2024 №1(62)

СОДЕРЖАНИЕ

А.Ю. Зубарев

Институт систем информатики им. А. П. Ершова, 630090, Новосибирск, Россия

ИЕРАРХИЯ ЭКВИВАЛЕНТНОСТЕЙ НЕПРЕРЫВНО-ВРЕМЕННЫХ СЕТЕЙ ПЕТРИ СО СЛАБОЙ ВРЕМЕННОЙ СТРАТЕГИЕЙ

УДК 519.7
DOI: 10.24412/2073-0667-2024-1-5-40
EDN: UMPUBR

Непрерывно-временные сети Петри (НВСП) — временное расширение сетей Петри, где каждому переходу ставятся в соответствие временной интервал его срабатывания и локальные часы. Данная модель рассматривается со слабой временной стратегией (ход времени не форсирует срабатывания переходов) и устойчиво атомарной стратегией сброса часов (срабатывание перехода рассматривается как единое событие). Для НВСП разрабатываются и исследуются эквивалентности в спектрах «линейное — ветвящееся время» и «интерливинг — частичный порядок». Первый спектр представлен языковыми эквивалентностями (поведение системы определяется множеством ее процессов), бисимуляционными эквивалентностями (учитываются точки выбора альтернативных действий системы): обычными, прямыми-обратными, с сохранением и слабым сохранением истории. Второй спектр определен семантиками интерливинга (процесс — последовательность действий), частичного порядка (процесс — частично-упорядоченное множество действий) и процессно-сетевой семантикой (процесс — ациклическая бесконфликтная сеть). Анализируются взаимосвязи между данными эквивалентностями, строится их иерархия.

Ключевые слова: непрерывно-временные сети Петри, слабая временная стратегия, устойчиво атомарная стратегия сброса часов, поведенческие эквивалентности, семантика интерливинга, семантика частичного порядка, процессно-сетевая семантика, языковая и бисимуляционная эквивалентности, бисимуляционная эквивалентность с сохранением истории, прямая-обратная бисимуляционная эквивалентность.

Список литературы

  1. Berard В., Cassez F., Haddad S., Lime D., Roux O.H. Comparison of different semantics for time Petri nets // International Symposium on Automated Technology for Verification and Analysis. 2005. P. 293-307.
  2. Reynier P. A., Sangnier A. Weak time Petri nets strike back! // International Conference on Concurrency Theory. 2009. P. 557-571.
  3. Boyer M., Roux O.H. Comparison of the expressiveness of arc, place and transition time Petri nets // International Conference on Application and Theory of Petri Nets. 2007. P. 63-82.
  4. Тарасюк И. В. Эквивалентности для поведенческого анализа параллельных и распределенных вычислительных систем. Академическое издательство Гео, 2007.
  5. Virbitskaite I., Bushin D., Best E. True concurrent equivalences in time Petri nets // Fundamenta Informaticae, 149(4), 2016. P. 401-418
  6. Вирбицкайте И.Б., Зубарев А.Ю. «Истинно параллельная» семантика непрерывновременных сетей Петри со слабой временной и устойчиво атомарной пространственной стратегиями // Программирование, 2021, № 5. С. 60-74.
  7. Зубарев А.Ю. Сравнение языковых и бисимуляционных эквивалентностей непрерывновременных сетей Петри со слабой временной стратегией // Проблемы информатики. 2022. № 4. С. 5-27.

Библиографическая ссылка: Зубарев А. Ю. Иерархия эквивалентностей эквивалентностей непрерывно-временных сетей Петри со слабой временной стратегией//"Проблемы информатики", 2024, № 1, с.5-40. DOI: 10.24412/2073-0667-2024-1-5-40. - EDN: UMPUBR

А. В. Старченко

Томский государственный университет, 634050, Томск, Россия
ФИЦ информационных и вычислительных технологий, 630090, Новосибирск, Россия

