Оптимальное управление вычислениями в распределенных вычислительных системах на основе графа потоков...
Заключение
Оптимальное управление
параллельными вычислительными процессами является одной из сложнейших областей
параллельных вычислений. Эффективность работы параллельного вычислительной
программы (ПВП) зависит не только от её параллельной структуры, но и от того,
как реализуется её выполнение на конкретной вычислительной системе, и от многих
внешних факторов.
Главное внимение в данной работе
было сосредоточено на описание математической модели параллельного алгоритма на
основе ГПД. Были строго матеметичеки выведены критерии оптимального выполнения
ПВП в терминах потоков и загруженностей. А также, предложены алгоритмы
оптимального управления, опирающиеся на эти критерии. Один из этих алгоритмов
реализован программно, спомощью чего были проведены эксперименты на реальной
вычислительной сети. Эксперименты показали, что эффективная работа алгоритмов
оптимизации данного типа возможна только при стационарности ПВП во времени. По
мере того, как параметры потоков данных и загруженностей процессоров начинают
быстро меняться во времени, преимущества рассмотренных методов оптимального
управления ПВП начинают исчезать. В таких случаях трудно рекомендовать
какие-либо методы оптимизации, которые были бы одновременно эффективными и
практичными.
Литература.
1.
Воеводин В.В. "Математические модели и методы
в параллельных процессах", М.:Наука, 1986, 296 с.
2.
Бертсекас Д., Галлагер Р. "Сети передачи
данных", М.:Мир, 1989, 544 с.
3.
Ian Foster "Designing and Building Parallel Programs",
1995, в электронном виде.
4.
Нечепуренко М.И., Попков В.К., Майнагашев С.М. и
др. "Алгоритмы и программы решения задач на графах и сетях",
Новосибирск :Наука. Сиб. Отд-ние, 1990, 515 с.
5.
Сергиенко И.В. "Математические модели и методы
решения задач дискретной оптимизации", Киев: Наукова Думка, 1988, 471 с.
6.
Михалевич В.С. "Методы последовательной
оптимизации в дискретных сетевых задачах оптимального распределения
ресурсов", М.:Наука, 1983, 208 с.