Efficient parallel processing approach based on distributed memory systems

Abstract

Karmaşık sorunları düşük verimlilik ve performansla çözmek için uzun zamanaihtiyaç vardır. Bu sebeple bu zorlukların üstesinden gelmek için, problemleri bağımsızparçalara bölmek ve her birisini ayrı ayrı işlemden geçirme yaklaşımı gerekmektedir.Problemleri çözmek güçlü bir işlem gerektirdiğinde, bu problemleri bağımsızparçalara ayırıp, bağımsız parçalardan her birisi ile belli bir işlemcinin paralel biryaklaşımla uğraşması gerekir. Bu işlemcileri kapsayan sistemin, birbirlerine bağlayıcıbir ağ üzerinden bağlanan çoklu işlem birimlerinden ve işlem ünitelerinin birlikteçalışmasını sağlayacak bir yazılımdan oluşması gerekmektedir. Bu sistemlerPaylaşılabilir, Dağıtılabilir veya Hibrit hafıza sistemleri olabilir.Bu tezde, dağıtılmış hafıza sistemine dayanılıyor ve müşterilerin/ server'lerindayandırılıyor; ağ düğüm rakamlarından her türlü rakamı ihtiva edebilir, onlardan birimüşteri numarası diğerleri ise server'lerin numaralarıdır. Burada kullanılan algoritmalar(Başlamış, Tüketilmiş ve Bitirilmiş)CPU-zaman, toplam icra süresi ve Server ileviiMüşterilerin CPU kullanımı hesaplaması yapabilirler. Bu iş, donanım ağıparçaları ve mesaj iletim problemlerinin üstesinden gelmek için problemlerin parçalaraayrılmasına ve müşteri tarafı ve server tarafı için gelişmiş bir yaklaşıma hitapetmektedir.Bu Bir durum çalışması olarak, Matrix Cebir çalışmalarına dayanmaktadır. Budurum çalışması için birçok genel olgaritma ve diğer ilgili olgaritmalar vardır (örneğin,ağ-Bağlantı-Kontrol, Yük Bölme, Mesaj Gönderme/ İletme, Zaman- Hesaplama,Sonuçlar-Kontrol ve Sonuçlar- alma/ Depolma) bütün bu olgaritmalar, bu iş iletamamen tasarlanmış ve test edilmiştir. Alınan sonuçlar, birçok test-yenileme vasıtasıylaözel programlama-kontrol- alt rutinlerle kontrol edilmiş ve izlenmiş ve yüksek derecededoğruluğu ispatlanmıştır. Bütün bu olgaritmalar, Java dili kullanılarak uygulanmaktadır.Anahtar kelimeler: Paralel İşleme, Kümeleme, CPU Kullanımı, Yük Bölümü, ParalelBilgisayar, CPU Zamanlama, Dağıtık Bellek Sistemi, Client / Server.

Complex problems need long time to be solved, with low efficiency and performance. So, to overcome these drawbacks, the approach of breaking the problem into independent parts and treating each part individually.When treating with problems that need strong processing, it is necessary to break these problems to independent parts and specify each one to a certain processor in such method that these processors can operate in parallel approach. The system that contains such processors will consist of multiple processing units connected via some interconnection network and the software needed to make the processing units work together. These systems can be Shared, Distributed or Hybrid memory systems. In this thesis, the approach of distributed memory system is depended and based on client/servers principles, the network can contain any number of nodes; one of them is a client and the others are servers. The algorithms used here are capable of calculating the (Started, Consumed, and Terminated) CPU-times, Total execution time and CPU usage of servers and Client hosts. This work addresses an improved approach for problem subdivision and design flexible algorithms to communicate efficiently between client-side and servers-side in the way to overcome the problems of hardware networking components and message passing problems. Matrix Algebra operations depended as case-study. For this case study, there are many general algorithms and other related algorithms (i.e. Network-Connection-Checking, Load-Division, Massages-Sending/Delivering, Timings-Calculating, Results-Checking, and Results-Receiving/Storing). All these algorithms designed and tested completely by this work. The obtained results are checked and monitored by special programming-checking-subroutines through many testing-iterations and proved a high degree of accuracy. All of these algorithms are implemented using Java Language. Keywords: Parallel Processing, Clustering , CPU Usage, Load Division , Parallel Computing ,CPU Timing , Distributed Memory System , Client/Servers.