About performance and intellectuality of supercomputer modeling

Ильин, В. П.; Skopin, I. N.

doi:10.1134/s0361768816010047

Cited by 9 publications

(4 citation statements)

References 4 publications

Supporting

Mentioning

Contrasting

Unclassified

Order By: Relevance

“…Пальчунов). В ИВМиМГ СО РАН активно ведутся исследования по ИИ в лабораториях вычислительной физики, суперкомпьютерного моделирования и синтеза параллельных программ [24][25][26][27], недавно сформирована Лаборатория искусственного интеллекта во главе с М.А. Марченко, ориентированная на экологические и другие серьезные приложения.…”

Section: интеллектуальные вызовы и проблемы XXI векаunclassified

Становление И Развитие Искусственного Интеллекта В Со Ран

Ильин

2024

Развитие Вычислительной Техники В России, Странах Бывшего СССР И СЭВ

View full text Add to dashboard Cite

show abstract

Section: интеллектуальные вызовы и проблемы XXI векаunclassified

Становление И Развитие Искусственного Интеллекта В Со Ран

Ильин

2024

Развитие Вычислительной Техники В России, Странах Бывшего СССР И СЭВ

View full text Add to dashboard Cite

show abstract

“…In the problem we are considering, there is a need to utilize a supercomputer and its computing power [31,32]. The main reason is the ability to run simulations with an extremely small h sampling step.…”

Section: About Organization Of Parallel Computations On Cpu and Gpu N...mentioning

confidence: 99%

Hybrid GPU–CPU Efficient Implementation of a Parallel Numerical Algorithm for Solving the Cauchy Problem for a Nonlinear Differential Riccati Equation of Fractional Variable Order

Tverdyi

Parovik

2023

Mathematics

View full text Add to dashboard Cite

The numerical solution for fractional dynamics problems can create a high computational load, which makes it necessary to implement efficient algorithms for their solution. The main contribution to the computational load of such computations is created by heredity (memory), which is determined by the dependence of the current value of the solution function on previous values in the time interval. In terms of mathematics, the heredity here is described using a fractional differentiation operator in the Gerasimov–Caputo sense of variable order. As an example, we consider the Cauchy problem for the non-linear fractional Riccati equation with non-constant coefficients. An efficient parallel implementation algorithm has been proposed for the known sequential non-local explicit finite-difference numerical solution scheme. This implementation of the algorithm is a hybrid one, since it uses both GPU and CPU computational nodes. The program code of the parallel implementation of the algorithm is described in C and CUDA C languages, and is developed using OpenMP and CUDA hardware, as well as software architectures. This paper presents a study on the computational efficiency of the proposed parallel algorithm based on data from a series of computational experiments that were obtained using a computing server NVIDIA DGX STATION. The average computation time is analyzed in terms of the following: running time, acceleration, efficiency, and the cost of the algorithm. As a result, it is shown on test examples that the hybrid version of the numerical algorithm can give a significant performance increase of 3–5 times in comparison with both the sequential version of the algorithm and OpenMP implementation.

show abstract

“…Потребность в ней возникает также и у приложений, использующих программное обеспечение (ПО), отличное от установленного в узлах среды. Применение высокопроизводительных вычислений связано с отображением алгоритмов решения задач на архитектуру вычислительной среды [1,2]. [16], со средами разработки из-за использования разных форматов представления данных и рабочих процессов.…”

Section: Introductionunclassified

Continuous integrating modules of distributed applied software packages in Orlando Tools

Feoktistov¹,

Gorsky²,

Sidorov³

et al. 2019

Proceedings of ISP RAS

View full text Add to dashboard Cite

Аннотация. В статье представлен новый подход к решению важных практических проблем комплексной отладки, совместного тестирования и анализа времени выполнения версий программных модулей в распределенной вычислительной среде. Эти проблемы возникают в процессе поддержки непрерывной интеграции функционального наполнения (прикладного программного обеспечения) распределенных пакетов прикладных программ (научных приложений). Исследование ориентировано на пакеты, которые используются для проведения крупномасштабных экспериментов, осуществляемых в рамках междисциплинарных исследований, в гетерогенных распределенных вычислительных средах, интегрирующих Grid и облачные вычисления. Научная новизна предложенного подхода заключается в объединении методологии создания распределенных пакетов прикладных программ с современной практикой разработки программного обеспечения на основе его непрерывной интеграции с использованием знаний о специфике решаемых задач. Средства непрерывной интеграции, разрабатываемые в рамках предложенного подхода, существенно расширяют спектр ее возможностей применительно к процессам создания и использования таких пакетов в сравнении с известными инструментами. Фундаментальной основой их функционирования является концептуальная модель, в рамках которой осуществляется спецификация, планирование и выполнение процессов непрерывной интеграции прикладного программного обеспечения с привязкой к конкретным предметным данным и решаемым задачам. Использование разрабатываемых средств на практике ведет к снижению числа ошибок и сбоев прикладного программного обеспечения при разработке и применении пакетов, что, в свою очередь, существенно сокращает время проведения крупномасштабных вычислительных экспериментов и повышает эффективность использования ресурсов гетерогенной распределенной вычислительной среды. Результаты практических экспериментов по применению прототипа системы непрерывной интеграции прикладного программного обеспечения показывают его высокую эффективность.

show abstract

About performance and intellectuality of supercomputer modeling

Cited by 9 publications

References 4 publications

Становление И Развитие Искусственного Интеллекта В Со Ран

Становление И Развитие Искусственного Интеллекта В Со Ран

Hybrid GPU–CPU Efficient Implementation of a Parallel Numerical Algorithm for Solving the Cauchy Problem for a Nonlinear Differential Riccati Equation of Fractional Variable Order

Continuous integrating modules of distributed applied software packages in Orlando Tools

Contact Info

Product

Resources

About