Текущий выпуск Номер 5, 2026 Том 18

Все выпуски

Результаты поиска по 'вычисления большого объема.':
Найдено статей: 23
  1. Минкин А.С., Книжник А.А., Потапкин Б.В.
    Реализация алгоритмов межатомного взаимодействия с использованием технологии OpenCL
    Компьютерные исследования и моделирование, 2015, т. 7, № 3, с. 549-558

    Моделирование углеродных наноструктур методом классической молекулярной динамики требует больших объемов вычислений. Один из способов повышения производительности соответствующих алгоритмов состоит в их адаптации для работы с SIMD-подобными архитектурами, в частности, с графическими процессорами. В данной работе рассмотрены особенности алгоритмов вычисления многочастичного взаимодействия на основе классических потенциалов Терсоффа и погруженного атома с использованием технологии OpenCL. Стандарт OpenCL позволяет обеспечить универсальность и переносимость алгоритмов и может быть эффективно использован для гетерогенных вычислений. В данной работе сделана оценка производительности OpenCL алгоритмов вычисления межатомного взаимодействия для систем на базе центральных и графических процессоров. Показано, что использование атомарных операций эффективно для вычисления потенциала Терсоффа и неэффективно в случае потенциала погруженного атома. Оценка производительности показывает значительное ускорение GPU реализации алгоритмов вычисления потенциалов межатомного взаимодействия по сравнению с соответствующими однопоточными алгоритмами.

    Ключевые слова: GPGPU, OpenCL, многочастичные потенциалы взаимодействия, потенциал Терсоффа, потенциал погруженного атома, атомарные операции.
    Просмотров за год: 4. Цитирований: 1 (РИНЦ).
  2. Ригли Т., Рид Р., Мелладо Б.
    Описание тестирования памяти однокристальных систем на основе ARM
    Компьютерные исследования и моделирование, 2015, т. 7, № 3, с. 607-613

    Мощность вычислений традиционно находится в фокусе при разработке крупномасштабных вычислительных систем, в большинстве случаев такие проекты остаются плохо оборудованными и не могут эффективно справляться с ориентированными на высокую производительность рабочими нагрузками. Кроме того, стоимость и вопросы энергопотребления для крупномасштабных вычислительных систем всё ещё остаются источником беспокойства. Потенциальное решение включает в себя использование низко затратных процессоров ARM с маленькой мощностью в больших массивах в манере, которая обеспечивает массивное распараллеливание и высокую пропускную способность, производительность (относительно существующих крупномасштабных вычислительных проектов). Предоставление большего приоритета производительности и стоимости повышает значимость производительности оперативной памяти и оптимизации проекта до высокой производительности всей системы. Используя несколько эталонных тестов производительности оперативной памяти для оценки различных аспектов производительности RAM и кэш-памяти, мы даем описание производительности четырех различных моделей однокристальной системы на основе ARM, а именно Cortex-A9, Cortex-A7, Cortex-A15 r3p2 и Cortex-A15 r3p3. Затем мы обсуждаем значимость этих результатов для вычислений большого объема и потенциала для ARM- процессоров.

    Ключевые слова: ARM-процессор, память, эталонные тесты, вычисления, ориентированные на высокую производительность, вычисления большого объема..
  3. Устименко О.В.
    Особенности управления данными в DIRAC
    Компьютерные исследования и моделирование, 2015, т. 7, № 3, с. 741-744

    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.

    Ключевые слова: распределенное хранение данных, Big Data, программное обеспечение, DIRAC, сервис передачи данных, система управления данными.
    Просмотров за год: 2.
Страницы: « первая предыдущая

Журнал индексируется в Scopus

Полнотекстовая версия журнала доступна также на сайте научной электронной библиотеки eLIBRARY.RU

Журнал входит в систему  Российского индекса научного цитирования.

Журнал включен в базу данных Russian Science Citation Index (RSCI) на платформе Web of Science

Международная Междисциплинарная Конференция "Математика. Компьютер. Образование"

Международная Междисциплинарная Конференция МАТЕМАТИКА. КОМПЬЮТЕР. ОБРАЗОВАНИЕ.

Website Copyright © 2009–2026 Институт компьютерных исследований