Найти

Результаты поиска

• ОПТИМИЗАЦИЯ ВЫЧИСЛИТЕЛЬНОЙ СХЕМЫ ИНТЕРПОЛЯЦИИ ДЕКАДНЫХ МЕТЕОРОЛОГИЧЕСКИХ ДАННЫХ МЕТОДОМ ОБРАТНОГО ВЗВЕШИВАНИЯ ПО РАССТОЯНИЮ С ПАРАЛЛЕЛЬНОЙ ОБРАБОТКОЙ МНОЖЕСТВЕННЫХ ВРЕМЕННЫХ СРЕЗОВ

  О.М. Голозубов , А.В. Козловский , Э.В. Мельник , Я.Э. Мельник , А.Н. Самойлов

  22-32

  2025-12-30

  Аннотация ▼

  Настоящее исследование посвящено решению проблемы вычислительной неэффективности при пространственной интерполяции больших массивов декадных метеорологических данных с использованием метода обратного взвешивания по расстоянию. Традиционные подходы, предполагающие последовательную и независимую обработку каждого временного среза, демонстрируют линейный рост времени выполнения и значительное потребление оперативной памяти, что становится критическим барьером для оперативного построения детализированных и географически привязанных растровых полей в формате GeoTIFF. Это существенно ограничивает применение метода в задачах, требующих быстрой обработки многолетних архивов данных. Целью данной работы является разработка и валидация оптимизированной вычислительной схемы, позволяющей радикально сократить временные затраты при сохранении полноты и точности результатов. Ключевая научная новизна предложенного подхода заключается в фундаментальном переосмыслении вычислительного процесса. Вместо многократного повторения идентичных операций, предложена схема, основанная на однократном расчете полного вектора геодезических расстояний от каждой ячейки растра до всех метеостанций. Эта наиболее ресурсоемкая операция выполняется лишь один раз. В дальнейшем, полученный вектор расстояний применяется ко всем временным срезам (декадам) для вычисления интерполированных значений, что устраняет основную вычислительную избыточность и обеспечивает сублинейную зависимость времени обработки от числа декад. Для дальнейшего повышения производительности применяется механизм параллельной обработки на уровне центрального процессора, реализованный посредством динамического разделения растра на независимые вычислительные блоки (батчи). Размер батчей адаптивно регулируется с учетом доступной оперативной памяти, что гарантирует стабильность и масштабируемость решения на системах различной мощности. Апробация метода на реальных метеорологических данных за период 2015-2024 годов продемонстрировала радикальное сокращение времени выполнения. В частности, обработка десяти декадных временных срезов на стандартном ноутбуке занимает менее 3,5 минут, а на серверной платформе – около 3 минут, что представляет собой многократное ускорение по сравнению с традиционными реализациями. Таким образом, разработанное решение делает оперативную обработку больших пространственно-временных метеорологических массивов реальностью для широкого круга исследователей, открывая новые возможности для климатического мониторинга, агрометеорологии и геоинформационного анализа без необходимости привлечения специализированного дорогостоящего оборудования.

• 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.