Паралельне програмування в комп`ютерних системах агропромислового комплексу

Abstract

Poбoтa складається iз вступу, чoтиpьoх poздiлiв, що містять 13 рисунків та 1 таблицю, висновків тa пpoпoзицiй i списку викopистaних джерел, який налічує, 14 найменування й poзмiщений нa 2 стopiнкaх. Загальний обсяг poбoти – 74 стopiнок, з якого oснoвнoгo тексту – 52 стopiнки. Метою квaлiфiкaцiйнoї poбoти є сприяти зростанню обсягу використання паралельного програмування для розвитку агропромислового комплексу. Під час процесу виконання бакалаврської кваліфікаційної роботи були використані: метод літературного аналізу (щоб отримати теоретичну базу з даної теми, ознайомитися зі сучасними тенденціями та методиками паралельного програмування в цій галузі); емпіричні дослідження, статистичний аналіз та моделювання. В першому розділі було описано кілька типів паралельного програмування: спільна пам'ять; розподілена пам'ять; гібридне паралельне програмування. Зроблено висновок: розглянуто паралельне програмування як обчислювальну парадигму, що дозволяє розбивати складні обчислювальні завдання на менші незалежні частини, що виконуються одночасно на кількох процесорах. Було зазначено, що цей підхід забезпечує скорочений час обробки, високу пропускну здатність та ефективність. В другому розділі розглянуто: переваги та недоліки; основні інструменти, методи та моделі паралельного програмування; мови програмування; синхронізацію; розподілені системи; програмування в агропромисловому комплексі. Зроблено висновок що була проведена детальна аналітична робота щодо паралельного програмування в комп'ютерних системах агропромислового комплексу. З метою оптимізації обчислювальних завдань та підвищення продуктивності було вивчено різні підходи та технології паралельного програмування. В третьому розділі було розглянуто та наведено приклади основних підходів до ПП таких як MPI, OpenMP та CUDA; наведено алгоритм розпаралелювання моделі росту сільськогосподарських культур; показано формули для моделювання росту сільськогосподарських культур; було представлено результати аналізу прискорення та ефективності для паралельних програм. Зроблено висновок: було проведено дослідження і розробка паралельних програм для комп'ютерних систем агропромислового комплексу. Основна мета полягала в використанні паралельного програмування для підвищення продуктивності та ефективності обробки даних у сільському господарстві. У рамках дослідження були вивчені різні технології та інструменти паралельного програмування, такі як MPI, OpenMP, CUDA. Було проаналізовано їх основні принципи роботи, можливості та обмеження. Також було досліджено відповідні бібліотеки та фрейм ворки, які дозволяють реалізувати паралельні обчислення у контексті агропромислового комплексу. В четвертому розділі були розроблені рекомендації щодо заходів охорони праці та безпеки в надзвичайних ситуаціях. В загальних висновках по роботі зазначено: В результаті проведеного дослідження було показано, що застосування паралельного програмування в комп'ютерних системах агропромислового комплексу може суттєво покращити ефективність обробки даних, зменшити час виконання обчислювальних завдань та забезпечити більш точний та швидкий аналіз і прогнозування в сільському господарстві. Отже, паралельне програмування є потужним інструментом для оптимізації обчислювальних завдань в агропромисловому комплексі. Використання відповідних моделей, алгоритмів та інструментів паралельного програмування може сприяти підвищенню продуктивності, збільшенню швидкодії та зниженню витрат обробки даних, що має велике значення для розвитку сільського господарства та агропромислового сектору загалом. В додатках наведено слайди комп’ютерної презентації, апробацію роботи, довідка перевірки на плагіат.

The work consists of an introduction, four chapters containing 13 figures and 1 table, conclusions and recommendations, and a list of references, which includes 14 titles and spans 2 pages. The total volume of the work is 74 pages, with the main text comprising 52 pages. The aim of the qualification work is to contribute to the increased utilization of parallel programming for the development of the agro industrial complex. During the process of completing the bachelor's qualification work, the following methods were used: literary analysis (to obtain a theoretical basis on the topic, explore current trends and methodologies of parallel programming in this field), empirical research, statistical analysis, and modeling. In the first chapter, several types of parallel programming were described: shared memory, distributed memory, and hybrid parallel programming. The conclusion was drawn that parallel programming is a computational paradigm that allows breaking down complex computational tasks into smaller independent parts that can be executed simultaneously on multiple processors. It was noted that this approach provides reduced processing time, high throughput, and efficiency. The second chapter discusses the advantages and disadvantages, main tools, methods, and models of parallel programming, programming languages, synchronization, distributed systems, and programming in the agro-industrial complex. The conclusion states that a detailed analytical work on parallel programming in computer systems of the agro industrial complex was conducted. Various approaches and technologies of parallel programming were studied to optimize computational tasks and enhance productivity. The third chapter examines and provides examples of the main approaches to parallel programming, such as MPI, OpenMP, and CUDA. It presents the parallelization algorithm for modeling the growth of agricultural crops and shows formulas for modeling crop growth. The results of the analysis of acceleration and efficiency for parallel programs are presented. The conclusion states that research and development of parallel programs for computer systems in the agro-industrial complex were conducted. The main goal was to utilize parallel programming to enhance productivity and efficiency in data processing for agriculture. Different technologies and tools of parallel programming, such as MPI, OpenMP, and CUDA, were analyzed in terms of their principles of operation, capabilities, and limitations. Relevant libraries and frameworks enabling parallel computations in the context of the agro-industrial complex were also explored. The fourth chapter provides recommendations for occupational safety and security measures in emergency situations. In the general conclusions of the work, it is noted that the application of parallel programming in computer systems of the agro-industrial complex can significantly improve data processing efficiency, reduce task execution time, and enable more accurate and rapid analysis and forecasting in agriculture. Therefore, parallel programming is a powerful tool for optimizing computational tasks in the agro-industrial complex. The use of appropriate models, algorithms, and parallel programming tools can contribute to increased productivity, improved performance, and reduced data processing costs, which are of great importance for the development of agriculture and the agro-industrial sector as a whole. The appendices include computer presentation slides, work approval, and a plagiarism check report.