Водовозов В.М, Водовозов A.M. Введение в вычислительную технику и компьютерные технологии: Учебное пособие.-
Подождите немного. Документ загружается.
161
Суперкомпьютеры
Значительно более высокие возможности, чем у рабочих станций, открывает
применение суперкомпьютеров. Термин «суперкомпьютер» родился в середине 70-
х годов, когда в России, США, Японии, а позднее в Великобритании, Франции,
Индии начали действовать национальные программы по созданию машин
сверхвысокой производительности. Первые образцы их - американские Cray 1,
Cray 2 по проекту С. Крея и отечественные Эльбрус 1, Эльбрус 2 были созданы в
конце 70-х - первой половине 80-х годов. Сегодня к суперкомпьютерам относят
ЭВМ с быстродействием свыше 1 млрд FLOPS. Так, Sparc Station 10 Model 54
имеет 206 MIPS. Еще большую производительность развивают ES/9121 Model 320
(IBM), Cray Y-Mp. Cray Research выпускает машины производительностью более
10000 MIPS. Известный суперкомпьютер RS/6000 SP (IBM) обслуживает
знаменитую шахматную программу DeepBlue. Самые быстрые суперкомпьютеры
японской фирмы NEC обеспечивают 4 триллиона FLOPS на 512 процессорах,
развивающих скорости передачи данных до 32 Тбайт/с. Первый персональный
суперкомпьютер PowerMac G4 на базе процессора PowerPC G4 выпустила фирма
Apple.
Суперкомпьютерами реализуется параллельная обработка данных векторно-
конвейерным или массово-параллельным методом. Для векторно-конвейерных
процессоров предпочтительно формирование обрабатываемых данных по
упорядоченным в памяти адресам, чтобы в обработке преобладали операции над
векторами и матрицами. На этом принципе построены российские системы
Электроника ССБИС-1 и Эльбрус 3.1, головным разработчиком которых является
объединение Квант. Они выполнены на субмикронных микросхемах, приборах,
использующих квантовые и квантоворазмерные эффекты. В США векторные
системы производят компании Cray Research, Cray Computer и Convex Computer.
Системы массового параллелизма (MPP - Massively Parallel Processing) развиваются
на базе транспьютерных технологий этими же зарубежными фирмами. В частности,
компания Cray Research выполняет на суперкомпьютерах класса MPP заказы в
четырех прикладных областях: моделирование окружающей среды, военное
производство, создание новых материалов и управление сложными
производственными комплексами. В то же время, около половины
суперкомпьютеров используется в коммерческих целях.
Между тем, некоторые вычислительные задачи требуют еще большей
производительности. Так, в 1993 г. группа ученых IBM сообщила об окончании
расчета одной из важнейших задач современной теории элементарных частиц:
мощный специализированный компьютер за год непрерывной работы вычислил
спектр адронов в квантовой хромодинамике. Этот пример свидетельствует об
актуальности совершенствования супервычислительной техники. Оно идет в
направлении замены металлических проводников волоконно-оптическими, а также
посредством разработки биологических и молекулярных элементов
вычислительных машин.
162
Еще в 1967 г. Дж. Деннис. предложил архитектуру вычислительной
системы, обрабатывающей все команды, для которых имеются данные, независимо
от их места в программе. При этом управление вычислительным процессом
переходит от программы к данным. Суперкомпьютеры такой архитектуры
получили название потоковых (flow computer), а их важной особенностью является
возможность динамической реконфигурации, при которой в каждый момент
времени может быть готово к выполнению различное число команд. Затем в 1971 -
1974 гг. были исследованы принципы создания машин, управляемых заданиями, где
выполнение операций определяется потребностью в результате. Они получили
название редукционных компьютеров (reduction computer). А организация ряда
новых супермашин базируется на одноуровневой памяти. Она характеризуется не
только большими (сотни гигабайт) размерами, но и тем, что в ней единообразно
хранятся любые объекты: данные, программы, массивы, файлы... Данные не
пропадают по окончании процесса или выключении компьютера, и программистам
не приходится заботиться об их перемещении с носителя на носитель.
6.3.3. Системы автоматизированного проектирования
В созидании смысл жизни людей на
Земле, смысл их появления на ней.
