Введение к работе
Актуальность исследования. Совершенствование технологического процесса производства интегральных схем вплотную приблизилось к ограничениям, накладываемым фундаментальными законами микромира. По предварительным оценкам , к 2018 году уменьшение размера транзистора на кристалле до нескольких нанометров приведет к возникновению квантово-механических эффектов, что принципиально изменит и технологии изготовления микросхем, и системы программирования. В связи с эти, на сегодняшний день устойчивым трендом повышения вычислительной мощности является технология создания процессоров с использованием многоядерной архитектуры. Приложения, выполняемые на таких процессорах, должны быть реализованы с применением специальных технологий программирования, что приводит к необходимости пересмотра известных алгоритмов и созданию новых.
В последние годы помимо роста числа ядер в многоядерных процессорах появилась возможность ускорять вычисления не только на центральных, но и на графических процессорах, встроенных в видеокарты. Так как потребности трехмерной графики привели к созданию видеокарт с уникальной многоядерной архитектурой графических процессоров, естественным образом появилась возможность использовать большое число ядер графического процессора в качестве устройств, аналогичных многоядерным системам. При этом возникли специфические проблемы использования различных типов памяти, организации алгоритмов и т.п. По этой причине, разработка и реализация вычислительных алгоритмов, ориентированных на использование как центральных, так и графических процессоров, имеет ярко выраженный научный и практический интерес. Исследованиями по применению графического процессора в различных областях, таких как видеообработка, вычислительная химия, обработка сигналов, занимались Colic A., Stone J.E., Hongsheng L., Clemente С, Anderson J.А. и др. Однако, комбинированное использование графического и центрального процессоров в вычислительных задачах исследовано не в полной мере. Комплексное использование всего набора процессоров вычислительного устройства позволяет надеяться на экономию вычислительных ресурсов и возможность использования недорогостоящего оборудования даже для ресурсоемких задач. Совокупность проблем, связанных с применением как чисто графических процессоров, так и сочетаний графических процессоров с центральными, в различных вычислительных задачах -предмет настоящего исследования.
1 Zhirnov, V. V., Cavin, R. К., Hutchby, J. A., Bourianoff, G. I. Limits to binary logic switch scaling - a gedanken model I V. V. Zhirnov, R. K. Cavin, J. A. Hutchby, G. I. Bourianoff II Proceedings of the ШЕЕ.-2003.-vol. 91.-no. 11. [Электронный ресурс].
Цели и задачи диссертации. Целью диссертационного исследования является анализ, разработка и теоретическое обоснование алгоритмов, оперирующих большими объемами данных, использующих различные возможности графического процессора. Для достижения поставленной цели в диссертации решаются следующие задачи.
Разработка алгоритмов эффективного использования графического процессора для повышения производительности ряда ресурсоемких задач.
Разработка алгоритмов управления различными типами памяти при комплексном использовании, как графического, так и центрального процессоров.
Проектирование специализированной программной оболочки для развития методов анализа молекулярных кластерных структур.
Разработка алгоритмов для реализации и обучения искусственных нейронных сетей с использованием графического процессора.
Все перечисленные задачи решаются на основе разработанных новых технологий программирования.
Методы исследования. Результаты исследований, сформулированные в диссертации, получены с использованием методов дискретной математики, численных методов, методов линейной алгебры, аналитической геометрии, квантовой теории, теории алгоритмов и методов современного программирования.
Достоверность результатов работы подтверждается использованием теоретических и экспериментальных методов обоснования полученных результатов, а также рассмотрением предельных частных случаев, известных в литературе.
Выводы формулировались на основе всестороннего обсуждения результатов исследований на тематических конференциях и семинарах.
Научная новизна и значимость работы. Научная новизна работы заключается в разработке новых алгоритмов для построения программного комплекса и проектировании базы данных для анализа сложных молекулярных структур с одновременным использованием как графического, так и центрального процессоров. Помимо этого, в диссертации впервые разработана программная библиотека для работы с нейронными сетями на графическом процессоре. Все алгоритмы предусматривают возможность их реализации на графическом и центральном процессорах.
В работе разработаны следующие новые алгоритмы:
Алгоритмы визуализации пространственно определенной функции на основе выборки данных по заданной плоскости, сфере, цилиндру.
Алгоритм одновременного построения группы эквипотенциальных поверхностей.
Алгоритм кратного численного интегрирования, отличающийся высокой скоростью выполнения для большого массива исходных данных.
Алгоритм Фурье-преобразования пространственно определенной функции.
Алгоритм расчета полного и дифференциального сечения рассеяния электронов на произвольном молекулярном кластере.
Алгоритм обучения нейронной сети на графическом процессоре.
На основе совокупности алгоритмов, включая алгоритмы 1-5, разработанных автором, спроектирована и реализована база данных физико-химических свойств молекулярных объектов.
Разработанные алгоритмы объединены в пакет программ для анализа структуры и свойств сложных молекулярных кластеров, нашедшем свое применение в научных исследованиях, проводимых в ВГУ.
Практическая ценность работы. Практическая ценность работы заключается в разработанном пакете программ для анализа структуры и свойств сложных молекулярных кластеров и программной библиотеке для работы с нейронными сетями. Результаты работы применяются в научных исследованиях при анализе физико-химических свойств наноразмерных объектов и в программно-аппаратных комплексах распознавания образов.
Диссертационное исследование выполнено в рамках Федеральной целевой программы "Научные и научно-педагогические кадры инновационной России" на 2009 - 2013 годы, государственный контракт № П846 от 25.05.2010, и НИР №01200956642 аналитической вневедомственной целевой программы развития научного потенциала высшей школы 2009-2014 по теме «Разработка новых методов обработки, хранения, передачи и защиты информации в информационно-коммуникационных системах».
По результатам работы получены свидетельства об официальной регистрации программ: «Система расширенных квантово-механических вычислений на базе результатов расчета программы GAUSSIAN03», «Система оптимизации квантово-механических вычислений на графическом процессоре», «Программная библиотека для работы с искусственными нейронными сетями на графическом процессоре».
Соответствие диссертации паспорту научной специальности. Работа соответствует специальности 05.13.17 - «Теоретические основы информатики» (технические науки), а именно:
пункту 5 «Разработка и исследование моделей и алгоритмов анализа данных, обнаружения закономерностей в данных и их извлечениях разработка и исследование методов и алгоритмов анализа текста, устной речи и изображений»;
пункту 7 «Разработка методов распознавания образов, фильтрации, распознавания и синтеза изображений, решающих правил. Моделирование формирования эмпирического знания»;
пункту 9 «Разработка новых интернет-технологий, включая средства поиска, анализа и фильтрации информации, средства приобретения знаний и создания онтологии, средства интеллектуализации бизнес-процессов».
Структура и объем диссертации. Основное содержание работы изложено в четырех главах. Работа содержит 138 страницы машинописного текста, 50 рисунков, две таблицы. Список цитируемой литературы включает 73 наименования.
