автореферат диссертации по информатике, вычислительной технике и управлению, 05.13.11, диссертация на тему:Принципы построения графодинамического параллельного компьютера, ориентированного на решение задач искусственного интеллекта

Ргссз&зхаг Акгдздтск Haya Институт Прогргю/к&гх C?:crev.

Нч zpaœx ;;,<уч-з'..ч cz

ХУЗЬМШХИЙ Вхадотмур Мгхгйлр^й ОII

• . г - - v i

i «-1 '

ПЫЕЕ^ЖЕШ МОСЕЮКБЖЯ Г?А©®ДЗПЕАМИЧЕСКОГО ZÂlPÂILESMbEOTQ тМПЫОШРА, ОТгШШТШОВАШОГО ЖА -ЕЙПЗКЗПг ЗАДАЧ ЖСЕУССЗЕВЗШОГС

Сг/хгаллзсгтъСЗЛЗ.Ч - ьдашагкчгсзсоеипрог^аьгь'л:^ cfecse-Tr^e

игнжл, комплексов. czctsï.î у rercJ

Автореферат > csç.7?'.sc£ сзясла™*« ученей егеггень

. техрзг'жс.зсях га-/у.

!

• 2С00

Работа выполнена в Белорусском государственном университете информатики и радиоэлектроники (БГУИР).

Научный руководитель:

доктор технических наук ГОЛЕНКОВ ВЛАДИМИР ВАСИЛЬЕВИЧ

Официальные оппоненты:

доктор технических наук ЭРЛИХ АЛЕКСАНДР ИГОРЕВИЧ

кандвдат технических наук КУРШЕВ ЕВГЕНИЙ ПЕТРОВИЧ

Ведущая организация:

Институт проблем управления РАН

Защита диссертации состоится 22 сентября 2000 г. в 14 час. 00 мин. на заседании совета по защите диссертаций Д 200.36.01 при Институте программных систем РАН по адресу: 152140, г. Переславль-Залесский, местечко "Ботик".

С диссертацией можно ознакомиться в библиотеке Институте программных систем РАН.

Автореферат разослан "-¿г" 2000 г.

Ученый секретарь

диссертационного совета Д 200.36.01, кандидат физико-математических наук

Ар—>

В.Н.Юмахужкна

\ Я1А и Г)

ОБЩАЯ ХАРАКТЕРИСТИКА РАБОТМ

Актутъхостъ темы дшссержшщтм- В ¡последнее время з различных областях получили широкое применение разнообразные интеллектуальные сютемы: поддержки принятия решений, экспертные, обучающие, тренажерные и др., являющиеся в своей основе системами обработки знаний. Системы обработки знаний имеют свою специфику, обусловленную, во-первых, большими объемами перерабатываемой информации, во-зторых, высоким уровнем сложности структур перерабатываемых данных, в-третьих, трудноформализуемым характером перерабатываемых знаний. Практическая ценность интеллектуальных систем (особенно это касается систем поддержки принятая решений в чрезвычайных ситуациях и в управлении реальными объектами) определяется в значительной мере реальным масштабом времени ее реакции на поступающие запросы. Общеизвестно, что решение проблемы функционирования вычислительных систем обработки знаний в реальном масштабе времени трудно достижимо без использования принципов параллельной обработки и ассоциативного доступа к структурам данных. Разработка подобных систем чрезвычайно трудоемка, поэтому для обеспечения ее экономической целесообразности жизненный цикл функционирования подобных систем должен быть достаточно продолжительным (от десятка лет и более). Сменяемость аппаратных и программных средств вычислительной техники в настоящее время достигает от нескольких лет до нескольких месяцев. Это обусловливает необходимость наличия у интеллектуальных систем таких качеств, как открытость (в плане модифицируемости и добавления новых методов представления и переработки знаний) и интегрируемость (з смысле возможности функционирования з составе комплексов различных вычислительных и исполнительных средств). Анализ современных систем обработки знаний показывает, что ни одна из архитектур, на базе которых они реализованы, не обладает в совокупности всеми указанными выше свойствами.

Одним из возможных направлений решения проблемы создания интеллектуальных систем, отвечающих всем отмеченным выше качествам, является использование ггоедложенной з работе рГоленков Б.В. Графо-динамические модели и методы параллельной асинхронной переработки информации в интеллектуальных системах: Дисс... докт. техн. наук: 05.13.11, 05.13.17,- Минск, 1996,- 557 е.] т.н. графодинамической парадигмы переработки знаний - применения специальных моделей (абстрактных машин переработки информации) одновременно как для представления самих знаний, представленных в виде семантических сетей специального вида (однородных семантических сетей), так и для представления и интерпретации процедур их обработки. Исходя из того, что память в таких моделях представляется как нелинейная (графовая) структура, изменяющаяся во времени (т.е.

динамически), такие модели получили название графоданамкческих. Соответственно, реализации этих моделей (т.е. по сути машины переработки знаний), являющиеся основой интеллектуальных систем, получили название графоданамичесюйх машин.

Отличительными особенностями использования указанного подхода являются: 1) возможность автоматического решения проблемы организации переработки знаний в интеллектуальных системах; 2) ориентация на поддержку на аппаратном уровне не конкретных методов переработки знаний, а базовых механизмов, позволяющих описывать подобные методы в рамках храфодинамической парадигмы, что обеспечивает, во-первых, открытость используемых в графодинамической машине способов переработки знаний, а во-зторых, независимость этих способов от конкретной реализации аппаратного уровня графодашамической машины.

Данная работа посвящена дальнейшему развитию указанного подхода, в частности, решению проблемы перехода от указанных (графодинамических) моделей, описывающих представление и переработку знаний на довольно высоком уровне абстракции, к вариантам их практической реализации - к графодажамическик машинам (машинам переработки знаний, представленных в виде однородной семантической сети).

Связь работы с тупмъшм научиъшя пшгралшалем, югемамм. Полученные новые научные и кражтические результаты использованы при выполнении следующих работ, проведенных и выполняемых на кафедре ИИТ ВГУИР, в НИЛ 3.4 НЙЧ БГУИР, з лаборатории 216 Института технической кибернетики HAH Беларуси: в республиканской научно-технической программе "Информатика" в рамках заданий "Разработать язык параллельного программирования на графовых структурах, ориентированный на распределенную реализацию механизмов переработки интегрированных баз данных и знаний", "Создать средства параллельной обработки нейросетей и баз знаний (семантических сетей)"; в программе фуцдаментальиыхи исследований АКБ Беларуси "Разработка научных основ новых информационных технологий" в рамках НИР N26 "Разработка методов проектирования параллельных интеллектуальных систем на основе однородных семантических сетей"; в программе "Еелкосмос" в рамках проекта N10 "Разработка специализированного интеллектуального интерфейса для комплексной обработки данных дистанционного зондирования Земли"; в проекте "Параллельная графодииамкчесхгя вычислительная система, ориентированная на решение задач искусственного интеллекта", финансируемом Министерством промышленности и Комитетом по науке и технологиям республики Беларусь; в проекте "Исследование параллельных моделей переработки знаний в графовой структурно перестраиваемой ассоциативной памяти", финансируемый Фондом фундаментальных исследований Республики Беларусь; в проекте

"Программный комплекс логического анализа для оценки кефтеперспективности локальных объектов но геологогеофизическим данным", финансируемом производственным объединением "Западнефтегеофизиха"; в проекте "Разработать технологические средства проектирования ингеллектуальньк обучающих систем", финансируемый Министерством образования и Комитетом ко науке и технологиям Республики Беларусь; в проекте "Разработать теоретические основы гфоектирования высокопроизводительных интеллектуальных медицинских систем", финансируемый Министерством здравохранения Республики Беларусь и выполняемый совместно с НИИ онкологии и радиационной медицины МЗ РБ и других.

