Ідентифікація інтенсивності джерел забруднення атмосфери на базі гібридних обчислювальних систем
The method of identification of the intensity of the sources of chemically interacting pollutants is presented. The implemented model includes the phenomenon of self-purification in reaching the limit concentration. For computational implementation the possibility is shown of using parallel methods...
Збережено в:
| Дата: | 2017 |
|---|---|
| Автори: | , |
| Формат: | Стаття |
| Мова: | Ukrainian |
| Опубліковано: |
The National Technical University of Ukraine "Igor Sikorsky Kyiv Polytechnic Institute"
2017
|
| Теми: | |
| Онлайн доступ: | http://journal.iasa.kpi.ua/article/view/117180 |
| Теги: |
Додати тег
Немає тегів, Будьте першим, хто поставить тег для цього запису!
|
| Назва журналу: | System research and information technologies |
Репозитарії
System research and information technologies| id |
journaliasakpiua-article-117180 |
|---|---|
| record_format |
ojs |
| spelling |
journaliasakpiua-article-1171802018-03-30T15:35:21Z Identification of the intensity of air pollution sources based on hybrid computer systems Идентификация интенсивности источников загрязнения атмосферы на базе гибридных вычислительных систем Ідентифікація інтенсивності джерел забруднення атмосфери на базі гібридних обчислювальних систем Ilin, Mykola I. Novikov, Oleksii M. parametric identification method atmospheric pollution hybrid computing systems GPGPU метод параметрической идентификации загрязнение атмосферы гибридные вычислительные системы GPGPU метод параметричної ідентифікації забруднення атмосфери гібридні обчислювальні системи GPGPU The method of identification of the intensity of the sources of chemically interacting pollutants is presented. The implemented model includes the phenomenon of self-purification in reaching the limit concentration. For computational implementation the possibility is shown of using parallel methods based on Nvidia CUDA graphic processing units. The method of source identification combined with the parallel computing implementation using the modified red-black ordering (D4) method reduces simulation time by 12 times and the RAM usage by 30% when using the Nvidia c2050 graphics accelerator in comparison with the node of the NTUU "KPI" cluster. Рассмотрен метод идентификации интенсивности источников химически взаимодействующих загрязняющих примесей с учетом явления самоочищения при достижении предельной концентрации. Для вычислительной реализации показана возможность применения параллельных методов на базе графических ускорителей архитектуры Nvidia CUDA. Метод идентификации источников в совокупности с параллельной вычислительной реализацией с использованием модифицированного метода красно-черного упорядочения (Д4) позволяет сократить время моделирования в 12 раз и использования оперативной памяти на 30% при применении графического ускорителя Nvidia c2050 по сравнению с узлом кластера НТУУ "КПИ". Розглянуто метод ідентифікації інтенсивності джерел хімічно взаємодійних забруднювальних домішок з урахуванням явища самоочищення під час досягнення граничної концентрації. Для обчислювальної реалізації показано можливість застосування паралельних методів на базі графічних прискорювачів архітектури Nvidia CUDA. Метод ідентифікації джерел в сукупності з паралельною обчислювальною реалізацією з використанням модифікованого методу червоно-чорного впорядкування (Д4) дає змогу скорочувати час моделювання у 12 разів та використовувати оперативну пам’ять на 30% у ході застосування графічного прискорювача Nvidia c2050 порівняно з вузлом кластера НТУУ "КПІ". The National Technical University of Ukraine "Igor Sikorsky Kyiv Polytechnic Institute" 2017-09-29 Article Article application/pdf http://journal.iasa.kpi.ua/article/view/117180 10.20535/SRIT.2308-8893.2017.3.03 System research and information technologies; No. 3 (2017); 21-28 Системные исследования и информационные технологии; № 3 (2017); 21-28 Системні дослідження та інформаційні технології; № 3 (2017); 21-28 2308-8893 1681-6048 uk http://journal.iasa.kpi.ua/article/view/117180/111278 Copyright (c) 2021 System research and information technologies |
