Аннотация: В статье исследуются возможности конфигурирования цикла управления, т.е. определения распределения интервалов времени, необходимых для выполнения отдельных операций управления, по потокам исполнения, обеспечивающего реализуемость управления. Параллельное выполнение операций управления, там, где это допускается алгоритмом управления, в случае успешного конфигурирования цикла управления позволяет существенно снизить его длительность. Объектом исследования в данной статье являются системы управления с объектно-ориентированной архитектурой, предполагающей комбинированную вертикально-горизонтальную интеграцию функциональных блоков и модулей, распределяющих между собой все задачи управления. Данная архитектура реализуется посредством акторной инструментальной модели с использованием метапрограммирования. Такие системы управления наилучшим образом обеспечивают сокращение длительности цикла управления за счет параллельного выполнения вычислительных и других операций управления. Рассматриваются несколько подходов к конфигурированию цикла управления: без оптимизации, с комбинаторной оптимизацией по времени, с комбинаторной оптимизацией по ресурсам системы. Также достижение конфигурации, близкой к оптимальной, может быть достигнуто за счет использования адаптивного конфигурирования. Исследования показывают, что задача конфигурирования цикла системы управления имеет несколько вариантов решения. Практическое получение решения задачи конфигурирования в случае комбинаторной оптимизации связано с существенными сложностями, обусловленными высокой алгоритмической сложностью задачи и большим объемом потребных вычислений, быстро растущим по мере увеличения числа операций на этапах цикла управления. Возможным средством преодоления этих сложностей является использование стохастических методов, резко снижающих потребный объем вычислений. Также существенное снижение сложности задачи конфигурирования цикла системы управления можно добиться при использовании адаптивного конфигурирования, имеющего два варианта реализации. Первый вариант – это конфигурирование цикла системы управления в реальном времени. Второй вариант – это определение квазиоптимальной конфигурации на основе многократного конфигурирования с разными исходными данными и последующего сравнения получаемых результатов.

Ключевые слова: система управления, память-ориентированная, конфигурирование, оптимизация, цикл, элементы, операции управления, потоки исполнения, адаптивный, методы сортировки

Библиография:
Зеленский А.А., Кузнецов А.П., Илюхин Ю.В., Грибков А.А. Реализуемость управления движением промышленных роботов, станков с ЧПУ и мехатронных систем. Часть 1 // Вестник машиностроения. 2022. №11. С. 43-51.
Зеленский А.А., Кузнецов А.П., Илюхин Ю.В., Грибков А.А. Реализуемость управления движением промышленных роботов, станков с ЧПУ и мехатронных систем. Часть 2 // Вестник машиностроения. 2023. №3. С. 213-220.
Cell Broadband Engine Programming Tutorial. Version 2.0. IBM Systems and Technology Group, December 15, 2006. URL: https://arcb.csc.ncsu.edu/~mueller/cluster/ps3/CBE_Tutorial_v2.0_15December2006.pdf
Ghose S., Hsieh K., Boroumand A., Ausavarungnirun R., Mutlu O. Enabling the Adoption of Processing-in-Memory: Challenges, Mechanisms, Future Research Directions. 2018. URL: https://arxiv.org/abs/1802.00320
Singh G., Chelini L., Corda S., Awan A.J., Stuijk S., Jordans R., Corporaal H., Boonstraz A. Near-Memory Computing: Past, Present, and Future. August 2019, Microprocessors and Microsystems 71. U

