Некоторые аспекты применения предикции

Работа посвящена применению предикции при решении задач параллельного численного моделирования процессов в сплошных средах. Предложены новые интегральные модели турбулентности, основанные на введении нейросетевого предиктора в стандартные модели. Показано, что такие модели имеют более быструю сходимость и их применение ускоряет расчет. Предложены подходы к предикции данных (на базе линейных каналов-предикторов или экстраполяцинных полиномов) на стыках блоков расчетной области при использовании геометрического параллелизма. Показано, что данный подход позволяет устранить/оптимизировать часть обменов данными. Сформулирован новый, более эффективный алгоритм балансировки загрузки процессоров с применением точечной/линейной предикции времени счета. Введено понятие метаслоя программы (фонового предиктора данных и времени исполнения), намечено его применение для выбора последовательного/параллельного алгоритма, "копирования" математических алгоритмов "на лету" для построения предикторов при решении задач численного моделирования. Предложены предицирующие каналы, решающие те же задачи, а также задачи предикции данных, скрытого перехода от явных разностных схем к распараллеленным неявным.