Математическое и программное обеспечение систем автоматизации проектирования цифровых систем обработки сигналов тема диссертации и автореферата по ВАК РФ 05.13.12, кандидат наук Андреев, Валерий Сергеевич

• Андреев, Валерий Сергеевич
• кандидат наук
• 2013

Оглавление диссертации кандидат наук Андреев, Валерий Сергеевич

СОДЕРЖАНИЕ

ВВЕДЕНИЕ

ГЛАВА 1. Принципы организации высокопроизводительных цифровых систем

1.1.1 Микроконтроллеры

1.1.2 Многоядерные процессоры и системы

1.1.3 Кластеры и облачные вычисления

1.1.4 ПЛИС и реконфигурируемые цифровые системы

1.1.5 Выбор аппаратной платформы для реализации цифровых систем управления и обработки сигналов

1.2 Среды автоматизированного проектирования высокопроизводительных программно-аппаратных комплексов

1.2.1 Среда проектирования Quartus II

1.2.2 Среда проектирования Xilinx ISE

1.2.3 Среда проектирования Matlab/Simulink

1.2.4 Среда проектирования Lab VIEW

1.2.5 Выбор среды для реализации цифровых систем управления и обработки сигналов на основе анализа систем проектирования

1.3 Задачи исследования и разработки методического, программного и математического обеспечения подсистем САПР высокпроизводительных программно-аппаратных комплексов

1.4 Выводы из главы

ГЛАВА 2. Математическое обеспечение САПР цифровых

высокопроизводительных систем

2.1 Способы перехода от непрерывных моделей динамических систем к цифровым

2.1.1 Дискретное преобразование Лапласа иг - преобразование

2.1.1.1 Экстраполятор нулевого порядка

2.1.1.2 Экстраполятор первого порядка

2.1.1.3 Билинейное преобразование

2.1.1.4 Дельта - преобразование

2.1.2 Численные методы интегрирования

2.1.2.1 Методы Эйлера

2.1.2.2 Методы Рунге-Кутты

2.1.3 Аппаратно-ориентированнные численные методы

2.1.3.2 Параллельная модификация метода Эйлера

2.1.3.3 Параллельная модификация метода Симпсона

2.1.4 Выбор формы математического описания объекта проектирования САПР высокопроизводительных цифровых систем

2.2 Способы декомпозиции моделей динамических систем, представленных передаточной функцией

2.2.1 Прямая декомпозиция

2.2.2 Последовательная декомпозиция I и II

2.2.3 Параллельная декомпозиция

2.2.4 Декомпозиция на звенья второго порядка

2.3Типовые звенья динамических систем

2.3.1 Пропорциональное звено

2.3.2 Интегрирующее звено

2.3.3 Дифференцирующее звено

2.3.4 Апериодическое звено первого порядка

2.3.5 Реальное дифференцирующее звено

2.3.6 Форсирующее звено первого порядка

2.3.7 Колебательное звено

2.3.8 Апериодическое звено второго порядка

2.3.9 Звено чистого запаздывания

2.4 Типовые интегрирующие звенья моделей динамических систем

2.4.1 Интегрирующее звено первого порядка

2.4.2 Интегрирующее звено второго порядка

2.5 Выводы из главы

ГЛАВА 3. Методика автоматизации проектирования

3.1 Методика перехода к параллельной структуре вычислительной модели для различных видов математического описания динамических систем

3.1.1 Алгоритм перехода от передаточной функции к вычислительным моделям с параллельной архитектурой

3.1.2 Алгоритм перехода от набора нулей полюсов и коэффициента передачи к вычислительным моделям с параллельной архитектурой

3.2 Пример параллельной декомпозиции передаточной функции динамической системы

3.3 Оценка погрешности, вносимой параллельным способом декомпозиции

3.3.1 Тестирование параллельного способа декомпозиции на передаточных функциях с известными корнями

3.3.2 Тестирование параллельного способа декомпозиции на передаточных функциях моделей цифровых фильтров

3.4 Выводы из главы

ГЛАВА 4. Подсистема автоматизации программирования исполняемых

компьютерных моделей

4.1 Задача автоматизации программирования исполняемых компьютерных моделей

4.2 Структура и основные модули разработанной САП

4.2.1 Блок параллельной декомпозиции передаточной функции

4.2.2 Блок расчета коэффициентов типовых звеньев и формирования моделей типовых звеньев

4.2.3 Блок сборки модели динамической системы

4.2.4 Описание вспомогательных виртуальных приборов

4.3 Интерфейс подсистемы автоматизированного программирования исполняемых компьютерных моделей

4.4 Пример использования САП для моделирования системы уравнений

4.5 Выводы из главы

ГЛАВА 5. Верификация и подтверждение научной достоверности полученных результатов

5.1 Применение разработанной методики проектирования на примере разработки прототипа цифрового фильтра

5.2 Применение разработанной методики проектирования на примере разработки прототипа системы стабилизации гиростабилизированной платформы на ПЛИС

5.3 Выводы из главы

ЗАКЛЮЧЕНИЕ

Список литературы

ПРИЛОЖЕНИЕ 1

ПРИЛОЖЕНИЕ 2

Введение диссертации (часть автореферата) на тему «Математическое и программное обеспечение систем автоматизации проектирования цифровых систем обработки сигналов»

ВВЕДЕНИЕ

Актуальность исследования

Неотъемлемым этапом проектирования современных электронных устройств является компьютерное моделирование в инструментальных пакетах, таких как MATLAB/Simulink, National Instruments Lab VIEW, Mentor Graphics DxDesigner / SystemBuild, Cadenee и т.д. Как правило, в качестве математического аппарата, лежащего в основе дискретных моделей данных пакетов, применяются линейные многошаговые методы численного интегрирования, дискретное преобразование Лапласа, аппарат разностных уравнений. При этом исходная непрерывная модель проектируемой системы сводится к модели в виде системы алгебраических уравнений, которая и решается средствами вычислительной техники. Повышение степени адекватности данной компьютерной модели является важной научно-технической задачей.

