سيسمح لك هذا الإعداد بتصفية كافة محتويات الموقع حسب الجامعة: البرامج الدراسية، التخصصات، المهن، المقالات. يمكنك العودة إلى محتوى الموقع الكامل عن طريق إلغاء هذا الإعداد.

سيسمح لك هذا الإعداد بتصفية محتوى الموقع بالكامل حسب الجامعة.

• الجامعة الوطنية للأبحاث المدرسة العليا للاقتصاد

  وطني جامعة بحثية تخرج من المدرسهاقتصاد

• IGSU

  معهد الخدمة العامة والإدارة

• VShFM

  المدرسة العليا للمالية والإدارة

• رجوب

  جامعة العدل الحكومية الروسية

• إبدا

  معهد الأعمال وإدارة الأعمال

• VSHKU

  تخرج من المدرسه حوكمة الشركات

• رجوتيس

  الجامعة الروسية الحكومية للسياحة والخدمات

• موسكو بوليتكنيك

  جامعة موسكو للفنون التطبيقية

• RGSU

  الجامعة الاجتماعية الحكومية الروسية

• MGRI-RGGRU سميت على اسم. سيرجو أوردزونيكيدزه

  جامعة الدولة الروسية للتنقيب الجيولوجي التي سميت باسم سيرجو أوردجونيكيدزه

• MFUA

  جامعة موسكو المالية والقانون

• معهد موسكو للتحليل النفسي

  معهد موسكو للتحليل النفسي

• IGUMO وتكنولوجيا المعلومات

  معهد التربية الإنسانية و تقنيات المعلومات

• MIPT

  معهد موسكو للفيزياء والتكنولوجيا (جامعة حكومية)

• REU ايم. ج.ف. بليخانوف

  الجامعة الاقتصادية الروسية سميت باسم ج.ف. بليخانوف

• مجيمو

  معهد موسكو الحكومي للعلاقات الدولية (الجامعة) وزارة الخارجية الروسية

• الأكاديمية الدبلوماسية لوزارة الخارجية الروسية

  الأكاديمية الدبلوماسية بوزارة الخارجية الاتحاد الروسي

• نرنو ميفي

  الجامعة الوطنية للبحوث النووية "MEPHI"

• رانيبا

  الأكاديمية الروسيةالاقتصاد الوطني والخدمة العامة في عهد رئيس الاتحاد الروسي

• VAVT وزارة التنمية الاقتصادية في روسيا

  أكاديمية عموم روسيا للتجارة الخارجية التابعة للوزارة النمو الإقتصاديروسيا

• جامعة موسكو الحكومية سميت باسم M.V. لومونوسوف

  جامعة موسكو الحكومية سميت باسم M.V. لومونوسوف

• ولاية ايرا لهم. مثل. بوشكين

  معهد الدولة للغة الروسية الذي سمي على اسم. مثل. بوشكين

• MGMSU سميت باسم. منظمة العفو الدولية. إيفدوكيموف وزارة الصحة في روسيا

  جامعة موسكو الحكومية للطب وطب الأسنان تحمل اسم A.I. إيفدوكيموفا

• رنيمو

  الجامعة الوطنية الروسية للبحوث الطبية تحمل اسم N.I. بيروجوف

• MSLU

  جامعة موسكو الحكومية اللغوية

• الجامعة المالية

  الجامعة المالية التابعة لحكومة الاتحاد الروسي

• رجيس

  أكاديمية الدولة الروسية الملكية الفكرية

• المعهد الأدبي الذي يحمل اسم أ.م. غوركي

  المعهد الأدبي الذي يحمل اسم أ.م. غوركي

• PMGMU سميت باسم. آي إم سيشينوفا

  أول جامعة طبية حكومية في موسكو سميت بهذا الاسم. هم. سيتشينوف

• أكاديمية الجمارك الروسية

  أكاديمية الجمارك الروسية

• تمت تسمية RGUNG على اسم. آي إم جوبكينا

  الجامعة الحكومية الروسية للنفط والغاز تحمل اسم آي.إم. جوبكينا

• VGUYU (RPA لوزارة العدل الروسية)

  جامعة العدل الحكومية لعموم روسيا (RPA التابعة لوزارة العدل الروسية)

• MSTU ايم. ن. بومان

  جامعة موسكو التقنية الحكومية سميت باسم N.E. بومان

• RSUH

  الجامعة الروسية الحكومية الإنسانية

• ميسيس

  الجامعة الوطنية للبحوث التكنولوجية "MISiS"

• جاوغن

  الجامعة الأكاديمية الحكومية العلوم الإنسانيةفي الأكاديمية الروسية للعلوم

• ذاكرة الوصول العشوائي سميت باسم جينيسين

  الأكاديمية الروسية للموسيقى سميت باسم جينيسين

• MGAVMiB ايم. كي آي سكريابينا

  أكاديمية موسكو الحكومية للطب البيطري والتكنولوجيا الحيوية سميت باسم K.I. سكريابين

• جامعة رودن

  جامعة الصداقة بين الشعوب في روسيا

• الهيئة الحكومية الدولية المعنية بتغير المناخ

  معهد موسكو الحكومي للثقافة

• RKhTU ايم. دي. مندليف

  الجامعة الكيميائية التكنولوجية الروسية التي تحمل اسم D.I. مندليف

• جامعة ولاية الإدارة

  جامعة ولاية الإدارة

• أGP الترددات اللاسلكية

  أكاديمية مكتب المدعي العام للاتحاد الروسي

• ام جي كيه ايم. باي. تشايكوفسكي

  معهد موسكو الحكومي الذي سمي على اسم P.I. تشايكوفسكي

• MSPU

  جامعة مدينة موسكو التربوية

• ميت

  الجامعة الوطنية للبحوث "MIET"

