Publication:
Разработка и исследование методов распараллеливания статистических тестов для анализа ГПСЧ

Простая страница элемента
dc.contributor.advisorВавренюк Александр Борисович
dc.contributor.authorБаранова, Е. А.
dc.date.accessioned2025-02-12T15:27:16Z
dc.date.available2025-02-12T15:27:16Z
dc.date.issued2019
dc.descriptionУровень образования: магистратура; Код направления/специальности: 09.04.01; Группа: М17-532
dc.description.abstractМагистерская диссертация на тему: «Разработка и исследование методов распараллеливания статистических тестов для анализа ГПСЧ» содержит 124 страницы текста, рисунков – 63, таблиц – 4, использованных источников – 28, приложений - 6. Целью магистерской диссертации является исследование возможности оптимизации статистических тестов набора НИСТ и системы оценки качества ГПСЧ путем параллельной реализации алгоритмов тестирования для архитектуры вычислительного кластера, а также реализация оптимизированной системы с использованием вычислительного кластера кафедры №12 «Компьютерные системы и технологии» НИЯУ МИФИ. В первой главе рассмотрены существующие варианты систем оценки качества генераторов псевдослучайных чисел, проведено их сравнение и обоснован выбор системы для её параллельной реализации. Также произведен обзор аппаратной части системы и возможных средств разработки программной части. Во второй главе разработаны алгоритмы распараллеливания системы оценки качества генераторов псевдослучайных чисел NIST STS. Приведены схемы основных алгоритмов распараллеливания как для статистических тестов, так и для всей системы тестирования ГПСЧ. В третьей главе описан процесс реализации параллельных алгоритмов, разработанных и описанных во второй главе, с описанием средств, используемых при реализации. Также описана методика тестирования системы, представлены результаты работы системы в сравнении с её последовательной версией. Произведен анализ эффективности распараллеливания системы на основе временных показателей и сравнение полученной оценки эффективности с результатами оптимизации системы с помощью NVIDIA CUDA. В заключении подведён итог проделанной работе.
dc.identifier.citationБаранова, Е. А. Разработка и исследование методов распараллеливания статистических тестов для анализа ГПСЧ : Выпускная квалификационная работа, магистратура, 09.04.01 / Е. А. Баранова ; рук. работы Вавренюк Александр Борисович, 2019
dc.identifier.urihttps://openrepository.mephi.ru/handle/123456789/32376
dc.languageruru
dc.subjectВКР
dc.subjectВыпускная квалификационная работа
dc.titleРазработка и исследование методов распараллеливания статистических тестов для анализа ГПСЧ
dc.typeВКР
dspace.entity.typePublication
Файлы
Коллекции
Выпускные квалификационные работы