Найти

Результаты поиска

• МОДЕЛЬ ИНФОРМАЦИОННОГО ПРОЦЕССА РАСПРЕДЕЛЕНИЯ ВЫЧИСЛИТЕЛЬНЫХ РЕСУРСОВ В ДИНАМИЧНЫХ РАСПРЕДЕЛЕННЫХ ВЫЧИСЛИТЕЛЬНЫХ СРЕДАХ

  А.Б. Клименко

  110-120

  2025-10-01

  Аннотация ▼

  Рассмотрен вопрос моделирования информационного процесса распределения вычислительных ресурсов в геораспределенных гетерогенных динамичных вычислительных средах. Актуальность работы обусловлена тем, что к настоящему времени «облачные» системы обработки данных становятся недостаточными в силу необходимости обработки больших объемов данных в режиме реального времени. В связи с этим расширяется применение «туманных» и «краевых» вычислений, что подразумевает локализацию обработки данных с целью сокращения требующегося для этого времени, с одной стороны, а с другой – ограничения на вычислительные мощности устройств приводит к необходимости распределенного решения вычислительных задач в гетерогенной, динамичной и распределенной в географическом смысле среде. Это влечет необходимость разработки новых методов и алгоритмов распределения вычислительных ресурсов, поскольку ранее разработанные методы не учитывали свойств географической распределенности и динамики вычислительных сред. Также разработанные ранее модели распределения вычислительных ресурсов не учитывают перечисленные свойства, что ставит вопрос о необходимости разработки новой модели. Предложенная в данной работе модель информационного процесса распределения вычислительных ресурсов включает параметры ресурсной стоимости передаваемых по сети данных индивидуально для узлов-участников маршрута передачи данных, а также процесса распределения вычислительных ресурсов, чем и отличается от аналогов. Проведенные экспериментальные исследования подтверждают целесообразность использования предлагаемой модели при распределении вычислительных ресурсов в георапределенных гетерогенных динамичных вычислительных средах. Практическая значимость заключается в снижении ресурсоемкости процесса распределения вычислительных ресурсов и процесса решения вычислительной задачи

