Эволюционная модель распределения потоков данных в модульной ассоциативной памяти

• Автор: Никитин, Андрей Вячеславович
• Шифр специальности: 05.13.18
• Научная степень: Кандидатская
• Год защиты: 2001
• Место защиты: Москва
• Количество страниц: 115 с.

1 Вычисления на компьютерах сЫаПоху с использованием оптической

ассоциативной памяти.

2 Графовая модель вычислительного алгоритма.

3 Математическая модель оптической А

4 Математическая модель иерархической модульной оптической

ассоциативной памяти.

5 Оценки функционала на тестовых потоках данных.

6 Вероятностное представление потоков данных для классов

вычислительных алгоритмов

Глава 2. Моделирование распределения потоков данных в модульной

ассоциативной памяти с использованием генетического алгоритма

1 Описание применяемого в работе генетического алгоритма
2 Структура функционала качества
3 Исследование влияния размера популяции на сходимость
оптимизационного процесса
4 Исследование влияния операторов ГА на поиск оптимального
распределения потока данных
п. 1 Влияние выбора начальных разрезаний на точность метода
п.2 Масштабирование функционала
п.З Исследование возможностей стратегий отбора при формировании
разрезаний.
п.4 Зависимость ошибки вычисления максимума функционала от применяемого оператора скрещивания
п.5 Влияние модели мутации на распределение токенов по модулям.
п.6 Использование элитизма при построении разрезания
5 Сравнение ГА с методом МонтеКарло.
Глава 3. Исследование распределения потоков данных для различных
вычислительных алгоритмов
1 Построение хэширования для класса алгоритмов.
2 Исследование потоков данных для решения реальных задач
многомерного моделирования МГД устойчивости плазмы в установках
управляемого термоядерного синтеза.
Эволюционная модель модульной оптической АП
4 Система программ анализа и оптимизации структуры модульной
ассоциативной памяти.
п. 1 Общая характеристика системы программ. Состав модулей.
п.2 Конструктор потоковых графов алгоритмов
п.З Эмулятор потоковой машины
п.4 Система оптимизации
п.5 Система хранения результатов экспериментов.
п.6 Система анализа хэширования
п.7 Система отображения
Заключение.
Список литературы


Следовательно, выбор модульной структуры ЛИ и организация эффективного хэширования является одной из важных проблем стоящих при реализации параллельных потоковых вычислений 3. Ключевым моментом для проведения исследования вычислительного процесса, с целью выбора параметров АП и хэширования, является создание математической модели отображения потоков данных на модульную архитектуру ЛИ. Такая математическая модель предложена в главе 1. В 1 сформулирован принцип вычислений потока данных с использованием модульной ЛП. Рассматриваются параметры АП, влияющие на эффективность распределения потоков данных по модулям. Далее в 2 описывается графовое представление потока данных при решении вычислительных задач. Построение модели ЛП для вычислительной системы потока данных проводится в 3. Модель позволяет исследовать обработку потока, создаваемого графом алгоритма, в единой ЛИ. Основной функционал Е, характеризующий эффективность потоковых вычислений с использованием модульной АП в зависимости от применяемого распределения потока данных и архитектуры ЛП числа и размера модулей для конкретного графа алгоритма, формулируется в 4. В основе модели лежит граф потока данных. Число вершин графа обозначается п. Распределение графа по р модулям эквивалентно разбиению графа на р подграфов, каждый из которых соответствует однозначно определенному модулю ЛП. Разбиение
графа алгоритма представляется в виде матрицы разрезания X,Пу элемен ты л. Граф соответствует всей задаче, а получаемые в ходе разрезания подграфы соо тветствуют обработке данных в модулях АП. Предлагаемый в диссертации функционал . X 1ШХ Ри Го М Г а ХР X МР

где Га граф потока данных.