За последние десятилетия достигнут существенный прогресс в области разработки вычислительных систем. Растут разрядность и быстродействие вычислителей, широко распространены многоядерные и распределенные системы. Архитектура многих аппаратных платформ (напр., программируемые логические интегральные схемы, CUDA и др.) напрямую предполагает распараллеливание вычислительного процесса. При этом в современных САПР до сих пор используется математическое обеспечение, разработанное в начале XX в. и не учитывающее архитектурные особенности современных аппаратных платформ. В то же время, возрастающий порядок математических моделей объектов проектирования и увеличение частоты дискретизации вводят дополнительные требования к численным моделям, реализуемым на ЭВМ. В работах Newman М. J., Holmes D. G [1], Д. Н. Бутусова [2, 3, 4], К.Г. Жукова [5, 6, 7] и других исследователей показано, что при уменьшении частоты дискретизации цифровая модель системы, полученная путем применения дискретного преобразования Лапласа к непрерывной модели, не приближается по своим свойствам к последней, а

становится неустойчивой. Это создает ряд трудностей при компьютерном моделировании высокочастотных устройств. Кроме проблемы устойчивости, в последнее время все большее значение приобретают точностные характеристики создаваемых систем: повышение разрядности аналого-цифровых и цифро-аналоговых преобразователей, появление прецизионных актуаторов и жестких объектов управления, требуют достижения соответствующей точности проектируемых бортовых вычислителей.

Известен прием разбиения математической модели динамической системы, представленной в виде передаточной функции, на последовательно соединенные звенья не выше второго порядка (Second-Order Sections). Это позволяет достичь устойчивости всей системы за счет некоторого увеличения трудоемкости процесса разработки. С математической точки зрения ничто не препятствует декомпозиции передаточной функции на параллельные звенья второго порядка. Для этого достаточно перейти к параллельной форме Жор дана с последующим объединением звеньев 1го порядка, содержащих комплексно-сопряженные коэффициенты, в искомые звенья 2го порядка. Однако в составе инструментальных пакетов проектирования отсутствуют соответствующие функции. В настоящей работе представлена практическая реализация алгоритма разбиения передаточной функции на параллельные звенья второго порядка для сред MATLAB и Lab VIEW.

В качестве одного из способов перехода от модели в виде дифференциальных уравнений или передаточной функции к эквивалентной системе алгебраических уравнений в современных САПР широко применяются численные методы интегрирования. Для обеспечения высокой степени эквивалентности моделей и устойчивости при малых шагах дискретизации порядок метода должен быть относительно высоким (>2го, в зависимости от точностных требований). Известно, что численные методы интегрирования высокого порядка обеспечивают большую степень эквивалентности между непрерывной системой и ее дискретной моделью в более широком диапазоне шагов дискретизации, нежели z-преобразование. В

то же время, цифровые модели, полученные с применением численных методов интегрирования высокого порядка, имеют большое число машинных операций на каждом шаге вычислений. Алгебраические уравнения, описывающие поведение системы, носят рекуррентный характер и плохо поддаются распараллеливанию. Данные недостатки существенно ограничивают применение методов интегрирования высокого порядка при аппаратной реализации, особенно на вычислителях с представлением данных в виде чисел с фиксированной точкой. Из работ К.Г. Жукова и Д.Н. Бутусова [8, 9, 10] известен аппаратно-ориентированный численный метод интегрирования второго порядка точности , позволяющий распараллеливать вычислительный процесс при реализации на платформе соответствующей архитектуры. Однако по точностным характеристикам данный метод сопоставим с широко применяемыми методами трапеций, Рунге-Кутты и дискретной подстановкой Тастина, что несколько нивелирует его практическую ценность. Наиболее соответствующими современным требованиям к точности моделирования являются методы Зго и 4го порядков, но их аппаратно-ориентированные версии неизвестны.

Исходя из вышесказанного, представляется актуальным создать методическое, программное и математическое обеспечение подсистемы автоматизированного построения параллельной структуры цифровых моделей динамических систем на основе аппаратно-ориентированного численного метода высокого (больше второго) порядка точности. Включение данной подсистемы в состав современных САПР существенно сократит время разработки цифровых устройств, повысит их точностные характеристики, решит ряд проблем, связанных с устойчивостью дискретных моделей.

Цель и задачи исследования

Цель диссертационной работы - повышение производительности труда разработчиков цифровых систем обработки сигналов с единовременным

улучшением характеристик объектов проектирования за счет создания методического, программного и математического обеспечения подсистемы автоматизированного построения цифровых моделей динамических систем с параллельной архитектурой.

Объектом исследования являются программно-аппаратные комплексы цифровой обработки сигналов.

Предмет исследования - методическое, математическое и программное обеспечение подсистем САПР программно-аппаратных комплексов цифровой обработки сигналов.

