Добавил:
Upload Опубликованный материал нарушает ваши авторские права? Сообщите нам.
Вуз: Предмет: Файл:

Лекция ТФП 2015 ФИТ

.pdf
Скачиваний:
16
Добавлен:
06.06.2015
Размер:
2 Мб
Скачать
☆

Масштабируемость исполнения алгоритма

Виды масштабируемости: сильная и слабая

Требования масштабируемости:

●Децентрализация по данным, вычислениям и коммуникациям

●Локальность коммуникаций

Отсутствует возможность иметь информацию сразу или всю

Цель технологии фрагментированного программирования (ТФП)

— В чем цель технологии фрагментированного программирования?

Автоматизация эффективной параллельной реализации численного алгоритма на суперкомпьютере

Фрагментированный алгоритм

— Каково представление алгоритма в ТФП и каковы его особенности?

Алгоритм представляется в явнопараллельной форме, ориентированной на автоматизацию обеспечения нефункциональных свойств

Фрагментированный алгоритм (ФА)

ФА — это набор фрагментов данных (ФД), фрагментов вычислений (ФВ), и отношения in/out Выходные ФД вычисляются из входных пока все ФВ не окажутся исполненными

W

V

Особенности ФА

●Сериализуемые ограниченные по размеру ФД

●Ограниченные по времени фрагменты вычислений без побочных эффектов

●Единственность присваивания ФД

●Крупная зернистость ФА

Пример ФА: умножение матриц

Исходный алгоритм

Фрагментированный алгоритм

 

 

Полезные свойства ФА

●Высокая переносимость

●Ориентация на автоматизацию исполнения

○миграция фрагментов

○сохранение контрольных точек

○различное управление и распределение ресурсов

○контролируемая гранулярность

●Масштабируемость

●Явный параллелизм

Слабые стороные ФА

●Отсутствие привязки к конкретным ресурсам

●Отсутствие императивного управления

●Единственность присваивания ФД

Фрагментированный алгоритм

— Каково представление алгоритма в ТФП и каковы его особенности?

Алгоритм представляется в явнопараллельной форме, ориентированной на автоматизацию обеспечения нефункциональных свойств

Рекомендации

— Зачем нужны рекомендации при реализации ФА?

Рекомендации предназначены для оптимизации реализации ФА путем частичного решения труднорешаемых подзадач на высоком уровне