Бакалавр
Дипломные и курсовые на заказ

Сборочная технология реализации метода частиц для MIMD мультикомпьютеров

Диссертация: Сборочная технология реализации метода частиц для MIMD мультикомпьютеров
ДиссертацияПомощь в написанииУзнать стоимостьмоей работы

Диссертационная работа посвящена решению задачи автоматизации создания параллельных программ, реализующих метод частиц в ячейках, для их выполнения на МЕУГО мультикомпьютерах. Предлагаемые алгоритмы распараллеливания метода частиц в ячейках основаны на использовании сборочной технологии программирования. 85) Разработана параллельная реализация метода частиц в ячейках в применении к решению задачи… Читать ещё >

Содержание

  • ГЛАВА 1. МЕТОД ЧАСТИЦ В ЯЧЕЙКАХ И ОСОБЕННОСТИ ЕГО ПАРАЛЛЕЛЬНОЙ РЕАЛИЗАЦИИ
    • 1. 1. Применение PIC в физике плазмы
    • 1. 2. Математическая модель и ее дискретизация
    • 1. 3. Проблемы создания параллельной программы

Сборочная технология реализации метода частиц для MIMD мультикомпьютеров (реферат, курсовая, диплом, контрольная)

2.1 Две основных стратегии распределения данных между ПЭ.32.

2.2 Иерархическая декомпозиция.42.

2.3 Две реализации PIC на архитектуре гиперкуб.43.

2.4 Реализация PIC алгоритма на МВК «Сибирь» .44.

2.5 Реализация на мультитранспьютерной системе.46.

Заключение

48.

ГЛАВА З. ЗАДАЧА КОНСТРУИРОВАНИЯ ПРОГРАММЫ, РЕАЛИЗУЮЩЕЙ PIC.50.

Введение

.50.

3.1 Линеаризация массовых алгоритмов и сборочная технология программирования.51.

3.1.1 Линеаризация массовых алгоритмов.51.

3.1.2 Отображение алгоритма на ресурсы мулътикомпъютера.54.

3.1.3 Сборочная технология.55.

3.2 Линеаризация PIC алгоритма.56.

3.3 Выполнение линеаризованного PIC алгоритма на двумерной решетке процессоров.59.

3.4 Выполнение линеаризованного PIC алгоритма на гиперкубе.61.

3.5 Определение атомарного фрагмента вычислений.62.

Заключение

63.

ГЛАВА 4. ДИНАМИЧЕСКАЯ БАЛАНСИРОВКА ЗАГРУЗКИ ПРОЦЕССОРНЫХ ЭЛЕМЕНТОВ.65.

Введение

65.

4.1 Алгоритм начальной балансировки загрузки ПЭ при реализации метода частиц в ячейках на линейке ПЭ.67.

4.2 Централизованный алгоритм динамической балансировки загрузки процессорных элементов при реализации метода частиц в ячейках на линейке ПЭ.74.

4.3 Определение порога разрешенного дисбаланса BP.75.

— 44.4 Балансировка загрузки ПЭ при реализации метода частиц в ячейках на решетке ПЭ.77.

4.5 Использование виртуальных слоев ПМ.78.

4.6 Децентрализованный алгоритм динамической балансировки загрузки ПЭ для задач с неизменяемым количеством частиц.80.

4.7 Специализированный децентрализованный алгоритм.82.

4.8 Диффузионные алгоритмы балансировки загрузки.82.

4.8.1 Основной диффузионный алгоритм балансировки загрузки.82.

4.8.2 Диффузионный алгоритм балансировки загрузки при реализации PIC метода на линейке процессоров.85.

4.9 Сравнение работы различных алгоритмов динамической балансировки загрузки ПЭ.91.

Заключение

93.

ГЛАВА 5. СРЕДСТВА АВТОМАТИЧЕСКОГО КОНСТРУИРОВАНИЯ ПАРАЛЛЕЛЬНОЙ ПРОГРАММЫ, РЕАЛИЗУЮЩЕЙ PIC МЕТОД.95.

Введение

95.

5.1 Решение двух задач физики плазмы.97.

5.1.1 Расширение облака плотной плазмы в замагниченном фоне.97.

5.1.2 Задача о взаимодействии лазерного импульса с плазмой.98.

5.2 Реализации PIC на ряде мультикомпьютеров в сборочном стиле.99.

5.2.1 Реализация PIC для мулътикомпъютера Parsytec PowerXplorer.100.

5.2.2 Реализация на мулътикомпъютере МВС-100.101.

5.2.3 Реализация PIC на гиперкубе Intel iPSC/860.102.

5.2.4 Использование библиотеки MPI для организации взаимодействия процессов (реализация для мулътикомпъютеров SiliconGraphics Power-Challenge, JBMSP2, Cray J90, Cray ТЗЕ).103.

5.2.5 Реализация динамической балансировки загрузки ПЭ.105.

5.3 Иерархия классов при реализации PIC на языке С++.106.

5.4 Генератор параллельных программ, реализующих метод частиц в ячейках.109.

5.5 Интерактивная система визуализации процесса сборки параллельной программы.115.

5.6 Интерактивная система визуализации процесса моделирования .122 Заключение.124.

ЗАКЛЮЧЕНИЕ

126.

СПИСОК ЛИТЕРАТУРЫ

128.

ПРИЛОЖЕНИЕ А. ЗАГОЛОВОЧНЫЙ ФАЙЛ ДЛЯ ПРОГРАММЫ, МОДЕЛИРУЮЩЕЙ РАЗЛЕТ ОБЛАКА ПЛАЗМЫ В ЗАМАГНИЧЕННОМ ФОНЕ.136.

Определение некоторых функций.139.

Диссертационная работа посвящена решению задачи автоматизации создания параллельных программ, реализующих метод частиц в ячейках, для их выполнения на МЕУГО мультикомпьютерах. Предлагаемые алгоритмы распараллеливания метода частиц в ячейках основаны на использовании сборочной технологии программирования.

Актуальность. Во многих областях науки (таких как атомная энергетика, изучение поведения плазмы, изучение различных космических явлений, в частности, вспышек сверхновых звезд, моделирование полупроводниковых приборов) проведение или повторение условий экспериментов невозможно или очень дорого. Таким образом, возникает необходимость в численном моделировании природных явлений и сложнейших технических устройств.

Такие задачи обычно характеризуются большим объемом данных и вычислений, что требует использования именно параллельных суперкомпьютеров. Однако исследователю, занимающемуся физическим или вычислительным аспектом задачи, далеко не просто написать эффективную параллельную программу моделирования физического явления с использованием общепринятых ныне систем программирования. Более того, для многих задач, характеризующихся нерегулярной, динамически изменяющейся структурой данных, разработка эффективной параллельной программы моделирования того же физического явления, но с другими начальными данными, может занять много времени даже при использовании труда квалифицированного программиста. Поэтому задача создания системы конструирования и динамического реконструирования таких параллельных программ является актуальной.

Примером такой задачи является метод частиц в ячейках (Particles-In-Cell methodPIC), который имеет многочисленные приложения в тех областях, где решение проблемы конечно-разностными методами невозможно ввиду ее большой размерности. Несмотря на высокую степень внутреннего параллелизма, метод является сложным для эффективной параллельной реализации, так как отличается нерегулярной, динамически изменяющейся структурой данных. Параллельная программа, реализующая PIC, должна настраиваться на непредсказуемо изменяемое распределение частиц в пространстве в процессе моделирования.

Основная задача диссертационной работы состояла в адаптации технологии сборочного программирования для реализации метода частиц в ячейках и разработке поддерживающих реализацию метода частиц в ячейках языка и системы параллельного программирования (включая систему визуализации).

Основные результаты работы следующие:

1) разработаны методы распараллеливания PIC на основе сборочной технологии создания параллельных программ;

2) разработаны и реализованы линеаризованные алгоритмы параллельной реализации метода частиц в ячейках на мультикомпьютерах с коммутационной сетью типа линейка, решетка, тор и гиперкуб (универсальное распараллеливание метода);

3) разработаны и реализованы централизованные и децентрализованные алгоритмы динамической балансировки загрузки мультикомпьютера;

4) разработаны сборочный язык и средства параллельного программирования, автоматизирующие создание параллельных PIC программ;

— 85) Разработана параллельная реализация метода частиц в ячейках в применении к решению задачи разлета облака плазмы для мультикомпьютеров Parsytec PowerXplorer, МВС-100, SiliconGraphics Power-Challenge, IBM SP2, Cray J90, Cray T3D, Intel iPSC/860 hypercube. С помощью разработанных программ проведены многочисленные численные эксперименты для изучения.

• поведения облака плазмы в замагниченном фоне (при однородном и неоднородном магнитном поле);

• свойств электромагнитного пучка, используемого в лазере при моделировании взаимодействия лазерного импульса с плазмой.

Разработанные средства программирования позволяют широко использовать метод частиц в ячейках для численного моделирования различных физических экспериментов.

Основные результаты диссертационной работы опубликованы в [3−10, 33]. Результаты докладывались на: Международной конференции «Параллельные вычисления и математическое моделирование», РФЯЦ ВНИИЭФ, Саров, 1996; 11-й Всероссийской конференции «Теоретические основы и конструирование численных алгоритмов решения задач математической физики», Пущино, 1996; Международной конференции «High-Performance Computing and Networking», Вена, Австрия, 1997; 6-м Международном семинаре «Распределенная обработка информации» РОИ'98, Новосибирск, 1998; 3-м Сибирском конгрессе INPRIM'98, Новосибирск, 1998; XV Международной школе-семинаре «Информационные технологии в задачах математического моделирования», Новосибирск, 1998; на научных семинарах отдела МО ВВС Института Вычислительной Математики и Математической Геофизики (бывшего Вычислительного Центра) СО РАН.

Диссертационная работа состоит из введения, пяти глав, заключения и списка литературы из 60 названий.

ЗАКЛЮЧЕНИЕ

.

В рамках диссертационной работы проведен обзор существующих параллельных реализаций метода частиц в ячейках. Для универсальной реализации метода применена сборочная технология программирования.

Разработаны средства автоматического конструирования параллельных PIC программ. Можно выделить следующие основные результаты работы:

1. разработаны методы распараллеливания PIC на основе сборочной технологии создания параллельных программ;

2. разработаны и реализованы линеаризованные алгоритмы параллельной реализации метода частиц в ячейках на мультикомпьютерах с коммутационной сетью типа линейка, решетка, тор и гиперкуб (универсальное распараллеливание метода);

3. разработаны и реализованы централизованные и децентрализованные алгоритмы динамической балансировки загрузки мультикомпьютера;

4. разработаны сборочный язык и средства параллельного программирования, автоматизирующие создание параллельных PIC программ;

5. разработана параллельная реализация метода частиц в ячейках в применении к решению задачи разлета облака плазмы для Parsytec PowerXplorer, МВС-100, SiliconGraphics Power-Challenge, IBM SP2, Cray J90, Cray T3D, Intel iPSC/860 hypercube;

6. с помощью разработанных программ проведены многочисленные численные эксперименты для изучения поведения облака плазмы в замагниченном фоне (при однородном и неоднородном магнитном поле);

• свойств электромагнитного пучка, используемого в лазере при моделировании взаимодействия лазерного импульса с плазмой.

Разработанная система программирования позволяет широко использовать метод частиц в ячейках для численного моделирования различных физических экспериментов.

Показать весь текст

Список литературы

  1. Ю.А., Вшивков В. А. Метод частиц в динамике разреженной плазмы//Новосибирск: Наука, 1980.
  2. В.А., Малышкин В. Э. Синтез параллельных программ на основе вычислительных моделей// Наука, Новосибирск, 1988.
  3. В.А., Дудникова Г. И., Краева М. А., Малышкин В. Э. Реализация метода частиц на мультипроцессорах с распределенной памятью// Вопросы атомной науки и техники//, сер. Математическое моделирование физических процессов. 1996. — вып. 4, с. 11−15.
  4. В.А., Краева М. А., Малышкин В. Э. О реализации метода частиц на мультипроцессорах// Новосибирск, 1995. 40 с. (Препринт/ РАН. Сиб. отд-ние. ВЦ- 1052).
  5. В.А., Краева М. А., Малышкин В. Э. Параллельные реализации метода частиц// Программирование, 1997, N 2, С. 39−51.
  6. М.А. Децентрализованные алгоритмы динамической балансировки загрузки при реализации метода частиц на линейке процессоров мультикомпьютера// Шестой международный семинар «Распределенная обработка информации» (РОИ'98) С.82−86.
  7. М.А., Малышкин В. Э. Реализация метода частиц на МИМД мультикомпьютерах в сборочной технологии// Информационные технологии и вычислительные системы. 1997, N 2, С. 61−71.
  8. В.Э. Линеаризация массовых вычислений// Системная информатика, т. 1,1991, с. 229−259.
  9. В.Э. Организация параллельных вычислений на крупноблочных иерархических МВС// Программирование, N.4, Москва, 1991.
  10. David V. Anderson, Dan Е. Shumaker. Hybrid Ordered Particle Simulation (HOPS) Code for Plasma Modelling on Vector-Serial, Vector-Parallel, and Massively Parallel Computers// Computer Physics Communications, Vol. 87, N1−2, 1995, pp 16−34.
  11. V.A. Anisimov, V.E.Malyshkin. Assemble Parallel Programming System INYA// Proceedings of Parallel Computing Technologies International Conference (1991) Novosibirsk, pp. 339−353.
  12. Campbell P.M., Carmona E.A., Walker D.W. Hierarchical domain decomposition with unitary load balancing for electromagnetic particle-in-cell codes// IEEE Computer Society. 1990. — pp.941−950.
  13. A. Corradi, L. Leonardi, F. Zambonelli Diffusive Algorithm for Dynamic Load Balancing in Massively Parallel Architectures// DEIS Technical Report N DEIS-LIA-96−001, University of Bologna, April 1996.
  14. Antonio Corradi, Letizia Leonardi, Franco Zambonelli Performance Comparison of Load Balancing Policies based on a Diffusion Scheme// Proc. of the Euro-Par'97 LNCS Vol. 1300.
  15. Victor K. Decyk. Sceleton PIC Codes for Parallel Computers// Computer Physics Communications, Vol. 87, N1−2, 1995, pp 87−94.
  16. Viktor K. Decyk, Charles D. Norton, Boleslaw K. Szymanski. Experiences with Object Oriented Parallel Plasma PIC Simulations// JPL Technical Report 951 349, Rio de Janeiro, Brazil, September 1995.
  17. Ralf Diekmann, Burkhard Monien, Robert Preis. Load Balancing Strategies for Distributed Memory Machines// Multi-Scale Phenomena and Their Simulation, F. Karsch, B. Monien, H. Satz, World Scientific, 1997, pp. 255−266.
  18. Ralf Diekmann, Burkhard Monien, Robert Preis. Load Balancing Strategies for Distributed Memory Machines// Technical Report, tr-rsfb-97−050, CS-Dept., University ofPaderborn, 1997.
  19. Dudnikova G.I., Orishich A.M. et al. Laboratory and computer simulations on wave generations processes in nonstationary astrophysical phenomena// Proc. Workshop «Astrophys.» 1990. — ESA SP-311. — P. 191−194.
  20. J.W. Eastwood, W. Arter, N.J. Brealey, R.W. Hockney. Body-Fitted Electromagnetic PIC Software for Use on Parallel Computers// Computer Physics Communications, Vol. 87, N1−2, 1995, pp 155−178.
  21. Robert D. Ferraro, Paulett C. Liewer, Viktor K. Decyk. Dynamic Load Balancing for a 2D Concurrent Plasma PIC Code// J. Of Comp. Physics, Vol. 109, N 2, December 1993, pp 329−340.
  22. Alan Heirich. A Scalable Diffusion Algorithm for Dynamic Mapping and Load Balancing on Networks of Arbitrary Topology// Int. J. of Foundations of Computer Science, (Special Issue on Interconnection Networks), Vol. 7, no. 3, p. 329, September 1997.
  23. Hockney R.W., Eastwood J.W. Computer Simulation Using Particles. McGraw-Hill Inc. 1981.
  24. M.A.Kraeva, V.E.Malyshkin Implementation of PIC Method on MIMD Multicomputers with Assembly Technology// The proceedings of the International Conference on High Performance Computing and Networking -HPCN Europe 1997, LNCS, Vol. 1225, p. 541−549.
  25. Ted G. Lewis and Hesham El-Rewini. Introduction to Parallel Computing// 1992 Prentice-Hall, Inc. pp 78.
  26. P.C.Liewer. Implementation and Characterization of Three-Dimensional Particle-in-Cell Codes on MIMD Massively Parallel Supercomputers// Computer in Physics, Vol. 9, N 4, Jul/Aug 1995, pp 420−432.
  27. Paulett C. Liewer, Viktor K. Decyk. A General Concurrent Algorithm for Plasma Particle-in-Cell Simulation Codes// J. Of Comp. Physics, Vol. 85, N 2, December 1989, pp 302−322.
  28. O. Lubeck, V. Faber Modeling the Performance of Hypercubes: A Case Study Using the Particle-In-Cell Application// Parallel Computing, 1988/89, N 9. pp. 37−52.
  29. Reinhard Luling, Burkhard Monien. A Dynamic Distributed Load Balancing Algorithm with Provable Good Performance// Proc. of the 5th ACM Symposium on Parallel Algorithms and Architectures (SPAA'93), 1993, pp. 164−173.
  30. Malyshkin V. Assembly Environment for Development of Application Parallel Programing// Proceedings of International conference on High-Performance Computing and Networking, LNCS. Munich, 1994, N 797.
  31. V.E.Malyshkin. Linearized mass computation// The Proceedings of Parallel Computing Technologies International Conference (1991), Novosibirsk, World Scientific, Singapore, pp.339−353.
  32. MPI. 1993. Document for a Standart Message-Passing Interface// Technical Report CS-93−214, Department of Computer Science, University of Tennessee, Knoxville, TN.
  33. Charles D. Norton, Boleslaw K. Szymanski, Viktor K. Decyk. Object Oriented Parallel Computation for Plasma Simulation// Communications of the ACM, Vol. 38, N 10, October 1995, pp 88−100.
  34. PARIX. Version 1.3.1-PPC. Reference Manual. June 1995// Parsytec Eastern Europe GmbH.
  35. PGCC Users’s Guide. The Portland Group. 9150 SW Pioneer Court, Suite H. Wilsonville, Oregon 97 070.
  36. Thomas Romke, Markus Rottger, Ulf-Peter Schroeder, Jens Simon. Efficient Mapping Library for PARIX// Proceedings ZEUS'95 Workshop on Parallel Programming and Computation, IOS Press, 1995, pp. 275−284.
  37. Markus Rottger, Ulf-Peter Schroeder, Jens Simon. Virtual Topology Library for PARIX// Technical Report, No. 148 (PC/TR-005−93), University of Paderborn, 1993.
  38. Sturtevant J.E., Campbell P.M., Maccabe A.B. Performance of a particle-in-cell plasma simulation code on the BBN TC2000// Concurrency: Practice and Experience. 1992, Vol.4(l), pp.1−18.
  39. Walker D.W. Characterising the parallel performance of a large-scale, particle-in-cell plasma simulation code// Concurrency: Practice and Experience. 1990, Vol.2(4), pp.257−288.
  40. D. Walker Particle-In-Cell Plasma Simulation Codes on the Connection Machine// Computer System in Engineering, 1991, Vol. 2, N 2/3, pp. 307−319.
  41. J. Wang, P. Liewer, V. Decyk. 3D Electromagnetic Plasma Particle Simulations on a MIMD Parallel Computer// Computer Physics Communications, Vol. 87, N1−2, 1995, pp 35−53.
  42. J. Wang, P.C. Liewer, E. Huang. 3D Electromagnetic Monte Carlo Particle-in-Cell Simulations on MIMD Parallel Computers// JPL Technical Report AIAA95.0593, 33rd Aerospace Sciences Meeting and Excibit, Reno, NV, January 9−12, 1995.
  43. Michael S. Warren, John K. Salmon. A Portable Parallel Particle Program// Computer Physics Communications, Vol. 87, N1−2, 1995, pp 266−290.
  44. A.Zabrodin, V. Levin, V.Korneev. The Massively Parallel Computer System MBC-100// The Proceedings of PaCT-95 (Parallel Computing Technologies) Int. conference, St.-Petersburg, Russia, 1995. LNCS, Vol. 964, Springer Verlag, pp.341−355.
  45. C.-Z. Xu, F.C.M. Lau, Ralf Diekmann. Decentralized Remapping of Data Parallel Applications in Distributed Memory Multiprocessor// Concurrency: Practice and Experience, Vol. 9(12), Dec. 1997, pp. 1351−1376.
  46. C.-Z. Xu, Burkhard Monien, Reinhard Luling, F.C.M. Lau. Nearest Neighbor Algorithms for Load Balancing in Parallel Computers// Technical Report, tr-rsfb96.020, University of Paderborn, 1996.
  47. Power Challenge. The Advent of Powercomputing// Technical Report. Silicon Graphics, Inc., 1994.
Заполнить форму текущей работой

Сдать сессию!