Алгоритмическая и программная реализация DSM-памяти
Предложена и апробирована программная система DSM-памяти на основе разделяемых объектов. Она обеспечивает передачу данных в одном адресном пространстве. При реализации системы использована технология XSTM для репликации объектов между процессами. Запропонована і апробована програмна система DSM-пам’...
Gespeichert in:
| Veröffentlicht in: | Штучний інтелект |
|---|---|
| Datum: | 2012 |
| 1. Verfasser: | |
| Format: | Artikel |
| Sprache: | Russisch |
| Veröffentlicht: |
Інститут проблем штучного інтелекту МОН України та НАН України
2012
|
| Schlagworte: | |
| Online Zugang: | https://nasplib.isofts.kiev.ua/handle/123456789/57073 |
| Tags: |
Tag hinzufügen
Keine Tags, Fügen Sie den ersten Tag hinzu!
|
| Назва журналу: | Digital Library of Periodicals of National Academy of Sciences of Ukraine |
| Zitieren: | Алгоритмическая и программная реализация DSM-памяти / М.К. Буза // Штучний інтелект. — 2012. — № 3. — С. 52-59. — Бібліогр.: 6 назв. — рос. |
Institution
Digital Library of Periodicals of National Academy of Sciences of Ukraine| _version_ | 1860202373696192512 |
|---|---|
| author | Буза, М.К. |
| author_facet | Буза, М.К. |
| citation_txt | Алгоритмическая и программная реализация DSM-памяти / М.К. Буза // Штучний інтелект. — 2012. — № 3. — С. 52-59. — Бібліогр.: 6 назв. — рос. |
| collection | DSpace DC |
| container_title | Штучний інтелект |
| description | Предложена и апробирована программная система DSM-памяти на основе разделяемых объектов. Она обеспечивает передачу данных в одном адресном пространстве. При реализации системы использована технология XSTM для репликации объектов между процессами.
Запропонована і апробована програмна система DSM-пам’яті на основі розділюваних об’єктів. Вона забезпечує передачу даних в одному адресному просторі. При реалізації системи використана технологія XSTM для реплікації об’єктів між процесами.
Programming system DSM – memory on the base of distributed objects is suggested. System supported data transfer in common address. Technology XSTM was used for replication objects between processors.
|
| first_indexed | 2025-12-07T18:10:53Z |
| format | Article |
| fulltext |
«Искусственный интеллект» 3’201252
2Б
УДК 681.3
М.К. Буза
Белорусский государственный университет, г. Минск, Беларусь
Беларусь, г. Минск, пр-т Независимости, 4, bouza@bsu.by
Алгоритмическая и программная реализация
DSM-памяти
M.K. Bouza
Belarusian State University
Pr. Nezavisimosti 4, Minsk, Belorussia, bouza@bsu.by
Programming Support DSM-Memory
М.К. Буза
Білоруський державний університет, м. Мінськ, Білорусь
Білорусь, м. Мінськ, пр-т Незалежності, 4, bouza@bsu.by
Алгоритмічна і програмна реалізація DSM-пам’яті
Предложена и апробирована программная система DSM-памяти на основе разделяемых объектов. Она
обеспечивает передачу данных в одном адресном пространстве. При реализации системы использована
технология XSTM для репликации объектов между процессами.
Ключевые слова: распределенная память, репликация, тестирование, когерентность.
Programming system DSM – memory on the base of distributed objects is suggested. System supported data
transfer in common address. Technology XSTM was used for replication objects between processors.
Key words: shared memory, replication, testing, coherence.
Запропонована і апробована програмна система DSM- пам’яті на основі розділюваних об’єктів. Вона
забезпечує передачу даних в одному адресному просторі. При реалізації системи використана технологія
XSTM для реплікації об’єктів між процесами.
Ключові слова: розподілена пам’ять, реплікація, тестування, когерентність.