• مسوتو ايم. كلغ. رازوموفسكي

  جامعة موسكو الحكومية للتكنولوجيا والإدارة. كلغ. رازوموفسكي

المفاهيم الأساسية نظام معالجة البيانات ( نظام معلومات) - مجموعة من التقنية و برمجة، المعدة لل خدمات المعلوماتالناس والأشياء التقنية. فئات نظم المعلومات: آلات الحوسبة(VM) أنظمة الحوسبة (CS) أنظمة الحوسبة(VC) تم تصميم شبكات VM لحلها مدى واسعالمهام من قبل المستخدمين الذين يعملون في مختلف المناطق الخاضعة. الكتلة الرئيسية لجهاز VM هي المعالج. يبدأ المعالج ويدير عملية تنفيذ البرنامج. VK عبارة عن عدة أجهزة افتراضية مترابطة معلوماتيًا. علاوة على ذلك، يقوم كل جهاز افتراضي بإدارة عمليات الحوسبة الخاصة به بشكل مستقل. تبادل المعلوماتبين VM للمجمع أقل كثافة (بالمقارنة مع تفاعل المعلوماتالمعالجات في أنظمة متعددة المعالجات). تُستخدم رؤوس الأموال الاستثمارية على نطاق واسع في أنظمة إدارة المعلومات.

المفاهيم الأساسية VS هو نظام معلومات تم تكوينه لحل المشكلات منطقة محددةالتطبيقات، أي. لديها تخصص في الأجهزة والبرمجيات. غالبًا ما يحتوي الكمبيوتر على عدة معالجات، يتم من خلالها تبادل المعلومات بشكل مكثف أثناء التشغيل، والتي لها إدارة موحدةعمليات الحوسبة. تسمى هذه الأنظمة أنظمة متعددة المعالجات. نوع آخر شائع من الطائرات هو أنظمة المعالجات الدقيقة. يتم إنشاؤها باستخدام معالج دقيق (MP)، أو متحكم دقيق، أو معالج متخصص المعالجة الرقميةإشارات. ثلاث طرق لزيادة أداء النظام: التحسين قاعدة العنصر, الأساليب الهيكلية الأساليب الرياضية. أنظمة الحوسبة المتوازية هي أجهزة كمبيوتر مادية أيضًا أنظمة البرمجياتتنفيذ معالجة البيانات المتوازية بطريقة أو بأخرى على العديد من العقد الحاسوبية.

تصنيف فلين يعتمد التصنيف على مفهوم الخيط، وهو عبارة عن سلسلة من العناصر أو التعليمات أو البيانات التي تتم معالجتها بواسطة المعالج. أربع فئات من البنى: SISD، MISD، SIMD، MIMD. SISD (دفق تعليمات واحد / دفق بيانات واحد) - دفق تعليمات واحد ودفق بيانات واحد. تتضمن هذه الفئة الآلات التسلسلية الكلاسيكية (آلات من نوع فون نيومان). في مثل هذه الأجهزة، يوجد تدفق تعليمات واحد فقط، وتتم معالجة جميع التعليمات بالتسلسل واحدًا تلو الآخر، وتبدأ كل تعليمات عملية واحدة على تدفق بيانات واحد. SIMD (دفق تعليمات واحد / دفق بيانات متعدد) - دفق تعليمات واحد ودفق بيانات متعدد. يتضمن دفق الأوامر، على عكس SISD، أوامر متجهة. هذا يسمح لك بالقيام بواحدة عملية حسابيةمباشرة فوق العديد من البيانات - عناصر المتجهات. MISD (دفق تعليمات متعدد / دفق بيانات واحد) - دفق تعليمات متعدد ودفق بيانات واحد. يشير التعريف إلى وجود العديد من المعالجات في البنية التي تعالج نفس دفق البيانات. نظام حوسبة واقعي مبني عليه هذا المبدأ، ليس بعد. MIMD (دفق تعليمات متعدد / دفق بيانات متعدد) - دفق تعليمات متعدد ودفق بيانات متعدد. يوجد في نظام الكمبيوتر العديد من أجهزة معالجة الأوامر المدمجة مجمع واحدويعمل كل منها بتدفق الأوامر والبيانات الخاص به (أنظمة متعددة المعالجات).

أنظمة الحوسبة من فئة SIMD نموذج الحساب: يتم تنفيذ عملية واحدة على كتلة كبيرة من البيانات. نوعان: أنظمة خطوط الأنابيب والمصفوفة. أنظمة خطوط الأنابيب (أجهزة كمبيوتر PVP) مبدأان في بنية المعالج: تنظيم خطوط الأنابيب لمعالجة مجموعة من الأوامر؛ إدخال مجموعة من عمليات المتجهات في نظام الأوامر التي تسمح لك بالعمل مع صفائف البيانات بأكملها تكون فعالة فقط عندما يكون يقترب حمل خط الأنابيب من الامتلاء، وتتطابق سرعة توفير المعاملات الجديدة الاداء العاليالناقل. توفر عمليات المتجهات فرصة مثالية حمولة كاملةخط أنابيب الحوسبة. عند تنفيذ أمر متجه، يتم تطبيق نفس العملية على جميع عناصر المتجه. تعمل أوامر المتجهات على صفائف كاملة من البيانات المستقلة، أي. أمر مثل A=B+C يعني إضافة صفيفين، وليس رقمين.