Щель ш задачи шсшедовтшя^ Целью работы является разработка метода проектирования семейства графодинамических машин, ориентированных на переработку знаний, представленных в виде однородных семантических сетей и его реализация при разработке графодинамической машины. Для достижения поставленной цели в работе решаются следующие задачи:

1. Разработка общего метода построения графодинамических машин различных (крупкоструктуриых и мелкоструктурных) типов архитектур.

2. Исследование свойств и разработка методов построения моделей, описывающих на разных уровнях абстракции (архитектуры) графодинамичес-кие машины крупнсстругаурЕОй архитектуры с учетом архитектурных особенностей реализации.

3. Исследование свойств и разработка методов построения моделей, описывающих на разных уровнях абстракции (архитектуры) графодинамичес-кие машины мелкоструктурной архитектуры, ориентированные на непосредственную аппаратную поддержку графодинамкческой ассоциативной памяти.

4. Разработка базового метода получения спецификаций графодинамической ассоциативной памяти (памяти графодинамических машин).

5. Реализация предложенного метода проектирования графодинамических машин при разработке вариантов графодинамической машины крупноструктурной архитектуры на базе существующих аппаратных средств.

Методы исследования. Исследования осуществлялись на основе теории множеств, математической логики, теории графов, теории иерархических систем, методов имитацкокнсго моделирования на ЗЗМ.

Нщ/чмш и&втшш и зкачтлваглъ полученных результатов. Впервые разработан общий метод построения: графодикамических машин различных (крупноструктурных и межоструктурньхх) типов архитектур, ориентированных ка переработку знаний, представленных в виде однородных семантических сетей, тфименение которого позволяет решать проблему перехода от моделей высокого уровня абстракция, описывающих представление и переработку знаний, к практической реализации графодкнамических машин. Метод базируется на построении (на основе предлагаемой иерархии переходов) цепочки переходов от моделей (абстрактных машин специального вида), описывающих методы переработки и способы описания знаний, к моделям (абстрактным машинам), позволяющим определять конкретные требования к реализации (в т.ч. и аппаратным средствам). Применение данного метода позволяет: 1) довести технологию проектирования графодикамических машин интеллектуальных систем на основе графоданамической парадигмы вплоть до этапа определения требований (спецификаций) к памяти - их основной компоненте; 2) определять требования (спецификации) к моделям, описывающим графодинамические машины на разных уровнях абстракции (архитектуры), и способы их построения. Все это обеспечивает: во-первых, возможность использования на аппаратном уровне графодикамических машин как существующих технических средств, так и результатов перспективных разработок в различных областях науки и техники; во-вторых, относительную независимость ¡проектирования архитектурных уровней графодинамических машин, что сокращает временные затраты разработку как самих машин, так и базирующихся на их основе интеллектуальных систем в целом.

Впервые разработаны методы построения и списаны свойства моделей, позволяющих учитывать архитектурные особенности реализаций графодошамических машин крупноструктурных архитектур, что позволяет проектировать графодинамические машины, в наибольшей степени учитывающие особенности архитектуры интеллектуальных систем, базой которых они являются.

Впервые разработаны методы построения и описаны свойства моделей, описывающих на разных архитектурных уровнях графодинамические машины мелкоструктурных архитектур, обеспечивающие адекватность структуры памяти: графодинамических машин однородным семантическим сетям, в з:да которых представляются знания и процедуры их переработки з графодинамических машинах. Указанные модели, описывающие графодинамические машины на нижнем архитектурном уровне, пригодны для использования в качестве отправного объекта в базовом методе получения спецификаций графоданамической памяти.

Впервые разработан базовый метод, позволяющий на основе моделей, описывающих графодинамические машины мелкоструктурных архитектур на

нижнем уровне абстракции, получать спецификации графодииамической ассоциативной памяти (памяти графодинамических машин).

Практическая щемм@ть_шботы._ Полученные результаты могут быть использованы при построении интеллектуальных систем, ориентированных на переработку сложноструктурированных, трудноформализуемых знаний большого объема. Лежащие в основе таких интеллектуальных систем графодииамические машины (реализуемые на базе моделей переработки информации, представленной в виде семантических сетей специального вида — однородных семантических сетей) обеспечивают поддержку указанных выше особенностей жнггеллектуальных систем за счет:

1. Возможности интеграции различных механизмов переработки

знаний.

2. Открытости используемого набора механизмов переработки

знаний.

3. Ассоциативного доступа к информации.

4. Параллельной обработки.

Применение разработанных методов позволяет существенно сократить сроки разработки указанных графодинамических машин, реализовывать их с учетом архитектурных требований, предъявляемых к конкретным интеллектуальным системам и обеспечить их эволюционное развитие.

Кроме того, использование базового метода получения спецификаций графодииамической памяти позволяет подходить непосредственно к разработке принципиально нового типа памяпги - процессоропамяти, представляющей собой графодинамическую ассоциативную память (память графодинамических машин).

Рещизаца^рет^льтатт работы. Результаты работы использованы:

1) в Институте технической кибернетики HAH Беларуси при разработке интеллектуальной системы для комплексной обработки данных дистанционного зондирования Земли;

2) в БелНИИ кардиологии Минздрава Республики Беларусь при разработке информацконно-зкспертной системы лечения больных с хронической почечной недостаточностью;

3) в НИП "ГеоинформационЕые системы" HAH Беларуси при разработке интеллктуашьЕой системы поддержки принятая решений при чрезвычайных ситуациях техногенного характера;

4) в ЕГУИР при разработке параллельной графовой вычислительной системы, ориентированной на решение задач искусственного интеллекта, и апробации макета онкологической экспертной системы.

5) в ряде учебных курсов в учебном процессе БГУЙР на кафедре ИИТ.

Оскотые ттсжешт, выиосммъле ка защиту.

1. Общий метод проектирования графодинамических машин различных типов архитектур.

