Найти

Результаты поиска

• ОПТИМИЗАЦИЯ ВЫЧИСЛИТЕЛЬНОЙ СХЕМЫ ИНТЕРПОЛЯЦИИ ДЕКАДНЫХ МЕТЕОРОЛОГИЧЕСКИХ ДАННЫХ МЕТОДОМ ОБРАТНОГО ВЗВЕШИВАНИЯ ПО РАССТОЯНИЮ С ПАРАЛЛЕЛЬНОЙ ОБРАБОТКОЙ МНОЖЕСТВЕННЫХ ВРЕМЕННЫХ СРЕЗОВ

  О.М. Голозубов , А.В. Козловский , Э.В. Мельник , Я.Э. Мельник , А.Н. Самойлов

  22-32

  2025-12-30

  Аннотация ▼

  Настоящее исследование посвящено решению проблемы вычислительной неэффективности при пространственной интерполяции больших массивов декадных метеорологических данных с использованием метода обратного взвешивания по расстоянию. Традиционные подходы, предполагающие последовательную и независимую обработку каждого временного среза, демонстрируют линейный рост времени выполнения и значительное потребление оперативной памяти, что становится критическим барьером для оперативного построения детализированных и географически привязанных растровых полей в формате GeoTIFF. Это существенно ограничивает применение метода в задачах, требующих быстрой обработки многолетних архивов данных. Целью данной работы является разработка и валидация оптимизированной вычислительной схемы, позволяющей радикально сократить временные затраты при сохранении полноты и точности результатов. Ключевая научная новизна предложенного подхода заключается в фундаментальном переосмыслении вычислительного процесса. Вместо многократного повторения идентичных операций, предложена схема, основанная на однократном расчете полного вектора геодезических расстояний от каждой ячейки растра до всех метеостанций. Эта наиболее ресурсоемкая операция выполняется лишь один раз. В дальнейшем, полученный вектор расстояний применяется ко всем временным срезам (декадам) для вычисления интерполированных значений, что устраняет основную вычислительную избыточность и обеспечивает сублинейную зависимость времени обработки от числа декад. Для дальнейшего повышения производительности применяется механизм параллельной обработки на уровне центрального процессора, реализованный посредством динамического разделения растра на независимые вычислительные блоки (батчи). Размер батчей адаптивно регулируется с учетом доступной оперативной памяти, что гарантирует стабильность и масштабируемость решения на системах различной мощности. Апробация метода на реальных метеорологических данных за период 2015-2024 годов продемонстрировала радикальное сокращение времени выполнения. В частности, обработка десяти декадных временных срезов на стандартном ноутбуке занимает менее 3,5 минут, а на серверной платформе – около 3 минут, что представляет собой многократное ускорение по сравнению с традиционными реализациями. Таким образом, разработанное решение делает оперативную обработку больших пространственно-временных метеорологических массивов реальностью для широкого круга исследователей, открывая новые возможности для климатического мониторинга, агрометеорологии и геоинформационного анализа без необходимости привлечения специализированного дорогостоящего оборудования.

