Задачи
<<  Математические модели документального поиска Сказочная арифметика  >>
Картинок нет
Картинки из презентации «Методы распределённых вычислений на основе модели потока данных. Прототип системы» к уроку математики на тему «Задачи»

Автор: Asus. Чтобы познакомиться с картинкой полного размера, нажмите на её эскиз. Чтобы можно было использовать все картинки для урока математики, скачайте бесплатно презентацию «Методы распределённых вычислений на основе модели потока данных. Прототип системы.pptx» со всеми картинками в zip-архиве размером 99 КБ.

Методы распределённых вычислений на основе модели потока данных. Прототип системы

содержание презентации «Методы распределённых вычислений на основе модели потока данных. Прототип системы.pptx»
Сл Текст Сл Текст
1Методы распределённых вычислений на 10Пример счетной программы. #include
основе модели потока данных. Прототип "ride.h“ int main(int argc, char
системы. М.О. Бахтерев, П.А. Васёв ИММ УрО *argv[]) { int n,k; if
РАН, Екатеринбург. XII Международный (ride_get(“in“,&n,sizeof(n)) !=
семинар «Супервычисления и математическое RIDE_GOOD) { return -1; } // ************
моделирование» РФЯЦ-ВНИИЭФ, Саров 2010. eval k ********************** k = n + 1
2Высокопроизводительные системы. ride_put( “out",
Системы с общей памятью (быстрый обмен ride_data(&k,sizeof(k)) ); return 0;
между потоками) Параллельные среды }.
(кластер с хорошими внутренними сетевыми 11Пример файла запуска.
связями) Распределённые среды (медленные Ride.put("var1",1 ) for i in
сетевые связи между группой (1..10) do r = Rule.new
кластеров/узлов). r.feed("var#{i} ", “in")
3Вопрос технологий HPC программирования r.mask("var#{i+1}",“out")
- открыт. Не смотря на наличие MPI OpenMP r.run("sample1/release/sample1.exe&qu
Почему? Сложные технологии. А если t;) r.save end Ride.run puts
необходима оптимальность – то крайне Ride.get("var11").
сложные. Не учитывают современные 12Пример работы. Видео-файл.
тенденции (GPGPU, грид, облачные 13Преимущества методики. Разделение
вычисления). уровней вычисления и взаимодействия.
4Предпринимаются попытки. Произвольные языки программирования
Автоматическое и автоматизированное вычислительных программ (с внедренными
распараллеливание (DVM) Технологии решения функциями get и put) Отсутствие
определённых классов задач (Map/Reduce) ограничений на внутреннюю сложность
Инструменты упрощения параллельного вычислительных программ. Возможность
программирования (TBB) Некоторые подобные участия в рамках одного вычисления
решения предлагают смену парадигмы программ различных платформ (ОС, языки,
вычислений. процессоры и GPGPU).
5Модель потока данных (data flow). 14Преимущества методики. Возможность
Открытый вопрос - конкретная подключать и отключать вычислительные
интерпретациия и реализации этой модели. ресурсы «на лету». Встроенная поддержка
Размер блоков (инструкции...этапы контрольных точек (состояние хранилища).
вычислений). Язык описания потока Возможность полностью остановить счёт и в
(расширение, новые языки). И так далее будущем продолжить его. Перспективы умного
(множество деталей). размещения правил, в том числе на основе
6Предлагаемая методика. Базовые статистики предыдущих запусков. Поддержка
элементы: Хранилище – содержит именованные общей памяти. В итоге – поддержка всех
данные. Имена: «x15», «matr_220_517». уровней HPC-сред и их комбинаций.
Данные: бинарные. Задачи – программы, 15Реализация. … Run Side 1. Runner. Run
которые читают данные из хранилища, и Side 2. Run Side N. Storage.
пишут в хранилища новые данные. Правила – 16Первые программы. Поиск дискретных
определяют условия и параметры запуска логарифмов Автор: Илья Альбрехт Эффект:
задач. сокращение коммуникаций с 500 строк
7Правила. Каждое правило содержит в MPI-кода до 100 строк RIDE-кода Умножение
себе: Список имён данных, которые матриц Автор: Михаил Бахтерев Эффект:
необходимы для выполнения задачи. Имя множество идей по вопросу упрощения языка
задачи, которую необходимо запустить. правил RIDE.
Список соответствия глобальных имён данных 17Реализация. … Run Side 1. Runner. Run
локальным именам. Действия при успешном Side 2. Run Side N. Storage.
завершении. Правило срабатывает, когда все 18Распределённое хранилище данных.
исходные данные готовы. Неодинаковые по мощности узлы Неоднородные
8Высокопроизводительная программа: связи между узлами Подключение и
Набор вычислительных программ Файл запуска отключение на лету Явное управление
– с описанием начальных данных и правил. репликами Встроенное обнаружение готовых
9Процесс выполнения. Запуск файла правил Parallel FS, SQL Cluster, DHT,
начальных данных и правил Поиск правил, Kademlia/P2P Идея обходчиков и заявок. В
готовых к исполнению Поиск подходящих разработке.
ресурсов для готовых правил Размещение 19WWW.RIDEHQ.NET. - Информация о
(части) правил на ресурсах В результате разработке системы. XII Международный
исполнения правил порождаются новые данные семинар «Супервычисления и математическое
=> новые готовые правила и свободные моделирование» РФЯЦ-ВНИИЭФ, Саров 2010.
ресурсы.
Методы распределённых вычислений на основе модели потока данных. Прототип системы.pptx
http://900igr.net/kartinka/matematika/metody-raspredeljonnykh-vychislenij-na-osnove-modeli-potoka-dannykh.-prototip-sistemy-229253.html
cсылка на страницу

