Все выпуски

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.

Modeling of carbon nanostructures by means of classical molecular dynamics requires a lot of computations. One of the ways to improve the performance of basic algorithms is to transform them for running on SIMD-type computing systems such as systems with dedicated GPU. In this work we describe the development of algorithms for computation of many-body interaction based on Tersoff and embedded-atom potentials by means of OpenCL technology. OpenCL standard provides universality and portability of the algorithms and can be successfully used for development of the software for heterogeneous computing systems. The performance of algorithms is evaluated on CPU and GPU hardware platforms. It is shown that concurrent memory writes is effective for Tersoff bond order potential. The same approach for embedded-atom potential is shown to be slower than algorithm without concurrent memory access. Performance evaluation shows a significant GPU acceleration of energy-force evaluation algorithms for many-body potentials in comparison to the corresponding serial implementations.

Большие научные проекты генерируют данные на всё более возрастающих скоростях. Типичные методы включают в себя хранение данных на диске, после незначительного фильтрования, а затем их обработку на больших компьютерных фермах. Производство данных достигло той точки, когда требуется обработка в режиме on-line, чтобы отфильтровать данные до управляемых размеров. Потенциальное решение включает в себя использование низко затратных процессоров ARM с маленькой мощностью в больших массивах для обеспечения массивного распараллеливания для вычислений потока данных (DSC). Главное преимущество в использовании систем на одном кристалле (SoCs) присуще самой философии этой разработки. Системы на микросхеме, прежде всего, используются в мобильных устройствах и, следовательно, потребляют меньше энергии при своей относительно хорошей производительности. Дано описание тестирования трех различных моделей процессоров ARM.

Big science projects are producing data at ever increases rates. Typical techniques involve storing the data to disk, after minor filtering, and then processing it in large computer farms. Data production has reached a point where on-line processing is required in order to filter the data down to manageable sizes. A potential solution involves using low-cost, low-power ARM processors in large arrays to provide massive parallelisation for data stream computing (DSC). The main advantage in using System on Chips (SoCs) is inherent in its design philosophy. SoCs are primarily used in mobile devices and hence consume less power while maintaining relatively good performance. A benchmarking characterisation of three different models of ARM processors will be presented.

В данной работе рассматривается идея системы информационной поддержки научных проектов и построение комплекса слежения за вычислительными задачами. Ввиду больших потребностей в вычислительных экспериментах предоставление информации о вычислительных задачах на HPC-ресурсах становится одной из важнейших проблем. В качестве решения этой проблемы предлагается нестандартное использование системы service desk — построение на ее базе комплекса слежения за выполнением вычислительных задач на распределенной системе и ее сопровождения. Особое внимание в статье уделено анализу и удовлетворению противоречивых требований к комплексу со стороны разных групп пользователей. Помимо этого, рассмотрена система веб-служб, служащая для интеграции комплекса слежения с окружением датацентра. Данный набор веб-служб является основным связующим компонентом системы поддержки научных проектов и позволяет гибко изменять конфигурацию системы в целом в любое время с минимальными потерями.

This work describes the idea of the system of informational support for the scientific projects and the development of computational task tracking complex. Due to large requirements for computational experiments the problem of presentation of the information about HPC tasks becomes one of the most important. Nonstandard usage of the service desk system as a basis of the computational task tracking and support system can be the solution of this problem. Particular attention is paid to the analysis and the satisfaction of the conflicting requirements to the task tracking complex from the different user groups. Besides the web service kit used for the integration of the task tracking complex and the datacenter environment is considered. This service kit became the main interconnect between the parts of the scientific project support system and also this kit allows to reconfigure the whole system quickly and safely.

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.

Optimization is the heart of relational Database Management System (DMBS). Its can analyzes the SQL statements and determines the most efficient access plan to satisfy every query request. Optimization can solves this problem and analyzes SQL statements specifying which tables and columns are available. And then request the information system and statistical data stored in the system directory, to determine the best method of solving the tasks required to comply with the query requests.

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.

The decomposition algorithms provide approaches to deal with NP-hardness in solving discrete optimization problems (DOPs). In this article one of the promising ways to exploit sparse matrices — local elimination algorithm in parallel interpretation (LEAP) are demonstrated. That is a graph-based structural decomposition algorithm, which allows to compute a solution in stages such that each of them uses results from previous stages. At the same time LEAP heavily depends on elimination ordering which actually provides solving stages. Also paper considers tree- and block-parallel for LEAP and required realization process of it comparison of a several heuristics for obtaining a better elimination order and shows how is related graph structure, elimination ordering and solving time.

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.

The report presents an analysis of Big Data storage solutions in different directions. The purpose of this paper is to introduce the technology of Big Data storage, prospects of storage technologies, for example, the software DIRAC. The DIRAC is a software framework for distributed computing.

The report considers popular storage technologies and lists their limitations. The main problems are the storage of large data, the lack of quality in the processing, scalability, the lack of rapid availability, the lack of implementation of intelligent data retrieval.

Experimental computing tasks demand a wide range of requirements in terms of CPU usage, data access or memory consumption and unstable profile of resource use for a certain period. The DIRAC Data Management System (DMS), together with the DIRAC Storage Management System (SMS) provides the necessary functionality to execute and control all the activities related with data.

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.

Nowadays cloud computing is an important topic in the field of information technology and computer system. Several companies and educational institutes have deployed cloud infrastructures to overcome their problems such as easy data access, software updates with minimal cost, large or unlimited storage, efficient cost factor, backup storage and disaster recovery, and some other benefits if compare with the traditional network infrastructures. The paper present the study of cloud computing technology for marine environmental data and processing. Cloud computing of marine environment information is proposed for the integration and sharing of marine information resources. It is highly desirable to perform empirical requiring numerous interactions with web servers and transfers of very large archival data files without affecting operational information system infrastructure. In this paper, we consider the cloud computing for virtual testbed to minimize the cost. That is related to real time infrastructure.