Вестник Южно-Уральского государственного университета. Серия «Вычислительная математика и информатика»
RUS  ENG    ЖУРНАЛЫ   ПЕРСОНАЛИИ   ОРГАНИЗАЦИИ   КОНФЕРЕНЦИИ   СЕМИНАРЫ   ВИДЕОТЕКА   ПАКЕТ AMSBIB  
Общая информация
Последний выпуск
Архив

Поиск публикаций
Поиск ссылок

RSS
Последний выпуск
Текущие выпуски
Архивные выпуски
Что такое RSS



Вестн. ЮУрГУ. Сер. Выч. матем. информ.:
Год:
Том:
Выпуск:
Страница:
Найти






Персональный вход:
Логин:
Пароль:
Запомнить пароль
Войти
Забыли пароль?
Регистрация


Вестник Южно-Уральского государственного университета. Серия «Вычислительная математика и информатика», 2019, том 8, выпуск 3, страницы 58–91
DOI: https://doi.org/10.14529/cmse190304
(Mi vyurv218)
 

Эта публикация цитируется в 4 научных статьях (всего в 4 статьях)

Обзор моделей параллельных вычислений

Н. А. Ежова, Л. Б. Соколинский

Южно-Уральский государственный университет (454080 Челябинск, пр. им. В.И. Ленина, д. 76)
Список литературы:
Аннотация: Цель данного обзора - дать максимально полное представление о достижениях и современном состоянии дел в разработке аналитических моделей параллельных вычислений, позволяющих предсказать время вычислений, ускорение, эффективность и масштабируемость параллельных алгоритмов применительно к различным целевым многопроцессорным платформам. Важность моделей параллельных вычислений вытекает из того, что они до реализации параллельного алгоритма в виде программы позволяют понять, насколько эффективно данный алгоритм может использовать конкретную многопроцессорную платформу, и при необходимости внести изменения в дизайн алгоритма, либо рассмотреть вариант замены целевой аппаратной платформы. В обзоре показывается эволюция моделей параллельных вычислений, происходившая одновременно с эволюцией многопроцессорных систем, от одноуровневых моделей с общей памятью до многоуровневых иерархических моделей с распределенной памятью, ориентированных на кластерные вычислительные системы с многоядерными ускорителями. В заключении обзора приводятся рекомендации по выбору возможных направлениий дальнейших исследований в области разработки математических моделей параллельных вычислений.
Ключевые слова: модель параллельных вычислений, обзор, параллельное программирование, многопроцессорные системы, оценка производительности, предсказание времени выполнения алгоритма.
Финансовая поддержка Номер гранта
Российский фонд фундаментальных исследований 17-07-00352 а
Министерство образования и науки Российской Федерации 02.A03.21.0011
Министерство науки и высшего образования Российской Федерации 2.7905.2017/8.9
Исследование выполнено при финансовой поддержке РФФИ в рамках научного проекта № 17-07-00352 а, Правительства РФ в соответствии с Постановлением № 211 от 16.03.2013 г. (соглашение № 02.A03.21.0011) и Министерства образования и науки РФ (государственное задание 2.7905.2017/8.9).
Поступила в редакцию: 01.06.2019
Реферативные базы данных:
Тип публикации: Статья
УДК: 004.051
Образец цитирования: Н. А. Ежова, Л. Б. Соколинский, “Обзор моделей параллельных вычислений”, Вестн. ЮУрГУ. Сер. Выч. матем. информ., 8:3 (2019), 58–91
Цитирование в формате AMSBIB
\RBibitem{EzhSok19}
\by Н.~А.~Ежова, Л.~Б.~Соколинский
\paper Обзор моделей параллельных вычислений
\jour Вестн. ЮУрГУ. Сер. Выч. матем. информ.
\yr 2019
\vol 8
\issue 3
\pages 58--91
\mathnet{http://mi.mathnet.ru/vyurv218}
\crossref{https://doi.org/10.14529/cmse190304}
\elib{https://elibrary.ru/item.asp?id=39565953}
Образцы ссылок на эту страницу:
  • https://www.mathnet.ru/rus/vyurv218
  • https://www.mathnet.ru/rus/vyurv/v8/i3/p58
  • Эта публикация цитируется в следующих 4 статьяx:
    Citing articles in Google Scholar: Russian citations, English citations
    Related articles in Google Scholar: Russian articles, English articles
    Вестник Южно-Уральского государственного университета. Серия «Вычислительная математика и информатика»
    Статистика просмотров:
    Страница аннотации:308
    PDF полного текста:162
    Список литературы:35
     
      Обратная связь:
     Пользовательское соглашение  Регистрация посетителей портала  Логотипы © Математический институт им. В. А. Стеклова РАН, 2024