Параллельная обработка данных

- многомерные матрицы включаются  в языки программирования как  самостоятельные объекты;

- алгоритмы представляются как  последовательности операций над  многомерными матрицами.

Перечислим  основные достоинства принципа последовательно-па-раллельного программирования.

Во-первых, исключается связь между свойствами конкретной архитектуры суперкомпьютера  и способностью данного алгоритма  к распараллеливанию.

Во-вторых, ограничивается число реализуемых  параллельно алгоритмов так как необходимо распараллелить только операции алгебры многомерных матриц. Поэтому можно наиболее полно использовать возможности данного суперкомпьютера для оптимизации программ, реализующих эти операции.

В-третьих, алгоритм и программа, реализующие  задачу из некоторой предметной области  разрабатываются как обычные  последовательные алгоритмы и программы. Данные, представленные в виде многомерных  матриц, последовательно обрабатываются операциями алгебры многомерных  матриц как неделимые объекты. Такой  подход наиболее естественен для  человека.

В-четвертых, программа выполняется на суперкомпьютере  параллельно, так как каждая операция над многомерными матрицами реализуется  параллельным алгоритмом.

ЗАКЛЮЧЕНИЕ

Параллельная  обработка данных превращается сегодня  из экзотики компьютерного мира в  естественный и необходимый при  решении подавляющего большинства  задач метод обработки данных. Рассмотренный метод, основанный на работе с многомерными матрицами, позволяет  исследователям в различных областях науки разрабатывать модели, которые  без труда можно будет реализовать  на суперкомпьютерах.

Например, анализ задачи оценки виброзащитных характеристик, при обработке результатов летных испытаний показал, что исходные данные удобно представляются с помощью многомерных матриц, а алгоритмы сводятся к выполнению операций над этими матрицами. Применение принципа последовательно-параллельного программирования при решении этой задачи позволил существенно повысить эффективность этих алгоритмов благодаря параллельной реализации на суперкомпьютерах [6].

Одним из направлений использования метода последовательно-параллельного программирования являются экспертные системы. Многомерные  матрицы представляют собой идеальное  средство для классификации и  представления правил принятия решений.

Сказанное позволяет надеяться, что применение изложенного в статье метода обеспечит  многим научным работникам возможность  решения сложных задач, требующих  больших объемов вычислений.

ЛИТЕРАТУРА

1. Головкин Б.А. Вычислительные машины с большим числом процессоров. - М.:Радио и связь, 1995.
2. Гантмахер Ф.Р. Теория матриц. - М.:Наука, 1967.
3. Оре О. Теория графов. - М.:Наука, 1968.
4. Соколов Н.П. Введение в теорию многомерных матриц. - Киев: Наукова думка, 1972.
5. Гендель Е.Г., Мунерман В.И. Применение алгебраических моделей для синтеза процессов обработки файлов. - УСиМ. - 1984. - № 4. - С. 69-72.

Митенков В.Б., Конычев В.И., Емельченко Е.П., Муннерман В.И., Самойлов М.Ю., Самойлова Т.А. Эффективное решение задач обработки результатов летных испытаний на суперкомпьютерах. // Тезисы докладов к международной конференции "Авиационные технологии 2000". - Жуковский, 1997. - С. III-16.