EngNews
Логин: 
Пароль: 
 
ГЛАВНАЯ
СОБЫТИЯ
ОТПРАВИТЬ НОВОСТЬ
КОНТАКТЫ
регистрация / забыл пароль
Главная / Синхронизация задач одновременной обработки может коренным образом улучшить эффективность «облачного» моделирования
17.02.2016
Синхронизация задач одновременной обработки может коренным образом улучшить эффективность «облачного» моделированияВ крупномасштабном моделировании, включающим в себя одновременное выполнение вычислительных задач на распределенных компьютерах, общая скорость моделирования ограничивается медленным каналом. Посредством адаптивного перераспределения вычислительных ресурсов в режиме реального времени в соответствии с рабочей нагрузкой, исследовательская группа в Сингапуре показали, как преодолеть подобное ограничение «медленного канала»
Данный подход может значительно повысить скорость и эффективность моделирования, проводимого на многих компьютерах, и также известного как «облачное» моделирование.
Проблема дисбаланса нагрузки является очень распространенной в крупномасштабном моделировании, и включает в себя группу параллельных компьютеров с распределением или компонентами, которые должны синхронизироваться друг с другом, чтобы гарантировать, что все события моделирования выполняются в порядке отметки времени.

Параллельное вычислительное моделирование включает в себя большое количество событий, которые должны произойти в определенном порядке. Эти события относятся к нескольким параллельным вычислительным «узлам» для одновременного вычисления. Когда одно событие обрабатывается, то могут быть созданы новые события, которые сразу помещаются в очередь обработки событий. Это настолько расточительно, что даже дорогие вычислительные ресурсы будут простаивать в ожидании работы, поэтому параллельные схемы обработки часто допускают последовательную обработку событий в каждом узле, не дожидаясь событий из других узлов.
Проблема заключается в том, что если события из одного узла опаздывают, то другие узлы, протекающие с их «оптимистическим» исполнением следующего события, должны сбросить свою дополнительную работу и откатиться к месту последнего узла. За счет этого весь процесс моделирования сдерживается самыми медленными компонентами, в то время как более быстрые компоненты могут потратить время и ресурсы на оптимистичное исполнение и исполнение откатов.

Для повышения эффективности подобного моделирования, исследователи разработали механизм адаптивного распределения ресурсов в виртуальной среде выполнения, более известную как ArmVee. Эта промежуточная схема в среде моделирования обеспечивает контроль нагрузки и скорость выполнения задачи на каждом узле в режиме реального времени. ArmVee затем динамически перераспределяет такие ресурсы, как циклы памяти и обработка, чтобы ускорить медленные узлы.
Исследователи используют самостоятельно адаптируемую авто-регрессивную модель, широко используемую в теории управления, для учета взаимосвязи между производительностью моделирования и ресурсами. Это позволяет ArmVee предсказать динамическую нагрузку моделирования и заранее согласовать скорости выполнения компонентов моделирования, чтобы каждый из компонентов продвигался во времени моделирования с сопоставимой скоростью.
Важно отметить, что ArmVee может прозрачно использоваться в стандартных архитектурах моделирования без перекодирования или прерывания процесса моделирования. Это делает новый механизм готовым к реализации в стандартных параллельных и распределенных моделях.



Новости инженерии
Новости политики
Социальные новости
Мировые происшествия
Ваши новости
Поставщики
Диллеры
Дистрибьютеры
 
Все права защищены ©
2014 - 2015 ИнжНьюз