РАЗРАБОТКА ИНСТРУМЕНТА ОПТИМИЗАЦИИ ПАРАЛЛЕЛЬНЫХ ПРОГРАММ Руководитель: проф. Мулярчик Степан Григорьевич.

Презентация:



Advertisements
Похожие презентации
Выполнил студент группы А Буренков Сергей Александрович. Научный руководитель к.т.н., доцент Шамаева Ольга Юрьевна. ОРГАНИЗАЦИЯ И ИССЛЕДОВАНИЕ ПАРАЛЛЕЛЬНО-ПОСЛЕДОВАТЕЛЬНЫХ.
Advertisements

ВТОРОЙ ДЕСЯТОК. Десять любых предметов можно назвать – ОДИН ДЕСЯТОК.
Разработка методов машинного обучения на основе генетических алгоритмов и эволюционной стратегии для построения управляющих конечных автоматов Второй этап.
Построение автоматов управления системами со сложным поведением на основе тестов с помощью генетического программирования Федор Николаевич Царев, СПбГУ.
Применение генетических алгоритмов для генерации числовых последовательностей, описывающих движение, на примере шага вперед человекоподобного робота Ю.К.
Разработка методов совместного применения генетического и автоматного программирования Федор Николаевич Царев, гр Магистерская диссертация Научный.
Ф. Т. Алескеров, Л. Г. Егорова НИУ ВШЭ VI Московская международная конференция по исследованию операций (ORM2010) Москва, октября 2010 Так ли уж.
Интернет Университет Суперкомпьютерных технологий Лекция 1 Основные понятия Учебный курс Введение в параллельные алгоритмы Якобовский М.В., д.ф.-м.н. Институт.
Адаптивный метод распределения SPMD-заданий в грид Паньшенсков Михаил, 545 группа Научный руководитель: Лукичев А.С. Рецензент: Демьянович Ю.К июня.
Разработка методов совместного применения генетического и автоматного программирования Федор Николаевич Царев, гр Магистерская диссертация Научный.
Разработка программного средства 3Genetic для генерации автоматов управления системами со сложным поведением Государственный контракт «Технология.
Информатика ЕГЭ Уровень А5. Вариант 1 Определите значения переменных a, b, c после выполнения следующего фрагмента программы: a:=5; b:=1; a:=a+b; if a>10.
Таблица умножения 2*2=4 1*2=2 10*2=20 3*3=9 4*2=8 3*5=15 1*5=5 2*3=6 4*1=4 * 10

Маршрутный лист «Числа до 100» ? ? ?
Применение генетического программирования для реализации систем со сложным поведением Санкт-Петербургский Государственный Университет Информационных Технологий,
1 Исследование алгоритмов решения задачи k коммивояжеров Научный руководитель, проф., д.т.н. Исполнитель, аспирант Ю.Л. Костюк М.С. Пожидаев Томский государственный.
АлтГТУ им И. И. Ползунова Проектирование и реализация каркаса распределенной системы мониторинга и диспетчеризации процессов гетерогенной среды Данил Старовойтов,
Дипломная работа «РАЗРАБОТКА ПРОГРАММНОГО ОБЕСПЕЧЕНИЯ СТРУКТУРНОГО АНАЛИЗА ЭКОНОМИКИ РЕГИОНА» Руководитель: Пимонов А.Г. Исполнитель: Игина И.В. Кемерово.
Вариант Презентация "Осень золотая".
Транксрипт:

РАЗРАБОТКА ИНСТРУМЕНТА ОПТИМИЗАЦИИ ПАРАЛЛЕЛЬНЫХ ПРОГРАММ Руководитель: проф. Мулярчик Степан Григорьевич

2 ВВЕДЕНИЕ Целью дипломной работы является разработка и реализация инструмента автоматической оптимизации параллельных алгоритмов

3 ПОСТАНОВКА ЗАДАЧИ Разработать модель распределенной вычислительной сети Разработать модель распределенной вычислительной сети Разработать адаптивный алгоритм способный оптимизировать параметры параллельной программы или вычислительного кластера на основе результатов моделирования Разработать адаптивный алгоритм способный оптимизировать параметры параллельной программы или вычислительного кластера на основе результатов моделирования Разработать интерфейс взаимодействия модели и параллельных программ. Разработать интерфейс взаимодействия модели и параллельных программ. Разработать средства визуализации результатов моделирования Разработать средства визуализации результатов моделирования Провести тестирование модели и анализ полученных результатов Провести тестирование модели и анализ полученных результатов

4 Структура инструмента оптимизации

5 МОДЕЛЬ СЕТИ Модель структуры сети Алгоритм маршрутизации Алгоритм обмена данными Алгоритм учета загрузки сети

6 Иерархия классов описывающих элементы сети

7 Алгоритм обмена данными

8 АЛГОРИТМ LU ФАКТОРИЗАЦИИ Ax=b A=LU => LUx=b = ) 2)

9 АЛГОРИТМ LU ФАКТОРИЗАЦИИ Расчёт значений блоков Матричное умножение блоков Пересылка блоков

10 ПЛАНИРОВЩИК Процессор 1 Процессор 2Процессор 3Процессор 4 LU1,1 LU1,2LU2,1LU1,3LU3,1 M2,1-1,2M3,1-1,2M2,1-1,3M3,1-1,3 LU2,2LU1,4LU4,1 LU2,3LU3,2M4,1-1,2M2,1-1,4 M3,2-2,3LU2,4LU4,2M4,1-1,3 LU3,3M3,1-1,4M4,2-2,3M3,2-2,4 LU3,4LU4,3M4,1-1,4M4,2-2,4 M4,3-3,4 LU4,4

11 СТРУКТУРА КЛАССОВ МОДЕЛИ АЛГОРИТМА

12 ГЕНЕТИЧЕСКИЙ АЛГОРИТМ Хромосомой для генетического алгоритма при оптимизации параллельного метода LU факторизации выбран план выполнения операций Оператор скрещивания реализуется компоновкой различных ярусов двух планов Оператор мутации представляет собой случайные перемещения операций отправки данных внутри одного плана

13 ВЗАИМОДЕЙСТВИЕ МОДУЛЕЙ ИНСТРУМЕНТА

14 РЕЗУЛЬТАТЫ ТЕСТИРОВАНИЯ

15 График зависимости времени работы алгоритма LU факторизации, при фиксированном количестве процессов, от количества блоков

16 ОПТИМИЗАЦИЯ МЕТОДА LU ФАКТОРИЗАЦИИ Номер поколенияНаилучший коэффициент приспособленности 10, , , , , , , , 51283

17 ЗАКЛЮЧЕНИЕ Предложен инструмент оптимизации параллельных программ. Для его реализации разработаны: Модель распределенной вычислительной сети Алгоритм оптимизации параметров параллельных программ Средство визуализации результатов работы модели Построена модель параллельного алгоритма LU факторизации После оптимизации алгоритма LU факторизации время его выполнения уменьшилось на 18 %.

18 СПАСИБО ЗА ВНИМАНИЕ