- Главная
- Разное
- Бизнес и предпринимательство
- Образование
- Развлечения
- Государство
- Спорт
- Графика
- Культурология
- Еда и кулинария
- Лингвистика
- Религиоведение
- Черчение
- Физкультура
- ИЗО
- Психология
- Социология
- Английский язык
- Астрономия
- Алгебра
- Биология
- География
- Геометрия
- Детские презентации
- Информатика
- История
- Литература
- Маркетинг
- Математика
- Медицина
- Менеджмент
- Музыка
- МХК
- Немецкий язык
- ОБЖ
- Обществознание
- Окружающий мир
- Педагогика
- Русский язык
- Технология
- Физика
- Философия
- Химия
- Шаблоны, картинки для презентаций
- Экология
- Экономика
- Юриспруденция
Что такое findslide.org?
FindSlide.org - это сайт презентаций, докладов, шаблонов в формате PowerPoint.
Обратная связь
Email: Нажмите что бы посмотреть
Презентация на тему Fortan OpenMP DVM - язык параллельного программирования для кластеров
Содержание
- 2. OpenMP FortranВысокоуровневая модель параллелизма с общей памятьюДирективы,
- 3. Fortran-DVMВысокоуровневая модель параллелизма без явной ориентации на
- 4. Fortran OpenMP/DVMЦели:Расширение сферы применения модели DVM (OpenMP-программы)Расширение сферы использования OpenMP (системы с распределенной памятью)
- 5. Директивы распределения данных и вычисленийDISTRIBUTE - распределение
- 6. Отображение последовательной программыМассив виртуальныхпроцессоровМассивыМассивыЦиклыМассив задачФизическиепроцессорыPARALLELPARALLELALIGNDISTRIBUTEDISTRIBUTEMAP
- 7. Общие данныеREDUCTION - редукционные данныеCONSISTENT -
- 8. Схема компиляцииFortran-DVMFortranOpenMP/DVMТрансляторDVMТрансляторOpenMPHPFFortran + вызовы LibDVMOpenMPFortran
- 9. Распределение данных Рассмотрим некоторую дискретную область моделирования (массив).
- 10. Распределение данных real B(6), WB(6) Распределение
- 11. Тесты NAS BT 3D Навье-Стокс, метод переменных направленийCG Оценка
- 12. Неоднородный кластер Неоднородный кластер был промоделирован на машине
- 15. Скачать презентацию
- 16. Похожие презентации
OpenMP FortranВысокоуровневая модель параллелизма с общей памятьюДирективы, функции системы поддержки, системные переменныеСпецкомментарииНедостатки: Локализация данных и вычисленийЯвная синхронизация общих данных
Слайд 2
OpenMP Fortran
Высокоуровневая модель параллелизма с общей памятью
Директивы, функции
системы поддержки, системные переменные
общих данных
Слайд 3
Fortran-DVM
Высокоуровневая модель параллелизма без явной ориентации на общую
или распределенную память
Директивы - спецкомментарии
Согласованное распределение данных и вычислений
(локализация)Не требует явной синхронизации при работе с общими данными
Слайд 4
Fortran OpenMP/DVM
Цели:
Расширение сферы применения модели DVM (OpenMP-программы)
Расширение сферы
использования OpenMP (системы с распределенной памятью)
Слайд 5
Директивы распределения данных и вычислений
DISTRIBUTE - распределение массива
на многомерную решетку
виртуальных процессоров
ALIGN
- распределение массива в соответствии с распределением
другого массива
PARALLEL - распределение витков цикла
в соответствии с распределением
массива
MAP - распределение задач на секции
решетки виртуальных процессоров
Слайд 6
Отображение последовательной программы
Массив
виртуальных
процессоров
Массивы
Массивы
Циклы
Массив задач
Физические
процессоры
PARALLEL
PARALLEL
ALIGN
DISTRIBUTE
DISTRIBUTE
MAP
Слайд 7
Общие данные
REDUCTION - редукционные данные
CONSISTENT - консистентные
данные
SHADOW - «соседние» данные
ACROSS
- «соседние» данныес информационными связями
REMOTE - удаленные данные
Слайд 8
Схема компиляции
Fortran-DVM
Fortran
OpenMP/DVM
Транслятор
DVM
Транслятор
OpenMP
HPF
Fortran +
вызовы
LibDVM
OpenMP
Fortran
Слайд 9
Распределение данных
Рассмотрим некоторую дискретную область моделирования (массив). Если
в каждой точке модели выполняется одинаковое количество вычислений, то
мы будем называть эти вычисления однородными, иначе неоднородными.real A(12), B(6)
Распределение массивов с однородными вычислениями описывается директивой DISTRIBUTE:
CDVM$ DISTRIBUTE A(BLOCK)
CDVM$ DISTRIBUTE B(BLOCK)
node1 node2 node3 node4
A 1,2,3 4,5,6 7,8,9 10,11,12
B 1,2 3,4 5 6
Слайд 10
Распределение данных
real B(6), WB(6)
Распределение массива
с неоднородными вычислениями
описывается директивой:
CDVM$ DISTRIBUTE B(WGT_BLOCK(WB,6))
data WB
/1., 0.5, 0.5, 0,5, 0.5, 1./node1 node2 node3 node4
B 1 2,3 4,5 6
Данные и вычисления распределяются таким образом,
чтобы суммы весов вычислений на каждом процессоре
были пропорциональны весам (производительности)
процессоров.
Слайд 11
Тесты NAS
BT 3D Навье-Стокс, метод переменных направлений
CG Оценка наибольшего
собственного значения симметричной разреженной матрицы
EP Генерация пар случайных
чисел Гаусса FT Быстрое преобразование Фурье, 3D спектральный метод
IS Параллельная сортировка
LU 3D Навье-Стокс, метод верхней релаксации
MG 3D уравнение Пуассона, метод Multigrid
SP 3D Навье-Стокс, Beam-Warning approximate factorization
Слайд 12
Неоднородный кластер
Неоднородный кластер был промоделирован на машине МВС-1000М
с увеличением процессорных времен между последовательными обращениями к MPI
функциям.В следующих диаграммах будет показано изменение времени выполнения MPI и DVM версий тестов NAS (класс С) на следующих конфигурациях:
CL1 – 128 процессоров со скоростью выполнения P,
CL2 – 128 процессоров со скоростью выполнения 3P,
CL3 – 128 процессоров со скоростью выполнения P и 128 процессоров со скоростью выполнения 3P (неоднородный кластер).