2. Методы построения моделей, описывающих графодкнамические машины круш-юстружтурной и мелкоструктурной архитектур на разных уровнях абстракции.

3. Базовый метод получения спецификаций графодинамической ассоциативной памяти (памяти для графодинамических машин).

4. Реализация с использованием разработанных методов архитектуры графодинамической машины в крупноструктурном варианте на базе существующих аппаратных средств.

Личный вклад соискателя. В настоящую работу вошли результаты как личных исследований автора (общий метод проектирования графодинамических машин архитектур различного типа; методы построения моделей, описывающих графодинамические машины крупноструктурных и мелкоструктурных типов архитектур ка разных уровнях абстракции; базовый метод получения спецификаций графодинамической ассоциативной памяти (памяти графодинамических машин), так и совместных работ. В работах, опубликованных в соавторстве, личный вклад автора состоит в следующем:

в работе [1-2] автору принадлежит моделирование оценка эффективности обработки ¡графовой информации при реализации графодинам?тческой памяти с синхронным принципом управления;

в работе [6] автору принадлежат разработка принципов организации и реализация коммуникационной среды крупнострухтурнош варианта графодинамической машины;

в работах [5,11,13] автору принадлежит учет в семантике описываемых операторов возможности их реализации в графодинамических машинах на основе разработанных методов представления и переработки распределенной информации и их реализация;

в работе [12] автору принадлежит реализация обработки графовой информации на параллельной вычислительной системе;

в работе [14] автору принадлех-оп- реализация модулей варианта графодинамической машины крупЕСстр>т<турной архитектуры, разработанной с помощью предлагаемых автором методов;

в работе [15] автору принадлежит моделирование и уточнение структуры устройства.

Апробация результатов. Результаты работы докладывались на следующих конференциях и школах-семинарах, в том числе и международных: на Первой всесоюзной конференции "Проблемы создания Супер-ЭВМ, суперсистем и эффективность их применения" (Минск, 1987), на конференции

"East-West Conf. On Artif. Imte!l From Theory to Practice" (Москва, 1993); на Пятой конференции "Транспьютерные системы и их применение" (Домодедово, 1995); на Международной летней школе-семинаре по искусственному интеллекту для студентов, аспирантсз и молодых ученых "Браслав-97"(Браслаз, 1997); на Международной научно-технической конференции "Новые инфсрмацисг~«ые технологии в науке и производстве" (Минск, 1998); на Третьей международной летней школе-семинаре по искусственному интеллекту для студентов и аспиратнсз (Браслаз, 1999), а также на конференциях студентов и аспирантов БГУИР.

п& резулъщъжжалс^ Материалы работы опубликованы з 1 монографии, 1 статье, 2 сборниках научных трудов, 2 препринтах, 1 материалах по математическому обеспечению, 1 авторском свидетельстве, 7 тезисах докладов на конференциях и семинарах.

Структура работы. Работа состоит из введения, пяти глав, заключения, списка литературы и приложений.

СОДЕРЖАНИЕ РАКИТЫ

Во essdemxn обоснована актуальность темы, сформулированы цели и определены задачи исследования, выделен круг вопросов, выносимых на защиту.

В терзай глазе проведен краткий сбзор архитектур вычислительных систем, дан анализ направлений их развития и возможностей использования для решения задач искусственного интеллекта как базы интеллектуальных систем. Выявлены общие принципы логической организации, присущие развитым машинам переработки знаний.

Исходя из особенностей, присущих решаемьш в интеллектуальных системах задачам искусственного интеллекта, выделены свойства фон-Неймановской архитектуры вычислительных систем, которые препятствуют созданию машин переработки знаний ка их основе: 1) последовательная обработка, ограничивающая эффективность ЭВМ физическими возможностями элементной базы; 2) низкий уровень доступа к памяти, т.е. сложность и громоздкость выполнения процедуры ассоциативного поиска нужного фрагмента знаний; 3) линейная организация памяти и че^езвычайно простой вид конструктивных объектов, непосредственно хранимых в памяти; 4) представление информации в памяти современных ЭВМ на уровне далеком от семантического; 5) низкий уровень аппаратно реализуемых операций над нечисловыми данными и отсутствие аппаратной поддержки логических операций над фрагментами знаний, имеющих сложную структуру.

Попытки преодоления указанных ограничений привели к возникновению множества подходов, связанных с изменениями отдельных архитектурных принг.;ипов традиционных ЗВМ в зависимости от классов задач и предметных областей, на которые они ориентируется, например: 1) переход к нелинейной организации памяти и аппаратная интерпретация сложных структур данных; 2) аппаратная реализация ассоциативного доступа к информации; 3) реализация параллельных асинхронных процессов над памятью и, з частности, управление от потока данных; 4) аппаратная интерпретация языков высокого уровня и другие. Разработанные ка их основе вычислительные системы оказываются достаточно эффективными для решения сзоих относительно узких классов задач, однако их использование в качестве основы для интеллектуальных систем сдерживается рядом факторов. В частности, либо жесткой ориентацией на фиксированную структуру обрабатываемых знаний, либо привязкой к конкретному способу переработки информации, либо сложностью организации вычислительного процесса, что входит в противоречие с такими свойствами интеллектуальных систем, как открытость механизмов переработки знаний, а также сложность и нерехулярность структур перерабатываемой информации.

Машина переработки знаний, представленных в виде однородных семантических сетей (т.н. графодинамическая машина), идея создания которой описана в указанной выше работе, лишена указаных недостатков за счет ориентации не ка конкретные способы переработки знаний, а на базовые механизмы их реализации, и соответствия ее памяти не структуре перерабатываемых знаний, а одной из наиболее общих форм представления знаний - семантическим сетям (б частности, семантическим сетям специального вида - однородным семантическим сетям).

Во второй главе предлагается подход к проектированию графодинамической машины на основе иерархии информационных моделей (абстрактных машин специального вида), описывающих графодинамическую машину на разных уровнях абстракции. На основе исследования и анализа абстрактных машин описываются основные типы отношений, связывающие различные абстрактные машины, к способы их реализации через переходы от одних абстрактных машин к другим. Приведена классификация указанных переходов. Списан общий метод проектирования графединамических машин, являющихся основой интеллектуальных систем.

В качестве основной концепции создания графодинамических машин в указанной ранее работе предложена концепция иерархической системы согласованных моделей переработки информации, базирующуюся на графодинамической парадигме. В данной работе указанная концепция развивается в единый метод проектирования графодинамических машин архитектур различных (крупноструктурных и мелкоструктурных) типов,

начиная с этапов описания используемых з них механизмов переработки знаний и кончая этапами, определяющими их физическую реализацию.

