Российский фонд
фундаментальных
исследований

Физический факультет
МГУ им. М.В.Ломоносова
 

07.21 Компьютерное моделирование в гидрофизике и гидроакустике

 

Заикин О.С. «Применение добровольных распределенных вычислений для решения ресурсоемких задач комбинаторики, криптонализа и подводной акустики» Ляпуновские чтения. Материалы конференции. г. Иркутск, 5–7 декабря 2017 г., с. 19 (2017)

В рамках добровольных распределенных вычислений (ДРВ) используются простаивающие ресурсы персональных компьютеров частных лиц со всего мира. ДРВ хорошо подходят для решения задач, которые допускают разбиение на независимые подзадачи. С помощью ДРВ был решен ряд задач астрономии, математики, медицины и т.д. Наиболее распространенной платформой для создания проектов ДРВ является BOINC (Berkeley Open Infrastructure for Network Computing). Был разработан и запущен BOINC-проект Acoustics@home, предназначенный для решения обратных задач подводной акустики. Рассматривались задачи двух видов. В задачах первого вида необходимо по полученному (от источника до приемника) акустическому сигналу восстановить профиль скорости звука в воде, а также расстояние между источником и приемником сигнала. В задачах второго вида необходимо по полученному акустическому сигналу восстановить параметры морского дна (плотность, скорость звука), а также расстояние от источника до приемника сигнала. В проекте Acoustics@home успешно решены задачи обоих видов. Был разработан и запущен BOINC-проект SAT@home, предназначенный для решения задач, сводимых к проблеме булевой выполнимости. В данном проекте были решены задачи криптоанализа генератора ключевого потока A5/1, а также ослабленные задачи криптоанализа генератора ключевого потока Bivium. При этом для нахождения декомпозиций был использован алгоритм, основанный на методе Монте-Карло. Данный алгоритм был реализован в виде параллельной программы и запускался на вычислительном кластере «Академик В.М. Матросов» Иркутского суперкомпьютерного центра СО РАН. Был разработан программный комплекс CluBORun (Cluster for BOINC Run), позволяющий увеличивать производительность BOINC-проектов за счет простаивающих ресурсов вычислительных кластеров. CluBORun был использован для ускорения проекта SAT@home, а также ряда других проектов.

Ляпуновские чтения. Материалы конференции. г. Иркутск, 5–7 декабря 2017 г., с. 19 (2017) | Рубрики: 07.01 07.21 12.01