Сідько А. А. Середовище виконання для блоково-рекурсивних матричних алгоритмів на суперкомп'ютері з розподіленою памʼяттю

English version

Дисертація на здобуття ступеня доктора філософії

Державний реєстраційний номер

0824U002753

Здобувач

Спеціальність

  • 122 - Комп’ютерні науки

Спеціалізована вчена рада

ДФ 26.314.002

Інститут програмних систем Національної академії наук України

Анотація

Метою роботи є створення нового децентралізованого алгоритму для динамічного управління паралельним обчислювальним процесом для блоково-рекурсивних алгоритмів та розробка на його основі середовища виконання паралельних програм. Обʼєктом дослідження є алгоритм управління обчислювальним процесом багатопроцесорного обчислювального пристрою (суперкомпʼютера) з розподіленою памʼяттю (алгоритм роботи середовища виконання). Предметом дослідження є нерівномірне завантаження обладнання, наявність зростання похибки чисел під час розрахунків, можливі фізичні збої окремих процесорів. У роботі використано методи рекурсивних обчислень, блокових матричних обчислень, теорії графів, теорії алгоритмів, розподілених обчислень, асинхронних обчислень, динамічного управління, арифметики довжини в теорії обчислювальної похибки. Наукові результати, отримані в дисертації: запропоновано методику паралелізації матричних блоково-рекурсивних алгоритмів, розроблені алгоритми нового динамічного децентралізованого середовища виконання для суперкомп'ютера та створено відповідний програмний комплекс, призначений для вирішення будь-яких матричних завдань, якщо для них існує блоково-рекурсивний алгоритм розв’язку, запропоновано новий блоково-рекурсивний алгоритм розкладання Холецького та новий блоково-рекурсивний алгоритм обернення додатноозначеної симетричної матриці. Було виконано експериментальне дослідження нового середовища виконання на прикладах матричного множення, розкладання Холецького, обернення трикутної матриці, яке продемонструвало хорошу масштабованість цих алгоритмів. Усі обчислювальні експерименти були проведені на обчислювальному комплексі СКІТ ІК НАН України. Результати експериментів з новим децентралізованим динамічним середовищем виконання для всіх зазначених вище алгоритмів демонстрували хорошу масштабованість як для щільних, так і для розріджених матриць з щільністю 30% та 3%. Це підтверджує доцільність блоково-рекурсивної паралелізації та правильність обраного напрямку у створенні динамічного суперкомп’ютерного середовища виконання. Створений програмний комплекс може бути встановлений на суперкомп'ютерах колективного користування як загальнодоступне системне програмне забезпечення. Матеріали дисертації лягли в основу підручника з паралельного програмування та впроваджені в навчальний процес в Національному університеті «Києво-Могилянська академія». Алгоритм роботи середовища виконання реалізовано мовою програмування Java і використано інтерфейс для комунікації між процесорами OpenMPI та бібліотеки для роботи з матрицями MathPartner.

Публікації

Малашонок Г. І. , Сідько А. А. Розподілені обчислення: ДАП-технологія розпаралелювання рекурсивних алгоритмів. Наукові записки НаУКМА. Комп’ютерні науки. Том 1, 2018, с. 25-32. https://doi.org/10.18523/2617-3808.2018.25-32

Сідько А. А. Нова версія середовища виконання MathPar-DAP. Наукові записки НаУКМА. Компʼютерні науки. Том 6, 2023, c. 76-80. https://doi.org/10.18523/2617-3808.2023.6.76-80

Gennadi Malaschonok, Alla Sidko. Supercomputer runtime DAP for matrix block-recursive algorithms. COMPUTER SCIENCE AND INFORMATION TECHNOLOGIES: Selected Papers of CSIT-2021 Conference (27 September–1 October 2021).Yerevan, Armenia. AIP Conference Proceedings. V.2757, Issue 1 (22 May 2023) pp. 0300021-0300027. doi.org/10.1063/5.0137014, ISSN 0094-243X

Малашонок Г. I., А. А. Сiдько. Паралельнi обчислення на розподiленiй пам’ятi: OpenMPI, Java, Math Partner. Пiдручник. Київ: НаУКМА, 2020. – 266 с. ISBN 978-617-7668-14-4

А. Sidko. What’s new in the latest release of MathPar-DAP runtime. Digital Theme UK-Ukraine Research Twinning Conference (27 March – 30 March 2023). https://irp.cdn-website.com/ee30e730/files/uploaded/Final%20Programme%20UA-DIGITAL%202023.pdf

Sidko A., Malaschonok G. Developing the open science infrastructure: a supercomputing platform for large matrix computing. First International Conference "Open Science and Innovation in Ukraine 2022", pp. 24-26. http://doi.org/10.35668/978-966-479-129-5, ISBN: 978-966-479-129-5

Gennadi Malaschonok, Alla Sidko. Supercomputer runtime DAP for matrix block-recursive algorithms. 13th International Conference on Computer Science and Information Technologies (September 2021, Yerevan, Armenia). https://csit.am/2021/proceedings/CHPC/CHPC_1.pdf

Сідько А. А. Малашонок Г.І. Алгоритми децентралізованого управління розподіленими обчисленнями із застосуванням до задач декомпозиції матриць. УкрПрогАсп-2022-1. 1-а Конференція молодих вчених з програмування (26.10.2022, Київ). Зб.матер., ІПС НАНУ, 28 c.

Сідько А.А. Малашонок Г.І. Алгоритми децентралізованого управління розподіленими обчисленнями із застосуванням до задач декомпозиції матриць УкрПрогАсп-2023-2. 2-а Конференція молодих вчених з програмування (17.10.2023, Київ). Зб.матер., ІПС НАНУ, 45 c.

G. I. Malaschonok, A.A. Sidko. Parallel computer algebra: a new scheme for controlling the parallelization of matrix recursive algorithms. Fifth International Conference on High Performance Computing (HPCUA 2018) being held October 22-23, 2018 in Kyiv, Ukraine.

Схожі дисертації