• ПРОЕКТИРОВАНИЕ МОДУЛЕЙ НЕЙРОСЕТЕЙ MLP И CNN НА ПЛИС ДЛЯ ЗАДАЧ КЛАССИФИКАЦИИ ИЗОБРАЖЕНИЙ

  Э. В. Мельник , Д.Е. Блох , А.И. Безмельцев , В.С. Панищев , С.Н. Полторацкий

  214-229

  2025-11-10

  Аннотация ▼

  Актуальность. Развитие методов машинного обучения и архитектур нейронных сетей, а также их распространение в различные сферы промышленности обуславливают актуальность решения задач по их аппаратной реализации. Использование программируемых логических интегральных схем в этой области позволит повысить скорость обработки данных и адаптивность реализуемых алгоритмов. Однако проектирование нейросетевых архитектур на программируемых логических интегральных схемах сопряжено с рядом методологических и технических сложностей, включая оптимизацию параллельных вычислений, управление аппаратными ресурсами и обеспечение работы в условиях ограниченных вычислительных ресурсов. Цель работы – анализ и сравнение двух архитектур нейронных сетей, многослойного перцептрона (MLP) и сверточной нейронной сети (CNN), в контексте их аппаратной реализации на программируемых логических интегральных схемах (ПЛИС). Особое внимание уделяется компромиссу между точностью классификации и эффективностью использования ограниченных аппаратных ресурсов ПЛИС. Методы исследования. Для достижения цели была проведена разработка и симуляция двух модулей на ПЛИС
  Virtex 7, перцептронного и сверточного. Использовался набор данных MNIST, уменьшенный до 20×20 пикселей. Реализация включала этапы квантования параметров до фиксированного формата 16:16, оптимизацию гиперпараметров, применение табличных вычислений для нелинейных функций и оценку использования ресурсов ПЛИС. Результаты и обсуждения. MLP достиг точности 93% при использовании 11% логических элементов, в то время как CNN обеспечила точность 98%, но потребовала существенно больше ресурсов. Использование внутренних буферов для хранения промежуточных данных в CNN привело к превышению допустимых ресурсов. Вынужденный переход к внешней памяти увеличил задержки и объем портов ввода-вывода. Выводы. Исследование показало, что выбор архитектуры зависит от приоритетов: CNN обеспечивает лучшую точность, но менее эффективна в ресурсах. Для embedded-систем с ограничениями по памяти и потреблению энергии предпочтительна упрощенная MLP-реализация. Основными проблемами остаются нехватка внутренней памяти и высокая ресурсоемкость операций, что требует дальнейших исследований в области аппаратной оптимизации и адаптивного управления вычислениями

• ПРИМЕНЕНИЕ ГИБРИДНОЙ НЕЙРОННОЙ СЕТИ AE-LSTM ДЛЯ ОБНАРУЖЕНИЯ АНОМАЛИЙ В КОНТЕЙНЕРНЫХ СИСТЕМАХ

  И.В. Котенко , М.В. Мельник

  2024-11-10

  Аннотация ▼

  Популярность контейнерных систем привлекает внимание многих исследователей в области
  информационных технологий. Технология контейнеризации позволяет сократить расходы вычис-
  лительных ресурсов при разворачивании и поддержке сложных инфраструктурных решений.
  Обеспечение безопасности контейнерных систем и контейнеризации в целом, а также примене-
  ние злоумышленниками методов реализации "умных" атак на основе искусственного интеллекта,
  является серьезной проблемой на пути безопасного и устойчивого функционирования контейнер-
  ных систем. В статье предлагается подход к обнаружению не только ранее неизвестных отдель-
  ных аномальных процессов, но и аномальных последовательностей процессов в контейнерных сис-
  темах. Предлагаемый подход и его реализация на основе платформы Docker основываются на
  трассировке системных вызовов, построении гистограмм выполняемых процессов и использова-
  нии нейронной сети AE-LSTM. Процесс построения гистограмм базируется на учете количества
  выполненных системных вызовов для каждого отдельного процесса. Это решение предоставляет
  возможность не только идентифицировать любой процесс в системе, но и эффективно обнару-
  живать аномальные последовательности процессов с высокой степенью точности. Созданные
  последовательности используются в качестве входных данных для нейронной сети. После завер-
  шения процесса обучения, нейронная сеть приобретает способность обнаруживать аномальные
  последовательности, сравнивая заданный порог ошибки реконструкции с фактическим уровнем
  ошибки входного вектора данных. Когда нейронная сеть сталкивается с новым входным векто-
  ром данных, она вычисляет уровень ошибки реконструкции — разницу между ожидаемым и фак-
  тическим значением. Если эта ошибка превышает заранее установленный порог, система сигна-
  лизирует о наличии аномалии в последовательности. Эксперименты показывают, что предло-
  женный подход демонстрирует достаточно высокую точность обнаружения аномальных про-
  цессов при низком уровне ложноположительных результатов обнаружения. Такие результаты
  подтверждают эффективность предложенного подхода. Затраты вычислительных ресурсов на
  обучение модели нейронной сети находятся на достаточно низком уровне. Это позволяет исполь-
  зовать менее мощные аппаратные средства без значительных потерь в производительности.
  Разработанный прототип может быть обучен и внедрен в новую инфраструктуру в достаточно
  сжатые сроки.

