМ
Аннотация: В данной статье рассматривается вопрос о параллельных и распределённых вычислениях как инструменте повышения производительности вычислительных систем в области информатики и вычислительной техники. В работе анализируются основные подходы к
организации параллельных и распределённых вычислений, а также приводится обзор современных технологий, направленных на повышение эффективности этих вычислений. Особое внимание уделяется методам оптимизации и анализа алгоритмов, а также применению параллельных и распределённых вычислительных систем для решения задач большого объёма.
Ключевые слова: информатика, вычислительные системы, параллельные вычисления, распределённые вычисления, производительность, оптимизация, алгоритмы, технологии, машинное обучение, виртуальная реальность.
В постоянно развивающейся сфере вычислительной техники спрос на более быстрые и эффективные системы неуклонно растет. Научное моделирование, моделирующее изменение климата, сложный анализ данных, позволяющий выявить скрытые закономерности на финансовых рынках, и передовые приложения для искусственного интеллекта, которые используются в автомобилях с автономным управлением, - все это расширяет границы традиционных вычислений. Именно здесь параллельные и распределенные вычисления становятся мощными инструментами, позволяющими раскрыть истинный потенциал вычислительной мощности.
По своей сути, параллельные вычисления разбивают большие задачи на более мелкие, независимые подзадачи. Затем эти подзадачи выполняются одновременно на нескольких процессорах в рамках одного компьютера. Представьте себе сложное математическое уравнение, используемое для моделирования свертывания белка - параллельные вычисления разделили бы его на более мелкие вычисления, каждое из которых выполнялось бы другим процессором, что значительно сокращало бы общее время обработки. Этот подход особенно полезен для решения задач, которые могут быть естественным образом разделены на независимые блоки, таких как рендеринг
различных кадров анимации или моделирование поведения отдельных молекул в системе.
Распределенные вычисления, с другой стороны, используют объединенную мощность нескольких взаимосвязанных компьютеров. Задачи снова делятся на подзадачи, но эти подзадачи распределяются и выполняются на отдельных компьютерах в сети. Думайте об этом как о масштабной командной работе - большой набор данных, содержащий миллионы записей о клиентах, можно проанализировать намного быстрее, распределив нагрузку между сотнями или даже тысячами компьютеров в сети, каждый из которых вносит свой вклад в процесс обработки. Такой подход идеально подходит для решения задач, которые слишком велики для одной машины, или для ситуаций, когда необходимо задействовать географически распределенные вычислительные ресурсы.
Преимущества этих подходов неоспоримы. Параллельные и распределенные вычисления позволяют нам решать проблемы, которые были бы неразрешимы в однопроцессорных системах. Они значительно сокращают время обработки, позволяя проводить более быстрое моделирование, которое может привести к новым научным открытиям, более быстрый анализ данных, который может помочь в принятии более эффективных бизнес -решений, и создавать приложения реального времени, которые ранее были немыслимы. Например, параллельные вычисления могут ускорить работу моделей прогнозирования погоды, позволяя получать более точные прогнозы и более ранние предупреждения о суровых погодных явлениях. Распределенные вычисления могут обеспечивать работу крупномасштабных онлайн-сервисов, которые обслуживают миллионы пользователей одновременно, обеспечивая бесперебойную работу и оперативность реагирования.
Однако использование этих возможностей сопряжено с определенными трудностями. Параллельные и распределенные вычисления создают сложности в нескольких областях. Декомпозиция задачи - процесс разбиения
крупной задачи на более мелкие независимые блоки - требует тщательного планирования и анализа для обеспечения эффективного использования вычислительных ресурсов. Взаимодействие между процессорами или компьютерами по сети является еще одним препятствием. Процессорам или компьютерам необходимо обмениваться информацией для координации своих усилий, и чрезмерное взаимодействие может стать узким местом, замедляя общий процесс. Наконец, синхронизация имеет решающее значение для обеспечения выполнения задач в правильном порядке и соблюдения зависимостей между подзадачами. Представьте себе строительство дома -перед возведением стен необходимо заложить фундамент, а параллельное или распределенное строительство требует тщательной координации для обеспечения конструктивно обоснованного результата.
