Имитационные модели специализированной вычислительной системы с SMP-архитектурой для мобильного тренажера Текст научной статьи по специальности «Компьютерные и информационные науки»

УДК 519.688

ИМИТАЦИОННЫЕ МОДЕЛИ СПЕЦИАЛИЗИРОВАННОЙ ВЫЧИСЛИТЕЛЬНОЙ СИСТЕМЫ С ДМР-АРХИТЕКТУРОЙ ДЛЯ МОБИЛЬНОГО ТРЕНАЖЕРА

© 2009 г. Д.В. Гринченкое, С.А. Леешин

Южно-Российский государственный South-Russian State Technical University

технический университет (Novocherkassk Polytechnic Institute)

(Новочеркасский политехнический институт)

Рассмотрена проблема проектирования специализированной вычислительной системы (ВС) для мобильных тренажерных средств. Описана специализированная ВС с SMP-архитектурой тренажера как объект моделирования, разработаны алгоритмы имитационных моделей, использующие механизм пре-добслуживания. Определена эффективность от использования предобслуживания.

Ключевые слова: специализированная вычислительная система, мобильные тренажерные средства, имитационные модели.

In given work is considered problem of the designing specialized computing system (VS) for mobile simulator facilities. It Is Described specialized by VS with SMP-architecture of the simulator as object of modeling, designed algorithms of the simulation models, using mechanism of the service on suggestion. Certain efficiency from use the service on suggestion.

Keywords: specialized computing system, mobile simulator facilities, simulation models.

Как показано в [1], в настоящее время широко развиваются средства обучения, относящиеся к классу мобильных тренажеров. Одной из наиболее важных систем программно-аппаратного комплекса (ПАК) тренажера, обеспечивающей работу всех программных средств (ПС), является специализированная вычислительная система (ВС). Эксплуатационные ограничения при проектировании таких тренажеров в части размещения аппаратных средств многопроцессорной специализированной ВС в ограниченном пространстве (перевозимом контейнере), широкие диапазоны изменения температуры режима работы и возможность изменения места базирования не позволяют использовать офисную вычислительную технику, поэтому, как правило, в данном случае применяется аппаратура в промышленном исполнении. Наиболее универсальной из этого класса систем в части проектирования многопроцессорных специализированных ВС является ВС с £МР-архитектурой на базе шины VMEbus.

В VME-архитектуре может быть задействовано любое количество крейтов, в каждом из которых может размещаться до 21 модуля [2]. Логически шина VMEbus является полностью асинхронной без привязки циклов обмена к сигналу тактового генератора, что позволяет компоновать систему из модулей разного быстродействия.

Во всех ВС на основе VMEbus присутствует арбитр системной шины (СШ). В зависимости от выполняемых системой задач и количества процессорных блоков (ПБ) могут использоваться арбитры, поддерживающие приоритетную и неприоритетную логику доступа к общим системным ресурсам.

Приоритетный арбитр (PRI) назначает приоритет каждому уровню запроса шины, т. е. линия BR3 -имеет высший приоритет, а BR0 - низший. Когда в ВС появляются два или более запросов, арбитр определяет запрос с наивысшим приоритетом и активизирует соответствующую последовательную цепь предоставления шины.

Из неприоритетных алгоритмов работы арбитра для многопроцессорных систем используется временной, циклический и случайный доступ.

Арбитр случайного доступа (RAN) и временной (FIFO) дают равновероятную возможность ПБ выполнить обмен по системной шине, что часто применяется в системах с ПБ, обслуживающими однотипные источники информации.

Циклический арбитр (R-R) предоставляет системную шину на основе круговой диспетчеризации, то есть арбитр последовательно опрашивает каждый из четырех уровней, подключая при этом к устройству системную шину. Если запрос отсутствует, то арбитр подключает следующее устройство. Циклические арбитры используются в системах сбора данных с интеллектуальными периферийными устройствами, в которых данные помещаются в отдельную локальную память.

Задача проектирования SMP-системы, заключается в преодолении ограничений на применение общей СШ при увеличении числа ПБ и модулей устройства сопряжения с объектом (УСО). При конструировании больших SMP-систем (более 10) наиболее распространена архитектура с иерархией шин. В этом варианте несколько ПБ объединяются одной шиной в узел, а узлы подсоединяются к общей системной шине. Другим способом является увеличение кэш-памяти ПБ или введение дополнительной локальной оперативной памяти в состав ПБ с целью уменьшения интенсивности обмена на общей системной шине. При этом одной из важных задач является выбор наиболее рационального для данной вычислительной структуры варианта реализации процедуры арбитража общей СШ.

