Влияние параллельных вычислений и структуры алгоритмов решаемых задач на оперативность обработки информации в многопроцессорных вычислительных системах

Автор: Захаров Анатолий Иванович, Брякалов Геннадий Алексеевич, Неретина Кристина Андреевна

Журнал: Вестник Российского нового университета. Серия: Сложные системы: модели, анализ и управление @vestnik-rosnou-complex-systems-models-analysis-management

Рубрика: Информатика и вычислительная техника

Статья в выпуске: 1, 2021 года.

Бесплатный доступ

Рассмотрена проблематика декомпозиции структур алгоритмов обработки информации в многопроцессорных системах. Представлены этапы процесса распараллеливания алгоритмов, связанного с их дальнейшей программной реализацией. Выделены группы алгоритмов решаемых задач. В качестве примера анализа одного из алгоритмов приведено решение задачи дистанционного зондирования Земли из космоса вместе с ее математической постановкой. Выявлено, что параллельные структуры алгоритмов решаемых задач и аппаратных средств, а также параллельное программирование способствуют достижению необходимого параллелизма вычислительных процессов, росту производительности работы вычислительных средств и повышению оперативности обработки информации. Статья носит прикладной характер и может быть полезна для лиц, интересующихся вопросами повышения оперативности обработки информации.

Еще

Распараллеливание алгоритмов, обработка информации, многопроцессорные системы, параллельное программирование

Короткий адрес: https://readera.org/148321540

IDR: 148321540   |   DOI: 10.25586/RNU.V9187.21.01.P.143

Список литературы Влияние параллельных вычислений и структуры алгоритмов решаемых задач на оперативность обработки информации в многопроцессорных вычислительных системах

  • Ватолин Д., Ратушняк А., Смирнов М., Юкин В. Методы сжатия данных. Устройство архиваторов, сжатие изображений и видео. М.: Диалог-МИФИ, 2003. 384 с.
  • Воеводин В.В., Воеводин Вл.В. Параллельные вычисления. СПб.: БХВ-Петербург, 2002. 584 с.
  • Вычислительные системы: практикум / сост.: А.Г. Басыров, А.С. Дудкин, И.В. Захаров, А.С. Швецов и др. СПб.: Изд-во Военной академии имени А.Ф. Можайского, 2016. 108 с.
  • Гергель В.П. Теория и практика параллельных вычислений. М.: БИНОМ. Лаборатория знаний, 2007. 464 с.
  • Захаров А.И., Лохвицкий В.А., Старобинец Д.Ю., Хомоненко А.Д. Оценка влияния параллельной обработки изображений на оперативность функционирования БКУ КА дистанционного зондирования Земли // Современные проблемы дистанционного зондирования Земли из космоса. 2019. Т. 16, № 1. С. 61-71.
  • Захаров А.И., Пореченский М.А., Чмыхова Я.В. Имитационная модель исследования влияния распараллеливания информационных процессов на рост производительности многоядерных вычислительных систем // Сборник алгоритмов и программ прикладных задач. СПб.: Изд-во Военной академии имени А.Ф. Можайского, 2017. Вып. 34. С. 173-181.
  • Хомоненко А.Д. Методы сжатия изображений: учеб. пособие. СПб.: Изд-во Петербургского государственного университета путей сообщения, 2009. 31 с.
  • Шовенгердт Р. Дистанционное зондирование. Методы и модели обработки изображений. М.: Техносфера, 2010. 560 с.
  • Loeffler C., Ligtenberg A., Moschytz G. Practical Fast 1-D DCT Algorithms with 11 Multiplications // Proc. Int'l. Conf. on Acoustics, Speech, and Signal Processing 1989 (ICASSP'89). Pp. 988-991.
Еще
Статья научная