CC BY
34
Известия ТРТУ
Тематический выпуск
„ , График зависимости скорости от времени
20 15 10 5
5 10 15 20 25 30t с
Исследования также показали, что выбранный метод Рунге-Кутта значительно замедляет работу системы из-за большого числа обменов информацией на каждом шаге вычислений. Поэтому его применение будет оправдано при условии, что подзадачи состоят из большого числа уравнений, либо при вычислениях необходимо получить высокую точность результатов.
В.Е. Золотовский, Д.В. Москвитин
СИСТЕМА ТЕСТИРОВАНИЯ МНОГОПРОЦЕССОРНОГО ВЫЧИСЛИТЕЛЯ НА БАЗЕ ADP160QPCI
ADP160QPCI - система сбора и цифровой обработки сигналов, основанная на процессоре ADSP-21160 SHARK. Она позволяет выполнять программы SHARK во взаимодействии с устройствами АЦП и ЦАП, размещенными на дочерней плате ADM, и с дополнительными процессорами ADSP-21160 или ADSP-2116Х ADP160QPCI устанавливается в PCI шину персонального компьютера. При этом Вы можете загружать программы ADSP-21160 и данные, осуществлять сброс процессора, просматривать память и инициализировать выполнение программы.
На плате установлены четыре процессора ADSP-21160M, которые связаны между собой через локальную шину и через линк-порты по полному графу. [1]
Микропроцессор ADSP-21160 -имеет тактовую частоту 80 МГц и выполняет команды за 12,5 нс. Его производительность составляет 600 MFLOPS в пике и 400 MFLOPS при выполнении КИХ - фильтрации.[2]
Поскольку ADSP-21160 имеет два процессорных элемента, DSP может обрабатывать данные как в SISD, так и в SIMD. В режиме SISD, ADSP-21160 обрабатывает данные в совмещенном режиме, используя только первичный вычислительный модуль (PEx), который является всегда активным. Запустить вторичный элементарный процессор (PEy) и поместить ADSP-21160 в режим SIMD позволяет просто установка бита (PEYEN) в регистре MODE1. При этом PEy выполняет те же самые команды, как и первичный вычислительный модуль, но они вычисляют различные данные.
Вы можете использовать характеристики SIMD, чтобы оптимизировать программу DSP, распараллеливая алгоритм вычисления на обоих вычислительный модулях. Как Вы распараллелите обработку, зависит от данных, которые этот алгоритм обработает.
При перенесении кода с ADSP-2106X SHARC к ADSP-21160 SIMD SHARC, увеличение эффективности изменяется в соответствии с характером переносимого алгоритма. Цель оптимизации состоит в том, что бы при данной операции как можно больше распараллелить на уровне команд выполнение ступеней алгоритма. Этот параллелизм является преимуществом SIMD архитектуры. В то
Компьютерные технологии в инженерной и управленческой деятельности
время как переносимые алгоритмы могут иметь переменные возможности распараллеливания, относительно все алгоритмы ЦОС напрямую имеют возможности для оптимизации. Этот параллелизм присутствует там, где большие внутренние циклы могут быть выполнены в параллельном режиме на независимых потоках данных (многоканальная оптимизация) или где нет никакой зависимости данных между последовательными итерациями для единственного набора данных (оптимизация единственного канала).
В качестве базового алгоритма для создания системы тестирования выбран - HINT.
Этот эталонный тест основан на численном моделировании монотонно убывающей функции
(п — х)
= п-------,
(п + х)
где 0<=х<=п. Как видно, у также лежит в пределах от 0 (при х=п) до п (при х=0). Таким образом, вся функция лежит на плоскости внутри квадратной области размером пхп. Что касается п, то можно считать, что это максимально возможное целое число, которое позволяет представить принятый в тестируемой системе формат представления чисел. В любом случае п будет равно 2к , где к- величина, связанная с форматом представления чисел. Например, при использовании формата с фиксированной точкой к - это число разрядов регистра.
Численное моделирование указанной функции сводится к ее кусочноступенчатой аппроксимации. При этом аппроксимация ведется сразу с двух сторон (строятся две ломаных): сверху и снизу.
ЛИТЕРАТУРА
1. Цивилёв А.М., Дорохин С.А., Смехов Д.Г. Плата ADP160QPCI v1.0 Руководство пользователя.
2. ADSP-21160 SHARC Data Sheet.
В.Ф. Гузик, В.Е. Золотовский, В.А. Переверзев ТРЕНАЖЕРНЫЕ СИСТЕМЫ НА БАЗЕ ЛОКАЛЬНЫХ ВЫЧИСЛИТЕЛЬНЫХ СЕТЕЙ
Умение человека выполнять ту или иную работу зависит от индивидуальных особенностей интеллекта, способности переносить перегрузки. Для определения соответствия способностей отдельного человека требованиям, предъявляемым тем или иным видом деятельности, служит профессиональный отбор. Существует много различных методик отбора, позволяющих довольно точно определить будущих специалистов. Однако еще более важная роль в процессе становления нового специалиста отводится процессу обучения, а в особенности его практической части.
Анализируя современные методы подготовки, можно сделать выводы, что обучение операторов на реальной технике невыгодно из-за следующих недостатков:
