Расширение возможностей исследования ресурса параллелизма численных алгоритмов с помощью программной Q-системы
Автор: Алеева Валентина Николаевна, Зотова Полина Сергеевна, Склезнев Дмитрий Сергеевич
Статья в выпуске: 2 т.10, 2021 года.
Бесплатный доступ
Программная Q-система предназначена для исследования ресурса параллелизма численных алгоритмов. С помощью Q-системы можно вычислить ресурс параллелизма любого численного алгоритма, а также найти алгоритм с лучшим ресурсом параллелизма из множества алгоритмов, решающих алгоритмическую проблему. Теоретической основой Q-системы является концепция Q-детерминанта, где Q - множество операций, используемых алгоритмом. Любой численный алгоритм имеет Q-детерминант и может быть представлен в форме Q-детерминанта. Такое представление является универсальным описанием численных алгоритмов. Q-детерминант состоит из Q-термов. Их число равно числу выходных данных алгоритма. Каждый Q-терм описывает все возможные способы вычисления одного из выходных данных на основе входных данных. Q-детерминант делает алгоритм понятным с точки зрения структуры и реализации. Q-система может быть использована для повышения эффективности параллельных вычислений. В статье описаны новые возможности Q-системы. Новая функциональность позволяет использовать классификацию алгоритмов при их исследовании. Также новая функциональность дает возможность вычислять функции для аппроксимации высоты и ширины алгоритмов более точно и создавать их графическое представление. В результате интерфейс пользователя Q-системы стал более удобным, появилось больше возможностей для исследования ресурса параллелизма алгоритмов.
Q-детерминант алгоритма, представление алгоритма в форме q-детерминанта, q-эффективная реализация алгоритма, высота алгоритма, ширина алгоритма, ресурс параллелизма алгоритма, программная q-система
Короткий адрес: https://sciup.org/147234296
IDR: 147234296 | УДК: 004.021, | DOI: 10.14529/cmse210205
Advancement of research for the parallelism resource of numerical algorithms with the help of software Q-system
The software Q-system is designed to study the parallelism resource of numerical algorithms. By use of Q-system, we can calculate the parallelism resource of any numerical algorithm. Also, for the set of algorithms solving a given algorithmic problem, we can find an algorithm with the best parallelism resource. The theoretical basis of the Q-system is the concept of Q-determinant where Q is the set of operations used by the algorithm. Any numerical algorithm has a Q-determinant and can be represented in the form of a Q-determinant. Such a representation is a universal description of numerical algorithms. The Q-determinant consists of Q-terms. Their number is equal to the number of output data items. Each Q-term describes all possible ways to calculate one of the output data items based on the input data. Q-determinant makes the algorithm transparent in terms of structure and implementation. The Q-system can be used for the improvement of parallel computing efficiency. In this paper we describe new features of the Q-system. With the new functionality, we can use the classification of algorithms when studying them. Also with the new functionality, we can calculate the functions for approximating the height and width of the algorithms more precisely and create a graphical representation of them. As a result, we have a more convenient user interface of the Q-system and more opportunities to study the parallelism resource of algorithms.
Список литературы Расширение возможностей исследования ресурса параллелизма численных алгоритмов с помощью программной Q-системы
- Алеева В.Н. Анализ параллельных численных алгоритмов. Препринт № 590. Новосибирск: ВЦ СО АН СССР, 1985. 23 с.
- Воеводин В.В., Воеводин Вл.В. Параллельные вычисления. СПб.: БХВ-Петербург, 2002. 608 с.
- Ершов Ю.Л., Палютин Е.А. Математическая логика. М.: Наука, 1987. 336 с.
- Открытая энциклопедия свойств алгоритмов. URL: https://algowiki-project.org/ru (дата обращения: 06.03.2021).
- Akhmed-Zaki D., Lebedev D., Malyshkin V. et al. Automated Construction of High Performance Distributed Programs in LuNA System // Parallel Computing Technologies (PaCT 2019). Lecture Notes in Computer Science. 2019. Vol. 11657. P. 3-9. DOI: 10.1007/978-3-030-25636-4 1.
- Aleeva V. Designing a Parallel Programs on the Base of the Conception of Q-Determinant // Supercomputing. RuSCDays 2018. Communications in Computer and Information Science. 2019. Vol. 965. P. 565-577. DOI: 10.1007/978-3-030-05807-4 48.
- Aleeva V.N. Improving Parallel Computing Efficiency // Proceedings - 2020 Global Smart Industry Conference (GloSIC 2020). IEEE, 2020. P. 113-120. Article number 9267828. DOI: 10.1109/GloSIC50886.2020.9267828.
- Aleeva V.N., Aleev R.Zh. High-Performance Computing Using Application of Q-determinant of Numerical Algorithms // Proceedings - 2018 Global Smart Industry Conference (GloSIC 2018). IEEE, 2018. 8 p. Article number 8570160. DOI: 10.1109/GloSIC.2018.8570160.
- Aleeva V., Bogatyreva E., Skleznev A. et al. Software Q-system for the Research of the Resource of Numerical Algorithms Parallelism // Supercomputing. RuSCDays 2019. Communications in Computer and Information Science. 2019. Vol. 1129. P. 641-652. DOI: 10.1007/978-3-030-36592-9_52.
- Aleeva V.N., Sharabura I.S., Suleymanov D.E. Software System for Maximal Parallelization of Algorithms on the Base of the Conception of Q-determinant // Parallel Computing Technologies (PaCT 2015). Lecture Notes in Computer Science. 2015. Vol. 9251. P. 3-9. DOI: 10.1007/978-3-319-21909-7_ 1.
- Antonov A.S., Dongarra J., Voevodin V.V. AlgoWiki Project as an Extension of the Top500 Methodology // Supercomputing Frontiers and Innovations. 2018. Vol. 5, no. 1. P. 4-10. DOI: 10.14529/jsfil80101.
- Legalov A.I., Vasilyev V.S., Matkovskii I.V. et al. A Toolkit for the Development of Data-Driven Functional Parallel Programmes // Parallel Computational Technologies (PCT’2018). Communications in Computer and Information Science. 2018. Vol. 910. P. 16-30. DOI: 10.1007/978-3-319-99673-8_2.
- Moskovsky A., Roganov V., Abramov S. Parallelism Granules Aggregation with the T-System // Parallel Computing Technologies (PaCT 2007). Lecture Notes in Computer Science. 2007. Vol. 4671. P. 293-302. DOI: 10.1007/978-3-540-73940-l_30.
- Rajashri A. Parallelization of shortest path algorithm using OpenMP and MPI // International Conference on I-SMAC (IoT in Social, Mobile, Analytics and Cloud) (I-SMAC). 2017. P. 304-309. DOI: 10.1109/I-SMAC.2017.8058360.
- Voevodin V.V., Voevodin VI.V. The V-Ray technology of optimizing programs to parallel computers // Numerical Analysis and Its Applications (WNAA 1996). Lecture Notes in Computer Science. 1997. Vol. 1196. P. 546-556. DOI: 10.1007/3-540-62598-4_136.
- Wang Q., Liu J., Tang X. et al. Accelerating embarrassingly parallel algorithm on Intel MIC // IEEE International Conference on Progress in Informatics and Computing. 2014. P. 213-218. DOI: 10.1109/PIC.2014.6972327.
