Параллельная вычислительная система

Cтраница 2

В настоящее время существует ряд классификаций параллельных архитектур вычислительных систем ( Flynn, Share, структурная и др.), однако они не охватывают всего спектра параллелизма и разнообразия существующих и разрабатываемых параллельных структур. Все параллельные вычислительные системы являются мультипроцессорными с различной архитектурой. [16]

Гиперкуб представляет собой сеть с максимально возможной плотностью соединений; его объем может охватывать тысячи процессоров, потому что для удвоения количества процессоров к каждому узлу должен быть добавлен всего один коммуникационный канал. Плотность взаимосвязи узлов определяет практичность использования всей системы соединений, представляющей собой принципиально важную аппроксимацию параллельной вычислительной системы, так как конкретная конфигурация связей зачастую непредсказуема. [17]

Вторая причина заключается в возможности дальнейшего увеличения производительности ЭЦВМ. Развитие работ в этом направлении идет по путям распараллеливания архитектуры, ее конвейерной организации, а также использования специализированных элементов на основе СБИС. Однако создание полностью параллельных вычислительных систем сопряжено со значительными техническими трудностями. Эти трудности связаны с большим числом соединений параллельных процессорных элементов и с необходимостью иметь эффективные алгоритмы для управления процессорными элементами. Для увеличения производительности вычислительных алгоритмов необходимо увеличивать число связей с соседними элементами. Вместе с тем длинные связи приводят к значительным задержкам и уменьшению быстродействия. [18]

Получение скалярного значения скорости вращения вентилятора методом центра тяжести для t 28 С. [19]

Описанные выше операции выполняются каждый раз, когда требуется результат логического вывода. В системах, управляющих динамическими процессами, эта последовательность действий выполняется циклически. В силу того что результаты правил вычисляются раздельно, нечеткие экспертные системы эффективно реализуются на базе параллельных вычислительных систем. [20]

В рамках одной книги вряд ли возможно охватить все проблемы, связанные с моделями вычислений и распределения ресурсов в масштабируемых системах. Также ясно, что нельзя предложить некую универсальную модель распределенной обработки. В этом смысле представленный в книге материал, с одной стороны, дополняет публикации последних лет, посвященные параллельным вычислениям и архитектурам параллельных вычислительных систем, а с другой - позволяет обозначить недостаточно изученные области в распределенных вычислениях. [21]

В основе большинства компьютерных методов определения пространственных структур биомолекул лежит поиск глобальных или локальных минимумов свободной энергии биомолекулы. Главные трудности связаны с большим объемом вычислений, резко растущим с размером молекулы, и большое количество локальных минимумов, среди которых нужно выбрать минимум, соответствующий реальной пространственной струкфуре молекулы. Это, с одной стороны, приводит к значительному понижению числа возникающих локально устойчивых конфигураций биомолекулы. Данные модели позволяют использовать современные параллельные вычислительные системы. [22]

Страницы: 1 2