ПАРАЛЛЕЛЬНЫЙ ЧИСЛЕННЫЙ МЕТОД РЕШЕНИЯ ГИДРОДИНАМИЧЕСКИХ УРАВНЕНИЙ В ПРИБЛИЖЕНИИ
МЕЛКОЙ ВОДЫ ДЛЯ ВЫЧИСЛИТЕЛЬНЫХ СИСТЕМ С ОБЩЕЙ ПАМЯТЬЮ

УДК 519.63, 519.683, 519.688
DOI: 10.24412/2073-0667-2024-1-41-56
EDN: JVZEVV

Для численного моделирования нестационарных изотермических турбулентных течений в речных потоках сформулирована математическая модель, опирающаяся на приближение мелкой воды для уравнений Рейнольдса для несжимаемой жидкости, эффективный численный метод, обеспечивающий в рамках использования метода конечного объема, структурированных разнесенных сеток и полунеявных разностных схем выполнение на разностном уровне законов сохранения массы и импульса. Вычислительная реализация предложенной модели и метода была протестирована на аналитическом решении Такера и распараллелена с помощью технологий ОрепМР и ОрепАСС на гибридной многоядерной системе с общей памятью. Расчеты показали, что использование технологии ОрепМР для двух двенадцатиядерных центральных процессоров позволяет более чем в 15 раз ускорить вычислительный процесс. Использование технологии ОрепАСС при расчетах на этой же многоядерной системе и графическом процессоре NVIDIA GeForce RTX2080Ti дает ускорение более чем в 25.

Ключевые слова: параллельные вычисления, уравнения мелкой воды, системы с общей памятью, ОрепМР, ОрепАСС.

Список литературы

  1. Saint-Venant A. J. В. Theorie du Mouvement non permanent des Eaux // Institut de France, Acad, des Sci. de Paris. 187 73 (3) 147; 73 (4) 237.
  2. Gusev O.I., Khakimzyanov G.S., Skiba V. S., Chubarov L.B. Shallow water modeling of wavestructure interaction over irregular bottom // Ocean Engineering. 2023. V. 267. Art. 113284.
  3. Brand S. Parallel algorithm for numerical solution of the shallow water equation // Proceedings of the Czech-Japanese Seminar in Applied Mathematics. 2006. Czech Technical University in Prague, September 14-17, 2006. P. 25-36.
  4. Габдулина M. И. Параллельный алгоритм численного решения двухслойной модели мелкой воды в двумерном случае // Суперкомпьютерные дни в России 2016 // Russian Supercomputing Days 2016 // RussianSCDays.org. С. 460-467.
  5. Чаплыгин А. В., Гусев А. В. Гибридная модель мелкой воды с использованием технологий MPI-OpenMP // Проблемы информатики, 2021. № 1. С. 65-82.
  6. Juliati S., Gunawan Р. Н. OpenMP architecture to simulate 2D water oscillation on paraboloid // 5th International Conference on Information and Communication Technology (ICoIC7), 2017. P. 1-5.
  7. Liu Q., Qin Y., Li G. Fast Simulation of Large-Scale Floods Based on GPU Parallel Computing // Water. 2018. V. 10(5):589.
  8. Zhang S., Li W., Jing Zh, Yi Y., Zhao Y. Comparison of Three Different Parallel Computation Methods for a Two-Dimensional Dam-Break Model // Mathematical Problems in Engineering. 2017. V. 2017, Article ID 1970628, 12 pages.
  9. Arnoldy A., Adytia D. Performance of Staggered Grid Implementation of 2D Shallow Water Equations using CUDA Architecture // 2019 12th International Conference on Information & Communication Technology and System (ICTS), Surabaya, Indonesia, 2019, P. 286-290.
  10. Churuksaeva V., Starchenko A. Mathematical modeling of a river stream based on a shallow water approach // Procedia Computer Science. 2015. V. 66. P. 200-209.
  11. Rastogi A. K., Rodi W. Predictions of heat and mass transfer on open channels // ASCE Journal of the Hydraulics Division. 1978. V. 104(3). P. 397-420.
  12. Launder B.E., Spalding D.B. The numerical computation of turbulent flows // Computer Methods in Applied Mechanics and Engineering. 1974. V. 2(3). P. 269-289.
  13. Stelling G.S., Duimijer S.P. A. A staggered conservative scheme for every Froude number in rapidly varied shallow water flows // Int. Journal for Numerical Methods in Fluids. 2003. V. 43. P. 1329-1354.
  14. van Leer B. Towards the ultimate conservative difference scheme. V. A second-order sequel to Godunov’s method // Journal of Computational Physics. 1979. V. 32(1). P. 101-136.
  15. Cada M., Torrilhon M. Compact third-order limiter functions for finite volume methods // Journal of Computational Physics. 2009. V. 228. P. 4118-4145
  16. Thacker W.C. Some exact solutions to the nonlinear shallow water wave equations // Journal of Fluid Mechanics. 1981. V. 107. P. 499-508.

