Россия
Россия
АО "Научно-исследовательский институт электронной техники"
В работе обозреваются параллельное моделирование в вычислительных системах, понятие о параллельном моделировании, основные типы моделей параллельного моделирования, преимущества и недостатки такого метода, а также область применения и роль параллельного моделирования в современном информационном мире.
параллельное моделирование, модель задач, модель данных, вычислительные системы, модель Флинна
Параллельным моделированием называется метод, при котором выполняются вычисления одновременно на нескольких процессорах (ядрах). С помощью такого метода можно улучшить производительность вычислений, а также появляется возможность масштабируемости и надежности.
В последние годы с развитием компьютерных технологий, появилась возможность параллельного связывания процессов в вычислительную среду. В настоящее время эта возможность широко используется во многих областях, где требуется обработка большого количества данных, а также сложных математических вычислений. Такой метод применяется, например, в научных исследованиях, инженерных областях (технических приложениях), в экономической сфере (аналис рынков, анализ роста и др.), медицинские исследования (модели работы органов, организма в целом), игровая индустрия и т.д.
Преимущества параллельного моделирования:
- Увеличение производительности и распределение вычислений. Есть возможность распределять нагрузку вычисления на несколько процессоров, что увеличивает эффективность вычислений, а также сокращает время, которое требуется на вычисления (т.е. увеличивает скорость вычисления), так как нагрузка распределяется на несколько узлов тем самым разгружает их.
- Появляется возможность масштабируемости. Для работы с массивными моделями, есть возможность добавить дополнительные процессоры. Это позволяет сократить время выполнения.
- Одно их основных преимуществ это надежность. В случае выхода из строя одного из процессоров работа будет непрерывной и появляется возможность защиты данных от потери. Так как параллельное моделирование дает возможность подключения резервных процессоров, которые в свою очередь и заменят вышедшие из строя.
Недостатки. Параллельное моделирование конечно имеет много плюсов, но также и существенные минусы. Такой метод имеет сложности в реализации и управлении такой системой, так как требуется особая реализация. Появляются сложности управлении потоками данных, синхронизаций процессов, необходимость эффективного управления ресурсами и т.д. Что в свою очередь является дорогостоящим методом.
Также не все приложения могут работать с большим объемом процессоров, в связи с этим масштабируемость может быть ограничена.
Еще одним минусом является сложность анализа результатов. Так как система взаимодействия между процессорами становится сложнее.
Типы параллельного моделирования:
- Модель Флинна. Это один из основных типов параллельных систем, предложенные Майклом Флинном еще в 1966 году. Суть его заключается в том, что необходимо определять количество потоков данных (data stream) и инструкций (instruction stream), которые обрабатываются параллельно. Его модель помогает анализировать различные аспекты параллельных систем, как структура, управление, важность оптимизации производительности и др.
Рисунок 1 – Модель Флинна
- Модель данных (Data Parallelism). Такая модель основана на разделении данных. Они разделяются на части при параллельной обработки на разные вычислительные ядра. Каждый узел получает часть данных и обрабатывает одну и ту же операцию над ними.
Рисунок 2 – Модель данных
- Модель задач (Task Parallelism). При такой модели каждый узел выполняет свою задачу независимо от других узлов. Также, как и в модели данных выполняются различные задачи параллельно. Такой тип параллельного моделирования широко используются в распределительных системах. Узлы ответственны за выполнение своей определенной функции.
Применение параллельного моделирования:
Параллельное моделирование широко используется в различных сферах, например, моделирование погоды, климата, аэродинамики и других сложных системах где требуется большое количество расчетов и вычислений. Также используется в медицине, экономике, системах искусственного интеллекта, нейросетях, проектирование 3D-моделей, анимации, графики и т.п.
Таким образом, в современных вычислительных системах параллельное моделирование играет ключевую роль в ускорении обработки данных, повышения производительности и обеспечения распределения нагрузки и ресурсов.
1. Соснин В.В., Балакшин П.В., Шилко Д.С., Пушкарев Д.А., Мишенёв А.В., Кустарев П.В., Тропченко А.А. Введение в параллельные вычисления. – СПб: Университет ИТМО, 2023. – 128 с. URL: https://books.ifmo.ru/file/pdf/3230.pdf (дата обращения: 17.03.2024)
2. Гергель В.П., Стронгин, Р.Г. Основы параллельных вычислений для многопроцессорных вычислительных систем. Учебное пособие – Нижний Новгород: Изд-во ННГУ им. Н.И. Лобачевского, 2003. 184 с. URL: https://hpc.icc.ru/documentation/unn/gergel.pdf (дата обращения: 17.03.2024)
3. Моделирование в вычислительных системах. URL: https://studfile.net/preview/9270086/page:6/ (дата обращения: 17.03.2024)
4. Моделирование в вычислительных системах. URL: https://spravochnick.ru/informatika/modelirovanie_vychislitelnyh_sistem/ (дата обращения: 17.03.2024)
5. Полуэктов А.В., Макаренко Ф.В., Ягодкин А.С. Использование сторонних библиотек при написании программ для обработки статистических данных // Моделирование систем и процессов. – 2022. – Т. 15, № 2. – С. 33-41.
