авторефераты диссертаций БЕСПЛАТНАЯ БИБЛИОТЕКА РОССИИ

КОНФЕРЕНЦИИ, КНИГИ, ПОСОБИЯ, НАУЧНЫЕ ИЗДАНИЯ

<< ГЛАВНАЯ
АГРОИНЖЕНЕРИЯ
АСТРОНОМИЯ
БЕЗОПАСНОСТЬ
БИОЛОГИЯ
ЗЕМЛЯ
ИНФОРМАТИКА
ИСКУССТВОВЕДЕНИЕ
ИСТОРИЯ
КУЛЬТУРОЛОГИЯ
МАШИНОСТРОЕНИЕ
МЕДИЦИНА
МЕТАЛЛУРГИЯ
МЕХАНИКА
ПЕДАГОГИКА
ПОЛИТИКА
ПРИБОРОСТРОЕНИЕ
ПРОДОВОЛЬСТВИЕ
ПСИХОЛОГИЯ
РАДИОТЕХНИКА
СЕЛЬСКОЕ ХОЗЯЙСТВО
СОЦИОЛОГИЯ
СТРОИТЕЛЬСТВО
ТЕХНИЧЕСКИЕ НАУКИ
ТРАНСПОРТ
ФАРМАЦЕВТИКА
ФИЗИКА
ФИЗИОЛОГИЯ
ФИЛОЛОГИЯ
ФИЛОСОФИЯ
ХИМИЯ
ЭКОНОМИКА
ЭЛЕКТРОТЕХНИКА
ЭНЕРГЕТИКА
ЮРИСПРУДЕНЦИЯ
ЯЗЫКОЗНАНИЕ
РАЗНОЕ
КОНТАКТЫ


Pages:     | 1 |   ...   | 5 | 6 ||

«Министерство образования и науки Российской Федерации Федеральное агентство по образованию Нижегородский государственный университет им. Н.И. ...»

-- [ Страница 7 ] --

РЕШЕНИЕ ЗАДАЧ ПАРАЛЛЕЛЬНЫХ ВЫЧИСЛЕНИЙ НА ПРИМЕРЕ РАСПРЕДЕЛЕННОГО СЖАТИЯ МУЛЬТИМЕДИЙНОЙ ИНФОРМАЦИИ Э.М. Шагатдинова Оренбург В последнее время все большие требования предъявляются к про изводительности микропроцессоров, реализующих непосредственное сжатие мультимедийной информации. Порой информация занимает внушительные объемы (наиболее актуально для видео), тем более если это добро хранится без компрессии, то есть без сжатия. Самый простой путь сокращения объема – использовать популярные архиваторы WinRar или WinZip. Но, увы, даже с включенной опцией «мультиме дийное сжатие» при архивации видеоинформации они дают выигрыш не более 30% от исходного объема, затрачивая при этом ощутимое время на процесс компрессии. Выход в том, что для многих задач, на пример, обработки аудио и видеоданных, производительность алго ритмов может быть увеличена за счет использования параллельной обработки. Одной из актуальных проблем при разработке программ параллельной обработки является высокая трудоемкость распаралле ливания программы на уровне отдельных инструкций. Большинство традиционных технологий и средств параллельного программирования основаны на принципе выделения в программе относительно больших независимых блоков, которые могут выполняться параллельно и пере давать данные через определенную систему коммуникаций. Примера ми таких систем являются MPI, PVM. Такой подход предполагает на личие определенного числа обычных последовательных процессоров.

В случае программирования для одного процессора, допускающего параллельное исполнение инструкций, такие системы не могут эффек тивно применяться, поскольку явное описание параллелизма на уровне отдельных инструкций является неприемлемым решением.

Создание программы для параллельной (многопроцессорной) вы числительной системы включает в себя, как правило, две основных стадии. Во-первых, последовательный алгоритм подвергается декомпо зиции (распараллеливанию), т.е. разбивается на независимо работаю щие подзадачи (ветви параллельного алгоритма), а для обмена инфор мацией между подзадачами (или для взаимодействия между ветвями) вводятся две дополнительных операции – прием и передача данных.

Во-вторых, распараллеленный алгоритм записывается в виде програм мы, в которой операции приема и передачи представляются в терминах конкретной системы программирования, обеспечивающей связи между подзадачами.

