Анализ эффективности гибридного параллельного алгоритма численного решения задачи Коши для эредитарных моделей объемной активности радона в рамках программного комплекса FEVO

В статье представлено исследование вычислительной эффективности гибридного параллельного алгоритма, реализующего нелокальную неявную конечно-разностную схему (IFDS) для численного решения задачи динамики объемной активности радона (ОАР). В частности, решается задача Коши для нелинейного уравнения с...

Full description

Saved in:
Bibliographic Details
Main Author: Твёрдый, Д.А.
Format: Article
Language:English
Published: KamGU by Vitus Bering 2025-04-01
Series:Vestnik KRAUNC: Fiziko-Matematičeskie Nauki
Subjects:
Online Access:https://krasec.ru/ru/tverdyi501025/
Tags: Add Tag
No Tags, Be the first to tag this record!
_version_ 1850171740657811456
author Твёрдый, Д.А.
author_facet Твёрдый, Д.А.
author_sort Твёрдый, Д.А.
collection DOAJ
description В статье представлено исследование вычислительной эффективности гибридного параллельного алгоритма, реализующего нелокальную неявную конечно-разностную схему (IFDS) для численного решения задачи динамики объемной активности радона (ОАР). В частности, решается задача Коши для нелинейного уравнения с производной дробного переменного порядка типа Герасимова-Капуто (эредитарная α(t)-модель) для описания в накопительной камере аномальной динамики ОАР, которая может предшествовать сильным землетрясениям. Инструменты для анализа данных и моделирования динамики ОАР реализованы в программном комплексе FEVO. Также в программном комплексе FEVO с учетом известных наблюдаемых данных ОАР, методом безусловной оптимизации Левенберга-Марквардта реализовано решение обратных задач на идентификацию параметров эредитарных α(t)-моделей, которое требует многократного их решения в рамках прямой задачи, что в свою очередь обуславливает важность разработки параллельных алгоритмов их решения. Параллельный алгоритм был реализован на языке C из-за его быстродействия и универсальности при работе с памятью, что важно при организации вычислений на CPU (с помощью API OpenMP) совместно с GPU (с помощью API CUDA). Анализ эффективности алгоритма проводился как серия из 10 вычислительных экспериментов на персональном ЭВМ, состоящих в решении тестового примера на основе эредитарной α(t)-модели ОАР. Далее определяются: ускорение, эффективность и стоимость алгоритма, оценивается эффективность загрузки потоков CPU. Инструменты анализа эффективности реализованы в FEVO. Из анализа можно сделать вывод, что гибридный параллельный алгоритм IFDS показывает ускорение работы в 9–12 раз по сравнению с самой быстрой последовательной реализацией.
format Article
id doaj-art-ea6a615860eb485cabbd4d3f72e3507c
institution OA Journals
issn 2079-6641
2079-665X
language English
publishDate 2025-04-01
publisher KamGU by Vitus Bering
record_format Article
series Vestnik KRAUNC: Fiziko-Matematičeskie Nauki
spelling doaj-art-ea6a615860eb485cabbd4d3f72e3507c2025-08-20T02:20:13ZengKamGU by Vitus BeringVestnik KRAUNC: Fiziko-Matematičeskie Nauki2079-66412079-665X2025-04-0150114916810.26117/2079-6641-2025-50-1-149-16810.26117/2079-6641-2025-50-1-149-168Анализ эффективности гибридного параллельного алгоритма численного решения задачи Коши для эредитарных моделей объемной активности радона в рамках программного комплекса FEVOТвёрдый, Д.А.0https://orcid.org/0000-0001-6983-5258Институт космофизических исследований и распространения радиоволн ДВО РАНВ статье представлено исследование вычислительной эффективности гибридного параллельного алгоритма, реализующего нелокальную неявную конечно-разностную схему (IFDS) для численного решения задачи динамики объемной активности радона (ОАР). В частности, решается задача Коши для нелинейного уравнения с производной дробного переменного порядка типа Герасимова-Капуто (эредитарная α(t)-модель) для описания в накопительной камере аномальной динамики ОАР, которая может предшествовать сильным землетрясениям. Инструменты для анализа данных и моделирования динамики ОАР реализованы в программном комплексе FEVO. Также в программном комплексе FEVO с учетом известных наблюдаемых данных ОАР, методом безусловной оптимизации Левенберга-Марквардта реализовано решение обратных задач на идентификацию параметров эредитарных α(t)-моделей, которое требует многократного их решения в рамках прямой задачи, что в свою очередь обуславливает важность разработки параллельных алгоритмов их решения. Параллельный алгоритм был реализован на языке C из-за его быстродействия и универсальности при работе с памятью, что важно при организации вычислений на CPU (с помощью API OpenMP) совместно с GPU (с помощью API CUDA). Анализ эффективности алгоритма проводился как серия из 10 вычислительных экспериментов на персональном ЭВМ, состоящих в решении тестового примера на основе эредитарной α(t)-модели ОАР. Далее определяются: ускорение, эффективность и стоимость алгоритма, оценивается эффективность загрузки потоков CPU. Инструменты анализа эффективности реализованы в FEVO. Из анализа можно сделать вывод, что гибридный параллельный алгоритм IFDS показывает ускорение работы в 9–12 раз по сравнению с самой быстрой последовательной реализацией.https://krasec.ru/ru/tverdyi501025/параллельные вычисленияcudaopenmpcэффект памятиэредитарностьнелокальность по временидробные производныединамические системынелинейностьнеявные конечно-разностные схемыparallel computingcudaopenmpcmemory effecthereditarytime nonlocalityfractional derivativesdynamic systemsnonlinearityimplicit finite-difference schemes
spellingShingle Твёрдый, Д.А.
Анализ эффективности гибридного параллельного алгоритма численного решения задачи Коши для эредитарных моделей объемной активности радона в рамках программного комплекса FEVO
Vestnik KRAUNC: Fiziko-Matematičeskie Nauki
параллельные вычисления
cuda
openmp
c
эффект памяти
эредитарность
нелокальность по времени
дробные производные
динамические системы
нелинейность
неявные конечно-разностные схемы
parallel computing
cuda
openmp
c
memory effect
hereditary
time nonlocality
fractional derivatives
dynamic systems
nonlinearity
implicit finite-difference schemes
title Анализ эффективности гибридного параллельного алгоритма численного решения задачи Коши для эредитарных моделей объемной активности радона в рамках программного комплекса FEVO
title_full Анализ эффективности гибридного параллельного алгоритма численного решения задачи Коши для эредитарных моделей объемной активности радона в рамках программного комплекса FEVO
title_fullStr Анализ эффективности гибридного параллельного алгоритма численного решения задачи Коши для эредитарных моделей объемной активности радона в рамках программного комплекса FEVO
title_full_unstemmed Анализ эффективности гибридного параллельного алгоритма численного решения задачи Коши для эредитарных моделей объемной активности радона в рамках программного комплекса FEVO
title_short Анализ эффективности гибридного параллельного алгоритма численного решения задачи Коши для эредитарных моделей объемной активности радона в рамках программного комплекса FEVO
title_sort анализ эффективности гибридного параллельного алгоритма численного решения задачи коши для эредитарных моделей объемной активности радона в рамках программного комплекса fevo
topic параллельные вычисления
cuda
openmp
c
эффект памяти
эредитарность
нелокальность по времени
дробные производные
динамические системы
нелинейность
неявные конечно-разностные схемы
parallel computing
cuda
openmp
c
memory effect
hereditary
time nonlocality
fractional derivatives
dynamic systems
nonlinearity
implicit finite-difference schemes
url https://krasec.ru/ru/tverdyi501025/
work_keys_str_mv AT tvërdyjda analizéffektivnostigibridnogoparallelʹnogoalgoritmačislennogorešeniâzadačikošidlâéreditarnyhmodelejobʺemnojaktivnostiradonavramkahprogrammnogokompleksafevo