Аннотация:

Автоматизация параллельного программирования затрагивает различные этапы в разработке параллельной программы, начиная от профилирования исходной программы, ее преобразования и приведения к виду, допускающему эффективное распараллеливание, и заканчивая построением параллельной версии программы и ее последующей оптимизацией. Немалое значение имеет выбор целевой модели параллельного программирования, с одной стороны, позволяющей задействовать разнообразие существующих на данный момент аппаратных ресурсов, а с другой, упрощающей разработку автоматизированных средств и позволяющей пользователю изучить решения, принимаемые системой автоматизированного распараллеливания. Система SAPFOR (System FOR Automated Parallelization) объединяет различные подходы, направленные на автоматизацию программирования, и позволяет пользователю принимать активное участие в процесс распараллеливания программ. Кроме того, распараллеливание выполняется в модели DVMH, позволяющей разрабатывать эффективные параллельные программы для гетерогенных вычислительных кластеров.

В настоящей статье рассмотрен подход к автоматизированному распараллеливанию программ, реализованный в системе SAPFOR. Отдельное внимание уделено архитектуре системы и реализации подсистемы интерактивного взаимодействия с пользователем. Рассмотрено применение интерактивной оболочки в процессе распараллеливания и приведены результаты распараллеливания некоторых программ из набора NAS Parallel Benchmarks 3.3.1 c ручным распараллеливанием, выполненным с помощью OpenCL.

Аннотация: Система автоматизированного распараллеливания SAPFOR (System FOR Automated Parallelization) включает инструменты для анализа и преобразования программ, основной ее целью является снижение сложности распараллеливания программ. Система SAPFOR ориентирована на исследования многоязыковых вычислительных комплексов, разрабатываемых на языках программирования Фортран и Си. Для анализа программ в этой системе используется низкоуровневое их представление в виде LLVM IR, которое позволяет проводить различные оптимизации с целью повышения качества анализа программ. При этом оно теряет некоторые особенности программы, отражаемые ее представлением на языке высокого уровня. Одной из таких особенностей является многомерная структура используемых массивов. Анализ зависимостей по данным является одним из ключевых при исследовании возможности параллельного выполнения программ. При этом такой анализ относится к классу NP-трудных задач. Знание многомерной структуры массивов позволяет во многих случаях учесть структуру индексных выражений в обращениях к массивам и снизить сложность проводимого анализа. Кроме того, использование многомерных массивов позволяет повысить уровень параллелизма в программе за счет использования многомерных решеток процессоров и распараллеливания гнезд циклов, а не отдельных циклов в гнезде. Данная возможность естественным образом поддерживается в DVM-системе. В настоящей работе рассмотрен подход, применяемый в системе SAPFOR для восстановления формы многомерных массивов и обращений к ним по их линеаризованному представлению в LLVM IR. Предложенный подход был успешно протестирован на различных приложениях, включая тесты производительности из набора NAS Parallel Benchmarks.

Аннотация:

Описаны современные модели и средства публикации и распространения научных знаний. Охарактеризованы современные информационные системы управления научными изданиями и сервисы, определяющие их функциональность.

Введено понятие цифровой инфраструктуры электронного научного журнала как комплекса, который объединяет программную платформу, реализующую основные рабочие процессы управления электронным журналом, и информационные системы, которые обеспечивают функционирование как основных, так и дополнительных сервисов, учитывающих, в частности, специфику предметной области журнала.

Представлен подход к организации цифровой инфраструктуры электронного научного журнала на основе открытой программной системы Open Journal Systems (OJS). Предложены сервисы, расширяющие функциональные возможности этой системы и учитывающие специфику предметной области научных журналов. На основе технологии расширения функционала OJS созданы программные модули, обеспечивающие автоматизацию ряда редакционных процессов электронного научного журнала.

Представлена система сервисов автоматической обработки коллекций научных документов. Эти сервисы обеспечивают проверку соответствия документов коллекций принятым правилам формирования коллекций и преобразования документов в установленные форматы; структурный анализ документов и извлечение метаданных, а также их интеграцию в научное информационное пространство. Система сервисов позволяет автоматически выполнять набор операций, который не реализуем за практически приемлемое время при традиционной «ручной» обработке электронного контента, и предназначена для обработки больших коллекций научных документов.

Охарактеризованы алгоритмы автоматической стилевой валидации текстов на этапе регистрации статьи в информационной системе электронного научного журнала, автоматического подбора рецензентов, рассылки уведомлений и контроля сроков рецензирования.

Представлены методы обработки документов, содержащих математические формулы, в частности, алгоритм поиска по формулам в коллекциях математических документов. Указаны основные идеи, подходы и уже полученные результаты по разработке семантических технологий управления математическими знаниями, в том числе, подход к построению рекомендательных систем на основе онтологий математического знания и метод автоматизации процесса первичной обработки научной статьи, использующей TеX-нотацию.

Охарактеризована проблема построения системы анализа и оценки информационного и социального воздействия публикуемого научного контента на его пользователей. Проведено сопоставление традиционных (библиометрических и наукометрических) и альтернативных показателей такой оценки. Описан мировой опыт использования информетрических сервисов на сайтах научных журналов. Обсуждены варианты реализации этих подходов в рамках цифровой инфраструктуры электронного научного журнала.

Аннотация:

Описаны условия создания оптимизирующих распараллеливающих компиляторов на вычислительные системы с распределённой памятью. Целевые вычислительные системы – это микросхемы типа «суперкомпьютер на кристалле». Приведены как оптимизирующие преобразования программ специфичные для систем с распределенной памятью, так и такие преобразования, которые нужны и для вычислительных систем с распределенной памятью, и для вычислительных систем с общей памятью. Обсуждены вопросы минимизации межпроцессорных пересылок при распараллеливании рекурсивной функции. Основной подход к созданию таких компиляторов – блочно-аффинные размещения данных в распределенной памяти с минимизацией межпроцессорных пересылок. Показано, что создавать распараллеливающие компиляторы на вычислительные системы с распределенной памятью следует на основе высокоуровневого внутреннего представления и с высокоуровневым выходным языком.

Аннотация: Представлена технология автоматизированного построения онтологии предметной области на основе информации, извлекаемой из комментариев реляционных баз данных ПАО «Татнефть». Технология основана на построении конвертора (компилятора), транслирующего логическую модель данных Epicentre Petrotechnical Open Software Corporation (POSC), представленную в виде ER-диаграмм и набора описаний на объектно-ориентированном языке EXPRESS, в язык описания онтологий OWL, рекомендованный консорциумом W3C. Описаны основные синтаксические и семантические аспекты преобразования.