أنظمة الحوسبة من فئة SIMD في نظام خطوط الأنابيب المتجهة، يوجد العديد من معالجات خطوط الأنابيب التي تنفذ أوامر المتجهات عن طريق إرسال عناصر متجهة إلى خط الأنابيب على فترات تساوي مدة مرحلة معالجة واحدة. تزيد معالجة المتجهات من سرعة وكفاءة المعالجة نظرًا لأن معالجة مجموعة كاملة (ناقلات) من البيانات تتم بواسطة أمر واحد. يجب أن تحتوي المعالجات المتجهة على بنية أكثر تعقيدًا، وتحتوي في الواقع على العديد من الأجهزة الحسابية منظمة نموذجيةيتضمن نظام الحوسبة المتجهية: وحدة معالجة الأوامر التي تستدعي الأوامر وتفك تشفيرها، ومعالج المتجه الذي ينفذ أوامر المتجه، المعالج العدديوتنفيذ التعليمات العددية والذاكرة لتخزين البرامج والبيانات. طول المتجهات المعالجة في وقت واحد في العصر الحديث أجهزة الكمبيوتر ناقلاتعادة ما يكون 128 أو 256 عنصرا.

أنظمة المصفوفة أنظمة المصفوفة هي الأنسب لحل المشكلات التي تتميز بالتوازي بين الكائنات أو البيانات المستقلة. يتكون نظام المصفوفة من العديد من عناصر المعالج (PEs)، المنظمة بطريقة تمكنها من تنفيذ أوامر متجهة محددة بواسطة جهاز تحكم مشترك للجميع، ويعمل كل PE مع عنصر منفصلالمتجه. يتم توصيل وحدات PE من خلال جهاز تبديل مزود بذاكرة متعددة الوحدات. يتضمن تنفيذ تعليمات المتجهات قراءة العناصر المتجهة من الذاكرة، وتوزيعها بين المعالجات، وتنفيذ عملية معينة، وإرسال النتائج مرة أخرى إلى الذاكرة. وهكذا، تبين أن أداء النظام يساوي المبلغأداء جميع عناصر المعالجة.

أنظمة الحوسبة من فئة MIMD تختلف بنيات MIMD اعتمادًا على ما إذا كان المعالج يمتلك معالجًا خاصًا به الذاكرة المحليةوالوصول إلى كتل الذاكرة الأخرى باستخدام شبكة التبديل، أو تقوم شبكة التبديل بتوصيل جميع المعالجات بالذاكرة المشتركة. أنظمة الحوسبة الانقباضية الأنظمة الانقباضية هي أجهزة كمبيوتر متخصصة للغاية ويتم تصنيعها بموجبها مهمة محددة. في الواقع، تتمثل مهمة بناء جهاز كمبيوتر انقباضي في بناء خط أنابيب للأجهزة يحتوي على ما يكفي لحظة عظيمةالحصول على نتيجة (أي عدد كبير منالمراحل)، ولكن في الوقت نفسه هناك وقت صغير نسبيًا بين المخرجات المتسلسلة للنتائج، حيث تتم معالجة عدد كبير من القيم الوسيطة في مراحل مختلفة من خط الأنابيب. متجانس هياكل الحوسبةأو البيئات (OVS)، كقاعدة عامة، تنتمي إلى نوع MIMD وتمثل شبكة منتظمة من نفس النوع من عناصر المعالجة (PE). كل PE لديه خوارزميا طقم كاملالعمليات، بالإضافة إلى عمليات التبادل أو التفاعل مع الكيانات الدائمة الأخرى. يتم تنفيذ OBC على أساس المعالجات الدقيقة.

المبادئ الأساسيةبناء البنى الانقباضية 1.الانقباض عبارة عن شبكة من الخلايا الحسابية المتصلة، وعادة ما تكون بسيطة؛ 2. تحتوي كل خلية على سجل إدخال عازل للبيانات وجهاز كمبيوتر يعمل بمحتويات هذا السجل. يمكن تغذية مخرجات الكمبيوتر إلى مدخلات الخلايا الأخرى؛ 3. تتم العمليات في الانقباض حسب نوع معالجة الناقل. 4. يتم تنظيم العمليات الحسابية في الانقباض باستخدام إشارة ساعة مشتركة؛

المبادئ الأساسية لبناء البنى الانقباضية الخصائص الرئيسية للـ VA الانقباضي: تجانس مجال المعالج، انتظام (ثبات) اتصالات المعالجات، الأداء المتزامن لعناصر المعالج. في كل لحظة من الزمن، يتم تنفيذ عمليات متطابقة متزامنة أو وحدات حوسبة متطابقة. يمكن أن تكون هذه الوحدات: وحدات معالجة البيانات والحوسبة، والوحدات المسؤولة عن الاتصالات الخارجية. يتم تنفيذ كل نوع من هذين النوعين من هذه الوحدات في مرحلة المعالجة الخاصة به. مراحل معالجة VA الانقباضي: K: الاتصال الخارجي بين PE؛ في: الحسابات في PE؛ U: إدارة الحوسبة والاتصالات (قصير جدًا).

