Курс, изложенный в учебном пособии, посвящен описанию базовых методов построения параллельных алгоритмов и программ для вычислительных систем с общей и с распределенной памятью. В первых четырех главах дается краткая характеристика архитектур параллельных вычислительных систем, рассматриваются основные области их применения, модели параллельных алгоритмов и программ, обсуждаются вопросы создания масштабируемых алгоритмов и излагаются базовые параллельные методы решения широкого круга задач. В следующих двух главах подробно рассмотрены методы построения масштабируемых параллельных алгоритмов сортировки больших объемов данных и особенности согласованной параллельной генерации последовательностей псевдослучайных чисел. Последние три главы посвящены обсуждению общих проблем применения многопроцессорных систем для решения сеточных задач: декомпозиции графов, динамической балансировки загрузки, визуализации сеточных данных. В курсе обсуждаются методы построения эффективных масштабируемых параллельных алгоритмов, направленных на сокращение времени решения задач описываемых большими объемами данных. В связи с этим, существенное внимание уделяется анализу эффективности базовых параллельных алгоритмов и параллельных методов решения ряда задач обработки данных. Пособие предназначено для широкого круга студентов, аспирантов и специалистов, желающих изучить и практически использовать методы создания алгоритмов для решения вычислительно трудоемких задач на параллельных вычислительных системах. Учебное пособие основано на материалах лекций, читавшихся на протяжении многих лет в Московском физико-техническом институте (государственном университете). Рекомендовано Советом учебно-методического объединения классических университетов по прикладной математике и информатике.
Kurs, izlozhennyj v uchebnom posobii, posvjaschen opisaniju bazovykh metodov postroenija parallelnykh algoritmov i programm dlja vychislitelnykh sistem s obschej i s raspredelennoj pamjatju. V pervykh chetyrekh glavakh daetsja kratkaja kharakteristika arkhitektur parallelnykh vychislitelnykh sistem, rassmatrivajutsja osnovnye oblasti ikh primenenija, modeli parallelnykh algoritmov i programm, obsuzhdajutsja voprosy sozdanija masshtabiruemykh algoritmov i izlagajutsja bazovye parallelnye metody reshenija shirokogo kruga zadach. V sledujuschikh dvukh glavakh podrobno rassmotreny metody postroenija masshtabiruemykh parallelnykh algoritmov sortirovki bolshikh obemov dannykh i osobennosti soglasovannoj parallelnoj generatsii posledovatelnostej psevdosluchajnykh chisel. Poslednie tri glavy posvjascheny obsuzhdeniju obschikh problem primenenija mnogoprotsessornykh sistem dlja reshenija setochnykh zadach: dekompozitsii grafov, dinamicheskoj balansirovki zagruzki, vizualizatsii setochnykh dannykh. V kurse obsuzhdajutsja metody postroenija effektivnykh masshtabiruemykh parallelnykh algoritmov, napravlennykh na sokraschenie vremeni reshenija zadach opisyvaemykh bolshimi obemami dannykh. V svjazi s etim, suschestvennoe vnimanie udeljaetsja analizu effektivnosti bazovykh parallelnykh algoritmov i parallelnykh metodov reshenija rjada zadach obrabotki dannykh. Posobie prednaznacheno dlja shirokogo kruga studentov, aspirantov i spetsialistov, zhelajuschikh izuchit i prakticheski ispolzovat metody sozdanija algoritmov dlja reshenija vychislitelno trudoemkikh zadach na parallelnykh vychislitelnykh sistemakh. Uchebnoe posobie osnovano na materialakh lektsij, chitavshikhsja na protjazhenii mnogikh let v Moskovskom fiziko-tekhnicheskom institute (gosudarstvennom universitete). Rekomendovano Sovetom uchebno-metodicheskogo obedinenija klassicheskikh universitetov po prikladnoj matematike i informatike.
