В связи с развитием новых технологий и расширением сферы применения вычислительной техники и сетей, в частности, с появлением Интернета вещей все чаще возникает потребность в применении совокупности вычислительных устройств для решения одной задачи. При этом чаще всего эти устройства являются географически распределенными и отличаются друг от друга техническими характеристиками. В данной статье рассматривается возможность адаптации методов параллельных вычислений, изначально предназначенных для систем с раздельной памятью, к распределенным системам. Рассматриваются особенности распределенных систем, способы представления таких систем и алгоритмов на этих системах. В статье предлагается подход к представлению алгоритмов с учетом особенностей распределенной системы в виде проекции информационного графа алгоритма на граф взаимосвязей узлов. Этот подход позволяет исследовать алгоритм в статическом режиме, не перебирая при этом все состояния сети и алгоритма. С. 31-38.

In connection with the development of new technologies and the expansion of the use of computers and networks, in particular with the advent of the Internet of things, there is an increasing need to use a combination of computing devices to solve one problem. pagebreak In this case, most often these devices are geographically distributed and differ from each other by technical characteristics. This article explores the possibility of adapting the methods of parallel computations originally intended for systems with separate memory to distributed systems. The features of distributed systems, ways of representing such systems and algorithms on these systems are considered. The article proposes an approach to the representation of algorithms taking into account the features of a distributed system in the form of a projection of an information graph of the algorithm onto a interconnection graph. This approach allows us to investigate the algorithm in static mode without going through all the network and algorithm states.

В данной статье предлагается анализ разработанных нами методов оптимизации параллельного алгоритма с учётом и без учёта времени выполнения каждой операции. Данные методы могут быть применены как к последовательным алгоритмам для получения их параллельного аналога, так и к параллельным алгоритмам с целью повышения их качества. Предлагаемые методы оптимизации параллельного алгоритма позволяют уменьшить объём коммуникаций между процессорами и соответственно сократить время выполнения всего алгоритма. С. 38–48.

In this paper, we propose an analysis of our (developed by us) methods for optimizing the parallel algorithm, taking into account and without taking into account the execution time of each operation. These methods can be applied on sequential algorithms in order to obtain their parallel analogue as well as on parallel algorithms in order to improve their quality. The proposed methods for optimizing the parallel algorithm can reduce the amount of communication between processors and, accordingly, reduce the execution time of the entire algorithm.