Задачи диссертационной работы Исходя из поставленной цели в процессе выполнения работы решаются следующие научно-технические задачи:

1. Разработка и апробация методики автоматизированного проектирования цифровых систем управления и обработки сигналов с параллельной архитектурой.

2. Обоснование архитектуры подсистем САПР программно-аппаратных комплексов цифровой обработки сигналов с параллельной реализацией вычислительного процесса. Разработка алгоритмов и программного обеспечения подсистемы автоматизированной генерации кода.

3. Модификация численного метода интегрирования высокого порядка для программно-аппаратной реализации.

4. Разработка вычислительных моделей типовых звеньев динамических систем на основе предложенного численного метода интегрирования.

Основные методы исследования

Для решения поставленных задач в диссертационной работе используются методы теории подобия и моделирования, теории численных методов интегрирования, теории автоматического управления, положения теории построения САПР, методика модельного проектирования и технология виртуальных инструментов.

Новые научные результаты

Научная новизна полученных в диссертационной работе результатов заключается в следующем:

1. Разработана и внедрена новая методика автоматизированного проектирования цифровых систем управления и обработки сигналов с параллельной архитектурой.

2. Обоснована новая архитектура подсистем САПР цифровых систем управления и обработки сигналов с параллельной реализацией вычислительного процесса. Сформулированы требования к численным методам, применяемым в составе таких подсистем.

3. Проведена экспериментальная оценка точностных и временных характеристик нового численного метода интегрирования третьего порядка, модифицированного для аппаратной реализации.

4. Разработаны вычислительные модели типовых звеньев динамических систем и программное обеспечение для автоматизированного построения компьютерных моделей по математическому описанию исходной системы.

Достоверность научных результатов

Подтверждается результатами компьютерного моделирования в инструментальных средах и инженерной практикой решения задач проектирования систем управления и обработки сигналов с параллельной организацией вычислительного процесса. Научные положения, выносимые на защиту

1. Методика автоматизированного проектирования цифровых систем управления и обработки сигналов на основе типовых интегрирующих звеньев с параллельной организацией вычислительного процесса.

2. Аппаратно-ориентированная модификация численного метода интегрирования третьего порядка точности с экспериментальной оценкой его погрешности и вычислительных затрат.

3. Вычислительная структура типовых интегрирующих звеньев динамических систем на основе разработанного численного метода.

4. Алгоритмы программного комплекса, образующего подсистему автоматизированного построения компьютерных моделей динамических систем на основе синтезированных типовых интегрирующих звеньев.

Публикации

Основные теоретические и практические результаты диссертации опубликованы в 9 научных трудах, из них по теме диссертации 9, среди которых 4 публикации [11, 12, 13, 14] в ведущих рецензируемых изданиях, рекомендованных в действующем перечне ВАК и 5 публикаций [15, 16, 10, 17, 18] в сборниках трудов международных и прочих конференций. Структура и объем диссертации

Диссертация состоит из введения, 5 глав с выводами и заключения. Она изложена на 172 страницах машинописного текста, включает 107 рисунков, 11 таблиц, 2 приложения и содержит список литературы из 72 наименований, среди которых 67 отечественный и 5 иностранных авторов.

Первая глава диссертационной работы посвящена аналитическому обзору существующих средств автоматизации проектирования цифровых систем управления и обработки сигналов. Дается оценка состояния и перспектив развития современных вычислительных платформ, пригодных для создания цифровых систем управления и обработки сигналов.

В главе проводится аналитический обзор современных сред проектирования Altera Quartus II, Xilinx ISE, National Instruments Lab VIEW, MATLAB/Simulink. На основе проведенного анализа формулируются требования к перспективному методическому, программному и математическому обеспечению разрабатываемых подсистем САПР цифровых систем управления и обработки сигналов.

Во второй главе диссертационной работы рассматриваются существующие методы математического описания дискретных систем.

Рассматривается дискретное преобразование Лапласа и способы перехода от непрерывных моделей динамических систем к цифровым, использующие замену комплексной переменной Б ее дискретным отображением различного порядка точности. Автором диссертационной работы предлагается параллельная модификация известного метода численного интегрирования Симпсона, который имеет третий порядок алгебраической точности.

В главе дается описание способов декомпозиции динамических систем при переходе от математического описания в виде передаточных функций к блок-диаграмме компьютерной модели. Показано, что известная схема параллельного программирования применима лишь к частным случаям передаточной функции системы, в которых все нули и полюса являются действительными. Приводится аналитический обзор типовых звеньев динамических систем, в ходе которого показано, что любая передаточная функция может быть получена путем последовательной или параллельной композиции типовых звеньев не более второго порядка. Сделан вывод о том, что типовыми звеньями, параллельная комбинация которых позволяет получить любую передаточную функцию высокого порядка, будут являться пропорциональное звено, звено первого порядка и звено второго порядка. Далее приводится описание разработанных в диссертационной работе универсальных цифровых процессоров, реализующих интегрирующие звенья первого и второго порядка. Каждый цифровой процессор реализует набор численных методов, в числе которых находится разработанный в данной работе аппаратно-ориентированный метод Зго порядка точности.

Третья глава описывает предлагаемую методику автоматизированного проектирования цифровых систем управления и обработки сигналов с параллельной организацией вычислительного процесса. В основе разработанного методического обеспечения лежит концепция перехода от непрерывной модели системы, описанной в операторной форме или в виде набора нулей и полюсов, к эквивалентной дискретной модели, обладающей параллельной архитектурой вычислительного процесса.

