HPC (HIGH PERFORMANCE COMPUTING) YONDASHUVLARIDA GETEROGEN MA’LUMOTLAR BILAN ISHLASH STRATEGIYALARI

Аннотация

This article focuses on strategies for handling heterogeneous data in High Performance Computing (HPC) systems. It explores methods for efficiently managing diverse data types and formats, adaptive algorithms and architectures, as well as techniques for parallelization and resource optimization. Considering the growing volume and complexity of heterogeneous data, the article analyzes modern approaches to enhancing data processing efficiency in HPC systems. Key words: High Performance Computing, heterogeneous data, parallelism, data processing, optimization, algorithms, HPC architecture. Introduction (Kirish). Yuqori samarali hisoblash (HPC) tizimlari zamonaviy ilmiy va texnologik muammolarni hal qilishda muhim ahamiyatga ega. So‘nggi yillarda ma’lumotlar hajmi va turliligining keskin o‘sishi, ayniqsa geterogen ma’lumotlarning paydo bo‘lishi, HPC tizimlarida ma’lumotlarni qayta ishlash strategiyalariga yangi talablarni qo‘ymoqda. Geterogen ma’lumotlar turli formatlar, tuzilmalar va kelib chiqish manbalariga ega bo‘lib, ularni samarali boshqarish va qayta ishlash uchun moslashuvchan algoritmlar, parallellik texnikalari va optimallashtirilgan arxitekturalarni talab qiladi. Ushbu maqola HPC tizimlarida geterogen ma’lumotlar bilan ishlashning asosiy strategiyalarini ko‘rib chiqadi, shu jumladan ma’lumotlarni integratsiyalash, resurslarni taqsimlash va ishlash samaradorligini oshirish usullarini tahlil qiladi. Maqola geterogen ma’lumotlarning murakkabligini yengish va HPC tizimlarining potentsialini to‘liq ro‘yobga chiqarish uchun zamonaviy yondashuvlarni muhokama qilishga qaratilgan. Methodology (Adabiyotlar tahlili va metodlar). Zamonaviy HPC tizimlarida geterogen ma’lumotlar bilan ishlash bo‘yicha bir qator zamonaviy tadqiqotlar va ilmiy manbalar tahlil qilindi. Xususan, geterogen ma’lumotlar — ya’ni tarkibi, formati, tuzilishi yoki kelib chiqish manbasi jihatidan turlicha bo‘lgan ma’lumotlar — bilan ishlashda HPC arxitekturasi qanday moslashtirilishi kerakligi ko‘plab tadqiqotchilar tomonidan o‘rganilgan. Adabiyotlar tahlili shuni ko‘rsatadiki, asosiy muammolar quyidagilardan iborat: ma’lumotlarni saqlashda yadroli strukturaviy farqlar, real https://scientific-jl.org/obr Выпуск журнала №-71 433 Часть–7_ июня–2025 ОБРАЗОВАНИЕ НАУКА И ИННОВАЦИОННЫЕ ИДЕИ В МИРЕ 2181- 3187 vaqtda ishlov berish zarurati, ma’lumotlarning hajman katta va kechikishlarga sezgir bo‘lishi. Ilmiy tadqiqotlarda[1] geterogen ma’lumotlar bilan ishlashda turli HPC yondashuvlarining samaradorligi tahlil qilingan. Jumladan, MapReduce modeli katta hajmdagi ma’lumotlarni taqsimlab qayta ishlashda, MPI (Message Passing Interface) esa massiv parallel tizimlarda[4] samarali xabar almashishda keng qo‘llaniladi. OpenMP umumiy xotirali tizimlarda yadro darajasidagi parallellikni ta’minlasa, CUDA texnologiyasi grafik protsessorlardan (GPU) samarali foydalanish imkonini beradi.[7] Hybrid-parallel modellari esa ushbu texnologiyalarni birlashtirib, turli arxitekturalar uchun moslashuvchan hisoblash imkoniyatlarini yaratadi. Metodologiya sifatida maqolada quyidagi yondashuvlar asosida tahlil amalga oshirildi: Tasniflash va guruhlash usuli: Geterogen ma’lumotlar turli mezonlar asosida (strukturaviy, yarim-strukturaviy va nostrukturaviy) guruhlab chiqildi. Arxitektura solishtirma tahlili: GPU, CPU va FPGA asosidagi parallel hisoblash tizimlarida geterogen ma’lumotlar bilan ishlashdagi farqlar o‘rganildi. Eksperimental modellashtirish: Ma’lumotlarni parallel qayta ishlash samaradorligini baholash uchun simulyatsion model asosida bir nechta real stsenariylar ishlab chiqildi. Ishlash ko‘rsatkichlari tahlili: Turli algoritmlarning ishlash tezligi, resurslardan foydalanish samaradorligi va masshtablanuvchanligi aniqlovchi metrikalar asosida baholandi. Tahlil natijalari shuni ko‘rsatdiki, geterogen muhitda yuqori samaradorlikka erishish uchun algoritmlar moslashuvchan bo‘lishi, arxitektura esa geterogen resurslar o‘rtasida yuklamani muvozanatli taqsimlay olishi kerak. Bundan tashqari, ma’lumotlarni oldindan tahlil qilish (preprocessing) va ularni parallel ishlov berishga tayyorlash strategiyalari umumiy tizim samaradorligiga bevosita ta’sir ko‘rsatadi. Results (Natijalar). O‘tkazilgan tadqiqotlar va eksperimentlar asosida yuqori samarali hisoblash (HPC) tizimlarida geterogen ma’lumotlar bilan ishlash samaradorligini oshirishga doir bir qator muhim natijalarga erishildi. Tahlillar shuni https://scientific-jl.org/obr Выпуск журнала №-71 434 Часть–7_ июня–2025 ОБРАЗОВАНИЕ НАУКА И ИННОВАЦИОННЫЕ ИДЕИ В МИРЕ 2181- 3187 ko‘rsatdiki, ma’lumotlarning xilma-xilligi — strukturaviy, yarim-strukturaviy va nostrukturaviy shakllarda namoyon bo‘ladi — ularga ishlov berish jarayonini murakkablashtiradi. Biroq moslashuvchan arxitektura va algoritmlardan foydalanish orqali bu murakkablikni samarali boshqarish mumkin. Birinchidan, parallellik darajasining oshirilishi tizimning umumiy ishlash ko‘rsatkichlariga ijobiy ta’sir ko‘rsatdi. Ayniqsa, GPU asosida tashkil etilgan hisoblashlar