Моделирование систем на основе ОА-архитектуры - Преимущества применения dataflow-парадигмы в вычислительных системах

Моделирование различных вычислительных систем можно разделить на два главенствующих класса: матечатическое моделировании и имитационное. Математическое моделирование предусматривает построение модели вычислительной системы в виде и математических формул и формальных конструкций, описывающих поведение моделируемой системы. Имитационное моделирование образуют модели-имитаторы, цель которох состоит в описании "как они есть". Имитационную модель можно выполнять во времени. Используя такие модели, можно проводить ряд испытаний системы (событийность испытаний можно проводить случайным образом), собирать статистику различных параметров моделируемой системы и по ней определять поведение и характеристики системы в целом.

В свою очередь, имитационное моделирование делится на два класса: 1) ориентированное на события (с переменным квантом времени), когда состояние модели меняется во время какого-либо события; и 2) моделирование с постоянным временем, когда модельное время делится на временные такты одинаковой длительности.

Оба вида моделирования (формальное-математическое и имитационное) дополняют друг друга таким образом, что результаты математического моделирования могут использоваться для проверки качества разработанной имитационной модели (в идеале результаты этих двух видов моделирования должны быть максимально близки друг к другу).

Принципы математического моделирования dataflow-ВС

Для моделирования параллельных вычислительных систем удобно использовать сетевые модели, а в частности, модель сетей Петри. Однако сети Петри не могут полностью описать параллельные вычислительные системы и dataflow-системы. Карл Хьют (Массачусетский технологический университет, профессор), отмечает некоторые недостатки сетей Петри:

    - сети Петри моделируют управление потоком, но не сам поток данных; - сложность в описании одновремененных событий, которые происходят во время моделирования вычислительного процесса; - Переход в сетях имеет весьма сомнительную физическую интерпретацию

В связи с перечисленными недостатками, актуальной была разработка нового формализованного аппарата описания вычислительных систем, работающих по принципам dataflow. В результате, Салибекяном С. М, и Панфиловым П. Б., был предложен новый формализм модели атрибутной сети [1], который приведен ниже:

А-сеть представляет собой восьмерку:

A={I, C, O, EC, CO, OI, IM, OM},

Где I - множество входных узлов;

C - множество вычислительных узлов;

O - множество выходных узлов;

IC: I C - множество дуг из входных вершин в вычислительные узлы;

CO: C O - множество дуг из вычислительных узлов в выходные узлы;

OI: O I - множество дуг, соединяющих выходные вершины со входными;

IM - вектор маркировок входных узлов;

OM - вектор маркировок выходных узлов.

В теоретико-графовой интерпретации А-сеть - это трехдольный граф, где одна доля (множество C) - это вычислительные вершины (на них производится исполнение команды - в реальной ВС это - исполнительные устройства (ИУ)), вторая (множество I) - входные данные (в реальной систем это - внутренние регистры для хранения промежуточных данных в исполнительных устройствах), а третья (множество O) - выходные данные для вычислительных вершин (это - внутренние регистры, в которые исполнительные устройства помещают результат вычислений) (рис. 9).

х-дольный граф атрибутной сети

Рис. 9 - 3х-дольный граф атрибутной сети

На рис. 10 атрибутная сеть представлена в другом (ярусном) виде. Здесь вычислительная вершина обозначена прямоугольником, входные и выходные узлы обозначены кружками зеленого и красного цвета соответственно. Для входных и выходных вершин вводится маркировка, имеющая только два значения - "пусто" и "заполнено". "Пусто" означает, что во входную вершину еще не поступили данные, "заполнено" - поступили. Маркировка задается с помощью векторов маркировки входных (IM) и выходных (OM) вершин. Первый ярус входных вершин на рис. 10 обозначает входные данные для вычислительного процесса, последний ярус выходных вершин - выходные данные, полученные на выходе из ВС.

атрибутная сеть

Рис. 10 - Атрибутная сеть

Принципы имитационного моделирования систем на основе ОА-архитектуры

Моделирование dataflow-вычислительной системы объектно-атрибутной архитектуры относится к классу событийно-ориентированного имитационного моделирования.

Применение объектно-атрибутной архитектуры позволяет производить программирование и отладку программных комплексов без подключения реальных аппаратных средств. Благодаря такой мобильности, объектно-атрибутный образ может быть запущен на любой вычислительной системе, (от мобильного устройства, до домашнего персонального компьютера.

Применяемый механизм информационных пар легко заменяет источники поступаемых входных данных в вычислительной системе. Набор входных информационных пар может быть определен программистом до запуска при моделировании. Реакцию системы можно отследить по данным, которыми обмениваются функциональные устройства, передавая их через шину данных. Также, для моделирования сложных вычислительных систем можно задавать время поступления определенной информационной пары в систему.

Во временном моделировании вводятся параметры задержки информационных пар. Для этого, каждая ИП дополняется определенной временной меткой, которая хранит модельное время передачи данной ИП. При реализации модели на аппаратном уровне, временные метки не используются.

Использование ОА-образа при моделировании системы демонстрирует все преимущества кроссплатформенности и переносимости ОА-вычислительной системы: после автономной отладки, ОА-образ может быть загружен в реальную вычислительную систему. Таким образом, автономное моделирование снижает временные и ресурсные затраты, которые тратятся при имитационном моделировании вычислительной системы.

Похожие статьи




Моделирование систем на основе ОА-архитектуры - Преимущества применения dataflow-парадигмы в вычислительных системах

Предыдущая | Следующая