Помощь в учёбе, очень быстро...
Работаем вместе до победы

Организация функционирования распределенных вычислительных систем в мультизадачных режимах

Диссертация: Организация функционирования распределенных вычислительных систем в мультизадачных режимах
ДиссертацияПомощь в написанииУзнать стоимостьмоей работы

Фундаментальный вклад в теорию и практику вычислительных систем и параллельных вычислительных технологий внесли советские, российские и зарубежные учёные, среди которых: Е. П. Балашов, В. В. Бетелии, B.C. Бурцев, В. В. Васильев, В. М. Глушков, В. Ф. Евдокимов, Э. В. Евреинов, A.B. Забродин, В. П. Иванников, М. Б. Игнатьев, А. В. Каляев, И. А. Каляев, J1. Н. Королёв, С. А. Лебедев, А. О. Лацис, В… Читать ещё >

Содержание

  • Сокращения и обозначения
  • Глава 1. ОБЪЕКТ И ПРЕДМЕТ ИССЛЕДОВАНИЙ
    • 1. 1. Понятие «вычислительная система». Модель коллектива вычислителей
    • 1. 2. Принципы технической реализации модели коллектива вычислителей
    • 1. 3. Архитектурные свойства вычислительных систем
    • 1. 4. Классификация вычислительных систем
    • 1. 5. Распределённые вычислительные системы
    • 1. 6. Примеры современных распределённых ВС
      • 1. 6. 1. Система К Computer
      • 1. 6. 2. Система МВС-ЮОК
      • 1. 6. 3. Система СКИФ-Сибирь
      • 1. 6. 4. Система НКС-ЗОТ
    • 1. 7. Параллельные алгоритмы и программы
    • 1. 8. Понятие «задача». Классификация задач
    • 1. 9. Режимы функционирования распределённых вычислительных систем
    • 1. 10. Программное обеспечение распределённых ВС
    • 1. 11. Подходы к организации функционирования распределённых вычислительных систем в мультизадачных режимах
    • 1. 12. Основные сведения из теории игр
      • 1. 12. 1. Методы решения конечных антагонистических игр
        • 1. 12. 1. 1. Метод Брауна-Робинсон
        • 1. 12. 1. 2. Симплекс-метод
      • 1. 12. 2. Решение бесконечных антагонистических игр
      • 1. 12. 3. Решение игровых ситуаций с «природой»
    • 1. 13. Выводы
  • Глава 2. Организация функционирования распределённых вычислительных систем в режиме обработки наборов масштабируемых задач
    • 2. 1. Постановка задачи
    • 2. 2. Процедура формирования расписаний решения масштабируемых задач на распределённых ВС
    • 2. 3. Этап 1. Формирование «укрупненных» задач
      • 2. 3. 1. Случай 1. Задано ограничение на значение средней «удовлетворённости» пользователей
        • 2. 3. 1. 1. Эвристический алгоритм «Однократный случайный выбор значений кр>
        • 2. 3. 1. 2. Стохастический алгоритм «Многократный случайный выбор значений кр>
        • 2. 3. 1. 3. Генетический алгоритм формирования «укрупнённых» задач
      • 2. 3. 2. Случай 2. Средняя «удовлетворённость» пользователей является целевой функцией
        • 2. 3. 2. 1. Генетический алгоритм поиска решения многокритериальной задачи
        • 2. 3. 2. 2. Параллельный генетический алгоритм поиска решения многокритериальной задачи
    • 2. 4. Этап 2. Определение последовательности запуска «укрупнённых» задач на решение
    • 2. 5. Этап 3. Формирование итогового расписания решения задач набора
    • 2. 6. Моделирование алгоритмов
      • 2. 6. 1. Анализ влияния параметров алгоритмов на качество формируемых расписаний решения задач
      • 2. 6. 2. Сравнение эффективности алгоритмов
    • 2. 7. Выводы
  • Глава 3. Организация функционирования распределённых вычислительных систем в режиме обслуживания потоков задач
    • 3. 1. Процедура организации функционирования распределённых ВС при обслуживании потоков задач
    • 3. 2. Определение рангов «укрупнённых» задач
      • 3. 2. 1. Определение рангов «укрупнённых» задач при условии выделения для их решения всех ЭМ подсистем распределённой ВС
      • 3. 2. 2. Выбор рангов «укрупненных» задач с учётом отказов ресурсов распределённых ВС
      • 3. 2. 3. Параллельная версия алгоритма Брауна,-Робинсон
      • 3. 2. 4. Параллельная версия симплекс-метода
    • 3. 3. Определение времени решения «укрупнённых» задач
    • 3. 4. Определение последовательности опроса диспетчеров для поиска «укрупнённых» задач
    • 3. 5. Моделирование предложенных алгоритмов
      • 3. 5. 1. Определение рангов «укрупнённых» задач
      • 3. 5. 2. Определение времени решения «укрупнённых» задач
      • 3. 5. 3. Определение последовательности опроса диспетчеров. 141 3.6. Выводы
  • Глава 4. Пространственно-распределённая мультикластерная вычислительная система
    • 4. 1. Архитектура пространственно-распределённой мультикластерной вычислительной системы
    • 4. 2. Программное обеспечение пространственно-распределённой муль-тикластерной ВС
    • 4. 3. Пакет моделирования, отладки и анализа алгоритмов организации функционирования распределённых ВС в мультизадачных режимах
    • 4. 4. Разработка диспетчера распределённой очереди задач
    • 4. 5. Выводы

Организация функционирования распределенных вычислительных систем в мультизадачных режимах (реферат, курсовая, диплом, контрольная)

Актуальность работы. Распределённые вычислительные системы (ВС) являются современным инструментарием обработки информации (список Тор500 (Ноябрь, 2011) суперкомпьютеров мира). В Российской Федерации технологии и программное обеспечение распределённых и высокопроизводительных ВС относят к критически важным (указ Президента Российской Федерации от 7 июля 2011 г. № 899) [311].

Исследования в области распределённых ВС ведутся с середины XX столетия. С тех пор в нашей стране и за рубежом выполнен ряд фундаментальных работ, посвященных проблемам организации высокопроизводительных вычислительных средств: проведены исследования по теории функционирования и построению оптимальных (макро)структур ВС, проработаны многие аспекты создания программного обеспечения, исследован широкий круг задач, допускающих их эффективную реализацию на распределённых ВС. Построены отечественные вычислительные системы с программируемой структурой: «Минск 222», СУММА, МИНИМАКС, МИКРОС, МВС, СКИФ и др.

Фундаментальный вклад в теорию и практику вычислительных систем и параллельных вычислительных технологий внесли советские, российские и зарубежные учёные, среди которых [36, 37, 39, 115, 117, 118, 123, 125. 126, 133, 143, 146, 153−159, 170, 173, 174, 178−180, 200, 212−215, 253, 255. 259, 284 286, 289, 290, 293, 295, 296, 300, 307, 309, 315, 318, 319, 321, 342, 344, 346, 350]: Е. П. Балашов, В. В. Бетелии, B.C. Бурцев, В. В. Васильев, В. М. Глушков, В. Ф. Евдокимов, Э. В. Евреинов, A.B. Забродин, В. П. Иванников, М. Б. Игнатьев, А. В. Каляев, И. А. Каляев, J1. Н. Королёв, С. А. Лебедев, А. О. Лацис, В. К. Левин, И. И. Левин, Г. И. Марчук, Ю. И. Митропольский, Д. А. Поспелов, И. В. Прангишвили, Д. В. Пузанков, Г. Е. Пухов, Г. Г. Рябов, A.A. Самарский, В. Б. Смолов, А. Н. Томилин, Я. А. Хетагуров, В. Г. Хорошевский, Б. Н. Четверушкин, Ю. И. Шокин, H.H. Яненко, S. Cray, М. Flynn, D. Feit-elson, I. Foster, D. Hillis, C. Kesselman, DL. Slotnick, А. ТапепЬаити другие.

В общем случае распределённая ВС — это композиция множества элементарных машин (ЭМ) и сети межмашинных связей. Элементарная машина— это основной функциональный и структурный элемент ВСконфигурация ЭМ допускает варьирование в широких пределах — от процессорного ядра до ЭВМ или специализированного ускорителя. Все основные ресурсы распределённых ВС (как аппаратурные, так и программные) являются логически и технически рассредоточенными. Количество ЭМ в распределённых ВС допускает варьирование от нескольких единиц до сотеп тысяч. Например, в системе Fujitsu К Computer количество вычислительных ядер равно 705 024. Современные распределённые ВС являются мулът, архитектурными, масштабируемыми и болыиемасгитабными средствами обработки информации, что определяет слоо/сность организации их функционирования.

Задачи, решаемые на распределённых ВС, представляются параллельными программами и описываются рядом параметров, в числе которых: количество требуемых ЭМ, время решения, штраф за задержку решения и т. п. В зависимости от характера поступления задач и их параметров принято выделять следующие режимы функционирования ВС: решение сложной задачи, обработка набора задач и обслуживание потока задач. Первый режим является монопрограммным, для решения задачи используются все ресурсы распределённой ВС (все ЭМ). Два последних режима функционирования распределённых ВС относятся к мультизадачным, при этом ресурсы системы разделяются между несколькими одновременно решаемыми задачами.