О. Монферран
Принцип действия
На базе рабочих станций и суперкомпьютеров строятся системы
автоматизированного проектирования - САПР (CAD - Computer Aided Design),
позволяющие разработчику средств автоматизации, машиностроения, транспорта,
связи создавать новые изделия и системы различного уровня сложности. Обычно
задание на проектирование вводится в такую систему с использованием
интерактивной среды ввода числовых и символьных данных, схем, другой
информации. Оно поступает в управляющую систему, называемую иногда
«монитором». Первая задача монитора заключается в обращении к информационно-
поисковым средствам и банкам данных за сведениями о ранее найденных
проектных решениях, типовых блоках, узлах и деталях, нормативной
документации, за характеристиками свойств и областей применения различных
материалов. Обнаруженные решения-аналоги и справочные данные предъявляются
проектировщику. Обычно готового решения нет, и управляющая система,
используя стандартные процедуры проектирования на базе пакетов прикладных
программ, участвует в проведении необходимых расчетов и моделирования. Она
помогает рассматривать модели в различных планах, расчленять объекты на
отдельные элементы, увеличивать или ум еньшать их, исследовать сечения и
проверять совместимость частей конструкций. Испытатели и инженеры могут
подвергать нагрузкам модели транспортных средств и бытовой техники, проводить
пробные «пробеги» автомашин, «нагружать» мосты и грузоподъемные сооружения.
163
При получении положительного результата проектировщик выдает задание на
подготовку документации на проектируемое изделие.
Представители
Широко распространены в САПР компьютерные продукты AutoCAD и
Actrix Technical фирмы
Autodesk
, DiaCAD и TopCAD, Caddy (
Ziegler Informatics
)
для машиностроения, строительства и архитектуры, электротехники и электроники,
геодезии, Senerman, Anvil, Autocon для автоматизации судостроения, TNT-MIPS
(
Micro Images
) для обработки картографической информации. Наряду с ними
применяются системы автоматизированного программирования (TehTran,
SprutCAM и др.), в т.ч. CASE-технологии, использующие средства интерактивного
визуального проектирования прикладных программ. Ими поддерживаются
механизмы управления событиями, создания сложных таблиц и собственных
функций, обмена данными между прикладными программами и пользовательскими
библиотеками, работы в сетях. В частности, Design CAD (American Small Business
Computer) оперирует многочисленными кодами изображений, библиотеками
символов и преобразователями форматов, а также досту пными в любой момент
справочниками.
В крупных фирмах действуют иерархические схемы организации труда
проектировщико в, реализующие концептуальные проработки на высоком уровне,
десятки рабочих станций среднего уровня детальной проработки, сотни рабочих
мест на нижнем уровне подготовки конструкторско-технологической
документации. Такие комплексы используют инструм ентальные объектно-
ориентированные среды разработки в рамках международных форматов САПР,
подобных STEP и IGES. Их представляют UniGraphics, Features Creator, Solid Edge
фирмы EDS IniGraphics,
Catia для авиапромышленности, Euclid
и Atlas Copro
компании Matra DataVision. Мощная система Trace Mode (AdAstra Research Group)
является примером многоплатформенного интерфейса разработки средств
автоматизации производства класса SCADA (Supervisory Control And Data
Acquisition). Она поддерживает практически все типы промышленных
контроллеров и компьютеров и способна настраиваться на нестандартные
протоколы, осуществляет сетевое взаимодействие по протоколам TCP/IP, NetBEUI,
IPX в режиме клиент-сервер, реализует объемную графику и вытесняющую
многозадачность. Ее графические редакторы используют привычную для
технологов терминологию, а наиболее сложные технологические процедуры
описываются встроенным языком Techno-Basic.
Российская фирма
Интермех
разработала комплекс программ для
автоматизированного конструкторско-технологического проектирования.
Входящие в него пакеты CADMech, Show!, TechCard, CADElectro, LCAD
обслуживаются открытой для расширения базой данных стандартных элементов и
материалов на базе более 300 ГОСТов, справочно-конструкторской базой данных и
164
модулем параметрического проектирования с графической базой данных
компонентов.
