ОБЗОР ИНСТРУМЕНТАЛЬНЫХ СРЕДСТВ РАЗРАБОТКИ ПАРАЛЛЕЛЬНЫХ ГРАФОВЫХ ПРИЛОЖЕНИЙ ДЛЯ СУПЕРКОМПЬЮТЕРНЫХ КОМПЛЕКСОВ Фролов Александр Сегреевич, начальник отдела, АО «НИЦЭВТ». <...> E-mail: markov@mail.ru Аннотация: В статье рассматриваются инструментальные средства – языки программирования, библиотеки, ориентированные на обработку задач с интенсивной работой с данными, в том числе больших графов, с использованием суперкомпьютеров. <...> Для анализа были выбраны следующие программные системы: Parallel Boost Graph Library, Active Pebbles, Grappa, Parallex/HPX-5 и Charm++. <...> SURVEY OF LARGE-SCALE GRAPH PROCESSING MODELS FOR HIGH PERFOMANCE COMPUTING SYSTEMS Frolov Alexander Sergeevich, head of department, JSC SRCECT. <...> E-mail: frolov@nicevt.ru Semenov Alexander Sergeevich, Ph.D., head of sector, JSC SRCECT. <...> E-mail: markov@mail.ru Abstract: In the paper a survey of perspective programming models for large-scale graph processing is presented. <...> For analysis the following models have been selected: Parallel Boost Graph Library, Active Pebbles, Grappa, Parallex/HPX-5, and Charm++. <...> Введение Параллельная обработка больших графов – относительно новая, динамично развивающаяся область приложений суперкомпьютерных комплексов. <...> Ниже приводятся основные из них: - вычисления в графовых задачах сильно зависят от потоков данных внутри задачи, которые определяются структурой графа и, как следствие, не известны до момента начала выполнения программы; - нерегулярная структура графов сильно осложняет распределение данных по узлам вычисли6 тельной системы, что приводит к несбалансированной нагрузке на вычислительные узлы; повышение качества распределения требует выполнения предобработки графа, а также, возможно, искусственного изменения его структуры (методы «разрезания» вершин с высокой степенью (vertex splitting или vertex-cut) [2,3]); - нерегулярная структура графов приводит к низкой локализации при работе с данными, что, с одной стороны, порождает большое количество коротких сообщений, передаваемых по коммуникационной сети, с другой – нерегулярную работу с локальной памятью, что приводит к неэффективному использованию подсистемы памяти вследствие частых промахов в кэши дан ОБЗОР ИНСТРУМЕНТАЛЬНЫХ <...>