Введение
Для решения сложных научных и инженерных задач требуются высокопро-
изводительные масштабируемые вычислительные системы параллельного действия,
которые сегодня создаются на основе кластерных технологий. Однако эффектив-
ность использования таких архитектур существенно зависит от наличия моделей и
средств проектирования распределенных приложений [1], [2]. Одним из требований
к таким моделям и средствам сегодня является степень масштабируемости.
Кластерные системы, построенные на базе высокоскоростных сетевых технологий
(Fast Ethernet, Gigabit Ethernet) имеют большую латентность и меньшую производи-
тельность, чем системы, построенные на специализированных интерфейсах (SCI, My-
rinet, Infiniband) [3].
Так, например, в кластерах «СКИФ» используются на первом уровне сети Fast
Ethernet или Gigabit Ethernet для функции управления, на втором, построенном на
базе интерфейсов SCI, Infiniband или Myrinet, обеспечивается высокоскоростной
транспорт данных между узлами кластера. Обычно подобные интерфейсы позволяют
создавать связи между узлами с гиперкубической топологией.
mailto:bouza@bsu.by
mailto:bouza@bsu.by
mailto:bouza@bsu.by
Алгоритмическая и программная реализация DSM-памяти
«Штучний інтелект» 3’2012 53
2Б
Однако для ряда классов задач с последовательно-параллельными вычисле-
ниями с небольшой долей операций обмена данными между параллельными ветвями
кластерные системы на базе высокоскоростных сетевых технологий выигрывают по
соотношению стоимость / производительность.
Классические методы разработки распределенных приложений базируются на
модели передачи сообщений, поддерживаемой коммуникационной библиотекой MPI
(Message Passing Interface) [4]. Доступ к разделяемым данным в этой модели обеспе-
чивается посредством явных операций посылки и приема сообщений, что сильно
усложняет программирование, отладку программ и применение для масштабируемых
приложений, которые не должны зависеть от количества процессоров.
Более привлекательной моделью для построения распределенных масштабиру-
емых приложений для кластерных систем является модель общей распределенной
памяти DSM (Distributed Shared Memory) [2].
DSM – виртуальное адресное пространство, разделяемое всеми узлами (процес-
сорами) распределенной системы. Использование DSM-модели при разработке распре-
деленных приложений позволяет уделять основное внимание алгоритмическим воп-
росам, а не разделению данных и коммуникации. Создав абстракцию общей памяти,
передача данных будет осуществляться в одном адресном пространстве.
В связи с этим актуальной становится задача разработки программной системы
обеспечения консистентности объектов и универсального доступа к ним.
Цель данной работы – использование DSM-модели при создании абстракции
общей памяти для реализации передачи данных в одном адресном пространстве.
1 Исследование алгоритмов когерентности памяти
в распределенных системах
DSM-память может быть реализована на различных уровнях: аппаратном и прог-
раммном. Примером аппаратной реализации являются системы, построенные по
технологии NUMA (Nou Uniform Memory Access) [5]. Наряду с доступом к собст-
венной локальной памяти все узлы с помощью специальной логики имеют доступ к
пространству оперативной памяти других узлов.
В данной работе предложена программная реализация DSM-памяти с использо-
ванием технологии репликации объектов.
1.1 Основные алгоритмы реализации DSM
Главная цель реализации DSM-модели – повышение производительности системы
за счет обеспечения доступа к разделяемым данным одновременно на нескольких узлах.
Алгоритм с центральным сервером. Все разделяемые данные поддерживает цент-
ральный сервер. Он возвращает данные клиентам по их запросам на чтение, запись,
корректирует данные и посылает клиентам в ответ квитанции. Клиенты могут исполь-
зовать тайм-аут для посылки повторных запросов при отсутствии ответа сервера.
Дубликаты запросов на запись могут распознаваться путем нумерации запросов. Если
несколько повторных обращений к серверу остались без ответа, приложение получит
отрицательный код ответа. Чтобы избежать этого, разделяемые данные могут быть
распределены между несколькими серверами. Алгоритм прост в реализации, но сервер
может стать узким местом.
