Розпаралелення обчислювального процесу побудови дискретних динамічних моделей

Abstract

Дисертаційна робота присвячена розробці методів розпаралелення обчислювального процесу побудови дискретних динамічних моделей з використанням графічних багатоядерних процесорів. Розроблені методи мають нижчу обчислювальну складністю порівняно з існуючими. Обґрунтовано ефективність використання графічних процесорів для задач побудови дискретних динамічних моделей. Запропоновано метод паралельної редукції для знаходження мінімального значення функції мети під час побудови дискретних динамічних моделей. На основі розроблених алгоритмів удосконалено процес побудови неавтономних та автономних дискретних динамічних моделей. Проведена апробація реалізації алгоритмів на динамічній моделі двообмоткового трансформатора та дискретній динамічній моделі прогнозування концентрацій шкідливих викидів в атмосферу. Оцінено ефективність запропонованих методів при побудові автономних та неавтономних моделей. На основі експериментів оцінено ефективність розпаралелення побудови моделей на різних графічних багатоядерних процесорах та в різних операційних системах. Dissertation is devoted to developing methods of parallelization of computational process of construction of discrete dynamic models based on graphical multi-core processors. This method is characterized by a lower computational complexity compared to existing ones. Efficiency of the use of graphics processors for task of constructing of discrete dynamical models is justified. A method of parallel reduction for finding the minimum of value of the objective function during the construction of discrete dynamical models is proposed. Process of construction of nonautonomous and autonomous discrete dynamical model is improved, which is based on the proposed methods. Testing of algorithms for dynamic model of two-winding transformer and for discrete dynamical model of predict of concentrations of harmful emissions is conducted. The efficiency of the proposed methods of construction of autonomous and nonautonomous models is assessed. Efficiency of parallelization of construction of models for different graphic multi-core processors and in different operation systems is evaluated based on experiments. Диссертационная работа посвящена разработке методов распараллеливания вычислительного процесса для построения дискретных динамических моделей с использованием графических многоядерных процессоров. Разработанные методы имеют более низкую вычислительную сложность по сравнению с уже существующими, что позволило ускорить процесс идентификации параметров моделей. Проведен анализ современных аппаратных средств распараллеливания, а именно кластерные системы, многопроцессорные системы, многоядерные системы, grid-системы, графические процессоры. Установлено, что графические многоядерные процессоры доступны по критерию отношения цена/производительность. Рассмотрены программные средства выполнения высокопроизводительных вычислений. Особое внимание уделено технологии CUDA. Обоснована эффективность использования графических процессоров для задачи построения дискретных динамических моделей. Исследована эффективность розпаралелення с использованием выбранного способа для вычислений общего назначения, а именно задачи умножения матриц. Предложен подход к определению эффективности использования графического процессора при выполнении параллельных вычислений. Обоснован и применен метод параллельной редукции для нахождения минимального значения функции цели при построении дискретных динамических моделей. Проведено оценивание производительности, ускорения и эффективности такого розпаралелення. Разработано программное обеспечение для построения дискретных динамических моделей с использованием распараллеливания. На основе разработанных алгоритмов усовершенствован процесс построения неавтономных и автономных дискретных динамических моделей. Проведена апробация реализации алгоритмов на динамической модели двухобмоточного трансформатора. Эффективность распараллеливания зависит от количества точек, для которых целевая функция рассчитывается на один шаг алгоритма оптимизации. Также разработанные алгоритмы апробированы на автономной дискретной динамической модели прогнозирования концентраций вредных выбросов в атмосферу. В результате исследований установлено, что чем больше параллельных потоков выполняется, тем больше будет ускорение параллельной программы. Оценена эффективность предложенных методов при построении автономных и неавтономных моделей. На основе экспериментов оценена эффективность распараллеливания модели на различных графических многоядерных процессорах и в различных операционных системах. Установлено, что разработанная параллельная программа может выполняться на новых моделях графических процессоров, на которых ускорение распараллеливания будет больше.