• ЦЕНТРАЛЬНО-КОЛЬЦЕВОЙ ПОЛИНОМИАЛЬНЫЙ АЛГОРИТМ РАСПРЕДЕЛЕНИЯ ВЫЧИСЛИТЕЛЬНО-ВРЕМЕННЫХ РЕСУРСОВ В ГРИД-СИСТЕМАХ

  Д.Ю. Кравченко , Ю.А. Кравченко , Э. В. Кулиев , А.Э. Саак

  2022-08-09

  Аннотация ▼

  Статья посвящена решению задачи распределения вычислительно-временных ресурсов в
  грид-системах на основе адаптации используемых полиномиальных алгоритмов к квадратич-
  ным типам заявок пользователей. Актуальность задачи обоснована значительным ростом
  востребованности парадигмы распределенных вычислений в условиях информационного пере-
  полнения и неопределенности. В статье рассмотрены проблемы диспетчирования гетероген-
  ных вычислительных ресурсов при решении сложных профессиональных и научных задач, по-
  ступающих в различные моменты времени, на основе классификации по значимым признакам
  соответствия и готовности ресурса. Проведен сравнительный обзор существующих аналогов.
  Сформулирована постановка решаемой задачи в контексте выбранной тематики исследова-
  ния. Обоснована проблема диспетчирования грид-систем с централизованной архитектурой,
  которая использует технологию мульти-сайтного выполнения задач. Применение данной архи-
  тектуры требует разработки эвристических алгоритмов распределения вычислительных ре-
  сурсов с функцией учета свойств массивов заявок пользователей и оценки соответствия распи-
  сания. Исключение возникновения ошибок диспетчирования требует разработки формального
  аппарата, который будет выявлять закономерности множества заявок, введет их типизацию
  и построит эвристические алгоритмы с оценкой качества, адаптированные под соответст-
  вующие типы. Разработка такого формального аппарата несомненно является актуальной
  задачей. Не менее важной задачей в рамках создания данного аппарата является построение
  модели паритетности ресурсов и моделей взаимодействия пользователей и вычислительнойсистемы. Авторами предложено решать задачу диспетчирования вычислительных ресурсов на
  основе разработки и исследования полиномиальных алгоритмов диспетчирования массивами
  заявок гиперболического типа. Основной теоретической значимостью данного исследования
  является создание формального аппарата среды диспетчирования, включающего определение
  ресурсного прямоугольника, как модели заявки пользователя, на основе выполнения операций в
  среде диспетчирования над этими ресурсными прямоугольниками. Научная новизна исследова-
  ния заключается в разработке центрально-кольцевого полиномиального алгоритма распределе-
  ния вычислительно-временных ресурсов в грид-системах, который отличается от существую-
  щих алгоритмов диспетчирования вычислительных систем адаптацией к квадратичным типам
  заявок пользователей и позволяет повысить эффективность распределения вычислительно-
  временных ресурсов. Для оценки эффективности предложенного алгоритма разработано про-
  граммное приложение и проведен вычислительный эксперимент с разным количеством сфор-
  мированных классов вычислительных ресурсов. Полученные сравнительные результаты прове-
  денных экспериментальных исследований подтверждает эффективность предложенного ал-
  горитма распределения вычислительно-временных ресурсов. Описанные исследования имеют
  высокий уровень теоретической и практической значимости и напрямую связаны с решением
  классических задач искусственного интеллекта.

• РЕАЛИЗАЦИЯ РАСПРЕДЕЛЕННЫХ ВЫЧИСЛЕНИЙ НА ОТЕЧЕСТВЕННЫХ МИКРОПРОЦЕССОРНЫХ УСТРОЙСТВАХ

  И. А. Шипов

  2022-04-21

  Аннотация ▼

  Целью работы – это создание производительного вычислительного устройства для
  бесплатформенной инерциальной навигационной системы (БИНС) наземного робототехни-
  ческого комплекса (РТК) на отечественной элементной базе. Дано формальное описание
  типовых достаточных функций, выполняемых БИНС и описаны основные принципы алго-
  ритмов с точки зрения требования к вычислительным ресурсам. Приведено описание имею-
  щихся на рынке отечественных микроконтроллеров и сравнение с ближайшим зарубежным
  аналогом. Результаты проведенного макетирования показали принципиальную возможность,
  но невысокую перспективность создания вычислительных устройств на одном микрокон-
  троллере. В связи с этим были выработаны и реализованы технические предложения по уве-
  личению вычислительной мощности по средствам построения архитектуры многопроцес-
  сорного вычислителя. Как следствие потребовалась выработка особых подходов к проекти-
  рованию алгоритмов и программного обеспечения. Организация распределенных вычислений
  является одним из наиболее оптимальных методов обеспечения расчета алгоритмов функ-
  ционирования. Введение в контур вычислителя дополнительных микропроцессоров позволило
  не только увеличить вычислительную мощность, но и ввести дополнительные интерфейсы
  взаимодействия как с потребителем, так и с датчиками первичной информации. Предло-
  женный вариант распределения алгоритмов функционирования БИНС позволил обеспечить
  создание задела на перспективы развития и масштабируемость системы. Наиболее ресурсо-
  емким алгоритмом является расчет инерциальных координат, реализованный в виде итера-
  тивного расчета определения широтной составляющей местоположения. Также запас про-
  изводительности может позволить реализовать дополнительные адаптивные алгоритмы
  фильтрации и обработки данных по результатам испытаний и эксплуатации наземного под-
  вижного объекта. Обоснован выбор интерфейса внутриплатного обмена между контролле-
  рами и описано его практическое применение. Создание замкнутого контура обмена инфор-
  мацией позволило реализовать дополнительные параллельные вычисления вторичной инфор-
  мации и выполнить расчет автономного счисления координат местоположения объекта.
  Описанные технические решения могут быть использованы при проектировании встраивае-
  мых вычислителей для объектов различного назначения функционирующих на базе жесткой
  логики. В качестве основного недостатка представленного подхода к проектированию вы-
  числителя можно обозначить ограниченный функционал при работе с постоянно запоми-
  нающими устройствами.