Миграционный алгоритм. Он обеспечивает перемещение данных в точку их вос-
требования в текущий момент времени. Это позволяет последовательные обращения
Буза М.К.
«Искусственный интеллект» 3’201254
2Б
А
к данным осуществлять локально. Миграционный алгоритм позволяет обращаться к
одному элементу данных в любой момент времени только одному узлу.
Обычно мигрирует целиком страницы или блоки данных, а не запрашиваемые
единицы данных для снижения стоимости миграции. Однако такой подход приводит
к трэшингу, когда страницы очень часто мигрируют между узлами при малом коли-
честве обслуживаемых запросов.
Алгоритм размножения для чтения. Данный алгоритм расширяет миграционный
алгоритм механизмом размножения блоков данных, позволяя либо многим узлам иметь
возможность одновременного доступа по чтению, либо одному узлу иметь возможность
читать и писать данные. Производительность повышается за счет возможности одно-
временного доступа по чтению, но запись требует серьезных затрат для уничтожения
всех устаревших копий блока данных или их коррекции.
Алгоритм полного размножения. Алгоритм позволяет многим узлам иметь одно-
временный доступ к разделяемым данным на чтение и запись (протокол многих чита-
телей и многих писателей). Поскольку многие узлы могут писать данные параллельно,
требуется для поддержания согласованности данных контролировать доступ к ним.
Одним из способов обеспечения консистентности данных является использо-
вание специального процесса для упорядочивания модификаций памяти. Все узлы,
желающие модифицировать разделяемые данные, должны посылать свои модификации
этому процессу. Он будет присваивать каждой модификации очередной номер и рас-
сылать его широковещательно вместе с модификацией всем узлам, имеющим копию
модифицируемого блока данных.
Для повышения эффективности рассмотренных алгоритмов необходимо изменить
семантику обращений к памяти.
1.2 Модели консистентности DSM-памяти
Особую значимость для систем распределенной памяти имеют модели консис-
тентности, которые представляют собой некоторое соглашение между программами
и памятью, в котором указывается, что при соблюдении программами определенных
правил работа модулей памяти будет корректной [2]. Ниже приведены модели кон-
систентности, используемые в системах с распределенной памятью. Различия между
ними определяются ограничениями моделей, простотой реализации и способами прог-
раммирования:
Строгая консистентность – модель консистентности, удовлетворяющая условию:
операция чтения ячейки памяти с адресом x должна возвращать значение, записанное
самой последней операцией записи с адресом x.
Строгая консистентность представляет собой идеальную модель для программи-
рования, но ее, к сожалению, невозможно реализовать для распределенных систем.
Однако практический опыт показывает, что в некоторых случаях можно обходиться
и более «слабыми» моделями.
Последовательная консистентность – результат выполнения должен быть тот
же, как если бы операторы всех процессоров выполнялись в некоторой последова-
тельности, определяемой программой этого процессора.
Это определение означает, что при параллельном выполнении все процессы
должны «видеть» одну и ту же последовательность записей в память.
Последовательная консистентность только точно гарантирует, что все процессы
знают последовательность всех записей в память. Результат повторного выполнения
параллельной программы в системе с последовательной консистентностью (как, впро-
Алгоритмическая и программная реализация DSM-памяти
«Штучний інтелект» 3’2012 55
2Б
чем, и при строгой консистентности) может не совпадать с результатом предыдущего
выполнения этой же программы, если в программе нет регулирования операций дос-
тупа к памяти с помощью механизмов синхронизации.
Причинная консистентность представляет собой более слабую модель по срав-
нению с последовательной моделью, поскольку в ней не всегда требуется, чтобы все
процессы видели одну и ту же последовательность записей в память, а проводится
различие между потенциально зависимыми и независимыми операциями записи.
При этом последовательность операций записи, которые потенциально причинно зави-
симы, должна наблюдаться всеми процессами системы одинаково, параллельные опе-
рации записи могут наблюдаться разными узлами в разном порядке.
