Телекоммуникационные технологии



         

Телекоммуникационные технологии

Среди приложений, которые предполагалось обслуживать в рамках Интернет-2, были задачи удаленного управления различными объектами в реальном масштабе времени (например, телескопы, микроскопы), распределенных вычислений, работа с большими базами данных, и проблемы асинхронного обучения. Но эти перечень задач Интернет-2 не исчерпывается, сюда входит также множество приложений из области науки, искусства, техники, музыки, цифрового видео.
В число решаемых проблем входит аутентификация, авторизация, управления регистрационными записями, диспетчеризация и управление ресурсами в распределенных системах. В рамках программы к быстродействующим каналам было подключено много школ.

Адреса серверов ведущих фирм, работающих в сфере телекоммуникаций
Отзывы и вопросы в связи с сервером "Телекоммуникационные технологии"
Протокол для работы с кредитными картами CyberCash версия 8
Открытый торговый протокол Интернет– IOTP версия 0
SET и другие системы осуществления платежей
Литература

Теория и практика параллельных вычислений

Применение параллельных вычислительных систем (ПВС) является стратегическим направлением развития вычислительной техники. Это обстоятельство вызвано не только принципиальным ограничением максимально возможного быстродействия обычных последовательных ЭВМ, но и практически постоянным наличием вычислительных задач, для решения которых возможностей существующих средств вычислительной техники всегда оказывается недостаточно. Так, проблемы "большого вызова" [54] возможностям современной науки и техники: моделирование климата, генная инженерия, проектирование интегральных схем, анализ загрязнения окружающей среды, создание лекарственных препаратов и др. - требуют для своего анализа ЭВМ с производительностью более 1000 миллиардов операций с плавающей запятой в секунду (1 TFlops).

Введение
Проблема создания высокопроизводительных вычислительных систем относится к числу наиболее сложных научно-технических задач современности. Ее разрешение возможно только при всемерной концентрации усилий многих талантливых ученых и конструкторов, предполагает использование всех последних достижений науки и техники и требует значительных финансовых инвестиций.

Введение
Введение - 2
Введение - 3
Введение - 4
Введение - 5
Введение - 6

Пути достижения параллелизма
Дополнительной формой обеспечения параллелизма может служить конвейерная реализация обрабатывающих устройств, при которой выполнение операций в устройствах представляется в виде исполнения последовательности составляющих операцию подкоманд.

Суперкомпьютеры
Программа ASCI
Система BlueGene
МВС-
МВС-0
Кластеры
Кластер Beowulf
Кластер Beowulf - 2
Кластер ACVelocity Cluster
Кластер NCSA NT Supercluster

Моделирование и анализ параллельных вычислений
При разработке параллельных алгоритмов решения сложных научно-технических задач принципиальным моментом является анализ эффективности использования параллелизма, состоящий обычно в оценке получаемого ускорения процесса вычислений (сокращения времени решения задачи). Формирование подобных оценок ускорения может осуществляться применительно к выбранному вычислительному алгоритму (оценка эффективности распараллеливания конкретного алгоритма).

Последовательный алгоритм суммирования
Каскадная схема суммирования
Модифицированная каскадная схема
Вычисление всех частных сумм
Оценка достижимого параллелизма
Оценка достижимого параллелизма - 2
Оценка достижимого параллелизма - 3
Анализ масштабируемости вычислений
Краткий обзор лекции
Краткий обзор лекции - 2

Алгоритмы маршрутизации
К числу наиболее распространенных оптимальных алгоритмов относится класс методов покоординатной маршрутизации (dimension-ordered routing), в которых поиск путей передачи данных осуществляется поочередно для каждой размерности топологии сети коммуникации.

Методы передачи данных
Методы передачи данных - 2
Анализ трудоемкости операций передачи
Передача данных между двумя процессорами
От одного процессора всем остальным
От одного процессора всем остальным - 2
От всех процессоров всем процессорам
От всех процессоров всем процессорам - 2
От всех процессоров всем процессорам - 3
Обобщенная передача данных

Принципы разработки параллельных методов
Разработка алгоритмов (а в особенности методов параллельных вычислений) для решения сложных научно-технических задач часто представляет собой значительную проблему. Для снижения сложности рассматриваемой темы оставим в стороне математические аспекты разработки и доказательства сходимости алгоритмов – эти вопросы в той или иной степени изучаются в ряде "классических" математических учебных курсов.

Моделирование параллельных программ
Моделирование параллельных программ - 2
Этапы разработки параллельных алгоритмов
Разделение вычислений на независимые части
Разделение вычислений на независимые части - 2
Выделение информационных зависимостей
Выделение информационных зависимостей - 2
Масштабирование набора подзадач
Распределение подзадач между процессорами
Распределение подзадач между процессорами - 2

Параллельное программирование на основе MPI
В вычислительных системах с распределенной памятью процессоры работают независимо друг от друга. Для организации параллельных вычислений в таких условиях необходимо иметь возможность распределять вычислительную нагрузку и организовать информационное взаимодействие (передачу данных) между процессорами.

MPI: основные понятия и определения
Понятие параллельной программы
Операции передачи данных
Понятие коммуникаторов
Типы данных
Виртуальные топологии
Виртуальные топологии
Декартовы топологии (решетки)
Декартовы топологии (решетки) - 2
Декартовы топологии (решетки) - 3

Параллельные методы умножения матрицы на вектор
Матрицы и матричные операции широко используются при математическом моделировании самых разнообразных процессов, явлений и систем. Матричные вычисления составляют основу многих научных и инженерных расчетов – среди областей приложений могут быть указаны вычислительная математика, физика, экономика и др.

