Научная статья на тему 'Система высокопроизводительного моделирования распространения гидроакустических волн'

Система высокопроизводительного моделирования распространения гидроакустических волн Текст научной статьи по специальности «Компьютерные и информационные науки»

CC BY
152
43
i Надоели баннеры? Вы всегда можете отключить рекламу.
Ключевые слова
ПАРАЛЛЕЛЬНЫЕ СИСТЕМЫ / СУПЕРКОМПЬЮТЕР / ГИДРОАКУСТИЧЕСКИЙ ЛУЧ / ЭФФЕКТИВНОСТЬ / АДАПТАЦИЯ / АЛГОРИТМ / ПРОЦЕССЫ / БИБЛИОТЕКА MPI / PARALLEL SYSTEMS / THE SUPERCOMPUTER / DISTRIBUTIONS / HYDRO ACOUSTIC BEAMS / EFFICIENCY / ALGORITHM / ADAPTATION / PROCESSES / LIBRARY MPI

Аннотация научной статьи по компьютерным и информационным наукам, автор научной работы — Гузик В. Ф., Золотовский В. Е., Аль-ханани М. А.

Данная работа посвящена оценке и оптимизации процесса моделирования и вычисления в области распространения гидроакустических лучей с помощью параллельных вычислений, целью которой является повышение эффективности выполнения данной задачи за счет сокращения временных затрат в процессе обработки по сравнению с традиционным подходом на однопроцессорной системе.

i Надоели баннеры? Вы всегда можете отключить рекламу.

Похожие темы научных работ по компьютерным и информационным наукам , автор научной работы — Гузик В. Ф., Золотовский В. Е., Аль-ханани М. А.

iНе можете найти то, что вам нужно? Попробуйте сервис подбора литературы.
i Надоели баннеры? Вы всегда можете отключить рекламу.

System of high-efficiency modelling of distribution of hydroacoustic waves

This article is devoted an estimation and optimization of process modelling and calculation in the field of distribution of hydro acoustic beams by means of the parallel calculations, the purpose of this work is increase of efficiency of performance of the given problem at the expense of reduction of time expenses in the course of processing in comparison with the traditional approach on uniprocessor system.

Текст научной работы на тему «Система высокопроизводительного моделирования распространения гидроакустических волн»

Раздел V. Моделирование сложных систем

УДК 534.883.001.57:681.3.06

В.Ф. Гузик, В.Е. Золотовский, М.А. Аль-Ханани СИСТЕМА ВЫСОКОПРОИЗВОДИТЕЛЬНОГО МОДЕЛИРОВАНИЯ РАСПРОСТРАНЕНИЯ ГИДРОАКУСТИЧЕСКИХ ВОЛН

На современном этапе развития аппаратных и программных средств вычислительной техники остро стоит проблема повышения эффективности вычислительного процесса не только за счет увеличения производительности аппаратуры и оптимизации программных средств, но и за счет использования принципиально новых подходов к организации вычислительного процесса вообще [2].

Одним из наиболее эффективных методов решения сложных вычислительных задач является использование параллельных вычислений на основе многомашинных комплексов, локальных сетей или суперкомпьютеров. Однако, в связи с ограниченными возможностями аппаратных и программных средств реализации

, -

.

программных и аппаратных средств, появляется возможность расширения класса задач и возможных новых приложений на основе перспективной теоретической и алгоритмической базы [1].

До настоящего времени, параллельные системы находили свое основное практическое применение как средство проведения сложнейших математических вычислений и решение задач распределенного моделирования.

Бурное развитие технологий НРС (High Performance Computing) привело к естественной экспансии параллельной архитектуры (в основном, кластерной) во все направления компьютерной отрасли: суперкомпьютеры, серверы, рабочие станции. Эта тенденция коснулась уже и самого массового звена средств вычислительной техники - персональных компьютеров. Как показал анализ тенденций развития компьютерных технологий появились и уже становятся привычными термины "персональный суперкомпьютинг", "персональные кластеры" и "персональные суперкомпьютеры", появляются уже и соответствующие программно-технические , .

Такие тенденции и такие достижения в области вычислительной техники дали возможность применить новые подходы к традиционным методам решения , -лее высокой эффективностью и меньшими затратами [5].

Данная работа посвящена оценке и оптимизации процесса моделирования и вычислений в области распространения гидроакустических лучей с помощью па. -полнения такого класса задач за счет сокращения временных затрат в процессе обработки гидроакустических данных по сравнению с традиционными решениями на однопроцессорных системах.

Для решения поставленной задачи была проведена адаптация вычислительного алгоритма для нескольких процессов по следующей схеме. Главный процесс, который выполняется на главном компьютере, отвечает за управление и решает задачу предварительной подготовки и отправки данных для дочерних процессов.

, -щий результат вычисления и отправляется к главному процессу.

Время выполнения программы - время, прошедшее с момента запуска первого процессора до момента завершения выполнения последнего (получения результата) [3].

T = f (N, P, U, ...),

где N - размерность задачи, P - количество процессоров, U - количество задач

.

Во время выполнения каждый процессор может находиться в трёх состояниях: вычисление (computation), обмен данными (communication) и ожидание (idle).