При проектировании специализированных ВС часто применяют вычислительные структуры на базе SMP-архитектуры с локальной (ЛОП) ПБ и общесистемной памятью (ОП), приведенной на рис. 1, или с общим полем памяти (рис. 2). Первая вычислительная структура применяется в системах, функцио-

нальные задачи которых не имеют жесткой информационной зависимости, что позволяет уменьшить нагрузку на системную шину. Общая память в ВС второго типа используется как «почтовый ящик» для передачи данных между ПБ, поэтому интенсивность

нагрузки на СШ в таких системах выше. Если имитаторы в тренажерах имеют отдельный канал информационной связи (порты USB, RS-485 и т.д.), то целесообразно структурное построение ВС, показанное на рис. 3.

Рис. 1. Структура специализированной ВС с общей и локальной памятью ПБ

Рис. 2. Структура специализированной ВС с общей памятью

Рис. 3. Структура специализированной ВС с индивидуальным подключением УСО

Срок на разработку и изготовление тренажеров в настоящее время очень ограничен, и как, правило, окончательная проверка технических решений происходит на последних этапах жизненного цикла изделия, т. е. на комплексных отладках и предварительных испытаниях. И если была допущена ошибка в проектировании, то неизбежна доработка изделия.

Чтобы исключить такие ситуации на этапах эскизного и технического проекта, необходимо проводить проверку работоспособности основных частей ПАК тренажера с использованием математических моделей.

Применение приведенных выше структур и заложенные в ГМЕ-архитектуре процедуры работы СШ при решении конкретных функциональных задач не позволяют достаточно корректно оценить работоспособность специализированной ВС для обоснования выбора с точки зрения их выполнения за такт моделирования объекта. Оценка качества ВС при этом осуществляется по времени выполнения всех задач, обеспечивающих процесс моделирования.

Для получения технических характеристик ВС используются различные методы математического моделирования, но наиболее универсальным методом исследования систем является имитационное моделирование. Для выбора наиболее рациональной структуры ВС наиболее часто сравнивают условия их работоспособности, которые для у-го варианта описываются как:

Т вып, = max(T

+ T уиу +T сспс,-

) < Т

' — м

Т

i=l,N

мод / < Т < Т

2 — вып — мод >

где Т в

ном режиме обмена с ОП; Тпер - время переориентации в каждом цикле обмена по СШ. Если выполняется команда, находящаяся в кэш-памяти и требующая обращения к модулям УСО, то Тк = Тк + Тож + Тпер . При отсутствии той же команды в кэш-памяти

Ткг = (Тор-^ор + Тож + Тпер ) + Тк + Тож + Тпер .

Фактическое время выполнения прикладных функциональных задач моделирования объекта и среды можно представить как:

_/ I _ к _

Т мог = 2 Тк + 2 (Тор ^ор + Тож + Тпер ) + Тк , ф=1 ф=1+1

где ф = 1, к - количество команд, обеспечивающих выполнение функциональных задач моделирования объекта и среды.

Фактическое время выполнения системных программных средств на организацию вычислительного процесса определяется как

T

= Z Tk + Z (Top F0p + Т,

Ф=к+1 ф=z+1

+ Т ) + T

ож пер / k

где ф = к +1, г - количество команд, обеспечивающих выполнение системных программных средств на организацию вычислительного процесса.

Фактическое время выполнения прикладных задач управления имитаторами определяется как

T

-/

yoi = Z Tk+Т,

ф= r+1

ож + Тпер +

- среднее фактическое время выполнения

+ Z (Top Fop + Тож + Тпер ) + Tk + Тож + Т]

Ф=9+1

пер >

функциональных задач в специализированной ВС мобильного тренажера; Тмод - такт моделирования

тренажера; T мо,- - среднее фактическое время выполнения прикладных функциональных задач моделирования объекта и среды в специализированной ВС

на i-м ПБ; T уи, - среднее фактическое время выполнения прикладных задач управления имитаторами на i-м ПБ; T сспс, - среднее фактическое время, которое тратят специализированные системные программные средства на организацию вычислительного процесса в течение Тмод на ,-м ПБ.

