Izvorni znanstveni članak
https://doi.org/10.7305/automatika.54-4.450
Učinkovita metoda paralelnog računanja za obradu velike količine podataka prikupljanih senzorom
Dandan Li
; School of Information Engineering, China University of Geosciences (Beijing)
Xiaohui Ji
; School of Information Engineering, China University of Geosciences (Beijing)
Qun Wang
; School of Information Engineering, China University of Geosciences (Beijing)
Sažetak
Posljednjih godina svjedočimo dolasku tzv. interneta stvari i širokoj uporabi senzora u raznim primjenama prikupljanja i objedinjavanja podataka. Učinkovite metode su potrebne za analizu velike količine podataka u svrhu podrške inteligentnom odlučivanju. Parcijalno diferencijalni problemi koji uključuju veliku količinu podataka su gotovo uobičajeni u inženjerstvu i znanstvenom istraživanju. Za simulaciju masovnih trodimenzionalnih parcijalnih diferencijalnih jednadžbi potrebne su značajne računalne mogućnosti, a potreba za velikom količinom memorije za modeliranje je glavni istraživački problem. Za rješavanje oba problema ovaj rad pruža efektivnu paralelnu metodu za parcijalne diferencijalne jednadžbe. Predloženi pristup kombinira strategiju dekompozicije preklapajućih domena i tehnologiju višejezgrenih klastera za postizanje paralelnih simulacija parcijalnih diferencijalnih jednadžbi, koristi metodu konačnog diferenciranja za diskretizaciju jednadžbi te model MPI/OpenMP hibridnog programiranja za iskorištavanje dvorazinskog paralelizma na višejezgrenom klasteru. Formiran je trodimenzionalan model toka podzemnih voda sa strategijom dekompozicije preklapajućih domena konačnih diferencija. Za izvođenje je korištena paralelna MPI/OpenMP implementacija na višejezgrenom klasteru s dva čvora. Eksperimentalni rezultati su pokazali kako predloženi paralelni pristup može učinkovito simulirati parcijalno diferencijalne probleme s velikom količinom podataka.
Ključne riječi
obrada podataka; metoda dekompozicije domene; model hibridnog programiranja; višejezgreni klasteri; metoda konačnog diferenciranja
Hrčak ID:
114766
URI
Datum izdavanja:
14.1.2014.
Posjeta: 1.797 *