Все выпуски

Эффективность и полнота численного моделирования в океанологии и гидрометеорологии всецело обусловливаются алгоритмическими особенностями построения интерактивного вычислительного эксперимента в масштабах Мирового океана с адаптивным покрытием закрытых морей и прибрежных акваторий уточненными математическими моделями, с возможностью программного распараллеливания уточняющих расчетов вблизи конкретных — защищаемых участков морского побережья. Важной составляющей исследований представляются методы непрерывной графической визуализации в ходе вычислений, в том числе осуществляемой в параллельных процессах с общей оперативной памятью или по контрольным точкам на внешних носителях. Результаты вычислительных экспериментов используются в описании гидродинамических процессов вблизи побережья, учет которых важен в организации морских служб контроля и прогноза опасных морских явлений.

Оптимизация это сердце для реляционных СУБД. Она анализирует SQL заявления и определяет наиболее эффективный план доступа для удовлетворения каждого запроса. Оптимизация решает эту задачу и анализирует SQL заявления определяя, какие таблицы и столбцы должны быть доступны. Затем запросы информационной системы и статистические данные, хранящиеся в системном каталоге, определяют наилучший метод решения задач, необходимых для удовлетворения этой просьбы.

Представлена методика обеспечения интероперабельности для Грид-систем и систем облачных вычислений. Методика построена она основе единого подхода к обеспечению интероперабельности для систем широкого класса, предложенного авторами и зафиксированного в национальном стандарте РФ.

Алгоритмы декомпозиции являются методами решения NP-трудных задач дискретной оптимизации (ДО). В этой статье демонстрируется один из перспективных методов, использующих разреженность матриц, — локальной элиминационный алгоритм в параллельной интерпретации (ЛЭАП). Это алгоритм структурной из декомпозиции на основе графа, который позволяет найти решение поэтапно таким образом, что каждый последующих этапов использует результаты предыдущих этапов. В то же время ЛЭАП сильно зависит от порядка элиминации, который фактически является стадиями решения. Также в статье рассматриваются древовидный и блочный тип распараллеливания для ЛЭАП и необходимые процессы их реализации.

В статье рассмотрено сообщество российских участников добровольных распределенных вычислений (ДРВ), реализуемых на открытой программной платформе BOINC. Для проведения статистического анализа активности российских участников ДРВ использованы данные, полученные при работе с API BOINC, приложением BOINC, и сайтом boincstats.com. Скрипт для получения данных и создания соответствующей базы данных с этого сайта был написан на PHP, для хранения данных, использовались базы данных MySQL.

В базе данных были аккумулированы показатели по всем российским проектам, включая архивные, что позволило рассчитать показатели, характеризующие поведение российских участников во всех проектах и командах BOINC — абсолютное и относительное количество российских участников, активность участия, количество привнесенных очков в систему, количество участников в каждом из российских проектов, заинтересованность участников в концепции ДРВ.

Показано, что позиции России в рейтинге стран очень низки и сохраняются практически на одном уровне в течение 4 лет. По мнению авторов исследования, низкие показатели поведения российских участников ДРВ, обусловлены индивидуализмом и закрытостью российских Интернет-пользователей, а также малым интересом к развитию фундаментального научного знания, научному поиску, что, возможно, связано с низким авторитетом как науки в целом, так и гражданской науки, краудсорсинга, в частности, и, соответственно, недостаточном распространении идей использования механизма добровольных распределённых вычислений для реализации исследовательских проектов.

Целью данной работы является ознакомление с технологиями хранения больших данных и перспективами развития технологий хранения для распределенных вычислений. Приведен анализ популярных технологий хранения и освещаются возможные ограничения использования.

Основными проблемами развития технологий хранения данных являются хранение сверхбольших объемов данных, отсутствие качества в обработке таких данных, масштабируемость, отсутствие быстрого доступа к данным и отсутствие реализации интеллектуального поиска данных.

