Abstract
The development of integrated applied software environment for mathematical modelling, which is oriented onto solving interdiscipline direct and inverse problems by the wide circle of users in the framework of cloud computing at the supercomputers of petaflops level stands the big set of issues of methodical, technological and organizational types. In this paper, we consider the conception of basic system of modelling (BSM), whose functionality is supposed in the framework of collective using computing center (CUCC). BSM presents the integrated software environment which supports all main technological stages of large scale computational experiments, adapted to evolution of the problem models and algorithms, as well as to architectures of multi-processor computational systems (MCS), and intended to the long life circle, which is provided by the efficient constructing of applied program packages (APPs). The achivement of the total high performance of CUCC is considered as the constrained optimization problem for the schedule of computational tasks, under taking into account the necessary resourses for the particular applications.
Highlights
Ключевые слова: масштабируемый параллелизм, облачные вычисления, математическое моделирование, многопроцессорная вычислительная система, базовая система моделирования, прикладное программное обеспечение
The development of integrated applied software environment for mathematical modelling, which is oriented onto solving interdiscipline direct and inverse problems by the wide circle of users in the framework of cloud computing at the supercomputers of petaflops level stands the big set of issues of methodical, technological and organizational types
We consider the conception of basic system of modelling (BSM), whose functionality is supposed in the framework of collective using computing center (CUCC)
Summary
Одной из главных характеристик параллелизма вычислительного процесса или алгоритма (или же решаемой задачи) является масштабируемость, которая, вообще говоря, может пониматься по разному. Зачастую в распараллеливании главное это возмножность интегрирования памяти для решения большой задачи, которую при малом количестве процессоров просто нельзя реализовать. Идеальным является выполнение расчетов непосредственно в процессоре с использованием только сверхбыстрых регистров памяти, однако их количество ограничивается несколькими десятками. Где τa и Na – среднее время выполнения одного действия и общее количество арифметических операций, tc – время реализации межпроцессорных информационных обменов, τc – время межпроцессорной передачи одного числа, Nc – количество передаваемых чисел, τ0 – время задержки (настройки) одной транзакции, mc – число обменов, а tw – время простоев (ожидания) процессора, которые можно рассматривать как неизбежную плату за рассогласованность структуры конкретного алгоритма и архитектуры МВС, на которой он выполняется. Необходимо заметить, что ресурсоемкость вычислительных задач и компьютеров эволюционирует при сохранении баланса между быстродействием и объемом памяти МВС: терафлопсам соответствуют терабайты, петафлопсам – петабайты и т.д. В идеале представляется процесс конвергенции между создателями компьютерных архитектур и разработчиками математического и программного обеспечения, результатом чего было бы осуществление голубой мечты и математиков, и конструкторов – оперативное проектирование сверхбыстрых усторойств под задачу или под алгоритм
Sign-in/Register to view highlights & summary Sign-in/Register to access full text options 
Free) 
Talk to us
Join us for a 30 min session where you can share your feedback and ask us any queries you have
Schedule a call
