Анотація до роботи:

Кошулько О.А. Технології паралельних обчислень у методі групового урахування аргументів. – Рукопис.

Дисертація на здобуття наукового ступеня кандидата технічних наук за спеціальністю 01.05.02 – математичне моделювання та обчислювальні методи. – Інститут кібернетики ім. В.М. Глушкова НАН України, Київ, 2007.

Дисертацiйну роботу присвячено дослiдженню стана паралельних обчислень у методi групового урахування аргументiв (МГУА) i ефективному вирiшенню проблеми розпаралелювання комбінаторного алгоритму МГУА. Важливо, що поняття ефективності визначається як поєднання ефективності алгоритмічного розпаралелювання та вартiсної ефективностi паралельних обчислень, що досягається при роботi з деякими класами паралельних комп’ютерiв.

Розроблено унiверсальне паралельне ядро комбiнаторго алгоритму придатне для використання з різними класами сучасних багатопроцесорних обчислювальними систем.

Запропоновано новий метод розробки топологiй однорiвневих FNN-мереж для побудови вартiсно-ефективної МГУА-орiєнтованої обчислювальної системи.

Створено діючий макет програмно-апаратного комплексу на основі комбінаторного алгоритму МГУА та FNN-мережі для математичного моделювання багатопараметричних процесів та продемонстровано його роботу шляхом розв’язання практичних задач.

У дисертацiйній роботі дослiджено стан паралельних обчислень в методi групового урахування аргументiв (МГУА) i ефективно вирiшена проблема розпаралелювання алгоритмiв МГУА комбінаторного типу. При цьому поняття ефективностi було визначене як поєднання ефективностi алгоритмiчного розпаралелювання та вартiсної ефективностi паралельних обчислень, що досягається при роботi з деякими класами паралельних комп’ютерiв, якi задовольняють сформульованим у роботi вимогам до МГУА-орiєнтованої паралельної обчислювальної системи.

Розроблено унiверсальне паралельне ядро комбiнаторго алгоритму придатне для використання з усiма сучасними класами багатопроцесорних обчислювальних систем, що знімає проблему його продуктивного використання.

Розв’язано такi основнi завдання:

1. Запропоновано методику розпаралелювання комбiнаторного алгоритму методу групового урахування аргументів та створено програмне забезпечення, в якому реалiзовано методичнi пiдходи для рiзних архiтектур паралельних комп’ютерiв.

2. Розроблено новий метод побудови топологiй однорiвневих FNN-мереж для кластерних комп’ютерiв, що задовольняють вимогам до вартiсно-ефективної МГУА-орiєнтованої обчислювальної системи.

3. Побудовано дiючий макет FNN-мережi який реалiзує архітектуру МГУА-орiєнтованої обчислювальної системи.

4. За допомогою створеного програмного забезпечення i обчислювальної ланки МГУА-орiєнтованої мережевої топологiї, а також iз застосуванням обчислювального кластеру Iнституту кiбернетики iм. В.М. Глушкова НАН України, отримано чисельнi результати розв’язання задач короткотермiнового прогнозування деяких характеристик списку найбiльших суперкомп’ютерiв Top500, а також проаналiзовано часовi гiдрометеорологiчнi ряди, що дало можливiсть вивчити новi прихованi залежностi. Крім того, робота програмного забезпечення продемонстрована на прикладі розв'язання задачі оцінки міри подібності для геологічних об'єктів.

У четвертому роздiлi дисертацiї досліджено алгоритмічну ефективнiсть розпаралелювання створеної програмної реалiзацiї комбiнаторного алгоритму МГУА на рiзних паралельних обчислювальних системах. У порiвняннi з теоретично найкращим розпаралелюванням досягнуто 96% ефективностi при випробуваннi алгоритму на
26-и процесорах. Це стало можливим завдяки вирішенню проблеми компенсацiї неоднакової складностi часткових моделей, шляхом запровадження структурних доповнень.

Основні результати дисертаційної роботи отримані у вигляді алгоритмів, методик, програмного забезпечення, а також рівнянь i таблиць, в яких наведені результати розрахунків.

Публікації автора:

1. Мар’янович Т.П., Кошулько О.А. Застосування мережевої топологiї Flat Neighborhood Network для побудови кластерних суперкомп’ютерiв // Математичнi машини i системи. – 2004. – № 4. – С. 3–12.

2. Кошулько А.A., Кошулько A.И. Тестирование полигармонического алгоритма МГУА // Управляющие системы и машины. – 2003. – № 2. – С. 87–92.

3. Кошулько A.И., Брайко Ю.A., Кошулько А.A. Модели оптимальной сложности природных процессов // Комп’ютерна математика. Оптимiзацiя обчислень.
   Зб. наук. праць. Том. 2. – Київ. – 2001. – С. 186–196.

4. Кошулько А.A. Сравнительный анализ топологических конструкций Sparse Flat Neighborhood Network для кластерных суперкомпьютеров // Кибернетика и системный анализ. – 2004. – № 6. – С. 87–92.

5. Кошулько О.A. Розпаралелювання операцiй в комбiнаторному алгоритмi методу групового урахування аргументiв // Доп. НАН України. – 2005.– № 2. – С. 65–69.

6. Koshulko О.A. Forecasting The Top500 List of Supercomputers // Proceedings of the 21st International Supercomputer Conference, Dresden, Germany, 2006.

7. Koshulko О.A. The polyharmonyc algorithm of GMDH for time series analysis // Abstracts of the Second International Conference on Computational Harmonic Analysis in conjunction with the 19th Annual Shanks Lecture, Vanderbilt University, Nashville, TN, USA, 2004.