RU2191424C2 - Способ оптимизации параллельной обработки информации для минимизации ее стоимости - Google Patents
Способ оптимизации параллельной обработки информации для минимизации ее стоимости Download PDFInfo
- Publication number
- RU2191424C2 RU2191424C2 RU2000108256A RU2000108256A RU2191424C2 RU 2191424 C2 RU2191424 C2 RU 2191424C2 RU 2000108256 A RU2000108256 A RU 2000108256A RU 2000108256 A RU2000108256 A RU 2000108256A RU 2191424 C2 RU2191424 C2 RU 2191424C2
- Authority
- RU
- Russia
- Prior art keywords
- workstations
- cost
- information
- workstation
- processes
- Prior art date
Links
Images
Landscapes
- Computer And Data Communications (AREA)
Abstract
Изобретение относится к системам параллельной обработки информации. Его использование в локальных вычислительных сетях позволяет получить технический результат в виде оптимального использования ресурсов локальной вычислительной сети. Способ предназначен для использования в локальных вычислительных сетях, содержащих рабочие станции, среди которых имеется одна главная рабочая станция и удаленные рабочие станции, между которыми главная рабочая станция распределяет отдельные вычислительные процессы, на которые разбивают решаемую задачу, включающий в себя определение оптимального количества параллельно выполняемых на рабочих станциях процессов обработки информации. Технический результат достигается благодаря тому, что распределение отдельных вычислительных процессов осуществляют на удаленные рабочие станции с наименьшей загрузкой в плане использования процессорного времени выполняющимися на них задачами, а определение оптимального количества (Хопт) параллельно выполняемых процессов осуществляют на главной рабочей станции согласно заранее заданным условиям. 2 ил.
Description
Изобретение относится к вычислительной технике, в частности к системам параллельной обработки информации, и может быть использовано в локальных вычислительных сетях (ЛВС).
Известен способ функционирования объектной модели, включающий размещение на рабочих станциях сети серверных и клиентских компонентов (см. Френк Хэйес. Distributed Component Object Model. Computerworld, Россия, 24, 1999, с. 30).
Недостатком такого способа является невозможность минимизации стоимости обработки информации при учете ряда ограничений.
Наиболее близким к заявленному способу является способ оптимального формирования визуального изображения, включающий определение оптимального числа процессоров, используемых для обработки визуальной информации (см. патент РФ 2045095, МПК 6 G 06 T 1/20, опубл. 27.09.95 г., БИ 27).
Недостатком данного способа является то, что он распространен только на обработку визуальной информации и его невозможно использовать при параллельном решении любых задач.
Задачей технического решения является создание способа оптимальной параллельной обработки информации (СОПОИ) для минимизации стоимости обработки информации.
Технический результат заключается в том, что наиболее полно используются ресурсы ЛВС сети при возможности снижения стоимости обработки информации за счет использования оптимального числа рабочих станций (PC).
Этот технический результат достигается тем, что в известном способе обработки информации, включающем определение оптимального количества процессов, используемых для обработки информации, согласно изобретению оптимальное количество процессов определяют по формуле
где f представляет собой целую часть от
исходя из условий оптимизации:
где S - стоимость решения задачи;
Р - количество PC в комплексе;
k - коэффициент пропорциональности;
а - стоимость одной PC;
b - стоимость коллективно используемых ресурсов: каналов связи (КС), общих устройств ввода информации (ОУВ), общих устройств памяти (ОУП) и общих устройств вывода информации (ОУВв);
с - время, затрачиваемое на подготовку вычислений;
d - время решения задачи одной PC.
где f представляет собой целую часть от
где S - стоимость решения задачи;
Р - количество PC в комплексе;
k - коэффициент пропорциональности;
а - стоимость одной PC;
b - стоимость коллективно используемых ресурсов: каналов связи (КС), общих устройств ввода информации (ОУВ), общих устройств памяти (ОУП) и общих устройств вывода информации (ОУВв);
с - время, затрачиваемое на подготовку вычислений;
d - время решения задачи одной PC.
Данный способ позволит достичь более высокого быстродействия при использовании локальных вычислительных сетей с более "слабыми" и, следовательно, более дешевыми станциями, что снизит в целом стоимость параллельной обработки информации при решении поставленной задачи.
Сущность способа поясняется чертежами, где на фиг.1 изображен аппаратно-программный комплекс на базе локальной вычислительной сети, на фиг.2 - рабочая станция.
