Разработка базы активных знаний для задачи численного моделирования релятивистских гидродинамических потоков на основе реализации RHydroBox3D

Виталий Андреевич Спирин; Владислав Александрович Перепёлкин; Виктор Эммануилович Малышкин

doi:10.14529/cmse260304

Авторы

Виталий Андреевич Спирин Институт вычислительной математики и математической геофизики Сибирского отделения Российской академии наук, Новосибирск
Владислав Александрович Перепёлкин Институт вычислительной математики и математической геофизики Сибирского отделения Российской академии наук, Новосибирск https://orcid.org/0000-0002-6998-4525
Виктор Эммануилович Малышкин Институт вычислительной математики и математической геофизики Сибирского отделения Российской академии наук, Новосибирск https://orcid.org/0000-0002-7874-3686

DOI:

https://doi.org/10.14529/cmse260304

Ключевые слова:

концепция активных знаний, база активных знаний, система LuNA, автоматическое конструирование параллельных программ, высокопроизводительные вычисления, релятивистская гидродинамика

Аннотация

В работе рассматривается автоматизация конструирования эффективных параллельных программ на основе концепции активных знаний на примере задачи численного моделирования релятивистских гидродинамических потоков. Разработка эффективных параллельных программ является сложной задачей, так как для этого требуется специальная квалификация в области системного программирования. Для снижения трудоемкости разработки параллельных программ с получением приемлемой эффективности развивается направление автоматического конструирования параллельных программ. В общей постановке задача автоматического конструирования эффективных параллельных программ является алгоритмически труднорешаемой, поэтому для разных предметных областей рассматривается частная постановка. Концепция активных знаний является подходом для автоматического конструирования параллельных программ, на основе которого возможно конструировать эффективные параллельные программы в разных предметных областях. Это достигается за счет разработки для каждой рассматриваемой предметной области соответствующей базы активных знаний — частичного формального описания предметной области. Такое описание может использоваться системой активных знаний (например, системой LuNA) для непосредственного конструирования программ. В работе рассматривается разработка базы активных знаний для задачи численного моделирования релятивистских гидродинамических потоков. Проводится анализ существующих реализаций решения задачи, на основе которых конструируется база активных знаний. В нее включаются операции, переменные и специальная информация, которые позволяют решать задачу с помощью одномерной декомпозиции с разбиением сетки на разное количество доменов при разных конфигурациях вычислительной системы. Полученная база активных знаний была реализована в системе LuNA. Проведено сравнение эффективности полученных программ на основе базы активных знаний с существующими реализациями, в частности, с исходной реализацией на языке Fortran. На основе полученных результатов можно сказать, что программы, сконструированные на основе базы активных знаний, обладают качеством не хуже, чем Fortran-реализация, при этом база активных знаний предоставляет формальное описание задачи.

Библиографические ссылки

Kale L.V., Bhatele A. Parallel Science and Engineering Applications: The Charm++ Approach. CRC Press, 2016. 314 p. DOI: 10.1201/b16251.

Abramov S.M., Adamovich A.I., Kovalenko M.R. T-system: programming framework with support for automatic dynamic parallelization of programs. Case study of implementing a ray tracing algorithm for image rendering. Programming. 1999. Vol. 25, no. 2. P. 100–107. (in Russian).

Bosilca G., Bouteiller A., Danalis A., et al. PaRSEC: Exploiting Heterogeneity to Enhance Scalability. Computing in Science & Engineering. 2013. Vol. 15, no. 6. P. 36–45. DOI: 10.1109/MCSE.2013.98.

Bosilca G., Bouteiller A., Danalis A., et al. Flexible Development of Dense Linear Algebra Algorithms on Massively Parallel Architectures with DPLASMA. 2011 IEEE International Symposium on Parallel and Distributed Processing Workshops and Phd Forum, Anchorage, AK, USA, May 16–20, 2011. Proceedings. 2011. P. 1432–1441. DOI: 10.1109/IPDPS.2011.299.

Bauer M., Treichler S., Slaughter E., Aiken A. Legion: Expressing locality and independence with logical regions. SC ’12: Proceedings of the International Conference on High Performance Computing, Networking, Storage and Analysis, Salt Lake City, UT, USA, November 10–16, 2012. Proceedings. 2012. P. 1–11. DOI: 10.1109/SC.2012.71.

Slaughter E., Lee W., Treichler S., et al. Regent: a high-productivity programming language for HPC with logical regions. Proceedings of the International Conference for High Performance Computing, Networking, Storage and Analysis, Austin Texas, November 15–20, 2015. Proceedings. Austin, Texas: Association for Computing Machinery, 2015. Article 81. SC ’15. DOI: 10.1145/2807591.2807629.

Malyshkin V. Active Knowledge, LuNA and Literacy for Oncoming Centuries. Programming Languages with Applications to Biology and Security: Essays Dedicated to Pierpaolo Degano on the Occasion of His 65th Birthday / ed. by C. Bodei, G. Ferrari, C. Priami. Cham: Springer International Publishing, 2015. P. 292–303. DOI: 10.1007/978-3-319-25527-9_19.

