Найти

Результаты поиска

• РАСШИРЕННАЯ ПРОДУКЦИОННАЯ МАШИНА ВЫВОДА ДЛЯ РЕАЛИЗАЦИИ ПАРАЛЛЕЛЬНЫХ ВЫЧИСЛЕНИЙ

  Е.A. Титенко , И.Е. Чернецкая , М.А. Титенко , Э. В. Мельник , Д. А. Трокоз

  2024-05-28

  Аннотация ▼

  Актуальность. В работе развивается теоретический подход организации параллельных
  вычислений на основе продукционной модели управления потоком данных. Продукционная пара-
  дигма параллельных вычислений имеет необходимые условия построения новых архитектур и ор-
  ганизации высокопроизводительных параллельных вычислений. Рассматриваются продукционные
  системы, управляющие наборами левых частей продукций (образцами). Цель – повышение эффек-
  тивности параллельного вывода решений за счет сокращения непродуктивных затрат времени на
  перебор возможных альтернатив в пространстве графа вывода. Метод решения основан на соз-
  дании расширенной машины символьного вывода для реализации параллельных вычислений. Маши-
  на символьного вывода – это абстрактная система, систематизирующая продукционный вывод
  как последовательность четырех вычислительно-поисковых этапов. Машина вывода задает об-
  щий вид однородной вычислительной системы. Главное отличие – декомпозиция базы продукцион-
  ных правил на отдельные подмножества на основе алгебры продукций и структуризации отноше-
  ний между продукциями. Вместо единой «плоской» структуры предлагается базу продукций де-
  композировать на части – ввести систему независимых подмножеств продукций. Параллельный
  вывод реализуется по отдельным подмножествам без потери общности, при этом перебор воз-
  можных альтернатив является сокращенным. Каждое подмножество продукций имеет специ-
  альное слово-маркер, по значению которого активизируется только одно подмножество продук-
  ций. Оно загружается в операционную часть однородной вычислительной системы для параллель-
  ного исполнения. Результаты. Показано, что количественные оценки сокращения времени вывода
  зависят от общего числа продукций, количества образуемых подмножеств и их размера. Модели-
  рование показало, что даже простейшая декомпозиция на два подмножества (одно подмножест-
  во состоит из 2-х продукций) дает временной выигрыш (1,07-1,52) раз, пропорциональный общему
  числу продукций. Выводы. Построенная расширенная машина символьного вывода является осно-
  вой для последующего создания архитектуры однородной вычислительной системы с комбинацией
  централизованного и локального управления, что позволяет вычислительным блокам однородной
  операционной части параллельно работать без избыточного обращения к обшей памяти.

• АРХИТЕКТУРА НЕЙРОННЫХ СЕТЕЙ НА ОСНОВЕ КОДОВ НА ГРАФАХ

  В.С. Усатюк , С.И. Егоров , А.П. Локтионов , Е. А. Титенко , И.Е. Чернецкая

  2023-12-11

  Аннотация ▼

  Одним из важных достижений теории помехоустойчивого кодирования является
  открытие кодов на графах и их важного подмножества низкоплотностных кодов
  (LDPC-кодов). Используя проверочную матрицу кода на графе, можно получить марков-
  ское случайное поле. LDPC-код может быть вложен в модель Изинга (разновидность мар-
  ковского случайного поля) путем использования топологии тора с отрицательной
  кривизной. При этом кодовые слова соответствуют седловым точкам (экстремумам) в
  модели, а треппин-сеты соответствуют локальным минимумам. Использование
  LDPC-кодов с увеличенным кодовым расстоянием позволяет максимально разнести седло-
  вые точки, и таким образом повысить устойчивость нейронной сети к шуму и мощность
  представления. При этом блочная и разряженная структура, характерная для тора отри-
  цательной кривизны, упрощает мультиплексирование и снижает число обучаемых пара-
  метров нейронной сети. Целью исследования являются снижение вычислительной сложно-
  сти и увеличение точности нейронных сетей за счёт применения априорных структурных
  (квазициклических) разряженных графов для широкого класса задач машинного обучения на
  марковских случайных полях. В работе представлен новый подход, позволяющий осуществлять синтез архитектур нейронных сетей на основе кодов на графах. Предложенный под-
  ход осуществляет эффективное представление марковских случайных полей за счёт при-
  менения разряженных блочных (квазициклических) матриц (тензоров). Предложенный под-
  ход позволяет снизить число обучаемых параметров и логарифмически снизить слож-
  ность мультиплексирования тензора. Полученная на основе предложенного подхода архи-
  тектура трансформера в задаче поиска пути (pathfinder) с конкурса трансформеров (long
  range arena) заняла пятое место по точности классификации изображений 94.95% (1.72%
  от первого места) при значительно меньшей сложности (число параметров (умножений)
  синтезированной сети меньше в более чем 5 раз). Применение предложенного подхода к
  задачам факторизации на плотных графах, сетевых задачах, поверхностных сетках, кова-
  риационных матрицах позволило увеличить точность реконструкции по метрике Фробе-
  ниуса (на отдельных задачах на 8 порядков) в сочетание с упрощением структуры мульти-
  плексора в сравнение с методами усеченного сингулярного разложения TSVD и хордовой
  разряженной факторизации.