Методы распределённых вычислений на основе модели потока данных. Прототип системы

другие презентации на тему «Методы распределённых вычислений на основе модели потока данных. Прототип системы»

«Приёмы вычислений» - Задачи: Мы сейчас потопаем, Ручками похлопаем. 3)развивать умение добывать новые знания, опираясь на ранее полученные умения. Реши задачу. Физкультминутка. В другом ряду 15 камешков на расстоянии 1 см один от другого. Назовите нужное число в каждом ряду 20 16 12 8 … 7 22 37 52 … 28 22 16 10 … Объясните приём вычитания, используя пример-помощник.

«Вычисления в доэлектронную эпоху» - Персональные компьютеры могут быть различного конструктивного исполнения: настольные, портативные (ноутбуки) и карманные (наладонники). ЭВМ на базе интегральных схем стали гораздо более компактными, быстродействующими и дешевыми. ЭВМ первого поколения. ЭВМ второго поколения. ЭВМ третьего поколения. Почему современные персональные компьютеры доступны для массового потребителя?

«База данных» - Основное отличие новой БД от старой. Данные образовательной статистики. Используемые данные в БД. Экономические данные. Основные группы статистических данных, используемых в расчетах. Демографические данные. Интерфейс БД. Вид главного меню. Инструментарий сбора, обработки и анализа данных для управления качеством образования.

«Передача данных» - Пример неэффективного использования ресурсов приведён на рис. 13. Такой вид блокировки называется косвенной блокировкой. Пример распределения сетевых ресурсов. На следующем этапе передачи данных выполняется протокол сетевого уровня. Сетевому уровню соответствует сетевой протокол, реализующий следующие основные функции:

«Архивирование данных» - Расширенное описание. Архивированию подлежат редко используемые данные и программы. Программы для архивирования. Архивирование данных. С помощью чего выполняется сжатие. Поэтому все большее значение получает архивирование. Сжатие выполняется с помощью программы, называемой архиватором. С помощью чего выполняетса сжатие.

«Практические работы по базам данных» - Поддержка целостности данных – автоматический контроль за согласованностью в разных таблицах. Практическая работа №4 Создание запросов. Ввод данных в таблицы. Практическая работа №3 Создание связей между таблицами. Построение схемы данных. Цель работы: обучение приемам построения связей между таблицами.

Задачи

45 презентаций о задачах
Урок

Математика

71 тема
Картинки
900igr.net > Презентации по математике > Задачи > Методы распределённых вычислений на основе модели потока данных. Прототип системы