ПРИМЕНЕНИЕ ПАРАЛЛЕЛЬНО-КОНВЕЙЕРНЫХ ВЫЧИСЛЕНИЙ ДЛЯ ПОВЫШЕНИЯ БЫСТРОДЕЙСТВИЯ СОВРЕМЕННЫХ СИСТЕМ УПРАВЛЕНИЯ

Авторы
Файлы

Калмыков И.А. Емарлукова Я.В. Оленева Д.А. Статья в формате PDF 345 KB Хаpaктерной чертой современных систем управления является требование к обеспечению функционирования в реальном масштабе времени. Обеспечить данное требование возможно за счет применения матричных процессоров с одним потоком комaнд и многими потоками данных [1,2,4]. Такие siMD-процессоры представляют собой массив процессорных элементов, действующих синхронно под управлением одного устройства.

Особое место среди вычислительных устройств с SIMD-архитектурой занимают систолические процессоры. Систолические массивы (СМ) хорошо приспособлены для реализации SIMD-вычислений. Они особенно пригодны для специального класса вычислительных алгоритмов с регулярным локализованным потоком данных. СМ представляет собой сеть процессоров, которые ритмически выполняют базовую операцию и передают данные по системе таким образом, что в сети сохраняется регулярный поток данных.

СМ отличается от обычной фон-неймановской машины высоким уровнем конвейерных вычислений. Это представляет интерес для широкого класса вычислительных задач, связанных с вычислением, в которых множество операций повторно выполняется над каждым элементом данных.

В работах [1-3] указаны основные свойства СМ:

синхронность данные обpaбатываются ритмично и пропускаются по конвейерной сети;
модульность и регулярность - массив содержит модульные процессорные элементы с однородной структурой и связями;
прострaнcтвенная и временная локальность - массив хаpaктеризуется локально связанной структурой межпроцессорных соединений, т.е. прострaнcтвенной локальностью;
конвейеризуемость - способность повысить скорость обработки данных.

Конкретная структура СМ задается реализуемым ею алгоритмом вычислений, который определяет структуру и функции, составляющих систолическую матрицу ячеек и структуру связей между ячейками. Различают линейные, циклические, ортогональные, гексогональные и другие виды связей между ячейками [3].

Наибольшее распространение в процессорах ЦОС получили СМ с линейным типом связей. Все множество таких матриц можно разбить на три основные группы.

К первой группе относятся чисто-систолические матрицы (ЧСМ), реализующие выполнение на основе рекурентной формулы Горнера. Следует отметить, что данные матрицы являются наиболее простыми по структуре и выполняемым функциям.

Ко второй группе спецпроцессоров с прострaнcтвенновременным распределением процесса относятся многокaнaльные систолические матрицы (МСМ). Они, как правило, реализуют независимое вычисление каждой отдельной компоненты исходного преобразования. В свою очередь МСМ подразделяются на однофункциональные и многофункциональные. В зависимости от структуры запоминающих устройств и выполняемых функций, различают следующие основные типы МСМ [1]:

блоком регистровых накопителей;
блоком сдвиговых регистров;
с запоминающим устройством с произвольной выборкой.

К третьей группе спецпроцессоров с параллельноконвейерной организацией вычислений относятся макроконвейерные систолические матрицы. Хаpaктерной чертой таких вычислительных устройств является обеспечение в каждой ячейке матрицы выполнения отдельной итерации базовой операции БПФ [2]. Следует отметить, что данные систолические матрицы обладают максимальной сложностью по сравнению с ЧСМ и МСМ.

В настоящее время наибольшее распространение получили систолические матрицы, относящиеся ко второй группе вычислительных устройств с конвейерной организацией. Рассмотрим работу матрицы МСМ с точки зрения обеспечения вычислений в кольце полиномов P(z) поля Галуа.

В матрицах данного типа реализуются вычисления согласно рекуррентной схеме Горнера [1]. В этом случае реализация ортогональных преобразований сигналов в полях Галуа будет представлена следующим образом:

где β -ообразный элемент мультипликативной группы порядка d, порождаемой полиномом p (z).

Тогда схемная реализация (1) может быть осуществлена на основе параллельно-конвейерного принципа вычислений. Проведенные исследования показали, что применение параллельно-конвейерных вычислений в кольце полиномов для современных систем управления позволяет повысить быстродействие вычислительного устройства в 1,45 раза при обработке 24 разрядных данных по сравнению с быстрыми алгоритмами ДПФ. При этом схемные затраты будут составлять не более 77% от затрат на реализация процессора БП.

БИБЛИОГРАФИЧЕСКИЙ СПИСОК

Кухарев Г. А. Алгоритмы и систолические процессоры для обработки многозначных данных. Минск: Наука и техника, 1990. -295 с
Кухарев Г.А., Тропченко А.Ю. Систолические процессоры для обработки сигналов. Минск: Беларусь, 1988. -127 с.
Кун С. Матричные процессоры на СБИС./Пер с англ. М.: Мир, 1991. 671 с.
Калмыков И.А., Тимошенко Л.И. Систолическая матрица для цифровой фильтрации в модулярной арифметике./Современные наукоемкие технологии №11, 2007.- С.113-115.

Роль международного договора в регулировании гражданско-правовых отношений с иностранным элементом

Статья в формате PDF 112 KB...

29 04 2024 5:28:36

АЛЕКСЕЙ ПАВЛОВИЧ ЗУБЕХИН

8 февраля 2004 года исполняется 75 лет со дня рождения и 60 лет педагогической, производственной деятельности академика Российской Академии естествознания, Академии эмалирования России, Заслуженного деятеля науки и техники РФ, почетного работника высшего образования России, доктора технических наук, профессора кафедры технологии керамики, стекла и вяжущих веществ ЮРГТУ (НПИ). ...

28 04 2024 3:24:28

ВЛИЯНИЕ АНТИОКСИДАНТНЫХ ПРЕПАРАТОВ НА ПОВЫШЕНИЕ УСТОЙЧИВОСТИ ПАНКРЕАТИЧЕСКИХ БЕТА-КЛЕТОК К ЦИТОТОКСИЧЕСКОМУ ДЕЙСТВИЮ ДИАБЕТО-ГЕННЫХ ФАКТОРОВ

Статья в формате PDF 90 KB...

27 04 2024 17:24:41

МАНТИЙНО-КОРОВОЕ ВЗАИМОДЕЙСТВИЕ В ПРОЦЕССАХ ГЕНЕРАЦИИ КАРБОНАТИТОВ ПО ИЗОТОПНЫМ ДАННЫМ СТРОНЦИЯ И НЕОДИМА

Приведены новые авторские и литературные данные по петрологии и мантийно-коровому взаимодействию на основании изотопных соотношений стронция и неодима при формировании карбонатитов различных регионов мира. По изотопии стронция и неодима устанавливаются различные компоненты мантии, участвовавшие в генерации карбонатитов: PREMA, HIMU, FOZO, BSE, EM I, EM II. ...