Перераспределение - данные
Cтраница 1
Перераспределение данных в иерархической памяти в результате перемещения часто используемых данных в ее быстродействующие части, а редко используемых - на внешние запоминающие устройства. [1]
План перераспределения данных должен быть составлен так, чтобы при изменении состояния нейрокомпьютера обеспечить решение задач. [2]
Рассмотрим статический способ перераспределения данных. [3]
 |
Зависимость показателей нейрокомпьютера, функционирующего в СОК, от принятого решения при деградации. [4] |
Временная избыточность обусловлена необходимостью выполнения перераспределения данных и связанной с ним реконфигурации структуры нейрокомпьютера, функционирующего в СОК. [5]
Остальные решения используются для организации перераспределения данных в нейрокомпьютере. [6]
 |
Зависимость показателей нейрокомпьютера, функционирующего в СОК, от принятого решения при деградации. [7] |
Аппаратная избыточность обусловлена включением памяти, необходимой для хранения дополнительных микропрограмм, реализующих процедуры диагностики и перераспределения данных. [8]
Реализация любого из этих решений предполагает исключение из нейрокомпьютера отказавших каналов путем блокировки их входов и выходов и перераспределение данных между работоспособными каналами. [9]
Естественно, что на самом деле обеспечить высокую скорость работы исполнителя Виртуальная память можно только в том случае, если перераспределения данных между быстрой и медленной памятью будут происходить существенно реже, чем обращения к элементам, уже имеющимся в быстрой памяти. А это зависит не только от реализации виртуальной памяти, но и от того, как она используется. [10]
 |
Зависимость показателей нейрокомпьютера, функционирующего в СОК, от принятого решения при деградации. [11] |
Под программной избыточностью следует понимать увеличение сложности нейросетевого алгоритма реконфигурации структуры нейрокомпьютера, вызванное необходимостью реализации процедур диагностики отказов и перераспределения данных. [12]
Рассмотрим показатели функциональной мощности ( Е) и временной показатель отдельного канала ( Т) как показатели качества функционирования нейрокомпьютера, к которым предъявляются определенные требования при организации перераспределения данных. [13]
Оптимальная структура нейрокомпьютера, функционирующего в СОК, в этом случае может рассматриваться как структура, при которой обеспечивается максимальное значение функциональной мощности, реализуемой в течение периодов перераспределения данных при отказе части каналов с некоторыми ограничивающими условиями. [14]
Заметим, что все перечисленные офаничения для PURE-подпрофамм не касаются распределения данных. При общем допущении перераспределения данных, PURE-подпрофаммы не должны перераспределять глобальные данные, офаничиваясь формальными параметрами и локальными переменными. [15]
Страницы: 1 2