Модель и методы организации вычислительных систем параллельной и распределенной обработки данных на базе нейропроцессоров
Аннотация
Предлагается решение задачи организации вычислительных систем параллельной и распределенной обработки данных на базе нейропроцессоров с использованием теоретико-множественного подхода, включающее следующие этапы: разработка методологических основ разбиения нейромикропрограммы на множество подпрограмм, разработка методологических основ исследования связей между подпрограммами, классификация и выбор нейропроцессорных структур. Показаны разработанные программные средства организации сложных вычислительных систем на базе нейропроцессоров. Исследование выполнено при финансовой поддержке РФФИ в рамках научного проекта №14-07-00261 а.
Ключевые слова
Полный текст:
>PDF
Литература
Vladimir Ruchkin, Vitaliy Romanchuk, Roman Sulitsa. Clustering, Restorability and Designing Of Embedded Computer System Based On Neuroprocessors // Proceedings of the 2nd Mediterranean Conference on Embedded Computing (MECO). – Budva, Montenegro, 2013. – P. 58-62.
Букатов, А.А., Дацюк, В.Н., Жегуло, А.И. Программирование многопроцессорных вычислительных систем. – Ростов-на-Дону: Издательство ООО «ЦВВР», 2003. – 208 с.
Галушкин, А.И. Нейрокомпьютеры: Кн.3. – М: ИПРЖР, 2000. – 524 с
Горбань, А.Н. Нейроинформатика: кто мы, куда мы идем, как путь наш измерить // Вычислительные технологии. – 2000. – № 4. – С. 10-14.
Долинский, М.С., Толкачев, А.А. Обзор аппаратных и программных средств реализации параллельной обработки // Компоненты и технологии. – 2004. – №6. – С. 54-56.
Злобин, В.К., Григоренко, Д.В., Ручкин, В.Н., Романчук, В.А. Кластеризация и восстанавливаемость нейропроцессорных систем обработки данных // Известия тульского государственного университета. Технические науки. – 2013. – Вып.9.: Ч.2. – С.125-135.
Комарцова, Л.Г., Максимов, А.В. Нейрокомпьютеры. – М.: Изд-во МГТУ им. Н.Э.Баумана, 2004. – 400 с.
Полежаев, П.Н. Исследование алгоритмов планирования параллельных задач для кластерных вычислительных систем с помощью симулятора // Параллельные вычислительные технологии (ПАВТ’2010). – Челябинск: ЮУрГУ, 2010. – С. 287–298.
Полежаев, П.Н. Экспериментальное исследование алгоритмов планирования задач для вычислительной грид-системы // Системы управления и информационные технологии. – 2011. – №3.2(45). – С. 266–270.
Романчук, В.А. Инновационный программный комплекс моделирования вычислительных систем на базе нейропроцессоров «НейроКС» // Современные научные исследования и инновации. – Декабрь, 2012 [Электронный ресурс]. – URL: http://web.snauka.ru/issues/2012/12/19407.
Романчук, В.А. Моделирование нейропроцессорных систем // Отраслевые аспекты технических наук. – 2013. – №10(34). – С.19–24.
Романчук, В.А. Разработка алгоритмов определения связей элементов вычислительной структуры на базе нейропроцессоров // Информатика и прикладная математика. – Рязань: РГУ имени С.А. Есенина, 2011. – Вып.17. – С.102–105.
Романчук, В.А., Ручкин, В.Н. Алгоритмы анализа вычислительных структур на базе нейропроцессоров // Вестник РГРТУ. –2012. – №2. (Вып.40.) – С. 60–66.
Романчук, В.А., Ручкин, В.Н. Разработка алгоритмов определения вида структуры нейропроцессорной системы на основе описания связей ее элементов // Информатика и прикладная математика: межвуз. сб. науч. тр. – Рязань: РГУ имени С.А. Есенина, 2011. – Вып.17. – С.106–109.
Романчук, В.А., Ручкин, В.Н., Фулин, В.Н. Проектирование нейропроцессорных систем на основе нечеткой кластеризации // Вестник РГРТУ. –№4. (Вып.50-1). – С.87–93.
Ручкин, В.Н., Романчук, В.А., Фулин, В.А. и др. Экспертная система нечеткой кластеризации нейропроцессорных систем // Известия Тульского государственного университета. Технические науки. – 2014. – Вып.6. – С. 162-167.
DOI: https://doi.org/10.12731/2306-1561-2015-2-11
Ссылки
- На текущий момент ссылки отсутствуют.
(c) 2016 Автоматизация и управление в технических системах
Контент доступен под лицензией Creative Commons Attribution-NonCommercial-NoDerivs 4.0.
ISSN 2306-1561