Аппаратно-программный комплекс (см. фиг.1) состоит из рабочих станции (PC1), (PC2),...(PCn) - персональных компьютеров, каналов связи (КС) - проводные, беспроводные и оптические каналы связи, которые обеспечивают передачу цифровой информации между рабочими станциями (PC1), (РС2),...(РСn), а также общими устройствами ввода информации (ОУВ), общими устройствами памяти (ОУП) и общими устройствами вывода информации (ОУВв).
Рабочие станции (PC1), (РС2), . ..(РСn), входящие в состав комплекса, состоят из следующих устройств (см. фиг.2): блока управления (БУ) - один или несколько центральных процессоров, контролеры памяти, магнитных дисков, устройств ввода/вывода и т.п.; запоминающих устройств (ЗУ), постоянно запоминающих устройств (ПЗУ), оперативно запоминающих устройств (ОЗУ), накопителей информации на магнитных дисках и лентах, на оптических дисках и т.п.; устройств ввода информации (УВ); устройств вывода информации (УВв); устройства подключения и передачи информации по КС (УПКС).
К общим устройствам комплекса по КС имеют неограниченный доступ все PC.
PC соединяют между собой КС по типу: "кольцо", "звезда", "общая шина", "матрица" и т. п.
Входящие в структуру комплекса устройства выполняют стандартные функции и реализуются с использованием стандартной элементной базы. Новых средств для своего осуществления заявленный способ не требует.
Пример конкретного выполнения способа
При решении отдельной задачи, например вычисления определенного интеграла, в вычислительном комплексе из всех PC выбирается одна главная PC (ГРС), которая будет отвечать за решение задачи в целом. На остальных, удаленных рабочих станциях (УРС) в ходе решения задачи выполняются параллельные процессы.
При решении отдельной задачи, например вычисления определенного интеграла, в вычислительном комплексе из всех PC выбирается одна главная PC (ГРС), которая будет отвечать за решение задачи в целом. На остальных, удаленных рабочих станциях (УРС) в ходе решения задачи выполняются параллельные процессы.
ГРС выполняет следующие действия:
1. С помощью устройств УВ в ЗУ вводятся исходные данные задачи и информация об оптимизации: минимизации стоимости решения задачи.
1. С помощью устройств УВ в ЗУ вводятся исходные данные задачи и информация об оптимизации: минимизации стоимости решения задачи.
2. БУ ГРС анализирует введенную и хранящуюся в ЗУ исходную информацию, разбивает решение задачи на отдельные вычислительные процессы и начинает решение задачи. Исходные данные, которые будут использоваться несколькими параллельными процессами, сохраняются БУ в ОУП. При разбиении задачи используется информация о распараллеливании вычислений. БУ первоначально создает число параллельных процессов Xопт, вычисляемое по формуле
где f представляет собой целую часть от
исходя из условий оптимизации:
где S - стоимость решения задачи;
Р - количество PC в комплексе;
k - коэффициент пропорциональности;
а - стоимость одной PC;
b - стоимость коллективно используемых ресурсов: КС, ОУВ, ОУП и ОУВв;
с - время затрачиваемое на подготовку вычислений;
d - время решения задачи одной PC.
где f представляет собой целую часть от
где S - стоимость решения задачи;
Р - количество PC в комплексе;
k - коэффициент пропорциональности;
а - стоимость одной PC;
b - стоимость коллективно используемых ресурсов: КС, ОУВ, ОУП и ОУВв;
с - время затрачиваемое на подготовку вычислений;
d - время решения задачи одной PC.
Так, при следующих значениях: Р=10; k=0,001; а=700; b=1000; с=1; d=30 оптимальное число параллельных процессов составляет 7, а стоимость решения задачи S равна 31,19, что в 1,69 раза меньше, чем при однопроцессной обработке.
3. Выполнение каждого параллельного процесса протекает по следующей схеме:
- БУ ГРС выбирает наименее загруженную УРС в плане использования процессорного времени выполняющимися на ней задачами;
- с помощью УПКС через КС БУ передает выбранной УРС исходные данные параллельного процесса и сигнал "выполнить";
- БУ ГРС переходит в состояние приема через КС и УПКС сигнала "выполнено" от выбранной УРС;
- получив сигнал "выполнено", БУ ГРС принимает через КС и УПКС результирующую информацию или считывает ее с ОУП и сохраняет полученные данные в ЗУ.
