Гибридная вычислительная система

Гибридная вычислительная система (далее Г), аналого-цифровая вычислительная машина, комбинированная вычислительная машина, комбинированный комплекс из нескольких электронных вычислительных машин, использующих различное представление величин (аналоговое и цифровое) и объединенных единой системой управления. В состав Г, кроме аналоговых и цифровых машин (АВМ и ЦВМ) и системы управления, обычно входят преобразователи представления величин, устройства внутрисистемной связи и периферийное оборудование (см. структурную схему на рис.). Г — комплекс ЭВМ, в этом ее главное отличие от гибридной вычислительной машины, названной так потому, что она строится на гибридных решающих элементах, либо с использованием аналоговых и цифровых элементов.

В литературе часто к Г относят АВМ с параллельной логикой, АВМ с цифровым программным управлением и АВМ с многократным использованием решающих элементов, снабженные запоминающим устройством. Такого рода вычислительные машины, хотя и содержат элементы, используемые в ЦВМ, но по-прежнему сохраняют аналоговый способ представления величин и все специфические особенности и свойства АВМ. Появление Г обусловлено тем, что для решения многих новых задач, связанных с управлением движущимися объектами, оптимизацией и моделированием систем управления, созданием комплексных тренажеров и др., возможности отдельно взятых АВМ и ЦВМ оказываются уже недостаточными.

Расчленение вычислительного процесса в ходе решения задачи на отдельные операции, выполняемые АВМ и ЦВМ в комплексе, уменьшает объем вычислительных операций, возлагаемых на ЦВМ, что при прочих равных условиях существенно повышает общее быстродействие Г

Различают аналого-ориентированные, цифро-ориентированные и сбалансированные Г В системах первого типа ЦВМ используется как дополнительное внешнее устройство к АВМ, предназначенное для образования сложных нелинейных зависимостей, запоминания полученных результатов и для осуществления программного управления АВМ. В системах второго типа АВМ используется как дополнительное внешнее устройство ЦВМ, предназначенное для моделирования элементов реальной аппаратуры, многократного выполнения небольших подпрограмм.

Создание эффективных гибридных комплексов требует в первую очередь уточнения основных областей их применения и детального анализа типичных задач из этих областей. В результате этого устанавливают рациональную структуру гибридного комплекса и формируют требования к его отдельным частям.

Задачи, которые эффективно решаются на Г, можно разбить на следующие основные группы: моделирование в реальном масштабе времени автоматических систем управления, содержащих как аналоговые, так и цифровые устройства; воспроизведение в реальном масштабе времени процессов, содержащих высокочастотные составляющие и переменные, изменяющиеся в широком диапазоне; статистическое моделирование; моделирование биологических систем; решение уравнений в частных производных; оптимизация систем управления.

Примером задачи первой группы может служить моделирование системы управления прокатного стана. Динамика процессов в нем воспроизводится на аналоговой машине, а специализированная управляющая станом машина моделируется на универсальной ЦВМ среднего класса. Вследствие кратковременности переходных процессов в приводах прокатных станов, полное моделирование таких процессов в реальном масштабе времени потребовало бы применения сверхбыстродействующих ЦВМ. Аналогичные задачи часто встречаются в системах управления военными объектами.

Типичными для второй группы являются задачи управления движущимися объектами, в т. ч. и задачи самонаведения, а также задачи, возникающие при создании вычислительной части комплексных тренажеров. Для задач самонаведения характерно формирование траектории движения в процессе самого движения. Большая скорость изменения некоторых параметров при приближении объекта к цели требует высокого быстродействия управляющей системы, превышающего возможности современных ЦВМ, а большой динамический диапазон — высокой точности, трудно достижимой на АВМ. При решении этой задачи на Г целесообразно возложить воспроизводство уравнений движения вокруг центра тяжести на аналоговую часть, а движение центра тяжести и кинематические соотношения — на цифровую часть вычислительной системы.

К третьей группе относятся задачи, решение которых получается в результате обработки многих реализаций случайного процесса, например решение многомерных уравнений в частных производных методом Монте-Карло, решение задач стохастичемкого программирования, нахождение экстремума функций многих переменных. Многократная реализация случайного процесса возлагается на быстродействующую АВМ, работающую в режиме многократного повторения решения, а обработка результатов, воспроизводство функций на границах области, вычисление функционалов — на ЦВМ. Кроме того, ЦВМ определяет момент окончания счета. Применение Г сокращает время решения задач этого вида на несколько порядков по сравнению с применением только цифровой машины.