• ИСПОЛЬЗОВАНИЕ ГЕТЕРОГЕННЫХ ВЫЧИСЛИТЕЛЬНЫХ УЗЛОВ В ГРИД-СИСТЕМАХ ПРИ РЕШЕНИИ КОМБИНАТОРНЫХ ЗАДАЧ

  А.М. Альбертьян , И. И. Курочкин , Э.И. Ватутин

  142-153

  2021-10-05

  Аннотация ▼

  В настоящее время для решения больших вычислительных задач используются не только многопроцессорные вычислительные системы, но и различные виды распределенных систем. Распределенные вычислительные системы имеют ряд особенностей: возможное наличие отказов узлов и каналов связи, непостоянное время работы узлов, возможные ошибки в расчетах, гетерогенность вычислительных узлов. Под гетерогенностью вычислительных узлов будем понимать не только различную вычислительную способность и различные архитектуры центральных процессоров, но и наличие на узле других компонентов, способных проводить вычисления. К таким компонентам можно отнести видеокарты и математические сопроцессоры. Узел распределенной вычислительной системы будем называть гетеро-генным, если помимо одного или нескольких центральных процессоров в его составе есть дополнительные вычислительные устройства. При решении вычислительной задачи на распределенной системе необходимо максимизировать использование всех доступных вычисли-тельных ресурсов. Для этого необходимо не только распределить вычислительные подзадачи на узлы в соответствии с их вычислительной способностью, но и учесть особенности дополнительных вычислительных устройств. Исследованию методов максимизации использования ресурсов на гетерогенных узлах распределенной вычислительной системы посвящена эта работа. Основной целью данной работы является создание переносимого приложения, произ-водящего параллельные вычисления с использованием многопоточной модели выполнения. При разработке приложения акцент делается на наиболее полном использовании доступных аппаратных ресурсов. Одним из основных требований к реализации является оптимизация про-изводительности приложения для различных компьютерных архитектур, а также возможность параллельного выполнения приложения на разнородных вычислительных устройствах, входящих в состав гетерогенного вычислительного комплекса. Была исследована возможность применения ряда методов программно-алгоритмической оптимизации для многопроцессорных архитектур различных поколений. А также была проведена оценка эффективности их использования для высоконагруженных многопоточных приложений. Представлено решение проблемы квазиоптимального динамического распределения вычислительных заданий между всеми доступными на данный момент вычислительными устройствами гетеро-генного вычислительного комплекса.

• ОЦЕНКА ВЕРОЯТНОСТИ ОБНАРУЖЕНИЯ ЛОЖНОГО РЕЗУЛЬТАТА РАСПРЕДЕЛЕННЫХ ВЫЧИСЛЕНИЙ ВЫПОЛНЯЕМЫХ ЦЕНТРАЛИЗОВАННОЙ МНОГОАГЕНТНОЙ СИСТЕМОЙ

