Все выпуски

Рассматривается задача маршрутизации перемещений с ограничениями и усложненными функциями стоимости. Предполагается, что объекты посещения суть мегаполисы (непустые конечные множества), при посещении которых должны выполняться некоторые работы, именуемые далее внутренними. По постановке задачи имеются ограничения в виде условий предшествования. Стоимость перемещений зависит от списка заданий, которые не выполнены на момент перемещения. Ситуация такого рода возникает, в частности, при аварийных ситуациях, связанных с работой АЭС и подобных происходящим в Чернобыле и Фукусиме. Речь идет об утилизации источников радиоактивного излучения, осуществляемой последовательно во времени; в этом случае исполнитель находится под воздействием источников, которые не были демонтированы на момент соответствующего перемещения. За счет этого в функциях стоимости, оценивающих воздействие радиации на исполнителя, возникает зависимость от списка невыполненных заданий. Последние состоят в том или ином варианте выключения соответствующего источника. В настоящем исследовании излагается подход к решению данной задачи параллельным алгоритмом, реализуемым на суперкомпьютере «УРАН».

We consider a routing problem with constraints and complicated cost functions. The visited objects are assumed to be clusters, or megalopolises (nonempty finite sets), and the visit to each of them entails certain tasks, which we call interior jobs. The order of visits is subject to precedence constraints. The costs of movements depend on the set of pending tasks (not yet complete at the time of the movement), which is also referred to as “sequence dependence”, “position dependence”, and “state dependence”. Such a dependence arises, in particular, in routing problems concerning emergencies at nuclear power plants, similar to the Chernobyl and Fukushima Daiichi incidents. For example, one could consider a disaster recovery problem concerned with sequential dismantlement of radiation sources; in this case, the crew conducting the dismantlement is exposed to radiation from the sources that have not yet been dealt with. This gives rise to dependence on pending tasks in the cost functions that measure the crew's radiation exposure. The latter dependence reflects the “shutdown” operations for the corresponding radiation sources. This paper sets forth an approach to a parallel solution for this problem, which was implemented and run on the URAN supercomputer.

Рассматривается задача последовательного обхода мегаполисов (непустых конечных множеств) с условиями предшествования и функциями стоимости, зависящими от списка заданий. Постановка ориентирована на инженерные задачи, возникающие в атомной энергетике и связанные со снижением облучаемости работников, а также в машиностроении (маршрутизация движения инструмента при листовой резке на машинах с ЧПУ). Предполагается, что исследуемая задача дискретной оптимизации имеет ощутимую размерность, что вынуждает к использованию эвристик. Обсуждается процедура локального улучшения качества последних посредством применения оптимизирующих мультивставок, определяемых всякий раз в виде конечного дизъюнктного набора вставок. Предполагается, что в каждой вставке используется процедура оптимизации на основе широко понимаемого динамического программирования. Показано, что в «аддитивной» маршрутной задаче вышеупомянутого типа (с ограничениями и усложненными функциями стоимости) улучшения достигаемого результата также агрегируются аддитивно. Предлагаемая конструкция допускает реализацию в виде параллельной процедуры с использованием МВС; при этом отдельные вставки выделяются вычислительным узлам и формируются независимо.

We consider a problem of sequential traversal of megalopolises (nonempty finite sets) with travel cost functions depending on the set of pending tasks and precedence constraints. Its formulation is aimed at engineering problems in fission power generation connected with minimizing the exposure of staff to radiation and in machine engineering (routing of a CNC sheet cutting machine's tool). This discrete optimization problem is assumed to be sufficiently large-scale to necessitate the use of heuristics. We consider a procedure of local improvement for heuristics through a successive application of optimizing multi-inserts-finite disjoint sets of inserts. Each insert is assumed to be optimized by means of a broadly understood dynamic programming procedure. We show that in an “additive” routing problem of this kind (with precedence constraints and complex travel cost functions) the result's improvements are also aggregated additively. The proposed construction admits a parallel implementation for multiprocessor systems; in this case, the inserts are distributed to computational nodes and formed in an independent way.

Работа посвящена связи параллельных и последовательных вычислений. С одной стороны, рассматривается класс словарных предикатов, основанных на последовательных вычислениях, ограниченных по памяти константами и имеющих полиномиальную временную сложность. С другой стороны, рассматривается класс словарных предикатов, вычислимых на параллельных альтернирующих машинах за логарифмическое время. Доказано совпадение соответствующих классов. Предложено направление использования полученных результатов для взаимного преобразования и сочетания вычислений на молекулярных биоподобных последовательных машинах и параллельных вычислениях на векторно-матричных компьютерах. Предполагаемые области применения: обработка изображений в реальном масштабе времени для задач управления, анализ больших текстов и других больших данных.

The work is devoted to the connection between parallel and sequential computing. On the one hand, we consider a class of word predicates based on sequential calculations, limited in memory by constants and having polynomial time complexity. On the other hand, we consider a class of word predicates that are computable on parallel alternating machines in logarithmic time. The coincidence of the corresponding classes is proven. The direction of using the obtained results for mutual transformation and combination of calculations on molecular biosimilar sequential machines and parallel calculations on vector-matrix computers is proposed. Intended applications: real-time image processing for control tasks, analysis of large texts and other big data.

Рассматриваются способы и варианты привязки параллельных процессов и потоков к ядрам, сокетам вычислительных узлов. Приводятся результаты выполнения тестовых примеров на MPI и MPI/OpenMP. Обсуждаются возможности достижения желаемого размещения параллельного приложения на процессорах и ядрах.

In operation ways and variants of a binding of parallel processes and threads to cores, sockets of computing systems are considered. Results of performance of test examples on MPI and MPI/OpenMP are resulted. Possibilities of reaching of desirable allocation of the parallel application on processors and kernels are discussed.