مراحل معالجة مرحلة الاتصال VA الانقباضي. خلال هذه الفترة الزمنية، يتم تبادل البيانات بشكل متزامن بين وحدات الأداء عبر شبكة المعالج بالكامل. يجب أن يتوافق الفاصل الزمني مع المدة الأكثر عملية طويلةالاتصالات على الشبكة. مرحلة الحساب. ينفذ العمليات الحسابية ومعالجة المعلومات. يجب أن تتوافق مدة هذه المرحلة مع أطول وحدة حسابية. مرحلة التحكم. ينفذ العمليات في بداية ونهاية العمل في مجال المعالج (المقابلة لبداية ونهاية كل عملية حسابية). إيقاف عمليات المعالجة في أي وقت حتى يتم الحصول على النتيجة. تطبيق VA الانقباضي: المسرعات المدمجة في أجهزة الكمبيوتر وتنفيذ خوارزميات حسابية محددة ( عمليات المصفوفةحل الأنظمة الخطية المعادلات الجبرية، التعرف على الأنماط، الفرز، وما إلى ذلك). في هذه الحالة لوحة المعالجتستخدم كمعالج مساعد. يتم تقليل وقت الحساب بمقدار 1-3 أوامر من حيث الحجم. المعالجات الانقباضية المضمنة الأنظمة التقنيةوالتي تستخدم للمعالجة الرقمية في الوقت الحقيقي. على سبيل المثال، خوارزمية التصفية الرقمية، وما إلى ذلك.

على نطاق واسع- أجهزة كمبيوتر متوازية(MPP) ذات الذاكرة الموزعة يتكون النظام من عقد حوسبة متجانسة، منها: واحدة أو أكثر وحدات المعالجة المركزية(عادةً RISC)، الذاكرة المحلية (الوصول المباشر للذاكرة إلى العقد الأخرى غير ممكن)، معالج الاتصالاتأو محول الشبكةأحيانا - الأقراص الصلبةو/أو أجهزة الإدخال/الإخراج الأخرى يمكن إضافة عقد الإدخال/الإخراج الخاصة وعقد التحكم إلى النظام. يتم توصيل العقد من خلال بعض وسائل الاتصال (شبكة عالية السرعة، محول، إلخ.) يتم استخدام خيارين لتشغيل نظام التشغيل (OS) على الأجهزة ذات البنية MPP: نظام تشغيل كامل (OS) يعمل فقط على آلة التحكم، في كل وحدة فردية تعمل بقوة كنسخة مجردة من نظام التشغيل الذي يضمن تشغيل الفرع الموجود فيه فقط تطبيق موازي. تعمل كل وحدة بنظام تشغيل كامل يشبه نظام التشغيل UNIX، ويتم تثبيته بشكل منفصل.

أجهزة الكمبيوتر المتوازية بشكل كبير (MPP) ذات الذاكرة الموزعة إجمالي عدد المعالجات الموجودة أنظمة حقيقيةيصل إلى عدة آلاف. ميزة الأنظمة ذات الذاكرة الموزعة هي قابلية التوسع الجيدة: في أجهزة هذه الفئة، يتمتع كل معالج بإمكانية الوصول فقط إلى ذاكرته المحلية، وبالتالي ليست هناك حاجة لمزامنة المعالجات على مدار الساعة. العيوب: النقص ذكريات مشتركهيقلل بشكل كبير من سرعة الاتصال بين المعالجات. مطلوب تقنيات برمجة خاصة لتنفيذ تبادل الرسائل بين المعالجات؛ يمكن لكل معالج استخدام كمية محدودة فقط من الذاكرة المحلية؛ بسبب النواقص المذكورةيتطلب جهدا كبيرا ل الاستخدام الأقصى موارد النظام. هذا يحدد غالي السعر برمجةللأنظمة المتوازية على نطاق واسع مع ذاكرة منفصلة.

أجهزة الكمبيوتر ذات الذاكرة المشتركة (SMP) SMP (المعالجة المتعددة المتماثلة) هي بنية متماثلة متعددة المعالجات. الميزة الأساسيةالأنظمة ذات بنية SMP - وجود مشترك ذاكرة جسدية، مشتركة بين جميع المعالجات. يتم استخدام الذاكرة لنقل الرسائل بين المعالجات، في حين أن كل شيء أجهزة الحوسبةعند الوصول إليها، لديهم حقوق متساوية ونفس العنوان لجميع خلايا الذاكرة. ولذلك، تسمى بنية SMP متماثلة. تم بناء نظام SMP على أساس السرعة العالية نظام الحافلات، إلى الفتحات التي تتصل بها كتل الوظيفةالأنواع: المعالجات (وحدة المعالجة المركزية)، والنظام الفرعي للإدخال/الإخراج (I/O)، وما إلى ذلك. يعمل النظام بأكمله تحت نظام تشغيل واحد. يقوم نظام التشغيل تلقائيًا (أثناء التشغيل) بتوزيع العمليات عبر المعالجات، ولكن في بعض الأحيان يكون الربط الصريح ممكنًا.

