name: Разработка методов и алгоритмов повышения производительности многопроцессорных вычислительных комплексов при решении специальных задач
keyword_list: многопроцессорные вычислительные комплексы, специальные задачи, актор, модель
abstract: Современные тенденции в направлении обработки больших объемов разнородной цифровой информации (Big Data) для извлечения ценных знаний создают потребность в создании и развитии инструментов , повышающих производительность многопроцессорных вычислительных комплексов (МВК). При вычислении узко направленных задач, определенных в рамках работы, как специальные вычислительные задачи. В качестве такого инструмента разработана модель асинхронных акторов. На базе указанной модели представлены методы и алгоритмы, реализация которых позволяет повысить производительность МВК, при использовании специальных решений без их модификации путем распространения функционала асинхронного актора: самокопирование, обмена сообщениями, распараллеливания и распределения в кластере. Результаты работы представлены в инструментальном программном обеспечении распределенной вычислительной системы асинхронных акторов. Общий результат апробации. Усреднённая оценка для разнотипных задач: РВСАА значительно повышает производительность плохо оптимизированных решений для параллельной работы по сравнению с нормальным режимом работы от 2 до 10 раз ( с 26.33 до 244.78 сообщений / сек); РВССА позволяет частично повысить производительность хорошо оптимизированных решений, не модифицируя их от 3.5 до 8 раз (с 0.25 до 2.20 сообщений / сек); РВСАА увеличивает производительность для внутренней задачи до 14 раз ( с 85.88 до 1214.73 сообщений / сек).
chairman_dissertation_council.surname: Сигов А. С.
chairman_dissertation_council.position: Президент
chairman_dissertation_council.degree: Доктор физико-математических наук
organization_supervisor.surname: Прокопов Н.И.
organization_supervisor.position: Первый проректор
organization_supervisor.degree: Доктор химических наук
rubrics.code: 50.41.01
rubrics.name: Общие вопросы
rubrics.code: 50.41.25
rubrics.name: Прикладное программное обеспечение
oecds.code: 01.02.EP
oecds.name: COMPUTER SCIENCE, ARTIFICIAL INTELLIGENCE
speciality_codes.name: Вычислительные машины, комплексы и компьютерные сети
speciality_codes.code: 05.13.15
supervisors.fio: Жуков Д.О.
supervisors.scientific_degree: Доктор технических наук
supervisors.speciality_code: Управление в социальных и экономических системах
supervisors.responsible_type: Научный руководитель
opponents.fio: Андрианов Д.Е.
opponents.scientific_degree: Доктор технических наук
opponents.speciality_code: Системный анализ, управление и обработка информации (по отраслям)
opponents.responsible_type: Оппонент
opponents.fio: Лупин С.А.
opponents.scientific_degree: Кандидат технических наук
opponents.speciality_code: Системы автоматизации проектирования (по отраслям)
opponents.responsible_type: Оппонент
protection_organization.short_name: РТУ МИРЭА
protection_organization.name: Федеральное государственное бюджетное образовательное учреждение высшего образования «МИРЭА – Российский технологический университет»
protection_organization.ogrn: 1037739552740
protection_organization.organization_type: Организация
protection_organization.okogu: Министерство науки и высшего образования Российской Федерации
protection_organization.okopf: Федеральные государственные бюджетные учреждения
author_organization.short_name: РТУ МИРЭА
author_organization.name: Федеральное государственное бюджетное образовательное учреждение высшего образования «МИРЭА – Российский технологический университет»
author_organization.ogrn: 1037739552740
author_organization.organization_type: Организация
author_organization.okogu: Министерство науки и высшего образования Российской Федерации
author_organization.okopf: Федеральные государственные бюджетные учреждения