Огромные возможности распределённых ВС по решению различных задач могут быть использованы и раскрыты только при применении эффективных методов и средств параллельного мультипрограммирования.

На практике широко используется и хорошо изучен режим обработки наборов задач, параметры которых заданы скалярными величинами. Повысить эффективность функционирования распределенных ВС возможно, если, в частности, задачи допускают решение на подсистемах с различным количеством ЭМ. Такие задачи называются масштабируемыми или «пластичными» (тоМаЫе). Исследования пользовательских запросов показывают, что свойством масштабируемости обладают более 80% задач [22, 23]. Также важно разрабатывать децентрализованные методы и алгоритмы управления ресурсами распределённых ВС при обслуживании потоков задач.

Проблема организацгт эффективного функционирования распределённых ВС трудноразрешима. Поэтому разработка приближённых методов и эвристических алгоритмов организации функционирования распределённых ВС в мультизадачных режимах актуальна.

Цель работы — организация эффективного функционирования распределённых ВС в мультизадачных режимах и создание инструментария параллельного мультипрограммирования распределённых ВС.

Для достижения поставленных целей необходимо решение следующих задач исследования:

• анализ и обобщение современного состояния и тенденций развития подходов к организации функционирования распределённых ВС в мультизадачных режимах;

• создание методов, алгоритмов и программных средств организации функционирования распределённых ВС в режимах обработки наборов и обслуживания потоков задач;

• развитие пространственно-распределённой мультикластерной вычислительной системы и формирование инструментария параллельного мультипрограммирования.

Методы исследования. В области организации функционирования распределённых ВС исследования проводились с использованием методов теории вычислительных систем, теории игр, математического программирования, исследования операций, теории вероятностей и эволюционных методов оптимизации. Экспериментальные исследования осуществлялись путём моделирования на пространственно-распределённой мультикластерной ВС.

Научная новизна работы определяется следующим:

• разработано семейство (последовательных и параллельных) алгоритмов организации функционирования распределённых ВС в режиме обработки наборов масштабируемых задач, учитывающих штраф за задержку решения и приоритеты выбора значений параметров задач;

• созданы средства оптимизации функционирования распределённых ВС в режиме обработки потоков задач. Определены смешанные стратегии функционирования диспетчеров и планировщиков распределённой ВС;

• определены смешанные стратегии функционирования распределённой ВС при обслуживании интенсивных потоков задач на неабсолютно надёжных ресурсах.

Практическая ценность работы состоит в том. что созданные алгоритмы и программные средства входят в состав инструментария параллельного мультипрограммирования распределённых ВС. Разработана система MOJOS (англ. MOldable JObs Scheduling), предназначенная для моделирования, отладки и анализа алгоритмов организации функционирования распределённых ВС. Программные средства внедрены в действующую пространственно-распределённую мультикластерную ВС Центра параллельных вычислительных технологий (ЦПВТ) ФГОБУ ВПО «СибГУТИ» и Лабора,-тории вычислительных систем Федерального государственного бюджетного учреждения науки Института физики полупроводников им. А. В. Ржанова Сибирского отделения Российской академии наук (ИФП СО РАН).

Реализация и внедрение результатов работы. Основные результаты исследований нашли применение в работах по созданию и развитию пространственно-распределённой мультикластерпой ВС ЦПВТ ФГОБУ ВПО «СибГУТИ» и Лаборатории ВС ИФП СО РАН. Диссертационные исследования выполнялись в рамках федеральных целевых программ «Исследования и разработки по приоритетным направлениям развития научно-технологического комплекса России на 2007;2013 годы» (ГК № 02.514.11.0002 «Разработка программных технологий для развития российского сегмента Грид, систем параллельного программирования, систем компьютерной графики») и «Научные и научно-педагогические кадры инновационной России» (ГК № 02.740.11.0006 «Проведение исследований в области распределённых вычислительных систем и развитие научно-учебного центра параллельных вычислительных технологий ФГОБУ ВПО «СибГУТИ» «). Работа поддержана грантами Российского фонда фундаментальных исследований (№ 00−01−126, 02−07−6 099, 02−07−9 380, 03−07−6 008, 08−07−22, 09−07−95, 11−07−109), грантами Президента РФ по поддержке молодых российских учёных и ведущих научных школ (№НШ-2121.2008.9, НШ-5176.2010.9, НШ-2175.2012.9,.

МК-2317.2012.9), атак же грантами ФГОБУ ВПО" СибГУТИ" (2008;2011 гг.). Результаты работы внедрены в учебный процесс Сибирского государственного университета телекоммуникаций и информатики. Практическое использование результатов диссертационных исследований подтверждается соответствующими актами о внедрении.

Достоверность подтверждается проведёнными экспериментами и моделированием, согласованностью с данными, имеющимися в отечественной и зарубежной литературе и экспертизами работы, прошедшими при получении грантов.

Апробация работы. Основные результаты работы докладывались на Международных, Всероссийских и Региональных научных конференциях, в том числе:

• Международной научно-технической конференции «Интеллектуальные и многопроцессорные системы» (2003 г., г. Геленджик);

• Международной научно-технической конференции «Многопроцессорные вычислительные и управляющие системы» (2009 г., с. Дивноморское Ге-ленджикского района);

• Международной научно-технической конференции «Суперкомпыотер-ные технологии: разработка, программирование, применение» (2010 г., с. Дивноморское Геленджикского района);

• Международной научно-технической конференции «Студент и научно-технический прогресс» (2009;2011 гг., г. Новосибирск);

• Международной научной молодёжной школе «Высокопроизводительные вычислительные системы» (2010 г., с. Дивноморское Геленджикского района);

• Российской конференции с международным участием «Новые информационные технологии в исследовании сложных структур» (2008, 2010 гг., г. Томск);

• Научной школе-практикуме для молодых учёных и специалистов «Технологии высокопроизводительных вычислений и компьютерного моделирования» (2009 г., г. Санкт-Петербург);

• Международной научно-технической конференции «Информатика и проблемы телекоммуникаций» (2001;2011 гг., г. Новосибирск);

• Международной научно-технической конференции «Информационные системы и технологии» (2003 г., г. Новосибирск);

• Первой Всероссийской научной конференции «Методы и средства обработки информации» (2003 г., г. Москва);

• Региональной научной конференции студентов, аспирантов и молодых учёных «Наука. Техника. Инновации» (2002, 2003 гг., г. Новосибирск);

• Школе-семинаре «Распределённые кластерные вычисления» (2001 г. г. Красноярск).

• Научно-техническом семинаре ФГОБУ ВПО «СибГУТИ» (ежегодно);

Публикации. По теме диссертации опубликовано 63 работы, в том числе 9 — в изданиях из перечня ВАК.

Основные положения диссертации, выносимые на защиту.

1. Разработано семейство (последовательных и параллельных) алгоритмов организации функционирования распределённых ВС в режиме обработки наборов масштабируемых задач, учитывающих штраф за задержку решения и приоритеты выбора значений параметров задач.

2. Созданы средства оптимизации функционирования распределённых ВС в режиме обработки потоков задач. Определены смешанные стратегии функционирования диспетчеров и планировщиков распределённой ВС.

3. Сформирован инструментарий параллельного мультипрограммирования пространствснно-распрсдслённой мультикластсрной ВС. В состав инструментария включён пакет моделирования и анализа алгоритмов организации функционирования распределённых ВС. С использованием этого пакета проведено моделирование предложенных в работе алгоритмов.

Структура и объём диссертации. Диссертация состоит из введения, четырёх глав, заключения, списка литературы, включающего 350 наименований, и приложения. Текст содержит 18 рисунков.

4.5 Выводы.

1. Создана и развивается пространственно-распределённая мультикла-стерная ВС, объединяющая ресурсы Центра параллельных вычислительных технологий ФГОБУ ВПО «СибГУТИ» и Лаборатории вычислительных систем ИФП СО РАН. Система имеет доступ к программе «Университетский кластер», позволяющей использовать ресурсы высокопроизводительных систем, расположенных в других университетах и научно-исследовательских институтах (в том числе Межведомственном суперкомпыотерном центре).

2. Система оснащена инструментарием параллельного мультипрограммирования, разрабатываемом Сибирской научной школой распределённых вычислительных систем и параллельного моделирования (руководитель — член-корреспондент РАН В.Г. Хорошевский).

3. В состав инструментария включён созданный в рамках диссертации пакет моделирования, отладки и анализа алгоритмов организации функционирования распределённых ВС в мультизадачных режимах.

4. С использованием ресурсов созданной пространствепно-распределёп-ной мультикластсрной ВС и созданного пакета проведено моделирование предложенных в работе алгоритмов.

Заключение

.

1. Разработаны алгоритмы организации функционирования распределённых вычислительных систем в режиме обработки наборов масштабируемых задач.

1.1. Предложен метод организации функционирования распределённых ВС в режиме обработки наборов масштабируемых задач, учитывающий пользовательские приоритеты выбора параметров и штраф за задержку решения задач.