أجهزة الكمبيوتر ذات الذاكرة المشتركة (SMP) المزايا الرئيسية لأنظمة SMP: البساطة وتعدد الاستخدامات في البرمجة: عادةً ما يتم استخدام نموذج الفرع المتوازي، عندما تعمل جميع المعالجات بشكل مستقل عن بعضها البعض. ومع ذلك، من الممكن أيضًا تنفيذ النماذج التي تستخدم الاتصال بين المعالجات. يؤدي استخدام الذاكرة المشتركة إلى زيادة سرعة هذا التبادل؛ كما يتمتع المستخدم بإمكانية الوصول إلى كامل مساحة الذاكرة في وقت واحد. سهولة التشغيل. عادةً ما تستخدم أنظمة SMP نظام تكييف الهواء بناءً على تبريد الهواء، مما يجعلها أسهل صيانة; سعر منخفض نسبيا. العيوب: أنظمة الذاكرة المشتركة لا تتوسع بشكل جيد. هذا عيب كبيرلا تسمح لنا أنظمة SMP باعتبارها واعدة حقًا. سبب ضعف قابلية التوسع هو أنه في هذه اللحظةالحافلة قادرة على معالجة معاملة واحدة فقط. عندما تصل عدة معالجات في نفس الوقت إلى نفس مناطق الذاكرة الفعلية المشتركة، تنشأ مشاكل في حل التعارض. تشترك جميع المعالجات في الوصول إلى ذاكرة مشتركة، عادةً من خلال ناقل أو تسلسل هرمي للناقل. في النموذج المثالي، يمكن لأي معالج الوصول إلى أي خلية ذاكرة في نفس المقدار من الوقت. من الناحية العملية، تؤدي قابلية التوسع لهذه البنية عادةً إلى شكل من أشكال التسلسل الهرمي للذاكرة. لسد الفجوة في سرعة المعالج والذاكرة الرئيسية، تم تجهيز كل معالج بذاكرة عازلة عالية السرعة (ذاكرة التخزين المؤقت) التي تعمل بسرعة المعالج. في هذا الصدد، في الأنظمة متعددة المعالجات المبنية على أساس هذه المعالجات الدقيقة، يتم انتهاك مبدأ الوصول المتساوي إلى أي نقطة في الذاكرة و مشكلة جديدة- مشكلة تماسك ذاكرة التخزين المؤقت.

أجهزة الكمبيوتر ذات الذاكرة المشتركة (SMP) لضمان تماسك ذاكرة التخزين المؤقت، هناك عدة خيارات: استخدام آلية التطفل على طلب الناقل، حيث تقوم ذاكرة التخزين المؤقت بمراقبة المتغيرات التي تم تمريرها إلى أي من المعالجات المركزية، وإذا لزم الأمر، تعديل نسخها الخاصة من هذه المتغيرات؛ تخصيص جزء خاص من الذاكرة مسؤول عن مراقبة موثوقية جميع نسخ المتغيرات المستخدمة. الميزة الرئيسية لأنظمة SMP هي السهولة النسبية للبرمجة. لأن جميع المعالجات لها نفس الشيء الوصول السريعبالنسبة إلى البروتوكول الاختياري، فإن السؤال عن المعالج الذي سيجري أي العمليات الحسابية ليس أمرًا أساسيًا، ويمكن تسريع جزء كبير من الخوارزميات الحسابية التي تم تطويرها لأجهزة الكمبيوتر ذات المعالج الواحد في أنظمة متعددة المعالجات باستخدام المترجمين المتوازيين و"المتجهين". أنظمة SMP هي النوع الأكثر شيوعًا من الطائرات الموازية اليوم. في الأنظمة الحقيقية، لا يمكن استخدام أكثر من 32 معالجًا. تسمح لك أنظمة MPP بإنشاء أنظمة ذات أكبر قدر من الإمكانات أداء عالي. غالبًا ما تكون عقد هذه الأنظمة عبارة عن أنظمة SMP.

أجهزة الكمبيوتر ذات الذاكرة الافتراضية (المشتركة) (أنظمة NUMA) تجمع بنية NUMA (الوصول غير الموحد للذاكرة) بين مزايا أنظمة SMP (السهولة النسبية لتطوير البرامج) وأنظمة MPP (قابلية التوسع الجيدة - القدرة على زيادة عدد عقد المعالج في النظام). السمة الرئيسية لها هي الوصول غير المتجانس إلى الذاكرة. الجوهر هو في التنظيم الخاص للذاكرة. يتم توزيع الذاكرة فعليًا عبر أجزاء مختلفةالنظام، ولكن منطقيًا يتم مشاركته، بحيث يرى المستخدم مساحة عنوان واحدة. تتكون كل وحدة متجانسة من عدد صغير من المعالجات ووحدة الذاكرة. يتم توصيل الوحدات باستخدام مفتاح عالي السرعة. يتم دعم مساحة عنوان واحدة، ويتم دعم الوصول إلى الذاكرة البعيدة في الأجهزة، أي. إلى ذاكرة الوحدات الأخرى. في هذه الحالة، يكون الوصول إلى الذاكرة المحلية أسرع بعدة مرات من الوصول إلى الذاكرة البعيدة. في الأساس، بنية NUMA هي بنية MPP (متوازية بشكل كبير)، حيث يتم أخذ عقد SMP (متعددة المعالجات المتماثلة) كعناصر حوسبة منفصلة. يتم الوصول إلى الذاكرة وتبادل البيانات داخل عقدة SMP واحدة من خلال الذاكرة المحلية للعقدة ويحدث بسرعة كبيرة، ومن الممكن أيضًا الوصول إلى معالجات عقدة SMP أخرى، ولكن بشكل أبطأ ومن خلال المزيد نظام معقدمعالجة.

