Потоковые параллельные вычисления для физического моделирования

4.1. Общие принципы распараллеливания расчётов

Задачи вычислительного моделирования физических систем очень часто связаны с независимым применением одного и того же набора операций (одного и того же алгоритма обработки) к большому количеству объектов одинакового типа.

Например, в молекулярной динамике на каждом времен­ном шаге необходимо рассчитывать силы, действующие на каждую из частиц, а затем определять ускорения, скорости и перемещения частиц, соот­ветствующие этим силам. Ещё более распространённый метод Монте-Карло предпола­гает независимую обработку большого количества однотипных случайных событий. Очевидно, что решение подобных задач можно очень существен­но ускорить путём распараллеливания расчётов.

Пусть есть некоторый набор однотипных данных (N элементов), которые требуется обрабо­тать в соответствии с заданным алгоритмом. Блок-схема последовательных вычислений, без какого-либо распараллеливания, будет иметь общий вид, показанный на рис. 4.1. Из этой блок-схемы видно, что возможны 3 типа распараллеливания расчё­тов [11]:

· Распараллеливание по данным. Если операции 1 - m (рис. 4.1) над каждым i -м элементом не зависят от исхода операций над остальными элементами, то эти элементы не обязательно обра­батывать последовательно. Расчёты можно распре­делить между несколькими вычислитель­ными блоками (процессорами, кон­вейерами, машинами), как это показано на рис. 4.2. Именно такое распарал­леливание характерно для физического моделирования.

Рис. 4.2. Распараллеливание по данным

· Распараллеливание по инструкциям. Может оказаться, что некоторые инструкции из набора операций 1 – m независимы друг от друга, и тогда, при наличии нескольких вычислительных блоков, эти инструкции могут быть исполнены параллельно. Схема распараллеливания по инструкциям показана на рис. 4.3. Такое распараллеливание аппаратно реализовано в современных центральных процессорах общего назначения, поскольку оно эффективно при исполнении программ, интенсивно обменивающихся разнородной информацией с другими программами и с пользователями ПК.

Рис. 4.3. Распараллеливание по инструкциям

· Распараллеливание по задачам. Возможно, если задачи 1 - k (рис. 4.1) независимы друг от друга. Особенно актуально для сетевых серверов и других вычислительных систем, выполняющих одновременно несколько функций либо обслуживающих многих пользователей.