О распараллеливании локального элиминационного алгоритма

Целью настоящей работы служит определение стратегий распараллеливания локального элиминационного алгоритма для разреженных задач дискретной оптимизации на основе использования современных вычислительных архитектур. Независимые подзадачи, соответствующие разным блокам, и подзадачи, соответствующие независимым ветвям обобщенного элиминационного дерева, могут решаться параллельно при помощи таких вычислительных архитектур, как многоядерные процессоры, графические процессоры (GPU) и GRID.  Для параллельной реализации локального элиминационного алгоритма предлагается использовать гибридную схему  "мастер-рабочий", которая допускает одновременное использование CPU и GPU, причем  GPU, множество основных параллельных машин с общей памятью, выступают в качестве рабочих процессоров и выполняют решение подзадач ДО для блоков, а CPU используется в качестве мастера.