أنظمة الكتلة المجموعة عبارة عن جهازي كمبيوتر (عقد) أو أكثر متصلين باستخدام تقنيات الشبكةيعتمد على بنية الناقل أو المحول وكونه مصدرًا واحدًا للمعلومات والحوسبة للمستخدم. الخوادم ومحطات العمل وحتى العادية حواسيب شخصية. تتميز العقدة بأنها تقوم بتشغيل نسخة واحدة من نظام التشغيل. تصبح فائدة الأداء للتجميع واضحة عند فشل العقدة: يمكن لعقدة أخرى في المجموعة أن تتولى تحميل العقدة الفاشلة دون أن يلاحظ المستخدمون أي انقطاع في الوصول. تتيح لك إمكانيات قابلية التوسع للمجموعة زيادة أداء التطبيق بشكل ملحوظ أكثرمستخدمي التقنيات القائمة على بنية الناقل أو التبديل. تعتبر أنظمة الكمبيوتر العملاقة هذه هي الأرخص لأنه يتم تجميعها باستخدام مكونات ومعالجات ومفاتيح وأقراص وأجهزة خارجية قياسية.

الأنظمة العنقودية أنواع المجموعات الفئة الأولى. فئة الآلات مبنية بالكامل منها الأجزاء القياسيةوالتي يتم بيعها من قبل العديد من الموردين مكونات الكمبيوتر (أسعار منخفضة، سهولة الصيانة، مكونات الأجهزة المتاحة من مصادر متعددة). الدرجة الثانية. يحتوي النظام على أجزاء حصرية أو غير متوفرة على نطاق واسع. بهذه الطريقة يمكنك تحقيق أداء جيد جدًا، ولكن بتكلفة أعلى. وتحدد طريقة اتصال المعالجات ببعضها البعض أدائها بدرجة أكبر من نوع المعالجات التي تستخدمها. المعلمة الحرجة هي المسافة بين المعالجات (تحدد أداء مثل هذا النظام). لذلك، في بعض الأحيان يكون من المنطقي إنشاء نظام من عدد أكبر من أجهزة الكمبيوتر الرخيصة بدلاً من إنشاء نظام من ذلك عدد أصغرغالي. استخدام المجموعات نظام التشغيل، قياسي لمحطات العمل (على سبيل المثال، Linux وFreeBSD الموزع مجانًا)، بالإضافة إلى بوسائل خاصةدعم البرمجة المتوازية وموازنة التحميل. لتوصيل أجهزة الكمبيوتر إلى مجموعة، الأكثر استخداما على نطاق واسع الوقت المعطىالتكنولوجيا المستخدمة إيثرنت سريع(سهولة الاستخدام وانخفاض تكلفة معدات الاتصالات).

قانون أمدال وعواقبه زيادة عدد المعالجات لا تؤدي إلى زيادة متناسبة في الأداء. الأسباب 1. عدم وجود الحد الأقصى من التوازي في الخوارزمية و/أو تحميل المعالج غير المتوازن. 2. التبادلات وتعارضات الذاكرة وأوقات المزامنة. لنفترض أن جزء العمليات التي يجب تنفيذها بشكل تسلسلي في برنامجك هو f، حيث 0

الهندسة الحسابية العصبية لتحسين أداء الكمبيوتر، من الضروري الانتقال من المبادئ فون نيومانل المعالجة المتوازيةمعلومة. ومع ذلك، فإن أجهزة الكمبيوتر المتوازية لم تنتشر بعد لعدة أسباب، أحد الخيارات لتنفيذ فئات بنيات نظام الكمبيوتر هو الكمبيوتر العصبي. الكمبيوتر العصبي هو نظام الحوسبةمع بنية MIMD، وهي عبارة عن مجموعة من عناصر المعالجة المتشابهة البسيطة جدًا (الخلايا العصبية)، متحدة بواسطة اتصالات متعددة. ترتبط المزايا الرئيسية لأجهزة الكمبيوتر العصبية بالتوازي الهائل للمعالجة، والذي يحدد الأداء العالي مع المتطلبات المنخفضة لمعلمات العقد الأولية. يمكن إنشاء أنظمة عصبية مستقرة وموثوقة من عناصر منخفضة الموثوقية ولها نطاق واسع من المعلمات. يمثل أي كمبيوتر عصبي في بنيته شبكة عصبية (شبكة عصبية). الشبكة العصبية عبارة عن شبكة ذات عدد محدود من الطبقات التي تتكون من عناصر متشابهة - نظائرها من الخلايا العصبية أنواع مختلفةالاتصالات بين الطبقات. عنصر البناء الأساسي للشبكة العصبية (NN) هو الخلية العصبية، التي تنفذ جمعًا مرجحًا للإشارات التي تصل إلى مدخلاتها. تشكل نتيجة هذا الجمع إشارة خرج وسيطة، والتي يتم تحويلها بواسطة وظيفة التنشيط إلى إشارة خرج الخلية العصبية.

