Практикум спецкурса «программирование для параллельных вычислительных систем»

Благодарности 
Выражаю признательность проф. Д.В. Любимову, руководителю 
научной компоненты НОЦ «Неравновесные переходы в сплошных 
средах» Пермского госуниверситета, за предоставленную поддержку 
моей работы в рамках научной стажировки при кафедре теоретической 
физики ПГУ. Рад выразить признательность проф. Е.К. Хеннеру, 
проректору ПГУ по информатизации и новым технологиям обучения, 
за внимание к моей работе и постоянную ее поддержку. Благодарю 
доц. И.И. Вертгейма, с.н.с. Института механики сплошных сред 
(г.Пермь), за многократные полезные обсуждения разработанных 
материалов практикума. Работа выполнена при финансовой поддержке 
Пермского госпедуниверситета (проект «Развитие и применение 
параллельных 
методов 
компьютерного 
моделирования 
многомасштабной нелинейной динамики спиновых систем», 2002–
2003 гг.). Работа выполнена при частичной финансовой поддержке из 
средств гранта PE-009-0 Американского Фонда Гражданских 
Исследований и Развития (АФГИР). 

61 
Литература 
1. Деменев А.Г. Параллельные вычислительные системы: основы 
программирования и компьютерного моделирования. Учебное 
пособие к спецкурсу.– Пермь: ПГПУ. 59 с. 
2. Гергель В.П., Стронгин Р.Г. Основы параллельных вычислений 
для многопроцессорных вычислительных систем. Учебное 
пособие. Нижний Новгород: Изд-во ННГУ им. Н.И. Лобачевского, 
2000. 176 с. 
МЕЛКОЗЕРНИСТЫЙ ЛОКАЛЬНО-ПАРАЛЛЕЛЬНЫЙ АЛГОРИТМ 
ДЛЯ ЧЕТЫРЕХТОЧЕЧНОЙ НЕЯВНОЙ РАЗНОСТНОЙ СХЕМЫ 
УРАВНЕНИЯ ТЕПЛОПРОВОДНОСТИ 
Г.В. Заручевская (Лозинская), О.В. Севостьянова,
О.А. Юфрякова, И.Н. Кожин 
Поморский государственный университет, г.Архангельск 
Введение 
Господствующим способом распараллеливания задач до сих пор 
является крупноблочное. При этом задача разбивается на большие 
подзадачи (блоки), предназначенные для параллельного решения на 
небольшом числе процессоров. Соответственно ориентированы и 
параллельные алгоритмы численного решения задач. 
Очевидно, что с ростом числа процессоров блоки измельчаются и 
вычисления в подавляющем большинстве случаев будут идти 
медленнее: параллелизм вырождается. Избежать вырождения можно 
только при условии, что обмены происходят и одновременно, и 
локально, т.е. расстояние между взаимодействующими процессорами 
мало и не зависит от размера задачи. Число процессоров фактически 
неограниченно и уже в 90-х достигло 100 000. 
Итак, для многопроцессорных систем лучше использовать 
мелкозернистое локально-параллельное программирование (МЛПП). 
При этом задача должна быть разбита на множество небольших 
однотипных подзадач, которые будут исполняться параллельно на 
отдельных вычислительных машинах (ВМ). Данные максимально 
распределены по системе, а программы в каждой ВМ используют