Функциональные задачи состоят из команд, время выполнения которых зависит не только от типа самой команды, но и от ее местоположения в микроархитектуре ВС. Так, если i-я команда находится в кэшпамяти микропроцессора, то время ее выполнения Tk = Tk , где Tk - среднее время выполнения данной команды. Если эта команда не в кэш-памяти, то Tki = (TopF0p + Тож + Тпер) + Tk , где Тож - время ожидания обмена по системной шине; Top - время доступа к блоку ОП; Fop - количество пересылок в пакет-

где ф = г +1,5 количество команд, обеспечивающих выполнение прикладных задач управления имитаторами.

Из приведенных формул следует, что Т вып у существенно зависит от Тож и Тпер. Целью данной работы является исследование эффективности использования метода предобслуживания в КМЕ-структуре. С помощью данного метода можно изменить фактическое время выполнения функциональных задач, исключая при этом из циклов обмена время переориентации

Т пер [3-5].

Для этого введем коэффициент эффективности у-го варианта ВС, связывающий параметр Твыпу с тактом моделирования объекта Т :

Кэф, =

T в

К < К.А. < 1.

.. - эфу

Для выбора наиболее рационального варианта используем критерий:

Крац = ЩИКэф, ■

У=1,М 1

мо

Концептуальной моделью рассматриваемых БЫР-структур является замкнутая система массового обслуживания (СМО) с однотипными источниками, приведенная на рис. 4. Источники заявок (процессорные блоки) 1ь ..., 1п находятся в активном состоянии во время выполнения команды, код которой каждый ПБ выбирает из собственной кэш-памяти, и в пассивном. Пассивное состояние возможно в случаях отсутствия кода команды в кэш-памяти ПБ, занятости СШ при выполнении команды обмена с УСО и при выполнении арбитром СШ процедуры выбора ПБ из очереди для осуществления информационного обмена. Сигнал «Запрос системной шины» соответствует заявке на обслуживание, а сигнал «Предоставление шины» -началу обслуживания. Обслуживающее устройство Р\, ., Рт представляет собой совокупность устройств -арбитра СШ и общих вычислительных ресурсов (системной памяти и устройств ввода-вывода).

В данной модели каждое состояние характеризуется количеством заявок в системе, при этом время моделирования считается непрерывным, что позволя-

ет отнести ее к классу дискретно-непрерывных систем. Имитационная модель выполнена на базе алгоритмического подхода. Внешние воздействия и параметры системы моделируются методом статистических испытаний с продвижением модельного времени, основанном на методе особых состояний, что позволяет уменьшать время моделирования.

Рассмотрим циклограмму работы ПБ ВС при выполнении функциональных задач комплексного мобильного тренажера для подготовки специалистов радиосвязи. Каждый ПБ за такт моделирования Тмод должен выполнить расчеты, обеспечивающие моделирование систем, показанных на рис. 5:

- имитации акустической обстановки (СИАО);

- моделирования аппаратуры (СМА);

- управления объектом (имитаторами аппаратуры) (УСО);

- задачи специализированных системных программных средств (ССПС) (обмен системными командами, постановка задач на выполнение и т.д.).

Рис. 4. Концептуальная модель специализированной ВС с SMP-архитектурой

Программный код перечисленных задач размещается в кэш-памяти микропроцессора ПБ и после этого поступает в исполнительные конвейеры. При отсутствии команды в кэш-памяти микропроцессор дает команду кэш-контроллеру на доставку команды из общесистемной памяти Тз.,i = 1,N, путем замещения

одного из блоков данных кэш-памяти на другой.

При выполнении задачи управления объектом (имитаторами аппаратуры) ПБ выполняет команды обращения к модулям УСО, занимая СШ на время, соответствующее времени считывания-записи информации из регистров.

Вероятность появления заявки Рш в имитационной модели определяется на основании обобщенной характеристики, которая учитывает объем локальной оперативной памяти, интенсивность междупроцессорного обмена и вывода данных в блоки УСО. Например, в современных ВС вероятность нахождения команды в кэш-памяти ПБ составляет 0,98, поэтому в структуре, показанной на рис. 2, будет достаточно интенсивный обмен между общей оперативной памятью и кэш-памятью каждого ПБ. В имитационной модели такой ВС целесообразно выбрать Рсш = 0,02.

