ВЫСОКОПРОИЗВОДИТЕЛЬНЫЕ ВЫЧИСЛИТЕЛЬНЫЕ СИСТЕМЫ
MATHEMATICAL MODELING
А.В. Климов, Н.Н. Левченко, А.С. Окунев "Преимущества потоковой модели вычислений в условиях неоднородных сетей"
INFORMATION PROCESSING METHODS
А.В. Климов, Н.Н. Левченко, А.С. Окунев "Преимущества потоковой модели вычислений в условиях неоднородных сетей"

Аннотация.

С увеличением мощности суперкомпьютеры становятся все менее однородными, менее симметричными. В зависимости от расстояния между узлами времена передачи сообщений между узлами могут отличаться в десятки раз. Чтобы уменьшить соответствующие потери, обычно приходится учитывать эти различия «руками» при программировании. В предлагаемой версии модели вычислений, основанной на управлении потоком данных, эти и некоторые другие проблемы решаются автоматически, что способствует снижению трудоемкости разработки программ и повышению их переносимости. В статье эффект автоматической динамической адаптации объясняется и демонстрируется на примере простой задачи.

Ключевые слова:

модель вычислений с управлением потоком данных, неоднородность доступа, стена памяти, асинхронное программирование, динамическая адаптация.

Стр. 36-45.

 A.V. Klimov, N.N. Levchenko, A.S. Okunev

"Benefits of Dataflow Computation Model within Nonuniform Networks"

With the growth of their power supercomputers still become less uniform, less symmetrical. Depending on distance between nodes the message passing latencies may differ more than 10 times. To reduce the respective losses usually the programmer is forced to consider these diversities “by hands”. In the proposed version of dataflow computations model, these and some other problems are resolved automatically, what facilitates programming and enhances portability of programs. In the paper the effect of automatic dynamic adaptation is explained and demonstrated by example of a simple application.

Keywords: Dataflow computations model, non-uniform access, memory wall, asynchronous programming, dynamic adaptation.

Полная версия статьи в формате pdf.

2024 / 03
2024 / 02
2024 / 01
2023 / 04

© ФИЦ ИУ РАН 2008-2018. Создание сайта "РосИнтернет технологии".