• АППАРАТНО-ОРИЕНТИРОВАННЫЙ МЕТОД РЕКОНФИГУРАЦИИ ГРУППИРОВКИ ПОДВИЖНЫХ ОБЪЕКТОВ

  Е. А. Титенко , И.Е. Чернецкая , Л. А. Лисицын , М. А. Титенко , С.И. Егоров

  2023-10-23

  Аннотация ▼

  Рассматриваются подходы и методы управления группировкой подвижных объек-
  тов, отличающихся возможностью автономного принятия решений о своем статусе в
  составе группировки. Другая проблема управления такой группировкой – слабые прогноз-
  ные решения связности пар элементов, их зависимость от единого центра управления.
  В качестве таких объектов рассматриваются наноспутники, функционирующие в условиях
  неопределённости внутренней и внешней среды. Цель – обеспечение связности аппаратов
  группировки за счет децентрализованного изменения структуры. Показано, что методы и
  алгоритмы динамической реконфигурации группировки подвижных объектов преимущест-
  венно используют централизованный подход и единый наземный центр управления, что
  для малой космонавтики нецелесообразно. Рассматривается класс методов управления с
  использованием методов и технологии обработки знаний (технологии искусственного ин-
  теллекта), позволяющих выделить и использовать дополнительную информацию о конфи-
  гурации группировки. Под конфигурацией понимается система-двойка, описывающая со-
  став и связи между соседними элементами с некоторой количественной оценкой. В ста-
  тье рассматривается конфигурация связности элементов для обеспечения непрерывной
  передачи данных между парой произвольных элементов группировки. Предлагаемый метод
  реконфигурации является иерархическим: на верхнем уровне реконфигурация основана на
  принципах самоорганизации, на нижнем уровне группировка понимается как адаптивная
  система, изменяющая свое состояние на основе обученной нейронной сети по историче-
  ским данным – временным рядам параметров аппаратов и их местоположения. Метод
  представляет собой двухуровневый цикл опроса каждым элементом группировки своих
  соседей и составлении карты сети. Эта карта сети отражает имеющиеся связи с уче-
  том текущих паромеров каждого аппарата. Второй (вложенный) цикл опроса использует
  управляющую информацию о будущем состоянии аппарата и связности группировки, в
  целом. Внесение изменений в экземпляры карты сети каждым аппаратом и обновление
  экземпляров карты сети позволяет по завершении циклов опроса получить конфигурацию
  работоспособных аппаратов. Результаты сравнительного анализа показали, что методы
  управления на принципах самоорганизации и адаптивного изменения структуры являются
  наиболее подходящими для динамической реконфигурации группировки за счет поддержки
  шагов прогнозирования.

• ПРИМЕНЕНИЕ УСТРОЙСТВ ПЛАНИРОВАНИЯ И ОЦЕНКИ КАЧЕСТВА РАЗМЕЩЕНИЯ В МАТРИЧНЫХ МУЛЬТИПРОЦЕССОРНЫХ СИСТЕМАХ ВЫСОКОЙ ГОТОВНОСТИ

  К. А. Иваненко , И. Е. Чернецкая , Д.Б. Борзов , В.С. Титов , А.С. Сизов

  2023-10-23

  Аннотация ▼

  Рассматривается тема мультипроцессорных систем высокой готовности, применяю-
  щихся в таких задачах, как геолокация, прицеливание, атомные системы, прогнозирование на-
  блюдение, слежение и другие. При возникновении таких внештатных ситуаций, как неисправ-
  ность или отказ отдельных процессорных модулей системы, а также ситуаций, связанных с
  оперативным воздействием на мультипроцессорную систему, возникает необходимость срочного реагирования. Мультипроцессорная система может реагировать на внештатные ситуа-
  ции определенным способом, который заключается в планировании размещения или переразме-
  щения параллельных задач. Задача планирования размещения формально определяется как про-
  цесс отображения вершин и дуг взвешенного орграфа, описывающего выполняемые задачи, на
  нерегулярный граф, который в свою очередь представляет физическую структуру мультипро-
  цессорной системы. При выборе оптимального преобразования особое внимание направлено на
  минимизацию общего веса дуг, которые отражают связи между завершенными задачами.
  Этот процесс, по сути, представляет собой более сложную версию задачи поиска на графе.
  Важно подчеркнуть, что такой вид поиска является классической NP-полной задачей в теории
  графов. Алгоритмы пчелиного улья, генетическая эволюция, муравьиные колонии и метод гиль-
  отинного разреза – все эти популярные методы поиска оптимального размещения не подходят
  для данной задачи, так как основном выполняют поиск на уровне программного обеспечения.
  Для того чтобы система оперативно реагировала на внештатные ситуации, она должна бы-
  стро выполнять вычисления, чего данные методы позволить не могут. Следовательно, акту-
  альной задачей является разработка метода и алгоритма планирования размещения задач в
  матричных гиперкубических мультипроцессорных системах высокой готовности. Эта работа
  продолжает идеи, представленные в ранее опубликованных работах по данному направлению в
  части совмещения поисковых и расчетных шагов для проверки промежуточных вариантов.
  Дополнительная информация в виде отношений расстояний между элементами графа позволя-
  ет сократить перебор, что подтверждается проверкой на типовых графах.