Аннотация
Представлены результаты и перспективы разработки программного инструментария для организации облачных
сервисов, ориентированных на решение как научных, так и образовательных задач в области крупномасштабного
численного моделирования. Основные компоненты инструментария: система интеграции суперкомпьютерных ресур-
сов, включающая в себя библиотеку для организации распределенных вычислений и модуль управления прохождени-
ем задач, средства разработки параллельных программ на основе технологии фрагментированного программирования,
высокоуровневые интерфейсы для пользователей и администраторов.
Ключевые слова: высокопроизводительные вычисления, численное моделирование, облачные вычисления,
MPI, параллельное программирование, высокоуровневые средства программирования
Авторы:
Городничев Максим Александрович
ассистент кафедры параллельных вычислительных технологий Но-
восибирского государственного технического университета, младший научный сотрудник лаборатории синтеза
параллельных программ ИВМиМГ СО РАН, ассистент кафедры параллельных вычислений Новосибирского го-
сударственного университета. Основное направление научных исследований – параллельные вычислительные
технологии, вычисления на Grid и в Cloud, системное программное обеспечение Grid и Cloud. Имеет 14 публи
каций. E-mail: maxim@ssd.sscc.ru
Малышкин Виктор Эммануилович
доктор технических наук, профессор, заведующий кафедрой парал-
лельных вычислительных технологий Новосибирского государственного технического университета, заведую-
щий лабораторией синтеза параллельных программ ИВМиМГ СО РАН, заведующий кафедрой параллельных
вычислений Новосибирского государственного университета. Основное направление научных исследований –
параллельные вычислительные технологии, языки и системы параллельного программирования, параллельная
реализация больших численных моделей. Имеет 110 публикаций, в том числе 3 монографии. E-mail: malysh@
ssd.sscc.ru
Медведев Юрий Геннадьевич
кандидат технических наук, старший научный сотрудник лаборатории
cинтеза параллельных программ ИВМиМГ СО РАН. Основное направление научных исследований – клеточно-
автоматное моделирование физических процессов. Имеет более 30 публикаций, в том числе 1 монографию.
E-mail: medvedev@ssd.sscc.ru
Список литературы
[1] Gengbin Zheng. Hierarchical Load Balancing for Charm++ Applications on Large Supercomputers / Gengbin
Zheng, Esteban Meneses, Abhinav Bhatele, Laxmikant V. Kale // Proceedings of the Third International Workshop on Parallel
Programming Models and Systems Software for High-End Computing (P2S2), San Diego, California, USA, 2010.
[2] Бахтин В.А. Использование языка Fortran-DVM/OpenMp для разработки больших задач / В.А. Бахтин,
А.В. Воронков, А.С. Голубев, В.А. Крюков, Н.В. Поддерюгина, Е.П. Сычугова, С.Д. Устюгов // Труды Всероссийской
научной конференции «Научный сервис в сети Интернет: решение больших задач», сентябрь 2008 г., г. Новороссийск. –
М.: Изд-во МГУ, 2008. – С. 185–191.
[3] Grelck C. Distributed S-Net: Cluster and Grid Computing without the Hassle / C. Grelck, J. Julku, F. Penczek // In
the proc. of the 12th IEEE/ACM International Symposiumon on Cluster, Cloud and Grid Computing, 13–16 May 2012, Ottawa.
– Canada. – Р. 410–418.
[4] Valgrind [Электронный ресурс]. – Режим доступа: http://valgrind.org/, дата обращения: 25.05.2013 г.
[5] Message Passing Environment [Электронный ресурс]. – Режим доступа: http://www.mcs.anl.gov/research/ projects/
perfvis/software/MPE/, дата обращения: 25.05.2013 г.
[6] Intel Inspector XE [Электронный ресурс]. – Режим доступа: http://software.intel.com/en-us/intel-inspector-xe,
дата обращения: 25.05.2013 г.
[7] Intel Vtune Amplifier [Электронный ресурс]. – Режим доступа: http://software.intel.com/en-us/intel-vtuneamplifier-
xe, дата обращения: 25.05.2013 г.
[8] Titan User Guide [Электронный ресурс]. – Режим доступа: http://www.olcf.ornl.gov/support/system-userguides/
titan-user-guide/, дата обращения: 25.05.2013 г.
[9] NIST Definition of Cloud Computing [Электронный ресурс]. – Режим доступа: http://csrc.nist.gov/publications/
nistpubs/800-145/SP800-145.pdf, дата обращения: 25.05.2013 г.
[10] Городничев М.А. Объединение вычислительных кластеров для крупномасштабного численного моделиро-
вания в проекте NumGRID / М.А. Городничев // Вестник НГУ. Серия: Информационные технологии. – 2012. – Т. 10. –
Вып. 4. – С. 63–73.
[11] Malyshkin V. Optimization methods of parallel execution of numerical programs in the LuNA fragmented programming
system / V. Malyshkin, V. Perepelkin // The Journal of Supercomputing, Springer Verlag. – 2012. –Vol. 61. – № 1. – Р.
235–248.
[12] Вальковский В.А. Синтез параллельных программ и систем на вычислительных моделях / В.А. Вальков-
ский, В.Э. Малышкин. – Новосибирск: Наука, 1988. – 129 с.
[13] Kraeva M.A. Assembly Technology for Parallel Realization of Numerical Models on MIMD-Multicomputers /
M.A. Kraeva, V.E. Malyshkin // Int. J. on Future Generation Computer Systems, Elsevier Science, NH. – 2001. Vol. 17. –
№ 6. – Р. 755–765.
[14] Kireev S. Fragmentation of numerical algorithms for parallel subroutines library / S. Kireev, V. Malyshkin // The
Journal of Supercomputing, Springer. – 2011. – Vol. 57. – № 2. – Р. 161–171.
[15] Медведев Ю.Г. Программный комплекс клеточно-автоматного моделирования газопорошковых потоков /
Ю.Г. Медведев // Параллельные вычислительные технологии (ПаВТ’2012): труды международной научной конферен-
ции (Новосибирск, 26–30 марта 2012 г.). – Челябинск: Издательский центр ЮУрГУ, 2012. – С. 732.