Рассматривается проблема эффективной вычислимости разрешимых моделей классификации конечных объектов. Исследуется конструктивизация условий симультанности (предельно короткого цикла) принятия решения в классификации. Симультанность ("однотактность") достигается параллельным сравнением компонент неизвестной реализации с информативными элементами всех эталонов в обучающей выборке. Конструктивизация условий симультанности предусматривает: выделение информативных элементов (идентификационных меток) в информативных зонах классифицируемых множеств; параллельное покомпонентное сравнение неизвестной реализации конечного объекта с информативными элементами всех эталонов из обучающей выборки. Полученные результаты симультанной схемы принятия решений в классификации интерпретируются в нейронных сетях, в обобщенной модели распознавания, в задачах идентификации.

Consideration is given to the problem of efficient computability of solvablemodels of finite objects classification. We investigate the constructivization of simultaneity (extremely short cycle) conditions of decision adoption in the classification. Simultaneity is achieved by parallel comparing of the components of the unknown implementation with informative elements of all etalons in the training sample. Constructivization of simultaneity conditions includes: a selection of informative elements (identification labels) in the informative areas of classified sets; the parallel component-wise comparison of the unknown realization of a finite object with informative elements of etalons from the training set. The obtained results of simultaneous decision trees in classification is interpreted in neural networks, in a generalized model of recognition, in problems of identification.

Исследование посвящено построению параллельного алгоритма решения задачи «на узкие места», связанного с поиском разбиения конечного множества заданий на конечное число исполнителей (работников). Описывается алгоритм нахождения оптимального разбиения заданий с использованием метода динамического программирования с элементами параллельных вычислений при построении массива значений функции Беллмана. Выполнена оценка вычислительной сложности двух алгоритмов (с использованием и без использования параллельной структуры). Создана программа, с помощью которой проведен вычислительный эксперимент по решению поставленной задачи на суперкомпьютере «УРАН». Выполнен сравнительный анализ реализации алгоритмов как с использованием, так и без использования параллельной структуры. Представлена зависимость времени счета реализованной программы на суперкомпьютере от количества вычислительных ядер.

The aim of the study is to construct a parallel algorithm for solving a bottleneck (minmax) problem connected with partitioning a finite set of tasks between a finite number of agents. We describe the algorithm of finding an optimal partition of tasks through dynamic programming with a parallel computation of the Bellman function and provide a computational complexity estimate for the two algorithms (with and without the parallel construction). The algorithm was implemented for the Uran supercomputer, and a computational experiment was conducted; computation time was measured for the serial algorithm and for the parallel one on varying numbers of processor cores.

В работе исследуется алгоритм решения уравнения кристаллического фазового поля (Phase Field Crystal - PFC) в гиперболической постановке. Уравнение описывает фазовые превращения из метастабильного или неустойчивого состояния на масштабе атомной плотности и является дифференциальным уравнением шестого порядка по пространству и второго порядка по времени. Алгоритм основан на методе изогеометрического анализа (IGA) и реализован посредством библиотеки PetIGA. Полученный программный код допускает распараллеливание расчетов, что существенно ускоряет процесс решения задачи. Дана оценка эффективности используемых инструментов при проведении расчетов на высокопроизводительных вычислительных кластерах. Проведен анализ эффективности исследуемого алгоритма при работе с гетерогенными вычислительными системами.

The paper presents an algorithm for solving the equation of Phase Field Crystal (PFC) in a hyperbolic statement that allows to describe the phase transitions of metastable or unstable state at the nuclear density scale, described by a differential equation of the sixth order with respect to the space variable and the second order with respect to the time variable. The algorithm is based on the method of isogeometric analysis (IGA) and is implemented by PetIGA library. The resulting code allows parallel computations, which significantly speeds up the process of solving a problem. The effectiveness of used instruments during the calculations on high-performance computing clusters is evaluated. An analysis of the effectiveness of the current algorithm is carried out for heterogeneous computer systems.

Построен метод декомпозиции области для  адаптивного МКЭ с перестроением сетки, который включает параллельные алгоритмы: решения систем линейных уравнений, апостериорной оценки погрешности, локального перестроения сетки и динамической балансировки вычислительной нагрузки. Исследована их эффективность и структура вычислительных затрат при выполнении на мультиядерных вычислительных системах.

The decomposition method  for adaptive FEM with refinement of a mesh which includes parallel algorithms is constructed: solutions of systems of the linear equations, a posteriori estimation of an error, local refinement of a mesh and dynamic balancing of computing loading. Their efficiency and structure of computing load is researched at performance on multicore computing systems.

В данной работе формулируются основные задачи, решаемые инструментальной программной системой «Виртуальная лаборатория» для конечно-элементного анализа и параллельныхвы числений, и ее место в научно-исследовательской и учебной работе научного коллектива. Система организует эффективное взаимодействие разработчиков, заказчиков, обучение пользователей и студентов и обеспечивает их основными научными сервисами для конечно-элементного моделирования на многопроцессорных вычислительных системах с широким применением web-технологий.

In this paper, the features of the information-computing software system «Virtual laboratory for finite element simulation and parallel computing» are defined. We discuss how it can be used in research, development and education. This system supports collaboration between researchers and research customers, higher education and industrial training. Using Internet technologies, the Virtual laboratory provides scientific services for finite element simulation on multiprocessor platforms.

Рассмотрены математические модели, лежащие в основе прогнозирования последствий химических аварий. Математические модели составляют основу параллельной компьютерной системы для проведения расчетов аварийного риска на параллельных компьютерах с распределенной памятью.

Mathematical models are considered for the prediction of the consequences of chemical accidents. Mathematical models form the basis of parallel computer system for risk assessment on parallel computers with distributed memory.