Особое место занимают системы проектирования средств электротехники и
электроники, вычислительной техники и систем автоматического управления. Один
из наиболее простых пакетов программ конструирования печатных плат -
SmartWork фирмы Witek – включает графический редактор двусторонней печатной
платы, программу ручной и автоматической трассировки соединений и программу
выдачи чертежей на плоттер. Большими функциональными возможностями
обладает пакет OrCAD фирмы OrCAD System, в котором имеется графический
редактор принципиальных схем и печатных плат, а также программы
моделирования цифровых устройств и проектирования их топологии. Особую
привлекательность этому пакету придает система перекодирования списка
соединений схемы в форматы других программ. Известная САПР P-CAD компании
Personal CAD System, кроме традиционных редакторов принципиальных схем и
печатных плат, включает программы моделирования цифровых устройств,
автоматического размещения компонентов на плате и трассировки соединений,
подготовки чертежей для принтера, плоттера, а также вспомогательные сервисные
программы. К числу распространенных программ моделирования электронных схем
относится P-Spice корпорации Microsim. Совместимая с P-CAD и OrCAD, она
моделирует линейные и нелинейные аналоговые, аналого-цифровые и цифровые
схемы. Пакет Design Center, в который входит P-Spice, содержит библиотеки
математических описаний полупроводниковых приборов, кварцевых резонаторов,
магнитных сердечников, источников питания, тиристоров, оптоэлектронных
приборов - всего более 1000 моделей. Микропроцессоры, контроллеры и
запоминающие устройства успешно проектируются в системе Personal Logican
фирмы Saisy Systems. Известны также комплексы программ MicroGraph
(
Micrograph Systems
), КАРЭ (Комплекс Автоматизации Работ по Электрочасти) для
разводки кабельных трасс и подготовки электромонтажного производства, Verilog и
Quick Sim компании
Cadence
, Rapid Sim (
Valid Logic
), Falcon (
Mentor Graphics
),
Micro Cap (
Spectrum Software
) для моделирования аналоговых устройств, Micro
Logic (
Spectrum Software
) и Dusie (
Aldec
) для моделирования цифровых устройств.
Комплекс программ конечноэлементного анализа Nisa/Display фирмы
EMRC
оценивает работоспособность печатных плат в условиях нагрева и вибраций; он
эксплуатируется на персональных компьютерах, рабочих станциях и
суперкомпьютерах.
165
6.3.4. Информационно-измерительные системы
В каждом создании человека
содержится комбинация из трех элементов:
ремесленной работы, пассионарности
создателя и культурной традиции.
Л. Гумилев. «От Руси до России»
Функции и примеры
Особый класс средств АСУ образуют информационно-измерительные
системы. Основная задача их - обработка и анализ входных сигналов - решается
вычислительным модулем. Среди огромного разнообразия методов анализа
информации выделяются группы методов визуализации данных, измерения
параметров сигналов, предварительной обработки и фильтрации, спектрального
анализа и идентификации процессов, классификации и статистического анализа.
При измерении оцениваются амплитудные, временные, скоростные и
интегральные характеристики. Амплитудные параметры - это прежде всего
амплитуда характерного сегмента сигнала (импульса, пика), амплитуда изменения
сигнала (перепад) в заданном интервале времени, минимальные, максимальные,
средние значения сигнала. К временным параметрам относятся постоянные времени
нарастания и спада сигнала, времена достижения сигналом стационарного и
заданного уровней, времена между характерными точками сигнала (период
колебаний, время существования импульса и т.п.). Скоростные параметры:
максимальная, минимальная, средняя скорости изменения сигнала, максимальный
перепад скоростей. Интегральные параметры характеризуют площадь под кривой,
разность площадей, сумму квадратов значений сигнала, его среднеквадратическое
значение.
Под предварительной обработкой понимают различные процедуры,
модифицирующие исходный сигнал и приводящие его к виду, более приемлемому
для визуального анализа и измерений. В частности, на этом этапе выполняется
подавление мешающего низкочастотного дрейфа посредством сглаживания данных
методами скользящего окна, фильтрации; подавление импульсного шума
посредством полиномиального приближения; низкочастотная, высокочастотная,
полосовая или заграждающая фильтрация на основе дискретного преобразования
Фурье, методов прямой свертки, рекурсивных фильтров.
Классическим аппаратом спектрального анализа является программная
реализация преобразований Фурье – быстрое преобразование Фурье. При
идентификации процессов определяют передаточные функции системы, реакции на
ступенчатые и дельта-функции и на нелинейные воздействия разного рода.