Для имитационных моделей вычислительных структур, имеющих локальную память, выберем значение Рсш,- = 0,01, что соответствует структуре, показанной на рис. 1. Если ПБ информационно слабо связаны, то вероятность появления заявки на СШ может принимать, соответственно, значение Рсш,- = 0,005 (структура приведена на рис. 3).

Циклограмма работы многопроцессорной ВС с £М^-архитектурой представлена на рис. 6.

Все требования на доступ к СШ, поступившие за все время работы системы Т0, можно представить в виде очереди, в которой моменты времени поступления заявок представляют случайную последовательность, тогда Т = (), где i - номер ПБ, 1 < i < т; у - номер заявки в очереди, 1 < у < N; 5 - состояние

заявки в текущий момент времени ¿е[0,Т0]: 0 - обслуживание заявки окончено, 1 - заявка находится в очереди на обслуживание, 2 - заявка еще не поступила в очередь на обслуживание.

В момент времени /е[0,Т0] в системе будет сформировано Кз заявок от ПБ, причем 0 < Кз < т , тогда

Щ) = ), где 5 = 1.

Тогда алгоритм работы FIFO-арбитра СШ можно описать следующим выражением: Т(Г) = ^ = тш(^),

5=1

где 1 < i < т; 1 < у < N; Ту(/) определяет время поступления самой ранней из Кз заявок, поступивших и не обслуженных к текущему моменту времени ¿е[0,Т0], именно эта заявка будет обслуживаться первой.

Для арбитра, реализующего дисциплину случайного выбора источника заявки: Ту (Г) = ^ = random(t¡j),

5=1

где 1 < i < т;1 < у < N . Ту(Г) определяет время поступления заявки, выбранной случайным образом из Кз заявок, поступивших и не обслуженных к текущему моменту времени ¿е[0,Т0], эта заявка будет обслуживаться первой.

Имитационная модель определяет состояние системы в моменты поступления и окончания обслуживания заявок. Для этого необходимо рассчитать моменты ТКну и Ткку, где i = 1, т; у = у 0, у0 + Кз :

Т ■■=•

КНУ

T (t), если Кз = 0;

I j-1 + Тобсл, j-1' если Кз * 0; Т ij (t) < T

Т = Т + Т

KKij KHij обслг)'

ij"' KKi, j-1'

(1)

где Кз - количество заявок в системе в случайный момент времени Г

ПБ2 -ПБ1 -

Рис. 6. Циклограмма выполнения команд на системной шине с ЯРО-арбитром

ПБИ -

Обслуживание выбранной заявки в системе состоит из времени подключения СШ к соответствующему ПБ (времени переориентации) Тперу и, непосредственно, времени пересылки блока данных из общесистемной памяти в кэш-память Топ или времени вывода информации в модуль УСО Тусо:

Т = Т + Т + Т

обслгу пергу ожгу к >

где

i = 1, m; j = 1, var;

Т„ = ■

(Тoп, ГДе Топ = Fon;

IТ где Т = F

I м усо > усо -1 yco •

(2)

Т = Т — Т (t)

ож j кн j ij v / •

(3)

Если в описанной выше вычислительной структуре арбитр СШ, при отсутствии заявок в очереди, будет реализовывать функцию предобслуживания, то в формуле (2) при «правильном» выборе ПБ, если заявка была сформирована этим ПБ, параметр Тпер= 0 в данном цикле обмена. Алгоритм выбора ПБ может быть приоритетным и равноправным.

В первом случае арбитр СШ при отсутствии заявок в очереди постоянно подключает к СШ только один и тот же ПБ/ (1 <1 <т), что соответствует

^еру + Т к + Т ож ij ,пРИ i * 1;

обсл ij

Т к + Т ож „ ,при i =1;

(2-1)

где I = 1, m; j = 1, N; Тк = -

Т ;

Т;

усо

где I = random(i); j = 1, var; Тк = ■

1<i<m

(Т ;

Т;

усо

Одним из вариантов равноправного предобслужи-вания является выбор ПБ, который дольше всех не выставлял требований на доступ к общим вычислительным ресурсам, что соответствует

^еру + Т к + Т ож ij , пРИ '' * I;

Т

обсл j

(2-3)

Переменные F^ и F^ являются временными характеристиками внешних устройств ВС и зависят от внутренней архитектуры соответствующих модулей. Tо-щ - время ожидания ij-й заявки является случайной величиной и функционально зависит от переменных m - количества ПБ, d - дисциплины арбитража СШ и X - интенсивности поступления заявок:

Тожр = /random («ДХ),

где d = {FIFO, RAN}; X = —.

