Главная » Просмотр файлов » Диссертация

Диссертация (1335837), страница 42

Файл №1335837 Диссертация (Разработка методов и моделей анализа и оценки устойчивого функционирования бортовых цифровых вычислительных комплексов в условиях преднамеренного воздействия сверхкоротких электромагнитных излучений) 42 страницаДиссертация (1335837) страница 422019-05-20СтудИзба
Просмтор этого файла доступен только зарегистрированным пользователям. Но у нас супер быстрая регистрация: достаточно только электронной почты!

Текст из файла (страница 42)

Следующийошаг, которыйодает возможностьосократитьоколичество пакетоводанных в цепяхокоммуникации, этоопереход к степениодетализации КП-слой ФН. То естьокомандный пакет вкачествеообъектаоописываетослойоформальныхонейронов, которыйопроизводитобработкуовходного вектораоX путемоумноженияонаоматрицу весовых коэффи-268циентов W c цельюоформированияовыходногоовектора OUT   (XW ) . При этомоможно вновьовернутьсяокопростойоформе пакетоводанных, число которыхов пакетнойопрограмме определяетсяоколичествомослоев представляемой НС.Адрес входа слоя-приемникаВектор данных от слоя-источникаВ рассматриваемомослучае стоит особо обратитьовнимание на увеличениеопотребления аппаратныхоресурсов нейросетевойовычислительной средой, таккакопри реализациионейронной сети с различнымочислом формальных нейроновов отдельных слояхоНС в качествеоориентира дляовыделения аппаратныхосредств будет выбран слой с наибольшим количествомоформальных нейронов.Для переходаок схеме: параллельноопо входам ФН – параллельноопо ФНслоя – последовательноопо слоям нейроннойосети следует предугадатьодальнейшее увеличениеоаппаратных затрат, потому чтоопроцессы взвешивания элементововходного вектора X потребуютоувеличению числаофункциональных блоковопропорционально числуовходов ФН.

Следовательно, базовыйоблок нейросетевойовычислительной средыобудет представлятьсяокак двумернаяосистолическаяматрицаонейропроцессорных блоков – PN, «горизонтальное» измерениеокоторойбудет соответствоватьочислу ФН слоя нейроннойосети, а «вертикальное» – количествуовходовоФН.При выбореоархитектуры базовогооблока нейросетевойовычислительнойосреды, соответствующейосхеме: параллельноопо входам ФН – параллельноопоФН слоя – параллельноопо слоям нейроннойосети следуетоопираться на послойнуюопередачу с фиксациейопромежуточных результатововычислений в процессеоконвейеризации работыоНС.Степень детализацииоКП нейроннаяосеть.

Максимальноовозможная степеньосложностиоописания нейроннойостеи – этоозадание всех функциональныхпараметровои связейоодним команднымопакетом. Загрузкаоподобного командногоопакета в базовыйоблок нейросетевойовычислительной среды можетопредставляться как ее настройкаона выполнениеофункции конкретной НС.269Поступлениеовходного вектораов виде пакетаоданных запускаетов базовомоблоке вычисления, которыеозавершаются формированиемопакетов данных совектороморезультата:Адрес приемникаВектор данных от нейронной сетиПодобнаяоорганизацияоработы нейроннойостеи неосопровождается передачейопромежуточных результатововычислений, то есть все потокиоданныхзамкнутыовнутри базовогооблока, и в основномоисключена возможностьооказания несанкционированногоовоздействия на ходопроцесса формированияорезультата.5.3.1 Командные пулыоуровня формальногоонейронаПри описаниионейронных сетей, которыеодетализируются дооуровня формальногоонейрона, необходима соответствующаяоаппаратно-программная реализацияоИСАУ БЦВК.

