Категория
Информатика
Тип
дипломная работа
Страницы
38 стр.
Дата
01.04.2013
Формат файла
.rtf — Rich Text Format (Wordpad)
Архив
306212.zip — 152.61 kb
  • optimalnoe-upravlenie-vychislenijami-v-raspredelennyx-vychislitelnyx-sistemax-na-osnove-gr_306212_1.rtf — 2434.97 Kb
  • Readme_docus.me.txt — 125 Bytes
Оцените работу
Хорошо  или  Плохо


Текст работы

    Ульяновский Государственный Университет
    Факультет механико-математический
    Кафедра математической кибернетики и информатики
    Работа допущена к защите
    Зав. кафедрой Семушин И. В.
    (Ф. И. О. )
    (подпись)
    (дата)
    Д И П Л О М Н А Я Р А Б О Т А

Оптимальное управление вычислениями в распределенных ____ ___вычислительных системах на основе графа потоков данных_____ (название темы)

    Прикладная математика. 01. 02.
    (наименование и номер специальности)
    Проект выполнил студент ПМ-52 Никифоров Ю. В.
    группа подпись Ф. И. О.
    Руководитель ассистент Дулов Е. В.
    должность подпись Ф. И. О.
    Рецензент Шиняев С. А.
    подпись Ф. И. О.
    У Л Ь Я Н О В С К
    2000
    Введение

Параллельный компьютер – это набор процессоров, которые могут работать совместно для решения вычислительных задач. Это определение достаточно общее, чтобы охватить и параллельные суперкомпьютеры с сотнями или тысячами процессоров, сети персональных ЭВМ, многопроцессорные рабочие станции, и другие параллельные системы. Параллельные компьютеры интересны тем, что они позволяют концентрировать большие вычислительные ресурсы для решения важных вычислительных задач. Параллелизм совсем недавно был экзотической областью компьютерной науки, интересной, но очень далёкой для рядового программиста. Сегодняшнее направление развития приложений, архитектуры компьютеров и сетей показывает, что теперь это не так. Паралеллизм становится вездесущим, и параллельное программирование становится центральным звеном при разработке программ. Традиционно, достижения в области высокопроизводительных вычислений мотивировалось задачами численного моделирования сложных систем, таких как погода, климат, маханические устройства, электронные схемы, производственные процессы и химические реакции. Однако, наиболее влиятельной движущей силой разработки более быстрых компьютеров на сегодняшний день является потребность в коммерческих приложениях, которые требуют от компьютера возможности обработки больших объёмов данных изощрёнными способами. В число таких приложений входят видео конференции, совместная среда разработки, компьютерное диагностирование в медицине, параллельные базы данных со средствами поддержки принятия решений, продвинутая графика и виртуальная реальность, особенно в индустрии развлечений. Но несмотря на то, коммерческие приложения может определять архитектуру большинства будущих параллельных компьютеров, традиционные научные приложения останутся важными потребителями технологии параллельных вычислений. Производительность наиболее быстрых компьютеров растёт экспоненциально с 1945 до наших дней, в среднем в 10 раз каждые пять лет. Нет сомнений, что этот рост будет продолжаться. Однако, для обеспечения этого роста архитектура компьютеров радикально меняется – от последовательной к параллельной. Важной тенденцией, меняющей лицо компьютеров, является огромное возрастание возможностей компьютерных сетей. Лишь недавно, высокоскоростные сети работали на скорости 10 Mbit в секунду; в конце 90-х пропускная способность в 100 и 1000 Mbit в секунду стала обычным делом. Значительно возрасла и их надёжность. Эти достижения позволяют разрабатывать приложения, использующие процессоры на множестве удалённых компьютеров. Эта область параллельных вычислений называется распределённые вычисления. Основной задачей разработки программ, которые могут работать на множестве компьютеров одновременно, всё таки является задача параллельных вычислений. В этом отношении, два разных слова, параллельный и распределённый, сходятся. Данный короткий обзор тенденций развития приложений, архитектуры и сетей наводит на мысль, что параллелизм охватывает не только суперкомпьютеры, но и рабочие станции, персональные компьютеры и сети. Поставщики традиционных коммерческих суперкомпьютеров (SMP, MPP, параллельных векторных) достаточно быстро улучшают производительность, надежность и простоту использования своих продуктов. Однако у этих компьютеров есть один большой недостаток - цена, подчас недоступная для многих образовательных и научно-исследовательских организаций. Однако потребность в вычислительных ресурсах у этих организаций велика. Следует иметь в виду, что производительность персональных компьютеров на базе процессоров Intel в последние годы также значительно выросла. Такие компьютеры стали создавать серьезную конкуренцию рабочим станциям на базе RISC, особенно по показателю цена/производительность. Одновременно стала приобретать все большую популярность многозадачнаые ОС Windows 95, NT. Возникла идея создавать параллельные вычислительные системы (кластеры) из общедоступных компьютеров на базе Intel и недорогих Ethernet-сетей. Оказалось, что на многих классах задач и при достаточном числе узлов такие системы дают производительность, сравнимую с суперкомпьютерной. Целью данной работы является создание системы поддержки выполнения параллельных алгоритмов для локальной сети персональных компьютеров. Реализация данной системы может применяться для решения специфических задач, характеризующихся высокой степенью регулярности. Класс таких задач довольно широк, он включает в себя такие задачи, как, например, обработка изображений, решение дифференциальных уравнений, моделирование длительных во времени процессов, в том числе и в реальном времени, многие другие научные и инженерные задачи, а также другие виды потоковой обработки данных. Модель параллельного компьютера состоит из некоторого числа вычислительных машин фон Ньюмана. Модель машины фон Ньюмана включает в себя центральный процессор (Central Processing Unit), соединённый с блоком памяти. Процессор выполняет программу, которая представляет собой последовательность операций чтения/записи над



Ваше мнение



CAPTCHA