1.2. Построено семейство полиномиальных (последовательных и параллельных) алгоритмов формирования расписаний решения масштабируемых задач наборов на распределённых ВС. Алгоритмы основаны на стохастических, эвристических и эволюционных методах оптимизации и позволяют учитывать пользовательские приоритеты на размеры подсистем ВС для каждой масштабируемой задачи. Моделирование показало, что алгоритмы эффективны, они обеспечивают субминимум времени решения задач набора., который отличается от нижней грани на 15 — 20%.

1.3. Разработай эвристический алгоритм определения последовательности решения «укрупнённых» задач на распределённых ВС, обеспечивающий (суб)минимум суммарного штрафа за задержку решения задач набора.

2. Созданы средства оптимизации функционирования распределённых вычислительных систем в режиме обслуживания потоков задач.

2.1. Предложен подход к организации функционирования распределённых ВС в режиме обслуживания стохастических потоков задач, учитывающий интенсивности поступления задач по разным каналам в распределённую ВС и отказы вычислительных ресурсов.

2.2. Построены теоретико-игровые модели и алгоритмы для децентрализованных диспетчеров очередей задач и планировщиков ресурсов распределённых ВС. Алгоритмы позволяют формировать «укрупнённые» задачи из задач потока и сокращают простои ресурсов распределённых ВС. Они учитывают топологию логических связей между планировщиками и диспетчерами, стохастическую природу потоков задач и отказы ресурсов распределённых вычислительных систем.

2.3. Выведены необходимые условия существования оптимальных смешанных стратегий формирования «укрупнённых» задач и организации их поиска в распределённой очереди.

2.4. Получены смешанные стратегии функционирования распределённых ВС в режиме обслуживания потоков задач.

3. При непосредственном участии диссертанта создана пространственнораспределённая мультикластерная ВС.

3.1. Разработан инструментарий параллельного мультипрограммирования распределённых ВС, включающий программные компоненты, базирующиеся на оригинальных алгоритмах автора.

3.2. Создай программный пакет MOJOS для моделирования и анализа алгоритмов организации функционирования распределённых ВС, имеющий интерфейс с современными системами пакетной обработки заданий. Показано, что время выполнения алгоритмов, затраченное на поиск субоптимального расписания, компенсируется уменьшением суммарного времени решения всех задач набора.

Результаты диссертационной работы, выносимые на защиту, принадлежат автору, что подтверждено публикациями в изданиях из списка ВАК [64, 74, 114, 167, 228, 254, 270, 332, 333] и трудах конференций [91, 92, 128−130, 164−166, 168, 175, 183, 203, 204, 220−224, 226, 227, 229−250, 266, 273, 280, 282, 287, 288, 292, 310, 324−331, 334−339].

В работа, х опубликованных в соавторстве автору принадлежат: способы и алгоритмы организации функционирования распределённых ВС в режиме обработки наборов задач [114, 167, 228, 254, 332] и обслуживании потоков задач [64, 74, 270, 333]. В работах [64, 91, 92, 114, 128−130, 164−168, 175, 183, 203, 204, 220−224, 226−250, 254, 266, 273, 280, 282, 287, 288, 292, 325−339] представлены постановки задач исследования, авторские алгоритмы и результаты их моделирования. В работах [64, 128−130, 254, 273, 280, 292, 325−332, 334−339] автором написаны разделы, отражающие результаты по организации функционирования распределённых ВС в мультизадачных режимах. В работах [91, 92, 114, 128−130, 168, 231, 238, 246, 250, 254, 292, 325−332, 336] представлено участие автора в создании пространственно-распределённой мультикластерной вычислительных системы. Работы [64, 91, 92, 114, 128−130, 175, 183, 203, 204, 220−224, 226−250, 254, 266, 273, 280, 282, 287, 288, 292, 310, 324−332, 334−339] подтверждают внедрение результатов, полученных автором, в практические разработки и учебный процесс Центра параллельных вычислительных технологий и Кафедры вычислительных систем ФГОБУ ВПО «СибГУТИ» .

Во всех совместных работах авторство неделимое.