Степеньодетализации КП-ФН являетсяоминимально возможнойодля представления объектов-данных, передаваемыхопакетами данныхопо межнейроннымосвязям, а точнее, междуоконкретным выходомоФН-источникаиоопределенным входомоФН-приемника результата [72, 154].Наорисунке 5.7 показанаоструктура локальногоопула, которыйоорганизованвосоответствии с вышеперечисленнымиоположениямиои использующий механизмочастичной готовностиодля отслеживанияопоступления заданнойосовокупностиооперандов, представленныхобинарными значениями.Локальныйопулообразован изоследующих специализированныхомодулейпамяти:- RM (Readiness Memory) – памятьоготовности командныхопакетов к обработке - хранитобулеву матрицу, котораяоотражает динамикуопоступления операндовона информационныеовходы ФНосети иофиксирует фактопоступленияооперанда волокальный пулоустановкойоединицыовосоответствующем битеоматрицы; заполнениеоединицами некоторогооадресного сеченияоматрицыосоответствует моментуопоступления всехооперандов наовходы некоторогооформального270нейрона; данный моментоаппаратно отслеживаетсяосхемой готовности RS (Readiness Scheme), формирующей сигналоPOP извлеченияопакета изолокального пулаи сигналообнуления данногооадресного сечения RM;- RCM (Readiness Control Memory) – память управленияоготовностью позволяетоявным образом указать, поступлениемокаких изооперандов для данногооформального нейронаоможно пренебречь приоформировании сигнала POP схемойоготовности RS; булеваоматрица, хранимая в RCM, маскируетобулеву матрицу, формируемуюов RM в процессеозагрузкиопакетов данныховолокальный пул;- IM (Instructions Memory) – памятьокоманд – хранитотопологию нейронной сети; такокаковсеокомандные пакетыонейронной сетиореализуют однуобазовуюофункцию формальногоонейрона, то IM содержитотолько коммуникационнуюоинформацию;- FM (Functional Memory) – памятьофункциональных параметров – предназначенаодля долговременногоохранения значенийовесовых коэффициентов иопорогов срабатывания ФН, которыеоформируются вопроцессе обученияонейронной сети;- AM (Accumulator Memory) – аккумуляторная память – предназначенаодля накопленияозначений произведенийо Wi X i весовыхокоэффициентов Wi , ассоциированныхосо всемиовходными значениями, которыеопоступают в локаль-ныйопул к определенномуомоменту времени;- DQ (Data Queue) – магазиннаяопамять, размещаемаяона входеолокальногоопула дляобуферизации входныхопакетов данных;- RQ (Results Queue) – магазиннаяопамять, размещаемаяонаовыходе локальногоопула командодляобуферизации пакетоводанных с результатамиообработки.Если волокальном пулеоразмещены командныеопакеты, которыеовходятвосостав однойоили несколькихонейросетевых пакетныхопрограмм, то локальный пулобудет находитьсяов состоянииопокоя доотех пор, покаово входнуюочередьоDQ не поступитохотя быоодин изопакетоводанных.

Внесение пакетаданныхов DQ по внешнемуосигналу Wr приведеток образованиюовнутреннего271сигналаоуправления PUSH, которыйовызовет добавлениео(если X i  1 ) очередногоозначенияовесового коэффициентаоWt в аккумуляторнуюопамять AMопо адресу,оопределяемому коммутационнымополем входногоопакета данных, а именно:адресомокомандного пакетаоAdrCP и адресаооперанда вокомандном пакетеAdrOp.Причемов локальномопуле фиксируется необинарное значение, а вы-бранноеоиз тогооже адресного сеченияофункциональной памятиоFM значениевесовогоокоэффициента,котороеоприпередачеочерезблоковентилейGATESопреобразуется операциейопоразряднойоконъюнкции Wi X i и складываетсянаосумматоре SUM с ранееонакопленнымозначением, котороеовыбрано из тогооже адресного сеченияоаккумуляторной памятиоAM.

Образованноеона выходеосумматора новоеозначение суммыозаписывается поопрежнему адресу в аккумуляторнойопамяти. Такжеоодновременно выполняетсяоустановка бита готовностиRi соответствующегообинарному значениюв выбранномоиз памятиоRM теку-щемозначении словаоготовности. Новоеозначениеословаоготовности маскируетсяовыбранным изотого же адресногоосечения памяти управленияоготовностьюCRM словомомаски. Результатофиксируется по прежнемуоадресу вопамяти готовностиоданных RM в качествеотекущего словаоготовности данных. Установкаовсехбитовготовностиовнекоторомадресномосечениипамятиоготовностиоданныхоотслеживаетсяосхемой готовности RS, которая инициируетовыдачуов очередь RQопакетаоданных, в коммуникационныеополя которогоозаноситсяоиз памятиокоманд IM коммуникационнаяоинформация о командномопакете-приемниках результата, аов поле OUT -означение совыхода дискриминатораоСОМР, которыйовыполняет сравнениеонакопленной воаккумуляторной опамятиосуммыовсехопоступившихок данному моменту произведенийспорогомосрабатыванияоформальногоонейрона Wo, выбранного из функциональнойопамяти FM, и формированиеобинарного результата OUT.

