Принципы организации программно-аналитической системы для параллельной обработки сейсмических данных

Прогресс в развитии современных информационных технологий непосредственно связан с применением ресурсоемких приложений в наукоемких исследованиях, а также в промышленных прикладных задачах. В настоящее время остро стоит проблема анализа больших объемов геофизических данных и повышения производительности систем для их исследования. Один из путей решения данной проблемы заключается в применении многопроцессорных ЭВМ и многомашинных вычислительных комплексов, способных производить параллельную, в том числе распределенную, обработку данных. В работе представлены описание и реализация вычислительной модели для параллельной обработки сейсмических данных на базе системы LuNA для автоматического конструирования параллельных программ.

1. A foreign function library for Python// Python Documentation [Электронный ресурс]. URL: https://docs.python.org/2/library/ctypes.html (дата обращения: 2023).

2. Kholodkov K. I., Aleshin I. M. Exact calculation of a posteriori probability distribution with distributed computing systems // Computer Research and Modeling. 2015. P. 539–542.

3. 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 // Lecture Notes in Computer Science. Springer Cham. 2015. V. 9465. P. 292–303. DOI 10.1007/978-3-319-25527-9_19.

4. Malyshkin V. E., Perepelkin V. A. LuNA Fragmented Programming System, Main Functions and Peculiarities of Run-Time Subsystem // Parallel Computing Technologies. 2011. LNCS 6873. P. 53–61.

5. Matplotlib: Python plotting – Matplotlib 3.2.1 documentation // Matplotlib Documentation [Электронный ресурс]. URL: https://matplotlib.org/ (дата обращения: 2023).

6. Караваев Д. А., Якименко А. А., Булавина Н. А. Технология моделирования полного сейсмического поля на высокопроизводительных вычислительных системах // Труды XIII Международной научно-технической конференции «Актуальные проблемы электронного приборостроения», 3–6 октября 2016, Новосибирск. С. 41–45.

7. Python interface to Tcl/Tk // Python Documentation [Электронный ресурс]. URL: https://docs.python.org/3/library/tkinter.html (дата обращения: 2023).

8. The sound amplifying forest with emphasis on sounds from wind turbines‖ Elis Johansson // Department of Civil and Environmental Engineering. Division of Applied Acoustics. Chalmers University of Technology. Sweden. 2010. 97 p.

9. Марапулец Ю. В., Сенкевич Ю. И., Луковенкова О. О., Солодчук А. А., Ларионов И. А., Мищенко М. А., Малкин Е. И., Щербина А. О., Гапеев М. И. Комплексный анализ акустических и электромагнитных сигналов для оценки уровня сейсмической опасности: монография. Владивосток: Дальнаука, 2020. 120 с.

10. Вальковский В. А., Малышкин В. Э. Синтез параллельных программ и систем на вычислительных моделях. Новосибирск: Наука, 1988. 129 с.

11. Bendat J. S., Piersol A. G. Random data: analysis and measurement procedures. New York (N.Y.) Wiley-Interscience, 1971. 88 p.