В работе рассматриваются особенности организации системы управления данными (DMS) программного продукта DIRAC. Приводится описание устройства, функциональности и способов работы с сервисом передачи данных (Data transfer service) для экспериментов физики высоких энергий, которые требуют вычисления задач с широким спектром требований с точки зрения загрузки процессора, доступа к данным или памяти и непостоянной загрузкой использования ресурсов.

В настоящее время облачные вычисления являются важной и актуальной темой в ИТ. Многие компании и учебные заведения развертывают облачные инфраструктуры, чтобы преодолеть свои проблемы, такие как легкость доступа к данным, обновление программного обеспечения с минимальными затратами, возможности неограниченного хранения данных и ряд других преимуществ по сравнению с традиционными сетевыми инфраструктурами. В работе рассматривается применение технологий облачных вычислений при моделировании морской среды и обработке данных. В данном случае облачные вычисления предлагается для интеграции и совместного использования морских информационных ресурсов. В статье облачные вычисления рассматриваются как средство снижения затрат при организации виртуального полигона в морских исследованиях.

Объектом исследований является создание алгоритма для расчета цен большого числа опционов с целью формирования безрискового портфеля. Метод базируется на обобщении подхода Блэка–Шоулза. Задача состоит в моделировании поведения всех опционов, а также инструментов их страхования. Для данной задачи характерен большой объем параллельных вычислений, которые требуется производить в режиме реального времени. Проблематика исследования: в зависимости от исходных данных используются разные подходы к решению. Существует три метода, которые могут использоваться при разных условиях: конечно-разностный метод, метод функционального интегрирования и метод, который связан с остановкой торгов на рынке. Распределенные вычисления в каждом из этих случаев организуются по- разному и требуют использования различных подходов. Сложность задачи также связана с тем, что в литературе ее математическая постановка не является корректной. Отсутствует полное описание граничных и начальных условий, а также некоторые предположения, лежащие в основе модели, не соответствуют реальным условиям рынка. Необходимо дать математически корректную постановку задачи и убрать несоответствие между предположениями модели и реальным рынком. Для этих целей необходимо расширить стандартную постановку за счет дополнительных методов и улучшить методы реализации для каждого направления решения задачи.

В работе вводится в рассмотрение понятие неоднородного клеточного генетического алгоритма, в котором ряд параметров, влияющих на работу генетических операторов, оказывается зависимым от местоположения клеток заданного клеточного пространства. Приводятся результаты численного сравнения неоднородных клеточных генетических алгоритмов со стандартными вариантами генетических алгоритмов, показывающие преимущества предложенного подхода при минимизации мультимодальных функций с большим числом локальных экстремумов. Рассматривается крупноблочная параллельная реализация неоднородных клеточных алгоритмов с использованием технологии MPI.

Курс «Естественные модели параллельных вычислений», читаемый студентам старших курсов факультета ВМК МГУ, посвящен рассмотрению вопросов суперкомпьютерной реализации естественных вычислительных моделей и является, по сути, введением в теорию естественных вычислений (natural computing) относительно нового раздела науки, образовавшегося на стыке математики, информатики и естественных наук (прежде всего биологии). Тематика естественных вычислений включает в себя как классические разделы, например клеточные автоматы, так и относительно новые, появившиеся в последние 10–20 лет, например методы роевого интеллекта. Несмотря на свое биологическое «происхождение», все эти модели находят широчайшее применение в областях, связанных с компьютерной обработкой данных. Исследования в области естественных вычислений также тесно связаны с вопросами и технологиями параллельных вычислений. Изложение теоретического материала курса сопровождается рассмотрением возможных схем распараллеливания вычислений, а в практической части курса предполагается выполнение студентами программной реализации рассматриваемых моделей с использованием технологии MPI и проведение численных экспериментов по исследованию эффективности выбранных схем распараллеливания вычислений.