Для решения задачи классификации иногда приходится обращаться к
системам распознавания образов и экспертным системам. При статистическом
анализе процесс раскладывают на коррелированные и шумовые составляющие,
166
анализируют статистические моменты, предсказывают поведение системы,
оценивают плотности вероятностей, проверяют статистические гипотезы.
Хорошим примером программного продукта для наблюдения и контроля
процессов и событий является система Realtime Vision корпорации Laboratory
Technologies. Мощный интегрированный пакет Realflex фирмы BJSS относится к
системам типа SCADA (Supervisor Control And Data Acquisition), обеспечивающим
сбор, обработку, хранение и графическое отображение данных в реальном времени.
Среди прочих пакетов, выполняющих сбор данных в многоканальных
измерительных комплексах, распространены Asyst фирмы MacMillan Software,
Labtech Notebook (Laboratory Technologies), LabPac
(Scientific Solutions
), LTN
488(
National Instruments
), PC Instruments (
HP
).
Виртуальные технологии
В эволюции промышленных систем управления на базе персональных
компьютеров можно обозначить три этапа. Сначала для связи компьютера с
измерительными приборами и системами управления начали использовать
специализированные адаптеры типа GPIB или IEEE 488 (в отечественном варианте
– канал общего пользования, КОП). Вместе с ними разрабатывались
соответствующие программные средства. Постепенно начали развиваться так
называемые «виртуальные технологии», в рамках которых проводилось не только
управление реальными объектами, но и их моделирование средствами
персонального компьютера и встроенных в него адаптеров. На этом этапе
появилась возможность задавать с помощью компьютера конфигурацию системы и
отлаживать ее функционирование. Таким образом, то, что впоследствии назвали
виртуальным инструментом
(VI), оказалось программно-аппаратным комплексом,
предназначенным для решения конкретных задач управления в реальном времени.
Работа с виртуальными инструментами требует высоких скоростей передачи
данных между компьютером и аппаратурой, не обеспечиваемых обычными
адаптерами. Поэтому были разработаны специальные адаптеры SCXI (Signal
Computer eXtension for Instrumentation) для сбора данных и согласования сигналов, а
также новая шина VXI (VME eXtension for Instrumentation). В их основе лежит
принцип непосредственного взаимодействия с процессорной шиной и встроенная
система синхронизации обмена. Это позволило создавать комплексы, способные
обрабатывать в реальном времени сигналы с частотой до 1.25 МГц или до
нескольких тысяч медленно изменяющихся сигналов одновременно, например, с
датчиков температуры, давления и т.п. Адаптеры обеспечивают аналоговый и
цифровой ввод и вывод, содержат счетчики, таймеры и высокоскоростные
цифровые сигнальные процессоры DSP. Для синхронизации работы нескольких
адаптеров и обмена информацией между ними разработана дополнительная шина
RTSI. Обмен данными может быть организован программно, с использованием
механизма прерываний или посредством прямого доступа к памяти.
167
Достижению нового уровня производительности виртуальных инструментов
способствовало появление более мощных процессоров и внедрение компьютерных
интерфейсов PCI и PCMCA. Разработанные в стандарте PCMCA, платы сбора
данных фирмы National Instruments превращают портативный компьютер в
универсальный измерительный инструмент, а платы в стандарте PCI обеспечивают
обмен данными с процессором на скоростях, на порядок превышающих
возможности шины ISA. Программное обеспечение NI-VXI этой фирмы стал
своеобразным стандартом в системном программном обеспечении для VXI.
Входящие в него наборы драйверов NI-DAQ для встраиваемых плат и модули
согласования сигналов поддерживают компиляторы стандартных языков
программирования Си++, Паскаль, Бейсик, а главное – интегрированные системы
разработки измерительных и управляющих комплексов LabVIEW и LabWindows
.
6.4. Технологии искусственного интеллекта
6.4.1. Искусственный интеллект и экспертные системы
Когда происходит чудо, никто этого не
понимает.