Malyshkin V.E., Perepelkin V.A. Construction of active knowledge bases for automation of parallel programs construction based on LuNA system. Parallel Computational Technologies (PCT’2024): Proceedings of the International Scientific Conference, Chelyabinsk, Russia, April 2–4, 2024. Chelyabinsk: Publishing of the South Ural State University, 2024. P. 126–136. (in Russian) DOI: 10.14529/pct2024.

Valkovsky V.A., Malyshkin V.E. Synthesis of parallel programs and systems based on computational models. Novosibirsk: Nauka. Siberian branch, 1988. 126 p. (in Russian).

Kulikov I. A new code for the numerical simulation of relativistic flows on supercomputers by means of a low-dissipation scheme. Computer Physics Communications. 2020. Vol. 257. P. 107532. DOI: 10.1016/j.cpc.2020.107532.

Achikanath Chirakkara R., Federrath C., Seta A. AHKASH: a new Hybrid particle-in-cell code for simulations of astrophysical collisionless plasma. Monthly Notices of the Royal Astronomical Society. 2024. Vol. 534, no. 4. P. 3761–3782. DOI: 10.1093/mnras/stae2188.

Yuan Y., Chen A.Y., Luepker M. Physics of pair-producing gaps in black hole magnetospheres: Two-dimensional general relativistic particle-in-cell simulations. The Astrophysical Journal. 2025. Vol. 985, no. 2. P. 159. DOI: 10.3847/1538-4357/adce79.

Sun X., Bai X.-N. The magnetohydrodynamic-particle-in-cell module in Athena++: implementation and code tests. Monthly Notices of the Royal Astronomical Society. 2023. Vol. 523, no. 3. P. 3328–3347. DOI: 10.1093/mnras/stad1548.

Surmin I.A., Bastrakov S.I., Efimenko E.S., et al. Particle-in-Cell laser-plasma simulation on Xeon Phi coprocessors. Computer Physics Communications. 2016. Vol. 202. P. 204–210. DOI: 10.1016/j.cpc.2016.02.004.

Gruber T.R. Toward principles for the design of ontologies used for knowledge sharing? International Journal of Human-Computer Studies. 1995. Vol. 43, no. 5. P. 907–928. DOI: 10.1006/ijhc.1995.1081.

Cecconi B., Debisschop L., Derrière S., et al. OntoPortal-Astro, a semantic artefact catalogue for astronomy. Astronomy and Computing. 2025. Vol. 53. P. 100991. DOI: 10.1016/j.ascom.2025.100991.

Salayandia L., Roach S., Gates A.Q. Program synthesis from Workflow-Driven Ontologies. NAFIPS 2008 - 2008 Annual Meeting of the North American Fuzzy Information Processing Society, New York, NY, USA, May 19–22, 2008. Proceedings. 2008. P. 1–6. DOI: 10.1109/NAFIPS.2008.4531306.

Jackson P. Introduction to expert systems. Harlow, England: Addison-Wesley, 1998. 560 p.

Sapetina A., Kulikov I., Zagorulko G., Glinskiy B. Constructing an Expert System for Solving Astrophysical Problems Based on the Ontological Approach. Parallel Computational Technologies, Dubna, Russia, March 29–31, 2022, Revised Selected Papers / ed. by L. Sokolinsky, M. Zymbler. Cham: Springer International Publishing, 2022. P. 30–42. DOI: 10.1007/978-3-031-11623-0_3.

Malyshkin V.E., Perepelkin V.A. LuNA Fragmented Programming System, Main Functions and Peculiarities of Run-Time Subsystem. Parallel Computing Technologies, Kazan, Russia, September 19–23, 2011. Proceedings / ed. by V. Malyshkin. Berlin, Heidelberg: Springer Berlin Heidelberg, 2011. P. 53–61. DOI: 10.1007/978-3-642-23178-0_5.

Malyshkin V., Schukin G. Didal: Distributed Data Library for Development of Parallel Fragmented Programs. Parallel Computing Technologies, Astana, Kazakhstan, August 21–25, 2023. Proceedings. Vol. 14098 / ed. by V. Malyshkin. Cham: Springer Nature Switzerland, 2023. P. 30–41. DOI: 10.1007/978-3-031-41673-6_3.

Numrich R.W., Reid J. Co-array Fortran for parallel programming. SIGPLAN Fortran Forum. 1998. Vol. 17, no. 2. P. 1–31. DOI: 10.1145/289918.289920.

Schukin G., Perepelkin V., Malyshkin V. Parallelization of a Scientific Application Using Didal Distributed Data Library. Parallel Computing Technologies, Almaty, Kazakhstan, October 6–10, 2025. Proceedings / ed. by V. Malyshkin. Cham: Springer Nature Switzerland, 2026. P. 124–139. DOI: 10.1007/978-3-032-06751-7_9.

Information and Computing Center of Novosibirsk State University. URL: http://nusc.nsu.ru/wiki/doku.php/doc/index (accessed: 01.02.2026) (in Russian).