• АППАРАТНО-ОРИЕНТИРОВАННЫЙ МЕТОД УСКОРЕННОГО ПОИСКА ВХОЖДЕНИЙ ОБРАЗЦА НА ОСНОВЕ СТРУКТУРНО-ПРОЦЕДУРНЫХ ВЫЧИСЛЕНИЙ

  Е. А. Титенко , Э.И. Ватутин , М.А. Титенко , А. П. Локтионов , Э.В. Мельник

  2024-11-10

  Аннотация ▼

  Операция поиска вхождений образца в тексте является общезначимой в современных вы-
  числительных средствах при решении проблемно-поисковых задач. Наибольший интерес пред-
  ставляют аппаратно-программные решения, имеющие однородную структуру и регулярные связи
  между вычислительными блоками. Целью работы является сокращение временных затрат на
  поиск вхождений на основе применения параллельного поиска в ассоциативной памяти и метода
  распараллеливания по итерациям. Предлагаемый метод использует ассоциативную память для
  параллельного поиска вхождений и динамическую реконфигурации структуры исходной строки из
  одномерного вида в матричную форму. Вовлечение в реконфигурацию всех элементов влечет из-
  быточные затраты внутренней блочной памяти на последовательный просмотр частичных вхо-
  ждений по одному множеству стартовых позиций, кратных длине образца (второй символьный
  операнд. Вместо этого предложен метод совмещения во времени поиска частичных вхождений по
  двум наборам подстрок, кратных длине образца, с одновременным пропорциональным уменьшени-
  ем элементов разрядного среза ассоциативной памяти по каждому набору, что позволяет на те-
  кущем шаге поиска обрабатывать несколько символов образца. Количественные оценки времени
  поиска определяются количеством операций сравнения и записи подстрок в общем цикле работы,
  а также пропорциями времени данных операций. Показано, что для образцов более 10 элементов
  временной выигрыш составляет примерно в 1,8-2 раза. Данный эффект получен за счет исключе-
  ния шагов последовательного сдвига с переходами между граничными элементами строк. Разра-
  ботанный метод обеспечивает конвейерную обработку потока строковых операндов с совмеще-
  нием просмотра на текущем шаге поиска неединичного множества символов обрабатываемой
  строки. Сокращение времени поиска обеспечивается введением конвейера, количество ступеней которого зависит от коэффициента редукции размера разрядного среза, что позволяет аппарат-
  но реализовать структурно-процедурный подход, применяемый в реконфигурируемых вычисли-
  тельных системах

• ПОДХОД К ПОСТРОЕНИЮ АДАПТИВНЫХ СИСТЕМ УЧЕТА ОБЪЕКТОВ С ИСПОЛЬЗОВАНИЕМ МЕТОДОВ ИСКУССТВЕННОГО ИНТЕЛЛЕКТА

  В.И. Волощук , Али Гарягдыев, М.А. Козловская , Я.Э. Мельник , А.Н. Самойлов

  2024-11-10

  Аннотация ▼

  Использование методов искусственного интеллекта для учета объектов связано с рядом
  трудностей, таких как вариативность объектов, влияние условий съемки, перекрытие объектов в
  сложных сценах, необходимость работы с разными масштабами и высокой точностью, а также
  наличие шумовых искажений в данных. В статье предлагается основанный на динамическом обу-
  чении и адаптации к входным данным подход к организации настройки и эксплуатации адаптив-
  ных систем учета объектов на базе методов искусственного интеллекта, включающий в себя
  несколько последовательных этапов. Первым этапом является семантический анализ запроса
  пользователя, в основе которого лежит применение векторно-графовой структуры данных, что
  обеспечивает выделение семантически важных элементов запроса, позволяющий системе понять
  контекст задачи и адаптировать стратегию поиска и классификации объектов. Далее следует
  этап автоматического сбора и предобработки данных из открытых источников, что обеспечи-
  вает расширение обучающей выборки и повышение устойчивости модели. Следующим важным
  этапом является формирование обучающей выборки. Этот процесс включает поиск изображений
  на основе семантики запроса, ручную валидацию и разметку данных, а также первичное обучение
  системы для автоматической разметки. Выполнение перечисленных этапов повторяется до тех
  пор, пока не будут достигнуты требуемые характеристики системы. Итеративный процесс
  дообучения, основанный на чередовании автоматической разметки и ручной корректировки, по-
  зволяет сократить временные затраты на формирование обучающих выборок. Преимущество
  использования векторно-графовой структуры заключается в формировании более точного се-
  мантического представления информации. Для повышения обобщающей способности модели при-
  меняется аугментация данных, включающая поворот, отражение, масштабирование, изменение
  яркости и контрастности, а также добавление шума. Предложенный подход предназначен для
  повышения эффективности (как отношения времени работы системы ко времени её настройки)
  систем учета объектов, обеспечивая их адаптивность к различным задачам и условиям съемки