Показать весь текст

Список литературы

  1. Allinea DDT.— URL: http://www.allinea.com (online- accessed: 24.02.2011).
  2. Ansel J., Arya K., Cooperrnan G. DMTCP: Transparent Checkpointing for Cluster Computations and the Desktop // Proc. of IEEE International Parallel and Distributed Processing Symposium (IPDPS'09).— IEEE Press, 2009.- Pp. 1−12.
  3. Baker M. Cluster Computing White Paper. — UK, Portsmouth: University of Portsmouth, 2000. 119 pp.
  4. Baptiste Ph., Le Pape С., Nwijten W. Constraint-based scheduling: applying constraint programming to scheduling problems. — Kluwer Academic Publishers, 2001. 198 pp.
  5. Barsanti L., Sodan A. Adaptive job scheduling via predictive job re-source allocation // Lecture Notes in Computer Science. — 2007. — Vol. 437G. — Pp. 115−140.
  6. The Beowulf Project. — 2012.— URL: http://beowulf.es.embnet.org/ beowulf. html (дата обращения: 29.02.2012).
  7. Berkeley Unified Parallel С (UPC) Project. 2010.- URL: http://upc. lbl.gov (дата обращения: 12.04.2010).
  8. Bin Packing in Multipl Dimensions: Inapproximability Results and Approximation Schemes / L. Bansal, J.R. Correre, C. Kenyon, M. Sviridenko // Mathematics of Operations Research. — 2006. — Vol. 31. — Pp. 31−49.
  9. Dlazewicz J., Lenstra J.K. Scheduling subject to resource con-straints:classication and complexity // Discrete Applied Mathematics. — 1983, — Vol. 5, — Pp. 11−24.
  10. Doctor F.F. Some efficient multi-heuristic procedures for resourcecon-strained project scheduling // European journal of operational research.— 1990.-Vol. 49(1).- Pp. 3−13.
  11. Dortfeldt A. Hermann G. A Parallel Genetic Algorithm for Solving the Container Loading Problem International Transactions in Operational Research. Issue 4, July 2002. — Vol. 9. — 497 pp.
  12. Bortfeldt A.- Gehring H. Two metaheuristics for strip packing problems /7 5-th International Conference of the Decision Sciences Institute. — Athen, Griechenland: 4.-7. Juli 1999.
  13. Brown G. W. Iterative Solutions of Games by Fictious Play // Activity Analysis of Production and Al-loca, tio, Cowles Commission for Research in Economics. — 1951. — Pp. 374−376.
  14. Brucker P. Scheduling Algorithms. — Springer-Verlag, 2001. — 365 pp.
  15. Brucker P. Knust S. Complex scheduling. — Berlin, Heidelberg, Germany: Springer-Verlag, 2006. — pp.
  16. Burke E.K., Kendall G., Whitwell G. A New Placement Heuristic for the
  17. Orthogonal Stock-Cutting Problem // Operations Research. — 2004. — Vol. 52(4).- Pp. 655−671.
  18. CEMon. — URL: http://vdt.cs.wisc.edu/components/cemon.html (online- accessed: 24.02.2011).
  19. Chapel Programming Language Homepage: Overview. — 2010. — URL: http://chapel.cray.com (дата обращения: 12.04.2010).
  20. Characterization of backlling strategies for parallel job scheduling / S. Srini-vasan, R. Kettimuthu, V. Subramani, S. Sadayappan //In proceedings of the International Conference on Parallel Processing Workshops. — Los Alamitos: 2002. Pp. 514−519.
  21. Characterizing the Performance of «Big Memory» on Blue Gene Linux / K. Yoshii, K. Iskra, H. Naik et al. // Proceedings of the 2009 International Conference on Parallel Processing Workshops.— Washington, DC, USA: IEEE Computer Society, 2009.- Pp. 65−72.
  22. Cirne W., Berman F. A model for moldable supercomputer jobs // 15th Intl. Parallel and Distributed Processing Symp. — Apr. 2001.— URL: http: //www. lsd. dsc. uf pb. br/papers/moldability-model. pdf (online- accessed: 12.04.2010).
  23. Cirne W., Grande C., Berman F. When the herd is smart aggregate behavior in the selection of job request // IEEE Transactions in Parallel and Distributed Systems. 2003. — Vol. 14. — Pp. 181−192.
  24. Cluster Resources Inc. Moab workload manager administrator’s guide ver.45. — 2012. — URL: http: //www. clusterresources. com/products/mwm/ docs/ (online- accessed: 24.02.2011).
  25. Cluster resources: Products Maui Cluster Scheduler. — URL: http: //www. clusterresources. com/pages/products/ maui-cluster-scheduler .php (online- accessed: 25.06.2010).
  26. Co-Array Fortran. — 2010. — URL: http: //www. co-array. org (дата обращения: 12.04.2010).
  27. Computing | Oracle Grid Engine | Software | Sun Microsystems. — URL: http://www.sun.com/software/sge (online- accessed: 25.06.2010).
  28. Davis L. Job shop scheduling with genetic algorithms // In proceedings of an International Conference on Genetic Algorithms and their Applications. — Pittsburgh: Lawrence Erlbaum Associates, 1985. — Pp. 136−140.
  29. Davis L. Genetic Algorithms and Simulated Annealing. — San Mateo: Morgan Kaufman Publisher, 1987. — 216 pp.
  30. Debugging on Intel® Platforms.— URL: http: //software. intel. com/ еп-us/articles/debugging-intel-platf orms/ (online- accessed: 24.02.2011).
  31. Decentralized job scheduling on computational Grids using distributed back lling / W. Qingjiang, G. Xiaolin, Z. Shouqi, L. Yang // Concurrency and Computation: Practice and Experience.— 2006.— Vol. 18(14).— Pp. 1829−1838.
  32. Devis E. W.- Heidorn J.H. An algorithm for optimal project scheduling under multiple resource constraints // Management Science. — 1971, — Vol. 17(12).- Pp. 803−817.'
  33. Devis E. W., Patterson J.H. A Comparison of Heuristic and Optimum Solutions in Resource-Constrained Project Scheduling // Management Science. 1975. — Vol. 21(8). — Pp. 944−955.
  34. Downey A.B. A Parallel Workload Model and Its Implications for Processor Allocation // 6th Intl. Symp. High Performance Distributed Comput.— 1997.
  35. Drozdowski M. Scheduling for paralell processing. — London: Springer London, 2009. 256 pp.
  36. Fcitclson D.G., Jettc M.A. Improved utilization and responsiveness with gang scheduling in Job Scheduling Strategies for Parallel Processing // Lecture Notes in Computer Science. 1997. — Vol. 1291. — Pp. 238−261.
  37. Feitelson D.G., Rudolph L. Metrics and benchmarking for parallel job scheduling // Lecture Notes in Computer Science. — 1998.— Vol. 1459.— Pp. 1−24.
  38. Flynn M. Some Computer Organisations and Their Effectiveness // IEEE Trans. Computers. 1972. — Vol. 21, no. 9. — Pp. 948−960.
  39. Flynn M. Very high-speed computing system /'/ Proc. of IEEE. — 1996. — no. 54, — Pp. 1901−1909.
  40. The Fortress Language Specification. — 2010.— URL: http://research. sun.com/projects/plrg/fortress.pdf (дата обращения: 12.04.2010).
  41. Fox M.S., Smith S.F. ISIS a Knowledge-based system for factory scheduling // Expert Systems. 1984. — Vol. 1(1). — Pp. 25−49.
  42. GDB: The GNU Project Debugger.- URL: http://www.gnu.org/ software/gdb (online- accessed: 24.02.2011).
  43. Ganglia Monitoring System.— URL: http://ganglia.sourceforge.net (online- accessed: 24.02.2011).
  44. Gantt Henry L. A graphical daily balance in manufacture // Transactions of the American Society of Mechanical Engineers. — T. XXIV. — ACME, 1903. C. 1322−1336.
  45. Garey M., Graham R. Bounds for multiprocessor scheduling with resource constraints // S1AM Journal on Computing. — 1975.— Vol. 4(2).— Pp. 187−200.
  46. Garey M., Johnson D. Computers and intractability: a guide to the theory of NP-Completeness. — New York: W. H. Freeman and Co., 1990. — 338 pp.
  47. Goldberg D.E. Genetic algorithms in Search, Optimization and Machine Learning, Reading. — MA: Addison-Wesley Publishing Company, 1989.
  48. Hargrove P.H., Duell J.C. Berkeley Lab Checkpoint/Restart (BLCR) for Linux Clusters // In Proceedings of SciDAC 2006. 2006.
  49. Harvey W.D., Ginsberg M.L. Limited discrepancy search / University of Oregon. CIRL, 1995. — 80 pp.
  50. Havanki W.A., Danerjia S., Conte T.M. Treegion Scheduling for Wide Issue Processors // In proceedings of 4th Intl. Symp. on High Performance Computer Architecture. 1998. — Pp. 266−276.
  51. Hildum D. Flexibility in a knowledge-based system for solving dynamic resource-constrained scheduling problems / University of Massachusetts. — Amherst, 1994.
  52. Hopper E., Turton D.C.H. An Empirical Investigation of Meta-Heuristic and Heuristic Algorithms for a 2D Packing Problem // European Journal of Operational Research. 2001. — Vol. 128(1). — Pp. 34−57.
  53. Husbands P. Genetic algorithms for scheduling / AISB Quarterly. — 1996.
  54. IBM Redbooks Workload Management with LoadLeveler. — URL: http: //www. redbooks. ibm. com/abstracts/sg246038. html (online- accessed: 25.06.2010).
