Нова версія середовища виконання Mathpar-DAP

Автор(и)

  • Алла Анатоліївна Сідько Національний університет «Києво-Могилянська академія»; Інститут програмних систем НАН України, Україна https://orcid.org/0000-0001-7035-9447

DOI:

https://doi.org/10.18523/2617-3808.2023.6.76-80

Ключові слова:

розподілені обчислення, паралельне програмування, середовище виконання, OpenMPI

Анотація

У цій статті згадано основні особливості середовища виконання децентралізованого управління розподіленими обчисленнями DAP (Drop-Pine-Amine), які було опубліковано в [4]. Головною метою цієї статті є опис нових функціональних можливостей, які з’явилися в останньому випуску. Як приклад алгоритму з блоковою рекурсією описано факторизацію Холецького симетричної позитивно означеної матриці у вигляді блокового дихотомічного алгоритму. Результати експериментів демонструють гарну масштабованість запропонованого рішення. Запропоновано розвивати співпрацю у цій науковій сфері. Розроблений програмний пакет відкритий для спільного розроблення, його можна вільно використовувати для наукових і освітніх цілей.

Біографія автора

Алла Анатоліївна Сідько, Національний університет «Києво-Могилянська академія»; Інститут програмних систем НАН України

Старший викладач кафедри мережних технологій факультету інформатики Національного університету «Києво-Могилянська академія», Ph.D. студентка Інституту програмних систем НАН України, a.sidko@ukma.edu.ua

Посилання

  1. Bosilca, G., Bouteiller, A., Danalis, A., Faverge, M., Hérault, T., & Dongarra, J. (2013). PARSEC: Exploiting Heterogeneity to enhance scalability. Computing in Science and Engineering, 15 (6), 36–45. https://doi.org/10.1109/mcse.2013.98.
  2. Dongarra, Jack. (2016). With Extreme Scale Computing the Rules Have Changed. In Proceedings of the 25th ACM International Symposium on High-Performance Parallel and Distributed Computing (HPDC ’16). Association for Computing Machinery, New York, NY, USA, 123. https://doi.org/10.1145/2907294.2926972.
  3. Hoque, Reazul, Herault Thomas, Bosilca George, & Dongarra, Jack. (2017). Dynamic task discovery in PaRSEC: a data-flow taskbased runtime. In Proceedings of the 8th Workshop on Latest Advances in Scalable Algorithms for Large-Scale Systems (ScalA ‘17) (Article 6, pp. 1–8). Association for Computing Machinery, New York, NY, USA. https://doi.org/10.1145/3148226.3148233.
  4. Malaschonok, G., & Sidko, A. (2022). Supercomputer environment for recursive matrix algorithms. Programming and Computer Software, 48 (2), 90–101. https://doi.org/10.1134/s0361768822020086

##submission.downloads##

Опубліковано

2024-03-24

Як цитувати

[1]
А. А. Сідько, «Нова версія середовища виконання Mathpar-DAP», NRPCOMP, т. 6, с. 76–80, Бер 2024.