Рис. 11. Графики ускорения расчетов при решении задачи на разных сетках
личные варианты реализации, в том числе с использованием различ-
ных технологий параллельного программирования, порой существен-
но различающиеся по производительности. Более того, эффективность
одной и той же реализации во многом определяется архитектурой
и конфигурацией конкретного многопроцессорного вычислительного
комплекса.
Таким образом, проведение вычислительного эксперимента с ис-
пользованием высокопроизводительных вычислительных систем тре-
бует не только знаний в области архитектуры ЭВМ, умения разра-
батывать параллельные алгоритмы, навыков создания параллельных
программ, но и способностей планирования и оптимизации загрузки
вычислительного комплекса с точки зрения эффективности решения
задачи математического моделирования как с позиций минимизации
временн ´ых затрат, так и в смысле повышения точности и адекват-
ности получаемых результатов. Это означает, что специфика проведе-
ния расчетов на многопроцессорных машинах должна приниматься во
внимание на всех стадиях математического моделирования [14].
В целях получения студентами базовых знаний в области высоко-
производительных вычислений в учебный план кафедры “Прикладная
математика” МГТУ им. Н.Э. Баумана включен Практикум по парал-
лельным вычислениям, первые занятия по которому пройдут в 2014/15
учебном году. В рамках разработки данного курса на кафедре органи-
зован семинар “Параллельные вычислительные технологии” для сту-
дентов, аспирантов и преподавателей МГТУ им. Н.Э. Баумана, в работе
которого также приняли участие представители других вузов и науч-
ных организаций (МГУ им. М.В. Ломоносова, Институт системного
программирования РАН и др.). Программа семинара включает в се-
бя 11 занятий (табл. 2), которые проводятся в компьютерном классе
кафедры и сопровождаются практикумом на ЭВМ, в том числе на
созданном кластере.
ISSN 1812-3368. Вестник МГТУ им. Н.Э. Баумана. Сер. “Естественные науки”. 2012. № 4
99
