Программный комплекс для моделирования кинетики термолюминесценции в кристаллах с применением параллельных вычислений

Метод параллельных вычислений используется для моделирования сложных систем уже свыше 30 лет [1], однако наибольшее распространение данные технологии получили только в последнее десятилетие. Благодаря интенсивному развитию высокопроизводительных кластеров [2], GRID систем [3], и многоядерных рабочих станций с графическими ускорителями NVidia [4], стало возможным решать ресурсоемкие задачи без применения специальных параллельных вычислительных систем (ПВС).

Одной из областей, где необходимы высокопроизводительные вычисления, является изучение кинетических процессов, протекающих в твердых телах. При моделировании релаксационных механизмов в метастабильных системах с изменяющейся во времени концентрацией основных компонентов применяются различные численные методы, которые предполагают проведение громоздких итерационных вычислений. В качестве примера такого процесса, можно рассмотреть явление термолюминесценции (TJI) в широкозонных материалах [5]. Для генерации модельных кривых TJ1 необходимо решать системы обыкновенных дифференциальных уравнений, которые описывают перераспределение носителей заряда и конкуренцию центров захвата и рекомбинации в возбужденных кристаллах. При изучении кинетики указанных процессов возникает и более комплексная задача идентификации модели TJI. Для её эффективного решения применяются эволюционные подходы на основе генетических алгоритмов (ГА) [6], работа которых может занимать значительное время в зависимости от количества варьируемых параметров.

Ещё одной ресурсоемкой задачей в рамках моделирования кинетики TJ1 является проведение вычислительных экспериментов, в ходе которых требуется сгенерировать большое число кривых при варьировании параметров модели. Для её решения можно использовать инструментарий высокоуровневого программирования, позволяющего составлять сценарии расчетов. Генерация множества пиков TJ1, как и в случае процедуры генетического поиска, может по8 требовать значительной вычислительной мощности для того, чтобы получить результат в приемлемый срок.

Таким образом, эффективное распараллеливание процедуры генетического поиска и сценариев вычислительного эксперимента является актуальной задачей математического моделирования. Благодаря ускорению расчетов, связанных с работой ГА, становится доступным расширение факторного пространства исследуемых моделей. Перспективным представляется и разработка программного комплекса (ПК), способного объединить в себе функции информационной системы и средства моделирования процессов ТЛ с использованием ПВС.

Объект исследования. Параллельные алгоритмы генетического поиска моделей ТЛ в кристаллах.

Предмет исследования. Параллельный генетический алгоритм и методы повышения его эффективности для решения задач по моделированию кинетики ТЛ.

Цель работы и задачи исследования. Целью диссертации является разработка и реализация программного комплекса для моделирования кинетических процессов с использованием методов параллельных вычислений. В качестве объекта исследования были выбраны кинетические процессы ТЛ в твердых телах.

Для достижения поставленной цели были решены следующие задачи:

1) выполнен обзор аналогов программных средств моделирования кинетических процессов и выбран прототип;

2) проведен анализ существующих схем распараллеливания ГА, из которых выбрана наиболее подходящая для исследуемой области;

3) предложен эффективный подход к распределению вычислений ГА, применяемого для параметрической и структурной идентификации моделей ТЛ;

4) выполнено проектирование программного комплекса с веб-сервисной архитектурой для моделирования кинетики ТЛ в кристаллах на ПВС;

5) осуществлена программная реализация спроектированного ПК и проведено его тестирование.

Научная новизна работы заключается в следующем:

1) предложен метод балансировки нагрузки ПВС на основе упорядоченной очереди для процедуры генетического поиска моделей процесса термолюминесценции в кристаллах;

2) разработан механизм распараллеливания сценариев вычислительного эксперимента, составленных с помощью специального высокоуровневого языка;

3) реализована структура программного средства для моделирования процессов ТЛ, которая отличается от структуры прототипа новым блоком распределения вычислений и подсистемой сценариев и позволяет строить математические модели адекватные исследуемому физическому процессу;

4) синтезирована веб-сервисная архитектура параллельного программного комплекса, имеющая в своей основе сервер приложений, который может быть размещен в глобальной сети в виде сервиса со стандартными внешними интерфейсами и использоваться в рамках идеологии облачных вычислений.

