ВступНемала кількість досліджень, що супрово-джують обробку даних з максимальною потужніс-тю, акцентують увагу на розвитку методів створен-ня складних обчислювальних додатків у різних га-лузях: науці, техніці, медицині та інших. Подібні програми, як правило, працюють в пакетному ре-жимі і можуть генерувати дуже великі обсяги даних. Передові сенсорні технології також дозволяють до-сягати високої роздільної здатності для багатовимі-рних блоків даних. В результаті зростає інтерес до розробки додатків, які в інтерактивному режимі до-сліджують, узагальнюють і аналізують великі об'єми наукових даних [1]. У даній роботі розгля-даються подібні додатки, тобто додатки для інтен-сивної обробки даних.
Постановка проблемиБудучи побудованими із стандартних апарат-них засобів, кластери ПК стають все рентабельніши-ми і життєздатнішими альтернативами супер-комп'ютерів основного потоку для широкого спектру додатків, у тому числі для додатків, що оперують інтенсивними даними. Складність у підтримці таких ресурсоємних додатків на платформах полягає в то-му, що великі обсяги даних повинні ефективно пере-міщатися між процесорною пам'яттю. Для досягнен-ня високої продуктивності операції переміщення та обробки даних також повинні бути ефективно скоор-динованими засобами динамічної підтримки. Поряд з вимогами плідного функціонування, такі додатки вимагають високого рівня гарантій в галузі продук-тивності, пристосованості до гетерогенних середо-вищ і наявності ресурсних змін.Базові структури на основі компонентів [2-4] можуть забезпечити гнучке та ефективне середовище для додатків з інтенсивною обробкою даних на роз-поділених платформах. У таких базових структурах додаток є розроблений з набору взаємодіючих про-грамних компонентів, розміщення яких поряд з ресу-рсами обчислення відіграє важливість в ступені гну-чкості та оптимізації продуктивності програм.Паралельна обробка даних може бути досягну-та шляхом виконання декількох копій компонента в околі кластера зберігання і вузлів обробки [2]. Кон-веєр -це ще один можливий механізм для покращен-ня продуктивності. У багатьох додатках з інтенсив-ною обробкою даних набір (об'єм) даних може роз-поділятися на визначені користувачем субблоки да-них, обробка яких може проходити конвеєрно.Якщо при організації роботи обробка і зв'язок можуть перекриватися, то покращення продуктивності також набуває залежності від бло-ковості обчислень і розміру повідомлень даних (тобто субблоків даних). Невеликі блоки даних призводять до покращення балансу навантаження і конвеєризації, а багато повідомлень генеруються блоками малих розмірів. Однак блоки більшого розміру зменшують кількість повідомлень і дося-гають вищої пропускної здатності каналу зв'язку, а значить, ймовірно, створюють дизбаланс наванта-ження і зменшення конвеєрності.З появою сучасних міжкомпонентних висо-кошвидкісних комунікацій, таких як Giganet [2], Myrinet [6], Gigabit Ethernet [7], АНВ [8] і Quadrics Network [9], "критична ділянка" у організації зв'язку змістилася до програмного забезпечення обміну повідомленнями. Саме критична ділянка досить...