Тз

Переменная Тз показывает среднее время поступления заявок в систему. В имитационной модели Тож, определяется по формуле:

Тк + То ж у ,пРи г =1; где I - номер ПБ из условия:

__I ^ оп >

^ = ш1п (шах Щ)); у = 1, уаг; Тк = ]

1<г<т 1<}<Ы I Т

усо •

Если в системе происходит интенсивный информационный обмен всеми ПБ, то можно использовать вариант предобслуживания, основанный на предположении, что следующим источником заявки с большой вероятностью будет тот же ПБ, что соответствует

^еру + Т к + Т ож j , прИ '' * I;

Т

обсл j

(2-4)

[Тк + Тож ij ,пРи - =1; где I - номер ПБ из условия:

4 = tj—{; j = 1,var; Тк =■

(Т ;

I Т

усо

Показателем работоспособности специализированной ВС, как было отмечено выше, выберем среднее время переориентации системы, которая определяется как

T пер =

m N

ZZ Т п

i=1 j=1

m

(4)

и среднее время ожидания заявки в системе

T ож =

m N

z z т -

ож ij

i =1 j=1 m

(5)

При равноправном предобслуживании системный арбитр случайным образом выбирает ПБ1 I=random(i), 1 <г <т, и подключает его к СШ, что соответствует

I Тпер гу + Тк + Тожгу , при г * 1; Т обсл гу =] (2-2)

1Тк + Тожгу , При г = 1;

Исследуя данные параметры, можно определить эффективность от использования механизма предоб-служивания в специализированной ВС мобильного тренажера.

При наличии в ПАК функциональных задач, требующих наиболее быстрой реакции ВС для их выполнения, целесообразно выбрать приоритетную дисциплину работы арбитра СШ (РЯ/). Циклограмма работы многопроцессорной ВС с ХМР-архитектурой представлена на рис. 7.

Выбор наиболее приоритетной заявки осуществляется в два этапа. Высший приоритет имеет ПБ/, где I = min(i), где 1< i <m, тогда:

1 этап. Формирование последовательности поступивших заявок T= [tj), где 1< i < m, 1< j < N, 0< s <2.

2 этап. Определение времени поступления наиболее приоритетной заявки в текущий момент времени te[0,T<J

Tij (t) = tlu, где I = min (i); J = min (j);

ts ,j=1

tjj ,j=1

1 < i < т; 1 < ] < N.

Расчет остальных параметров имитационной модели выполняется по формулам (1) - (5).

Если тренажер содержит автономную систему сбора данных с интеллектуальными периферийными устройствами, в которых данные помещаются в отдельную локальную память, то целесообразно использовать ВС, имеющую арбитр с циклическим опросом ПБ

Циклограмма работы такой многопроцессорной ВС представлена на рис. 8. Арбитр СШ подключает ПБ,-, где 1< i < т на время т. Время подключения выбирается из условия т > т0, где т0 = Тусо, тогда расчет моментов времени Ткну, Ткк-у, и хкг- выполняется следующим образом:

Тг] X если Хну < Т- (Г) < Тку-;ткку < Тку ;

тогда Тожг)' 0; Тккij Ткнг)' + Тобслу ;

Т1] (tX если Хну < Тj (t) < Тку;Ткку > Тку ;

тогда Тккij = Ткн,' + Тобсл,' ;

Т .. =

кну

Тну +1 Ткij ^ Тккij Ткij ;

тну, если Т1} (t) < ; тоща Тожij = тн^7' - Тij(t);

Т = Т + Т

ккг) кш) обслг) •

пб2 -

ПБ1 -

Рис. 7. Циклограмма выполнения команд на системной шине с РРТ-арбитром

Т

ПБ„

ПБ2 ПБ,

tm2

Ta= 2 +T„= М

Ta= 1 Ta= 2

Тобсл

Рис. 8. Циклограмма выполнения команд на системной шине с Р-Р-арбитром

ПБИ -

Параметр Д определяет дополнительное время подключения к СШ ПБ4 необходимое для завершения обслуживания заявки.

