Гибридные вычислительные машины гвм

Содержание

Большая Энциклопедия Нефти и Газа

Гибридная вычислительная машина

Гибридные вычислительные машины ( ГВМ) оперируют с информацией, представленной как в цифровой, так и аналоговой форме. ГВМ предназначены для решения ряда конкретных задач, когда требуется объединить достоинства принципов построения ЦВМ и АВМ. [2]

Таким образом, на гибридной вычислительной машине можно успешно решать сложные нелинейные двухмерные задачи нестационарной теплопроводности, которые при такой постановке пока не могут быть решены другими методами. Сварной шов существенно влияет на температурное поле конструкции даже в мягких условиях нагрева и охлаждения в процессе нормальной эксплуатации. [9]

Наконец, комбинированной, или гибридной вычислительной машиной мы будем называть любую физическую систему, отвечающую сформулированным выше условиям, для которой составлена гибридная модель. [10]

Кроме того, были разработаны комплекс аналоговых и гибридных вычислительных машин на полупроводниках, а также управляющие вычислительные машины и системы с программным управлением. Одновременно с этим были разработаны такие периферийные устройства, как электрическая пишущая машинка, устройство ввода с перфоленты, печатающее устройство, накопитель на магнитной ленте и память на ферромагнитных сердечниках. [12]

Это обсуждение всех плюсов и минусов аналоговых, цифровых и гибридных вычислительных машин призвано обратить внимание читателя на то обстоятельство, что в машинном имитационном моделировании может использоваться не только цифровая техника. При определенных обстоятельствах более предпочтительными могут оказаться аналоговые и гибридные машины. Хорошо, когда исследователь имеет возможность выбирать наиболее подходящую вычислительную машину. К сожалению, не каждый имеет доступ ко всем трем типам вычислительных машин, и на практике пользователь, вероятнее всего, воспользуется той, которая уже имеется в его распоряжении. [13]

Источник

Гибридная вычислительная система

Гибридная вычислительная система – аналого-цифровая вычислительная машина, иначе комбинированная вычислительная машина, другими словами, комбинированный комплекс, состоящий из нескольких электронных вычислительных машин, применяющих различное представление величин (цифровое и аналоговое) и соединенных общей системой управления. В состав гибридной вычислительной системы, помимо цифровых и аналоговых машин и системы управления, как правило, входят устройства внутрисистемной связи, преобразователи представления величин и внешнее оборудование. Гибридная вычислительная система – комплекс ЭВМ, в этом ее основное отличие от гибридной вычислительной машины, получившей такое название потому, что она базируется на гибридных решающих элементах либо с применением цифровых и аналоговых элементов.

В литературе часто к гибридным вычислительным системам относят АВМ с многократным применением решающих элементов, оснащенные запоминающим устройством, АВМ с цифровым программным управлением и АВМ с параллельной логикой. Подобного рода вычислительные машины, хотя и имеют элементы, применяемые в ЦВМ, но все также сохраняют аналоговый способ представления величин и все специфические отличия и свойства АВМ. Появление гибридных вычислительных систем объясняется тем, что для решения большинства новых задач, связанных с управлением перемещающимися объектами, созданием комплексных тренажеров, оптимизацией и моделированием систем управления и др., возможности отдельно взятых ЦВМ и АВМ являются уже недостаточными.

Разделение в ходе решения задачи вычислительного процесса на отдельные операции, которые выполняются ЦВМ и АВМ в комплексе, сокращает объем вычислительных операций, решаемых на ЦВМ, что при других равных условиях сильно повышает общее быстродействие гибридных вычислительных систем.

Существуют сбалансированные, цифро-ориентированные и аналого-ориентированные гибридные вычислительные системы.

В системах первого вида ЦВМ применяются как дополнительное внешнее устройство к АВМ, которое необходимо для образования сложных нелинейных зависимостей, запоминания итоговых результатов и для выполнения программного управления АВМ. В системах второго вида АВМ применяется как дополнительное внешнее устройство ЦВМ, которое предназначено для моделирования частей реальной аппаратуры, многократного осуществления небольших подпрограмм.

Изобретение эффективных гибридных комплексов требует в первую очередь уточнения главных областей их использования и тщательного анализа стандартных задач из данных областей.

В итоге устанавливают целесообразную структуру гибридного комплекса и предъявляют требования к его отдельным частям.

Задачи, которые успешно решаются с помощью гибридных вычислительных систем, можно разделить на следующие главные группы: моделирование автоматических систем управления в реальном времени, состоящих как из цифровых, так и из аналоговых устройств; воспроизведение в реальном времени действий, которые содержат высокочастотные компоненты и переменные, которые изменяются в обширном диапазоне; моделирование биологических систем; статистическое моделирование; оптимизация систем управления; решение уравнений в частных производных.

