ARTICLES of rubric«Параллельные алгоритмы решения задач вычислительной математики»

Пекунов В.В. — Улучшенная балансировка загрузки процессоров при численном решении задач механики сплошной среды, осложненных химической кинетикой (№1, 2021)
Пекунов В.В. — Применение предикции при параллельной обработке цепочек предикатов в регулярно-логических выражениях (№6, 2018)
Сеченов П.А., Оленников А.А. — Применение технологии параллельного программирования NVIDIA CUDA в задаче расплавления шарообразной частицы (№5, 2018)

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Пекунов В.В.. Улучшенная балансировка загрузки процессоров при численном решении задач механики сплошной среды, осложненных химической кинетикой // 控制论与编程. 2021. № 1. 和。 13-19. DOI: 10.25136/2644-5522.2021.1.35101 URL: https://cn.nbpublish.com/library_read_article.php?id=35101

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注释,注释: 考虑了正在进行的化学反应条件下连续力学问题数值解过程的某些方面。这样的问题通常通过存在温度升高的许多局部区域来区分，其在空间中的位置相对不稳定。在这样的条件下，使用具有阶跃控制的刚性稳定的积分方法，与其他区域相比，在"热"区域具有显着更大的时间成本。当使用几何并行时，这一事实导致处理器负载的显着不平衡，这降低了并行化的总体效率。因此，在本文中我们考虑在并行解决上述任务时平衡处理器负载的问题。提出了一种改进化学动力学方程数值积分时间预测的大块分布式平衡算法的新改进，这是在"热"区域漂移条件下最有效的。该改进包括使用分析积分时间的几个先前值的线性感知器（在算法的基本版本中，仅使用来自积分时间历史的一个先前点）。这使您可以在"热"区域快速和慢速漂移的条件下工作。这种方法的有效性在建模建筑物周围的流动的任务上得到了证明，该建筑物在高温下观察到gorenje。结果表明，使用修改后的算法比原始算法提高了2.1%的并行化效率。

关键词: 并行计算, 负载平衡, 线性感知器, 化学动力学, 连续力学, 分布式平衡, 数值模拟, 数值实验, 批准；批准, 几何平行度

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Пекунов В.В.. Применение предикции при параллельной обработке цепочек предикатов в регулярно-логических выражениях // 控制论与编程. 2018. № 6. 和。 48-55. DOI: 10.25136/2644-5522.2018.6.27986 URL: https://cn.nbpublish.com/library_read_article.php?id=27986

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注释,注释: 在本文中，我们考虑了在正则逻辑表达式中处理谓词链时选择执行模式（顺序或并行）的问题。给出了正则表达式的本质，它们的众所周知的应用（自然语言接口，C程序的自动并行化器），谓词链的类型和组成的简要描述。特别注意在特定模式下处理链时预测时间成本的问题。详细考虑了这种可能预测的各种方法。值得注意的是，在这种情况下，半经验统计方法是最自然的。本文利用并行计算理论、插值与外推方法、计算实验、统计处理要素的基本关系。提出了一种新的半经验统计方法来解决谓词链执行时间估计的计算问题。该方法的区别在于通过部分恢复缺失数据实现的最小时间测量数，以及使用可能更精确的线性自回归和二次模型来计算顺序或并行模式下估计的执

关键词: 正则表达式-逻辑表达式, 逻辑处理, 谓词链, 选择执行模式, 并行处理, 预测；预测, 收集统计数字, 丢失数据的恢复, 半经验估计, 计算实验

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Сеченов П.А., Оленников А.А.. Применение технологии параллельного программирования NVIDIA CUDA в задаче расплавления шарообразной частицы // 控制论与编程. 2018. № 5. 和。 8-14. DOI: 10.25136/2644-5522.2018.5.20345 URL: https://cn.nbpublish.com/library_read_article.php?id=20345

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注释,注释: 文章讨论了在熔化球形粒子的问题中并行编程NVIDIA CUDA的技术。显示了现代计算机通过增加内核数量而不是通过增加处理器的频率（这导致显着的能量消耗和热量产生）来增加功率的趋势。提出了Amdahl定律，它使得在n个处理器上并行时估计程序时间的加速成为可能。列出了并行化问题时提高算法性能的条件。提出了铁矿石颗粒熔化的问题. 考虑了cuda c并行编程语言的特点，并提出了所选任务的算法。对CPU（C#）和GPU（CUDA C）上的任务执行时间进行了比较分析。 CUDA并行编程技术允许您将复杂度N的可并行算法的性能提高多达60倍。这需要支持该技术的GPU，开发环境和CUDA编译器，cuda C语言知识，以及对任务和并行化可能性的良好了解。

关键词: 并行编程, 图形处理器, 中央处理单元, 颗粒熔化, CUDA C语言, C语言#, 阿姆达尔定律, 算法性能, 执行时间, 高级语言