Гибридная вычислительная техника

Истоки современного развития и широкого распространения ана­логового и дискретного принципов обработки информации восходят к 40—50-м годам, однако по ряду причин в это же время происходит весьма резкая дифференциация разработок по обо­им направлениям, со временем выросшая в открытую конкуренцию вплоть до антагонизма. В этой конкуренции первоначально одержала верх линия сторонников ЦВТ, завоевав львиную долю средств ВТ всех типов и классов. Однако уже с начала 60-х годов многие исследователи (в первую очередь, связанные с задачами моделирования сложных ди­намических систем, описываемых дифференциальными уравнениями; системами автоматического контроля и управления и др.) и специа­листы ВТ начали все четче понимать преимущества и недостатки обо­их типов ВТ, во многом зависящие от конкретных приложений. Результатом этого явилась тенденция к созданию средств ВТ, исполь­зующих оба принципа (аналоговый и дискретный) представления и об­работки информации; естественное развитие данной тенденции привело к созданию нового типа ВТ — гибридной (ГВТ), играющей чрезвычайно важную роль в системе компьютерной информатики. В дальнейшем под ГВТ будем понимать весьма широкий класс ВС, использующих как аналоговую, так и дискретную формы представления и обработки информации. Современные тенденции развития ГВТ определяются использованием методов и архитектур аналоговой ВТ в дискретной и наоборот.

Как и в случае любой гибридной системы, сочетающей различные принципы, ГВТ представляет весьма широкий спектр ГВМ, на полю­сах которого находятся классы АВТ и ЦВТ. Среди наиболее известных подклассов ВМ данного спектра, находящихся в эксплуатации, отме­тим наиболее ярко выраженные:

— АВМ, использующие цифровые методы численного анализа (ИТЕРАТОР-1);

— АВМ, программируемые с помощью ЦВМ; суть подхода состоит в создании программ ЭВМ, позволяющих вычислять все масштабные коэффициенты и другие исходные данные для настройки АВМ на ре­шение задачи; например, программа Apache;

— АВМ с цифровыми управлением и логикой; используют цифро­вые логические схемы для управления решением задач аналоговыми методами; например, HYDAC;

— АВМ с цифровыми элементами (цифровые вольтметры, функцио­нальные преобразователи, запоминающие устройства и т.д.);

— АВМ с ЦВМ в качестве периферийного оборудования; неболь­шая ЭВМ под управлением большой АВМ служит для решения специ­альных классов моделирования;

— собственно ГВМ; содержит в достаточном объеме как. аналоговые, так и цифровые узлы для обеспечения самых широких классов задач, решаемых отдельно чисто АВМ и ЦВМ; иначе, ГВМ — универсальные ВС относительно решения широкого класса задач, решаемых отдельно АВМ и ЦВМ общего назначения; соединение двух универсальностей дает в результате новое качество;

— ЦВМ с АВМ в качестве периферийного оборудования;

— ЦВМ с аналоговыми арифметическими устройствами; служат для увеличения быстродействия ЦВМ путем распараллеливания ряда операций аналоговыми средствами,

— ЦВМ, допускающие программирование аналогового типа; т н цифровые дифференциальные анализаторы трех типов;

— ЦВМ с аналого-ориентированными ПС, создание специальных ПС для ЦВМ, ориентированных на пользователя АВТ, программиро­вание на ЦВМ подобно решению задачи на АВМ, например, Fortran- подобные системы MIMIC и CSMP.

В дальнейшем под ГВМ будет пониматься собственно ГВМ, зани­мающая центральное место в спектре всей ГВТ В настоящее время АВМ/ГВМ четвертого поколения выполняются на одной элементной базе (ИС и гибридные ИС) и могут использоваться в одинаковых усло­виях эксплуатации для решения одних и тех же задач. Широкое ис­пользование микроэлектронной технологии (ИС, ГИС, БИС, СБИС) позволило резко повысить качество, технологичность, надежность и уровень миниатюризации АВМ/ГВМ. Спектр приложений АВМ/ГВМ также практически совпадает — от исследовательских организаций до бортовых систем (корабли, самолеты, ракеты и др). Показано, что при соответствующем выборе классов решаемых задач, организации про­цессов вычислений и эксплуатации ГВМ, их экономическая эффек­тивность может превышать аналогичный показатель для ЦВМ в десятки раз.

Первые большие ГВМ были созданы в конце 50-х годов в Space Technology Laboratories и Convair Astronautics (США) для целей моделиро­вания динамики баллистических ракет. На первых порах становления ГВМ основной областью их применения было модели­рование физических систем и объектов, когда описывающие матема­тическую модель системы или динамику объекта уравнения погружа­лись в среду ГВМ Второй по значимости областью приложений ГВМ были анализ и обработка данных экспериментов, проводимых на ре­альных технических или медикобиологических системах Следует отметить эффективность применения гибридных ВС для решения задач линейного и нелинейного программирования; оптимального управ­ления, краевых задач, систем нелинейных уравнений, линейных кор­ректных и некорректных задач. Последующее расши­рение сферы приложений ГВМ включило такие важные области, как моделирование дискретных и с распределенными параметрами систем, человеко-машинных систем и случайных процессов; оптимизация сложных систем, исследования в авиации, космической технике и космонавтике; АСУТП, медико-биологические и физико-техничес­кие исследования, задачи математической физики и вычислитель­ной математики и др.

Аналогично АВМ, ГВМ можно условно классифицировать на спе­циальные, общего назначения и персональные.

В последнее 20-летие в ряде стран ведутся интенсивные исследо­вания по созданию нового типа ГВТ, базирующейся на стохастическом (в отличие от непрерывного и дискретного) представлении информации. Стохастические ВМ (СтВМ) сочетают в себе ряд преимуществ класси­ческих АВМ и ЦВМ; значения величин в СтВМ представляются в виде вероятностей переключения цифровых логических элементов. В этом смысле любое значение может полагаться аналоговым, а сами СтВМ образуют особый подкласс ГВМ. Решение задачи на СтВМ сводится к соответствующей коммутации вычислительной модели (подобно АВМ), но ее функциональные блоки являются цифровыми (подобно ЦВМ). К особенностям СтВМ следует отнести простоту и миниатюрность функциональных блоков, обусловленных заменой операций над числа­ми операциями над вероятностями их появления. Данные качества при умеренных требованиях к точности и скорости вычислений выгодно отличают класс СтВМ от классической ВТ. На сегодня в эксплуатации находится небольшое число СтВМ, поэтому пока не представляется возможным достаточно адекватно оценить эффективность их при­менения для решения задач тех или иных классов. Но уже сейчас их применение представляется весьма перспективным в системах уп­равления реального времени и массового обслуживания, для реали­зации алгоритмов адаптации и обучения, ибо их принципы наиболее адекватны алгоритмам стохастического моделирования случайных процессов. Близко к СтВМ примыкают и так называемые эргодические ВМ, ориентированные на компьютерное моделирование сложных систем в различных областях (экономика, техника, биология и др.). Ведутся перспективные проекты по созданию оптических аналоговых и оптоэлектронных гибридных вычислительных систем.