Cellular-automata models of natural processes, implementation on supercomputers

Представлены результаты анализа моделирующих способностей и вычислительных свойств методов клеточно-автоматного (КА) моделирования нелинейных пространственно распределенных процессов. Работа преследует две цели: 1) показать соответствие свойств КА-моделей современным тенденциям развития параллельных многопроцессорных архитектур (дискретность представления данных, локальность взаимодействий) и 2) раскрыть возможности КА-методов для компьютерного моделирования естественных существенно нелинейных, диссипативных процессов, не поддающихся традиционным методам математического моделирования. Обобщается опыт КА-моделирования, полученный в ИВМиМГ СО РАН. Работа содержит формальное представление КА-моделей, методы их построения, а также результаты реализации ряда тестовых и реальных задач на суперкомпьютерах

Dynamic Load Balancing Strategy for Parallel Tumor Growth Simulations

In this paper, we propose a parallel cellular automaton tumor growth model that includes load balancing of cells distribution among computational threads with the introduction of adjusting parameters. The obtained results show a fair reduction in execution time and improved speedup compared with the sequential tumor growth simulation program currently referenced in tumoral biology. The dynamic data structures of the model can be extended to address additional tumor growth characteristics such as angiogenesis and nutrient intake dependencies