Оценка производительности вычислительных систем

Секция вычислительной техники

ническую исправность нейропроцессорной сети. При появлении сигнала о неисправности программная часть первого уровня переводит НПС в дежурный режим и запускает тестирующую программу, которая выделяет неисправный нейропроцессор (НП) и, если это возможно, меняет маршрут прохождения задачи в НПС. После этого включается программа самоорганизации сети, в процессе реализации которой неисправный НП как бы выталкивается из нее.

Так как параметры самоорганизующихся НС не являются постоянными (особенно в процессе обучения), для контроля их функциональной устойчивости используется второй уровень подсистемы контроля. Его особенность состоит в том, что контроль осуществляется не непрерывно, а только в свободные от основной работы дискретные промежутки времени путем подачи тестовых заданий. Тестовые задания формируются управляющей программой в соответствии с текущей структурой СНС, ее параметрами и решаемой задачей.

Предварительные исследования показали, что рассматриваемая в докладе двухуровневая подсистема контроля позволяет с минимальными аппаратными затратами (не более 15% от общих аппаратных затрат) значительно повысить надежность и функциональную устойчивость самоорганизующихся нейрокомпьютерных систем.

УДК 681.3

В.А. Каляев, А.И. Костюк ОЦЕНКА ПРОИЗВОДИТЕЛЬНОСТИ ВЫЧИСЛИТЕЛЬНЫХ СИСТЕМ

В настоящее время традиционный подход к определению производительности вычислительных систем не представляется корректным. Большинство современных алгоритмов выполняет больше передач данных, чем арифметических операций, и большинство современных вычислительных систем ограничено как раз в способности передавать данные, а не в способности передавать арифметические операции. Кроме того, результаты подхода к оценке производительности векторных и параллельных вычислительных систем может привести к заведомо недостоверным результатам.

В последнее время появился критерий оценки производительности как “качество решения, полученное за фиксированное время”. При таком подходе задачу создания эталонного теста можно свести к выбору некоторой математической функции, численное моделирование которой приводит к лавинообразному нарастанию на каждом временном шаге количества обрабатываемых данных и информационных потоков между блоками вычислительной системы. При соответствующем выборе такой функции можно создать компактный эталонный тест, не требующий при своем применении значительных накладных расходов и, следовательно, пригодный для достоверной оценки комплексной производительности, как существующих вычислительных систем, так и систем, находящихся в стадии разработки.

Однако при запуске на такой системе единичной задачи, ей выделяются все ресурсы системы, и, таким образом, не тестируются подсис-

тема коммутации и подсистема распределения ресурсов между задачами.

Более целесообразным представляется одновременный запуск на такой системе сразу нескольких тестов с одинаковыми параметрами, равномерно разделив между ними имеющиеся ресурсы. Тест при этом усложняется незначительно и не влечет серьезных дополнительных расходов. Общая оценка производительности формируется при этом как полученная оценка для одной задачи, умноженная на число задач.

УДК 681.32

Д.В. Золотовский, А.И. Костюк

ПАРАЛЛЕЛЬНАЯ ОБРАБОТКА И ИДЕНТИФИКАЦИЯ ИЗОБРАЖЕНИЙ

Задача идентификации изображения является основной и самой сложной задачей цифровой обработки изображений. Разработанные к настоящему времени методы распознавания все еще недостаточно эффективны, так как имеется необходимость сравнения большого количества характеристик каждого изображения с идентифицируемым, что удлиняет процесс идентификации и неприемлемо при больших массивах данных.

В данной работе предлагается метод, который в определенной степени свободен от перечисленных выше недостатков. Особенностью предлагаемого метода идентификации изображений является то, что изображения интерпретируются как случайные процессы двух переменных. Изображения рассматриваются как реализации случайного поля, которому присущи те или иные вероятностные характеристики. В первую очередь, это совместный двумерный закон распределения вероятностей, который позволяет теоретически рассчитывать корреляционные функции изображения.

Изображение представляется как специфическое (а именно, двумерное) представление одномерного случайного процесса, по данным которого и производится оценивание отдельных вероятностных характеристик для каждого изображения, рассчитываемого параллельно и независимо от остальных.

Среди множества числовых характеристик изображений, рассматриваемых как реализации случайного поля, можно выделить несколько основных. Это математическое ожидание (среднее), среднеквадратичное отклонение, коэффициенты асимметрии и эксцесса, энтропия, значения минимального и максимального элементов анализируемого поля и размах (диапазон уровней).При этом необходимо выделить такие вероятностные характеристики изображения, которые, во-первых, однозначно идентифицировали бы изображение, а, во-вторых, минимизировали погрешность распознавания.

Таким образом, если считать энтропию мерой неопределенности, то правильным является выбор признаков, обеспечивающих минимизацию энтропии рассматриваемых классов. В данном случае к минимизации энтропии приводит одновременное использование параметров среднеквадратичного отклонения, асимметрии и эксцесса, причем увеличение