В качестве моделей переработки информации (далее просто моделей) используются абстрактные машины определеного типа, а именно открытые абстрактные машины с хранимой информацией, с нелинейной (т.е. графовой) структурно перестраиваемой (т.е. динамической) ассоциативной памятью (называемой далее графодинамическсй) и с параллельным асинхронным управлением, называемые SC-машинамн (SC -Semantic Code) ввиду того, что в ее памяти данные и программы их переработки представлены в виде семантической сети специального вида - т.к. однородной семантической сети. Такие модели имеют один и тот же тип памяти - храфодинамическую память (т.н. SC-памятъ).

Обозначим множество всех моделей через §СЕа={§Сш1г} (SCrn -Semantic Code machine) и представим любую модель §Сштпз в виде тройки §Сгпц= <Li5§;5Wi>, где Lj - язык модели §Сп2ц, позволяющий списывать информационные конструкции, перерабатываемые ею; §£ - начальная информационная конструкция (хранимая информация) модели W| -

множество операций модели SCsdj, выполняемых над ее информационными конструкциями. При этом реализация каждой операции из множества Wi описывается соответствующей микропрограммой, а память модели трактуется как нестационарная инсоо*сгцд)нная констр;/кция. Следует также отметить, что зо многих моделях множества з начальную Ггщфоркащж-пгую

конструкцию зходят т.н. программы модели, которые в основном и определяют собственно ннфоркгцгонгую обработку, ре&гаэушую конкретной моделью. Для реализации этих программ ьсгснгс-.зо Щ содержит операцию интерпретации программ или операции интерпретации операторов программ .

Вводятся ctzcesezs между моделями (т.н. SCrn-отнсшения), которые л.—r (SCmR. ~ 5e~r^n"ic Со^е "^^chi^es Relation)

списывающих соответствующие модели. Вводимые переходы от сдает {¿сделен к другим (т.:-:. SCm-перехсды), определяющие множество SCnT SCnt-переходоз (SCesT - Semantic Code machines Transition), есть способ реализации

конкретизация последних.

SCm-перехсды между моделями (далее переходы) классифицируются з соответствии со с л с"• •' и формозънъили признаками', элементарности (подмножества SCasT^ssassiary с и §СоТ_гсз:р!!вя с SCrsT),

полноты (подмножества §СшТ_£еЗ с: SCesT и SCoTjECiS&k с SCol), уроз-я /интерпретируемости (подмножества §CnaT_nr,i£r.sv с: SCmlT и SCEEsT_£ss^dI«nev <= SCesjT) и другими. По существенному признаку (признаку типа) SCm-переходы подразделяются на переходы типа: интерпретация

(SCmTTJiaitsrp с SCinaT); преобразование системы операций, обеспечивающее возможность параллельной интерпретации операторов программы модели по мере их готовности (SCimTTjparal с §Сш:Т) и друше (SCkiTT - Semantic Code machines Transition Types).

Полученная ¡классификация переходов позволяет описывать иерархию переходов, определяющую, в свою очередь, иерархию самих моделей. Таким образом, любая модель б рамках иерархии принадлежит определенному уровню ш-ггерпретируемости, а в рамках своего уровня - определенному классу, определяемому моделью более высокого уровня.

Суть предлагаемого общего метода проектирования графодинамических машин состоит в построении цепочки переходов, которая определяет иерархический набор моделей, описывающих на разных уровнях абстракции графодеп-амическую машину. При этом в начале цепочки находится модель, описывающая переработку знаний на самом высоком уровне абстракции, а в конце ее - модель, которая определяет физическую реализацию графсдинамической машины с определенной степенью детализации (на нижнем архитектурном уровне).

"r. u^f/xs-x у-с? i р1 г-^сгоде с—^гсь^елс^сг " 2. 3 j" s ~-~YS

skzoxksszx переходов, свойства получаемых моделей и сами переходы, спредзллт-сщие процесс построения получаемых моделей.

гну.??, посвящена исследовантс и разработке ~ рамках предлагаемого общего метода методов построения моделей, описывающих графодинамическую машину крупноструктурных архитектур. Описываются типы выполняемых переходов, дается обоснование их применения, рассматриваются способы их выполнения. Определяются свойства получаемых моделей. Описывается метод представления и переработки информации в распределенных моделях. Описываются методы решения на уровне моделей проблемы ограничения памяти з графодинамитческой машине. Определяется множество различных типов компонент (модулей) в распределенных неоднородных моделях и способы их получения.,

В качестве первых двух звеньев цепочки переходов выбираются согзетст:;енно модели и §Сп2кр (SCL - Semantic Code Logic, SCP-

Semar.tic Code Programming), спнсгнн&е s указанной ранее работе. -От модели §<Cms;p (модели интерпретации программ, описывающих механизмы переработки знаний в модели SCievi) выполняем переход §£е?.Г(5с!р'5ф1') к распределенной однородной модели §CEIIfa (SCPD - Semantic Code Programming Distributed) - коллективу однородных модулей, взаимодействующих через абстрактную коммуникационную среду. Таким образом результирующая модель есть результат выполнения SCm-перехода от исходной: §Cm>c-£= §C^T(s:?'s:?d)(§C!EiL,).'

Возникающая з распределенной однородной модели проблема представления распределенной информации решается введением механизма копий элементов памяти таким образом, что:

1Е = {(СссуСЗЗСпЕкргя)}» Н^,».,!,; аоркз(Е)< |§€а„Д

где: Е - элемент намята:; Сору(Е,ЗС™3„сУ5) - копия элемента Е в а-м модуле ЗСИкргл модели ЗСШюра; с©рсег{12) - количество копий элемента 2; |§(С1ШЮ~«| - количество модулей модели ВСсг^. Непосредственно копия Ссру(Е,ЗСш,ср£/^ может состоять в отношениях их^щентности лишь с элементами и копиями элементов памяти, находящимися только в модуле

Проблема организации переработки распределенной информации решается с помощью механизма реализации задгняй, пересылаемых в межмодульных, сообщениях. Выпо.лненные исследоза?:хя показывают, -го возможны дза основных варианта реализации заданий: программный (за счет создания на языке распределенных программ обработки инфоркаци?: з модели §С~к;а) и межпрограммный (за счет расширения мнснестза Т^.и. операций). Критерием зыбора варианта может минимизация

временных затрат на его реализацию.

Предпосылкой заполнен»: следующего перехода является понижение уровня 2бс.?г:<_де путем введения ± рассмстрение с.ргни ценности обггмг памяти модулей распределенной модели. Тип выполняемого при этом перехода ЗСпшТ^"1513'51"^ принадлежит к типу 5С™ТТГ_ереп = придание модели свойств с~крытсоти взе.дение фат~ста ^"ег"гей ?е^гуггрутс~£я

распределенная неоднородная модель оСп^з (ЗСРЗИ Зешап^с Сосе

представляет собой коллектив неоднородных модулей:

- ^Са^рй^ад} и V {АА^-д} С СМврй:»

где: ЗС^крйг/у-д - л-й процессорный модуль модели: накопительный модуль модели; ЛА^р^ - к-3 абстрактный архив модели; СМкр,£а ■ абстрактная коммуникационная среда модели; -

количество процессорных модулей модели; КЗСг^ср^ю^}! - количество накопительных модулей модели; |{ААк;р!£::Л}| * количество абстрактных архивов модели. Назначением процессорных медлен является собственно переработка знаний; назначением абстрактных архивов - хранение информации (фрагмен-'оз базы знаний), временно выгруженной из процессорных : гсдулей; назначением накопительных модулей - обеспечение

информационного обмена мех-оду процессорными модулями и абстрактными архивами.

