Preview

Труды Института системного программирования РАН

Расширенный поиск

Метрики эффективности и производительности при использовании эволюционного алгоритма на грид-системах из персональных компьютеров

https://doi.org/10.15514/ISPRAS-2020-32(4)-9

Аннотация

Область применения систем добровольческих вычислений постоянно расширяется. Существует много научных работ по адаптации различных вычислительных алгоритмов к ГСПК. Темой представленной работы является эффективная адаптация эволюционного алгоритма к системам добровольческих вычислений. Рассматриваются причины потерь производительности, предлагаются критерии и метрики оценки качества работы алгоритма. Рассматриваемые метрики могут быть использованы для сравнительного анализа различных политик планирования заданий при проведении вычислений. Вводимые метрики могут быть посчитаны как на имитационных моделях, так и в процессе проведения практических вычислений.

Об авторе

Николай Павлович ХРАПОВ
Институт проблем передачи информации им. А.А. Харкевича РАН
Россия
и.о. научного сотрудника


Список литературы

1. Berkeley Open Infrastructure for Network Computing. Available at: https://boinc.berkeley.edu/. Accessed 19.08.2020.

2. Манзюк М.О., Заикин О.С., Посыпкин М.А. CluboRUN: программный комплекс для использования свободных ресурсов вычислительных кластеров в boinc-расчетах. Информационные технологии и вычислительные системы, № 4, 2014 г., стр. 3-11. / Manzyuk M.O., Zaikin O.S., Posypkin M.A. CluBORun: tool for utilizing idle resources of computing clusters in BOINC computing. Informacionnye tekhnologii I vichslitel’nye sistemy (Journal of Information Technologies and Computing Systems, № 4, 2014, pp. 3-11 (in Russian).

3. Ivashko E., Golovin A., Partition algorithm for association rules mining in BOINC-based enterprise desktop grid. Lecture Notes in Computer Science, vol. 9251, 2015, pp. 268-272.

4. Posypkin M., Khrapov N. Branch and bound method on desktop grid systems. In Proc. of the 2017 IEEE Russia Section Young Researchers in Electrical and Electronic Engineering Conference, 2017, pp. 526-528.

5. Богачкова И.А., Заикин О.С., Кочемазов С.Е., Отпущенников И.В., Семёнов А.А. Применение алгоритмов решения проблемы булевой выполнимости к криптоанализу хэш-функций семейства MD. Прикладная дискретная математика. Приложение, № 8, 2015 г., стр. 139–142 / Bogachkova I.A., Zaikin O.S., Kochemazov S.E., Otpuschennikov I.V., Semenov A.A. Application of algorithms for solving the problem of Boolean satisfiability to cryptanalysis of hash functions of the MD family. Applied discrete mathematics. Application, № 8, 2015, pp. 139–142 (in Russian).

6. Vatutin E. Comparison of Decisions Quality of Heuristic Methods with Sequential Formation of the Decision in the Graph Shortest Path Problem. In Proc. of the Third International Conference BOINC-based High Performance Computing, 2017, pp. 67-76.

7. Khrapov N., Rozen V., Samtsevich A., Posypkin M., Sukhomlin V., Oganov A. Using virtualization to protect the proprietary material science applications in volunteer computing. Open Engineering, vol. 8, issue 1, 2018, pp. 57-60.

8. Храпов Н. П. Анализ причин потери производительности при адаптации эволюционного алгоритма к системам добровольных вычислений. Сборник научных трудов международного конгресса «Современные проблемы компьютерных и информационных наук», 2019 г., стр. 21-26. / Khrapov N.P. Analysis of the performance reasons for adapting the evolutionary algorithm to voluntary computing systems. In Proc of the International Congress on Modern Problems of Computer and Information Sciences], 2019, pp. 21-26 (in Russian).


Рецензия

Для цитирования:


ХРАПОВ Н.П. Метрики эффективности и производительности при использовании эволюционного алгоритма на грид-системах из персональных компьютеров. Труды Института системного программирования РАН. 2020;32(4):133-140. https://doi.org/10.15514/ISPRAS-2020-32(4)-9

For citation:


KHRAPOV N.P. Metrics of efficiency and productivity when using the evolutionary algorithm on desktopgrid. Proceedings of the Institute for System Programming of the RAS (Proceedings of ISP RAS). 2020;32(4):133-140. (In Russ.) https://doi.org/10.15514/ISPRAS-2020-32(4)-9



Creative Commons License
Контент доступен под лицензией Creative Commons Attribution 4.0 License.


ISSN 2079-8156 (Print)
ISSN 2220-6426 (Online)