Библиографическая ссылка: Старченко А. В. Параллельный численный метод решения гидродинамических уравнений в приближении мелкой воды для вычислительных систем с общей памятью //"Проблемы информатики", 2024, № 1, с.41-56. DOI: 10.24412/2073-0667-2024-1-41-56. - EDN: JVZEVV

В. С. Носов, Д. М. Сонькин, М.А. Сонькин, Ю.А. Чурсин

ООО «ИНКОМ»
634009, Томск, Россия

СПОСОБ ОРГАНИЗАЦИИ ФУНКЦИОНАЛЬНОЙ ДИАГНОСТИКИ В РЕГИОНАЛЬНЫХ СИСТЕМАХ
ОПОВЕЩЕНИЯ НАСЕЛЕНИЯ

УДК 519.165
DOI: 10.24412/2073-0667-2024-1-57-73
EDN: DXHCNY

В работе исследуются вопросы организации алгоритмического и программного обеспечения оперативной диагностики региональных систем оповещения (РСО) населения. Представлены оригинальные алгоритмы построения графа телекоммуникационных связей, алгоритмы опроса телекоммуникационных узлов и оконечных устройств РСО, а также — результаты апробации работы программной реализации этих алгоритмов на примере реальной системы.

Ключевые слова: системы оповещения, функциональная диагностика, алгоритмы обхода графов.

Список литературы

  1. Сонькин М.А. [и др.] Системы мониторинга и оповещения о чрезвычайных ситуациях в регионах разработки нефтегазовых месторождений // Доклады ТУСУР. 2014. № 4(34). С. 133— 137.
  2. Леонова Е.М., Леонова А.Н. Современные тенденции развития систем оповещения населения // Технологии гражданской безопасности, том. 18. 2021. С. 98-103.
  3. Сонькин М.А., Сауренко Т.Н., Анисимов В.Г. [и др.]. Математические модели прогнозирования экологической угрозы техногенных аварий и катастроф в составе интегрированных систем безопасности региона // Технологии гражданской безопасности. ФГБУ ВНИИ ГО ЧС. 2019. Т. 16. С. 62-67.
  4. Совместный приказ МЧС России и Минцифры России от 31.07.2020 № 578/365 «Об утверждении Положения о системах оповещения населения» (зарегистрирован в Минюсте России 26.10.2020, регистрационный № 60567) Нормативно-правовой акт Министерства или Ведомства от 31.07.2020 г. > 578/365. [Электрон, рос.]: https://mchs.gov.ru/dokumenty/5175.
  5. Постановление Правительства Российской Федерации от 17.02023 г. № 769 «О порядке создания, реконструкции и поддержания в состоянии постоянной готовности к использованию систем оповещения населения». [Электрон, рос.]: http://government.ru/docs/all/147661/.
  6. Методические рекомендации по созданию и реконструкции систем оповещения населения от 19.02.2021 г. [Электрон, рее.]: https://mchs.gov.ru/dokumenty/5174.
  7. Методические рекомендации по поддержанию в постоянной готовности к использованию систем оповещения населения от 29.12.2023 г. [Электрон, рее.]: https://mchs.gov.ru/dokumenty/ 7146.
  8. Прокопенко Н.Ю. Дискретная математика: ННГАСУ Н. Новгород, 2016. 251 с.