Тогда алгоритм функционирования R-R-арбитра СШ можно описать следующим выражением: Tjj (t) = tJ ,где I = Ta; J = тт(Дгде 1 < i < m;l < j < N .

Расчет остальных параметров имитационной модели выполняется по формулам (1) - (5).

Точность полученных результатов определяется количеством измерений исследуемого параметра. Доверительный интервал А, в котором находится полученное в результате N реализаций среднее арифметическое значение Tпер, зависит от выбранной доверительной вероятности РА. Количество измерений в данном случае определяется как [6] N > D(1,96/ Д)2, где D - статистическая дисперсия случайной величины Tпер; 1,96 - квантиль нормального закона распределения при РА = 0,95.

Так как дисперсия D первоначально неизвестна, то первый прогон модели делается для N = 500, для уточнения ее значения с последующей корректировкой значения N.

На рис. 9, 10 приведены результаты эксперимента с использованием имитационных моделей с дисциплиной доступа к общим вычислительным ресурсам FIFO, PRI и R-R соответственно, в которых вероятность обращения каждого ПБ к СШ может иметь значения 0,2, 0,1, 0,05.

TLx1 0-6оС Ta х10-6оС

0,03

0,03

0,02

1—'

A

( /

0,01

2 4 6 m

Рис. 9. Результаты имитационного моделирования специализированной ВС с SMP-архитектурой и предобслуживани-ем заявок с арбитром FIFO и PRI с вероятностью доступа к системной шине p = 0,2 - (3), p = 0,1 - (2), p = 0,05 - (1)

0,02

/

¥

( f

P= 0,2 P= 0,1 P= 0,05

P= 0,2 P= 0,1 P= 0,05

0,01

2 4 6 m

Рис. 10. Результаты имитационного моделирования специализированной ВС с SMP-архитектурой и предобслуживанием заявок с арбитром R-R с вероятностью доступа к системной шине p = 0,2 -(б), p = 0,1 - (5), p = 0,05 - (4)

Проведенные экспериментальные исследования с использованием имитационных моделей с целью оценки эффективности от применения предобслужи-вания в рассматриваемых вычислительных структурах показали, что среднее время переориентации уменьшается от 8 до 40 % для ВС с системными арбитрами -FIFO, PRI и от 7 до 30 % для ВС с системным арбитром R-R.

Таким образом, для рассмотренного случая в специализированной ВС с функцией предобслуживания наиболее рационально использовать арбитр СШ FIFO, так как нет задач приоритетного обслуживания имитаторов тренажера. Более предпочтительна структура ВС, приведенная на рис. 1, в которой количество ПБ необходимо ограничить восемью, что обеспечит дополнительный запас времени в такте моделирования при выполнении функциональных задач.

Литература

1. Гринченков Д.В., Левшин С.А. Проектирование специализированной вычислительной системы для мобильного тренажера // Изв. вузов. Сев.-Кавк. регион. Техн. науки. 2007. № 6. С. 27-32.

2. VME64 Standart, ANSI/VITA-1994.

3. Евченко А.И., Мхитаров Ю.Н., Левшин С.А. Многопроцессорная вычислительная система: А.С. 1447142. СССР.

4. Евченко А.И., Мхитаров Ю.Н., Левшин С.А. Двухпроцессорная вычислительная система: А.С. 1480605. СССР.

5. Евченко А.И., Левшин С.А. Многопроцессорная вычислительная система: А.С. 1589287. СССР.

6. Альнах И.Н. Моделирование вычислительных систем. Л., 1988.

Поступила в редакцию

29 декабря 2008 г.

Гринченков Дмитрий Валерьевич - канд. техн. наук, доцент кафедры «Программное обеспечение вычислительной техники Южно-Российского государственного технического университета (Новочеркасского политехнического института).

Левшин Сергей Афанасьевич - начальник отдела ООО «Обучающие системы и тренажеры (ОСТ)». Grinchenkov Dmitriy Valerievich - Candidate of Technical Scince, assitant professor of department software of computing of South-Russian State Technical University (Novocherkassk Polytechnic Institute).

Levshin Sergey Afanasievich - head of department of restricted liability society «Teaching systems and simulators».

Тшвх1 0-6°С Ta х10 С

6