Аннотация: Предметом исследования является возможность распараллеливания циклов с зависимыми витками и телом, в котором порядок исполнения операторов строго определен. Такие циклы достаточно часто встречаются, например, в задачах численного моделирования методом частиц в ячейках, где на первой стадии исполнения тела цикла обрабатываются частицы и вычисляется некое определяемое ими поле, а на второй стадии решается дифференциальное уравнение в частных производных, зависимое от этого поля. Возможность распараллеливания тел таких циклов в настоящее время недостаточно освещена в литературе, данная тема является актуальной. Используются идеи применения прогнозирующих (авторегрессионных точечных) каналов в программной транзакционной памяти. Реализация построена с применением объектно-ориентированного программирования. Впервые сформулирована концепция сверхоптимистичных вычислений, то есть работы с прогнозирующими каналами в условиях частично транзакционной памяти. Предложены механизмы реализации частично транзакционной памяти, адаптированные к применению каналов. Предложена схема распараллеливания линейно исполняемых тел циклов (с зависимыми витками) на базе сверхоптимистичных вычислений, показана ее оправданность на примере решения задачи о моделировании пучка заряженных частиц в электростатической линзе.

Ключевые слова: сверхоптимистичные вычисления, предикция значений, программная транзакционная память, предицирующие каналы, численное моделирование, частицы в ячейках, прогностические зависимости, распараллеливание, дифференциальные уравнения, электростатическая линза

Библиография:
Воеводин, В.В. Параллельные вычисления / В.В. Воеводин, Вл.В. Воеводин.— СПб.: БХВ-Петербург, 2002. — 608 с.
Хокни Р., Иствуд Дж. Численное моделирование методом частиц. — М.: Мир, 1987. — 640 с.
Пекунов В. В. Новые методы параллельного моделирования распространения загрязнений в окрестности промышленных и муниципальных объектов // Дис. докт. тех. наук.-Иваново, 2009.-274 с.
Черняк, Л. Транзакционная память-первые шаги / Л. Черняк // Открытые системы. СУБД. — 2007.— №4.— С.12-15.
Пекунов В.В. Предицирующие каналы в параллельном программировании: возможное применение в математическом моделировании процессов в сплошных средах // Программные системы и вычислительные методы. – 2019. – № 3. – С. 37-48. DOI: 10.7256/2454-0714.2019.3.30393 URL: https://nbpublish.com/ library_read_article.php?id=30393
Salil Pant and Greg Byrd. A case for using value prediction to improve performance of transactional memory. In TRANSACT ’09: 4th Workshop on Transactional Computing, feb 2009. URL: http://transact09.cs.wa

Аннотация: В данной работе рассматривается проблема применения предикции в классическом и параллельном программировании задач математического моделирования, основанных на численном интегрировании дифференциальных уравнений в частных производных. Предикция может использоваться для замены фрагментов математической модели более простыми приближенными соотношениями, для опережающего прогнозирования значений принимаемых в ходе параллельного счета данных, для прогнозирования времени исполнения фрагментов параллельной программы при решении вопроса о применении последовательного или параллельного алгоритма и при балансировке загрузки отдельных процессоров вычислительной системы. Для формализации видов предикторов и определения математических соотношений, позволяющих их вычислить, используются подходы и методы вычислительной математики (теории интерполяции и экстраполяции). Для определения программных реализаций предикторов используются подходы, характерные для инженерии параллельного программирования. Полученные результаты проверяются экспериментально. В работе впервые предложен новый вид технологических средств предикции для использовании в параллельном программировании – предикционно-решающие каналы. Предложены два вида каналов – авторегрессионные точечные и линейные (явные или неявные) коллективного решения. Изложены математические аспекты предикции в таких каналах, кратко описаны базовые средства программирования. Показано, что совмещение каналов со средствами предсказания данных упрощает программирование ряда алгоритмов, связанных с численным моделированием, и позволяет, в частности, осуществлять скрытые переходы от явных разностных схем к неявным, отличающихся большей устойчивостью счета, а также от последовательных алгоритмов счета к параллельным. На примере задачи численного интегрирования нестационарного уравнения теплопроводности показано, что адекватное применение каналов в ряде случаев позволяет ускорить расчет на многоядерных вычислительных системах.