Библиографическая ссылка: Носов В. С., Сонькин Д. М., Сонькин М. А., Чурсин Ю. А. Способ организации функциональной диагностики в региональных системах оповещения населения //"Проблемы информатики", 2024, № 1, с.57-73. DOI: 10.24412/2073-0667-2024-1-57-73. - EDN: DXHCNY

И. С. Ульяничев, Д. В. Винс

Институт вычислительной математики и математической геофизики СО РАН,630090, Новосибирск, Россия

АРХИТЕКТУРА РАСПРЕДЕЛЕННОЙ ВЫЧИСЛИТЕЛЬНОЙ СИСТЕМЫ НА БАЗЕ МОБИЛЬНЫХ УСТРОЙСТВ

УДК 519.684
DOI: 10.24412/2073-0667-2024-1-74-97
EDN: FWATXX

В статье предложена архитектура математического и программного обеспечения распределенной вычислительной системы, построенной на базе мобильных устройств в общей сетевой инфраструктуре. Распределенная вычислительная система основана на проблемно-ориентированной модели выполнения задач (в зарубежной литературе известная как Task-Based Execution Model). Такая модель ориентирована на массовые распределенные вычисления, когда исходная задача допускает декомпозицию на тысячи и более независимых подзадач. Подобная организация вычислений характерна при решении оптимизационных и обратных задач, а также для методов типа Монте-Карло. Особенностью предложенной архитектуры распределенной вычислительной системы является тот факт, что независимые подзадачи требуют временных затрат, сопоставимых со «временем жизни» вычислительного узла. Это обстоятельство требует не только масштабируемости при решении конкретной задачи, но и целостности распределенной вычислительной системы в целом. Это требует от распределенной системы реконфигурируемости и гетерогенности. В статье мы предлагаем одну архитектуру распределенной гетерогенной вычислительной системы с гарантированной оценкой масштабируемости с учетом реконфигурации сети мобильных вычислительных устройств.

Ключевые слова: Task-Based Execution Model, мобильные вычисления, распределенные вычислительные системы.