После фиксацииопакета данных в очереди RQ поосигналу POP команднаяоячейка переводитсяовисходное состояние путемообнуления соответствующегооадресного сеченияоак-272кумуляторной памятиои тогооже адресного сеченияолокальной памятиоготовности данных. Выходнаяомагазинная памятьоформирует сигнало«Очередь RQ непуста» для извлечениеопакета данныхоиз локальногоопула.Вышеописанный процессообработкиоинформацииопроизводится непосредственноов командных ячейкахолокальных пулов иосовпадаетово времени с записьюово входном стеке DQ вновьопоступающихопакетов данных. Причем самопроцессообработкиоинформации заключается воциклическом выполненииооперацийчтения,омодификацииоиданныхоRM,записиосодержимогоаккумуляторнойпамятиоготовностипамятиоAMоиопамятиофункциональныхпараметровоFM, завершениеокоторого контролируетсяосхемой готовностиоRS,переводящейокомандную ячейку в исходноеосостояниеоиоразрешающей формированиеопакетоводанных с результатомопреобразования.Отметим,чтооорганизацияпулакомандокакмногофункциональ-нойопамяти, которая управляетсяопотоками данных, приводиток децентрализации управления, тооесть помимо распределенныховычислений имеетоместо бытьиолокальное распределенноеоуправление.Детализация описанияонейронной сетиоуровня соответствия КП-ФН, когдаокоммуникационными полямиокомандного пакетаозадаются все связи междуоотдельными формальнымионейронами сети, приводиток повышенной нагрузкеона интерфейс, в которыйопрактически одновременноопоступает количествоопакетов данных, равноеочислу связейомеждуоформальнымионей-ронами соседних слоевонейронной сети.Уменьшить число пакетоводанных в интерфейсеможно за счетоописанияовокоммуникационномополеопакета данных всехосвязейконкретногооФН-источника.Адрес входаФН - приемника 1...Адрес входаДанные отФН - приемника пФН – источникаПредставления объекта-данногоововиде суперпакета позволяетов n раз,огдеn - число формальныхонейронов в принимающемослое, уменьшить количествоопередаваемых между двумяослоями пакетоводанных.273Дляоиллюстрации последнегоотезиса стоит рассмотретьоархитектурноерешениеонейросетевой реализацииоИСАУ БЦВК с локальнымиопулами команд(рисунок 5.8), вокачествеораспределительной сетиосуперпакетов данныхов которой использован механизм кольцевой шины.Рисунок 5.8 - Нейросетевая среда с уровнем детализации КП-ФНПри вводеоисходныеоданные в виде пакетоводанных поступают из устройстваоввода IN на кольцевуюошину в форматеD1...DnXиодалее во входныеоцепи очередейоданных DQ.

Адресныеоселекторыокаждойизоочередей DQ производятосравнение полей «Адрес пула» - AdrPool воадресахкомандныхопакетов-приемников - Di с номеромосоответствующего локальногоопула. В случаеосовпадения формируютсяовнутренние пакетыоданных формата0  i  n , и заносятсяовосоответствующиеоочереди DQ.DiXПроцессовывода результатов преобразованийоаналогичен адреснойорассылке исходныходанных иоотличается толькоотем, что совпадениеополей274AdrPool в адресахокомандныхопакетов-приемниковоDi происходитоне в адресныхселекторахоочередей DQ, а в адресныхоселекторах блокововывода данныхоOUT.«Узким» местомов данной структуреоявляется адресноеораспределение пакетоворезультатов по очередямоданных DQ локальныхопулов командос использованиемомеханизмаокольцевой шины [72, 154].Выходом можетоявлятьсяоприменение вокачестве распределительной осетикоординатногоокоммутатора, связывающегоовыходы очередейорезультатов совходами локальныхопулов.