Основной пооблемой, возникающей в модели БСюи^р^^, является ситуация нехватки памяти (СНП), которая может возникать в силу введенных формальных ограничений

(где: lIB^pi^p^/;! - размер текущей информационной конструкции 5-ш процессорного модуля модели, - размер текущей информационной

конструкции j-ш накопительного модуля модели) на объем памяти при функционировании у процессорных и накопительных модулей. По результатам исследований решение данной проблемы обеспечивается применением методов следующих стратегий борьбы с СНП: 1) исключения вероятности возникновения СНП; 2) предотвращения СНП при существовании вероятности ее возникновения; 3) снижения вероятности возникновения СНП; 4) разрешения СНП - выхода из СНП. Отличительной особенностью предлагаемых методов борьбы с СНП в процессорных модулях модели SCiEEjcpis, является возможность модификации в накопительных модулях временно выгруженных (откаченных) туда содержимых участков памяти процессорных модулей таким образом, что подгрузка (подкачка) данных обратно в процессорные модули может выполняться порциями, содержащими лишь требуемую (необходимую) информацию. Отличительными особенностями предлагаемых методов борьбы с СНП в накопитеяьных модулях модели SGn«^ объясняемых спецификой функщгональной нагрузки накопительных модулей (обеспечение функционирования процессорных модулей, в которых, собственно, и происходит переработка знаний), являются: !) их более упрощенный (по сравнению с процессорными модулями) характер; 2) возможность применения большего количества методов к различным операциям множества W^pd-j^.

Следует отметить более широкий по сравнению с моделью §Сег,£;~

спектз мсд/"Ф"с<2ций моделей §С:*____хстсзый обе.г.нечилается, в частно;"/",

за счет возможности применения неполных переходов (т.е. примененных лишь к отдельным модулям исходной модели) и комбинирования разнородных модулей.

Следующий переход имеет своей гфедпссылксй учет особенностей архитектуры реализации путем введения в рассмотрение фактора активной внешней среды. Получаемая в результате его выполнения модель §Cm5.Fd:i (учитывающая особенности архггвязуры реатаада) (SCPDT - Semantic Code Programming Distributed Terminal) SCinr^^d^SCrciT^^^-'^^iSCiEis^iJ представляет собой коллектив 'неоднородньzx модулей (если формально положить AAjcpi^ = SClEljtpai/tt^ii и Cftiscjpalj = SC^K-ii/cc):

где: §CSKjifci, - г>й терминальный модуль модели; |{§fcSCii;fc=/a}| -количество терминальных модулей модели. Терминальные модули язлсотся представителями активной внешней среды (т.е. способной и;нгциирсзать определенные дейстз?1я в остальных модулях модели SCnm5S.pdt по собственной инициативе). Назначением терминальных модулей (в рамках ¡^афсдинамических моделей) является з общем случае: 1) подготовка (генерация) информации для ее последующей загрузки з процессорные модули; 2) использование (реализация) информации, подготозленной (полученной, представленной) з процессорных модулях.

Особекносты-с модели §Ссп5ср;а является широкий спектр разновидностей составляющих ее модулей. С одной стороны (с учетом возможной ингегрирозанности графодинамической машины в вычислительные сети) в зависимости от способности самостоятельно выполнять или лишь транслировать запросы на исполнение требуемых приложений терминальные модули подразделяются на терминальные серверы и шлюзы, соответственно. С другой стороны, специфика (реальный масштаб времени, большей объем пересылаемой межмодульной информации) выполнения некоторых приложений (например, монитора графодккамической машины) требует наличия разновидностей процессорных и накопительных модулей: броузеров (для оперативного отслеживания состояния графодинамической памяти), шлюзов.

Четвертая глаза посвящена исследованию и разработке методов построения моделей, списывающих графодинамические машины мелкоструктурных архитектур, и базового метода получения спецификаций графодикамической ассоциативной памяти для зграфодинамических машин, позволяющей на выходе получать некоторый набор спецификаций на аппаратную реализацию указанной памяти. Описываются типы выполняемых БСпи-переходов и Апьгсрехсдоз (Am - Abstract machine), дается обоснование их применения, рассматриваются способы их выполнения. Определяются свойства получаемых моделей и элементов памяти получаемых моделей (абстрактных не SC- машин).

В качестве исходной модели (по соображениям аналогичным изложенным ранее) выбирается модель §Сшз,с~, от которой выполняется переход ЗСшэТ^'^"^, обеспечивающий возможность параллельной интерпретации операторов программ результирующей модели SCzs^df = §C:3T<scp''c?"if)(§C=SI?) по мере их готовности (D? - Data Flow).

От модели §CnmSCp.£i выполняется интерпретирующий переход БСшТ^^^^ типа SCmTTJmfeinp к элементарной модели SCmn,« (SCE -Semantic Code Elementary), которую уже нельзя далее интерпретировать никакой другой моделью, являющейся SC-машиной (т.е. от которой нельзя вполнигь SCm-переход типа SCmTTJbierp). Результаты исследования показывают, что отличительными особенностями модели §Си1М также язляются: 1) локализация области действия операций WSCI некоторой фиксированной окрестностью; 2) фиксация интерпретируемого хода (текстов программ модели).

С целью обеспечения возможности параллельной интерпретации операторов программ модели от SCe-,« выполняется переход §СоТ<5гг'®£г"<:1) тиса SCmTTjpara! к модели §Ст,с,.йг, которая тоже, очевидно, является элементарной SC-машиной.

Далее, применением к элементарной модели SCee,«-« перехода §Cnmir(SM"<if'S£i) типа §СшТТ_щИега операциям модели придается внутренний характер (т.е. микропрограммы операций результирующей модели распределяются по элементам памяти), что становится возможным прежде всего благодаря свойству локализации области действия операций элементарных SC-машин. Анализ показывает, что получаемая при этом функциональная модель §Qmscf = SCmT^'^'^iSCMw.jj) (SCF - Semantic Code Functional) является процессоропамятыю, представляя собой вариант модели (SC-машины) мелкоструктурной архитектуры предельного уровня интерпретируемости.

