L.P. Feldman, V.A. Svjatnyj, O.V. Moldovanova

feldman@pmi.donntu.ru
svjatnyj@cs.donntu.ru
Fakultat fur Rechentechnik und Informatik (FRTI)
Nationale technische Universität Donezk, Artemstrasse 58, 83000 Donezk, Ukraine

M. Resch, U. Küster
resch@hlrs.de
kuester@hlrs.de
Hochstleistungsrechenzentrum Stuttgart (HLRS), Nobelstr. 19, 70550 Stuttgart

Kurzfassung

In Zusammenhang mit der Komplexität der technischen Netze verschiedener Gegenstandsgebiete als Modellierungs- und Simulationsobjekte mit verteilten Parametern wird vorgeschlagen, eine problemorientierte parallele Simulationsumgebung (PSU) zu entwickeln. Im Beitrag werden die PSU-Strukturorganisation, parallele Algorithmen und Simulationssoftware sowie die Implementierungsergebnisse und Anwendungsperspektiven vorgestellt. Die Konzeption der Simulationsumgebung vereinigt verschiedene Aspekte des Simulationsprozesses, Hardwareressourcen, System- und Simulationssoftware, die alle Etappen der Modellierung und Simulation unterstützen.

1. Einleitung

Die in verschiedenen Gebieten angewandten technischen Netze sind Modellierungs- und Simulationsobjekte mit verteilten Parametern. Wegen Nichtlinearitäten, großen Dimensionen der ursprünglichen und diskretisierten Netztopologien, physikalisch verschiedener dynamischen Prozesse sowie den darauf definierten höchstdimensionalen Differential-Algebra-Gleichungssystemen gehören die Netzobjekte zu den komplexen dynamischen Systemen. Die Modellierungssystematik solcher Systeme wird als wichtiger Entwicklungsgegenstand paralleler Simulationstechnik [1] betrachtet, die aufgrund der netzobjektspezifischen Anforderungen eine neue Systemorganisation der Simulationsmittel als problemorientierte parallele Simulationsumgebung (PSU) bietet. Die PSU-Konzeption wurde im Rahmen der Kooperation von FRTI der Nationalen Technischen Universität Donezk und ISR, IPVS, HLRS der Universität Stuttgart entworfen.

2. Struktur der parallelen Simulationsumgebung

Problemorientierte parallele Simulationsumgebung für dynamische Netzobjekte mit verteilten Parametern (DNVP) ist ein System, bestehend aus parallelen Rechenressourcen, Arbeitsplätzen, Peripheriegeräten, System- und Simulationssoftware, das sowohl Modellerstellung als auch dessen Verwendung unterstützt. Die Problem-Orientierung der Simulationsumgebung besteht in der benutzerfreundlichen Beschreibung des Netzobjektes, in der spezifischen Vorstellung der Simulationsergebnisse, in der Wahl von wirksamen Visualisierungsverfahren sowie in der problembezogenen Entwicklung der Simulationssoftware und Benutzeroberfläche (BOF).

Abb.1. : Hardwarestruktur von PSU.

Zu den parallelen Ressourcen gehören Rechensysteme mit MIMD-Architekturen, sowie PC-Cluster. Der Zugriff auf die Hardware wird mit Hilfe von Netzen von Arbeitsplätzen aus durchgeführt. Peripheriegeräte visualisieren und dokumentieren die Simulationsergebnisse. Ein Web-Server erlaubt einen Web-basierten Ansatz zur parallelen Modellierung und Simulation von dynamischen Netzobjekten mit verteilten Parametern zu realisieren.
Die Web-Simulation basiert auf dem Prinzip der Fernsimulation [1]. Das Common Gateway Interface (CGI) unterstützt die Datenübergabe über das Netz und den Start eines CGI-Scripts auf dem Server. CGI-Scripts sind mit Hilfe von Programmiersprache C++ implementiert (Bild 2). Das CGI-Script startet die Simulation, erstellt die Ergebnisse auf einer HTML-Seite und übergibt diese Seite dem Benutzer.

Abb.2. : CGI-basierte Web-Verbindung.

Die PSU-Systemsoftware enthält parallele Betriebssysteme der MIMD-Rechner, parallele Programmierungssysteme, eine web-basierten Benutzeroberfläche, ein Datenbankverwaltungssystem sowie Systemprogramme für Peripheriegeräte.

Abb.3. : PSU-Software Struktur.

Die PSU-Simulationssoftware hat die folgenden Hauptkomponenten: eine DNVP-Simulationssoftware, ein Verbindungssubsystem, ein Login Subsystem, ein Benutzerverwaltungssubsystem, ein Visualisierungssubsystem sowie eine Datenbank für Modelle und ihre Parameter. Alle diese Softwarekomponenten gewährleisten eine web-basierte Benutzeroberfläche für Modellentwickler.

