Введение
ВВЕДЕНИЕ
Возрастающие требования к скорости решения современных задач, ограниченность последовательных систем обработки информации, доступность дешевых высокоскоростных СБИС обуславливают создание новых технологий проектирования параллельных вычислительных систем. Например, решение задач, возникающих в таких областях, как обработка изображений, машинное зрение, ядерная физика, структурный анализ, обработка речевых, радиолокационных, сейсмических, метеорологических, медицинских и других данных, требует от современных вычислительных систем производительности от 25 миллиардов до 1000 триллионов операций в секунду [10]. Однако предельная производительность одного процессора на полупроводниковой элементной базе с фон-неймановской архитектурой не превышает 100 млн. операций в секунду при скалярных вычислениях [10,11]. На основе этого можно заключить, что последовательные системы не позволяют строить перспективные обрабатывающие системы реального времени и необходимо привлечение дополнительных мощностей в виде параллельных вычислительных структур. В связи с этим объектом исследования современной науки становятся все более сложные системы.
К сожалению, пока не существует формального и строгого определения понятия сложной системы, хотя в ряде работ сформулированы характерные свойства таких систем [2,9,12,14,23,24,27,39,41,53].
Под сложной вычислительной системой в настоящей работе будет пониматься такая вычислительная система, закон функционирования которой допускает декомпозицию на отдельные составляющие. Под структурой сложной вычислительной системы понимается организация системы из отдельных элементов, для которых указываются, во-первых, способ соединения между собой и с окружающей средой, а во-вторых, распределение функций, выполняемых системой. Отличительными особенностями подобных систем являются параллелизм, недетерминированность, наличие взаимодействующих процессов, сочетание синхронного и асинхронного управления и др.
При исследовании сложных систем возникает ряд вопросов. Во-первых, как можно строго описать такое разнообразие систем, объединяемых понятием “сложная”? Во-вторых, как можно избежать неточностей и двусмысленности используемого разнообразия выражений? В-третьих, какова роль моделирования при исследовании сложных систем и может ли одна модель моделировать все? В-четвертых, как регулируется сложность исследуемых моделей, чтобы была понятна суть? Тензорная методология исследования сетевых моделей позволяет ответить на поставленные вопросы. Данная теория органично использует методы, ориентированные на потоки данных, подходы структурного проектирования и анализа.
В конце 60-х годов специалисты, традиционно занимавшиеся созданием крупномасштабных систем, стали осознавать необходимость упорядоченности действий в процессе проектирования сложных систем. Таким образом, разработчики начали формализовать процесс создания систем, разбивая его на следующие фазы:
выработка цели - определение функций системы,
анализ - определение подсистем и процедур взаимодействия,
синтез - разработка подсистем по отдельности,
Рекомендуемые материалы
объединение - соединение подсистем в единое целое,
Внешняя политика германии В X-XIII вв - лекция, которая пользуется популярностью у тех, кто читал эту лекцию.
тестирование - проверка работы системы,
внедрение - введение системы в действие,
эксплуатация - использование системы.
Данная последовательность всегда выполнялась итерационно, потому что требования пользователей постоянно менялись. С этой концепцией создания систем постоянно возникали сложности. Эксплуатационные расходы, возникавшие после сдачи системы, стали существенно превышать расходы на ее создание. Исследования показали, что наибольший процент ошибок приходится на два первых этапа (выработка цели и анализ). Однако стоимость обнаружения и исправления допущенных ошибок становилась выше на более поздних стадиях реализации проекта. Например, исправление ошибки на стадии анализа стоит в два раза дороже, чем на стадии выработки цели, на стадии тестирования - в 10 раз, а на стадии эксплуатации - в 100 раз.
Традиционные подходы к созданию систем приводили к возникновению многих проблем. Не было единого подхода. Результаты одного этапа не согласовывались с результатами других. Результаты проектирования с трудом поддавались оценкам, как качественным, так и количественным. Утверждалось, что когда проектировщики пользуются методологиями типа структурного проектирования и проектированием сверху вниз, они решают плохо поставленные задачи. Кроме того, выявление ошибок в создании таких систем становилось все менее доступным с помощью аппаратных средств или программного обеспечения. В результате противоречия между усложнением создаваемых систем и традиционными подходами к их проектированию стали определять на сегодня одну из центральных проблем теории систем - синтез эффективных структур сложных систем. Среди проектировщиков был выдвинут тезис: совершенствование методов анализа и синтеза есть ключ к созданию систем, эффективных по стоимости, производительности и надежности.
Проблемы анализа и синтеза структур сложных вычислительных систем тесно взаимосвязаны и образуют в совокупности одну проблему, которая в полном объеме не решена и в настоящее время интенсивно разрабатывается многими исследователями. В данной работе излагается один из подходов к проектированию сложных систем, основанный на тензорном исчислении сетевых моделей. Данные методы исследования сетевых моделей адресованы тем, кто занимается деятельностью, связанной с изучением сложных систем.
