Методи і засоби підвищення ефективності розподілених обчислювальних систем на базі тензорних нейронних мереж

Abstract

Запропонований новий евристичний метод для пошуку найкоротшого маршруту у ком- пьютерній мережі, який може використовуватись для побудови віртуальних мереж передачі да- них і відрізняється від існуючих тим, що для визначення найкоротшого маршруту не потребу- ється обчислення всіх можливих маршрутів; даний метод дозволяє розраховувати маршрути у графах надвеликої розмірності без суттєвої втрати швидкодії; результати моделювання показа- ли, що сумарне загальне відхилення часу запропонованого методу за знаходження найкоротших маршрутів для графів великої розмірності дорівнює 5,72%, тоді як за застосування алгоритму Дейкстри для графів великої розмірності отримано відхилення часу 99,80%. Запропоновані модифікований метод управління комп’ютерною мережею, що забезпечує передачу динамічного трафіку великих об’ємів із забезпеченням необхідного рівня якості обслу- говування та модель управляючого комутатора для систем та мереж передавання даних, що за- безпечує гнучкість та оперативність управління розподіленням даних, високу швидкість комута- ції з’єднань, на відміну від існуючих забезпечує виконання логічних операцій над вхідними інфо- рмаційними потоками і сигналами управління, що дозволяє виконувати динамічну реконфігура- цію мереж передачі даних та враховувати необхідну якість обслуговування. Запропоновані мето- ди та засоби дозволяють підвищити ефективність функціонування РОС на мережному рівні. Запропонована методологія розв′язання систем лінійних алгебричних рівнянь з нечіткими змінними з матричною формою представлення параметрів моделі, яка спрямована на розширення класу задач виконуваних у РОС, та полягає в формуванні блочної чіткої СЛАР, розв′язок якої ви- конується стандартними методами, що істотно спрощує процедуру обчислень, та підвищує їх ефективність на 40% відносно застосування відомого інтервального методу Гауса. Визначено, що для сучасних розподілених обчислювальних систем, що характеризують- ся властивістю багатовимірністі та все більше орієнтовані на рішення задач в умовах невизна- ченості, в якості найбільш перспективного напрямку підвищення ефективності обчислень доці- льно застосування тензорних нейромережевих технологій, доведено, що невизначеність, яка розглядається у вигляді інтервалу допускає однозначне узагальнене уявлення у вигляді тензора, при цьому подання невизначеності у вигляді тензору дозволяє розширити клас задач обробки інформації в РОС за рахунок реалізації тензорних моделей нечіткої математики та логіки. Розроблено алгоритми та програмне забезпечення для виконання арифметичних та логіч- них операцій та рішення систем алгебраїчних рівнянь з нечіткими змінними за подання невизна- ченості у вигляді тензора, методом трансформації їх в матричні рівняння, наближене вирішення яких в практичній більшості випадків ефективно вирішуються в паралельному Toolbox pMatLab. Запропонований новий метод кластерізації штучних нейронних мереж, заснований на новому алгоритмі моніторингу обмежень та міграції призначений для використання у багато- шарових штучних нейронних мережах, який не порушує структуру нейронної мережі і залишає можливість використання стандартних алгоритмів навчання багатошарових мереж. На основі запропонованої вдосконаленої класифікації Стоунбрейкера та нароблених ви- мог до нової гібридної архітектури запропонована нова паралельна гібридна архітектура, що найбільш відповідає ефективному рішенню прикладних задач у розподілених обчислювальних системах та, на відміну від існуючих архітектур паралельних СБД, задовольняє повному ком- плексу умов критично значимих для ефективної паралельної обробки надвеликих, і в тому числі багатомірних, масивів даних, зокрема умовам високого масштабування, високошвидкісних міжпроцесорних комунікацій, рівномірного балансу завантаження, когерентності кешів. Запропонований метод оптимізації мови запитів для роботи з SQL сервером, який дозво- ляє значно збільшити швидкість обробки запитів до надвеликих БД та поліпшити якість обслу- говування за рахунок використання механізмів паралельної обробки даних SQL сервера, клас- теризованих і некластеризованих індексів, завдання вибіркових критеріїв пошуку; Розроблена теоретико-імовірнісна модель на основі методу заміщення сторінок LFU-K, яка дозволяє здійснювати ефективне кешуваня даних в інформаційних системах, які працюють з БД великих обсягів для забезпечення доступу до даних великої кількості користувачів. Запропонована структура спеціалізованої реконфігурованої обчислювальної системи та розроблений співпроцесор на ПЛІС для реалізації стандартних методів розв’язання блочних чі- тких СЛАР, які, на відміну від серійних процесорів та універсальних ЕОМ, дозволяють удоско- налити логічну структуру розподіленої обчислювальної мережі на архітектурному рівні, забез- печуючи динамічну адаптацію до класів вирішуваних задач та, за рахунок застосування швид- кодіючої елементної бази, підвищити продуктивність та швидкодію обчислень.