Cтраница 3
Архитектура построения ЛВС, основанная на использовании так называемого файлового сервера [ file server ] - относительно мощной ЭВМ, управляющей созданием, поддержкой и использованием общих информационных ресурсов локальной сети, включая доступ к ее базам данных ( БД) и отдельным файлам, а также их защиту. Для поддержки и ведения больших и очень больших БД, содержащих десятки миллионов записей, используются так называемые многопроцессорные системы, которые способны эффективно обрабатывать значительные объемы информации и обладают хорошим соотношением характеристик цена / производительность. В отличие от клиент-серверной архитектуры данный принцип построения сети предполагает, что включенные в нее рабочие станции являются полноценными ЭВМ с установленным на них полным объемом необходимого для независимой работы составом средств основного и прикладного программного обеспечения. Другими словами, в указанном случае отсутствуют возможности разделения вычислительной нагрузки между сервером и терминалами сети, характерные для архитектуры типа файл-сервер, и, как следствие, общие стоимостные показатели цена / производительность сети в целом могут быть ниже. Общим недостатком ранних версий разработок средств программного обеспечения отечественных АБИС являлся тот факт, что они были ориентированы только на файл-серверную архитектуру построения вычислительной сети. [31]
Приведенные выше рассуждения были сфокусированы на ИГФ, реализуемых в жесткой логике, но такие фильтры могут быть реализованы и на программируемых ЦОС, использующих форматы данных с фиксированной запятой. Хотя такие процессоры имеют жестко заданные разрядности шин и АЛУ и фиксированную длину слова, реализация ИГФ и в этом случае может иметь преимущества при больших коэффициентах изменения частоты дискретизации. Даже в этих условиях при больших коэффициентах преобразования частоты дискретизации вычислительная нагрузка на один отсчет в ЦПОС с фиксированной запятой может быть меньше, чем объем вычислений, необходимый при использовании обычного КИХ-фильтра на основе линии задержки с ответвлениями. [32]
Например, в одном подклассе аппаратурные затраты на буферизацию и обмен могут быть сопоставимы или доминировать над затратами на обработку и обмен. В другом могут преобладать затраты на обработку и обмен. В третьем подклассе архитектур наибольшая стоимость может приходиться на реализацию функций препроцессорной обработки либо обработки и обмена. При этом относительные доли затрат на аппаратуру могут изменяться в зависимости от вычислительной нагрузки и / или заданных крайних сроков завершения программ. Поэтому исследование пространства архитектурных решений требует специальных инструментальных средств. [33]
Главный недостаток декодирования по алгоритму Витерби заключается в том, что в то время, как вероятность появления ошибки экспоненциально убывает с ростом длины кодового ограничения, число кодовых состояний, а значит сложность декодера, экспоненциально растет с увеличением длины кодового ограничения. Последовательное декодирование асимптотически достигает той же вероятности появления ошибки, что и декодирование по принципу максимального правдоподобия, но без поиска всех возможных состояний. Фактически при последовательном декодировании число перебираемых состояний существенно независимо от длины кодового ограничения, и это позволяет использовать очень большие ( К 41) длины кодового ограничения. Это является важным фактором при обеспечении таких низких вероятностей появления ошибок. Основным недостатком последовательного декодирования является то, что количество перебираемых метрик состояний является случайной величиной. При низком SNR приходится перебирать больше гипотез, чем при высоком SNR. Из-за такой изменчивости вычислительной нагрузки, поступившие последовательности необходимо сохранять в буфере памяти. [34]