Основные положения, выносимые на защиту.

1) Предлагаемый параллельный ГА с балансировкой на основе упорядоченной очереди эффективно использует ПВС и позволяет значительно снизить время идентификации моделей ТЛ.

2) Подсистема высокоуровневого языка, использующая метод равномерной загрузки ПВС такой же как в параллельном ГА, позволяет значительно ускорить выполнение программ вычислительного эксперимента.

3) Структура разработанного ПК, в отличие от прототипа, включает в себя новые блоки интерпретации программ вычислительного эксперимента и распределения вычислений, которые расширяют функциональность системы и позволяют использовать ПК как на кластерных ПВС, так и на многоядерных рабочих станциях.

4) Веб-сервисная архитектура делает возможным размещение созданного ПК в глобальной сети в виде сервиса со стандартными протоколами взаимодействия, благодаря чему упрощается обслуживание и развитие созданного программного средства.

Практическая значимость работы. Разработанный программный комплекс позволяет проводить идентификацию экспериментальных кривых термолюминесценции одновременно при помощи поиска оптимальных параметров модели и построения системы уравнений, использующих эти параметры. Благодаря использованию метода параллельных вычислений время работы программы значительно снижается относительно известных аналогов, тем самым появляется возможность использовать больше варьируемых параметров при идентификации модели TJI. Время работы генетического поиска сокращается в 14 раз при использовании вычислительного кластера с 16-ю узлами и в 4 разапри работе на 4-ядерной рабочей станции. Кроме того, предложенный подход к распределению вычислений обеспечивает эффективное распараллеливание сценариев вычислительных экспериментов, составленных с помощью встроенного высокоуровневого языка, включая сценарии МФЭ.

Применение в составе комплекса развитого сервера приложений Zope, созданного в рамках идеологии открытого программного обеспечения, упрощает задачу по модернизации системы и добавлению в неё других кинетических моделей. Веб-сервисный подход, использованный при разработке архитектуры, позволяет интегрировать ПК с внешней информационной системой с помощью известных протоколов, а также использовать облачные параллельные сервисы.

Имеются два Свидетельства о регистрации программ для ЭВМ и акт о внедрении разработанного ПК. Созданная система может использоваться в образовательном процессе при обучении студентов физических и информационных специальностей, а также при подготовке научных кадров высшей квалификации.

Апробация работы. Основные результаты и положения исследований докладывались и обсуждались на: VIII международной конференции «Опто-,.

11 наноэлектроника, нанотехнологии и микросистемы" (Ульяновск, 2006) — международной научно-практической конференции «Снежинск и наука — 2006. Трансфер технологий, инновации, современные проблемы атомной отрасли» (Снежинск, 2006) — the 5-th international scientific conference «Chaos and structures in nonlinear systems. Theory and experiment» (Astana, 2006) — конференции молодых ученых ГОУ ВПО УГТУ-УПИ (Екатеринбург, 2007) — юбилейной научно-практической конференции ФТФ — 60 (Екатеринбург, 2009) — Втором Международном форуме по нанотехнологиям (RusNanoTech 09) (Москва, 2009).

Работа частично поддержана в рамках выполнения Государственного контракта по ФЦП «Научно-педагогические кадры инновационной России» на 2009;2013 годы". Часть результатов получена при выполнении НИР в рамках Государственного контракта по ФЦП «Исследования и разработки по приоритетным направлениям развития научно-технологического комплекса России на 2007;2013 годы».

Публикации. По теме диссертации опубликовано 12 научных работ, в том числе 5 статей в научных журналах из перечня ВАК 2005 — 2011 гг. и в материалах международных конференций, а также 2 Свидетельства об официальной регистрации программ для ЭВМ.

