Анотація до роботи:

Ющенко Р.А. Методика оцінювання ефективності однорідної обробки даних на кластерних комплексах. – Рукопис.

Дисертація на здобуття наукового ступеня кандидата фізико-математичних наук за спеціальністю 01.05.03 – математичне та програмне забезпечення обчислювальних машин та систем. – Інститут кібернетики імені В.М. Глушкова НАН України, Київ, 2009.

Дисертація присвячена розробці методики оцінювання ефективності однорідної обробки даних на паралельних комп'ютерах кластерної архітектури для прогнозування часу виконання обчислень на основі невеликого числа експериментів на послідовному або паралельному комп'ютері.

Значну частку паралельних обчислень, виконуваних на комп'ютерних комплексах кластерної архітектури, займають задачі однорідної обробки даних великого об'єму, які добре розпаралелюються на комплексах з розподіленою пам'яттю. Однак, використання звертань до дискових носіїв у процесі обчислень ускладнює можливість оцінювання ефективності паралельної програми заздалегідь (до її реалізації). У дисертації показано, що при використанні в розрахунку досить великої кількості процесорів поводження обчислювального процесу добре описується системою масового обслуговування в якій потоком заявок є потік запитів до сервера-постачальника даних. У результаті досліджень отримані оцінки для часто застосовуваних на практиці шаблонів паралельних алгоритмів: «майстер – робітник», «одна програма – багато даних», «розділяй і володарюй» і стратегій організації даних: «централізація», «дублювання» і «розчленовування».

На підставі отриманих оцінок розроблена методика оцінювання ефективності, що дозволяє на основі невеликої кількості експериментів на базовому комп'ютері отримати оцінку ефективності даної задачі на довільному кластерному комплексі виходячи з його технічних характеристик.

Результати теоретичних досліджень, представлених у дисертації, випробувані при проектуванні й удосконалюванні архітектури й системного програмного забезпечення кластерів сімейства Інпарком, а також кластерів в Українському державному геолого-розвідувальному інституті. Отримана методика використана для дослідження й оптимізації обчислювального середовища для задач автоматичної розмітки корпуса мови, генетичного алгоритму кластеризації, сейсмічного кінцево-різницевого моделювання, міграції сейсмічних хвиль.

Зазначена методика вбудована в систему керування комплексами Інпарком- 8-256, що дозволяє планувати й виділити ресурси для виконання завдання в пакетному режимі, виконувати моніторинг устаткування й завдань, контролювати й ураховувати час виконання.

У дисертаційній роботі досліджено методи однорідної обробки даних великого об’єму для паралельних комп’ютерів кластерної архітектури:

– запропоновано нові математичні моделі обчислювального процесу на основі систем масового обслуговування;

– розроблено методику оцінювання та отримано оцінки ефективності систем паралельних обчислень для різних шаблонів паралельного програмування з урахуванням стратегій організації даних, отримано оцінки для патернів «майстер – робітник», «одна програма – багато даних», «розподіляй і володарюй» і стратегій організації даних: «централізація», «дублювання» та «розчленування»;

– розроблено бібліотеку класів для вимірювання параметрів задіяних ресурсів послідовної паралельної програми для отримання параметрів, необхідних для застосування методики оцінювання;

– експериментально досліджено вплив архітектури паралельного комп’ютера на ефективність виконання паралельних програм обробки однорідних даних;

– запропоновано гібридний генетичний алгоритм кластеризації даних для задач Data Mining, розпізнавання образів та стискання даних, проведено порівняння швидкості збіжності класичного й гібридного генетичного алгоритму за результатами експериментів;

використовуючи методику отримані оцінки ефективності готових застосувань для задач, які Інститут кібернетики ім. В.М. Глушкова виконує згідно наукових тематик;

для комплексів Інпарком-16, -32, -64, 128, -256 розроблено систему керування кластером, призначену оцінити ефективність паралельної програми після серії експериментів.