Аналогичный эффект достигается при использовании Г для моделирования процессов распространения возбуждения в биологических системах. Специфика этого процесса заключается в том, что даже в простейших случаях требуется воспроизводить сложную нелинейную систему уравнений в частных производных.

Поиск решения задачи оптимального управления для объектов выше третьего порядка обычно связан с большими, часто непреодолимыми, трудностями. Еще больше они возрастают, если необходимо отыскать оптимальное управление в процессе работы системы. Г в значительной степени помогают устранить эти трудности и использовать такие сложные в вычислительном отношении методы, как принцип максимума Понтрягина.

Применение Г эффективно также при решении нелинейных уравнений в частных производных. При этом могут решаться как задачи анализа, так и задачи идентификации и оптимизации объектов. Примером задачи оптимизации может служить подбор нелинейности теплопроводного материала для заданного распределения температур; определение геометрии летательных аппаратов для получения требуемых аэродинамических характеристик; распределение толщины испаряющегося слоя, предохраняющего космические корабли от перегрева при входе в плотные слои атмосферы; разработка оптимальной системы подогрева летательных аппаратов с целью предохранения их от обледенения при минимальной затрате энергии на подогрев; расчет сети ирригационных каналов и установление оптимальных расходов в них и т.п. При решении этих задач ЦВМ соединяется с сеточной моделью, многократно используемой в процессе решения.

Развитие Г возможно в двух направлениях: построение специализированных Г, рассчитанных на решение только одного класса задач, и построение универсальных Г, позволяющих решать сравнительно широкий класс задач. Структура такого универсального гибридного комплекса (рис.) состоит из АВМ однократного действия, АВМ с повторением решения, сеточной модели, устройств связи между машинами, специального оборудования для решения задач статистического моделирования и периферийного оборудования. Помимо стандартного математического обеспечения ЭВМ, входящих в комплекс, в Г требуются специальные программы, обслуживающие систему связи машин и автоматизирующие процесс подготовки и постановки задач на АВМ, а также единый язык программирования для комплекса в целом.

Наряду с новыми вычислительными возможностями в Г возникают специфические особенности, в частности появляются погрешности, которые в отдельно работающих ЭВМ отсутствуют. Первичными источниками погрешностей являются временная задержка аналого-цифрового преобразователя, ЦВМ и цифро-аналогового преобразователя; ошибка округления в аналого-цифровом и цифро-аналоговом преобразователях; ошибка от неодновременной выборки аналоговых сигналов на аналого-цифровой преобразователь и неодновременной выдачи цифровых сигналов на цифро-аналоговый преобразователь; ошибки, связанные с дискретным характером выдачи результатов с выхода ЦВМ. При автономной работе ЦВМ с преобразователями временная задержка, например, не вызывает погрешности, а в Г она не только может вызвать существенные погрешности, но и нарушить работоспособность всей системы.

Анализ погрешностей Г имеет значение как для оценки погрешности работы комплекса при решении определенного класса задач, так и для разработки методов повышения точности и эффективности системы. Первичные погрешности автономно работающих АВМ и ЦВМ, входящих в Г, достаточно хорошо изучены, но оценка погрешности при решении с помощью гибридного комплекса нелинейных задач представляет еще неразрешенную проблему.

Лит.: Исследование кибернетических проблем вычислительно-управляющего комплекса блюминга 1300, в кн.: Управление производством. Труды Всесоюзного совещания по автоматическому управлению (технической кибернетике), Одесса, 20—26 сент. 1965, М., 1967; Гулько Ф. Б., Коган Б. Я., Райскина М. Е., О возможном применении вычислительных машин для изучения механизмов развития заболевания, "Автоматика и телемеханика", 1967, № 8, с. 104—106; Soudack А. С., Little . D., An economical hybridizing scheme for applying Monte-Carlo methods to the solution of partial-differential equations, "Simulation", 1965, v. 5, № 1, p. 9—11; Bekey G. A., Karplus . J., Hybrid computation, . ., 1968.

Б. Я. Коган.

	Copyright © 1999-2023 Oval.ru, All Rights Reserved.