| institution |
System research and information technologies |
| collection |
OJS |
| language |
Ukrainian |
| topic |
parametric identification method atmospheric pollution hybrid computing systems GPGPU метод параметрической идентификации загрязнение атмосферы гибридные вычислительные системы GPGPU метод параметричної ідентифікації забруднення атмосфери гібридні обчислювальні системи GPGPU |
| spellingShingle |
parametric identification method atmospheric pollution hybrid computing systems GPGPU метод параметрической идентификации загрязнение атмосферы гибридные вычислительные системы GPGPU метод параметричної ідентифікації забруднення атмосфери гібридні обчислювальні системи GPGPU Ilin, Mykola I. Novikov, Oleksii M. Ідентифікація інтенсивності джерел забруднення атмосфери на базі гібридних обчислювальних систем |
| topic_facet |
parametric identification method atmospheric pollution hybrid computing systems GPGPU метод параметрической идентификации загрязнение атмосферы гибридные вычислительные системы GPGPU метод параметричної ідентифікації забруднення атмосфери гібридні обчислювальні системи GPGPU |
| format |
Article |
| author |
Ilin, Mykola I. Novikov, Oleksii M. |
| author_facet |
Ilin, Mykola I. Novikov, Oleksii M. |
| author_sort |
Ilin, Mykola I. |
| title |
Ідентифікація інтенсивності джерел забруднення атмосфери на базі гібридних обчислювальних систем |
| title_short |
Ідентифікація інтенсивності джерел забруднення атмосфери на базі гібридних обчислювальних систем |
| title_full |
Ідентифікація інтенсивності джерел забруднення атмосфери на базі гібридних обчислювальних систем |
| title_fullStr |
Ідентифікація інтенсивності джерел забруднення атмосфери на базі гібридних обчислювальних систем |
| title_full_unstemmed |
Ідентифікація інтенсивності джерел забруднення атмосфери на базі гібридних обчислювальних систем |
| title_sort |
ідентифікація інтенсивності джерел забруднення атмосфери на базі гібридних обчислювальних систем |
| title_alt |
Identification of the intensity of air pollution sources based on hybrid computer systems Идентификация интенсивности источников загрязнения атмосферы на базе гибридных вычислительных систем |
| description |
The method of identification of the intensity of the sources of chemically interacting pollutants is presented. The implemented model includes the phenomenon of self-purification in reaching the limit concentration. For computational implementation the possibility is shown of using parallel methods based on Nvidia CUDA graphic processing units. The method of source identification combined with the parallel computing implementation using the modified red-black ordering (D4) method reduces simulation time by 12 times and the RAM usage by 30% when using the Nvidia c2050 graphics accelerator in comparison with the node of the NTUU "KPI" cluster. |
| publisher |
The National Technical University of Ukraine "Igor Sikorsky Kyiv Polytechnic Institute" |
| publishDate |
2017 |
| url |
http://journal.iasa.kpi.ua/article/view/117180 |
| work_keys_str_mv |
AT ilinmykolai identificationoftheintensityofairpollutionsourcesbasedonhybridcomputersystems AT novikovoleksiim identificationoftheintensityofairpollutionsourcesbasedonhybridcomputersystems AT ilinmykolai identifikaciâintensivnostiistočnikovzagrâzneniâatmosferynabazegibridnyhvyčislitelʹnyhsistem AT novikovoleksiim identifikaciâintensivnostiistočnikovzagrâzneniâatmosferynabazegibridnyhvyčislitelʹnyhsistem AT ilinmykolai ídentifíkacíâíntensivnostídžerelzabrudnennâatmosferinabazígíbridnihobčislûvalʹnihsistem AT novikovoleksiim ídentifíkacíâíntensivnostídžerelzabrudnennâatmosferinabazígíbridnihobčislûvalʹnihsistem |
| first_indexed |
2024-04-08T15:05:59Z |
| last_indexed |
2024-04-08T15:05:59Z |
| _version_ |
1795779471683354624 |