Система DSM может осуществить такую зависимость посредством нумерации
всех записей на каждом процессоре, распространения этих номеров по всем про-
цессорам вместе с модифицируемыми данными и задержки любой модификации на
любом процессоре до тех пор, пока он не получит все те модификации, о которых
известно процессору – автору задерживаемой модификации.
Слабая консистентность основана на выделении среди переменных специальных
синхронизационных переменных и описывается следующим: доступ к синхрониза-
ционным переменным определяется моделью последовательной консистентности и
запрещен (задерживается), пока не выполнены все предыдущие операции записи или
пока не выполнены все предыдущие обращения к синхронизационным переменным.
Консистентность по выходу – введены специальные функции обращения к
синхронизационным переменным: acquire – захват синхронизационной переменной,
информирует систему о входе в критическую секцию; release – освобождение син-
хронизационной переменной, определяет завершение критической секции. Захват и
освобождение используется для организации доступа не ко всем общим переменным,
а только к тем, которые защищаются данной синхронизационной переменной.
Консистентность по входу – пример модели консистентности, которая ориен-
тирована на использование критических секций. Как и в предыдущей модели, эта
модель консистентности требует от программистов (или компиляторов) использование
механизма захвата / освобождения для выполнения критических секций. Однако здесь
требуется, чтобы каждая общая переменная была связана с некоторой синхрониза-
ционной переменной (типа семафора или события), при этом если доступ к элементам
массива, или различным отдельным переменным, может производиться независимо
(параллельно), то эти элементы массива (общие переменные) должны быть связаны с
разными синхронизационными переменными.
2 Модель абстракции распределенного объекта
Распределенная система должна предоставлять приложениям удобный интерфейс
ко всем ресурсам. С этой целью предлагается реализация DSM-памяти как образ
единой системы [6]. Это означает, что для прикладного программного обеспечения
распределенная вычислительная система выглядит как централизованная. Данное свой-
ство позволяет разработчику абстрагироваться от физического расположения ресурсов,
с которыми взаимодействует приложение и сосредоточиться на функциональности,
которую они предоставляют. Это можно представить, как показано на рис. 1.
Реализация образа единой системы основана на абстракции распределенного
объекта. Каждый объект предоставляет набор четко определенных интерфейсов, кото-
рые могут вызываться другими объектами. Объекты глобально, единообразно доступны
посредством своих интерфейсов из всех узлов кластерной системы.
Буза М.К.
«Искусственный интеллект» 3’201256
2Б
А
Рисунок 1 – Модель распределенного объекта
Ниже предлагается использовать репликацию для обеспечения эффективности
и надежности доступа к распределенным объектам.
Распределенные системы состоят из набора взаимодействующих компонентов,
расположенных в различных узлах сети. Поскольку операции, выполняемые в каждом
узле, часто зависят от команд и данных, получаемых от удаленных компонентов, за-
держки, возникающие при распределенном взаимодействии, в конечном итоге снижают
эффективность функционирования всей системы.
Для преодоления данного эффекта, в распределенных приложениях можно исполь-
зовать такие приемы, как замена удаленного взаимодействия локальными операциями и
вынесение удаленного взаимодействия за рамки критических путей выполнения прог-
раммы. Замена удаленного взаимодействия локальным предполагает, что состояние
объекта-сервера кэшируется в узлах, где находятся клиенты. В этом случае операции
чтения могут выполняться локально над кэшированной копией объекта. Операции
записи также иногда могут выполняться локально с последующей доставкой пакета
изменений серверу. Метод вынесения удаленного взаимодействия за рамки крити-
ческих путей направлен на то, чтобы сократить время, затрачиваемое основными вы-
числительными потоками на ожидание получения удаленного сообщения. Для этого
используются вспомогательные потоки, спекулятивным образом получающие данные,
требуемые для выполнения основных вычислений.