• МЕТОД ПОЗИЦИОНИРОВАНИЯ ПОДВИЖНОГО ОБЪЕКТА БЕЗ ИСПОЛЬЗОВАНИЯ ДАННЫХ ГЛОБАЛЬНОЙ ГЕОПРИВЯЗКИ

  Е. В. Лищенко , Э.В. Мельник , А. С. Матвиенко , А.Ю. Будко

  2025-01-09

  Аннотация ▼

  Рассмотрена проблема, связанная с определением текущих координат подвижного объекта
  в условиях нестабильного сигнала от глобальной навигационной спутниковой системы (ГНСС).
  Актуальность работы обусловлена тем, что в последние годы подвижные объекты находят все
  более широкое применение практически во всех отраслях промышленности, сельского хозяйства,
  на транспорте, решая разнообразные задачи наблюдения, разведки, мониторинга состояния кон-
  тролируемых объектов, проведение поисково-спасательных операций, доставки грузов и много
  другое. При этом успешность выполнения заданий во многом зависит от того, насколько точно и
  эффективно работает его бортовая навигационная система в режиме реального времени. Суще-
  ствующие решения бортовых систем позиционирования предполагают использование инерциаль-
  ных и глобальных навигационных спутниковых систем. Для первого типа характерно наличие эф-
  фекта дрейфа ввиду использования гироскопов и акселерометров. Для систем, использующих дан-
  ные от ГСП сложности связаны с частичной или полной потерей сигнала. В настоящей работе
  описан метод сохранения заданной точности пространственного позиционирования подвижного
  объекта в условиях частичного или полного отсутствия данных от ГСП объекта. Данный метод
  основан на комбинации алгоритмов компьютерного зрения обработки кадров видеопотока от
  бортовой системы технического зрения (СТЗ) подвижного объекта, с целью обеспечения точно-
  сти позиционирования в условиях частичного или полного отсутствия данных от спутниковых
  систем навигации. На основании передоложенного метода разработан алгоритм, предназначен-
  ный для автоматизированного определения координат подвижного объекта в условиях отсутст-
  вия данных привязки к карте местности от глобальных систем позиционирования (ГСП). Прове-
  дены эксперименты, которые подтвердили эффективность работы алгоритма в части сокраще-
  ния временных затрат на описание и сопоставление ключевых точек и повышения точности со-
  поставления изображения. С использованием разработанного алгоритма была решена задача
  сопоставления спутниковых снимков, которая является важным этапом задачи позиционирова-
  ния подвижного объекта без использования данных глобальной геопривязки.

• ПРИМЕНЕНИЕ БОЛЬШИХ ЯЗЫКОВЫХ МОДЕЛЕЙ ПРИ ОРГАНИЗАЦИИ ПОПОЛНЕНИЯ БАЗЫ ЗНАНИЙ О МЕТОДАХ ОБРАБОТКИ ИНФОРМАЦИИ В СИСТЕМАХ ПРИКЛАДНОЙ ФОТОГРАММЕТРИИ

