Ідентифікація інтенсивності джерел забруднення атмосфери на базі гібридних обчислювальних систем

Mykola I. Ilin, Oleksii M. Novikov

Анотація


Розглянуто метод ідентифікації інтенсивності джерел хімічно взаємодійних забруднювальних домішок з урахуванням явища самоочищення під час досягнення граничної концентрації. Для обчислювальної реалізації показано можливість застосування паралельних методів на базі графічних прискорювачів архітектури Nvidia CUDA. Метод ідентифікації джерел в сукупності з паралельною обчислювальною реалізацією з використанням модифікованого методу червоно-чорного впорядкування (Д4) дає змогу скорочувати час моделювання у 12 разів та використовувати оперативну пам’ять на 30% у ході застосування графічного прискорювача Nvidia c2050 порівняно з вузлом кластера НТУУ "КПІ".

Ключові слова


метод параметричної ідентифікації; забруднення атмосфери; гібридні обчислювальні системи; GPGPU

Повний текст:

PDF

Посилання


Anzt H. On the Performance and Energy Efficiency of Sparse Linear Algebra on GPU / H. Anzt, S. Tomov, J. Dongarra // International Journal of High Performance Computing. — 2017. — DOI:10.1177/1094342016672081.

Green500. — Available at: https://www.top500.org/green500/

Anzt H. Acceleration of GPU-based Krylov solvers via data transfer reduction / H. Anzt, S. Tomov, P. Luszczek, W. Sawyer, J. Dongarra // International Journal of High Performance Computing Applications. — 29. — 3. — 2015. — P. 366–383.

Zgurovskij M.Z. Analiz i upravlenie odnostoronnimi fizicheskimi protsessami / M.Z. Zgurovskij, A.N. Novikov. — K.: Nauk. dumka, 1996. — S. 328.

Novikov A.N. O realizatsii odnogo klassa variatsionnyh neravenstv / A.N. Novikov // Elektronnoe modelirovanie. — 1994. — 1. — S. 39–45.

Zlatev Z. Computational and numerical challenges in environmental modelling / Z. Zlatev, I. Dimov. — Oxford: Elsevier, 2006. — P. 373.

UNI-DEM. — Available at: http://www.dmu.dk/AtmosphericEnvironment/DEM/

Aziz H. Matematicheskoe modelirovanie plastovyh sistem / H. Aziz, E. Settari. — Per. s angl. — M.: Nedra, 1982. — 407 s.

Saad Y. Iterative Methods for Sparse Linear Systems, 2nd edition / Y. Saad. — PA: SIAM, 2003. — 520 p.

Il'yin M.I. Modyfikatsyja metodu obchysljuval'noyi realizatsiyi krajovykh zadach na osnovi D4 dekompozytsiyi dlja hibrydnykh system na bazi hrafichnykh protsesoriv / M.I. Il'yin // Visn. NTUU "KPI": Informatyka, upravlinnja ta obchysljuval'na tekhnika. — 2017. — S. 63-67.

cuBLAS. — Available at: https://developer.nvidia.com/cublas.

CUSP. — Available at: https://developer.nvidia.com/cusp.


Пристатейна бібліографія ГОСТ


1. Anzt H. On the Performance and Energy Efficiency of Sparse Linear Algebra on GPU / H. Anzt, S. Tomov, J. Dongarra // International Journal of High Performance Computing. — 2017. — DOI:10.1177/1094342016672081.

2. Green500. — Available at: https://www.top500.org/green500/

3. Anzt H. Acceleration of GPU-based Krylov solvers via data transfer reduction / H. Anzt, S. Tomov, P. Luszczek, W. Sawyer, J. Dongarra // International Journal of High Performance Computing Applications. — 29. — 3. — 2015. — P. 366–383.

4. Згуровский М.З. Анализ и управление односторонними физическими процессами / М.З. Згуровский, А.Н. Новиков. — К.: Наук. думка, 1996. — С. 328.

5. Новиков А.Н. О реализации одного класса вариационных неравенств / А.Н. Новиков // Электронное моделирование. — 1994. — 1. — С. 39–45.

6. Zlatev Z. Computational and numerical challenges in environmental modelling / Z. Zlatev, I. Dimov. — Oxford: Elsevier, 2006. — P. 373.

7. UNI-DEM. — Available at: http://www.dmu.dk/AtmosphericEnvironment/DEM/

8. Азиз Х. Математическое моделирование пластовых систем / Х. Азиз, Э. Сеттари. — Пер. с англ. — М.: Недра, 1982. — 407 с.

9. Saad Y. Iterative Methods for Sparse Linear Systems, 2nd edition / Y. Saad. — PA: SIAM, 2003. — 520 p.

10. Ільїн М.І. Модифікация методу обчислювальної реалізації крайових задач на основі Д4 декомпозиції для гібридних систем на базі графічних процесорів / М.І. Ільїн // Вісн. НТУУ "КПІ": Інформатика, управління та обчислювальна техніка. — 2017. — С. 63-67.

11. cuBLAS. — Available at: https://developer.nvidia.com/cublas.

12. CUSP. — Available at: https://developer.nvidia.com/cusp.





DOI: https://doi.org/10.20535/SRIT.2308-8893.2017.3.03