Cтраница 1
Эффективность распараллеливания зависит от размеров обрабатываемых изображений. Прогонка на кластере тестовых задач фильтрации изображений различной размерности позволяет установить предельное число процессоров для каждой заданной структуры БИХ-фильтра, при которых еще имеет место ускорение. Результаты этих предварительных испытаний далее используются для управления вычислительной эффективностью в процессе обработки данных мониторинга. [1]
Необходимым фактором технико-экономичзской целесообразности и эффективности распараллеливания ввода-вывода данных в микро - ЭВМ является использование современных достижений ыикрс. АЦП, ЦШ и ЗУПВ в последние годы создает необходимые предпосылки для реализации предлагаемого распараллеливания ввода-вывода данных управляющей микро - ЭШ. [2]
В табл. 1 на одном из типичных примеров приведена эффективность распараллеливания в зависимости от числа используемых процессоров. Падение коэффициента распараллеливания от увеличения числа процессоров указывает на уменьшение доли вычислительной работы по сравнению с временем, затрачиваемым на обмены. [3]
Рассмотрим возможность применения системы оптимизации исходных программ на различных этапах их жизненного цикла с целью повышения таких показателей качества программ, как понятность, надежность, эффективность распараллеливания ( для многомашинных и многопроцессорных систем и сетей), удобство сопровождения и модификации. Из-за ограниченного объема книги остановимся на каждом из этих вопросов кратко. [4]
В книге содержится материал, посвященный возможностям развития и применения системы оптимизации программ в целях повышения и таких показателей качества программ, как понятность, надежность, удобство сопровождения и модификации, эффективность распараллеливания последовательных программ. [5]
В § 6 предложен метод распараллеливания алгоритма Ланцоша для модели вычислений с множественным потоком команд и данных. Получена оценка эффективности распараллеливания, зависящая от распределения ненулевых элементов в матрице системы. Параллельный алгоритм Ланцоша был запрограммирован и апробировался на вычислительной системе с 3 процессорами. При решении систем разреженных уравнений, построенных методом линейного решета, была достигнута эффективность распараллеливания, близкая к максимально возможной. [6]
В программах систем управления и обработки информации трудно выделять исполняемые параллельно сегменты на уровне операторов. Такие участки оказываются небольшими, и велик удельный вес частей программы, не допускающих параллельности. При этом эффективность распараллеливания вычислений оказывается низкой. Более эффективным является распараллеливание на уровне программных модулей некоторой функциональной задачи. При этом снижается удельный вес операций, связанных с началом и завершением параллельности, уменьшается коэффициент вариации длительностей реализации параллельных сегментов, а также их информационные связи. Наибольшее применение находит крупноблочное распараллеливание КП на уровне функциональных групп программ, решающих автономные задачи обработки информации и управления. В этом случае уменьшаются потери, обусловленные ожиданием завершения параллельных сегментов, и относительные затраты на распараллеливание вычислений. [7]
Так как выделяемые для параллельного исполнения части программы практически всегда имеют различие в длительности, то после исполнения более короткой части программы возникает необходимость ожидания результатов параллельно идущих вычислений. Такие задержки снижают эффективность распараллеливания вычислений и требуют выявления частей программы, наименее связанных управлением или получаемыми результатами и наиболее близких по длительности исполнения. [8]
Другая система, POLIGON, была разработана с чистого листа на базе мультипроцессорного вычислительного комплекса с распределенной памятью. В ней используется распараллеливание задачи на множестве уровней. Эксперименты с этой системой дали значительно более обнадеживающие результаты. Оказалось, что эффективность распараллеливания существенно увеличивается по мере роста объема данных в источниках знаний и количества правил, претендующих на активизацию. [9]
В § 6 предложен метод распараллеливания алгоритма Ланцоша для модели вычислений с множественным потоком команд и данных. Получена оценка эффективности распараллеливания, зависящая от распределения ненулевых элементов в матрице системы. Параллельный алгоритм Ланцоша был запрограммирован и апробировался на вычислительной системе с 3 процессорами. При решении систем разреженных уравнений, построенных методом линейного решета, была достигнута эффективность распараллеливания, близкая к максимально возможной. [10]