  А.В. Козловский, Э.В. Мельник , А.Н. Самойлов

  2024-08-12

  Аннотация ▼

  Рассмотрены вопросы, связанные с автоматизацией процедуры синтеза систем прикладной
  фотограмметрии. Такие системы служат для измерения и учета объектов по изображениям и в
  настоящее время широко применяются в различных областях деятельности, таких как карто-
  графирование, археология и аэрофотосъемка. Широкому применению также способствует по-
  вышение доступности и мобильности устройств для получения изображений. Все это обусловило
  проведение активных исследований, направленных на разработку методического обеспечения для
  систем прикладной фотограмметрии. Отслеживание в ручном режиме появления новых методов
  и алгоритмов фотограмметрической обработки информации для широкой номенклатуры облас-
  тей применения достаточно затруднительно, что делает актуальной автоматизацию данной
  процедуры. Предлагаемое в статье решение основано на использовании базы знаний о методах
  обработки информации в системах прикладной фотограмметрии, основными элементами кото-
  рой являются нечеткая онтология предметной области и база данных, что логично, т.к. инфор-
  мация о предметной области может быть достаточно легко структурирована. В качестве осно-
  вы для онтологии было взято существующее решение, которое было дополнено на основе резуль-
  татов анализа текущего состояния предметной области. Полученная онтология далее использо-
  вана для поиска и классификации методов обработки информации в системах прикладной фото-
  грамметрии и заполнения базы знаний. В связи с активизацией разработки новых методов обра-
  ботки информации в системах прикладной фотограмметрии возникает необходимость модифи-
  кации онтологии и пополнения базы данных, т. е. пополнения базы знаний. Важным источником
  информации для этого является Интернет. Для автоматизации поиска данных о методах обра-
  ботки информации и пополнения базы знаний целесообразно использовать большие языковые мо-
  дели, благодаря которым упрощается решение нескольких задач в области обработки естествен-
  ного языка, которые включают кластеризацию и формирование новых сущностей для классифи-
  кации. Соответствующий метод описан в статье. Для метода приведены результаты тестиро-
  вания его работоспособности. В рамках решения задач проведён сравнительный анализ больших
  языковых моделей, в результате которого была вобрана модель RoBERTa.

• 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.

• ОНТОЛОГИЧЕСКИЙ ПОДХОД К РЕШЕНИЮ ЗАДАЧИ ПЕРЕРАСПРЕДЕЛЕНИЯ ВЫЧИСЛИТЕЛЬНОЙ НАГРУЗКИ В РАСПРЕДЕЛЕННОЙ СИСТЕМЕ МОНИТОРИНГА С МОБИЛЬНЫМИ КОМПОНЕНТАМИ НА БАЗЕ РАСПРЕДЕЛЁННОГО РЕЕСТРА

  Э.В. Мельник , И.Б. Сафроненкова , А.Ю. Таранов

  2023-12-11

  Аннотация ▼

  Рассмотрены проблемы, связанные с организацией вычислительного процесса в сис-
  темах мониторинга с мобильными компонентами на базе распределенного реестра (РР), в
  том числе задача перераспределения вычислительной нагрузки. Требования к функциониро-
  ванию современных распределенных систем мониторинга включают согласованную работу
  узлов всей системы, принадлежащих различным слоям вычислительной среды, в т.ч. ту-
  манному и краевому слоям, которые отличаются высокой динамичностью. Совместное
  использование технологий РР и мобильных компонентов в составе распределенных систем
  мониторинга позволяет расширить круг задач, решаемых такими системами, в т.ч., по
  причине того, что снимает вопросы, связанные с синхронизацией географически распреде-
  лённых копий данных. Однако при такой организации распределенной системы необходимо
  учитывать следующие особенности вычислительной среды: латентность, связанную с
  синхронизацией данных на узлах РР, изменение географического положения мобильных
  компонентов, ограниченность бортового энергоресурса и высокую динамичность туман-
  ного и краевого слоев. Проведенные ранее исследования показали, что в условиях высоко
  динамичных вычислительных сред эффективно применение метода сокращения поискового
  пространства на основе онтологического анализа. Для корректной работы данного мето-
  да необходимо разработать онтологическую модель, отражающую особенности рас-
  сматриваемой вычислительно-коммуникационной среды, включающей РР и мобильные
  компоненты. В статье представлена новая онтологическая модель функционирования
  распределенной системы мониторинга, учитывающая наличие мобильных компонентов и
  узлов РР. Разработаны продукционные правила размещения вычислительной нагрузки в
  туманных и краевых слоях и на их основе реализована программная модель, позволившая
  провести ряд вычислительных экспериментов. Результаты экспериментальных исследова-
  ний продемонстрировали эффективность предложенного подхода и адекватность разра-
  ботанной онтологической модели.