  55. Intel Trace Analyzer и Intel Trace Collector версии 7.2 для Linux или Windows. — URL: http://www.intel.com/cd/software/products/ emea/rus/379 896.htm (online- accessed: 24.02.2011).
  56. Jackson D., Snell Q., Clement M. Core algorithms of the Maui scheduler // Lecture Notes in Computer Science. 2001. — Vol. 2221. — Pp. 87−102.
  57. Jansen Klaus, Mastrolilli Monaldo. Approximation schemes for parallel machine scheduling problems with controllable processing times // Computers & OR. 2004. — Vol. 31, no. 10. — Pp. 1565−1581.
  58. Job Submission Description Language (JSDL). Specification, Version 1.0. — 2005. — URL: http://www.gridforum.org/documents/GFD.56.pdf (дата обращения: 08.02.2012).
  59. Johnson T.J. An algorithm for the resource-constrainted project scheduling problem. Doctoral Thesis /' Massachusetts Institute of Technology. — Cambridge, 1967.
  60. KOJAK. — URL: http://www.fz-juelich.de/zam/kojak (online- accessed: 24.02.2011).
  61. Kelly S.M., Brightwell R. Software architecture of the light weight kernel, Catamount // in Proceedings of the 2005 Cray User Group Annual Technical Conference. — 2005.
  62. Khoroshevsky V.G., Mamoilenko S.N. Stochastically optimal functioning strategies of distributed computing systems // Optoelectronics, Instrumentation and da, ta processing. — 2003. — Vol. 39, no. 2. — Pp. 68−76.
  63. Krallmann J., Schwiegelshohn U., Yahyapour R. On the Design and Evaluation of Job Scheduling Systems // Lecture Notes in Computer Science.— 1999. Vol. 1659. — Pp. 17−42.
  64. Land A.H. Doig A.G. An autmatic method of solving discrete programming problems // Economctrica. 1960. — Vol. 28. — Pp. 497−520.
  65. Lawler E.L., Wood D.E. Branch and Bound methods: a survey // Operations Research. 1966. — Vol. 14(4). — Pp. 699−719.
  66. Lodi A., Martello S., M. Monaci. Two-dimensional packing problems: a survey // European Journal of Operational Research. — 2002.— Vol. 141). — Pp. 241−252.
  67. MPICH2: High-performance and Widely Portable MPI. 2012. — URL: http://www.mcs.anl.gov/research/projects/mpich2 (дата обращения: 29.02.2012).
  68. MonALISA.— URL: http://monalisa.caltech.edu (online- accessed: 24.02.2011).
  69. Mualem A.W., Feitelson D.G. Utilization, Predictability, Workloads, and User Runtime Estimates in Scheduling the IBM SP2 with Backlling // In proc. 12th Intl. Parallel Processing Symposium. — Vol. 141).— 1998. — Pp. 542−546.
  70. Nagios The Industry Standard in IT Infrastructure Monitoring. — URL: http://www.nagios.org (online- accessed: 24.02.2011).
  71. Neumann K. Stochastic project networks temporal analysis, scheduling and cost minimization. — Berlin: Springer-Verlag, 1990.
  72. On cluster computer functioning / V.G. Khoroshevsky, S.N. Mamoilenko, Yu. S. Maidanov, S.V. Smirnov // Optoelectronics, Instrumentation and data processing. — 2004. — Vol. 40, no. 1. — Pp. 35−42.
  73. Open MPI: Open Source High Performance Computing. — 2012, — URL: http://www.open-mpi.org (дата обращения: 29.02.2012).
  74. PBS Works Enabling On-Demand Computing.— URL: http://www. openpbs.org (online- accessed: 25.06.2010).
  75. PVM: Parallel Virtual Machine. — 2012.— URL: http://www.csm.ornl. gov/pvm/ (дата обращения: 29.02.2012).
  76. Panwalker S., Iskander W. A survey of scheduling rules // Operations Research. 1997. — Vol. 25(1). — Pp. 45−61.
  77. Parallel workloads archive. — 2012.— URL: http://www.cs.huji.ac.il/ labs/parallel/workload/ (online- accessed: 08.02.2012).
  78. Patterson J.H. A comparison of exact approaches for solving the multiple constrained resource, project scheduling problem // Management Science. — 1984. Vol. 30(7). — Pp. 854−867.
  79. Performance bounds for level-oriented two-dimensional packing algorithms / E.G. Coffman Jr, M.R. Garey, D.S. Johnson, R.E. Tarjan // S1AM Journal on Computing. — 1980. — Vol. 9. — Pp. 808−826.
  80. Queyranne M., Schultz A.S. Polyhedral approaches to machine scheduling. Preprint N 408/1994, — Berlin: Technical University of Berlin, Department of Mathematics, 1994. — 61 pp.
  81. R. Bellman. Mathematical aspects of scheduling theory // Journal of the Society of Industrial and Applaid Mathematics.— Vol. 4, — 1956. — Pp. 168−205.
  82. Robinson J. An Itertive Method of Solving a Game // Ann. Math. — 1951. — no. 54, — Pp. 295−301.
  83. Rohifshagen P., Bullinaria J.A. A genetic algorithm with exon shuffling crossover for hard bin packing problems // Proceedings of the 9th annual conference on Genetic and evolutionary computation. — NY, USA: ACM NewYork, 2007. Pp. 1365−1371.
  84. Scheduling parallel tasks to minimize average response time / J.J. Turek, U. Schwiegelshohn, J.L. Wolf, P. Yu // In Proceedings of the 5th SIAM Symposium on Discrete Algorithms. — 1994. — Pp. 112−121.
  85. Schwiegelshohn U., Yahyapour R. Analysis of First-Come-First-Serve Parallel Job Scheduling // In proceedings of the 9th SIAM Symposium on Discrete Algorithms. Vol. 4. — 1998. — Pp. 629−638.
  86. Shmueli E., Feitelson D. G. Backfilling with lookahead to optimize the packing of parallel jobs // J. Parallel and Distributed Comput.— Sep. 2005, — Vol. 65(9).- Pp. 1090−1107.
  87. Smith S.F., Ow P. The use of multiple problem decompositions in time constrained planning tasks // In proceedings of the ninth international joint conference on artificial intelligence. — Vol. 2. — 1985. — Pp. 1013−1015.
  88. Space-distributed multi-cluster computer system for training in parallel computational technologies / V.G. Khoroshevsky, S.N. Mamoilenko,
  89. M.G. Kurnosov, N.A. Medvedeva // Proceedings of 7th International Siberian Workshop and Tutorial EDM'2006. Erlagol, Russia: 2006.
  90. Steuer R.E. Multiple Criteria Optimization, Theory, Computation and Application. — Krieger Pub Co, 1986. — 546 pp.
  91. TAU Tuning and Analysis Utilities. — URL: http://www.cs.uoregon. edu/research/tau/home.php (online- accessed: 24.02.2011).
  92. TORQUE.— URL: http://www.clusterresources.com/pages/ products/torque-resource-manager .php (online- accessed: 25.06.2010).
  93. Team T.B. An overview of the BlueGene/L supercomputer // Proceedings of SC2002: High Performance Networking and Computing. — Baltimore: MD, 2002.
  94. Theory and practice in parallel job scheduling / Dror G. Fcitelson, Larry Rudolph, Uwe Schwiegelshohn, Kenneth C. Parkson Sevcik, Kenneth C. and Wong // Job Scheduling Strategies for Parallel Processing. — 1997. — Vol. 1291, — Pp. 1−34.
  95. Titanium Project Home Page.— 2010.— URL: http://titanium.cs. berkeley.edu (дата обращения: 12.04.2010).
  96. Top500. — URL: http://www.top500.org (online- accessed: 25.06.2010).
  97. TotalView — Dynamic source code and memory debugging for С, CH— and Fortran applications. — URL: http: //www. roguewave. com/products/ totalview-family/totalview.aspx (online- accessed: 24.02.2011).
  98. Turek J., Wolf J., Yu P. Approximate algorithms for scheduling paralleliz-able tasks // In 4th Annual ACM Symposium on Parallel Algorithms and Architectures. 1992. — P. 323−332.
  99. VAMPIR.- URL: http://www.vampir.eu (online- accessed: 24.02.2011).
  100. VMScluster. — 2012, — URL: http://en.wikipedia.org/wiki/ VMScluster (дата обращения: 29.02.2012).
  101. Valgrind Home.— URL: http://valgrind.org (online- accessed: 24.02.2011).
  102. VampirTrace. — URL: http://www.vampir.eu/flyer/Flyer VampirTraceSC09. pdf (online- accessed: 24.02.2011).
  103. Vasupongayya Sangsurec. Parallel Computer Job Scheduling Policies: A Review // PDPTA / Ed. by Hamid R. Arabnia. Las Vegas, NV.: IEEE Computer Society Press, 2009. — Pp. 166−172.
  104. Wang P. Y., Valenzuela C.L. Data set generation for rectangular placement problems // European Journal of Operational Research. — 2001, — Vol. 134, — Pp. 378−391.
  105. Windows HPC Server 2008 Microsoft Supercomputing — Supercomputers. — URL: http://www.microsoft.com/hpc/ (online- accessed: 25.06.2010).
  106. X10 Programming Language. — 2010. — URL: http://xl0-lang.org (дата обращения: 12.04.2010).
  107. A. Таха Хэмди. Введение в исследование операций / Под ред. А.А. Минь-ко. — 7-е изд., пер. с англ. изд.— М.: Издательский дом «Вильяме», 2005.- 912 с.
  108. Архитектура и программное обеспечение пространственно-распределённых вычислительных систем / В. Г. Хорошевский, М. Г. Курносов, С. Н. Мамойленко, А. Ю. Поляков // Вестник ГОУ ВПО «СибГУТИ».-2010. — № 2.- С. 112−122.
  109. Архитектура цифровых процессоров обработки сигналов / В. Б. Бетелин, Е. В. Грузипова, А. А. Кольцова и др.— М.: РАН. Научный совет по комплексной проблеме «Кибернетика», 1994. — 20 с.