Х. Рембрандт
Искусственный интеллект
Вводя в терминологию информатики понятие
искусственного интеллекта
(AI - Artifical Intelligence)
,
А.М. Тьюринг в начале 50-х годов предложил “считать
разумным всякий компьютер, заставивший нас поверить, что мы имеем дело не с
машиной, а с человеком”. При этом под
сознанием
понимается “способность к
совершению операций над информацией” (П. Симонов). Начало же развития науки
об искусственном интеллекте можно датировать 1956 годом, когда создатель
теории информации К. Шеннон из
Bell Laboratories
, М. Минский из
Массачусетского технологического института и А. Ньюэлл из Дармутского
колледжа продемонстрировали первую в мире экспертную систему Logic Theoretic,
доказывавшую теоремы.
Современное направление искусственного интеллекта в информатике
охватывает комплекс прикладных наук, посвященный изучению естественной
жизни с целью имитации на компьютере отдельных ее сторон. В первую очередь
речь идет о создании моделей мыслительной деятельности человека. В более
сложных системах, отражающих предложенную в 1 990 г. К. Лэнгтоном концепцию
искусственной жизни,
на компьютере воссоздаются новые феномены, перед
которыми ставится цель перехода от биологической жизни “как она есть” к модели
жизни “как она может быть”. Технологии искусственного интеллекта направлены
на решение плохо формализуемых задач и задач с неизвестными алгоритмами
решения. Они используются для у правления социальным поведением и
космическим движением, применяются в медицине, бизнесе, робототехнике,
незаменимы для создания шахматных программ. Решение их обычными методами
168
на современных компьютерах может затянуться на многие годы, тогда как рабочие
прототипы искусственного интеллекта создаются достаточно быстро. Большинство
задач искусственного интеллекта решается направленным перебором множества
различных вариантов. Фактор “комбинаторного взрыва” ограничивает возможности
полного перебора. Например, полное возможное число ходов в шахматной партии
равно 10
120
, что превышает число атомов во вселенной. Поэтому применяются
различные системы эвристического перебора, метод проб и ошибок, градиентные
методы, техника линейного и нелинейного программирования, теория графов,
методы поиска решений на деревьях.
Знания
Вычислительные системы искусственного интеллекта манипулируют не
данными, а
знаниями
. Знаниями называют сложно организованные данные,
объединяющие факты и семантическую (смысловую) информацию в виде
встроенных процедур, которые активизируются в ходе обработки. Существенными
отличиями знаний от данных являются:
o активность, первичность по отношению к процессам, тогда как данные
играют пассивную роль;
o интерпретируемость, благодаря которой компьютер работает не с
обезличенными числами, а с содержательными таблицами, где в явном виде
указаны связи единиц информации с именами;
o структурируемость, которая позволяет выделять объекты разных уровней
и организовывать между ними р аз личного типа связи: «ситуация-
подситуация», «элемент-класс», «тип-подтип» и т.д;
o ситуативность отношений, то есть принадлежность к конкретным
областям пространства, состояниям, временным интервалам, благодаря чему в
знаниях с помощью специальных процедур можно выявлять противоречивость
или несовместимость, пополнять и обобщать их.
Экспертные системы
Разновидность систем искусственного интеллекта, способная накапливать
знания из различных источников и моделировать процесс экспертизы, то есть
решения специалистами не формализуемых задач на основе своего
профессионального опыта, образует категорию
экспертных систем
. Перед такими
системами ставится проблема в виде набора фактов, описывающих неко торую
ситуацию, которая решается с помощью
базы знаний.
База знаний представляет
собой семантическую модель определенной предметной области,
интерпретирующую знания человека правилами вывода в условиях отсутствия
данных, или
эвристиками
. При этом реализуется цикл:
o выбор (запрос) данных,
o наблюдение,
o интерпретация результатов,
o ус воение новой информации,
169
o выдвижение с помощью правил временных гипотез,
o затем выбор следующей порции данных.
В любой момент времени в экспертной системе содержатся три типа знаний:
o структурированные статические знания о предметной области;
o динамические знания, обновляемые по мере выявления новой
информации;
o рабочие знания, применяемые для выдвижения гипотез.
Для наполнения базы знаний проводится опрос специалистов-экспертов в
конкретной предметной области, а затем разрабатывается спецификация фактов и
снабжается указателями. Особенности экспертных систем заключаются:
o в ограниченности прикладной области;
o в модульном принципе построения систем;
o в независимости знаний от механизма вывода;
o в преобладании дедуктивных методов решения задач над индук тивными;
o в объяснимости хода решения задач на концептуальном (неформальном)
уровне;
o в качественном (часто не измеряемом) характере результатов.
