ПРИМЕНЕНИЕ ПАРАЛЛЕЛЬНО-КОНВЕЙЕРНЫХ ВЫЧИСЛЕНИЙ ДЛЯ ПОВЫШЕНИЯ БЫСТРОДЕЙСТВИЯ СОВРЕМЕННЫХ СИСТЕМ УПРАВЛЕНИЯ
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.
Статья в формате PDF
101 KB...
21 09 2026 11:21:22
Статья в формате PDF
116 KB...
20 09 2026 14:53:37
Статья в формате PDF
447 KB...
19 09 2026 5:13:28
Статья в формате PDF
140 KB...
18 09 2026 21:46:14
Статья в формате PDF
225 KB...
17 09 2026 8:59:25
Статья в формате PDF
474 KB...
16 09 2026 16:13:52
Статья в формате PDF
106 KB...
15 09 2026 0:42:16
Статья в формате PDF
104 KB...
14 09 2026 9:28:28
В статье рассматриваются проблемы эстетического воспитания школьников, какую роль может играть в эстетическом воспитании подрастающего поколения творчество Расула Гамзатова.
...
12 09 2026 21:33:10
Статья в формате PDF
329 KB...
11 09 2026 11:15:20
Статья в формате PDF
138 KB...
09 09 2026 10:39:20
Статья в формате PDF
252 KB...
08 09 2026 1:43:32
Статья в формате PDF
213 KB...
07 09 2026 16:42:42
Статья в формате PDF
112 KB...
06 09 2026 1:26:44
Статья в формате PDF
267 KB...
05 09 2026 5:50:36
Статья в формате PDF
91 KB...
04 09 2026 6:43:25
Статья в формате PDF
171 KB...
03 09 2026 6:15:40
Статья в формате PDF
98 KB...
02 09 2026 23:28:59
По комплексу признаков оценили трaнcформированные урбанизацией лесные фитоценозы, и населяющие их сообщества мелких млекопитающих в лесопарково-парковой зоне крупного промышленного центра. Выявили, что хотя и наблюдаются общие закономерности в группировке фито- и зооценозов в зависимости от уровня и хаpaктера урбаногенного воздействия, но между ними нет полного соответствия. Специфика сообществ мелких млекопитающих определяется не только эдафо-растительными условиями. Ведущим параметром в трaнcформации сообществ является рекреация и сопровождающие ее факторы.
...
01 09 2026 6:26:47
Статья в формате PDF
127 KB...
30 08 2026 1:24:58
Статья в формате PDF
110 KB...
29 08 2026 0:17:13
Статья в формате PDF
91 KB...
28 08 2026 6:37:53
Статья в формате PDF
340 KB...
27 08 2026 1:38:13
Статья в формате PDF
272 KB...
26 08 2026 18:14:48
Статья в формате PDF
283 KB...
25 08 2026 16:42:46
Статья в формате PDF
124 KB...
24 08 2026 4:58:15
Статья в формате PDF
683 KB...
23 08 2026 15:20:17
Статья в формате PDF
228 KB...
22 08 2026 8:43:27
Статья в формате PDF
89 KB...
19 08 2026 14:27:30
Статья в формате PDF
124 KB...
18 08 2026 10:59:20
Разработана математическая модель прогнозирования инфекционной заболеваемости на модели природно-очаговой инфекции, возбудителем которой является вирус клещевого энцефалита. Математическая модель представлена в виде аддитивного временного ряда, включающая тренд, случайные компоненты и сезонные составляющие, имеющие разную периодичность: менее года, 3 года и многолетнюю.
...
17 08 2026 16:25:56
Статья в формате PDF
111 KB...
16 08 2026 19:41:39
Статья в формате PDF
312 KB...
15 08 2026 19:45:36
Статья в формате PDF
102 KB...
14 08 2026 21:14:55
Статья в формате PDF
120 KB...
13 08 2026 11:42:31
Еще:
Поддержать себя -1 :: Поддержать себя -2 :: Поддержать себя -3 :: Поддержать себя -4 :: Поддержать себя -5 :: Поддержать себя -6 :: Поддержать себя -7 :: Поддержать себя -8 :: Поддержать себя -9 :: Поддержать себя -10 :: Поддержать себя -11 :: Поддержать себя -12 :: Поддержать себя -13 :: Поддержать себя -14 :: Поддержать себя -15 :: Поддержать себя -16 :: Поддержать себя -17 :: Поддержать себя -18 :: Поддержать себя -19 :: Поддержать себя -20 :: Поддержать себя -21 :: Поддержать себя -22 :: Поддержать себя -23 :: Поддержать себя -24 :: Поддержать себя -25 :: Поддержать себя -26 :: Поддержать себя -27 :: Поддержать себя -28 :: Поддержать себя -29 :: Поддержать себя -30 :: Поддержать себя -31 :: Поддержать себя -32 :: Поддержать себя -33 :: Поддержать себя -34 :: Поддержать себя -35 :: Поддержать себя -36 :: Поддержать себя -37 :: Поддержать себя -38 ::