  110. .А., Бочаров А. В., Волин А. С. Многопроцессорные ЭВМ и методы их проектирования. — М.: Высшая школа, 1990. — 143 с.
  111. Е.П., Григорьев В. Л., Петров Г. А. Микро и мини-ЭВМ. Уч. пос. для ВУЗов, — J1.: Энергоатом-издат. Ленинградское отд., 1984.— 376 с.
  112. Е.П., Пузпаков Д. В., Смолов В. Б. Микропроцессоры и микропроцессорные системы: уч. пособие для ВУЗов / Под ред. В. Б. Смолов. — М.: Радио и связь, 1981. — 326 с.
  113. А.Б. Планирование параллельных вычислительных процессов и организация. — М.: Машиностроение, 1980.— 192 с.
  114. А.Б. Параллельные процессы в вычислительных системах. Планирование и организация. — М.: Радио и связь, 1990. — 256 с.
  115. В.А. Гибридная модель параллельного программирования DVM/OpenMP: Автореф. дис. на соиск. научн. ст. к.ф.-м.н. (05.13.11) / Институт прикладной математики им. М. В. Келдынта РАН, — М. 2008.- 20 с.
  116. Е.А. Оптимальное распределение ресурсов и теория игр / Под ред. Е. В. Золотова. — М.: Радио и связь, 1983. — 216 с.
  117. В. Б. и др. Архитектура цифровых процессоров обработки сигналов. — М.: РАН, 1993. — 20 с.
  118. A.A. Вероятностные процессы в теории массового обслуживания. М.: ГИФМЛ, 1971. — 368 с.
  119. B.C. Супер-ЭВМ. Сборник научных трудов, — М.: АН СССР, отдел вычислительной математики, 1992. — 95 с.
  120. Бур-цев B.C. Параллелизм вычислительных процессов и развитие архитектур суперЭВМ. М.: ИВВС РАН, 1997.
  121. В.В. Топорков. Модели распределенных вычислений. — М.: ФИЗМАТ-ЛИТ, 2004. 320 с.
  122. В.Г. Хорошевский, Мамойленко С. Н., Майданов Ю. С. Живучие кластерные вычислительные системы // Материалы первой Всероссийской научной конференции «Методы и средства обработки информации». — Москва: 2003. С. 148−150.
  123. В.Г. Хорошевский, Мамойленко С. Н., Майданов Ю. С. Распределенные кластерные вычислительные системы // Материалы Международной научно-технической конференции «Интеллектуальные и многопроцессорные системы». — Т. 1. — Геленджик: 2003. — С. 36−38.
  124. В.М. Курейчик. Генетические алгоритмы. Монография. — Таганрог: ТР-ТУ, 1998. 242 с.
  125. В.А. Распараллеливание алгоритмов и программ. Структурный подход. — М.: Радио и связь, 1989. — 176 с.
  126. В.В., Додонов А. Г. Многопроцессорные вычислительные структуры для анализа задач на сетях // Проблемы электроники и вы-чис.лите.льной техники. — 1976. — С. 85−97.
  127. В.М. Задачи оптимального управления в телеавтоматических системах массового обслуживания: Автореф. дис. на соиск. научн. ст. к.т.н. (05.13.01) / 1.-М., 1974.- 23 с.
  128. А.И., Горпец H.H., Пузанков Д. В. Высокопроизводительные системы обработки данных: уч. пос. для ВУЗов. — М.: Высшая шк., 1997. — 304 с.
  129. В.В. Математические модели и методы в параллельных процессах. — М.: Наука, 1986. — 296 с.
  130. В.В., Воеводин Вл.В. Параллельные вычисления.— СПб.: БХВ-Петербург, 2002.- 608 с.
  131. H.H. Бесконечные антагонистические игры. Сб. статей, — М.: Физматгиз, 1963. — 504 с.
  132. H.H. Теория игр. Лекции для экономистов-кибеирпетиков.— Л.: ЛГУ, 1974.- 245 с.
  133. Гер г ель В. П. Стронгин Р.Г. Основы параллельных вычислений для многопроцессорных вычислительных систем. — Нижний Новгород: Изд-во ННГУ, 2003. 184 с.
  134. Д. С. Планирование вычислений в системах жесткого реального времени (обзор и перспективы) // Вычислительная техника. Системы, управления. — 1991. — Т. 6. — С. 4−51.
  135. Л.А., Курейчик В. В., Курейчик В. М. Генетические алгоритмы / Под ред. В. М. Курейчика. — 2-е изд., испр. и доп. изд. — М.: ФИЗМАТ-ЛИТ, 2006. 320 с.
  136. В.М., Ющенко Е. Л. Вычислительная машина «Киев». Математическое описание. — Киев: Гос. тех. изд-во УССР, 1962. — 183 с.
  137. В.В., Беляев Ю. К., Соловьев А. Д. Математические методы в теории надежности. — М.: Наука, 1965. — 524 с.
  138. A.B. Задачи двумерной упаковки и раскроя: обзор. // Информатика. — 2008. Т. 20. — С. 18−33.
  139. .А. Расчет характеристик и планирование параллельных вычислительных процессов. — М.: Радио и связь, 1983. — 272 с.
  140. .А. Параллельные вычислительные системы, — М.: Наука, 1990.- 520 с.
  141. М., Дэ!сонсон Д. Вычислительные машины и труднорешаемые задачи, пер. с англ. — М.: Мир, 1982. — 416 с.
  142. Ю.К., Хорошевский В. Г. Вычислительные системы из мини-ЭВМ / Под ред. Э. В. Евреинов. — М.: Радио и связь, 1982. — 304 с.
  143. А.Г., Кузнецова М. Г., Горбачик Е. С. Введение в теорию живучести вычислительных систем. — Киев: Наукова думка, 1990. — 180 с.
  144. М. Стратегические игры. Теория и приложения / пер. с англ. — М.: Советское радио, 1964. — 351 с.
  145. Е.А., Пятибратов А. П. Основы построения и функционирования вычислительных систем. — М.: Энергия, 1973. — 368 с.
  146. В.Ф. Вопросы исследования и применения электронных моделей систем с распределёнными параметрами: Автореф. дис. на соиск. уч. ст. к.т.н. / -. — Киев, 1968. — 23 с.
  147. В.Ф., А.И. Сгпасюк. Параллельные вычислительные структуры па основе разрядных методов. — К.: Наукова думка, 1987. — 311 с.
  148. Э.В. О возможности построения вычислительных систем в условиях запаздывания сигналов // Вычислительные системы. — 1962. — № 3.- С. 3−16.
  149. Э.В. Однородные вычислительные системы, структуры и среды. — М.: Радио и связь, 1981. — 208 с.
  150. Э.В., Косарев Ю. Г. Однородные универсальные вычислительные системы высокой производительности. — Новосибирск: Наука. Сибирское отд-е, 1966. — 308 с.
  151. Э.В., Прангишвили И. В. Цифровые автоматы с настраиваемой структурой. — М.: Энергия, 1974. — 240 с.
  152. Э.В., Хорошевский В. Г. Однородные вычислительные системы / Под ред. С. Д. Пашкевич. — Новосибирск: Изд-во «Наука», Сибирское отделение, 1978. — 319 с.
  153. A.B. Анализ эффективности планировщика MAUI на распределенных вычислительных системах // Материалы Российской научно-технической конференции «Информатика и проблемы телекоммуникаций». Новосибирск: Изд-во СибГУТИ, 2009. — С. 122−123.
  154. Ефимов A.B., C.H. Мамойленко C.H., Перыгикова E.H. Организация функционирования распределенных вычислительных систем при обработке масштабируемых задач // Вестник ТГУ: Управление, вычислительная техника и информатика. — 2011. — 2(15). — С. 51−60.
  155. Живучая кластерная вычислительная система / В. Г. Хорошевский, Ю. С. Майданов, С. Н. Мамойленко и др. // Труды школы-семинара «Распределенные кластерные вычисления», — Красноярск: 2001. — С. 109−113.
  156. Жук С. Н. Онлайновый алгоритм упаковки прямоугольников в несколько полос с гарантированными оценками точности // Материалы XLVII международной научно-технической конференции «Студент и научно-технический прогресс». — Т. 12. — 2007. — С. 7−16.
  157. A.B. Параллельные вычислительные технологии. Состояние и перспективы. — М., 1995.
  158. В.М., Житомирский В. Г., Лапчик М. П. Численные методы: уч. пос. для студ. физ.-мат. спец. пед. ун-тов. — М.: Просвещение, 1990.
  159. Задачи двумерной упаковки: развитие генетических алгоритмов на базе смешанных процедур локального поиска оптимального решения /
  160. A.C. Мухачева, A.B. Чиглинцев, М. А. Смагин, Э. А. Мухачева /'/' Машиностроение. — 2001. — № 10. — С. 24.
  161. В.П. Операционная система НД-70 для БЭСМ-6: Автореф. дис. на соиск. уч. ст. к.ф.-м.н. / -. — М., 1971.
  162. М.Б. Управление вычислительными процессами. — JI.: ЛГУ, 1973. 296 с.
  163. Итеративные методы в теории и программировании / В. З. Беленький,
  164. B.А. Волконский, С. А. Иваников и др. — М.: Наука, 1974.
  165. .М., Мкртумян И. Б. Основы эксплуатации ЭВМ, — М.: Энер-гоатомиздат, 1983. — 376 с.
  166. A.B. Параллельный компьютер с программируемой под структуру задачи архитектурой // Труды Шестого Мео/сдународного семинара «Распределённая обработка информации». — 1998.— С. 25−29.
  167. И. А. Ре конфигурируемые мультиконвейерные вычислительные структуры. Ростов н/Д.: ЮНЦ РАН, 2008. — 320 с.
  168. A.B., Левин И. И. Модулыю-наращиваемые многопроцессорные системы со структурно-процедурной организацией вычислений.— М.: Янус-К, 2003.- 380 с.
  169. Кластер НКС-ЗОТ. 2012, — URL: http://www2.sscc.ru/HKC-30T/ HKC-30T.htm (дата обращения: 08.02.2012).
  170. Л. Вычислительные системы с очередями. — М.: Мир, 1979. — 600 с.
  171. Г. В. Теория игр. — 2-е, исп. и доп. изд. — М.: Книжный дом «ЛИБРОКОМ», 2010.- 152 с.
  172. Р.В., В.Л. Максвелл В.Л., Миллер Л.В. Теория расписаний. — М.: Наука, 1975.- 360 с.