Образцом задачи первой группы может являться моделирование системы управления прокатного стана. Динамика процессов, происходящих в нем, воссоздается на аналоговой машине, а на универсальной ЦВМ среднего класса моделируется специализированная управляющая станом машина. Вследствие непродолжительности переходных процессов в приводах прокатных станов, общее моделирование подобных процессов в реальном времени потребовало бы использования сверхбыстродействующих ЦВМ. Подобные задачи довольно часто встречаются в системах управления военными объектами.

Стандартными для второй группы являются задачи управления перемещающимися объектами, в том числе и задачи самонаведения, а также задачи, которые возникают при создании вычислительного элемента комплексных тренажеров. Для задач самонаведения свойственно формирование траектории перемещения непосредственно в процессе движения. Большая скорость варьирования некоторых параметров при приближении предмета к цели требует высокого быстродействия управляющей системы, которое превышает возможности нынешних ЦВМ, и в то же время большой динамический диапазон требует высокой точности, которую трудно достигнуть на АВМ. При решении такой задачи на гибридных вычислительных системах целесообразно поручить моделирование уравнений движения вокруг центра тяжести на аналоговую часть системы, а движение самого центра тяжести и кинематические параметры – на цифровую часть вычислительной системы.

К третьей группе можно отнести задачи, решение которых образуется в результате обработки многих результатов случайного процесса, например решение многомерных уравнений в частных производных с помощью метода Монте-Карло, нахождение экстремума функций нескольких переменных, решение задач стохастического программирования. Многократное повторение случайного процесса поручается быстродействующей АВМ, которая работает в режиме многократного повторения решения, а обработка итогов, вычисление функционалов, воспроизведение функций на границах области – на ЦВМ. Помимо этого, ЦВМ определяет момент окончания вычислений. Применение гибридных вычислительных систем позволяет сократить время решения задач подобного вида на несколько порядков в сравнении с использованием только цифровой машины.

Подобный эффект достигается при применении гибридных вычислительных систем для моделирования процессов распространения воздействия в биологических системах.

Особенность этого процесса состоит в том, что даже в элементарных случаях необходимо воспроизводить сложную нелинейную систему уравнений в частных производных.

Поиск решения задачи рационального управления для задач выше третьего порядка, как правило, связан с большими, непреодолимыми препятствиями. Еще сильнее они проявляются, если необходимо найти оптимальное управление в процессе работы системы.

Гибридные вычислительные системы в значительной степени способствуют устранению подобных трудностей и применению таких сложных в вычислительном плане средств, как принцип максимума Понтрягина.

Применение гибридных вычислительных систем эффективно в том числе при решении нелинейных уравнений в частных производных. При этом можно решать как задачи анализа, так и задачи оптимизации и идентификации объектов. В качестве примера задачи оптимизации можно привести: подбор нелинейности теплопроводного материала, предназначенного для заданного распределения температур; распределение толщины испаряющегося слоя, который предохраняет космические корабли от чрезмерного нагрева при входе в плотные слои атмосферы; расчет геометрии летательных аппаратов для получения необходимых аэродинамических характеристик; изобретение оптимальной системы подогрева летательных аппаратов для защиты их от обледенения при минимальном использовании энергии на подогрев; расчет сети оросительных каналов, определение оптимального расхода в них и т. п. При решении данных задач ЦВМ объединяется с сеточной моделью, многократно применяемой в процессе решения.

Развитие гибридных вычислительных систем возможно в двух направлениях: построение специализированных гибридных вычислительных систем, которые рассчитаны на решение только какого-либо одного класса задач, и построение всеохватывающих гибридных вычислительных систем, которые позволяют решать довольно широкий класс задач. Структура подобного универсального гибридного комплекса состоит из АВМ однократного действия, сеточной модели, АВМ с повторением решения, специального оборудования, предназначенного для решения задач статистического моделирования, устройств связи между машинами и периферийного оборудования. Кроме стандартного математического обеспечения ЭВМ, входящих в комплект, в гибридных вычислительных системах необходимо использовать специальные программы, которые обслуживают систему связи машин и автоматизирующие процесс постановки и подготовки задач на АВМ, а также универсальный язык программирования для комплекта в целом.