Четвертая глава диссертационной работы посвящена разработке подсистемы автоматизированного программирования (САП) исполняемых компьютерных моделей, представленных в виде виртуального прибора среды ЬаЬУ1Е\¥. САП позволяет получить вычислительную модель исследуемой динамической системы по ее математическому описанию.

Пятая глава диссертационной работы посвящена проверке полученных научных результатов путем моделирования различных динамических систем в инструментальных средах. В главе описывается поэтапное проектирование модели цифрового регулятора с применением предлагаемого методического и программного обеспечения в процессе выполнения совместной работы УНЦ КТИ кафедры САПР СПбГЭТУ и научно-исследовательского института командных приборов (ФГУП НИИ КП). Приводится пример поэтапной реализации прототипа цифрового фильтра высокого порядка на основе предложенной методики проектирования.

Таким образом, подтверждается эффективность разработанной методики и научная достоверность теоретических и практических результатов, полученных в ходе исследования.

В заключении сформулированы основные научные и практические результаты диссертационной работы.

ГЛАВА 1. Принципы организации высокопроизводительных цифровых систем

1.1.1 Микроконтроллеры

Стратегия развития современного рынка микроконтроллеров (МК) направлена на предоставление разработчику микросхем с большой производительностью, широким набором интерфейсов и малым энергопотреблением [19]. Инженеры и ученые, занимающиеся разработкой встраиваемых систем (ВС), автоматических систем управления (АСУ), систем связи (СС) и устройств цифровой обработки сигналов (ЦОС) предъявляют дополнительные требования к данному классу вычислительных устройств [20, 21], а именно:

- поддержка параллельных вычислений для повышения производительности микроконтроллерной системы за счет естественного параллелизма независимых задач, параллелизма независимых ветвей решаемой задачи или параллелизма обработки совокупности однотипных данных, поступающих в систему одновременно;

- масштабируемость системы, построенной на базе предлагаемого производителем микроконтроллера для возможности увеличения вычислительной нагрузки системы путем добавления аналогичных устройств;

- высокая степень надежности электронных узлов для возможности внедрения микроконтроллерных систем в состав ответственных объектов, например, таких как системы управления на транспорте;

- расширенный диапазон напряжения питания для устройств, работающих от аккумуляторных батарей [21].

По данным аналитиков 1С Insights, рынок 32-битных МК будет быстро расти благодаря увеличению спроса на более точные встроенные процессорные системы и к 2017 г. будет составлять 55% общемировых продаж, вытесняя тем самым 8- и 16-битные микроконтроллеры.

Несомненным лидером рынка 32-разрядных RISC-процессоров является компания ARM Holdings, которая разрабатывает и лицензирует технологию создания процессорных ядер для сторонних фирм, таких как Atmel, NXP, Cirrus Logic, Texas Instruments, Broadcom и др., которые, в свою очередь, занимаются промышленным производством микросхем. Ярким примером высокопроизводительного вычислителя является ядро Cortex-А15 МРсоге, представленное компанией ARM в сентябре 2010 года. Архитектура этой модели предполагает возможность создания процессоров с одним, двумя, четырьмя, восемью и, возможно, 16 ядрами. Тактовая частота может варьироваться в пределах 1-5 ГГц [22].

Альтернативным вариантом повышения производительности микроконтроллеров, является внедрение в них элементов других архитектур, таких как архитектура цифровых сигнальных процессоров (ЦСП). Такие системы выделяют в отдельный класс устройств, называемый системы на кристалле (System on a chip, SoC). Разработкой данного класса вычислительных систем занимаются такие крупные производители электроники, как Atmel, Altera, Cirrus Logic, Texas Instruments, и др. Эти компании предоставляют разработчикам разнообразные SoC устройства, позволяющие значительно ускорить решение множества типовых операций, характерных для АСУ и ЦОС на аппаратном уровне.

Для повышения производительности устройств ЦОС разработчики нередко прибегают к использованию специализированных вычислителей таких, как цифровые сигнальные процессоры (Digital Signal Processor, DSP) и построенные на их основе цифровые сигнальные контроллеры (Digital Signal Controller, DSC). ЦСП отличается от микроконтроллеров общего назначения урезанной периферией и архитектурой, модифицированной специально для решения задач ЦОС. Например, типовая операция ЦОС «умножение с накоплением» (MAC) на таких контроллерах обычно исполняется за один такт. Лидером по разработке и производству ЦСП является компания Texas Instruments. Далее по объему производства следуют Motorola и Lucent

Technologies (AT&T). Занимающая на российском рынке ведущие позиции компания Analog Devices находится на 4 месте [23].

1.1.2 Многоядерные процессоры и системы

Задача повышения производительности вычислительных систем стоит перед инженерами со времен появления первой вычислительной машины. Решают эту задача за счет совершенствования элементной базы и введения новых архитектурных решений. Рассмотрим подробнее каждый из этих подходов.

Примерно с 1970 года до 1985 года производительность процессоров росла в основном за счет совершенствования элементной базы и увеличения тактовой частоты процессора [24]. Но в 2001 году ресурс на повышение тактовой частоты процессоров был исчерпан. Это связано как с ограничениями технологии производства микросхем, так и с тем фактом, что энергопотребление пропорционально четвертой степени тактовой частоты [26]. То есть, при увеличении частоты процессора, например, в 2 раза, его тепловыделение увеличивается в 16 раз.