Принципы распараллеливания
Принципы распараллеливания - 2
Постановка задачи
Последовательный алгоритм
Разделение данных
Умножение матрицы на вектор
Выделение информационных зависимостей
Масштабирование и распределение подзадач
Анализ эффективности
Анализ эффективности - 2

Постановка задачи
При умножении квадратных матриц размера n?n количество выполненных операций имеет порядок O(n3). Известны последовательные алгоритмы умножения матриц, обладающие меньшей вычислительной сложностью (например, алгоритм Страссена (Strassen’s algorithm)), но эти алгоритмы требуют больших усилий для их освоения, и поэтому в данной лекции при разработке параллельных методов в качестве основы будет использоваться приведенный выше последовательный алгоритм.

Последовательный алгоритм
Умножение матриц при ленточной схеме
Определение подзадач
Выделение информационных зависимостей
Выделение информационных зависимостей - 2
Масштабирование и распределение подзадач
Анализ эффективности
Результаты вычислительных экспериментов
Результаты вычислительных экспериментов - 2
Алгоритм Фокса умножения матриц

Решение систем линейных уравнений
Системы линейных уравнений возникают при решении ряда прикладных задач, описываемых дифференциальными, интегральными или системами нелинейных (трансцендентных) уравнений. Они могут появляться также в задачах математического программирования, статистической обработки данных, аппроксимации функций, при дискретизации краевых дифференциальных задач методом конечных разностей или методом конечных элементов и др.

Постановка задачи
Алгоритм Гаусса
Последовательный алгоритм
Прямой ход алгоритма Гаусса
Обратный ход алгоритма Гаусса
Определение подзадач
Выделение информационных зависимостей
Масштабирование и распределение подзадач
Анализ эффективности
Анализ эффективности - 2

Параллельные методы сортировки
Сортировка является одной из типовых проблем обработки данных и обычно понимается как задача размещения элементов неупорядоченного набора значений в порядке монотонного возрастания или убывания (здесь и далее все пояснения для краткости будут даваться только на примере упорядочивания данных по возрастанию).

Принципы распараллеливания
Масштабирование параллельных вычислений
Последовательный алгоритм
Алгоритм чет-нечетной перестановки
Определение подзадач и зависимостей
Определение подзадач и зависимостей - 2
Масштабирование и распределение подзадач
Анализ эффективности
Анализ эффективности - 2
Результаты вычислительных экспериментов

Параллельные методы на графах
Математические модели в виде графов широко используются при моделировании разнообразных явлений, процессов и систем. Как результат, многие теоретические и реальные прикладные задачи могут быть решены при помощи тех или иных процедур анализа графовых моделей. Среди множества этих процедур может быть выделен некоторый определенный набор типовых алгоритмов обработки графов.

Задача поиска всех кратчайших путей
Последовательный алгоритм Флойда
Разделение вычислений на независимые части
Выделение информационных зависимостей
Масштабирование и распределение подзадач
Анализ эффективности параллельных вычислений
Программная реализация
Результаты вычислительных экспериментов
Результаты вычислительных экспериментов - 2
Задача нахождения минимального дерева

Параллельные методы решения дифференциальных уравнений в частных производных
Дифференциальные уравнения в частных производных представляют собой широко применяемый математический аппарат при разработке моделей в самых разных областях науки и техники. К сожалению, явное решение этих уравнений в аналитическом виде оказывается возможным только в частных простых случаях, и, как результат, возможность анализа математических моделей, построенных на основе дифференциальных уравнений, обеспечивается при помощи приближенных численных методов решения.

Методы решения задачи Дирихле
Методы решения задачи Дирихле - 2
Организация параллельных вычислений
OpenMP для организации параллелизма
OpenMP для организации параллелизма - 2
Проблема синхронизации вычислений
Проблема синхронизации вычислений - 2
Проблема синхронизации вычислений - 3
Проблема синхронизации вычислений - 4
Возможность неоднозначности вычислений

Общая характеристика системы
Программная система Параллельная Лаборатория (сокращенное наименование – ПараЛаб) обеспечивает возможность проведения вычислительных экспериментов с целью изучения и исследования параллельных алгоритмов решения сложных вычислительных задач. Система может быть использована для организации лабораторного практикума по различным учебным курсам в области параллельного программирования

Общая характеристика системы
Общая характеристика системы - 2
Общая характеристика системы - 3
Накопление и анализ результатов экспериментов
Просмотр результатов
Просмотр результатов - 2
Выполнение вычислительных экспериментов
Последовательное выполнение экспериментов
Выполнение экспериментов по шагам
Выполнение нескольких экспериментов


Все о вашей машине
Обработчики событий JavaScript
Формы по шагам
Четвертый BORLAND С++ и его окружение
Руководство полного чайника по программированию на языке Си
Энциклопедия C++ Builder
Visual C для начинающих
Форекс
Техника защиты компакт-дисков от копирования
CASE-технологии. Современные методы и средства проектирования систем
Алгебра в программе Mathematica
Чабан Татьяна - С Ангелом И Бесом
Чапек Карел - О Падении Нравов
OpenGL в Delphi
Чернецов Андрей - Сети Зла
Черри Кэролайн Джэнис - Черневог
Чехов Антон Павлович - Корреспондент
Самоучитель по Microsoft Internet Explorer 6
Микросхемы и их применение
Микросхемы российские