المشاكل التي يتعين حلها المشاكل التي تم حلها بنجاح بواسطة NS في في هذه المرحلةتطورها: تشكيل نماذج وأنظمة مختلفة غير خطية ويصعب وصفها رياضياً، والتنبؤ بتطور هذه الأنظمة مع مرور الوقت: أنظمة التحكم والتنظيم التنبؤية؛ التحكم في الروبوتات والأجهزة المعقدة الأخرى، وآلات الحالة المحدودة المختلفة: الأنظمة الطابوروالتبديل، وأنظمة الاتصالات السلكية واللاسلكية؛ التعرف على الصور المرئية والسمعية. البحث النقابي عن المعلومات وإنشاء النماذج النقابية؛ اصطناع الكلام؛ تشكيل لغة طبيعية; صنع القرار والتشخيص في المجالات التي لا توجد فيها نماذج رياضية واضحة: في الطب، والطب الشرعي، القطاع المالي;

هيكل وخصائص الخلية العصبية الاصطناعية تتكون الخلية العصبية من ثلاثة أنواع من العناصر: المضاعفات (المشابك العصبية)، والأفعى، والمحول غير الخطي. تتواصل المشابك العصبية بين الخلايا العصبية وتتكاثر اشارة ادخالمن خلال رقم يميز قوة الاتصال (وزن المشبك العصبي). يقوم الأفعى بإضافة الإشارات القادمة عبر الاتصالات المتشابكة من الخلايا العصبية الأخرى وإشارات الإدخال الخارجية. ينفذ المحول غير الخطي وظيفة غير خطية لوسيطة واحدة - مخرجات أداة الجمع. تسمى هذه الوظيفة وظيفة التنشيط أو وظيفة النقلالخلايا العصبية.

هيكل وخصائص الخلية العصبية الاصطناعية تنفذ الخلية العصبية وظيفة عددية للوسيطة المتجهة النموذج الرياضي للخلية العصبية: y = f(s) حيث w i، هو وزن المشبك، i = 1...n؛ ب - قيمة الإزاحة؛ ق - نتيجة الجمع؛ x i - مكون ناقل الإدخال (إشارة الإدخال)، i = 1...n؛ y هي إشارة الخرج للخلية العصبية؛ n هو عدد مدخلات الخلايا العصبية؛ و - التحويل غير الخطي (وظيفة التنشيط). في الحالة العامةيمكن أن تأخذ إشارة الإدخال والأوزان والإزاحة القيم الحقيقية. يتم تحديد الإخراج (y) حسب نوع وظيفة التنشيط ويمكن أن يكون حقيقيًا أو عددًا صحيحًا. تسمى الروابط المتشابكة ذات الأوزان الموجبة بالإثارة، وتلك ذات الأوزان السالبة تسمى المثبطة. يمكن اعتبار العنصر الحسابي الموصوف مبسطًا نموذج رياضيالخلايا العصبية البيولوجية

هيكل وخصائص الخلية العصبية الاصطناعية يستجيب المحول غير الخطي لإشارة (إشارات) الإدخال بإشارة خرج f (s) ، وهي مخرجات الخلية العصبية. واحدة من أكثرها شيوعا هي وظيفة التنشيط غير الخطية مع التشبع (وظيفة لوجستية أو السيني (وظيفة على شكل حرف S): f (s) = 1 / (1+e -as) ومع انخفاض، يصبح السيني أكثر تسطحا، في الحد عند = 0 يتدهور إلى خط أفقيعند مستوى 0.5، مع زيادة، يقترب السيني من شكل دالة قفزة واحدة مع عتبة 0. من التعبير عن السيني، من الواضح أن قيمة خرج الخلية العصبية تكمن في النطاق (0، 1) ). إحدى الخصائص القيمة للدالة السينية هي التعبير البسيط عن مشتقتها. بالإضافة إلى ذلك، فهو يمتلك خاصية التعزيز إشارات ضعيفةأفضل من الإشارات الكبيرة وتمنع تشبع الإشارات الكبيرة لأنها تتوافق مع مناطق الوسيط حيث يكون للسيني منحدر ضحل.

تركيب الشبكات العصبية اعتمادًا على الوظائف التي تؤديها الخلايا العصبية في الشبكة، يمكن تمييز ثلاثة أنواع من الخلايا العصبية: الخلايا العصبية المدخلة، والتي يتم توفير ناقل يشفر تأثير الإدخال أو الصورة بيئة خارجية; وهي عادة لا تنفذ إجراءات حسابية، ويتم نقل المعلومات من الإدخال إلى الإخراج عن طريق تغيير تفعيلها؛ الخلايا العصبية الإخراجية، التي تمثل قيم مخرجاتها مخرجات الشبكة العصبية؛ وتتم التحولات فيها حسب التعبيرين (1.1) و (1.2)؛ الخلايا العصبية الوسيطة التي تشكل أساس الشبكات العصبية، والتي يتم إجراء التحولات فيها أيضًا وفقًا للتعبيرات (1.1) و (1.2). في معظم النماذج العصبية، يرتبط نوع الخلية العصبية بموقعها في الشبكة. إذا كانت الخلية العصبية تحتوي على اتصالات إخراج فقط، فهي خلية عصبية مدخلة، على العكس من ذلك، فهي خلية عصبية مخرجة. أثناء تشغيل الشبكة، يتم تحويل ناقل الإدخال إلى ناقل الإخراج، ويتم تنفيذ بعض معالجة المعلومات. مشهور الشبكات العصبيةيمكن تقسيمها وفقًا لأنواع هياكل الخلايا العصبية إلى متجانسة (متجانسة) وغير متجانسة. تتكون الشبكات المتجانسة من خلايا عصبية من نفس النوع وظيفة واحدةالتنشيط، وفي شبكة غير متجانسةتدخل الخلايا العصبية مع وظائف مختلفةالتنشيط.