- БУ ГРС выбирает наименее загруженную УРС в плане использования процессорного времени выполняющимися на ней задачами;
- с помощью УПКС через КС БУ передает выбранной УРС исходные данные параллельного процесса и сигнал "выполнить";
- БУ ГРС переходит в состояние приема через КС и УПКС сигнала "выполнено" от выбранной УРС;
- получив сигнал "выполнено", БУ ГРС принимает через КС и УПКС результирующую информацию или считывает ее с ОУП и сохраняет полученные данные в ЗУ.
4. После получения от всех УРС результатов ГРС обрабатывает их и выводит на УВв или ОУВв. На этом решение задачи закончено.
Работа УРС при получении сигнала "выполнить" заключается в следующем:
- через КС и УПКС от ГРС принимается входная информация для параллельного процесса и сохраняется БУ в ЗУ;
- БУ УРС анализирует принятую информацию и при необходимости загружает в ЗУ дополнительную информацию с УВ, ОУВ или ОУП;
- после определения всей исходной информации, необходимой для начала решения, БУ УРС переходит к решению задачи;
- в ходе решения промежуточные результаты выводятся БУ на УВв, ОУВв, ОУП или передаются ГРС. Дополнительные исходные данные БУ загружает в ЗУ с УВ, ОУВ или ОУП;
- после решения задачи в целом БУ УРС, подготовив в ЗУ результирующую информацию, посылает ее вместе с сигналом "выполнено" на ГРС.
- через КС и УПКС от ГРС принимается входная информация для параллельного процесса и сохраняется БУ в ЗУ;
- БУ УРС анализирует принятую информацию и при необходимости загружает в ЗУ дополнительную информацию с УВ, ОУВ или ОУП;
- после определения всей исходной информации, необходимой для начала решения, БУ УРС переходит к решению задачи;
- в ходе решения промежуточные результаты выводятся БУ на УВв, ОУВв, ОУП или передаются ГРС. Дополнительные исходные данные БУ загружает в ЗУ с УВ, ОУВ или ОУП;
- после решения задачи в целом БУ УРС, подготовив в ЗУ результирующую информацию, посылает ее вместе с сигналом "выполнено" на ГРС.
Каждая PC, входящая в состав комплекса, выполняет дополнительные действия:
- БУ через определенные кванты времени посылает другим PC сигнал "проверка" и в течение определенного времени ожидает ответный сигнал "проверка" от каждой PC;
- если сигнал "проверка" не поступает в БУ с УРС, то БУ инициирует сигнал "ошибка" с данной УРС;
- если БУ по каким-либо причинам не может выполнить задачу или параллельный процесс, то всем PC рассылается сигнал "ошибка";
- если сигнал "ошибка" получен от PC, которая является ГРС по отношению к выполняемым БУ параллельным процессам, то соответствующие задачи снимаются БУ с решения;
- если сигнал "ошибка" получен ГРС от УРС, на которой выполнялись параллельные процессы, то БУ передает исходную информацию потерянных процессов и сигнал "выполнить" другим PC;
- при потере параллельных процессов БУ ГРС может пересмотреть план их распараллеливания для достижения минимальной стоимости решения задачи.
- БУ через определенные кванты времени посылает другим PC сигнал "проверка" и в течение определенного времени ожидает ответный сигнал "проверка" от каждой PC;
- если сигнал "проверка" не поступает в БУ с УРС, то БУ инициирует сигнал "ошибка" с данной УРС;
- если БУ по каким-либо причинам не может выполнить задачу или параллельный процесс, то всем PC рассылается сигнал "ошибка";
- если сигнал "ошибка" получен от PC, которая является ГРС по отношению к выполняемым БУ параллельным процессам, то соответствующие задачи снимаются БУ с решения;
- если сигнал "ошибка" получен ГРС от УРС, на которой выполнялись параллельные процессы, то БУ передает исходную информацию потерянных процессов и сигнал "выполнить" другим PC;
- при потере параллельных процессов БУ ГРС может пересмотреть план их распараллеливания для достижения минимальной стоимости решения задачи.
Использование предложенного способа позволит, по сравнению с прототипом, снизить стоимость параллельной обработки информации при решении выбранной задачи, а также повысить быстродействие даже при использовании локальной вычислительной сети с более "слабыми", но дешевыми рабочими станциями.