Наш подход состоит в использовании библиотеки PVM для автоматического распараллеливании мультимедийной информа ции, и ее последующего сжатия стандартными кодеками или средства ми IPP@Intel. Выбор был сделан в пользу PVM с учетом гетерогенно сти, размерами кластера, на котором реализуется поставленная задача, и степенью устойчивости программы, обеспечивающейся PVM, про грамма реализуется на языке высокого уровня С++, т.к. достаточно качественно реализована привязка к нему. Кластерный комплекс, на котором ведутся работы, работает под управлением ОС Linux. Класте ры представляют собой многопроцессорные компьютеры, образован ные из вычислительных модулей высокой степени готовности, которые связаны между собой системой связи или разделяемыми устройствами внешней памяти. Сейчас часто для кластеров используют в качестве вычислительных узлов обычные серийно выпускаемые компьютеры, а также высокоскоростное сетевое оборудование и специальное про граммное обеспечение. Из-за малой стоимости комплектующих изде лий, возможности постоянного обновления и применения, свободно распространяемого программного обеспечения эти системы являются наиболее перспективными с точки зрения получения высокой произво дительности.

Для решения задачи привлекается встроенная функция transcode, – она позволяет распараллелить сжатие в среде PVM, в частности, для перевода DVD-DivX используется GUI-интерфейс. Мультимедийный файл разбивается на n блоков, в зависимости от числа составляющих кластера, далее программа-клиент обращается к серверу с запросом, получает свой пакет из активного буфера (int ierr = pvm_send (int tid, int msgtag), PVMFSEND (TID, MSGTAG, IERR)). И сжимает его соответ ствующими средствами: инструментами MPEG, основанными на эта лонном кодировщике MPEG Software Simulation Group, обеспечиваю щие более быстрое сжатие, или аналогичными из IPP, делающее упор на качество сжатия, – это делается в целях качественного сравнения использующихся средств. Все блоки пронумеровываются и при полу чении ответных сообщений, результатов со сжатым материалом, соби раются в заданном порядке. Примечательно то, что прием сообщений ведется без учета разнородности платформ, с которых они отправляют ся. Операция считается завершенной, когда будет получен последний сжатый файл. В случае неудачной попытки, вновь совершается запрос и повторное сжатие.

Хотя результатами параллельного программирования являются более высокая производительность программ, при этом отмечается и более высокая трудоемкость. В параллельной модели программирова ния появляются проблемы нетипичные для последовательного: управ ление работой множества процессоров, организации межпроцессорных пересылок данных. И прежде чем приступить к написанию параллель ной программы для исследовательских целей необходимо для себя вы яснить следующие вопросы: будет ли созданная параллельная про грамма работать быстрее, чем ее последовательные варианты и соиз меримы ли полученный выигрыш во времени, который дает парал лельная программа, с затратами на программирование. В нашей задаче отношение процессорного времени t1 на выполнение последовательной программы к времени tp выполнения вычислений параллельной про граммой приближается к числу N – количеству кластерных элементов.

Таким образом, программа по сжатию мультимедийной информации современна и востребована всевозрастающими нуждами пользовате лей.

СОДЕРЖАНИЕ Оргкомитет семинара.............................................................................................. Аветисян А.И., Самоваров О.И., Грушин Д.А. Архитектура и системное программное обеспечение вычислительных кластерных систем.................. Адуцкевич Е.В. Организация обмена данными на параллельных компью терах с распределенной памятью................................................................... Амосова О.Е., Ткачев Ю.А. Моделирование гравитационного терригенно го осадка........................................................................................................... Бажанов С.Е., Воронцов М.М., Кутепов В.П., Шестаков Д.А. Интегриро ванная среда анализа структурной и вычислительной сложности функ циональных программ и их целенаправленных эквивалентных преоб разований......................................................................................................... Баркалов К.А. Параллельный алгоритм глобальной оптимизации с адаптив ным порядком проверки ограничений........................................................... Barkalov K.A., Markine V.L. About mars method and parallel index method integration......................................................................................................... Бугаев Д.П. Принципы построения систем оперативной аналитической об работки данных на гетерогенных кластерах................................................. Владова А.Ю. Технологии параллельного программирования для иденти фикации технического состояния трубопроводов........................................ Гаева З.С., Гасников А.В. Распараллеливание уравнения коагуляции............ Гергель В.П., Свистунов А.Н. Разработка интегрированной среды высоко производительных вычислений для кластера нижегородского универ ситета................................................................................................................ Горбунова А.С., Козинов Е.И., Мееров И.Б., Шишков А.В., Николаев А.Ф.