Ключевые слова: ускорение счета, разностные схемы, дифференциальные уравнения, математическое моделирование, линейная экстраполяция, предсказание данных, каналы, параллельное программирование, аппроксимация разностных схем, персептроны

Библиография:
Пекунов В.В. Метаслой моделирования алгоритма, данных и функциональных характеристик последовательных и параллельных программ // Информационные технологии.-2011.-№6.-С.51-56.
Пекунов В. В. Новые методы параллельного моделирования распространения загрязнений в окрестности промышленных и муниципальных объектов // Дис. докт. тех. наук.-Иваново, 2009.-274 с.
Попова А. И. Применение адаптивных алгоритмов в численном методе пространственной и временной экстраполяции мезометеорологических полей // Дисс. канд. физ.-мат. наук. – Сургут, 2006. – 147 с.
Пекунов В.В. Применение предикции при параллельной обработке цепочек предикатов в регулярно-логических выражениях // Кибернетика и программирование. – 2018. – № 6. – С. 48-55. DOI: 10.25136/2306-4196.2018.6.27986 URL: https://nbpublish.com/library_read_article.php?id=27986
Dlib C++ Library. – URL: http://dlib.net
Abadi M., Agarwal A., Barham P. et al. TensorFlow: Large-scale machine learning on heterogeneous systems, 2015. Software available from tensorflo

Аннотация: Для решения задачи оптимизации используемых ресурсов и планирования вычислений в настоящее время успешно используются различные метаэвристики, в частности, метод имитации отжига. Имитация отжига - метод последовательный, что затрудняет его распараллеливание, однако, в последнее время были разработаны различные способы распараллеливания с целью улучшения качества получаемых решений и времени работы алгоритма.
Предметом исследования являются методы распараллеливания имитации отжига, в частности, метод независимых запусков с синхронизацией и асинхронный. В качестве примера реализации имитации отжига выбран метод с температурной схемой "тушения", как ниболее быстрый. Проведен аналитический обзор методов распараллеливания имитации отжига с выделением наиболее перспективных, для которых проведена серия вычислительных экспериментов с использованием. Научная новизна заключается в обнаружении новых зависимостей и тенденций, ранее не описанных в подобных исследованиях: для параллельной имитации отжига с синхронизацией поднят вопрос существования зависимости качества получаемого решения не только от количества вычисляющих устройств, но и от частоты обмена решениями. Для параллельнойй асинхронной имитации отжига прослеживается тенденция улучшения решений с увеличением количества вычисляющих устройств, тогда как для синхронной имитации отжига нельзя вести речь об однозначном улучшении и зависимости только от числа вычисляющих устройств.

Ключевые слова: имитация отжига, параллельный алгоритм, оптимизация, вычислительная система, оптимизация ресурсов, параллельные вычисления, распределение ресурсов, метаэвристика, методы распараллеливания, планирование вычислений

Библиография:
MсGee A. A. and Markarian M. D. Optimum Allocation of Research (Engineering Manpower within a Multi-Project Organizational Structures). IRE Trans. Engng. Manag., v. 9, No. 3, 1962.
Levy F. E., Thompson G., Wiest J. Multiship, Multishop, Workloadsmoothing Program, Naval Research, Logistics Quarterly, v. 9, No. 1, 1962.
Fey С.F. Least Cost Estimating and Scheduling with Limited Resources. Abstract. Recent Advances Math. Programm, 1963.
Барский А.Б. Параллельные процессы в вычислительных системах: планирование и организация. – М.: Радио и связь, 1990.
F. Busetti, Simulated annealing overview. 2003. (http://citeseer.uark.edu:8080/citeseerx/viewdoc/summary;jsessionid=9F958F3AD8ACB341A84315A737883592?doi=10.1.1.66.5018)
L.Ingber, Simulated annealing: practice versus theory.1993. (http://citeseer.uark.edu:8080/citeseerx/viewdoc/summary?doi=10.1.1.15.1046)
Crainic T.G., Toulouse M. Parallel Metaheuristics. In T. G. Crainic and G. Laporte, editors, Fleet Management and Logistics, pages 205-25 1, 199