Claims (1)
- Способ минимизации стоимости параллельной обработки информации, предназначенный для использования в локальных вычислительных сетях, содержащих рабочие станции, среди которых имеется одна главная рабочая станция и удаленные рабочие станции, между которыми главная рабочая станция распределяет отдельные вычислительные процессы, на которые разбивают решаемую задачу, включающий в себя определение оптимального количества параллельно выполняемых на рабочих станциях процессов обработки информации, отличающийся тем, что распределение отдельных вычислительных процессов осуществляют на удаленные рабочие станции с наименьшей загрузкой в плане использования процессорного времени выполняющимися на них задачами, а определение оптимального количества (Хопт) параллельно выполняемых процессов осуществляют на главной рабочей станции согласно условиям:
где f представляет собой целую часть отисходя из условий оптимизации:
где S - стоимость решения задачи;
Р - количество рабочих станций в комплексе;
k - коэффициент пропорциональности;
а - стоимость одной рабочей станции;
b - стоимость коллективно используемых ресурсов: каналов связи, общих устройств ввода информации, общих устройств памяти и общих устройств вывода информации;
с - время, затрачиваемое на подготовку вычислений;
d - время решения задачи одной рабочей станции.
Priority Applications (1)
| Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
|---|---|---|---|
| RU2000108256A RU2191424C2 (ru) | 2000-04-03 | 2000-04-03 | Способ оптимизации параллельной обработки информации для минимизации ее стоимости |
Applications Claiming Priority (1)
| Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
|---|---|---|---|
| RU2000108256A RU2191424C2 (ru) | 2000-04-03 | 2000-04-03 | Способ оптимизации параллельной обработки информации для минимизации ее стоимости |
Publications (2)
| Publication Number | Publication Date |
|---|---|
| RU2000108256A RU2000108256A (ru) | 2002-04-10 |
| RU2191424C2 true RU2191424C2 (ru) | 2002-10-20 |
Family
ID=20232783
Family Applications (1)
| Application Number | Title | Priority Date | Filing Date |
|---|---|---|---|
| RU2000108256A RU2191424C2 (ru) | 2000-04-03 | 2000-04-03 | Способ оптимизации параллельной обработки информации для минимизации ее стоимости |
Country Status (1)
| Country | Link |
|---|---|
| RU (1) | RU2191424C2 (ru) |
-
2000
- 2000-04-03 RU RU2000108256A patent/RU2191424C2/ru active
Similar Documents
| Publication | Publication Date | Title |
|---|---|---|
| US11570034B2 (en) | Cluster computing | |
| EP2176773B1 (en) | Data packet processing method for a multi core processor | |
| Tan et al. | Coupling task progress for mapreduce resource-aware scheduling | |
| US4980824A (en) | Event driven executive | |
| EP0352490A2 (en) | A technique for parallel synchronization | |
| US9723070B2 (en) | System to improve cluster machine processing and associated methods | |
| US11347546B2 (en) | Task scheduling method and device, and computer storage medium | |
| US10901929B2 (en) | Input/output port rotation in a storage area network device | |
| US11941528B2 (en) | Neural network training in a distributed system | |
| US20040093477A1 (en) | Scalable parallel processing on shared memory computers | |
| US20170371713A1 (en) | Intelligent resource management system | |
| EP0274339B1 (en) | Event driven executive | |
| CN115775199B (zh) | 数据处理方法和装置、电子设备和计算机可读存储介质 | |
| RU2191425C2 (ru) | Способ оптимизации параллельной обработки информации для минимизации ее времени | |
| RU2191424C2 (ru) | Способ оптимизации параллельной обработки информации для минимизации ее стоимости | |
| Sajjapongse et al. | A flexible scheduling framework for heterogeneous CPU-GPU clusters | |
| CN105930210A (zh) | Mpi函数调用方法和装置 | |
| Gezer | A Modular and Scalable Software Reference Architecture For Decentralized Real-Time Execution on Edge Computing | |
| EP4236125A1 (en) | Method for implementing collective communication, computer device, and communication system | |
| Filipović et al. | Modified master-slave algorithm for load balancing in parallel applications | |
| CN117032964A (zh) | 一种作业自动化调度方法及装置、系统、设备、存储介质 | |
| CN115204406A (zh) | 一种量子计算模拟方法、量子电路模拟器及相关设备 | |
| KR100241356B1 (ko) | 분산 시스템에서 동적 동기화를 위한 다단계 스케줄링 구조 및 그 방법 | |
| CN115080207A (zh) | 基于容器集群的任务处理方法及装置 | |
| CN117931425A (zh) | 一种提高智算中心gpu利用率的框架及方法 |