Для обеспечения дальнейшего роста производительности ведущие разработчики микропроцессоров переходят на производство многоядерных систем с новой архитектурой, позволяющей обеспечить параллельную обработку данных [26].

Существует два вида параллельной обработки данных: конвейерность и параллельность. Идея конвейерности заключается в разбиении выполняемой операции на последовательные этапы длительностью в один такт и реализации каждого из них отдельным физическим блоком. Каждый такой блок, выполнив работу, передает результат вычислений следующему блоку и одновременно принимает новую порцию данных [24]. Таким образом, получается очевидный выигрыш в производительности, выражающийся следующей формулой:

п*й п+й

(1.1)

, где п - количество выделенных этапов операции, а <2 - количество обработанных операндов. В числителе (1.1) представлен безконвейерный вариант выполнения операций, а в знаменателе - конвейерный вариант (после первого операнда, прошедшего через конвейер все последующие операнды обрабатываются за один такт).

Идея физического распараллеливания заключается в аппаратном разделении вычислительных устройств таким образом, что каждый из них работает независимо от остальных [26]. К сожалению, на практике, несмотря на простоту идеи физического параллелизма, установка нескольких вычислительных модулей вместо одного не гарантирует прямопропорционального роста вычислительной мощности системы. Возможность распараллеливания вычислений определяется не только архитектурой вычислительной системы, но и природой решаемой задачи. Реальные вычислительные задачи не могут быть полностью параллельными. Всегда существуют операции, выполняемые последовательно, такие как операции по передаче данных.

В 1967 году Джин Амдал сформулировал закон, который ограничивает максимальный прирост производительности системы 5 следующим образом

, где / - доля машинных операций, которые не могут быть распараллелены, а р - число параллельных процессоров системы. Знак «меньше или равно» означает, что в системе присутствуют и дополнительные накладные расходы, связанные с организацией параллельных вычислений. Из формулы (1.1) очевидно, что общий прирост производительности системы не может превысить 1/р. Например, если половина операций — последовательная, то общий прирост производительности никогда не превысит двух.

[27]:

(1.2)

Использование многоядерных процессоров началось относительно недавно, поэтому средства программирования, ориентированные на организацию параллельных вычислений, недостаточно развиты. В настоящее время не существует универсальных методов программирования многоядерных процессоров [30]. Все методы программирования микропроцессоров зависят от прикладной ориентации: моделирование нелинейных систем, компьютерная графика, обработка сигналов. Каждый язык программирования поддерживает различные формы параллелизма, что увеличивает сложность решения прикладных задач.

Несмотря, на вышеописанные недостатки, можно сказать, что появление многоядерных процессоров является качественным скачком на пути создания эффективных высокопроизводительных систем, обладающих существенно более высокими показателями производительность/стоимость по сравнению с существующими системами на базе суперЭВМ и кластерных систем [30].

В настоящее время самыми известными многоядерными процессорами, поддерживающими параллельные вычисления, являются:

- графические процессоры (Graphics Processing Unit, GPU) компаний

NVIDIA и AMD;

- центральные процессоры (Central Processing Unit, CPU) типа IBM CELL

и Intel Core.

В течение последних десяти лет более динамично развивались GPU, что обусловлено потребностью повышения вычислительной мощности у графических плат для построения высококачественных изображений в режиме реального времени. Первые многоядерные микропроцессоры IBM CELL и Intel Core вышли на рынок впервые в 2006 г.

1.1.3 Кластеры и облачные вычисления

Отдельный класс вычислительных систем, обладающих параллельной архитектурой, представляют кластерные системы. Кластер - это

совокупность вычислительных узлов, объединенных сетью [29]. Соответственно, с появлением первого скоростного межкомпьютерного взаимодействия появился и первый кластер. Произошло это в городе Питтсбурге, США, в 1971 году, через год после того, как группой разработчиков из лаборатории Xerox PARC были закреплены стандарты сетевого взаимодействия. Механизмы, позволяющие легко использовать распределение задач через сеть, появились только около 1983 г. В основном, это были средства операционной системы SunOS фирмы Sun Microsystems [30].

В настоящее время для построения кластерных систем используют как специализированные вычислители, так и широкодоступные компоненты (GRID-системы), из которых собирают большое число вычислительных узлов, соединяемых между собою системной сетью [31]. Системная сеть строится либо на основе общедоступной технологии высокоскоростных локальных сетей (Gigabit Ethernet), либо на основе специализированных высокопроизводительных сетевых технологий (Myrinet, SCI, Infiniband и т.п.). Часто кроме системной сети вычислительные узлы дополнительно связывают вспомогательной сетью, используемой для управления узлами и сервисной сетью, используемой для контроля электропитания и мониторинга состояния вычислительных узлов [32]. Для упрощения разработки параллельных задач, решаемых на кластерах, сегодня существует большое число программных технологий: MPI (Message Passing Interface), PVM (Parallel Virtual Machine), HPF (High Performance FORTRAN) и другие. Таким образом, благодаря уровню развития современных программных и аппаратных средств, кластерный принцип построения высокопроизводительных систем приобрел высокую популярность. Данный принцип используется даже при создании суперкомпьютеров, входящих в мировой рейтинг пятисот самых мощных компьютеров мира [33, 32].