Обобщением указанных подходов является репликация объектов. Состояние рас-
пределенного объекта может быть полностью или частично доступно локально в каждом
узле, где данный объект используется. Состояние объекта синхронизируется (репли-
цируется) между узлами. Каждый вызов метода объекта вначале обрабатывается его
репликой, находящейся в том узле, где производится данный вызов. Взаимодействие
с удаленными репликами привлекается только в тех случаях, когда этого требует
протокол репликации, например, когда необходимо получить недостающую часть сос-
тояния объекта.
Таким образом, распределенное взаимодействие перемещается вовнутрь распре-
деленного объекта. Следовательно, эффективность доступа к объекту определяется
эффективностью стратегии репликации. Очевидно, что не существует стратегии репли-
кации, одинаково эффективной для всех типов объектов. Поэтому необходимо предо-
ставить механизмы для построения реплицированных объектов. При этом для каждого
класса объектов может использоваться алгоритм репликации, обеспечивающий макси-
мально эффективный доступ с учетом семантики объекта. Такой алгоритм может быть
выбран из набора существующих стратегий репликации либо разработан специально
для данного класса объектов.
Алгоритмическая и программная реализация DSM-памяти
«Штучний інтелект» 3’2012 57
2Б
3 Репликация объектов
Основные требования, которые предъявляются к системе репликации, состоят в
том, что репликация должна быть прозрачной – обращение клиента к сервису не должно
отличаться в случае использования сервисом данных реплики и реплицированные
данные должны быть целостными. В общем виде задача репликации довольно сложна.
Отметим некоторые частные случаи, встречающиеся в практических приложениях:
Пассивная (primary – backup) репликация. Изменение данных допускается только
на одном узле (мастер – копия), а на всех других узлах данные доступны только для
чтения. Она применима, например, для резервного копирования данных в системах,
где операций изменения данных сравнительно мало по отношению к операциям из-
влечения больших объемов данных.
Активная репликация. Это ситуация, когда несколько узлов могут претендовать
на изменение объекта.
В данной работе, которая ориентирована на разработку систем проектирования
распределенных приложений для задач моделирования и вычислительного экспери-
мента, акцент делается на транзакционные механизмы и активную репликацию с бло-
кировками, которые имеют более универсальный характер.
В работе предложена собственная методика репликации объектов. Методика ос-
нована на активной репликации с блокировкой. Главным ее достоинством является
поддержка частичной блокировки. Проведено исследование и экспериментальная реа-
лизация этой методики для простых объектов.
При реализации системы использована технология XSTM (Extended Software
Transactional Memory) для репликации объектов между процессами. В настоящее время
при разработке распределенных приложений предъявляются требования их платфор-
менной независимости. В связи с этим при проектировании приложений используется
платформенно-независимый язык Java. Он является отличным выбором как для про-
ведения исследований в области высокопроизводительных вычислений, так и для
использования его при разработке промышленно эксплуатируемых приложений для
кластерных суперкомпьютерных систем и грид-сетей. В данной предметной области
Java практически не уступает в производительности языкам С, С++, но при этом зна-
чительно опережает их в удобстве и скорости разработок.
В связи с этим программная поддержка созданной DSM-системы реализована с
использованием технологий .NET и Java.
При тестировании созданной DSM-системы было разработано распределенное
приложение решения СЛАУ.
4 Тестирование системы rDSM
Разработанное распределенное приложение решения СЛАУ демонстрирует эф-
фективность использования DSM-памяти. В работе это приложение используется также
для тестирования replication DSM (rDSM) системы.
Основным параметром теста является N – размерность матрицы системы линейных
уравнений. Результатом теста является общее время Texес_m решения задачи размер-
ности N в зависимости от числа процессоров m и коэффициент ускорения вычис-
лений = Texес_m / Texес_1, где Texес_1 – время решения задачи на одном процессоре.