4.5. Основные результаты и выводы по главе.

1) С помощью разработанного программного комплекса выполнен тестовый запуск процедуры генетического поиска моделей термолюминесценции с заранее известными параметрами. Получены значения показателей эффективности распараллеливания Ер и ускорения Sp для запусков программы на четы-рехядерной рабочей станции и на вычислительном кластере «Beowulf». Для рабочей станции с Np — 4 показатель Ер = 98%, что означает ускорение расчетов в Sp=3,99 раза. При работе ГА на кластере с четырьмя узлами показатель ускорения составляет Sp = 3,80, что объясняется повышенными задержками на коммуникацию. При использовании кластера с Np — 16 достигнуто ускорение Sp — 14 раз.

2) Проведены вычислительные эксперименты с использованием подсистемы высокоуровневого языка. Полученные значения показателей Ер и ускорения Sp для двух сценариев незначительно отличаются от рассчитанных с использованием эмулятора.

3) Для модифицированной модели «одна ловушка — один центр рекомбинации», учитывающей неоднородность системы дефектов, проведены тестовые запуски процедуры генетического поиска, в результате которых выявлено, что прирост времени работы ГА для данных моделей относительно традиционного случая достигает 20%.

ЗАКЛЮЧЕНИЕ

.

В результате выполнения диссертационной работы получены следующие основные научные и практические результаты и сделаны следующие выводы.

1. Разработан программный комплекс, который позволяет проводить идентификацию моделей ТЛ на основе генетического поиска оптимальных параметров моделей с применением методов параллельных вычислений. По результатам работы данного комплекса исследователь может делать обоснованные предположения о физическом содержании ТЛ-модели и получать количественные оценки ее параметров.

2. Проведен анализ существующих программных средств, используемых при решении задач параметрической и структурной идентификации моделей ТЛ-процессов в кристаллах. Выбран прототип разрабатываемого решения — ПК ОепТЬ. Выявлены его недостатки. Проведен обзор различных подходов к распараллеливанию процедуры генетического поиска. Для использования в разрабатываемом ПК выбран синхронный глобальный ГА. Определен основной недостаток данной схемы, способный снизить эффективность распараллеливания — бездействие процессоров в момент синхронизации ГА.

3. Для повышения эффективности распараллеливания генетического поиска предложена и реализована процедура балансировки задач на основе очереди для более равномерной загрузки узлов ПВС. Проведены расчеты скорости работы ПК в параллельном режиме с использованием эмулятора загрузки узлов вычислительной системы. Выполнен анализ влияния порядка задач в очереди на степень ускорения и предложены методы, позволяющие повысить эффективность распараллеливания при помощи сортировки очереди. На основе предложенных подходов выполнено алгоритмическое и функциональное описание ПК.

4. Предложена подсистема скриптового языка, которая позволяет составлять и выполнять сценарии вычислительных экспериментов в рамках рассматриваемой проблемы. Выполнение программ, описанных с помощью сценариев, может осуществляться в параллельном режиме с использованием тех же подходов к распараллеливанию, что и в случае работы ГА.

5. Рассчитан показатель ускорения при распараллеливании процедуры генетического поиска на реальных ПВС. При запуске генетического алгоритма на кластере с 16 узлами может достигаться 14-кратное ускорение. На 4-ядерной рабочей станции значение £р=3.9. Схожие результаты получены и при выполнении сценариев вычислительного эксперимента.

6. Практическим результатом исследования является разработка программного комплекса, позволяющего:

1) значительно повысить скорость выполнения процедуры идентификации моделей термолюминесценции по сравнению с основным аналогом ОепТЬ за счет использования параллельных вычислительных систем;

2) составлять сценарии вычислительных экспериментов при помощи встроенного скриптового языка и выполнять их на ПВС;

3) работать с исследуемыми моделями удаленно, используя для этого веб-ориентированный интерфейс пользователя.