АРХИТЕКТУРА РАСПРЕДЕЛЕННОЙ ВЫЧИСЛИТЕЛЬНОЙ СИСТЕМЫ НА БАЗЕ МОБИЛЬНЫХ УСТРОЙСТВ

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.

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.