Издательство СО РАН

Издательство СО РАН

Адрес Издательства СО РАН: Россия, 630090, а/я 187
Новосибирск, Морской пр., 2

soran2.gif

Baner_Nauka_Sibiri.jpg


Яндекс.Метрика

Array
(
    [SESS_AUTH] => Array
        (
            [POLICY] => Array
                (
                    [SESSION_TIMEOUT] => 24
                    [SESSION_IP_MASK] => 0.0.0.0
                    [MAX_STORE_NUM] => 10
                    [STORE_IP_MASK] => 0.0.0.0
                    [STORE_TIMEOUT] => 525600
                    [CHECKWORD_TIMEOUT] => 525600
                    [PASSWORD_LENGTH] => 6
                    [PASSWORD_UPPERCASE] => N
                    [PASSWORD_LOWERCASE] => N
                    [PASSWORD_DIGITS] => N
                    [PASSWORD_PUNCTUATION] => N
                    [LOGIN_ATTEMPTS] => 0
                    [PASSWORD_REQUIREMENTS] => Пароль должен быть не менее 6 символов длиной.
                )

        )

    [SESS_IP] => 3.146.34.209
    [SESS_TIME] => 1727408526
    [BX_SESSION_SIGN] => 9b3eeb12a31176bf2731c6c072271eb6
    [fixed_session_id] => 6ee4d24273394ff38db1bc6928360f33
    [UNIQUE_KEY] => 1e951c4736b6b66a4c8119c63f479e0c
    [BX_LOGIN_NEED_CAPTCHA_LOGIN] => Array
        (
            [LOGIN] => 
            [POLICY_ATTEMPTS] => 0
        )

    [VOTE] => Array
        (
            [VOTES] => Array
                (
                )

        )

    [SESS_OPERATIONS] => Array
        (
        )

)

Поиск по журналу

Автометрия

2024 год, номер 4

ПАРАЛЛЕЛЬНЫЕ МЕТОДЫ МОДЕЛИРОВАНИЯ ГЕТЕРОЭПИТАКСИАЛЬНОГО РОСТА НА МНОГОПРОЦЕССОРНЫХ СИСТЕМАХ С ОБЩЕЙ ПАМЯТЬЮ

К.В. Павский1,2, А.Л. Ревун1,2, С.А. Рудин1, Е.Н. Перышкова1,2, М.Г. Курносов1,2
1Институт физики полупроводников им. А. В. Ржанова СО РАН, Новосибирск, Россия
pkv@isp.nsc.ru
2Сибирский государственный университет телекоммуникаций и информатики, Новосибирск, Россия
pm@artemrevun.ru
Ключевые слова: высокопроизводительные системы, параллельные программы, барьерная синхронизация, OpenMP
Страницы: 116-125

Аннотация

Предложены решения, позволяющие повысить эффективность исполнения параллельных программ на высокопроизводительных вычислительных системах, при моделировании гетероэпитаксиального роста на многопроцессорных системах с общей памятью. Разработанные алгоритмы ориентированы на выполнение программной реализации моделирования гетероэпитаксиального роста на многопроцессорных NUMA-узлах с общей памятью. Основное требование к эффективному выполнению параллельных программ на ресурсах многопроцессорного узла заключается в учёте архитектурно-ориентированного подхода к реализации алгоритмов передачи данных через разделяемую память NUMA-узлов. Предложенные алгоритмы оптимизации синхронизации в системах с общей памятью повышают эффективность доступа к общей памяти многопроцессорного узла и позволяют сократить время выполнения барьерной синхронизации. Разработанные методы и алгоритмы реализованы в виде программного обеспечения для многопроцессорных NUMA-узлов с общей памятью.

DOI: 10.15372/AUT20240413
Добавить в корзину
Товар добавлен в корзину