Модели и клеточные алгоритмы самореконфигурации отказоустойчивых мультипроцессорных систем

• Автор: Динь Туан Лонг
• Шифр специальности: 05.13.18
• Научная степень: Кандидатская
• Год защиты: 2014
• Место защиты: Москва
• Количество страниц: 154 с. : ил.

СОДЕРЖАНИЕ
Введение

1. МОДЕЛИ РЕКОНФИГУРАЦИИ МУЛЬТИПРОЦЕССОРНЫХ СИСТЕМ

1.1. Подходы к реконфигурации многопроцессорных систем

1.2. Концептуальная модель клеточной реконфигурации

1.2.1. Характеристика объекта исследования

1.2.2. Клеточно-автоматная модель вычислений

1.3. Модель надежности самореконфигурируемой системы

1.4. Анализ клеточных алгоритмов реконфигурации и основные задачи исследований

1.5. Выводы

2. КОНТИНУАЛЬНАЯ МОДЕЛЬ САМОРЕКОНФИГУРАЦИИ

2.1. Подход к построению континуальной модели
2.2. Естественно-подобная клеточная модель
2.3. Клеточный алгоритм определения характеристик среды реконфигурации
2.4. Выводы
3. КЛЕТОЧНЫЕ АЛГОРИТМЫ АВТОМАТОВ СРЕДЫ РЕКОНФИГУРАЦИИ
3.1 Стратегии клеточного поиска маршрутов реконфигурации
3.2. Клеточный алгоритм асинхронного поиска маршрутов
3.3. Клеточный алгоритм синхронного поиска маршрутов
3.4. Клеточный алгоритм управления реконфигурацией
3.5. Выводы
4 . ИССЛЕДОВАНИЕ КЛЕТОЧНЫХ АЛГОРИТМОВ
4.1. Характеристика среды моделирования
4.2. Моделирование самореконфигурации МПС при
накоплении отказов
4.3. Исследование и анализ клеточных алгоритмов
реконфигурации
4.4. Выводы

Заключение
СПИСОК ИСПОЛЬЗОВАННЫХ ИСТОЧНИКОВ
Приложение 1. Эволюция клеточного массива композиции (КАУР,
(КАСС, КАПМ)) для синхронного поиска
Приложение 2. Эволюция клеточного массива композиции (КАУР,
(КАСС, КАПМ)) для асинхронного поиска

Введение
Актуальность темы диссертации. Внедрение в практику параллельных вычислений суперкомпьютеров, мультипроцессорных систем (МПС) и СБИС клеточной архитектуры делает актуальной разработку математических моделей и численных методов, ориентированных на параллельную обработку данных. В настоящее время развиваются и практически используются модели параллельных процессов (клеточные автоматы, искусственные нейронные сети, клеточно-нейронные сети) для имитации физических процессов и природных явлений, которые традиционно описывались системами дифференциальных уравнений в частных производных. Практическое применение для аппаратного воплощения нашли клеточно-автоматные модели и искусственные нейронные сети, породившие быстродействующие параллельные алгоритмы. Клеточно-автоматное моделирование, в отличие от традиционных численных методов, обладает естественной параллельностью и не требует распараллеливания задач большой размерности для размещения на множестве процессоров.
В условиях увеличения сложности современных МПС важной задачей теории и практики надежных и отказоустойчивых управляющих и вычислительных систем широкого применения является разработка эффективных моделей и алгоритмов автоматической реконфигурации МПС при отказах процессорных элементов (ПЭ) [1-8]. Математические модели и алгоритмы реконфигурации должны сохранять логическую структуру задачи при произвольных отказах компонент, поддерживая масштабируемость МПС и независимость от вариантов размещения резервных элементов.
В настоящее время в России и за рубежом ведутся интенсивные исследования по разработке методов и алгоритмов восстановления работоспособности отказоустойчивых МПС. Проблемы обеспечения отказоустойчивости МПС рассмотрены во многих работах Пархоменко П.П., Хорошевского В.Г., Каравая М.Ф., Авижениса А., Сами М., Лапри, Ву Дж., Таканами [9-22] и др. авторов [23-27].

Исходное состояние
Результат
Конфликт

, ' АН : ^:
V )>' - ■
4^-0—О
- . чу! . . Ч»|#

(3,4)

Л- Л X
.-V* ..%У
,, у: • #Ч:

• — ТГМ

(2,2)
(4,3)