Тестирование проводилось в локальной сети Fast Ethernet (100 Mбит/с), в каче-
стве узлов которой были использованы компьютеры со следующими характеристиками:
процессор Intel Pentium 4 с тактовой частотой 2,66 ГГц, 1 ГБ оперативной памяти,
жесткий диск объемом 160 ГБ. Результаты тестирования приведены на рис. 2 и рис. 3.
Буза М.К.
«Искусственный интеллект» 3’201258
2Б
А
Рисунок 2 – Зависимость времени решения от числа уравнений
для различного количества процессов
Как видно из графиков, при решении систем с небольшим количеством урав-
нений система менее эффективна. Это в первую очередь связано с латентностью Fast
Ethernet и с использованием синхронизационных барьеров при решении.
При увеличении размерности матрицы сетевые задержки остаются такими же,
а время расчета матрицы на каждом цикле алгоритма увеличивается, благодаря чему
мы получаем большую загрузку задействованных в решении процессоров, чем дости-
гается хорошее распараллеливание задачи.
Рисунок 3 – Зависимость коэффициента ускорения решения от числа уравнений
для различного количества процессов в rDSM и MPI
Сравнительный анализ с приложениями, разработанными с использованием ком-
муникационной библиотеки MPI, показывает, что rDSM и MPI практически сравнимы
по производительности.
Заключение
В результате проведенных исследований предложена методика разработки рас-
пределенных приложений для кластерных систем, построенных на базе стандартных
Алгоритмическая и программная реализация DSM-памяти
«Штучний інтелект» 3’2012 59
2Б
сетевых технологий с улучшенными параметрами обработки данных. Она включает
создание DSM-памяти на основе модели регионов и механизмы репликации объектов,
обеспечивающих когерентность общей распределенной памяти.
Отличительная особенность проекта – интеграция различных типов памяти в
рамках масштабируемого виртуального адресного пространства кластерной архитек-
туры, что позволит создавать эффективные инструментальные средства для проектиро-
вания сложных распределенных приложений. Предлагаемая программная реализация
позволяет разрабатывать платформенно-независимые системы.
Внедрение разработанной методики обеспечивает интеграцию различных типов
памяти в рамках масштабируемого виртуального адресного пространства кластерной
архитектуры. Это дает возможность создавать эффективные инструментальные сред-
ства для проектирования сложных распределенных приложений, требующих больших
объемов данных при решении задач в корпоративных GRID-сетях, построенных на
основе стандартных высокоскоростных сетевых технологий.
Литература
1. Буза М.К. Параллельная обработка данных в модульных архитектурах / М.К. Буза // Вестник ком-
пьютерных и информационных технологий. – 2007. – № 6. С. 51-56.
2. Буза М.К. Методы и средства распределенной обработки данных / М.К. Буза, Л.Ф. Зимянин // Вы-
браныя навуковыя працы Беларускага Дзяржаўнага Унiверсiтэту : у 7 т. Т. 6: Матэматыка. – Мн. :
БДУ, 2001. – С. 92-116.
3. Корнеев В.В. Параллельные вычислительные системы / Корнеев В.В. – М. : Нолидж, 1999. – 320 с.
4. Шпаковский Г.И. Программирование для многопроцессорных систем в стандарте MPI / Г.И. Шпа-
ковский, Н.В. Серикова. – Мн. : БГУ, 2002. – 323 с.
5. Буза М.К. Архитектура компьютеров : учебник для университетов / Буза М.К. – Мн. : Изд-во «Новое
знание», 2007. – 559 с.
6. Буза М.К. Программная поддержка распределенной общей памяти для кластерных архитектур /
М.К. Буза, Л.Ф. Зимянин // Материалы V Международной конф.-форума (Минск, 16 – 17 ноября 2009).
Ч. II. – С. 210-213.