,

определяется как

T i t i t i

comp comm ’ idle '

Следовательно, время выполнения T может быть определено следующим об:

T = T 1 + T 1 + T

comp comm idle

или

1 1 P - 1

T = — (T + T + T.,, ) = — ( X T1 + T1 + T* ).

P comp comm idle p . = о comp comm idle

Tcomp -

ния соответствующего не распараллеленного (последовательного) алгоритма и зависит от размерности N задачи. Если параллельный алгоритм вносит дополни,

U и процессоров P.

Данная задача была реализована на однородном кластере, который состоит из четырех одинаковых компьютеров (Р =4). Первый берет на себя задачу управ, . процесс. Так как этот кластер однородный, то временные затраты на пересылки и ожидания и сбора результатов максимум минимизированы.

При движении кораблей происходит сканирование морской глубины лучами. Отражающие лучи принимаются датчиками, и эти данные, считываемые дат, ( ),

( ).

Результаты обработки этих данных дочерними процессами отправляются

, , ,

.

Программный комплекс для выполнения поставленных задач обработки данных и проведения серии экспериментов был разработан с использованием языка высокого уровня C++ в среде разработки Visual Studio 2005. Для параллельной

реализации вычислительных процессов была использована библиотека MPI. В качестве базовой аппаратной конфигурации были использован однородный кластер, состоящий из четырех ЭВМ с одинаковыми характеристиками, один из которых выполнял функции мониторинга, управления и вычислений, а три остальные вы- .

Анализируя методы измерения временных характеристик параллельных программ в реальном времени видно, что метод рабочего профиля лучше, чем счетчики событий или совокупность времени и трассировка событий.

Рис. 1. Графическое представление алгоритма обработки данных

В основе этого метода формируется автоматически для каждого процессора рабочий профиль. При этом используется метод выборки данных через фиксированные промежутки времени, сумма этих промежутков и есть время выполнения . -, , , -тельного времени параллельного алгоритма на текущий момент и так как в нашем случае задача одна на всех процессорах, то этот метод самый подходящий.

В ходе экспериментов было достигнуто сокращение временных затрат параллельной схемы по сравнению с однопроцессорным вариантом, что позволяет сделать вывод о чрезвычайной эффективности предложенной методики для решения трудоемких задач распространения гидроакустических лучей.

БИБЛИОГРАФИЧЕСКИЙ СПИСОК

1. Воеводин В.В., Капитонова Л.П. Методы описания и классификации архитектур вычислительных систем. - М.: МГУ. 1994. - 79 с.

2. Золотовский В.Е., Поленов ММ. Программно-инструментальный комплекс оценки эффективности параллельных систем при разработке их архитектуры // Многопроцессорные вычислительные структуры. Вып.15.(ХХ1У). - Таганрог, 1995. - С. 4-7.

3. http://parallel.rb.ru.

4. Ian Foster, «Designing and Building Parallel Programs», 1995.

5. Barton P. Miller and others, «The Paradyn Parallel Performance Measurement Tools» Computer Sciences Department, University of Wisconsin-Madison.

6. http://www.cs.wisc.edu/paradyn/.

7. Бертекас, Галлагер. Сети передачи данных. - 1989.

УДК 658.512.2.011.57

В.Ф. Гузик, А.В. Дагаев, А.В. Тарасенко РЕАЛИЗАЦИЯ МЕТОДИК СИСТЕМНОГО АНАЛИЗА ПРИ МОДЕЛИРОВАНИИ СЛОЖНЫХ ОБЪЕКТОВ

Введение. Системный анализ (СА) за последние десятилетия получил широкое развитие и утверждение как отдельной синтетической междисциплинарной . -деленные этапы СА, так, например, элементарный анализ цен товаров относится к первому этапу системного анализа. Следует отметить, что СА нашел применение в экономических, информационных, технических, лингвистических, социальных и многих других типов задач. Любой тип системного анализа включает этап анализа , , -за. В качестве системы может выступать явление, образ, набор объектов с определенными характеристиками, реальные устройства и т.д. Главным моментом при анализе системы является определение целей системного анализа, которые бывают трудно формализуемы и расплывчаты, и умение системного аналитика обозначить « » , -кого представления объектов, с которыми в дальнейшем придется работать [1, 2].

Методики проведения СА. Методики или другим и словами этапы системного анализа могут быть реализованы поразному [3, 4], причем их состав и последовательность зависит от поставленной задачи. На сегодняшний день существует большое количество методик применения системного анализа, так, например, ме-,

альтернатив принятия решений, т.е. на конечных этапах системного анализа. Черняк уделяет внимание агрегированию и структуризации целей, Янг - процессу реализации принятого решения, Антонов - моделированию и методам обработки информации [5].

,

( ),

скорость выполнения системного анализа. Информационные системы позволяют автоматизировать ручной труд, выполнять сложные расчеты, накапливать и син, -мационные системы. Хотя ИС имеют ряд неоспоримых достоинств, их разработка часто осложняется реализацией сложных математических, физических и других ,

месяцами и годами.

Представим методику проведения СА, включающего разработку ИС:

1. Анализ системы.

2. Определение целей СА, этапов проведения СА.

i Надоели баннеры? Вы всегда можете отключить рекламу.