Последующая интерпретация функциональной модели §Сип>с1 (которая является элементарной SC-машиной) другой моделью, являющейся SC-машжкой, невозможна. Поэтому в предлагаемом базовом методе получения спецификаций графодинамичесхой памяти (на основе функциональной модели SCe«,) в качестве моделей (абстрактных машин) используются абстрактные машины множества Аи1={Аш;} (Am - Abstract machine) с памятью, отличной от SC-памяги. Суть указанного базового метода заключается в построении с помощью множества переходов AmT (AmT - Abstract machines Transition) между моделями множества Ашш (т.е. Am-переходов), имеющих определенное сходство с SCm-переходами типа §€mTT_Iimiteirp, цепочек моделей (абстрактных машин), описывающих на разных уровнях абстракции процессоропамять (т.е. модель SCraiKr). При этом описание последней модели цепочки определяет спецификацию на аппаратную реализацию графодинамической памяти.

В качестве общей предпосылки для всех Am-переходоз выбирается понижение уровня абстракции абстрактных машин путем поэтапного (постепенного) внесения в них ограничений, носящих физический характер. Выбор направления движения по иерархии этих (не SC-) абстрактных машин

глазным образом будут определять возможности уже непосредственно микроэлектронных, сптозлехтронкых, топографических и иных технологий.

В качестве предпосылки первого Am-перехода АшпТ;8си,::!г'АеУ от модели §€¡n!rf к модели (абстрактной машине) An¡i используется ограничение на физическую (информативную) емкость элементов памяти модели §CnnKf, т.е. на максимальное количество связей и на максимальный объем (неграфового) содержимого. Память Mt модели Атц представляет множество элементов разных типов:

Ми = {Еа, Еа, Ей, Ж, А},

где: Ей - элемент памяти типа основа узла; Еа - элемент памяти типа основа дуги; Еш - элемент памяти типа основа элемента неопределенного типа; И -элемент памяти типа ссылка (элемент списка); А - элемент памяти типа основа содержимого элемента. Элементы Н. используются для организации спискового представления графов, а элементы А - для хранения информации, представление которой в графовом виде нецелесообразно. Множество 1Ьц типов непосредственных связей между двумя элементами памяти М| имеет вид:

Li= ((ЕпД), (Ea,M)s(fesR)s(R3), (ErsA), (ЕаА), (ЕшД), (АД)}.

Предпосылкой для второго Am-перехода АгаТГ^3^^ является учет физического расположения элементов множества L. в некотором пространстве, из чего вытекает существование среды, з которой они находятся. Таким образом, множество элементов памяти М2 модели Ai™2 содержит (по сравнению с Mi) элементы С - элементы памяти типа среда (канал), через которые реализуются связи (множества ILi) между элементами множества М>.

В качестве предпосылок следуювщих Am-нереходоз выступает введение в рассмотрение конкретных физических свойств среды, которое зависит от выбранного способа классификации сред и представляет собой дальнейшую конкретизацию типа среды в рамках выбранной классификации. Выполнение Am-переходоз продолжается до тех пор, пока не появляется технологическая возможность реализации модели Ami., полученной в результате выполнения последнего п-го Am-перехода AmiT^"-.!^™^. В результате повторного прохода по выделенной цепочке моделей фиксируются параметры их элементов памяти, после чего выполняется разработка их микропрограмм.

Шятея гг. asa посвящена реализации метода проектирования графодинам:-гческих машин крупнострукт^рной архитектуры. Описыватся применение указанного метода для построения варианта графодинамической машины на основе персональной ЭВМ (вариант 1) и варианта на базе

многопроцессорной вычислительной системы (вариант 2). Далее для различия вариантов в обозначениях номер варианта указывается в обозначении типов получаемых графодинамических машин. Приводятся сведения об используемых программных и аппаратных средствах.

Исходя из задач, поставленных перед разработчиками варианта 1 графодинамической машины, являющейся основой интеллектуальных систем, базирующихся на персональной ЭВМ, были определены следующие требования к реализуемой графодинамических машине: 1) машина должна иметь крупноструиурную архитектуру; 2) машина должна иметь минимальное количество модулей в своем составе; 3) машина должна функционировать на базе одной ПЭВМ. Учет данных требований привел к выделению последовательности из 4-х переходов, определяющей цепочку (иерархический набор) из 5-ти моделей (БС-машин), описывающих функционирование варианта 1 графодинамической машины на различных уровнях в рамках графодинамической парадигмы. Последняя модель в цепочке была определена как:

§Сша1= ВСша^/рпь о ЭСшмрйнлш«

где: ЗСшЭкй/рвь - процессорный броузер (интерпретируемый 8СЕ-модулем), БСИкршлпа - терминальный сервер. Последний неполный БСш-переход ^СиТС^1'5^' ,С11) (SCmT(,ef,йl*,,• °£11) е §СтТ_ш)®!ЙШ1!Ш9 §СтТСср<гШ!™' 8С®1) е §СшТТ_пшйе1гр) был применен к единственному процессорному броузеру в технологических целях (чтобы обеспечить развязку реализации процессорного модуля от способа внутреннего представления семантической сети). Модуль 5Сшт,ср^щи, является терминальным сервером, на котором реализован монитор графодинамической машины (приложение, обеспечивающее функции администрирования базы знаний).

В качестве особенностей, упростивших реализацию варианта 1 графодинамической машины, следует отметить: 1) отсутствие в цепочке распределенной неоднородной модели (§Ошкр:£т); 2) использование в качестве коммуникационной среды самой операционной системы. Последнее обстоятельство существенно облегчило интеграцию данного варианта графодинамической машины с требуемыми модулями (выступающими в качестве отдельных терминальных серверов) интеллектуальных систем, реализованных на его основе. К особенностям данного варианта реализации относятся также:

- упрощенная интеграция с прикладными системами; минимизация потока сообщений монитору от процессорного модуля;

- оптимальный (по быстродействию) вариант реализации БС-памяш.

Вариант 1 храфодинамической машины крупностружтурной архитектуры был реализован на ПЭВМ Рег.1щ;п-133 ¡под управлением операционной системы 95 в среде программирования Шаговой С++ 4.0.

Исходя из задач, поставленных перед разработчиками варианта 2 трафощ'шамическсй машины, являющейся основой интеллектуальных систем, базирующихся на мнотопроцесорной зькисл?~ельной системе класса МКМД, были определены следующие требования к реализуемой графодинамг-гческой машине: 1) машина должна иметь крупноструктурную архитектуру; 2) машина должна функционировать на базе многопроцессорной системы з составе одной ПЭВМ и мультжранспъютерной вычислительной системы; 3) ПЭВМ должна обеспечивать интерфейс интеллектуальной системы с пользователем; 4) мультитранспьютерная система должна обеспечивать процесс распределенной переработки знаний з графодинамической машине. Учет данных требований, в том числе и особенностей мультитранспьютерной системы, привел к выделению последовательности из 7-ми переходов, определяющей цепочку (иерархический набор) из 8-ми моделей, описывающих функционирование варианта 2 графодинамической машины на различных архитектурных уровнях в рамках графодинамической парадигмы.