На сегодняшний день существует множество научных проектов, основанных на использовании распределенных кластерных вычислений.

Ниже приводятся некоторые проекты, в которых может принять участие любой человек, желающий предоставить свои вычислительные мощности для общего пользования:

- Climate Prediction - проект, поставивший перед собой задачу предсказать погоду на 50 лет вперед.

- LHC@Home - проект, ориентированный на моделирование столкновений частиц в большом адронном коллайдере (БАК, LHC).

- BOINC - проект, объединяющий несколько крупных проектов, и позволяющий участнику выбирать к какому проекту он хочет быть причастен [30].

В 2008 году в широкий обиход вошел термин - cloud computing («облачные вычисления») [34]. Идея облачных вычислений заключается в предоставлении доступа к вычислительным ресурсам

Список литературы диссертационного исследования кандидат наук Андреев, Валерий Сергеевич, 2013 год

СПИСОК ЛИТЕРАТУРЫ

1. Holmes D. G. Newman M. J. Delta operator digital filter for high performance inverter applications // IEEE Transactions on Power Electronics. — №1. — 2003.

2. Жуков К.Г., Ндома M., Бутусов Д.Н. Модуль программирования итеративного многопроцессорного дифференциального анализатора // Материалы международной конференции «Образовательные, научные и инженерные приложения в среде LABVIEW и технологии National Instruments». — Москва, 2010. — с. 362.

3. Ндома М., Бутусов Д.Н. Автоматизация перехода от математического описания управляемых систем к блок-диаграмме // Материалы международной конференции. «Образовательные, научные и инженерные приложения в среде LABVIEW и технологии National Instruments». — Москва, 2009. — с. 189-191.

4. Прушенова Л.В., Решетов H.H., Бутусов Д.Н. Коррекция погрешности моделирования динамических систем, описываемых дифференциальными уравнениями первого и второго порядка // Известия СПбГЭТУ «ЛЭТИ». — №9.— 2011, —с. 109-111.

5. Жуков К.Г. Моделирование последовательно-параллельных интегрирующих структур // Компьютерное моделирование 2002 : Труды международной научно-технической конференции. — Санкт-Петербург, 2002.— с. 230.

6. Жуков К.Г. Исследование эффективности решателей обыкновенных дифференциальных уравнений инструментальных систем моделирования // Материалы международной конференции «Образовательные, научные и инженерные приложения в среде LabVIEW и технологии National Instruments». — Москва, 2007.

7. К.Г., Жуков Модельное проектирование встраиваемых систем в LabView — М.: ДМК Пресс, 2011. — 688 с.

8. Жуков К.Г. Методы и средства реализации последовательно-параллельных интегрирующих структур: Дис. канд. техн. наук / Ленинградский государственный электротехнический институт. - Л., 1988.

9. Подобед М.В., Жуков К.Г. Модифицированный метод Эйлера и его реализация средствами АЦВТ // В сборнике: Теория и методы построения импульсных вычислительных устройств. Труды расширенного заседания Международной ассоциации по аналоговым вычислениям. — Рязань, 1978.

10. Бутусов Д.Н., Андреев B.C. Исследование погрешностей численных формул интегрирования с применением универсального интегратора // Материалы международной конференции «Инженерные, научные и образовательные приложения на базе технологий National Instruments». — Москва, 2012. — с. 404.

11. Бутусов Д.Н., Андреев B.C. Модельное проектирование генератора гармонических сигналов на базе ПЛИС // Известия СПбГЭТУ «ЛЭТИ». — №Ю.— 2011. —с. 55-60.

12. Андреев B.C., Бутусов Д.Н. Программно-аппаратные решатели уравнений в частныхпроизводных на основе метода прямых // Известия СПбГЭТУ «ЛЭТИ». — №4. — 2012. — с. 14-21.

13. Бутусов Д.Н., Каримов Т.И., Липкин С.М., Сотнин М.И. Андреев B.C. Анализ эффективности применения дельта-преобразования при моделировании звеньев второго порядка [Электронный ресурс] // Современные проблемы науки и образования. — №1. — 2013. - Режим доступа: www.science-education.ru/107-8128.

[Электронный ресурс] // Современные проблемы науки и образования. — №5. — 2013. - Режим доступа: www.science-education.ru/111-10283.

15. Романов А.Е., Андреев B.C., Бутусов Д.Н. Проектирование цифровых фильтров средствами модуля N1 Digital Filter Design // Сборник материалов 63-й научно-технической конференции профессорско-преподавательского состава СПбГЭТУ. — Санкт-Петербург, 2010. — с. 121-126.

16. Андреев B.C., Жуков К.Г., Решетов И.Н., Бутусов Д.Н. Программно-аппаратная реализация решения уравнений в частных производных // Материалы международной конференции «Инженерные, научные и образовательные приложения на базе технологий National Instruments». — Москва, 2011. — с. 431.

17. Андреев B.C., Красильников А. В., Белов П. Е., Бутусов Д.Н. Лабораторный практикум дисциплины «Автоматизация проектирования встраиваемых систем» // Материалы международной конференции «Инженерные, научные и образовательные приложения на базе технологий National Instruments - 2012». — Москва, 2012. — с. 173.

18. Островский В.Ю., Малютин М.О., Андреев B.C. Организация курса лабораторных работ по цифровой схемотехнике в среде Lab VIEW // Сборник материалов 66й научно-технической конференции профессорско-преподавательского состава СПбГЭТУ. — Санкт-Петербург, 2013. — с. 148152.