Параллельно с новыми вычислительными возможностями в гибридных вычислительных системах появляются специфические особенности, например, возникают погрешности, которые в отдельных ЭВМ отсутствуют. Первоисточниками погрешностей могут быть временная задержка аналого-цифрового преобразователя, цифро-аналогового преобразователя и ЦВМ; ошибка от неодновременной подачи аналоговых сигналов на аналого-цифровой преобразователь и неодновременной выдачи цифровых сигналов на цифро-аналоговый преобразователь; ошибка округления в цифро-аналоговом и аналогоцифровом преобразователях; ошибки, которые связаны с дискретным характером получения результатов с выхода ЦВМ. При независимой работе ЦВМ с преобразователями временная задержка не дает погрешности, а в гибридных вычислительных системах она не только может дать существенные погрешности, но и дезорганизовать работоспособность всей системы.

Анализ погрешностей гибридных вычислительных систем имеет значение и для оценки, при решении конкретного класса задач, погрешности работы комплекса, и для изобретения методов повышения эффективности и точности системы.

Первичные погрешности независимо работающих ЦВМ и АВМ, входящих в состав гибридных вычислительных систем, достаточно неплохо изучены, однако оценка погрешности при решении вопросов при помощи гибридного комплекса нелинейных задач представляет собой еще неразрешенную проблему.

Данный текст является ознакомительным фрагментом.

Продолжение на ЛитРес

Гибридный компьютер

Гибридный компьютер, гибридная вычислительная машина, аналого-цифровая система — вид гибридной вычислительной системы (ГВС), сочетающий в себе свойства аналоговых и цифровых вычислительных устройств.

История

Появление гибридных вычислительных систем было сопряжено с тем, что для ряда возникающих в технике задач моделирования сложных систем ни аналогового, ни цифрового методов не хватило.

Таковыми задачами стали:

Цифровые машины соответствующей эпохи[когда?] не имели достаточного быстродействия для обработки возникающих массивов данных в реальном времени, а аналоговые машины не позволяли достичь всего возможного разнообразия моделируемых ситуаций.

Поэтому было найдено решение разделить вычислительный процесс на несколько классов операций, после чего возложить наиболее сложную функциональную обработку сигналов на аналоговые модули системы, а алгоритмы принятия решений, сценарии и задание начальных и конечных условий — на цифровые модули.

Всё это позволило снизить затраты вычислительной мощности применяемых ЦВМ и повысить быстродействие получившихся гибридных систем.

Отличительные особенности

В гибридной вычислительной системе устранены многие недостатки, свойственные каждому из типов вычислительных машин в отдельности, и объединены такие преимущества, как:

Архитектура

Для взаимодействия аналоговых и цифровых узлов ГВМ применяются специальные устройства преобразования, в частности, аналогово-цифровой преобразователь (АЦП) и цифро-аналоговый преобразователь (ЦАП), управляемые усилители, коммутаторы и т. п.

Гибридные вычислительные системы строятся из следующих элементов:

Эффективный гибридный комплекс может быть создан только в результате тщательного исследования предметной области, уточнения всех особенностей применения и детального анализа типичных задач. Поэтому говорить о какой-то единой архитектуре гибридных вычислительных систем в корне неверно.

Классификация

Гибридные вычислительные машины, как и аналоговые, можно разделить на две основных группы:

Также различают аналого-ориентированные, цифро-ориентированные и сбалансированные гибридные вычислительные системы.

Применение

Гибридными системами эффективно решаются следующие основные группы задач:

Моделирование в реальном времени

Одна из типичных задач первой группы — моделирование системы управления прокатного стана. В этом случае аналоговая вычислительная машина воспроизводит динамику процессов в самом стане, а управляющая машина моделируется ЦВМ общего назначения со специальной программой. Кратковременность переходных процессов в приводах станов и взаимосвязь большого числа величин при попытке смоделировать их целиком на ЦВМ в реальном масштабе времени потребовали бы применения сверхбыстродействующих ЦВМ, при этом точность моделирования наиболее критичных, быстрых процессов, определялась бы прежде всего погрешностями дискретизации.

Этот класс задач типичен для управления военными объектами, например, системами ПВО или военным соединением.

Управление движущимся объектом

Вторая группа включает в себя две подгруппы задач:

Задачи самонаведения

Для них характерно то, что траектория движения формируется в процессе самого движения как результат управляющих и внешних воздействий. По мере приближений объекта к цели скорость изменения некоторых параметров становится столь велика, что использование чисто цифровых решений требует сверхвысокого быстродействия, а чисто аналоговое решение не способно охватить большой динамический диапазон измеряемых величин с приемлемой точностью. Кроме того, аналоговая машина может корректно обработать не всякую «пограничную» ситуацию.

