СОДЕРЖАНИЕ
ВВЕДЕНИЕ
РАЗДЕЛ 1. ПАРАЛЛЕЛЬНЫЕ ВЫЧИСЛЕНИЯ НА СОВРЕМЕННЫХ СУПЕРКОМПЬЮТЕРАХ
1.1. Критерии эффективности параллельной программы
1.2. Классификация параллельных суперкомпьютерных систем
1.2.1. Многопроцессорные системы с общей памятью
1.2.2. Многопроцессорные системы с распределенной памятью
1.2.3. Вычислительные комплексы семейства СКИТ и Инпарком
1.3. Модели параллельной вычислительной среды
1.3.1. Декомпозиция задачи
1.3.2. Параллельная машина с произвольным доступом
1.3.3. Модель задачи-каналы
1.3.4. Паттерны параллельного программирования
1.4. Средства реализации параллельных алгоритмов
1.4.1. Интерфейс OpenMP
1.4.2. Интерфейс обмена сообщениями MPI
1.5. Методы анализа однородных данных
1.5.1. Распознавание образов
1.5.2. Задача восстановления функциональной зависимости
1.5.3. Статистическая теория обучения
1.5.4. Теория потоков однородных событий
1.6. Выводы
РАЗДЕЛ 2. Модели вычислительноГО процесса однородной обработки данных
2.1.1. Факторы эффективности кластера
2.2. Учет стратегий организации данных
2.2.1. Централизация
2.2.2. Дублирование
2.2.3. Расчленение
2.3. Учет паттернов параллельного программирования
2.3.1. Принцип макроконвейерной обработки данных
2.3.2. Паттерн "параллелизм заданий"
2.3.3. Паттерн "мастер-рабочий"
2.3.4. Паттерн "одна программа, много данных"
2.3.5. Паттерн "
разделяй и властвуй"
2.3.6. Поправки для задач с высокой интенсивностью обменов сообщениями
2.4. Численные эксперименты
2.4.1. Имитационное моделирование на языке GPSS
2.4.2. Моделирование на кластере паттерна ОПМД
2.4.3. Моделирование на кластере паттерна МР
2.4.4. Моделирование на кластере паттерна РВ
2.5. Прогнозирование эффективности класса задач на кластере
2.6. Выводы
РАЗДЕЛ 3. РАЗРАБОТКА СИСТЕМЫ УПРАВЛЕНИЯ КЛАСТЕРОМ
3.1. Планирование заданий на кластере
3.1.1. Управление распределенными ресурсами
3.1.2. Управление оборудованием
3.2. Компоненты системы управления кластером
3.2.1. Веб-приложение
3.2.2. База данных
3.2.3. Служба безопасности
3.2.4. Служба низкоуровневого управления кластером
3.2.5. Служба оповещения и мониторинга
3.2.6. Служба журнализации
3.2.7. Работа с кластером
3.2.8. Процедура запуска и прерывания задач
3.2.9. Отладка MPI-программ
3.2 Библиотека для измерений производительности
3.3. Сравнение с аналогами
3.3.1. Выводы
РАЗДЕЛ 4. ПРИМЕРЫ ОБРАБОТКИ БОЛЬШИХ ОБЪЕМОВ ДАННЫХ И ИХ ОЦЕНОК
4.1. Обработка естественно-языковых текстов как пример паттерна "мастер-рабочий"
4.2. Кластеризация данных как пример паттерна "
разделяй и властвуй"
4.2.1. Кодирование задачи в генетическом алгоритме
4.2.2. Оператор развития
4.2.3. Кластеризация при неизвестном количестве кластеров
4.2.4. Экспериментальная проверка
4.3. Оценка эффективности
4.3.1. Автоматическая морфологическая разметка текстов
4.3.2. Полноволновое моделирование сейсмической волны
4.3.3. Миграция сейсмических волн
4.3.4. Генетический алгоритм кластеризации данных
4.4. Выводы
Список
- Київ+380960830922