19. Павлов П. Тенденции развития микропроцессоров и микроконтроллеров // Современная электроника. — №2. — 2007. — с. 12-15.

20. Avdeev В., Minina A., Pshenichnov D. Adaptive Digital Filtering of Quasi Periodie Interference of Radar Video Signals // Proceedings of IEEE Russia. North West Section, vol. 4., 2012. p. 8-9.

21. Танкелевич P.E. Моделирующие микропроцессорные системы — М.: Энергия, 1979. — 120 с.

22. Ремизевич Т., Панфилов Д. Микроконтроллеры для встраиваемых приложений. Тенденции развития // Электронные компоненты. — №4. — 2005. —с. 66-70.

23. Козлов-Кононов Д. Процессорные ядра семейства Cortex. Ссочетание высокой производительности и низкого энергопотребления // ЭЛЕКТРОНИКА: Наука, Технология, Бизнес. — №8. — 2010. — с. 16-24.

24. Шипулин С., Храпов В., Стешенко В. Тенденции и перспективы развития ПЛИС и их применение при проектировании аппаратуры ЦОС // Компоненты и технологии. — №8. — 2000. — с. 21-25.

25. Петухов А.Д., Зюбин В.Е. Распределение вычислительных ресурсов в средах с многопоточной реализацией гипер-автомата // Труды III Международной конференции «Идентификация систем и задачи управления» SICPRO'04. — Москва, 2004. — с. 55-61.

26. Харламов A.A., Боресков A.B. Основы работы с технологией CUDA — М.: Издательство МДК Пресс, 2010. — 232 с.

27. Джессхоуп К., Хокни Р. Параллельные ЭВМ. Архитектура, программирование и алгоритмы: пер. с англ. — М.: Радио и связь, 1986. — 392 с.

28. Bolotski М. Abacus: A Reconfigurable Bit Parallel Architectures. Ph.Dd.Thesis - Massachusetts Institute of Technologies, 1996, 126 p.

29. Баденко В.Л. Высокопроизводительные вычисления: учебное пособие — СПб.: Издательство Политехнического университета, 2010. — 180 с.

математических и прикладных задач в нейросетевом логическом базисе // Современная электроника. — №3. — 2008. — с. 56-63.

31. Свистунов А.Н., Сенин A.B., Шишков A.B., Корняков К.В. Построение и использование кластерных вычислительных систем — Нижний Новгород: Нижегородский государственный университет им. Н.И. Лобачевского, 2007. — 98 с.

32. Саначев Ф.Е., Максимов П.В., Клестов P.A. История применения распределенных вычислений и перспективные направления их развития // Материалы конференции "Современные проблемы и пути их решения в науке, транспорте, производстве и образовании 2013", 2013. — с. 18-29.

33. Дикарев Н.И., Овсянников А.П., [и др.] Аладышев О.С. СуперЭВМ: области применения и требования к производительности // Известия ВУЗов. Электроника. — № 1. — 2004. — с. 13-17.

34. Полетаев С.А., Мурзин Ф.А. История развития суперкомпьютерной вычислительной техники // Конструирование и оптимизация параллельных программ. — 2003. — с. 174-215.

35. Лацис А.О., Иванов А.Н., Горбунов B.C. О построении суперкомпьютеров на основе интерфейса PCI-EXPRESS // Материалы Международной научно-технической конференции "Суперкомпьютерные технологии: разработка, программирование, применение" (СКТ-2010). — Дивноморское, 2010. — с. 55-57.

36. Сейтвелиева С.Н., Сейдаметова З.С. Облачные сервисы в образовании // 1нформацшш технологи в освт. — 2012. — с. 105-111.

37. Иванников В.П. Облачные вычисления в образовании, науке и Госсекторе // Пленарные доклады пятой международной конференции «Параллельные вычисления и задачи управления». — Москва, 2010. — с. 75-82.

38. Тарнавский Г.А. Алиев A.B. Применение технологий saas и dfc направления cloud computing при разработке центра компьютерного моделирования Scishop.ru // Информационные процессы. — №4. — 2009. — с. 262-272.

39. Хамухин A.A. Ячеечная модель устройства для решения дифференциальных уравнений в частных производных // Известия Томского политехнического университета. — №5., Выпуск 316. — 2010. — с. 63-67.

40. Муха A.A., Федухин A.B. ПЛИС-системы как средство повышения отказоустойчивости // Математичш машини i системи. — №1. — 2010. — с. 198-204.

41. Левин И.И., Семерников Е.А., Чобану М.К., Дворкович В.П. Применение реконфигурируемых вычислительных систем для обработки сигналов телевидения ультравысокой четкости // Информационные технологии и вычислительные системы. — №2. — 2012. — с. 19-28.

42. Левин И.И., Семерников Е.А., Каляев И.А. Архитектура семейства реконфигурируемых вычислительных систем на основе ПЛИС // Штучний штелект. — №3. — 2008. — с. 663-673.

43. Каляев A.B. Многопроцессорные системы с программируемой архитектурой — М.: Издательство "Радио и связь", 1984. — 241 с.

44. Станишевский О.Б., Каляев A.B. Принципы построения программно-аппаратных средств суперкомпьютеров // Сб. «Информатика». Сер. Автоматизация проектирования. — 1990. — с. 13-22.