Работа выполнена за счёт гранта Российского научного фонда № 23-11-00014

Список литературы

  1. Armbrust М., Fox A., Griffith R., Joseph A.D, Katz R. H, Konwinski A., Lee G., Patterson D. A, Rabkin A., I. Stoica, et al. Above the clouds: A berkeley view of cloud computing // Technical Report. Technical Report UCB/EECS-2009-28, EECS Department, University of California, Berkeley. 2009.
  2. Buyya R., Yeo C.S., Venugopal S., Broberg J., Brandic I. Cloud computing and emerging IT platforms: Vision, hype, and reality for delivering computing as the 5th utility // Future Generation Computer Systems. 2009. 25(6). P. 599-616.
  3. Foster I., Kesselman C., Tuecke S. Anatomy of the Grid: Enabling Scalable Virtual Organizations // International Journal of High Performance Computing Applications. 2001. 15(3). P. 200-222.
  4. Foster I., Zhao Y., Raicu I., Lu S. Cloud Computing and Grid Computing 360-degree Compared // Grid Computing Environments Workshop (GCE’08). 2008. P. 1-10.
  5. Peer-to-peer (P2P). [Электрон. Pec.]: https://www.techtarget.com/searchnetworking/ definition/peer-to-peer (дата обращения 26.04.2022).
  6. Одноранговые вычисления. [Электрон. Рес.]: https://melimde.com/koncepciya- operacionnih-sistem.html?page=47 (дата обращения 26.04.2022).
  7. Lavoie Е., Hendren L. Personal Volunteer Computing // Proceedings of the 16th ACM International Conference on Computing Frontiers. 2019. P. 240-246.
  8. Virtejanu L, Nitu C. Programming distributed applications for mobile platforms using MPI // U.P.B. Sci. Bull. 2013. 75(4).
  9. Attia D.E., ElKorany А.М., Moussa A.S. High Performance Computing Over Parallel Mobile Systems // International Journal of Advanced Computer Science and Applications. 2016. 7(9). P. 99- ЮЗ.
  10. Biiscliing F., Scliildt S., Wolf L. DroidCluster: Towards Smartphone Cluster Computing — The Streets are Paved with Potential Computer Clusters // 32nd International Conference on Distributed Computing Systems Workshops. 2012. P. 114-117.
  11. Prem Kumar M., Bhat R. R., Alavandar S.R., Ananthanarayana V. S. Distributed Public Computing and Storage using Mobile Devices // 2018 IEEE Distributed Computing, VLSI, Electrical Circuits and Robotics (DISCOVER). 2018. P. 82-87.
  12. Nizamov N. R., Shahova I. S. Mechanisms for using mobile devices in distributed computing // Russian Digital Libraries Journal. 2019. 22(4). P. 200-213.
  13. Fadlallah G., Mcheick H., Rebaine D. Layered Architectural Model for Collaborative Computing in Peripheral Autonomous Networks of Mobile Devices // Procedia Computer Science. 2019. 155. P. 201-209.
  14. Arslan M. Y. Computing While Charging: Building a Distributed Computing Infrastructure Using Smartphones // Proceedings of the 8th international conference on Emerging networking experiments and technologies. 2012. P. 193-204.
  15. Pratt T. K., Seitelman L. H., Zampano R. R., Murphy С. E., Landis F. Optimization applications for aircraft engine design and manufacture // Advances in Engineering Software. 1993. V. 16, I. 2. P. 111-117.
  16. Kabanikhin S. L, Kulikov I. M., Shishlenin M. A. An algorithm for recovering the characteristics of the initial state of supernova // Computational Mathematics & Mathematical Physics. 2020. V. 60, I. 6. P. 1008-10
  17. Stone J., Tomida K., White C., Felker K. The Athena++ Adaptive Mesh Refinement Framework: Design and Magnetohydrodynamic Solvers // The Astrophysical Journal Supplement Series. 2020. V. 249. Article Number 4.
  18. Kulikov L, Chernykh L, Tutukov A. A New Hydrodynamic Code with Explicit Vectorization Instructions Optimizations that Is Dedicated to the Numerical Simulation of Astrophysical Gas Flow. I. Numerical Method, Tests, and Model Problems // The Astrophysical Journal Supplement Series. 2019. V. 243. Article Number 4.
  19. Kulikov I. M., Chernykh I. G., Tutukov A. V. Mathematical Modeling of a High-Speed Collision of White Dwarfs-the Explosion Mechanism of Type la/Iax Supernovae // Journal of Applied and Industrial Mathematics. 2022. V. 16. P. 80-88.
  20. Kulikov I. M., Chernykh I. G., Ulyanichev I.S., Tutukov A.V. Mathematical Simulation of Nuclear Carbon Burning in White Dwarfs Using a 7-Isotope Reaction Network // Journal of Applied and Industrial Mathematics. 2022. V. 16. P. 440-448.
  21. Kulikov I. GPUPEGAS: A New GPU-accelerated Hydrodynamic Code for Numerical Simulations of Interacting Galaxies // The Astrophysical Journal Supplements Series. 2014. V. 214. Article Number 12.
  22. Kulikov I. M., Chernykh I. G., Snytnikov A. V., Glinskiy В. M., Tutukov A. V. AstroPhi: A code for complex simulation of dynamics of astrophysical objects using hybrid supercomputers // Computer Physics Communications. 2015. V. 186. P. 71-80.
  23. Kulikov L, Chernykh L, Karavaev D., Sapetina A. The Energy Efficiency Research of Godunov Method on Intel Xeon Scalable Architecture // IEEE. 2021 Ivannikov Ispras Open Conference (ISPRAS). 2022. Article Number 21722440.
  24. Kulikov L, Chernykh L, Karavaev D., Sapetina A., Lomakin S. The Efficiency of Hydrodynamic Code on Intel Xeon Scalable Architecture // IEEE. 2021 Ivannikov Memorial Workshop (IVMEM). 2022. Article Number 21704168.

Библиографическая ссылка: Ульяничев И. С., Винс Д. В. Архитектура распределенной вычислительной системы па базе мобильных устройств //"Проблемы информатики", 2024, № 1, с74-97. DOI: 10.24412/2073-0667-2024-1-74-.97 - EDN: FWATXX