تحلیل الگوریتم شاخه و قید موازی آسنکرون ( Asynchronous Parallel Branch and Bound Algorithm )
| دسته بندی | کامپیوتر و IT |
| بازدید ها | 0 |
| فرمت فایل | doc |
| حجم فایل | 24 کیلو بایت |
| تعداد صفحات فایل | 50 |
تحلیل الگوریتم شاخه و قید موازی آسنکرون ( Asynchronous Parallel Branch and Bound Algorithm )
بخشهایی از متن:
چکیده:
در این مقاله توضیحی درباره کامپیوترهای موازی می‌دهیم و بعد الگوریتمهای موازی را بررسی می‌کنیم. ویژگیهای الگوریتم branch & bound را بیان می‌کنیم و الگوریتمهای b&b موازی را ارائه می‌دهیم و دسته‌ای از الگوریتمهای b&b آسنکرون برای اجرا روی سیستم MIMD را توسعه می‌دهیم. سپس این الگوریتم را که توسط عناصر پردازشی ناهمگن اجرا شده است بررسی می‌کنیم.
نمادهای perfect parallel و achieved effiency را که بطور تجربی معیار مناسبی برای موازی‌سازی است معرفی می‌کنیم زیرا نمادهای قبلی speed up (تسریع) و efficiency (کارایی) توانایی کامل را برای اجرای واقعی الگوریتم موازی آسنکرون نداشتند. و نیز شرایی را فراهم کردیم که از آنومالیهایی که به جهت موازی‌سازی و آسنکرون بودن و یا عدم قطعیت باعث کاهش کارایی الگوریتم شده بود، جلوگیری کند.
...
- کامپیوترهای موازی (Parallel computers):
یکی از مدلهای اصلی محاسبات Control drivenmodel است، در این مدل کاربر باید صریحاً ترتیب انجام عملیات را مشخص کند و آن دسته از عملیاتی که باید به طور موازی اجرا شوند را تعیین کند. این مدل مستقل از عناصر پردازش به صورت زیر تقسیم‌بندی می‌شود:
- کامپیوترهای SISD، که یک عنصر پردازشی وجود دارد و توان انجام فقط یک عمل را در یک زمان دارد.
- کامپیوترهای MIMD، دارای چندین عنصر پردازشی هستند که بطور موازی دستورالعمل‌های متفاوت را روی دیتاهای متفاوت انجام می‌دهند.
- کامپیوترهای SIMD، همه عناصر پردازشی‌شان یک دستور یکسان را در یک زمان بر روی داده‌های متفاوتی انجام می‌دهند. اگر چه امکان پنهان کردن عناصر پردازشی وجود دارد. عنصر پردازشی پنهان شده نتیجه عملی را که انجام داده ذخیره نمی‌کند.
سیستمهای SIMD بر اساس نحوه ارتباط و اتصال عناصر پردازشی به یکدیگر خود به بخشهایی تقسیم می‌شوند: اگر تمام عناصر پردازشی به یکدیگر متصل باشند و از طریق یک حافظه مشترک ارتباط داشته باشند، به آن tightly coupled system گویند.
و اگر عناصر پردازش حافظه مشترک نداشته باشند اما از طریق شبکه‌ای بهم متصل باشند و بروش message passing با هم ارتباط داشته باشند، به آن loosely coupled system گویند.
حافظه مشترک در tightly coupled system ها هم نقطه قوت و هم نقطه ضعف این سیستمها است. امکان به اشتراک گذاشتن راحت و سریع اطلاعات بین عناصر پردازشی مختلف را فراهم می‌کند. ارتباط به عملیات ساده read و wite روی حافظه مشترک خلاصه می‌شود و هر عنصر پردازشی مستقیماً با دیگر عناصر پردازشی ارتباط برقرار می‌کند. با این حال، اگر تعداد عناصر پردازشی متصل به حافظه مشترک افزایش یابد، حافظه مشترک تبدیل به گلوگاه (Bottleneck) می‌شود.
بنابراین تعداد عناصر پردازشی در یک سیستم tightly coupled محدود است. به جهت اینکه تمام عناصر پردازشی بایستی به ان حافظه مشترک متصل باشند، این سیستمها بصورت کامل از پیش ساخته هستند و امکان اضافه کردن عناصر پردازش به سیستم وجود ندارد.
از طرف دیگر، ارتباط در یک سیستم loosely coupled کند و آهسته است. تبادل پیامها نیاز به زمانی بیش از زمان لازم برای نوشتن یا خواندن از یک حافظه مشترک دارد. این امکان هم وجود دارد که یک عنصر پردازش مستقیماً به عنصر پردازش دیگر که قصد ارتباط دارد متصل نباشد.
در مقابل compactness بودن سیستمهای tightly coupled ، عناصر پردازشی در یک سیستم loosely coupled می‌توانند در تمام نقاط توزیع شوند. لذا فاصله فیزیکی که یک پیام باید طی کند، بیشتر می‌شود. به جهت این حقیقت که عناصر پردازشی برای ارتباط در یک شبکه از یک پروتکل استفاده می‌کنند، lossely coupled system می‌توانند شامل انواع مختلفی از عناصر پردازشی باشند. امکان اضافه کردن عناصر پردازشی اضافه‌تری به سیستم وجود دارد. در حالت کلی عناصر پردازشی خودشان یک کامپیوتر کاملی هستند.
مثالی از سیستمهای loosely coupled، Distributed Processing utilities Package است که بعداُ به تفضیل درباره آنها توضیح می‌دهیم.