Разработка и реализация переносимых алгоритмов распределенного исполнения фрагментированных программ на неоднородных вычислителях
Автор: Ажбаков Артем Альбертович, Перепелкин Владислав Александрович
Журнал: Проблемы информатики @problem-info
Рубрика: Параллельное системное программирование и вычислительные технологии
Статья в выпуске: 2 (43), 2019 года.
Бесплатный доступ
Разработка системных алгоритмов автоматизации параллельного программирования для неоднородных мультикомиьютсров сопряжена е проведением множества экспериментальных исследований. В работе предлагается распределенная среда исполнения программ на языке LuNA в качестве платформы, пригодной для экспериментального исследования различных системных алгоритмов на мультикомньютсрах е высокой степенью неоднородности. К таким алгоритмам относятся распределение ресурсов, планирование вычислений, сборка мусора и т. н. Разработанная среда исполнения использует web-технологии в качестве базовой платформы для обеспечения высокой переносимости, а архитектура среды допускает замену большинства системных алгоритмов. Приводятся результаты тестирования разработанной системе на ряде модельных задач.
Фрагментированное программирование, параллельное программирование, web-технологии, система luna
Короткий адрес: https://sciup.org/143170654
IDR: 143170654
Список литературы Разработка и реализация переносимых алгоритмов распределенного исполнения фрагментированных программ на неоднородных вычислителях
- CloudHaskell. [Электронный ресурс]: http://haskell-distributed.github.io/(дата обращения: 01.04.2019).
- Carlton \\!. Van Rov Р. A distributed Prolog system with AND-parallelism // Proceedings of the Twenty-First Annual Hawaii International Conference on System Sciences. Volume II: Software track. 1988.
- Kale, Laxmikant V. and Bhatele, Abhinav. Parallel Science and Engineering Applications: The Charm++ Approach. Taylor & Francis Group, CRC Press, 2013. ISBN: 978-1-4665-0412-7
- Bosilca, G., Bouteiller, A., Danalis, A., Faverge, M., Herault, T., Dongarra, J. PaRSEC: Exploiting Heterogeneity to Enhance Scalability // IEEE Computing in Science and Engineering. November, 2013. Vol. 15. N 6. P. 36-45.
- X10 for High Performance Scientific Computing. Josh Milthorpe. Ph.D. Thesis, Research School of Computer Science, Australian National University, June 2015.
- Treichler Sean, Bauer Michael, Sharma Rahul, Slaughter Elliott, and Aiken Alex. Dependent Partitioning //In Object Oriented Programming, Systems, Languages, and Applications (OOPSLA 2016).
- Malyshkin Victor Е., Perepelkin Vladislav A. LuNA Fragmented Programming System, Main Functions and Peculiarities of Run-Time Subsystem // Parallel Computing Technologies. 11th International Conference, PaCT 2011, Proceedings. LNCS 6873. Springer, 2011. P. 53-61.
- Malyshkin. V., Perepelkin. V., Schukin G. Scalable Distributed Data Allocation in LuNA Fragmented Programming System // Journal of Supercomputing, S.I.: Parallel Computing Technologies - 2016. Springer, 2016. P. 1-7.
- DOI: 10.1007/sll227-016-1781-0
- Boost C++ Libraries.[Электронный ресурс]: https://www.boost.org/(дата обращения: 01.04.2019).
- Message Passing Interface (MPI) Forum. [Электронный ресурс]: https://www.mpi-forum. org/ (дата обращения: 01.04.2019).
- Javascript performance benchmarks. [Электронный ресурс]: https://benchmarksgame-team. pages.debian.net/benchmarksgame/faster/javascript.html (дата обращения: 01.04.2019).
