Модель параллельных вычислений для многопроцессорных систем с распределенной памятью

Появление мощных многопроцессорных вычислительных систем выдвигает на первый план вопросы, связанные с разработкой фреймворков (шаблонов), позволяющих создавать высокомасштабируемые параллельные программы, ориентированные на системы с распределенной памятью. При этом особенно важной является проблема разработки моделей параллельных вычислений, позволяющих на ранней стадии проектирования программы оценить ее масштабируемость. В статье приводятся общие требования к модели вычислений и строится новая высокоуровневая модель параллельных вычислений Bulk Synchronous Farm (BSF), являющаяся расширением модели BSP, и основанная на методе программирования SPMD и парадигме «мастер-рабочие». Модель BSF ориентирована на вычислительные системы с массовым параллелизмом на распределенной памяти, включающие в себя сотни тысяч процессорных узлов, и имеющие экзафлопный уровень производительности и на численные итерационные методы с высокой временной сложностью. Определяется архитектура BSF-компьютера и описывается структура BSF-программы. Описывается формальная стоимостная метрика, с помощью которой получаются верхние оценки масштабируемости параллельных BSF-программ применительно к вычислительным системам с распределенной памятью. Также выводятся формулы для оценки эффективности распараллеливания BSF-программ и даются аналитические оценки масштабируемости BSF-приложений.