Введение
Глава 1. Параллельные алгоритмы обработки данных 14
1. L История развития многопроцессорных комплексов и параллельных вычислений 14
1.2. Использование многопроцессорных систем 18
1.3. Параллелизм в задачах численного моделирования 20
1.3.1. Статистическая и динамическая балансировка 20
1.3.2. Параллелизм типа "коллективного решения 21
1.3.3. Геометрический параллелизм 23
13.4. Проблемы распараллеливания при решении сложных
задач численного моделирования 25
1.3.4.1. Проблема распараллеливания на примере моделирования задачи горения 25
1.3.4.2. Распараллеливание счетной модели в задачах горения 28
1.3.4.3. Формальная постановка задачи 28
1А Эффективность параллельной программы 29
1А1. Понятие эффективной параллельной программы 29
1.4.2. Свойства идеальной параллельной программы 30
1.4.3. Адаптации программ к архитектуре параллельных компьютеров 31
1.5. Проблемы отладки и мониторинга 33
1.6. Научная визуализация параллельных вычислений 35
1.6.1. Краткая история развития визуализации 35
1.6.2. Проблемы визуализации в параллельных вычислениях 38
1.6.3. Сложности образного представления абстрактных данных 39
1.6.4. Спецификации графического вывода 41
1.6.5. On-line визуализация параллельных вычислений 42
Глава 2, Подходы к реализации параллельных алгоритмов и систем визуализации 44
2Л, Моделирование объектов распараллеливания 44
2 Л Л. Уровни декомпозиции объектов распараллеливания.». 46
2 Л .2, Возможность распараллеливания объектов в алгоритмах численного моделирования 49
2.2- Геометрический параллелизм 54
2.3. Распределение нагрузки между процессорами 57
2.3.1. Независимые вычисления одинаковой трудности на гомогенных процессорах 57
2.3.2. Независимые вычисления одинаковой трудности на гетерогенных процессорах 58
2.3.3. Независимые вычисления различной трудности на гомогенных процессорах 59
2.3.4. Независимые вычисления различной трудности на гетерогенных процессорах 60
2.3.5. Зависимые вычисления одинаковой трудности на гомогенных процессорах 61
2-3,6. Зависимые вычисления одинаковой трудности на гетерогенных процессорах 61
2.37. Зависимые вычисления различной трудности на гомогенных процессорах 62
2,3,8. Зависимые вычисления различной трудности на гетерогенных процессорах 63
2-4, Выбор механизма визуализации в реальном времени на параллельных вычислительных комплексах 63
2.4.1. Визуализация на выделенном узле 63
2.4.2- Последовательная визуализация на выделенном узле . 65
2.4.3. Визуализация на счетных узлах 67
2.4.4. Визуализация с предварительной обработкой данных на счётных узлах 69
2.5. Модульная архитектура визуализатора 71
Глава 3. Реализации параллельных алгоритмов математического моделирования и визуализации 76
3.1. Сохранение и восстановление состояния расчёта 76
3.2. Синхронизация узлов в процессе расчета 79
3.3. Механизм динамической балансировки на основе статистики 81
3.4. Предобработка и выборка данных с вычислительных узлов . 84
3-5. Отображение результатов расчета 88
3.5.1. Модульная архитектура визуализатора 89
3.5.2. Архитектура модели передачи и преобразования данных 92
3.5.3. Поддержка внешних источников данных 96
3.6. Средства разработки 97
3,6.1. Язык программирования C++ 97
3.6.2- Библиотека MPI 99
3.6.3. Протокол ТСРЛР 102
3.6.4. Модель компонентных объектов (СОМ) 104
Глава 4. Результаты использования предложенных решений 107
4.1, Характеристики разработанных программных средств 107
4.1.1. Масштабируемость 107
4 Л ,2 Поддержка аппаратных платформ и операционных
4.1.3, Взаимодействие с внешними источниками данных 113
4.2. Решение практической задачи численного моделирования 117
4.2.L Цель практического исследования 118
4.2,2, Оценка возможности расчета практической задачи 119
4.2-3. Исходные данные практической задачи 120
4.2-4. Выходные данные практической задачи 122
4.2.5- Результаты решения практической задачи и выводы .„. 135
Заключение 138
Библиографические список использованной литературы