• РАЗРАБОТКА ВЫСОКОПРОИЗВОДИТЕЛЬНОГО МЕТОДА ОПРЕДЕЛЕНИЯ ГЕОМЕТРИЧЕСКИХ ПАРАМЕТРОВ ОБЪЕКТОВ НА ИЗОБРАЖЕНИИ

  С. В. Онищенко , Э.В. Мельник , А.В. Козловский

  2023-02-17

  Аннотация ▼

  В настоящее время развитие различных систем автоматизации процессов с каждым
  днем находит все более широкое применение в различных областях и отраслях остается
  актуальной задача разработки методов обеспечения для соответствующих автоматизи-
  рованных систем. Одной из отраслей, где востребовано использование и применение сис-
  тем автоматизации процессов, является область бесконтактного измерения объектов и
  их параметров. В качестве примера была выбрана задача по определению геометрических
  параметров круглых лесоматериалов, уложенных в штабели. В связи с этим в данной ра-
  боте были предложены методы для определения геометрических параметров объектов на
  основе операций математической морфологии, организованный с использованием детек-
  тора Канни и алгоритма Хафа, и метод с использованием нейросетевого подхода, на осно-
  ве архитектуры сверточной нейронной сети YOLOv5. В результате проведенных экспери-
  ментальных исследований, для организации которых использовались специально изготов-
  ленные на 3d-принтере модели бревен, было установлено что метод на основе использова-
  ния нейронных сетей является более точным по сравнению с методом на основе матема-
  тической морфологии.При решении задачи подсчета количества объектов на изображе-
  нии, с использованием метода на основе нейросетевого подхода были определены все объ-
  екты, расположенные на изображении, тогда как метод с использованием операций ма-
  тематической морфологии смог определить лишь 13 из 16 расположенных бревен, и опре-
  делил один ложный объект, в результате чего ошибка результата составила порядка 19%
  для изображения полученного из Интернета. При проведении эксперимента на изготов-
  ленных моделях цилиндров, метод на основе операций математической морфологии пока-
  зал неудовлетворительные результаты. Еще одним достоинством метода на основе ней-
  росетевого подхода является возможность реализации вычисления площади торцов бревен
  на изображении и определение объема каждого из расположенных бревен в штабеле, а
  также общего суммарного объема всей пачки измеряемых круглых лесоматериалов.

• ИССЛЕДОВАНИЕ СТРУКТУРНЫХ ХАРАКТЕРИСТИК РАСПРЕДЕЛЕННЫХ ВЫЧИСЛИТЕЛЬНЫХ СИСТЕМ НА ОСНОВЕ ГРАФОВ С МНОЖЕСТВЕННЫМИ РАЗНОТИПНЫМИ СВЯЗЯМИ

  Е.Р. Мунтян , Э.В. Мельник

  2021-08-11

  Аннотация ▼

  В статье рассмотрены вопросы построения отказоустойчивых вычислительных
  систем, в части структуры и резервирования. При проектировании распределенных вычис-
  лительных систем (ВС) возникает необходимость учета большого количества факторов,
  влияющих на производительность, надежность и отказоустойчивость. Для распределен-
  ных ВС к таким факторам относятся, в том числе структурные характеристики. В ра-
  боте представлены графики зависимости вероятности безотказной работы ПУ распреде-
  ленной вычислительной системы от характеристик ее структуры. Применение перспек-
  тивных способов резервирования, таких как резервирование производительности, сущест-
  венно повышает сложность задачи проектирования структуры. При резервировании про-
  изводительности взамен ввода в систему специальных резервных узлов предполагается
  использование избыточных вычислительных ресурсов внутри задействованных процессор-
  ных узлов (ПУ). В случае отказа узла его задачи перераспределяются на свободный резерв
  работоспособных узлов. Для реализации такого способа резервирования системы требует-
  ся организация многопрограммного режима работы, когда на каждом узле могут одно-
  временно выполняться несколько задач. Необходимость обеспечения мультипрограммного
  режима работы приводит к увеличению количества конфигураций системы, подлежащих
  анализу на этапе проектирования и в случае реконфигурации при отказе. Для снижения
  трудоемкости анализа отдельно взятой конфигурации предложен подход на основе графов
  с множественными и разнотипными связями. Использование моделей на основе таких гра-
  фов позволяет представить структуру вычислительной системы с учетом мультипро-
  граммной обработки информации и при этом существенно сократить время вычисления
  базовых характеристик за счет применения связей в виде вектора, позволяющих объеди-
  нить несколько разнотипных связей.