اختيار عدد الخلايا العصبية والطبقات يرتبط عدد الخلايا العصبية والطبقات بما يلي: 1) مدى تعقيد المهمة؛ 2) مع كمية بيانات التدريب؛ 3) مع العدد المطلوب من مدخلات ومخرجات الشبكة؛ 4) بالموارد المتاحة: ذاكرة وسرعة الجهاز الذي تتم محاكاة الشبكة عليه؛ إذا كان هناك عدد قليل جدًا من الخلايا العصبية أو الطبقات في الشبكة: 1) لن تتعلم الشبكة وسيظل الخطأ في تشغيل الشبكة كبيرًا؛ 2) لن يتم نقل التقلبات الحادة في الوظيفة التقريبية y(x) عند إخراج الشبكة. إذا كان هناك عدد كبير جدًا من الخلايا العصبية أو الطبقات: 1) سيكون الأداء منخفضًا، وستكون هناك حاجة إلى قدر كبير من الذاكرة على أجهزة كمبيوتر فون نيومان؛ 2) سيتم إعادة تدريب الشبكة: سينقل ناقل الإخراج تفاصيل بسيطة وغير مهمة في الاعتماد المدروس y(x)، على سبيل المثال، الضوضاء أو البيانات الخاطئة؛ 3) سيكون اعتماد الإخراج على المدخلات غير خطي بشكل حاد: سيتغير متجه الإخراج بشكل كبير وغير متوقع مع تغيير بسيط في متجه الإدخال x؛ 4) لن تكون الشبكة قادرة على التعميم: في منطقة لا توجد بها نقاط معروفة للدالة y(x) أو يوجد عدد قليل منها، سيكون متجه الإخراج عشوائيًا ولا يمكن التنبؤ به، ولن يكون كافيًا للمشكلة التي يتم حلها

إعداد بيانات الإدخال والإخراج يجب إعداد البيانات المقدمة لمدخلات الشبكة والمأخوذة من المخرجات بشكل صحيح. إحدى الطرق الشائعة هي القياس: x = (x - m) c حيث x هو المتجه الأصلي، x هو المتجه المقياس. المتجه m هو القيمة المتوسطة لمجموعة بيانات الإدخال، وc هو عامل القياس. يعد القياس أمرًا مرغوبًا فيه لجعل البيانات ضمن نطاق مقبول. إذا لم يتم ذلك، فمن المحتمل حدوث العديد من المشكلات: 1) ستجد الخلايا العصبية في طبقة الإدخال نفسها إما في حالة تشبع ثابت (|m| كبير، وتباين بيانات الإدخال صغير) أو سيتم تثبيطها طوال الوقت (|m| صغير، التباين صغير)؛ 2) ستأخذ معاملات الترجيح قيمًا كبيرة جدًا أو صغيرة جدًا أثناء التدريب (حسب التباين)، ونتيجة لذلك ستمتد عملية التعلم وستنخفض الدقة

التدريب على الشبكة تعتمد عملية عمل NN على حجم الاتصالات المتشابكة، وبالتالي، بعد إعطاء بنية معينة للشبكة NN التي تلبي أي مهمة، يجب على مطور الشبكة العثور على القيم المثلىجميع الأوزان المتغيرة (قد تكون بعض الاتصالات المتشابكة ثابتة). هذه المرحلة تسمى تدريب NN. تعتمد قدرة الشبكة على حل المشكلات التي تطرح عليها أثناء التشغيل على مدى جودة تنفيذها. في مرحلة التدريب، بالإضافة إلى معايير الجودة لاختيار الأوزان، يلعب وقت التدريب دورًا مهمًا. عادة، ترتبط هاتان المعلمتان عكسيا ويجب اختيارهما على أساس التسوية. يمكن إجراء تدريب NN مع أو بدون معلم. في الحالة الأولى، يتم تقديم الشبكة بقيم كل من إشارات الإدخال والإخراج المطلوبة، ووفقاً لبعض الخوارزميات الداخلية تقوم بضبط أوزان اتصالاتها المشبكية. وفي الحالة الثانية، يتم توليد مخرجات NN بشكل مستقل، ويتم تغيير الأوزان وفق خوارزمية تأخذ في الاعتبار فقط إشارات الدخل ومشتقاتها.

تنقسم خوارزميات التدريب الخاصة بالتدريب على الشبكة إلى قسمين فئة كبيرة: حتمية وعشوائية. في الأول منهم، يعد تعديل المقاييس تسلسلا صارما للإجراءات، في الثانية، يتم تنفيذه على أساس الإجراءات التي تطيع بعض العمليات العشوائية. دعونا نفكر في خوارزمية التعلم الخاضعة للإشراف. 1. قم بتهيئة عناصر مصفوفة الوزن (عادةً بقيم عشوائية صغيرة). 2. تغذية المدخلات بأحد ناقلات المدخلات التي يجب أن تتعلم الشبكة كيفية تمييزها، وحساب مخرجاتها. 3. إذا كان الإخراج صحيحًا، انتقل إلى الخطوة 4. وبخلاف ذلك، احسب الفرق بين قيم الإخراج المثالية وقيم الإخراج التي تم الحصول عليها: قم بتعديل الأوزان وفقًا للصيغة المحددة 4. قم بالتكرار من الخطوة 2 حتى تتوقف الشبكة عن ارتكاب الأخطاء. في الخطوة الثانية، عند تكرارات مختلفة، يتم عرض جميع متجهات الإدخال الممكنة بالتناوب وبترتيب عشوائي. لسوء الحظ، من المستحيل تحديد عدد التكرارات التي يجب إكمالها مسبقًا، وفي بعض الحالات، ضمان النجاح الكامل.