45. Левин И.И., Семерников Е.А., Шмойлов В.И., Каляев И.А. Реконфигурируемые мультиконвейерные вычислительные структуры — Ростов-на-Дону: Издательство ЮНЦ РАН, 2008. — 10, 45 с.

46. Сережина М. А., Ершова Н.Ю. Модернизация лабораторного практикума на новой элементной базе // Материалы научно-методической конференции «Университеты в образовательном пространстве региона: опыт, традиции и инновации». — Петрозаводск, 2012. — с. 182-186.

47. Зотов В. WebPack ISE: Интегрированная среда разработки конфигурации и программирования ПЛИС Xilinx. Создание нового проекта // Компоненты и технологии. — №7. — 2001. — с. 11-16.

48. Долинский М. Обзор современных подходов и средств к "программистской" разработке аппаратного обеспечения алгоритмически сложных цифровых систем // Компоненты и технологии. — №1. — 2004. — с. 120-124.

49. Жуков К.Г. Применение пакета Fixed-Point Blockset в разработке устройств реального времени // Тезисы докладов Всероссийской научной конференции «Проектирование научных и инженерных приложений в среде MATLAB». — М., 2004.

50. Krasner Jerry. Model-Based design and beyond: Solutions for today's embedded systems requirements, Embedded Market Forecasters American Technology International, 2004.

51. Жуков К.Г. Возможности LAB VIEW в модель-ориентированном проектировании встраиваемых систем управления // Материалы международной конференции «Образовательные, научные и инженерные приложения в среде LABVIEW и технологии National Instruments». — Москва, 2005.

52. Маничев В.Б., Норенков И.П. Системы автоматизированного проектирования электронной и вычислительной аппаратуры: Учебное пособие для ВУЗов — М.: Издательство "Высшая школа", 1983.

53. Эмими-Наэни А., Франклин Г.Ф., Острем К. И. Автоматизированное проектирование систем управления / под ред. Хергета Ч.Дж., Джамшиди М.

— М.: Машиностроение, 1989. — 342 с.

54. Stuart Pugh. Total Design: integrated methods of successful product engineering. Adison-Wesley Pub. Co., 1991 - 278 p.

55. Штейнберг Б.Я. Распараллеливание рекуррентных циклов с условными операторами // Автоматика и телемеханика. — №6. — 1995. — с. 176-184.

56. Быков В.В., Быков В.П. Исследовательское проектирование в машиностроении — М.: Машиностроение, 2011. — 256 с.

57. Смит Дж.М. Математическое и цифровое моделирование для инженеров и исследователей: пер. с англ. / под ред. Чембровского O.A. — М.: Машиностроение, 1980. — 271 с.

58. Ту Ю.Т. Цифровые и импульсные системы автоматического управления: пер. с англ. Богомолова О.Д. / под ред. Солодовникова В.В. — М.: Машиностроение, 1964. — 703 с.

59. Бутусов Д.Н., Платонов С.М., Лавров C.B., Мандра А.Г., Каримов А.И. Реализация цифрового интегратора с применением дельта-преобразования [Электронный ресурс] // Современные проблемы науки и образования. — №1. — 2013. - Режим доступа: www.science-education.ru/107-8130.

60. Ту Ю.Т. Современная теория управления / под ред. Солодовникова В.В.

— М.: Машиностроение, 1971.

61. Жуков К. Г., Бутусов Д. Н. Реализация цифровых фильтров методом совместного интегрирования // Научно-технические ведомости Санкт-Петербургского государственного политехнического университета. — №6. — 2009. — с. 26-34.

62. Быков В.В. Цифровое моделирование в статистической радиотехнике — М.: Издательство «Советское радио», 1971. — 328 с.

63. Шуп Т.Е. Прикладные численные методы в физике и технике — М.: Высшая школа, 1990. — 255 с.

64. Пенни Д.Э., Эдварс Ч.Г. Дифференциальные уравнения и краевые задачи: моделирование и вычисление с помощью Mathematics, Maple и MATLAB; 3-е издание — пер. с англ. - М.: ООО «И.Д. Вильяме», 2008.

65. Воеводин В.В. Математические модели и методы параллельных процессов — М.: Наука, 1986. — 285 с.

66. Бутусов Д.Н.,Автоматизация проектирования встраиваемых систем: Дис. канд. тех. наук / СПбГЭТУ. - СПб., 2012.

67. Воеводин В.В. Математические основы параллельных вычислений — М.: Издательство МГУ, 1991. — 344 с.

68. Бутусов Д.Н., Жуков К.Г. Системный подход к проектированию фильтров // Материалы международной конференции «Образовательные, научные и инженерные приложения в среде LABVIEW и технологии National Instruments». —Москва, 2009. — с. 151-155.

69. Тревис Д. LABVIEW для всех — пер. с англ. - М.: Приборкомплект, 2004.

70. Жуков К.Г. Бутусов Д.Н. Лабораторный практикум по дисциплине «Компьютерные технологии виртуализации» // Сборник материалов XV Международной Конференции «Современное образование: содержание, технологии, качество», секция Инновационные процессы в Российской образовательной системе. — Москва, 2011. — с. 87.

71. Куо Б. Теория и проектирование цифровых систем управления: Пер. с англ. — М.: Машиностроение, 1986. — 448 с.

72. Сольницев Р.И. Автоматизация проектирования систем автоматического управления: монография — М.: Высшая школа, 1991. — 335 с.