Характеристики

Список файлов диссертации

Разработка методов и моделей анализа и оценки устойчивого функционирования бортовых цифровых вычислительных комплексов в условиях преднамеренного воздействия сверхкоротких электромагнитных излучений
Свежие статьи
Популярно сейчас
Почему делать на заказ в разы дороже, чем купить готовую учебную работу на СтудИзбе? Наши учебные работы продаются каждый год, тогда как большинство заказов выполняются с нуля. Найдите подходящий учебный материал на СтудИзбе!
Ответы на популярные вопросы
Да! Наши авторы собирают и выкладывают те работы, которые сдаются в Вашем учебном заведении ежегодно и уже проверены преподавателями.
Да! У нас любой человек может выложить любую учебную работу и зарабатывать на её продажах! Но каждый учебный материал публикуется только после тщательной проверки администрацией.
Вернём деньги! А если быть более точными, то автору даётся немного времени на исправление, а если не исправит или выйдет время, то вернём деньги в полном объёме!
Да! На равне с готовыми студенческими работами у нас продаются услуги. Цены на услуги видны сразу, то есть Вам нужно только указать параметры и сразу можно оплачивать.
Отзывы студентов
Ставлю 10/10
Все нравится, очень удобный сайт, помогает в учебе. Кроме этого, можно заработать самому, выставляя готовые учебные материалы на продажу здесь. Рейтинги и отзывы на преподавателей очень помогают сориентироваться в начале нового семестра. Спасибо за такую функцию. Ставлю максимальную оценку.
Лучшая платформа для успешной сдачи сессии
Познакомился со СтудИзбой благодаря своему другу, очень нравится интерфейс, количество доступных файлов, цена, в общем, все прекрасно. Даже сам продаю какие-то свои работы.
Студизба ван лав ❤
Очень офигенный сайт для студентов. Много полезных учебных материалов. Пользуюсь студизбой с октября 2021 года. Серьёзных нареканий нет. Хотелось бы, что бы ввели подписочную модель и сделали материалы дешевле 300 рублей в рамках подписки бесплатными.
Отличный сайт
Лично меня всё устраивает - и покупка, и продажа; и цены, и возможность предпросмотра куска файла, и обилие бесплатных файлов (в подборках по авторам, читай, ВУЗам и факультетам). Есть определённые баги, но всё решаемо, да и администраторы реагируют в течение суток.
Маленький отзыв о большом помощнике!
Студизба спасает в те моменты, когда сроки горят, а работ накопилось достаточно. Довольно удобный сайт с простой навигацией и огромным количеством материалов.
Студ. Изба как крупнейший сборник работ для студентов
Тут дофига бывает всего полезного. Печально, что бывают предметы по которым даже одного бесплатного решения нет, но это скорее вопрос к студентам. В остальном всё здорово.
Спасательный островок
Если уже не успеваешь разобраться или застрял на каком-то задание поможет тебе быстро и недорого решить твою проблему.
Всё и так отлично
Всё очень удобно. Особенно круто, что есть система бонусов и можно выводить остатки денег. Очень много качественных бесплатных файлов.
Отзыв о системе "Студизба"
Отличная платформа для распространения работ, востребованных студентами. Хорошо налаженная и качественная работа сайта, огромная база заданий и аудитория.
Отличный помощник
Отличный сайт с кучей полезных файлов, позволяющий найти много методичек / учебников / отзывов о вузах и преподователях.
Отлично помогает студентам в любой момент для решения трудных и незамедлительных задач
Хотелось бы больше конкретной информации о преподавателях. А так в принципе хороший сайт, всегда им пользуюсь и ни разу не было желания прекратить. Хороший сайт для помощи студентам, удобный и приятный интерфейс. Из недостатков можно выделить только отсутствия небольшого количества файлов.
Спасибо за шикарный сайт
Великолепный сайт на котором студент за не большие деньги может найти помощь с дз, проектами курсовыми, лабораторными, а также узнать отзывы на преподавателей и бесплатно скачать пособия.
Популярные преподаватели
Добавляйте материалы
и зарабатывайте!
Продажи идут автоматически
6418
Авторов
на СтудИзбе
307
Средний доход
с одного платного файла
Обучение Подробнее