  173. A.A., Сигал И. Х., Фиикельштейн Ю. Ю. Методы ветвей и границ. Обзор теорий, алгоритмов, программ и приложений // Operations Forsch. Statist., Ser. Optimiz. Т. 8. — 1977. — С. 253−280.
  174. A.A., Сигал И. Х., Финкелъштейн Ю. Ю. Гибридные методы в дискретном программировании // Изв. АН СССР. Техн.кибернет. — 1988, — С. 65−77.
  175. A.A., Финкелъштейн Ю. Ю. Приближенные методы дискретного программирования // Изв. АН СССР. Техн. кибернет. — 1983. — С. 165−176.
  176. В.В. О подключении внешних устройств к однородным вычислительным системам // Вычислительные системы. — 1975. — С. 103−108.
  177. В.В. Архитектура вычислительных систем с программируемой структурой. — Новосибирск: Наука, 1985. — 166 с.
  178. В.В. Параллельные вычислительные системы. — М.: Нолидж, 1999.- 320 с.
  179. В.В. Архитектуры с распределенной разделяемой памятью // Открыт, ые системы. — 2001. — № 3. — С. 15−23.
  180. В.Д. Параллельное программирование в MPI. — Новосибирск: Изд-во ИВМиМГ: СО РАН, 2002. 215 с.
  181. В.В. и др. Об организации коммуникаций между процессами в вычислительной системе МИКРОС /7 Вычислительные системы. — 1985. С. 70−84.
  182. В. В. и др. Операционная система микромашиной вычислительной системы с программируемой структурой МИКРОС // Микропроцессорные средства и системы. — 1988. — № 4. — С. 41−44.
  183. В.В., Монахов О. Г. Графы межмашинных связей однородных вычислительных систем // Вычислительные системы. — 1979. — С. 3−17.
  184. В.В., Монахов О. Г. Организация межмашинных взаимодействий в вычислительных системах с программируемой структурой / / Электронное моделирование. — 1980. — № 5. — С. 16−22.
  185. В.В., Хорошевский В. Г. Вычислительные системы с программируемой структурой // Электронное моделирование. — 1979. — № 1. — С. 42−53.
  186. В.В., Хорошевский В. Г. Структура и функциональная организация вычислительных систем с программируемой структурой. Препринт. — Новосибирск: 1, 1979. — 47 с.
  187. Л.Н. Микропроцессоры, микро- и мини-ЭВМ: уч. пособ. для ВУЗов. М.: МГУ, 1988. — 211 с.
  188. Ю.Г. Распараллеливание по циклам // Вычислительные системы. 1967. — С. 3−20.
  189. Л.С., Лапко A.A. Теория игр. Исследование операций: Уч. пос. для эк. спец. ВУЗов. — Минск: Вышэйшая школа, 1982. — 231 с.
  190. H.H., Поспелов А. И. Вероятностный анализ шельфовых алгоритмов упаковки прямоугольников в полосу ,// Дискретная математика. 2006. — Т. 18:1. — С. 76−90.
  191. D.M., Кныш Д. С. Параллельные генетические алгоритмы: обзор и состояние проблемы // Известия РАН. Теория и системы управления. 2010. — № 4. — С. 72−82.
  192. В.Г. Распределённые управляющие и вычислительные системы: сб. ст. — Киев: Наукова думка, 1987. — 167 с.
  193. A.A., Гафаров Е. Р. Теория расписаний. Задачи и алгоритмы. — М.: МГУ им. A.B. Ломоносова, 2011. 256 с.
  194. A.M., Майоров С. А., Новиков Г. И. Вычислительные комплексы, системы и сети: учебник для ВУЗов по спец. «ЭВМ». — Л.: Энерго-атомиздат, 1987. — 288 с.
  195. А. Как построить и использовать суперкомпьютер, — М.: Бестселлер, 2003. — 240 с.
  196. С.А. Быстродействующие универсальные вычислительные машины. — М.: Наука, 1956. — 15 с.
  197. В. К. Некоторые вопросы реализации высокопроизводительных вычислительных систем // Кибернетика и вычислительная техника. — 1991. — № 5.- С. 27−35.
  198. В.К. Современные суперкомпьютеры семейства МВС. — URL: http://www.parallei.ru/mvs/levin.html.
  199. B.B. Распределение ресурсов в вычислительных системах. — М.: Статистика, 1979. — 242 с.
  200. МСЦ РАН Суперкомпьютер «МВС-ЮОК». — 2012. — URL: http: //www. jscc.ru/hard/mvslOOk.shtml (дата обращения: 08.02.2012).
  201. С.А., Новиков Г. И., Алиев Т. И. Основы теории вычислительных систем, — М.: Высшая школа, 1978.
  202. Мак-Кинси Дою. Введение в теорию игр / пер. с англ.— М.: ГИФЛ, 1960. 420 с.
  203. В.Э., Корнеев В. Д. Параллельное программирование муль-тикомпыотеров. — Новосибирск: НГТУ, 2006. — 296 с.
  204. С.Н., Ефимов A.B. Алгоритмы планирования решения масштабируемых задач на распределённых вычислительных системах // Вестник ГОУ ВПО «ОибГУТИ». 2010. — № 2. — С. 66−78.
  205. С.Н. Кластерные вычислительные системы // Материалы Международной научно-технической конференции «Информатика и проблемы телекоммуникаций». — Новосибирск: 2001. — С. 88−90.
  206. С.Н. Многоходовая игровая модель функционирования вычислительных систем // Материалы Международной научно-технической конференции «Информатика и проблемы телекоммуникаций». — Новосибирск: 2002. С. 132−133.
  207. С.Н. Непрерывная теоретико-игровая модель функционирования распределенных вычислительных систем /'/' Материалы Международной научно-технической конференции «Информатика и проблемы телекоммуникаций». — Новосибирск: 2003. — С. 151−152.
  208. С.Н. Теоретико-игровая модель функционирования распределенной очереди задач в кластерных вычислительных системах //' Материалы Всероссийской научной конференции «Наука. Технологии. Инновации.». — Т. 2. — Новосибирск: 2003. — С. 18−19.
  209. Мам.ойленко С. Н. Опыт преподавания курсов по операционным системам // Тезисы докладов XLIX научно-методической конференции «Проблемы перехода на многоуровневую систему образования». — Новосибирск: Изд-во СибГУТИ, 2008.
  210. Мамойленко С.Н. Microsoft IT Academy инновационная программа для ВУЗов // Сборник тезисов докладов 50-й (L) научно-методической конференции ГОУ ВПО «СибГУТИ». — Новосибирск: ГОУ ВПО «СибГУТИ», 6 февраля 2009 года. — С. 14.
  211. Т. Новые модели суперкомпьютеров // Электроника. — 1989. — № 11, — С. 13−14.
  212. С.А., Храпченко M.D. Упаковка прямоугольников в полосу модифицированным методом Нелдера-Мида с использованием генетического алгоритма // Труды Института системного программирования РАН. Т. 19. — 2010. — С. 135−156.
  213. Г. И. Введение в методы вычислительной математики. Курс лекций. — Новосибирск, 1971. — 233 с.
  214. Масштабируемый инструментарий параллельного мультипрограммирования пространственно-распределенных вычислительных систем / В. Г. Хорошевский, М. Г. Курносов, С. Н. Мамойленко и др. // Вестник ГОУ ВПО «СибГУТИ». 2011. — № 1. — С. 3−18.
  215. В.А., Митропольский Ю. И. Комплексное проектирование элементно-конструкторской базы суперЭВМ. — 1988.— 128 с.
  216. Р., Боксер JI. Последовательные и параллельные алгоритмы: Общий подход. — М.: БИНОМ. Лаборатория знаний, 2006. — 406 с.
  217. H.H. Параллельное программирование для многомодульных вычислительных систем. — М.: Радио и связь, 1986. — 319 с.
  218. H.H., Симонов С. А. Выявление параллелизма в циклах методом имитационного их выполнения // Кибернетика. — 1981.— № 3.— С. 28−33.
  219. Многофункциональные регулярные вычислительные структуры / Е. П. Балашев, В. Б. Смолов, Г. А. Петров, Д. В. Пузанков. — М.: Советское радио, 1978. — 288 с.
  220. О.Г. Параметрическое описание структур однородных вычислительных систем // Вычислительные системы. Вопросы теории и построения вычислительных систем. — 1979. — С. 3−17.
  221. О. Г. Оптимизация распределения управления ресурсами в вычислительных системах с программируемой структурой // Автоматика и вычислит, ел, ьная, техника,. — 1984. — № 3. — С. 9−17.
  222. О.Г., Монахова Э. А. Организация межмашинных взаимодействий в вычислительных системах с программируемой структурой МИК-РОС // Вычислительные системы. — 1984. — № 105. — С. 85−104.
  223. О.Г., Монахова Э. А. Параллельные системы с распределенной памятью: структура и организация взаимодействия. — Новосибирск: ИВ-МиМГ PCO РАН, 2000. 168 с.
  224. О.Г., Монахова Э. А. Параллельные системы с распределенной памятью: управление ресурсами и заданиями. — Новосибирск: ИВМиМГ PCO РАН, 2001.- 168 с.
  225. Э.А. Синтез оптимальных дофантовых структур /'/ Вычислительные системы. — 1979. — С. 18−35.
  226. A.A., Мамойленко С. Н. Контроль знаний студентов и тестирование // Сборник тезисов докладов 50-й (L) научно-методической конференции ГОУ ВПО «СибГУТИ». Новосибирск: ГОУ ВПО «СибГУТИ», 6 февраля 2009 года. — С. 38.
  227. Э.А., Мухачева A.C., Чиглинцев A.B. Генетический алгоритм блочной структуры в задачах двумерной упаковки // Машиностроение. 1999. — № 11. — С. 13−18.
  228. С.А., Стесик О. Л. Параллельное программирование для многопроцессорных вычислительных систем, — СПб: БХВ-Петербург, 2002.- 400 с.
  229. В.Д. Принятие решений в многокритериальной среде: количественный подход. — М.: Физматлит, 2002. — 176 с.
  230. Об организации функционирования кластерных вычислительных систем / Хорошевский В. Г., С. Н. Мамойленко, Ю. С. Майданов, C.B. Смирнов // Автометрия. 2004. — Т. 40, № 1. — С. 41−50.
