Прикладне програмне забезпечення

Кластерний комплекс СКІТ-3 Інституту кібернетики ім. В.М. Глушкова НАН України є головною складовою Суперкомп‘ютерного обчислювального центру НАН України.

Цей комплекс працює з 2008 р., став найпотужнішим кластером серед організацій НАН України та одним із потужніших на Україні. Головне його призначення – забезпечення високопродуктивних обчислень для наукових співробітників Інституту та інших організацій НАН України, закладів МОН і НКА для виконання тематичних планів, програм держзамовлень, та участь у вітчизняних і міжнародних наукових проектах.

У 2009 році завантаженість СКІТ-3 розв’язуваними задачами користувачів (зовнішніх – 52% та з ІК –48%) становить 100% (24 години на добу, сім діб на тиждень). За даними 2009 р., за цим показником СКІТ-3 не має рівних як в Україні, так і в Росії та Білорусі.

У розробці та розвитку кластерного комплексу працювали та зараз постійно працює висококваліфікована команда спеціалістів інституту. Наші фахівці отримали достатній досвід створення та розвитку кластерних систем СКІТ та Інпарком. Ми готові надати кваліфіковану допомогу, консультації, тренінги, навчальні курси кластерних обчислень та багато іншого.

Окрім стандартних базових сервісів та програмного забезпечення, що є складовою таких комплексів, наші фахівці готові надати унікальні розробки та послуги, яких немає на інших подібних системах, а саме:

Розробка та впровадження модулів і програмного забезпечення: системного, прикладного, web-порталів;
Оцінювання та покращення якості розпаралелювання алгоритмів;
Розпаралелювання процесів обробки даних;
Застосування інтелектуальних інструментів прикладного програмного забезпечення, розробленого співробітниками Інституту кібернетики ім. В.М.Глушкова.

Склад та короткий опис прикладного програмного забезпечення Інституту кібернетики ім. В.М.Глушкова:

Бібліотека числових алгоритмів libinpar.a

Бібліотека числових алгоритмів libinpar.a призначена для розв‘язування задач лінійної алгебри та задач Коші для систем звичайних диференціальних рівнянь за умови наближених вхідних даних з оцінками достовірності отриманих результатів обчислень.

Програми бібліотеки libinpar забезпечують автоматизацію процесів дослідження властивостей комп’ютерних моделей задач з наближено заданими вхідними даними та визначення їх відповідності обраному алгоритму, розв‘язування задач з оцінками достовірності результатів, підтримку процесів декомпозиції даних на процесах та збір результатів розв’язування.

Користувачі-прикладники звільняються від проблем, пов’язаних з паралельним програмуванням та аналізом достовірності комп’ютерних результатів, що значно зменшує затрати комп’ютерного часу для розв’язування науково-технічних задач. Прототипів бібліотеки немає.

Нині існує кілька програмних засобів для розв´язування задач обчислювальної математики на паралельних комп´ютерах, наприклад: паралельна бібліотека Aztex ітераційних методів для розв´язування систем лінійних рівнянь, паралельна бібліотека BlockSolve95 для розв´язування розріджених систем лінійних рівнянь, бібліотека P-Sparslib паралельних ітеративних розв´язувачів для розріджених лінійних систем, бібліотека паралельних програм ScaLAPACK з лінійної алгебри, що включає понад 500 програмних модулів тощо. Усі бібліотеки орієнтовані на точно задані вхідні дані, тобто програми бібліотек не враховують похибки вхідних даних.

Користувачу потрібно наперед знати властивості комп’ютерної моделі задачі для правильного вибору відповідної програми. Аналіз достовірності отриманих комп’ютерних результатів користувач також повинен проводити самостійно.

Крім того, на користувача покладається написання паралельної програми, в якій він зобов’язаний ініціювати сітку процесорів, розподілити дані по процесорах, відповідно до вимог вибраного алгоритму і т.д.

До складу бібліотеки входять програми (Cі-функції), що реалізують дослідження вхідних даних і постановки задачі та вибір конкретного алгоритму її розв’язування.

Крім того, до складу бібліотеки входять програми (Cі-функції), за допомогою яких автоматично розподіляється вхідна інформація між процесами так, як цього потребує паралельна реалізація обраного алгоритму, та допоміжні програми, які виконують збір результатів розв’язування від усіх процесів в одному з них та збереження файлу з розв’язком задачі.

За допомогою програм бібліотеки реалізується:

постановка задач з наближено заданими вхідними даними;
дослідження властивостей комп'ютерної моделі задачі;
перевірка відповідності виявлених властивостей комп'ютерної моделі задачі вибраному алгоритму розв’язування;
отримання розв’язку з оцінками достовірності.

Бібліотека libapprox побудови за різними способами наближень функцій однієї та багатьох змінних

Програми бібліотеки забезпечують реалізацію методів та алгоритмів наближення функцій з використанням способів найкращої чебишовської апроксимації та інтерполяції функцій однієї та багатьох змінних лінійними і нелінійними виразами.

Ці програми можна застосовувати для розв’язання з високою точністю задач аналітичної обробки масивів числових даних, які є дискретним поданням функціональних залежностей, з метою стиснення масивів для вирішення таких проблем, як економне збереження великих та надвеликих за обсягом масивів та їх швидкісна передача по каналах зв’язку, а також для отримання з гарантованою точністю додаткових значень.

Головною перевагою запропонованих алгоритмів і програм порівняно з іншими засобами наближень є їх оптимізація за точністю та швидкодією, а також можливість використання різних видів апроксимуючих виразів для урахування особливостей функціональних залежностей, що забезпечує не тільки високу точність наближення, а й допомагає отримувати великі коефіцієнти стиснення.

До складу бібліотеки libapprox входять такі бібліотеки:

бібліотека функцій libpoly_apx.a побудови найкращого чебишовського поліноміального наближення функцій однієї змінної;
бібліотека функцій libmany_var.a побудови найкращого чебишовського наближення функцій багатьох змінних узагальненими поліномами;
бібліотека функцій librat_fraction.a libmany_var.a побудови найкращого чебишовського дробово-раціонального наближення функцій однієї змінної;
бібліотека функцій many_var_interp.a побудови лінійного інтерполяційного полінома для наближення функцій багатьох змінних;
бібліотека функцій icybmath.a обчислення елементарних і спеціальних математичних функцій з використанням найкращої чебишовської апроксимації.

Документація по бібліотеці libapprox

Програми реалізовано мовою С++. Для зручності користувача реалізовано об’єктно-орієнтований та функціональний інтерфейси.

Основне, що надасть Вам та Вашому підприємству використання кластерного комплексу Інституту кібернетики ім. В.М.Глушкова НАН України:

можливість використання сучасних потужних обчислювальних ресурсів;
можливість використання програмного забезпечення та бібліотек розробки Інституту кібернетики ім. В.М.Глушкова;
сервіс щодо підтримки користувачів кластера;
сучасне програмне забезпечення для «розпаралелювання» та виконання паралельних програм, а також проведення моделювання різних процесів;
навчання спеціалістів з адміністрування кластерів, побудові кластерних систем, а також з підєднання їх до grid-мереж;
навчання «розпаралелюванню» програм;
розширена підтримка та супровід;
цікаві та змістовні семінари, літні школи з питань високопродуктивних обчислень.

З більш детальною інформацією та документацією на кластер та його програмне забезпеченню Ви зможете ознайомиться після авторизації та входу на портал.