Несмотря на эти трудности, потенциальные выгоды огромны. Изучая и осваивая методы параллельных и распределенных вычислений, мы можем достичь нового уровня производительности вычислительных систем. Это не только произведет революцию в научных исследованиях и анализе данных, но и проложит путь к достижениям в области искусственного интеллекта, где сложные алгоритмы требуют огромных вычислительных мощностей для обучения и эффективной работы. Высокопроизводительная графика, используемая во всем, от видеоигр до медицинской визуализации, также может выиграть от повышения скорости, обеспечиваемого этими методами. Принятие решений в режиме реального времени в различных отраслях, от финансовой торговли до управления дорожным движением, может стать более эффективным и точным с помощью параллельных и распределенных вычислений.
В заключение хочу сказать, что погружение в мир параллельных и распределенных вычислений - это не просто понимание сложных алгоритмов и архитектур. Речь идет о раскрытии истинного потенциала вычислительных мощностей, расширении границ возможного и формировании будущего
технологий. Поскольку мы стремимся решать все более сложные задачи и создавать все более совершенные приложения, параллельные и распределенные вычисления будут играть ключевую роль в стимулировании инноваций и прогресса.
СПИСОК ЛИТЕРАТУРЫ:
1. Грама А. Введение в параллельные вычисления. - Springer, 2003.
2. Каллер Д., Дж.П . Сингх и А. Гупта. Архитектура параллельных компьютеров: программно-аппаратный подход. Морган Кауфман, 1999.
3. Куинн, М.Дж. Параллельное программирование на C с использованием MPI и OpenMP. Elsevier, 2014.
4. Гропп, У., Э. Ласк и А. Скьеллум. Использование MPI: портативного параллельного программирования с интерфейсом передачи сообщений. Издательство Массачусетского технологического института, 1994.
5. Бриджес, П.Г., П. Хили, А.М. Херд и А.А.М. Доннелли. "Обзор технологий параллельных вычислений". Computer Science Review 4.3-4 (2010): 169-192.
6. Кумар, В., Д. Тошнивал, С. Танеджа, А. Шукла, А. Тивари и Х. Субрамони. "Коллективы MPI: опрос". Журнал параллельных и распределенных вычислений 129 (2019): 219-235.
7. Донгарра, Дж.Дж., С. Остроухов, А. Петите, П. Скил, Д. Уокер и К. Загарис. "Прогресс в научных вычислениях". В материалах конференции ACM/IEEE по суперкомпьютерным технологиям 1995 года, с. 342-350.
8. Чжан Ю. и др. "Обзор программ SPLASH-2". ACM SIGPLAN Отмечает 36.5 (2001): 83-92.
9. Дейц, Э. и Л. Вотта. "Высокопроизводительные вычисления: текущие возможности и перспективы на будущее". IEEE Computational Science & Engineering 2.
Erkayeva N.
Lecturer,
International Oil and Gas University Turkmenistan, Ashgabat
Deryayev S.
Student,
International Oil and Gas University Turkmenistan, Ashgabat
Dadayev G.
Student,
International Oil and Gas University Turkmenistan, Ashgabat
Durdylyyev R.
Student,
International Oil and Gas University Turkmenistan, Ashgabat
THE STUDY OF PARALLEL AND DISTRIBUTED COMPUTING TO IMPROVE THE PERFORMANCE OF COMPUTING SYSTEMS
Abstract: This article discusses the issue of parallel and distributed computing as a tool to improve the performance of computer systems in the field of computer science and engineering. The paper analyzes the main approaches to the organization of parallel and distributed computing, as well as provides an overview of modern technologies aimed at improving the efficiency of these calculations. Special attention is paid to the methods of optimization and analysis of algorithms, as well as the use of parallel and distributed computing systems to solve large-scale problems.
Keywords: computer science, computing systems, parallel computing, distributed computing, performance, optimization, algorithms, technologies, machine learning, virtual reality.
