АГРЕГАЦІЯ ОБЧИСЛЮВАЛЬНИХ КАНАЛІВ НА ОСНОВІ ПЛАТФОРМИ NVIDIA CUDA ДЛЯ РЕЖИМІВ УПРАВЛІННЯ КОМПОНЕНТАМИ ТЕХНОЛОГІЧНИХ СИСТЕМ
DOI:
https://doi.org/10.32782/IT/2022-2-10Ключові слова:
багатопроцесорні системи, агрегація, швидкодія, пам'ять, обчислювальні вузли, технологічний процес, процесори, графічні об'єкти, неграфічні обчислення, відпал, сфероїдизаціяАнотація
Сьогодні практика висуває задачі, розв’язування яких відомими стандартними підходами досить часто являє собою значну проблему, вирішити яку можна тільки шляхом застосування багатопроцесорних комп’ютерних технологій. В свою чергу одна з принципових особливостей застосування вказаних технологій зводиться до збільшення продуктивності й швидкодії обчислень. При цьому значна продуктивність обчислень допускає розв’язання багатовимірних задач, а також задач, які потребують значного обсягу процесорного часу. Швидкодія дозволяє ефективно керувати не тільки технологічними процесами, а передбачає і створення передумов для розробки перспективних та новітніх технологічних процесів. Отже, застосування високопродуктивних обчислень на сьогодні є проблемою актуальною та першочерговою. У роботі поставлена мета удосконалення структури і підвищення продуктивності багатопроцесорної обчислювальної системи шляхом агрегації обчислювальних каналів на основі платформи NVIDIA CUDA для режимів управління компонентами технологічних процесів. Запропонований підхід дозволив не лише підвищити ефективність розпаралелювання, але і істотно зменшити час обчислень. У приведеній розробці багатопроцесорної системи «зв'язувалися» дві відеокарти NVIDIA GeForce GTX 1080. Такий підхід спрямовано не лише на істотне збільшення продуктивності обчислень, але і на значне зменшення латентності й істотного розвантаження системної шини. В порівнянні з відомим підходом за рахунок застосування програмно-апаратної архітектури паралельних обчислень корпорації NVIDIA на основі платформи CUDA вдалося на кожному обчислювальному вузлі багатопроцесорної системи збільшити об'єм відеопам'яті на 16 Гб, а також підвищити загальну продуктивність вузла системи на 350 Гфл. Практична цінність проведених досліджень спрямована на розв’язування задачі інтенсифікації сфероїдизуючого відпалу довгомірного сталевого виробу. Безпосередньо технологічний процес термічної обробки металу набуває такі переваги, як висока продуктивність, істотне зниження енергоспоживання та дозволяє здійснювати контроль технологічних параметрів за довжиною та площею перетину металу.
Посилання
Швачич Г.Г., Коломоец Н.А., Соболенко А.В. Исследование и разработка теплового режима отжига бунтов в шахтной печи. Теплотехника и энергетика в металлургии. Дніпро. 2002. С. 14–18.
Швачич Г.Г., Соболенко А.В., Соболенко М.А. Исследование температурного режима работы печей отжига шахтного типа бунтов проволоки. Теория и практика металлургии. 2003. № 1. С. 59–62.
Shvachych G., Pobochij I., Sazonova M., Bilyi O., Moroz D. Intelligent decision support system. International Academy Journal Web of Scholar. 2021. № 2 (52). P. 1–9. 4.
Швачич Г.Г., Соболенко А.В., Протопопов Д.В., Чуев А.В. Информационная система сопровождения трубопрокатного агрегата 140 со станами типа тандем. Теория и практика металлургии. 2003. № 5–6. С. 76–82.
Швачич Г.Г., Шмукин А.А. Особенности конструирования параллельных вычислительных алгоритмов для ПЭВМ в задачах тепло- и массообмена. Восточно-Европейский журнал передовых технологий. 2004. № 3. С. 42–47.
Долженков И.Е. Термическая и деформационно – термическая обработка металлопроката. Теория и практика металлургии. 2002. № 3. – С.30–36.
Іващенко В.П., Швачич Г.Г., Соболенко М.О. Новітні металургійні технології на основі використання високопродуктивних багатопроцесорних обчислювальних комплексів. Теория и практика металлургии. 2013. № 3–4 . С.78–87.
Долженков И.Е. Влияние пластической деформации и других предобработок на сфероидизацию карбидов в сталях. Теория и практика металлургии. 2007. № 1. С. 66–68.
Соболенко М.А. О проблеме математического моделирования параметров скоростной сфероидизирующей обработки углеродистых и низколегированных сталей. Сучасні проблеми металургії. 2007. № 10. С. 123–137.
Гуль Ю.П., Соболенко М.А. Интенсификация процесса сфероидизирующего отжига стали в поточних линях. Строительство, материалловедение, машиностроение. 2011. № 58. С. 197–202.
Патент №143971 Україна МПК C21D 1/26 (2006.01) Установка для інтенсифікації сфероїдизуючого відпалювання сталі / Іващенко В. П., Швачич Г. Г., Соболенко М.О., Гуль Ю.П., Соболенко О.В., Кокашинська Г.В., Мороз Д. М. №u202000940; заявл. 14.02.2020; опубл. 25.08.2020, Бюл. № 16.
Shvachych G., Moroz B., Martynenko A., Hulina I., Busygin V., Moroz D. Model of Speed Spheroidization of Metals and Alloys Based on Multiprocessor Computing Complexes. Machine Learning for Predictive Analysis. Networks and Systems. Springer. 2020. P. 33–41.
Shvachych G., Pobochii I., Khokhlova T., Kholod A., Moroz D. Multiprocessor Computing based Parallel Structures of Mathematical Models of Tridiagonal Systems. 5th International Conference on Inventive Computation Technologies. 2020. P. 1031–1035.
Moroz D. Numerical-analytical method for distributed modelling of applied tasks. Science and education : Proceedings of VII International Scientific and Practical Conference. Kyoto, Japan. 2021. P. 128–136.
Мороз Д. М. Моделирование максимально параллельных структур алгоритмов решения тепловых задач. Сучасні проблеми металургії. Дніпро. 2021. № 24. С. 98–109.