Предпоследняя модель в цепочке была определена как:

5=1,.,,.,п; у=1,...,т+3,

где: ЗСШю-га^-л - 8-й процессорный модуль; ЗСяис-гзАа - накопительньй модуль; БСгг^му^+йс, - комбинированный терминальный модуль: абстрактный архив, совмещенный с терминальным сервером; ЗСШмуг»/«/, - у-й узел коммутации. При этом один узел коммутации и комбинирозаннгйй терминальный модуль были реализованы на ПЭВМ, а остальные модули - на мультитранспьютерной системе так, что на каждом транспьютерном модуле функционировал один узел коммутации и один процессорный или накощгтельный модуль.

Последний ВСш-переход (неполный БСт-переход типа интерпретация) был применен к накопительному и процессорным модулям модели §Сгл2 аналогично (как и з первом варианте) в технологических целях (чтобы обеспечить раззязку реализации данных модулей от способа внутреннего представления семантической сети).

Особенностью данного варианта графодинамической машины являются:

- реализация распределенной коммуникащюнной среды з виде множества {§С;г,гр£а/ст/т}[ узлоз коммутации;

- реализация распределенной параллельной переработки знаний;

- реализация на базе аппаратной многоплатформенности (2 платформы);

Вариант 2 графодинамической машины крупноструктурной архитектуры был реализован под управлением операционной системы MS-DOS 5.0 и операционной оболочки Windows 3.11 в среде программирования ENMOS ANSI С TOOLSET и Borland С++ 3.1 на технических средствах в составе: 1) транспьютерные платы МТМ-2-2 и МТМ-2-4 фирмы Parsytec, содержащие транспьютеры Т805 фирмы INMOS и модули памяти; 2) интерфейсные платы ВВК-РС фирмы Parsytec; 3) коаксиальные и пшейфовые кабели фирмы Parsytec; 4) ПЭВМ ШМ PC 384.

Общими качествами реализованных вариантов графодинамической машины явлюятся также:

- высокий уровень совместимости составляющих их S Cm-моделей;

- технологичность обеспечения эволюционного развития и адаптируемости к используемым программно-аппаратным средствам.

Применение разработанных методов при создании вариантов графодинамической машины обеспечило:

- возможность получения ряда оптимальных реалшационных решений;

- технологичность интеграции с различными прикладными системами;

- сокращение сроков разработки;

- возможность эволюционого развития.

Прзштжешшя содержат: определения используемых понятий; описания особенностей разработанных методов и моделей; тексты программ фрагментов модулей графодинамической машины; акты об использовании результатов работы.

ЗАКЛЮЧЕНИЕ

Основными результатами данной работы являются следующие:

1. Разработан общий метод проектирования графодинамических параллельных ассоциативных компьютеров (графодикамичесхих машин), ориентированных на переработку сложноструктурированных знаний, представленных в виде однородных семантических сетей. Разработанный метод обеспечивает:

1) Возможность проектирования графодинамических машин как крупноструктурных, так и мелкоструктурных архитектур.

2) Возможность учета на уровне моделей архитектурных особенностей крупноструктурных реализаций графодинамических машин без привязки к конкретным реализационным решениям.

3) Возможность многозариантной (з том числе и перспективной) реализации аппаратного уровня графодингмических машин независимо от используемого з них множества механизмов переработки знаний.

4) Возможность сокращения сроков разработки графсдинамических машин за счет относительной независимости проектирования архитектурных уровней графодинамических машин.

2. В рамках предложе:-:нсго общего метода проектирования графодинамических мгпп-:н исследованы свойства и разработаны методы построения моделей, описывающих графодинамическую машину на разных уровнях абстракции (архитектуры), которые ориентированы как на крупноструктурную, так и на мелкоструктурную реализацию графодинамической машины. Использование разработанных методов позволяет учитывать в архитектуре проектируемых графсдинамических машинах архитектурные особенности интеллектуальных систем, имеющих в своей основе указанные машины.

3. Разработан базовый метод получения спецификаций графодинами-ческой памяти (памяти графодинамических машин). Применение данного метода к элементарным моделям графодинамических машин позволяет получать в результате набор конкретных спецификаций на разработку аппаратуры памяти, являющейся основной компонентой графодинамической машины при реализации ее в мелкоструктурном варианте.

4. С использованием разработанного метода реализована архитектура графодинамической машины в юупноструктурном варианте на базе существующих аппаратных средств, что позволило создать на ее основе ряд прикладных интеллектуальных систем, обладающих такими возможностями, как: 1) интеграция различных механизмов переработки знаний; 2) открытость используемого набора механизмов переработки знаний; 3) параллельная обработка; 4) ассоциативный доступ к данным.

СШПЖШЖ ©МУЗЛЗЕ-ШВАИНЫХ РАБОТ

1. Параллельная обработка структур данных / Г.И.Шпаковский, А.С.Липницкий, Г.Н.Черникоз и др.; Под ред. З.А.Мищенко.- Минск: Унизерситетсхое издание, 1988,- 272 с.

2. Шпакозский Г.И., Кузьмицкий В.М., Липницкий A.C. Организация структур и зьгчислительных процессов в проблемно ориентированных ЭВМ и системах: Эффективность обработки графов в параллельных ЭВМ с одиночным потоком команд // Электронное моделирование.- Киев: Наукоза думка, 1991,- Т. 13, № 6,- С. 10-15.

3. Кузьмицкий В.М. Принципы построения графодинамической асссциатиз:-:ой памяти // Интеллектуальные системы: Сб. науч. тр. Вып.2. /

Нац. акад. наук Беларуси. Ин-т техн.кибернетики; Науч.ред. А.М.Крот.- Минск, 1999,-С. 125-133.

4. Кузьмицкий В.М. Принципы построения графодинамического параллельного ассоциативного компьютера, ориентированного на переработку сло>киоструктурированнь1х знаний // Интеллектуальные системы: Сб. науч. тр. Вып.1. / Нац. акад. наук Беларуси. Ин-т техн.кибернетики; Иаучред.

A.М.Крот,-Минск, 1998,-С. 156-166.

5. Описание языка SCPas. Операторы поиска и проверки условий /

B.В.Голенков, Н.А.Гулякина, В.М.Кузьмицкий и др.- Минск, 1994,- 32с. -(Препринт / Акад.наук Беларуси. Ин-т техакибернетики; N 9).

6. Parallel Graph Computer (PGC) for solving Problems in the area of Artificial Intelligence and Its Applications / V.V.Golenkov,V.G.Korolyov, V.M.Kuzmicky, V.A.Tatarenko, I.V.Vasilevskaya.- Minsk, 1994,- 48p. - (Report / Belorassian Acad, of Sciences. Inst. For Engineering Cybernetics; №.5.)