3. DNVP-Simulationssoftware

Die DNVP-Simulationssoftware wurde als die integrierten Programmkomponenten (Topologieanalysator, Gleichungsgenerator und auf verschiedenen numerischen Verfahren basierenden Gleichungslöser) entwickelt, implementiert und experimentell untersucht.
Der Topologieanalysator liefert die für Erstellung der Simulationsmodelle notwendige Information über diskretisierte ursprüngliche Netztopologie.
Der Gleichungsgenerator ist ein Programm, das auf der Grundlage von gegebenen Daten und Angaben des Topologieanalysators die Gleichungen des DNVP erstellt und auf die konventionellen sowie virtuellen parallelen Simulationsmodelle transformiert. Die Implementierung des Topologieanalysators und des Gleichungsgenerators für DNVP erlaubt die rechnerunterstützte Modellierung von Objekten der betrachtenden Klasse. Die Implementierung erfolgt in C++.
Der Gleichungslöser stellt ein Programm dar, das zyklisch einen Algorithmus der numerischen Lösung des generierten Matrix-Gleichungssystems durchläuft. Basierend auf Anforderungen der PSU, wird der Lösungsalgorithmus so erstellt, dass Benutzer verschiedene parallele Implementierungen mehrerer numerischer Verfahren auswählen kann. Das sind Runge-Kutta (4. Ordnung) und Adams-Bashforth (2. Ordnung) Verfahren, die in modernen Simulationssprachen implementiert sind. Ihre Verwendung in PSU stimmt mit dem Nachfolgeprinzip von parallelen Umgebungen mit sequentiellen Simulationsmitteln für dynamische Netzobjekte überein. Außerdem wird ein blockartiges 2-Punkt Einschritt-Differenzverfahren für die Simulation verwendet. Das Verfahren für das System der gewöhnlichen Differenzgleichungen hat die folgende Form [4]:

Hier sind n – eine Blocknummer, q – eine Gleichungsnummer, – ein Intervall zwischen Punkten des Blockes, , j = 0, 1, 2.
Das nichtlineare Gleichungssystem (1) wird mit Hilfe des folgenden Iterationsverfahrens gelöst:

Hier ist s – eine Iterationsnummer.
Mögliche Parallelisierungsansätze [2] für Entwicklung des parallelen DNVP-Simulationsmodells wurden untersucht. Der Gleichungslöser wurde mit Hilfe von Programmiersprache C++ und der MPI-Bibliothek implementiert. Für die Parallelisierung wurde die SPMD-Organisation des Lösers ausgewählt.
Die Simulationsergebnisse werden in Text-Dateien gespeichert. Der spezieller CGI-Script wandelt die Daten der Text-Dateien mit Hilfe von GNUPlot Software in GIF-Format um und dann erstellt eine HTML-Seite mit der graphischen Darstellung der Ergebnisse.

Abb.4. : Beispiel der HTML-Seite mit Ergebnissen.

4. Zusammenfassung und Ausblick

Die Problem orientierte PSU wurde von Autoren als verteiltes System mit den parallelen Rechenressourcen realisiert und experimentell untersucht. Als dynamische Modellierungs- und Simulationsobjekte wurden dabei industrienahe Grubenbewetterungsnetze mit verteilten Parametern betrachtet. Die Analyse von Simulationsergebnissen zeigt, dass PSU arbeitsfähig ist, die PSU-Strukturkomponenten die vordefinierten Funktionen zuverlässig erfüllen, die rechnergestützte Erstellung der parallelen Modelle von Netzobjekten realisiert wird, die vorgeschlagenen Parallelisierungsansätze als Basis für die Entwicklung der parallelen Simulationsalgorithmen und Programmen sowie der Prozessorzuordnung dienen. PSU wird in der Kohleindustrie für die modellgestützte Entwicklung der Automatisierungssysteme für Grubenbewetterung und für die Lehre an den beteiligten Universitäten benutzt.

Literatur

[1]L. Feldmann, V. Svjatnyj, V. Lapko, E.-D. Gilles, A. Reuter, K. Rothermel, M. Zeitz: Parallele Simulationstechnik.- Problems of Simulation and Computer-Aided Design of Dy-namic Systems. Collected Volume of scientific papers. Donetsk State Technical University, Donetsk, 1999, 9 – 19.
[2] Svjatnyj, V.A., Moldovanova, O.V., Tschepzov, A.A., Zeitz, M., Rothermel, K.: Generierung und parallele Lösung von Simulationsmodellen für Netzobjekte mit verteilten Parametern. In: R. Hohmann (Hrsg.), Tagungsband 17. ASIM-Symposium Simulationstechnik, Magdeburg 2003, SCS 2003, S. 193 – 198. 14. Symposium ASIM'2000, Tagungsband, SCS, 2000, 235 – 240.
[3] Lorenz,P., Schriber, T.J., Dorwarth, H., Ritter, K.-C.: Towards a web based simulation environment. Proceedings of the 29th conference on Winter simulation. p. 1338-1344. December 07-10, 1997. Atlanta, Georgia, United States.
[4] Feldmann, L.P., Svjatnyj, V.A.: Stabilität von parallelen Simulationsverfahren für dynamische Systeme mit konzentrierten Parametern. In: R. Hohmann (Hrsg.), Tagungsband 17. ASIM-Symposium Simulationstechnik, Magdeburg 2003, SCS 2003, S.