ПОВЫШЕНИЕ ПРОИЗВОДИТЕЛЬНОСТИ АППАРАТНО-ПРОГРАММНЫХ КОМПЛЕКСОМ ОБРАБОТКИ ИНФОРМАЦИИ ДЛЯ СИСТЕМ УПРАВЛЕНИЯ РЕАЛЬНОГО ВРЕМЕНИ Текст научной статьи по специальности «Компьютерные и информационные науки»

Секция «Информационно-управляющие системы»

УДК 005.92

ПОВЫШЕНИЕ ПРОИЗВОДИТЕЛЬНОСТИ АППАРАТНО-ПРОГРАММНЫХ

КОМПЛЕКСОМ ОБРАБОТКИ ИНФОРМАЦИИ ДЛЯ СИСТЕМ УПРАВЛЕНИЯ

РЕАЛЬНОГО ВРЕМЕНИ

А. В. Попова Научный руководитель - В. А. Терсков

Сибирский государственный университет науки и технологий имени академика М. Ф. Решетнева Российская Федерация, г. Красноярск, 660037, просп. им. газ. «Красноярский рабочий», 31

E-mail: nasty.popowa@yandex.ru

Статья посвящена разработке алгоритма нахождения вероятности функционирования аппаратно-программного комплекса произвольной конфигурации с заданной производительностью для систем управления реального времени. применяемых, в том числе, в ракетно-космической отрасли. Кроме того, изучены особенности данной задачи, влияющие на выбор методов оптимизации. Делается вывод, что данная задача может быть эффективно решена с использованием эволюционных методов оптимизации.

Ключевые слова: аппаратно-программный комплекс, модель, производительность, системы управления реального времени, теория массового обслуживания.

IMPROVING THE PERFORMANCE OF HARDWARE AND SOFTWARE COMPLEX INFORMATION PROCESSING FOR REAL-TIME CONTROL SYSTEMS

A. V. Popova Scientific supervisor - V. A. Terskov

Reshetnev Siberian State University of Science and Technology 31, Krasnoyarskii rabochii prospekt, Krasnoyarsk, 660037, Russian Federation E-mail: nasty.popowa@yandex.ru

The article is devoted to the development of an algorithm for finding the probability of functioning of a hardware and software complex of arbitrary configuration with a given performance for real-time control systems. used, including in the rocket and space industry. In addition, the features of this problem that affect the choice of optimization methods are studied. It is concluded that this problem can be effectively solved using evolutionary optimization methods.

Keywords: Computer appliance, model, performance, real-time system, queuing theory

Введение. Система реального времени (СРВ) - это аппаратно-программный комплекс (АПК), который решает задачи управления различными процессами в условиях временных ограничений. К процессу функционирования АПК СРВ предъявляются высокие требования по производительности, т.к., как правило, СРВ управляет критически важными процессами: управление воздушным движением, военные операции, управление опасными производствами и т. п. И эти требования постоянно возрастают из-за усложнения объектов управления [1].

Традиционно оценка производительности вычислительных систем осуществляется путём создания опытных образцов и их эксплуатации при решении типовых тестовых задач. Применение данного подхода на ранних стадиях проектирования аппаратно-программного комплекса трудноосуществимо и приводит к значительным затратам времени и ресурсов.

Актуальные проблемы авиации и космонавтики - 2021. Том 2

Более целесообразным является создание математических моделей, что позволяет рассматривать множество существенно отличающихся друг от друга вариантов аппаратно-программного комплекса без больших затрат и за короткое время, что, в свою очередь, делает возможным оптимизацию архитектуры аппаратно-программного комплекса [2].

Рассмотрим способ определения вероятности функционирования АПК с заданной производительностью на примере многопроцессорной вычислительной системы (МВС) с произвольным количеством разнородных процессоров и одношинным интерфейсом.

В известной математической модели оценки производительности [3] для суммарного потока запросов на обслуживание, поступающего в случайные моменты времени от процессоров г-го типа в оперативную память, предполагается, что интервал времени между двумя любыми смежными заявками подчиняется пуассоновскому закону распределения с параметром ц. Кроме того, полагаем, что интервал времени между двумя смежными

обслуживаниями подчиняется экспоненциальному закону распределения с параметром /иг.

ц

Интенсивность нагрузки шины р = —.

А

Вычислительная система рассматривается как система массового обслуживания (СМО). Состояния, в которых может находиться рассматриваемая система, обозначены как

ак к }ы. При этом в системе находится к запросов от процессоров /-го типа, где

__Г N Л

ji < mi, / = 1, N, шина занята обслуживанием, I X к -1 запросов находятся в очередях на

V /=1 )

обслуживание.

Составляя систему уравнений Колмогорова-Чепмена, получаем систему дифференциальных уравнений для вероятностей состояний, в которых может находиться рассматриваемая СМО. Для стационарного режима приравниваем к нулю производные вероятностей. В полученной системе заменим любое уравнение условием нормировки (сумма всех вероятностей состояний СМО равна единице). Теперь можно получить выражение для предельных вероятностей состояний:

N

Прк

Р _ г =1

' Л,к2,...,JN

X .

/=1

1\

X прк

к =0,т,

к =0,т2 Ы=0, ^

Производительность МВС зависит от общего количества запросов, находящихся в очереди на обслуживание, которое характеризуется величиной средней длины очереди Ьср, и от коэффициентов относительных потерь производительности для процессоров каждого типа в [4].

Общее количество запросов, находящихся в очереди можно определить, используя понятие совокупности стационарных вероятностей РЬ:

тх т2 mN N

Р = Ц-1 РЛ,к2,..^ , где Xк, = Ь

к =0 кг =0 jN=0 /=1

М-1 N

Цр = Х Р •Ь, где М = х т;

Ь=1 г=1

ьср т /

в г = 1 + ,

Т0/ + Т /

где Т0/ - среднее время выполнения одной команды процессором /-го типа;

Секция ««Инф ормационно-управляющие системы»»

т/ - время обслуживания памятью запроса процессора /-го типа.

Тогда производительность МВС можно определить, используя выражение:

N,m;

. (1)

Данная модель может быть использована для определения минимальной конфигурации многопроцессорной системы, то есть такой ее конфигурации, производительность которой достаточна для выработки программным обеспечением управляющего воздействия за требуемое время.

Полученные результаты могут быть использованы при разработке многопроцессорных вычислительных систем для аппаратно-программных комплексов систем реального времени, что позволит снизить затраты на создание и эксплуатацию спроектированной системы управления.

Библиографические ссылки

1. Buttazzo, G. Hard Real-Time Computing Systems: Predictable Scheduling Algorithms and Applications. New York, NY, Springer, 2011.

2. Гинзбург В.И. Метод оценки характеристик производительности неоднородной и мультипроцессорной системы // Автоматика и вычислительная техника, 1987, № 3. С.60-65.

3. Ефимов С.Н., Терсков В. А. Реконфигурируемые вычислительные системы обработки информации и управления. - Красноярск: КрИЖТ ИрГУПС, 2013. - 249 с.

4. Efimov S.N., Tyapkin V.N., Dmitriev D.D. et al. Methods of assessing the characteristics of the multiprocessor computer system adaptation unit. Journal of Siberian Federal University. Mathematics & Physics, 2016, Vol. 9, № 3, pp. 288-295.

© Попова А.В. 2021