  В.А. Литвиненко , С.А. Ховансков , В.С. Хованскова

  2021-11-14

  Аннотация ▼

  Рассматриваются вопросы защиты распределённых вычислений организованных на ос-
  нове многоагентной системе для решения задач многовариантного моделирования.
  При моделировании выбор одного из многих вариантов может потребовать перебора огром-
  ного множества параметров недоступного для быстродействующей ЭВМ. Для сокращения
  времени решения таких задач используют распределенные вычисления. Существует множе-
  ство различных подходов для организации распределенных вычислений в компьютерной сети
  – технология grid, metacomputing (BOINC, PVM и другие). Все они предназначены для создания
  централизованных систем распределенных вычислений. Распределенные вычисления организуются на основе многоагентной системы на вычислительных узлах любой компьютерной
  сети. При использовании в качестве вычислительной среды компьютерную сеть большого
  масштаба могут возникнуть угрозы безопасности распределенных вычислений. Одной из
  таких угроз является получение в процессе вычислений ложного результата от злоумышлен-
  ников. Ложный результат может привести в процессе моделирования к принятию не опти-
  мального, либо неправильного решения. Управляющие агенты централизованной системы
  распределенных вычислений, кроме управления распределенной системой, вынуждены выпол-
  нять обнаружение ложных результатов процесса вычислений. Разработана методика рас-
  чета вероятности обнаружения ложного результата в зависимости от общего количества
  агентов многоагентной системы и количества управляющих агентов. Приведены примеры
  расчёта количество управляющих агентов, обеспечивающих в многоагентной системе тре-
  буемую вероятность обнаружения ложных результатов.

• БИОИНСПИРИРОВАННЫЙ МЕТОД КЛАССИФИКАЦИИ РАСПРЕДЕЛЕННЫХ ВЫЧИСЛИТЕЛЬНЫХ РЕСУРСОВ ДЛЯ ДИСПЕТЧИРОВАНИЯ В ГРИД-СИСТЕМАХ

  Д.Ю. Кравченко , Ю.А. Кравченко, В. В. Марков , А.Э. Саак

  2021-11-14

  Аннотация ▼

  Статья посвящена решению задачи диспетчирования распределенных вычислитель-
  ных ресурсов на основе их классификации методом биоинспирированного поиска для повы-
  шения эффективности функционирования грид-систем. Актуальность задачи обоснована
  значительным ростом востребованности парадигмы распределенных вычислений в услови-
  ях информационного переполнения и неопределенности. В статье рассмотрены проблемы
  диспетчирования гетерогенных вычислительных ресурсов при решении сложных профес-
  сиональных и научных задач, поступающих в различные моменты времени, на основе клас-
  сификации по значимым признакам соответствия и готовности ресурса. Проведен срав-
  нительный обзор существующих аналогов. Сформулирована постановка решаемой задачи вконтексте выбранной тематики исследования. Обоснована стратегия выбора биоинспи-
  рированного моделирования для решения поставленной задачи. Проанализированы аспекты
  эффективности применения различных децентрализованных биоинспирированных мето-
  дов. Предложено решать задачу диспетчирования вычислительных ресурсов на основе
  определения соответствия ресурса необходимому классу. Классификация проводиться на
  основе применения биоинспирированного метода оптимизации, построенного на основе
  алгоритма поиска косяком рыб. Использование популяционного биоинспирированного ме-
  тода позволяет обеспечить беспрецедентный параллелизм получения альтернативных
  решений и оптимизировать распределение имеющихся вычислительных ресурсов в зависи-
  мости от наборов значимых признаков. Объектом исследования являются процессы клас-
  сификации данных, включающие в себя упорядоченные последовательности действий, на-
  правленных на распределение вычислительных ресурсов по классам решаемых задач. Предме-
  том исследования являются биоинспирированные методы решения задачи классификации
  данных в грид-системах. Для оценки эффективности предложенного метода разработано
  программное приложение и проведен вычислительный эксперимент с разным количеством
  сформированных классов вычислительных ресурсов. Каждый вычислительный ресурс имеет
  определенный набор атрибутов, являющийся вектором его признаков. Косинусная мера сход-
  ства вектора признаков ресурса и вектора признаков определенного класса является крите-
  рием классификации. Для повышения качества процесса диспетчирования задача классифи-
  кации вычислительных ресурсов решена для множества вариантов организации потоков
  сложных решаемых задач в грид-системах. Полученные количественные оценки демонстри-
  руют экономию времени при решении задач диспетчирования распределенных вычислитель-
  ных ресурсов на основе их классификации методом биоинспирированного поиска не менее
  7 %. Временная сложность в рассмотренных примерах составила . Описанные ис-
  следования имеют высокий уровень теоретической и практической значимости и напря-
  мую связаны с решением классических задач искусственного интеллекта.