Суперкомпьютерное образование

В книге излагаются методы решения задач с помощью статистического моделирования. Рассматриваемые алгоритмы предназначены для использования в параллельных вычислениях на компьютерных комплексах различной архитектуры. Последовательно излагаются методы получения независимых потоков псевдослучайных чисел и случайных векторов с заданным законом распределения, методы приближенного вычисления интегралов высокой размерности и численного решения некоторых классов дифференциальных уравнений в обыкновенных и частных производных, методы имитационного моделирования.

Книга ориентирована на студентов, знакомящихся с элементами вычислительной математики и параллельного программирования, а также на исследователей, применяющих численное моделирование для решения прикладных задач.

Данная работа посвящена проблематике анализа сложных многоэкстремальных моделей принятия решений, которая является традиционной для научной школы проф. Р. Г. Стронгина, имеющей мировое признание в этой области. Работа содержит необходимый теоретический аппарат для конструирования и анализа параллельных методов, основанный на информационно-статистическом подходе к построению методов оптимизации, характеристической теории сходимости и эффективности методов поиска экстремума и методологии редукции сложности исследуемых моделей. Приводится описание вычислительных схем методов оптимизации, их теоретическое обоснование и примеры практического применения. Дается краткая характеристика программных средств, реализующих в виде законченных программных систем предложенные методы поиска глобально-оптимальных решений и нашедших свое применение при решении сложных прикладных задач и в учебном процессе как среда выполнения лабораторных работ и исследований. Книга предназначена для широкого круга студентов, аспирантов и специалистов, желающих изучить и практически использовать параллельные методы глобальной оптимизации для решения вычислительно трудоемких прикладных задач. Данная монография рекомендована Ученым советом факультета вычислительной математики и кибернетики (ВМК) Нижегородского государственного университета имени Н. И. Лобачевского для использования в учебном процессе. Подготовка монографии была выполнена в рамках реализации проекта комиссии Президента РФ по модернизации и технологическому развитию экономики России «Создание системы подготовки высококвалифицированных кадров в области суперкомпьютерных технологий и специализированного программного обеспечения».

В учебном пособии представлен опыт создания параллельной программной MPI-платформы и графической среды для разработки параллельных численных моделей на сетках общего вида. Технологический комплекс INMOST (Integrated Numerical Modeling and Object-oriented Supercomputing Technologies) – инструментарий для суперкомпьютерного моделирования, характеризуемый максимальной общностью поддерживаемых расчетных сеток, гибкостью и экономичностью структуры распределенных данных, кросплатформенностью, а также графической средой для интерактивного пользовательского интерфейса.

Данное учебное пособие будет полезно разработчикам СИА, инженерам и математикам-вычислителям, деятельность которых связана с суперкомпьютерным моделированием: всем тем, кто непосредственно создает параллельные приложения или использует параллельные численные модели.

Настоящий учебник направлен на представление обзора технологий программирования и эффективного использования различных типов параллельных архитектур, включая современные графические процессоры, ускорители ClearSpeed и процессоры Cell BE. 

В данном учебнике излагаются основные вопросы использования ускорителей. Дается обзор различных архитектурных решений и соответствующих средств разработки, а также исследуется эффективность данных решений на примере задачи моделирования динамики системы N точечных масс. 

Особое внимание уделяется широко распространенному сегодня типу ускорителей — графическим процессорам, которые за последние семь лет претерпели самые существенные изменения и превратились в универсальные процессоры общего назначения. Дается обзор существующих систем разработки для ГПУ и рассматриваются их достоинства и недостатки при решении различных задач. Подробно обсуждаются наиболее актуальные в настоящий момент инструменты: графические интерфейсы и шейдерные языки (на примере OpenGL и GLSL), NVIDIA CUDA и OpenCL.

Получаемый в результате изучения данного пособия набор знаний и умений является достаточным для того, чтобы читатель смог самостоятельно адаптировать и реализовать свой алгоритм для того или иного ускорителя, обеспечив эффективное решение задачи.