7. Кузьмицкий В.М. Некоторый подход к проектированию графодинамкческой ассоциативной памяти // Третья международная летняя школа-семинар по искусственному интеллекту для студентов и аспиратнов (Браславская школа-1999): Сб.науч.тр.-Мн.:БГУИР, 1999,- С. 131 - 134.

8. Кузьмицкий В.М. Подход к сценке быстродействия графодиыамических компьютеров // Третья международная летняя школа-семинар по искусственному интеллекту для студентов и аспиратнов (Браславская школа-1999): Сб.науч.тр,-Мн.:БГУИР, 1999,-С. 135 - 139.

9. Кузьмицкий В.М. Подход к построению графодинамического параллельного компьютера, ориентированного на решение задач искусственного интеллекта // Международная научно-техническая конференция "Новые информационные технологии в науке и производстве": Сб.докл.коиф., Минск, 25-27 нояб.1998 г.- Минск: МедиуМ, 1998,- С.57-60.

10. Кузьмицкий В.М. Подход к проектированию графодинамического параллельного ассоциативного компьютера // Международная летняя школа-семинар по искусственному интеллекту для молодых студентов, аспиратнов и молодых ученых (БРАСЛАВ-97): Сб.тр,- Мн.:БГУИР, 1997,- С. 192 - 198.

11. Описание семантики языка SCPas. Операторы поиска и проверки условий: Материалы по математическому обеспечению ЭВМ / В.В.Голенков, Н.А.Гулякина, П.А.Гапонов и др.; Акад. наук Беларуси. Ин-т техн. кибернетики,- Минск, 1994,- 98 с.

12. Организация параллельной обработки множества потоков данных на супер-ЭВМ при распараллеливании последовательных программ / А.А.Есетов, В.М.Кузьмицкий, А.А.Семенович и др. // I всесоюзная конференция "Проблемы создания супер-ЭВМ, суперсистем и эффективность их применения": Тез.докл.конф., Минск, 15-17 сеет. 1987 г.: В 2 ч. / АН СССР. Отд-ние информатики, вычисл.техники и автоматизации, Ин-т проблем

кибернетики; All БССР. Кн-т математики; М-зо высш. и сред.спец. образования БССР. Мин. радиотехн. кн-т,- Минск, 1987. - Ч.1.- С. 147-148.

13. A Programming Language for Parallel Proceedings of Knowledge, Represented by Graph Structures / V.V.Golenkov, P.A.Gaponov, V.M.Kmzimcky et. al. // Proceedings East-West Ccnf. On Artif. Intell. From Theoiy to Practice. EWAIC 93, Moscow, Sept 7-9, 1993.- Moscow, 1993,-P. 17-19.

14. Ногина Н.Э., Кузьмицкий B.M. Средства создания прикладных интеллектуальных систем в мультитранспьютерной среде // 5 конференция "Транспьютерные системы и их применение": Тез. докл. конф., Домодедово, 2-5 октября 1995 г. / Российская транспьютерная ассоциация,- Домодедозо, 1995,-С. 19.

15.А.С. 1444808 СССР, МКИ4 G Об F 15/20. Устройство для распределения заданий / Л.А.Есетоз. В.М.Кузьмицкий, А.АЛупринов, А.А. Шеяоменцев, А.С.Липницкий, А.А.Семенович, Г.И.Шпакозский (СССР).- № 4254112/24-24; Заявлено 08.04.87; Опубл. 15.12.88, Бюл. № 46 // Открытия. Изобретения.- 1988,- № 46,- С. 239.

ОБЩАЯ ХАРАКТЕРИСТИКА РАБОТЫ.

1. СРАВНИТЕЛЬНЫЙ АНАЛИЗ СТРУКТУР ВЫЧИСЛИТЕЛЬНЫХ СИСТЕМ.

1.1. Основные тенденции развитю вычислительной техтт.^^

1.2. Универсально многопроцессорные системы.

1.3. Параллельные спецпроцессоры с регулярной структурой.

1.4. Многопроцессорные системы с нерегулярной и перестраиваемой структурой

1.5. Архитектуры, ориентированные на интеллектуальную переработку информации.

1.5.1. Ассоциативные процессоры.

1.5.2. Процессоры баз данных.

1.5.3. Пролог-компьютер.

1.5.4. Архитектуры на основе семантических сетей.

1.6. Выводы.

2. ОБЩЙЙ МЕТОД ПРОЕКТИРОВАНИЯ ГРАФОДИНАМИЧЕСКИХ МАШИН

2.1. Абстрактные машины переработки информации специального вида.

2.2. Отношения между машинами переработки информации специального вида.

2.3. Метод проектирования графодинамических машин.

2.4. Оценка параллельного функционирования абстрактных машин.

2.4. Выводы.

3. МЕТОДЫ ПОСТРОЕНИЯ МОДЕЛЕЙ ГРАФОДИНАМИЧЕСКИХ МАШИН КРУПНОСТРУКТУРНЫХ АРХИТЕКТУР.

3.1. Однородные распределенные модели.

3.1.1. Особенности перехода к однородным распределенным моделям. 46 ■

3.1.2. Метод представления информации в памяти распределенных моделей.'.

3.1.3. Метод организации обработки информации в распределенных моделях.

3.1.4. Процесс перехода к однородным распределенным моделям.

3.2. Неоднородные распределенные модели.

3.2.1. Коллектив неоднородных модулей.

3.2.2. Структурные особенности неоднородных распределенных моделей

3.2.3. Операционные особенности неоднородных распределенных моделей.

3.2.4. Процесс перехода к неоднородным распределенным моделям.

3.3. Модели, учитывающие архитектурные особенности реализации.

3.3.1. Направление перехода к моделям, учитывающим архитектурные особенности реализации.

3.3.2. Отличительные свойства моделей, учитывающих архитектурные особенности реализации.

3.3.3. Процесс перехода к моделям, учитывающим архитектурные особенности реализации.

3.4. Выводы.

4. МЕТОДЫ ПОСТРОЕНИЯ МОДЕЛЕЙ ГРАФОДИНАМИЧЕСКИХ МАШИН МЕЛКОСТРУКТУРНЫХ АРХИТЕКТУР.

4.1. Модели обработки потока данных.

4.2. Элементарные модели.

4.3. Элементарные модели обработки потока данных.

4.4. Распределенные элементарные модели.

4.5. Оценка возможности параллельного функционирования графодинамичееких м^шин.

4.6. Базовый метод получения спецификаций графодинамической памяти.

4.7. Выводы.

5. РЕАЛИЗАЦИЯ МЕТОДА ПРОЕКТИРОВАНИЯ ГРАФО ДИНАМИЧЕСКИХ

МАШИН КРУПНОСТРУКТУРНОЙ АРХИТЕКТУРЫ.•.

5.1. Реализация на базе персональной ЭВМ.

5.2. Реализация на базе многопроцессорной вычислительной системы.

5.3. Общие качества реализованных вариантов.

5.4. Выводы.