Разработка и исследование дискретной системы автоматического регулирования, страница 14

Проанализируем более подробно моделирующие средства, применяемые для сложных систем с распре­деленными параметрами.

Аналоговые и аналого-цифровые вычислительные средства для моделирования имеют следующие преиму­щества: возможность моделирования уникальных за­дач, изоморфизм структуры моделирующих средств ис­следуемому явлению, простота осваивания, нагляд­ность и т. п. Изготовление аналоговых средств и АЦВК ведется, как правило, на непромышленной ос­нове, что ограничивает их применение. В настоящее время универсальные ЭВМ применяют чаще всего для моделирования объектов с распределенными парамет­рами, что объясняется парком имеющихся серийных ЭВМ.

Для задач моделирования создаются и применяются супер-ЭВМ, обеспечивающие сверхвысокую производи­тельность при обработке векторной информации. Наи­большая эффективность их использования достигается при обработке структурированных данных, например, представленных в форме векторов, поэтому такие систе­мы принято называть векторными. Наряду с векторны­ми процессорами суперЭВМ обычно содержат мощный скалярный процессор. Производительность векторных систем зависит от используемых алгоритмов, от аппа­ратной организации и возрастает как с увеличением доли векторных операций в вычислениях, так и с уве­личением длины обрабатываемых векторов. Она огра­ничена количеством обрабатывающих устройств и объ­емом одновременно считываемых из памяти данных. Кроме того, чрезвычайно высокая стоимость суперЭВМ препятствует их широкому использованию.

Кроме суперЭВМ для моделирования развиваются периферийные матричные процессоры. Из отечествен­ных разработок к ним следует отнести функционирую­щий в комплексе с ЭВМ ЕС-1045 матричный процессор ЕС-2345 и семейство матричных параллельных цифровых сеточных процессоров для задач математиче­ской физики. Рассмотрим цифровые сеточные про­цессоры, принципы, построения которых ближе к прин­ципам построения микропроцессорных моделирующих систем. Собственно цифровой сеточный процессор со­стоит из матрицы элементарных процессоров, матри­цы функциональных модулей, местного устройства уп­равления, буферного ЗУ и центрального УУ. Все устройства распределены по трем уровням. На первом уровне обработка информации производится в матрице элементарных процессоров параллельно по модели­руемой области, последовательно по разрядам. Каж­дый элементарный процессор соответствует одному узлу сетки и служит для вычисления сеточной функции в этом узле. На втором уровне расположены устрой­ства группового назначения. На третьем уровне цифро­вого сеточного процессора расположено центральное УУ, организующее работу всей системы. Время реализации одной групповой операции на таком процессоре можно оценить как I « О (г), где г — разрядность об­рабатываемых слов. Эффективность семейства сеточ­ных параллельных процессоров обусловлена специали­зацией структуры процессоров, а также отдельных мо­дулей, ориентированных на реализацию определенных алгоритмов. Существенным недостатком сеточных па­раллельных процессоров является необходимость за­трат машинного времени на перестройку структуры уз­лового модуля и матрицы процессоров.

Иным подходом к созданию моделирующих средств, имеющих наиболее широкий диапазон применения, яв­ляется построение моделирующих устройств и систем на основе серийных микропроцессорных комплектов. Микропроцессорные моделирующие системы реализо­ваны лишь в серийных образцах некоторых зарубеж­ных фирм и в виде экспериментальных макетов в отечественных организациях, что объясняется необхо­димостью проведения исследований по распараллелива­нию вычислений, архитектуре, оптимальным способам связи между микропроцессорными модулями, отказо­устойчивости.

Анализ направлений эволюции ЭВМ, учет исполь­зуемых технических средств позволяют сформулиро­вать наиболее важные принципы построения модели­рующих ММПС. Здесь  принимаются   во внимание основные факторы — возможности,   представляемые микропроцессорной элементной базой, и требования, обусловленные алгоритмами моделирования приклад­ных задач математической физики.

Проблемная ориентация. Специфика моделирова­ния задач математической физики численными метода­ми обусловливает ряд архитектурных особенностей, определяемых реализуемыми алгоритмами, специаль­ными функциями в наборе операций и команд, исполь­зованием проблемно-ориентированных входных язы ков и др. Математические постановки задач, возлагае­мые на систему, и выбранные алгоритмы определяют требования к системе. Размерности задач влияют на необходимые ресурсы системы. Диапазон изменения переменных в реальных задачах цифрового моделиро­вания и используемые алгоритмы определяют раз­рядную сетку микропроцессоров.

При моделировании объектов с распределенными параметрами может возникнуть необходимость изме­нения разрядности операндов, шагов сеточной области, способов обхода области, метода решения. Проблем­ная ориентация, определяемая классом задач и исполь­зуемыми алгоритмами, реализуется в архитектуре мо­делирующих ММПС, разрабатываемых с учетом после­дующих принципов.

Иерархическое   распараллеливание.   Формальное распараллеливание собственно решения системы раз­ностных уравнений (распараллеливание по горизон­тали) заменяется глобальным структурным анализом, выделяющим функционально разнотипные подзадачи и процессы, а также определяющим связь между под­задачами для возможности их распараллеливания и совмещения. Наряду с распараллеливанием алгорит­мов вычислений на процессорных элементах в моде­лирующих ММПС распараллеливается подготовка и ввод исходных данных. Функционально разнотипные процессы совмещаются во времени. Это означает пере­ход к распараллеливанию всех процессов по разным функциональным направлениям и соответствующих разным типам параллелизма обработки. В микро­процессорных моделирующих системах принцип иерар­хического распараллеливания проявляется на следую­щих уровнях: в режиме коллективного доступа (если известные алгоритмы планирования загрузки в ММПС в основном предназначены для неоперативного диспетчирования, то возникает задача оперативного перераспределения ресурсов); при распараллеливании по вер­тикали (разделение по физическим процессам); при по­элементном и блочном распараллеливании по горизон­тали (системы разностных уравнений или «простые» задачи); на уровне арифметических операторов.