000 05978nla2a2200529 4500
001 248082
005 20231029212143.0
035 _a(RuTPU)RU\TPU\book\269750
090 _a248082
100 _a20140117d2013 k y0rusy50 ca
101 0 _arus
102 _aRU
135 _adrnn ---uucaa
181 0 _ai
182 0 _ab
200 1 _aУвеличение производительности программной платформы для реализации алгоритмов метода группового учета аргументов
_bЭлектронный ресурс
_fА. А. Орлов
203 _aТекст
_cэлектронный
215 _a1 файл (2.6 Mb)
225 1 _aАлгоритмическое и программное обеспечение
230 _aЭлектронные текстовые данные (1 файл : 2.6 Mb)
300 _aЗаглавие с титульного листа
300 _aЭлектронная версия печатной публикации
320 _a[Библиогр.: с. 138 (35 назв.)]
330 _aВ предыдущих работах автором была предложена универсальная программная платформа, позволяющая реализовать известные алгоритмы метода группового учета аргументов, базисы, методы обучения и критерии селекции моделей. В статье приводится решение актуальной задачи увеличения производительности этой платформы. На основе проведенного обзора существующих архитектур вычислительных систем для параллельной обработки данных и программных систем индуктивного моделирования с поддержкой параллельных вычислений выработаны требования к подсистемам параллельных вычислений и управления памятью программной платформы. С использованием методологии объектно-ориентированного анализа и проектирования разработана объектно-ориентированная структура этих подсистем, приведены особенности их работы для каждой из указанных архитектур вычислительных систем. Производительность параллельной реализации комбинаторного алгоритма метода группового учета аргументов на базе программной платформы оценена экспериментально для многоядерных процессоров.
330 _aIn previous works the author has proposed a universal software framework that allows implementing the known algorithms of group method of data handling, model bases, training methods and model selection criteria. This paper introduces the solution of a topical problem of increasing the performance of the framework. Based on the review of existing computing architectures for parallel data processing and software systems for inductive modeling supporting parallel computations the author has worked out the requirements for the subsystems of parallel computing and memory management of the software framework. Using the methodology of object-oriented analysis and design the author developed the object-oriented structure of these subsystems and introduced the specifics of their operation on each of the mentioned computing architectures. The performance of the parallel implementation of the combinatorial group method of data handling algorithm on basis of the software framework was evaluated experimentally for multi-core processors.
337 _aAdobe Reader
453 _tIncreasing the performance of the software framework for implementing the algorithms of the group method of data handling
_otranslation from Russian
_fA. A. Orlov
_cTomsk
_nTPU Press
_d2013
_aOrlov, A. A.
461 1 _0(RuTPU)RU\TPU\book\176237
_tИзвестия Томского политехнического университета [Известия ТПУ]
_fТомский политехнический университет (ТПУ)
_d2000-
463 1 _0(RuTPU)RU\TPU\book\269043
_x1684-8519
_tТ. 323, № 5 : Управление, вычислительная техника и информатика
_v[С. 129-139]
_d2013
_p184 с.
610 1 _aэлектронный ресурс
610 1 _aпрограммные платформы
610 1 _aобъектно-ориентированный анализ
610 1 _aобъектно-ориентированное проектирование
610 1 _aпараллельная обработка данных
610 1 _aэффективность
610 1 _aраспараллеливание
610 1 _aметод группового учёта аргументов
610 _asoftware framework
610 _aobject-oriented analysis and design
610 _aparallel data processing
610 _aefficiency of paralleling
610 _agroup method of data handling
700 1 _aОрлов
_bА. А.
_gАндрей Александрович
_6z01712
712 0 2 _aТомский государственный университет систем управления и радиоэлектроники (ТУСУР)
_c(1997 - )
_2stltpush
_3(RuTPU)RU\TPU\col\422
_6z01700
801 2 _aRU
_b63413507
_c20190520
_gPSBO
856 4 _uhttp://earchive.tpu.ru/bitstream/11683/5074/1/bulletin_tpu-2013-323-5-22.pdf
942 _cCF