Literatura
1. Bouza M.K. Vestnik komp’juternyh i informacionnyh tehnologij. № 6. 2007. S. 51-56.
2. Korneev V.V. Parallel’nye vychislitel’nye sistemy. M: Nolidzh. 1999. 320 s.
3. Shpakovskij G. I. Programmirovanie dlja mnogoprocessornyh i sistem v standarte MPI. Mn.: BGU. 2002. 323 s.
4. Bouza M.K. Vybranyja navukovyja pracy Belaruskaga Dzjarzhaўnaga Universitjetu: U 7t. T. 6. Matjematyka.
Mn.: BDU. 2001. S. 92-116.
5. Bouza M.K. Arhitektura komp’juterov. Uchebnik dlja universitetov. Mn. Izd-vo “Novoe znanie”. 2007. 559 s.
6. Bouza M.K. Materialy V Mezhdunarodnoj foruma konf. Minsk. 16-17 nojabrja 2009. Ch. II. S. 210-213.
RESUME
M.K. Bouza
Programming Support DSM-Memory
Programming system DSM – memory on the base of distributed objects is suggested.
System supported data transfer in common address. Technology XSTM was used for
replication objects between processors.
Статья поступила в редакцию 31.05.2012.
|
| id | nasplib_isofts_kiev_ua-123456789-57073 |
| institution | Digital Library of Periodicals of National Academy of Sciences of Ukraine |
| issn | 1561-5359 |
| language | Russian |
| last_indexed | 2025-12-07T18:10:53Z |
| publishDate | 2012 |
| publisher | Інститут проблем штучного інтелекту МОН України та НАН України |
| record_format | dspace |
| spelling | Буза, М.К. 2014-03-03T13:59:11Z 2014-03-03T13:59:11Z 2012 2012 Алгоритмическая и программная реализация DSM-памяти / М.К. Буза // Штучний інтелект. — 2012. — № 3. — С. 52-59. — Бібліогр.: 6 назв. — рос. 1561-5359 https://nasplib.isofts.kiev.ua/handle/123456789/57073 681.3 Предложена и апробирована программная система DSM-памяти на основе разделяемых объектов. Она обеспечивает передачу данных в одном адресном пространстве. При реализации системы использована технология XSTM для репликации объектов между процессами. Запропонована і апробована програмна система DSM-пам’яті на основі розділюваних об’єктів. Вона забезпечує передачу даних в одному адресному просторі. При реалізації системи використана технологія XSTM для реплікації об’єктів між процесами. Programming system DSM – memory on the base of distributed objects is suggested. System supported data transfer in common address. Technology XSTM was used for replication objects between processors. ru Інститут проблем штучного інтелекту МОН України та НАН України Штучний інтелект Алгоритмическое и программное обеспечение параллельных вычислительных интеллектуальных систем Алгоритмическая и программная реализация DSM-памяти Алгоритмічна і програмна реалізація DSM-пам’яті Programming Support DSM-Memory Article published earlier |
| spellingShingle | Алгоритмическая и программная реализация DSM-памяти Буза, М.К. Алгоритмическое и программное обеспечение параллельных вычислительных интеллектуальных систем |
| title | Алгоритмическая и программная реализация DSM-памяти |
| title_alt | Алгоритмічна і програмна реалізація DSM-пам’яті Programming Support DSM-Memory |
| title_full | Алгоритмическая и программная реализация DSM-памяти |
| title_fullStr | Алгоритмическая и программная реализация DSM-памяти |
| title_full_unstemmed | Алгоритмическая и программная реализация DSM-памяти |
| title_short | Алгоритмическая и программная реализация DSM-памяти |
| title_sort | алгоритмическая и программная реализация dsm-памяти |
| topic | Алгоритмическое и программное обеспечение параллельных вычислительных интеллектуальных систем |
| topic_facet | Алгоритмическое и программное обеспечение параллельных вычислительных интеллектуальных систем |
| url | https://nasplib.isofts.kiev.ua/handle/123456789/57073 |
| work_keys_str_mv | AT buzamk algoritmičeskaâiprogrammnaârealizaciâdsmpamâti AT buzamk algoritmíčnaíprogramnarealízacíâdsmpamâtí AT buzamk programmingsupportdsmmemory |