  231. Г. А., Новопашин А. П. Булевы модели синтеза параллельных планов решения вычислительных задач // Вестник НГУ. Серия: Информационные технологии. — 2008. — Т. 6, № 1. — С. 53−59.
  232. Г. Теория игр: Пер. с англ. М.: Мир, 1971. — 231 с.
  233. Оуэн Гилъермо. Теория игр: Пер. с англ. / Под ред. A.A. Корбута. — 5-е изд. М.: Издательство ЛКИ, 2010. — 216 с.
  234. В.А., Иванова С. А. Расчет показателей живучести распределенных вычислительных систем // Инновационные недра Кузбасса. IT-технологии: сб. науч. тр. — Кемерово: ИНТ, 2007. — С. 334−338.
  235. В.А., Хорошевский В. Г. Организация функционирования однородных вычислительных систем и стохастическое программирование //' Вычислительные систелт. — 1975. — Т. 63. — С. 3−16.
  236. В.А., Хорошевский В. Г. Вычисление показателей надежности вычислительных систем // Материалы 7 Межд. научно-техн. конф. «Искусственный интеллект. Интеллектуальные и многопроцессорные системы». Таганрог: Изд-во ТРТУ, 2006. — С. 17−11.
  237. И.В., Половко A.M. Вычислительные системы. — М.: Изд-во «Советское радио», 1980. — 302 с.
  238. Т., Рагхаваи Т. Некоторые вопросы теории игр двух лиц. — М.: Изд-во Мир, 1974. — 295 с.
  239. Л.И. Анализ многокритериальных экономико-математических моделей. — Новосибирск: Наука, Сиб. отд-ние, 1989. — 352 с.
  240. Д.А. Введение в теорию вычислительных систем. — М.: Советское радио, 1972. — 280 с.
  241. И.В., Виленкин С. Я., Медведев И. Л. Параллельные вычислительные системы с общим управлением, — М.: Энергопромиздат, 1983.- 313 с.
  242. И.В., Резанов В. В. Многопроцессорные управляющие вычислительные комплексы с перестраиваемой структурой.— М.: АН СССР, Институт точной механики и вычислительной техники, № 10, 1977.
  243. Д.В. Микропроцессорные системы.— СПб.: Политехника, 2002.- 935 с.
  244. Г. Е., Евдокимов В. Ф., М.В. Синъков. Разрядно-аналоговые вычислительные системы. — М.: Советское радио, 1978. — 255 с.
  245. А.П., Гудыно Л. П., Кириченко A.A. Вычислительные системы, сети и телекоммуникации: Учебник. — 2-е изд. изд. — М.: Финансы и статистика, 2001. — 512 с.
  246. Распределенная кластерная вычислительная система / Хорошевский В. Г., Ю. С. Майданов, С. Н. Мамойленко, М. С. Седельников // Материалы Компьютерные и информационные технологии в науке, инженерии и управлении. — Таганрог: ТРТУ, 2004.
  247. Рекурсивная машина и вычислительная техника /' В. М. Глушков, М. В. Игнатьев, В.А. В. А. Мясников, В. А. Торгашев, — Киев: Препринт АН УССР Институт кибернетики, 74−75, 1974. — 120 с.
  248. Робинсон Дою. Итеративный метод решения игр // Матричные игры. — 1964, — С. 110−117.
  249. Г. Г., Чупаев B.C. и др. Выбор интегральных схем узлов ЭВМ для интегрального исполнения. — М.: Наука, 1969. — 83 с.
  250. A.A. Языки и параллельные ЭВМ: сб. ст.— М.: Наука, 1990.- 91 с.
  251. C.B. Геометрические методы и эффективные алгоритмы в теории расписаний: Дис. на соиск. уч. ст. д.ф.-м.н. /' -. — Новосибирск, 2000. 280 с.
  252. М.С. Алгоритмы распределения набора задач с переменными параметрами по машинам вычислительной системы // Автометрия. 2006. — Т. 42, № 1. — С. 68−76.
  253. С.И., Шаповалов Т. С. Генетический алгоритм составления расписания выполнения параллельных заданий в распределенной вычислительной системе // Вычислительные технологии. — 2010. — Т. 15, N2 5. — С. 107−122.
  254. В.В., Фомичев B.C. Аналогово-цифровые и цифро-аналоговые нелинейные устройства. — JI.: Энергия, 1974. — 264 с.
  255. С.Е., Гоничев M.А., Калгин К. В., Перепёлкин В. А. Совместное использование MPI и ОрепМР на кластерах. — URL: http://www2. s see.ru/S0RAN-INTEL/paper/2010/MPI0penMP100325.pdf (дата обращения: 08.02.2012).
  256. В.В., Сербулов Ю. С., Сипко В. В. Теоретико-игровые модели принятия решений многоцелевого управления в задачах выбора и распределения ресурсов. — Воронеж: ВГТА, 2000. — 60 с.
  257. B.C., Гордон B.C., Шафраиский Я. М. Теория расписаний. Одностадийные системы. — М.: Наука. Гл. ред. физ.-мат. лит., 1984. — 384 с.
  258. B.C., Сотсков Ю. Н., Струсевич В. А. Теория расписаний. Многостадийные системы. — М.: Наука. Гл. ред. физ.-мат. лит., 1989. — 328 с.
  259. B.C., Шкурба В. В. Введение в теорию расписаний. — М.: Наука, 1975.-- с.
  260. B.C. Ковалев М. Я. Шафраиский Я.М. Теория расписаний. Групповые технологии. — Минск: Институт технической кибернетики HAH Беларуси, 1998. 290 с.
  261. Э., Ван Стеен М. Распределенные системы: принципы и парадигмы. — СПб.: Питер, 2003. — 877 с.
  262. Теория расписаний и вычислительные машины / Дж. JI. Бруно, Р. Л. Грэхем, В. Г. Коглер и др.- Под ред. пер. с англ. В. М. Амочкина Б.А. Головкина. — М.: Наука, 1984. — 336 с.
  263. А.Н. Применение метода математичесжиого моделирования к выбору структурной схемы машины БЭСМ-6 и разработки программыдиспетчера машины БЭСМ-6: Автореф. дис. на соиск. уч. ст. к.ф.-м.н. /
  264. Управление параллельными заданиями в гриде с неотчуждаемыми ресурсами / В. Н. Коваленко, Е. И. Коваленко, Д. А. Корягин, Д.А. Семяч-кин. Москва: ИПМ РАН, 2007. — С. 1−28. — Препринт № 63.
  265. С. Супер ЭВМ. Аппаратная и программная реализация: пер. с англ. — М.: Радио и связь, 1991. — 320 с.
  266. A.B. Оптимальное управление распределенными системами. Теория и приложения. — Новосибирск, 1999. — 40 с.
  267. Я.А. Основы проектирования управляющих вычислительных систем. — М.: Радио и связь, 1991. — 287 с.
  268. Р., Дэ/сессоуп К. Параллельные ВС. Архитектура, программирование и алгоритмы. — М.: Радио и связь, 1986. — 392 с.
  269. В.Г. Об алгоритмах распределения задач по ЭЦВМ // Труды СФТИ. Вып. 47. Томск: изд. ТГУ, 1965. — С. 29−34.
  270. В.Г. Об алгоритмах функционирования однородных вычислительных систем // Вычислительные системы, — 1970.— С. 3−25.
  271. В.Г. Исследование функционирования однородных вычислительных систем: Автореферат дис. на соиск. уч. ст. д.т.н. / -.— Л., 1973.- 32 с.
  272. В. Г. Состояние и перспективы работ в области вычислительных систем с программируемой структурой // ЭВМ. Перспективы и гипотезы. — 1981. — № 46. — С. 90.
  273. В.Г. Вычислительная система МИКРОС. — Новосибирск: Препринт СО АН СССР № 38 (ОВС-19), 1983. 45 с.
  274. В. Г. Инженерный анализ функционирования вычислительных машин и систем. — М.: Радио и связь, 1987. — 256 с.
  275. В.Г., Власюк В. В. Теоретико-игровой подход к организации стохастически оптимального функционирования распределенных вычислительных систем // Автометрия. — 2000. — № 3. — С. 17−25.
  276. В.Г., Мамойленко С. Н. Стратегии стохастически оптимального функционирования распределенных вычислительных систем // Автометрия. — 2003. — № 2. — С. 81−91.
  277. В.Г., Мамойленко С. Н., Курносое М. Г. О центре параллельных вычислительных технологий ГОУ ВПО «СибГУТИ» // Инфосфера. 2008. — № 40. — С. 43−44.
  278. В.Г., Талныкин Э. А. Теоретико-игровой подход к проблеме функционирования однородных вычислительных систем //' Вычислительные сист, емы. — 1972. — С. 20−37.
  279. В.Г., Усенко О. И. Об одном подходе к оптимизации функционирования распределенных вычислительных систем // Автоматика и вычислительная техника. — 1989. — № 2. — С. 40−46.
  280. В. Г. Архитектура вычислительных систем. — М.: МГТУ им. Н. Э. Баумана, 2008. — 520 с.
  281. Т.А., Ковалевский Ю. Е. Теоретико игровые модели взаимодействия экономических субъектов производственной системы. — М.: ВЦ РАН, 1994.- 48 с.
  282. .Н. Математическое моделирование задач динамики излучающего газа. — М.: Наука, 1985. — 304 с.
  283. Т. С. Пересветов В.В. Генетический алгоритм составления расписаний для распределенных гетерогенных вычислительныхсистем // Вычислительные методы и программирование. — 2009. — Т. 10. С. 159−167.
  284. Ю.И. Численные методы газовой динамики и инвариантные разностные схемы. — Новосибирск, 1977. — 84 с.
  285. Элементы параллельного программирования / В. А. Вальковский, В. Е. Котов, А. Г. Марчук, H.H. Миренков- Под ред. В. Е. Котов, — М.: Радио и связь, 1983. — 240 с.
  286. Г. Р. Основы многопоточного, параллельного и распределенного программирования./пер. с англ. — М.: Вильяме, 2003. — 512 с.
  287. Ф. пер. с англ. Мультипроцессорные системы и параллельные вычисления. — М.: Мир, 1976. — 326 с.
  288. H.H., Хорошевский В. Г., Рычков А. Д. Параллельные вычисления в задачах математической физики на вычислительных системах с программируемой структурой // Электронное моделирование. — 1984.-Т. 6, № 1, — С. 3−8.
Заполнить форму текущей работой

Пора сдавать?