Репозиторий Dspace

Расширение DVM-модели параллельного программирования для кластеров с гетерогенными узлами

Показать сокращенную информацию

dc.contributor.author Бахтин, В. А.
dc.contributor.author Клинов, М. С.
dc.contributor.author Крюков, В. А.
dc.contributor.author Поддерюгина, Н. В.
dc.contributor.author Притула, М. Н.
dc.contributor.author Сазанов, Ю. Л.
dc.contributor.author Bakhtin, V. A.
dc.contributor.author Klinov, M. S.
dc.contributor.author Krukov, V. A.
dc.contributor.author Podderyugina, N. V.
dc.contributor.author Pritula, M. N.
dc.contributor.author Sazanov, Y. L.
dc.date.accessioned 2013-09-18T03:22:52Z
dc.date.available 2013-09-18T03:22:52Z
dc.date.issued 2012
dc.identifier.citation Расширение DVM-модели параллельного программирования для кластеров с гетерогенными узлами / В. А. Бахтин и др. // Вестник ЮУрГУ. Серия Математическое моделирование и программирование.- 2012.- Вып. 12. № 18 (277).- С. 82-92.- Библиогр.: с. 90-92 (9 назв.) ru_RU
dc.identifier.issn 2071-0216
dc.identifier.uri http://dspace.susu.ac.ru/handle/0001.74/2522
dc.description Владимир Александрович Бахтин, кандидат физико-математических наук, Институт прикладной математики им. М.В. Келдыша РАН (г. Москва, Российская Федерация), bakhtin@keldysh.ru. V.A. Bakhtin, Keldysh Institute of Applied Mathematics Russian Academy of Sciences (Moscow, Russian Federation). Максим Сергеевич Клинов, кандидат физико-математических наук, Институт прикладной математики им. М.В. Келдыша РАН (г. Москва, Российская Федерация),klinov@keldysh.ru. M.S. Klinov, Keldysh Institute of Applied Mathematics Russian Academy of Sciences (Moscow, Russian Federation). Виктор Алексеевич Крюков, доктор физико-математических наук, профессор, Институт прикладной математики им. М.В. Келдыша РАН (г. Москва, Российская Федерация),krukov@keldysh.ru. V.A. Krukov, Keldysh Institute of Applied Mathematics Russian Academy of Sciences (Moscow, Russian Federation). Наталия Викторовна Поддерюгина, кандидат физико-математических наук, Инсти- тут прикладной математики им. М.В. Келдыша РАН (г. Москва, Российская Федерация),konov@keldysh.ru. N.V. Podderyugina, Keldysh Institute of Applied Mathematics Russian Academy of Sciences (Moscow, Russian Federation). Михаил Николаевич Притула, Институт прикладной математики им. М.В. Келдыша РАН (г. Москва, Российская Федерация),pritmick@yandex.ru. M.N. Pritula, Keldysh Institute of Applied Mathematics Russian Academy of Sciences (Moscow, Russian Federation). Юрий Львович Сазанов, Институт прикладной математики им. М.В. Келдыша РАН (г. Москва, Российская Федерация), szn@keldysh.ru.Y.L. Sazanov, Keldysh Institute of Applied Mathematics Russian Academy of Sciences (Moscow, Russian Federation) ru_RU
dc.description.abstract В статье рассматриваются принципы расширения DVM-модели и построения языка Fortran DVMH для кластеров с гетерогенными узлами. Новые возможности языка позволяют: определить фрагменты программы, которые следует выполнять на том или ином ускорителе; определить данные, необходимые для выполнения заданного фрагмента программы; задать правила отображения витков цикла на ускоритель управлять перемещением данных между оперативной памятью универсального процессора и памятью ускорителей. Описываются принципы построения компилятора с языка Fortran DVMH и новые функции системы поддержки параллельного выполнения программ Lib-DVMH. Приводятся экспериментальные данные об эффективности выполнения тестовых программ на графических процессорах кластера К-100. Появление компилятора с языка Fortran DVMH не только упростит разработку программ для кластеров с гетерогенными узлами, но и ускорит создание для таких кластеров автоматически распараллеливающего компилятора с языка Fortran, использующего язык Fortran DVMH в качестве выходного языка, на котором программист сможет проводить дополнительную ручную оптимизацию программы. The principles of DVM model extension and the principles of Fortran DVMH language for clusters with heterogeneous nodes are presented. New language features allow you: to define program fragments to be executed on a particular accelerator, to define the data required for execution of a particular program fragment, to set the rules for mapping loop iterations to an accelerator, to control data movement between CPU memory and accelerators memory.We describe the principles of Fortran DVMH compiler implementation and new Lib-DVMH runtime system functions, and present efficiency characteristics for test programs on GPUs of K-100 cluster. The implementation of Fortran DVMH compiler will not only simplify programming for clusters with heterogeneous nodes, but also accelerate the implementation for such clusters automatically parallelizing compiler for Fortran programs that uses Fortran DVMH language as the output language on which the programmer can perform additional manual program optimization. ru_RU
dc.language.iso other ru_RU
dc.publisher Издательский центр ЮУрГУ ru_RU
dc.relation.isformatof Вестник ЮУрГУ. Серия Математическое моделирование и программирование ru_RU
dc.relation.isformatof Vestnik Yuzhno-Ural'skogo Gosudarstvennogo Universiteta. Seriya Matematicheskoe modelirovanie i programmirovanie ru_RU
dc.relation.isformatof Bulletin of SUSU ru_RU
dc.relation.ispartofseries Математическое моделирование и программирование;Вып. 12
dc.subject языки параллельного программирования ru_RU
dc.subject гибридные многопроцессорные вычислительные системы ru_RU
dc.subject графические ускорители ru_RU
dc.subject parallel programming languages ru_RU
dc.subject hybrid multiprocessor computer systems ru_RU
dc.subject graphic accelerators ru_RU
dc.subject УДК 004.432 ru_RU
dc.title Расширение DVM-модели параллельного программирования для кластеров с гетерогенными узлами ru_RU
dc.title.alternative Extension of DVM parallel programming model for clusters with heterogeneous nodes ru_RU
dc.type Article ru_RU


Файлы в этом документе

Данный элемент включен в следующие коллекции

Показать сокращенную информацию

Поиск в DSpace


Расширенный поиск

Просмотр

Моя учетная запись