Параллельная реализация одного алгоритма нахождения цены опцио нов бермудского типа..................................................................................... Гордиенко А.В., Дудник А.В., Кибец А.И., Кибец Ю.И. Анализ эффектив ности распараллеленного алгоритма конечно-элементного решения трехмерных нелинейных задач динамики конструкций на кластерах......... Гришагин А.В., Курылев А.Л., Линев А.В. Оценка трудоемкости алгорит мов коллективных операций mpi для кластеров многоуровневой архи тектуры.............................................................................................................. Гришагин В.А., Сергеев Я.Д. Параллельный метод решения многомерных многоэкстремальных задач с невыпуклыми ограничениями...................... Гришин А.В., Курылев А.Л., Коновалов А.В., Пегушин А.Г. Свободный параллельный отладчик на основе GNU DDD............................................. Данилкин Е.А. Численное решение адвективно-диффузионных уравнений на многопроцессорной технике с распределенной памятью........................ Зимин Д.И., Фурсов В.А. Технология распределенной обработки цветных изображений.................................................................................................... Иванников В., Гайсарян С., Аветисян А., Бабкова В. Модель параллель ной программы и ее использование для оценки времени выполнения на инструментальном компьютере.............................................................. Исламов Г.Г., Коган Ю.В., Сивков Д.А., Бабич О.В., Мельчуков С.А., Клочков М.А.Об одном методе поиска базисного минора матрицы........ Исламов Г.Г., Сивков Д.А. Стратегическое направление Удмуртского гос университета................................................................................................... Карпов В.Е., Лобанов А.И. Параллельные вычисления в задачахфизико химической гидродинамики: подходы и идеи............................................ Ковальчук С.В., Владова А.Ю. Разработка одноранговой распределенной вычислительной системы............................................................................. Котляров Д.В., Маланин В.Н. Разработка среды параллельного распре деленного программирования ГСПП.NET.................................................. Кудерметов Р.К. Распределенная компьютерная среда для поддержки системного инжиниринга космических систем................................................ Кузьминский М.Б. Двухъядерные процессоры как платформа для созда ния будущих HPC-кластеров. тестирование производительности........... Кузьминский М.Б., Чернецов А.М., Шамаева О.Ю. Практика использо вания в кластерах аппаратного и программного обеспечения infiniband от mellanox. Распараллеливание в задачах вычислительной химии.......... Курносов М.Г. Опыт построения кластерных вычислительных систем с удаленной загрузкой узлов........................................................................... Кутепов В.П., Котляров Д.В., Маркин В.Я. Измерение и прогнозирова ние изменения параметров загруженности кластерных систем................ Лабутин Д.Ю. Высокопроизводительные вычисления как WEB-сервис платформы MICROSOFT.NET..................................................................... Гергель В.П., Козинов Е.А., Лабутин Д.Ю., Лабутина А.А. Программ мная система для изучения и исследования параллельных методов ре шения сложных вычислительных задач...................................................... Лопатин И.В. Мониторинг мультиплатформенных узлов кластера.............. Михайлов Г.М., Оленев Н.Н., Петров А.А., Рогов Ю.П., Чернецов А.М.

Опыт использования кластера вц ран в образовательных целях................ Монахова Э.А. Циркулянтные сети связи вычислительных систем:

структуры и обмены...................................................................................... Муравьев С.В. Сжатие научных данных большого объема для обеспече ния возможности их визуализации.............................................................. Нестеров И.А., Чубченко В.Г. Динамическая визуализация векторных полей, заданных на тетраэдрических сетках большого размера................ Олзоева С.И., Тюменцев Д.В., Костенко А.В. Моделирование распреде ленной автоматизированной системы на кластере рабочих станций....... Шабанов-Кушнаренко Ю.П., Обризан В.И. Параллелизм мозгоподобных вычислений................................................................................................... Потапов А.А. Способ организации взаимодействия компонентов класс терной вычислительной системы.................................................................. Сысоев А.В., Сидоров С.В. Использование чисел расширенной точности в реализации индексного метода поиска глобально-оптимальных ре шений............................................................................................................. Тимченко С.В. Сравнение трех подходов к построению параллельных генетических алгоритмов на примере некоторых задач функциональ ной оптимизации и генетического программирования.............................. Толоконников А.М. Параллельные вычисления направленных отношений.. Толстобров А.В. Параллельная реализация алгоритма расчета динамики плазмы в плазменном прерывателе тока...................................................... Ушаков Ю.А. Построение высокопроизводительных вычислительных комплексов на базе лвс предприятия с использованием GRID техно логий............................................................................................................... Черников С.К., Ашихмин А.Н., Файзуллин А.М. Моделирование столкно вений автомобилей на многопроцессорных вычислительных системах.. Чудинов А.М. T#-среда параллельных вычислений для платформы MICROSOFT.NET......................................................................................... Шагатдинова Э.М. Решение задач параллельных вычислений на приме ре распределенного сжатия мультимедийной информации......................

Pages:     | 1 |   ...   | 5 | 6 ||
 





 
© 2013 www.libed.ru - «Бесплатная библиотека научно-практических конференций»

Материалы этого сайта размещены для ознакомления, все права принадлежат их авторам.
Если Вы не согласны с тем, что Ваш материал размещён на этом сайте, пожалуйста, напишите нам, мы в течении 1-2 рабочих дней удалим его.