Распараллеливание расчета сложных математических моделей в распределенной вычислительной сети

Известия ТРТУ

Тематический выпуск

задачу дихотомического деления графа с помощью метода ветвей и границ. Были описаны способы перехода от схем к графовым моделям и выбран наиболее оптимальный способ для решения поставленной задачи. Были проведены исследования алгоритма и оценены его временная сложность и эффективность.

При проведении анализа и исследования характеристик алгоритма были использованы графы с различным количеством вершин и с 70-ти процентным заполнением рёбрами. В результате были проведены эксперименты, которые показали, что временная сложность алгоритма (ВСА) равна п2.

В.Е. Золотовский, В.Б. Резников

РАСПАРАЛЛЕЛИВАНИЕ РАСЧЕТА СЛОЖНЫХ МАТЕМАТИЧЕСКИХ МОДЕЛЕЙ В РАСПРЕДЕЛЕННОЙ ВЫЧИСЛИТЕЛЬНОЙ СЕТИ

Для решения задачи автоматизации распараллеливания расчета математических моделей был разработан метод, основывающийся на статическом распределении иерархического описания сложных многокомпонентных моделей с учетом неоднородности производительности вычислительных узлов (распределенного ) .

Эта проблема решается путем введения в систему моделирования, информации об архитектуре её базового вычислителя. С этой целью помимо модели, исследуемой , , -ставляется при помощи неориентированного взвешенного графа. Для более точной оценки уровня равномерности распределения вычислительной нагрузки данная графовая модель вычислителя дополняется эвристической моделью, которая задается в виде двух таблиц: вычислительных затрат (Тс) и обменных затрат (Те).

В качестве исходных данных, кроме модели распределенного вычислителя, предлагаемый метод рассматривает функциональный и математический уровни . -ется в виде иерархического графа. Подграф которого представляет собой ненаправленный граф со взвешенными вершинами и ребрами, отображающими совокупность элементарных математических моделей и их взаимодействие.

На основе разработанных моделей были синтезированы оценки времени вычисления компонент структурной модели с учетом особенности методов численно. -пре деления компонент сложных моделей в неоднородной распределенной вычис-.

Основу алгоритма составили два основных этапа: размещение всех компонент сложной модели в вычислительном узле, обладающим максимальной производительностью; последовательная декомпозиция структурной модели по другим , -. -фективности текущего варианта распределения. При необходимости наиболее сложные компоненты модели декомпозируются на составляющие их элементарные , , увеличить общую эффективность распределения.

,

распределения иерархических структурных моделей в неоднородной вычислитель, -тельной сложности математического описания и построению модели вычислителя.