Различают экспертные системы, в которых знания представлены в виде
правил (продукций) и в виде фреймов (классов).
Первые именуются продукционными системами, или системами,
основанными на правилах. Программа в них описывает последовательность
действий, но имеет немного процедурных компонентов и управляется данными.
Правила имеют форму “если, то”, то есть состоят из посылок и заключений.
Посылка предназначена для распознавания ситуаций, а заключение переходит в
результат, если факты из рабочей памяти совпадают с образцом. В рабочей памяти,
или базе данных, хранится множество фактов, описывающих текущую ситуацию и
их значения, которые были установлены к определенному моменту. Содержимое
рабочей памяти со временем изменяется. Механизм вывода, именуемый
интерпретатором правил, управляет порядком экспертизы. Осуществляя просмотр
фактов в рабочей памяти и правил базы знаний, он регулирует порядок просмотра и
применения правил. Подсистема приобретения знаний осуществляет добавление в
базу знаний новых правил и модификацию имеющихся. Подсистема объяснений
отвечает на запросы пользователей о том, как получено решение. Порядок
применения правил определяется стратегией вывода. Различают системы прямого и
обратного вывода. Во-первых, по известным фактам отыскивается следующее из
них заключение. Во-вторых, вначале выдвигается гипотеза, а затем отыскиваются
подтверждающие ее факты. Поиск может проводиться в глубину, в ширину,
посредством разбиения на подзадачи или по «альфа-бета алгоритму»,
предполагающему удаление ветвей, не перспективных для поиска решения. Одно из
наиболее замечательных свойств продук ционной системы заключается в
возможности создания на ее основе новых экспертных систем путем замены базы
знаний. Остающаяся при этом неизменной часть системы называется
экспертной
170
оболочкой
. Она включает в себя механизм вывода, подсистемы объяснения и
взаимодействия на естественном языке, а также рабочую память. Оболочка часто
поставляется в виде автономного программного средства, позволяющего инженеру
знаний самостоятельно создать специализированную базу правил и наполнить ее
экспертной информацией.
В 1974 г. М. Минский высказал предположение, что разум человека
интерпретирует каждый объект
фреймами
– пакетами знаний, в
слотах
которых
собраны его свойства и значения. Согласно разработанной им теории, фреймы
представляют собой структуры для описания стереотипной ситуации, состоящие из
характеристик этой ситуации (слотов) и их значений (заполнителей). Древовидная
структура фреймов имеет несколько уровней, причем наиболее общая информация
находится наверху, во фреймах-родителях, тогда как фреймы-потомки обладают
способностью наследовать характеристики родителей. Для этого предназначены
пустые слоты, обеспечивающие вывод новых знаний, их накопление и
совершенствование. Представление знаний, основанное на фреймах, выступает в
качестве альтернативы системам продукций. Оно дает возможность хранить
родовидовую иерархию понятий в базе знаний в объектно-ориентированной форме.
Базовым элементом объектно-ориентированного подхода является
объект –
компьютерная модель некоторого предмета или явления окружающего мира.
Коллективы похожих объектов объединяются в
классы
. Класс представляет собой
формальное описание общих свойств и методов поведения представляющих его
объектов. В отличие от других способов моделирования, реализация каждого
объекта скрывается от других объектов. Для этого члены описывающего его класса
делятся на закрытые, то есть недоступные посторонним объектам, и открытые,
служащие для связи с внешним миром. Объектно-ориентированный подход
базируется на трех механизмах:
o механизм
инкапсуляции
регламентирует порядок, в соответствии с
которым свойства и методы поведения различных объектов объединяются в
работоспособные классы, на базе которых могут создаваться их новые
представители - объекты;
o механизм
полиморфизма
нормирует правила именования членов класса,
согласно которым схожие свойства и методы поведения получают идентичные
имена, и, тем не менее, объекты различают и правильно применяют их с
учетом логики функционирования модели;
o механизм
наследования
исключает дублирование классов за счет
порождения производных классов из ранее определенных (базовых) с
передачей им свойств и методов поведения базовых классов.