ЕОМ
Макаров Ю. О. Метод розподілу завдань на моделювання в гетерогенній комп’ютерній мережі : магістерська атестаційна робота, пояснювальна записка / Ю. О. Макаров ; кер. роботи доц. Саранча С.М. ; ХНУРЕ, Кафедра Електронних обчислювальних машин. – Харків, 2014. – 89 с. : CD
Макаров Ю. О. Метод розподілу завдань на моделювання в гетерогенній комп’ютерній мережі : магістерська атестаційна робота, пояснювальна записка / Ю. О. Макаров ; кер. роботи доц. Саранча С.М. ; ХНУРЕ, Кафедра Електронних обчислювальних машин. – Харків, 2014. – 89 с. : CD
Статистика використання: Видач: 0
Анотація:
Робота присвячена дослідженню та розробці методу розподілу завдань на моделювання в гетерогенному обчислювальному середовищі. Запропонований метод розподілу завдань є субоптимальним з наступними характеристикаи: достатньо низькі накладні розходи на збір даних та планування розподілу (около 3-4%), висока ймовірність отримання оптимального результату (около 85%).
ІМІТАЦІЙНЕ МОДЕЛЮВАННЯ, ДИСКРЕТНО-ПОДІЙНЕ ІМІТАЦІЙНЕ МОДЕЛЮВАННЯ, ГОМОГЕННЕ ТА ГЕТЕРОГЕННЕ ОБЧИСЛЮВАЛЬНЕ СЕРЕДОВИЩЕ, АЛГОРИТМ СИНХРОНІЗАЦІЇ МОДЕЛЬНОГО ЧАСУ, ОПТИМІСТИЧНІ ТА ПЕСИМІСТИЧНІ АЛГОРИТМИ РОЗПОДІЛЕННОГО МОДЕЛЮВАННЯ
ABSTRACT
The work is dedicated to the research and development of a method for modeling distribution of tasks in a heterogeneous computing environment. The proposed method is a second-best allocation of tasks with the following characteristics: relatively low overhead for data collection and distribution planning (about 3-4%), high probability of obtaining optimal results (about 85%).
SIMULATION, DISCRETE EVENT SIMULATION, HOMOGENEOUS AND HETEROGENEOUS COMPUTING ENVIRONMENTS, SIMULATION TIME SYNCRONIZATION ALGORITHM, OPTIMISTIC AND PESSIMISTIC SIMULATION ALGORITHMS
ІМІТАЦІЙНЕ МОДЕЛЮВАННЯ, ДИСКРЕТНО-ПОДІЙНЕ ІМІТАЦІЙНЕ МОДЕЛЮВАННЯ, ГОМОГЕННЕ ТА ГЕТЕРОГЕННЕ ОБЧИСЛЮВАЛЬНЕ СЕРЕДОВИЩЕ, АЛГОРИТМ СИНХРОНІЗАЦІЇ МОДЕЛЬНОГО ЧАСУ, ОПТИМІСТИЧНІ ТА ПЕСИМІСТИЧНІ АЛГОРИТМИ РОЗПОДІЛЕННОГО МОДЕЛЮВАННЯ
ABSTRACT
The work is dedicated to the research and development of a method for modeling distribution of tasks in a heterogeneous computing environment. The proposed method is a second-best allocation of tasks with the following characteristics: relatively low overhead for data collection and distribution planning (about 3-4%), high probability of obtaining optimal results (about 85%).
SIMULATION, DISCRETE EVENT SIMULATION, HOMOGENEOUS AND HETEROGENEOUS COMPUTING ENVIRONMENTS, SIMULATION TIME SYNCRONIZATION ALGORITHM, OPTIMISTIC AND PESSIMISTIC SIMULATION ALGORITHMS