Найти

Результаты поиска

• МЕТОД ОРГАНИЗАЦИИ ДИСКРЕТНО-СОБЫТИЙНЫХ ВЫЧИСЛЕНИЙ ДЛЯ ОБРАБОТКИ БОЛЬШИХ РАЗРЕЖЕННЫХ НЕСТРУКТУРИРОВАННЫХ МАТРИЦ НА РВС

  А.В. Подопригора

  189-197

  2021-10-05

  Аннотация ▼

  С усложнением моделей исследуемых объектов и процессов в разных областях науки и техники появляется большое количество задач, для которых необходимо применять вы-сокопроизводительные вычислительные системы. Так, для обработки матричных массивов используют кластерные многопроцессорные вычислительные системы с применением специальных методов, направленных на организации параллельных вычислений, и в большинстве случаев производительность вычислительной системы является достаточно высокой. Однако такая эффективность вычислений наблюдается не на всех видах матриц. Матричная структура может содержать большое количество незначимых элементов, большую размерность, и ее портрет может быть неструктурированным. Решение такого рода матриц на кластерных МВС не позволяет получить производительность, близкую к пиковой, поскольку методы обработки никак не учитывают такую сложную структуру обрабатываемой матрицы, в результате чего производительность системы многократно снижается. Разработка методов для кластерных МВС не позволяет в полной мере обеспечить высокую производительность на классе задач, посвященной обработке больших раз-реженных неструктурированных матриц. Жесткая архитектура связей процессоров не учитывает особенности таких матриц, что приведёт к неоднородности загрузки вычис-лительного процессора. Для обеспечения производительности, близкой к пиковой на зада-чах обработки больших разряженных неструктурированных матриц, необходимо приме-нять реконфигурируемые вычислительные системы, архитектура которых позволяет адаптироваться под структуру решаемой задачи. Это позволяет организовывать конвейерную обработку так, чтобы вычислительный ресурс РВС был использован только на информационно значимые операции. Помимо использования общепринятых методов структурной организации высокопроизводительных вычислений для РВС, необходимо разработать формат хранения и передачи больших разреженных неструктурированных матриц, определить принципы построения базовых матричных макроопераций и возможность организации составных дискретно-событийных матричных функций для решения прикладных задач. В результате проведенных исследований положено начало метода, позволяющего организовать вычисления, операндами которых являются большие разреженные не-структурированные матрицы. Применение этого метода для организации вычислений позволяет существенно повысить производительность и обеспечить повышение эффективности работы такой системы.

• ПОЛУМАРКОВСКАЯ МОДЕЛЬ ТЕЛЕКОММУНИКАЦИОННОЙ СЕТИ С ДИНАМИЧЕСКИМ УПРАВЛЕНИЕМ

  Д. А. Мищенко , А.А. Львов , А. А. Никифоров , Алалван Амин Раад Джихад, М.С. Светлов

  2021-12-24

  Аннотация ▼

  Предложена полумарковская модель телекоммуникационной сети. Рассмотрен вари-
  ант динамического управления трафиком системы массового обслуживания как частного
  случая телекоммуникационной сети. Основная цель управления – минимизация средних за-
  трат в единицу времени на обслуживание входящего потока информации (пакетов). При
  этом учтены различная пропускная способность каналов, скорость обработки информа-
  ции в канале и информационная емкость буферов. Предложен подход к организации дина-
  мического управления с учетом помехоустойчивости (информационной надежности) и
  помехозащищенности (защиты информации). Рассмотрена задача динамического управле-
  ния телекоммуникационной сетью на примере простой одноканальной структуры типа
  «точка-точка», которая моделируется как линейная однонаправленная Марковская цепь.
  Были введены параметры тарифа обслуживания, стоимости штрафа за отказ от обслу-
  живания. Анализ позволяет сделать следующие замечания, что распределение входного
  информационного потока пакетов – пуассоновское, закон распределения длины пакетов и
  скорости их поступления имеет экспоненциальный характер, что в совокупности харак-
  теризует Марковский процесс. Однако одновременно имеют место задержки в обслужи-
  вании по отношению к моментам времени поступления запросов на обслуживание, включая
  задержки, связанные с переполнением буфера. Предложенная полумарковская модель телекоммуникационной сети может быть использована и для более сложных сетевыхструктур. В частности, для телекоммуникационных сетей, состоящих не только из одной одноканальной системы передачи информации (одноканальной системы массового обслу-
  живания), а представляющих собой совокупность нескольких систем, то есть для много-
  канальных телекоммуникационных сетей.