В этом случае гибридная система позволяет скомпенсировать недостатки обеих технологий и «выкрутиться» из нештатных состояний.

Комплексные тренажёры

Построение вычислительной части комплексных тренажёров показало, что наибольшая точность моделирования достигается, если уравнения движения вокруг центра тяжести возлагаются на аналоговую часть, а движением центра тяжести в пространстве и всеми кинематическими соотношениями занимается цифровая машина.

Стохастические процессы

К этой группе принято относить задачи, решаемые обработкой результатов многократной реализации случайного процесса.

Реализация случайного процесса аналоговой машиной во-первых, не требует пропорционального возрастания энергетических затрат при повышении быстродействия, а во-вторых, позволяет (в отличие от цифровых алгоритмов) снизить повторяемость генерируемых последовательностей, особенно при очень большой их длине.

Быстродействующая АВМ работает при этом в режиме многократного повторения решения, а обработка полученных на её выходах результатов, обработка граничных условий, вычисление функционалов — возлагается на ЦВМ. Кроме того, именно ЦВМ задаёт критерии и по ним определяет окончание обсчёта.

Гибридные решения позволяют сократить время решения задач такого типа на несколько порядков по сравнению с чисто цифровыми алгоритмами, а также, в ряде случаев, без существенных затрат повысить надёжность получаемых результатов.

Биологические системы

Близкие по эффективности результаты достигаются при исследовании гибридными системами процессов распространения возбуждения в биологических системах. Специфика данного вида задач, даже в их простейшем варианте, моделирование такой среды состоит в построении сложной нелинейной системы уравнений в частных производных.

Оптимизация управления

Решение задач оптимального управления при применении к объектам выше третьего порядка сталкивается с принципиальными трудностями.

Особенно возрастают сложности моделирования и получения решения, если оптимальное управление требуется искать на работающей системе.

Именно гибридные вычислительные системы позволяют устранить или хотя бы минимизировать эти трудности. Для этого с помощью ГВМ реализуют такие методы, как принцип максимума Понтрягина, чрезвычайно сложные в вычислительном отношении.

Частные производные

ГВМ эффективно применяются также в задачах, где главным является построение и решения нелинейных уравнений в частных производных.

Это могут быть как задачи анализа, так и задачи оптимизации и идентификации.

Примеры задач оптимизации:

При решении этих задач ЦВМ соединяется с сеточной моделью, многократно используемой в процессе решения.

Современное состояние

Рост вычислительной мощности микропроцессоров на несколько порядков, миниатюризация цифрового оборудования снизили потребность в построении гибридных систем для большинства описанных задач, и в настоящее время гибридные решения могут сохранять применение:

Серийные модели

Экстрема — семейство настольных гибридных вычислительных систем. По быстродействию и способу набора условий машины этого семейства близки к аналоговым вычислительным машинам. Последние модели были построены на базе аналогового процессора с дополнительными системами задания начальных значений переменных. Для управления вычислительным процессом использовалось устройство визуального отображения и устройство измерения и контроля условий задачи, формирования временных и тактовых сигналов. Использовались для решения систем нелинейных алгебраических и трансцендентальных уравнений, систем конечных неравенств, систем обыкновенных и нелинейных дифференциальных уравнений с заданными начальными условиями, отыскания координат максимума и минимума функции многих переменных с различными ограничениями, задач нелинейного программирования и др. Основные характеристики последних моделей:

Проблемы

Помимо преимуществ «разделения труда», гибридные вычислительные системы имеют свои собственные трудности проектирования, отсутствующие как в цифровом, так и в аналоговом оборудовании.

Главной проблемой являются погрешности дискретизации:

Так как в гибридных системах происходит многократный двусторонний обмен данными между аналоговой и цифровой частями, то переменная величина временной задержки, вносимой программной обработкой, может привести к возникновению непредусмотренной моделью нелинейной обратной связи. При работе ЦВМ с АЦП и ЦАП преобразователями это не вызывает столь существенных проблем, а в гибридной вычислительной системе это может приводить к потере устойчивости и нарушить работоспособность всей системы.

Для оценки погрешности конкретного комплекса требуется чрезвычайно сложный анализ первичных погрешностей оборудования и вносимых преобразованиями вторичных погрешностей. Без этого невозможна разработка точных вычислительных комплексов.

Несмотря на то, что первичные погрешности АВМ и ЦВМ, из которых строятся гибридные системы, достаточно хорошо изучены, проблема оценки погрешности при решении с помощью гибридного комплекса нелинейных задач ещё не разрешена.

Заблуждения

В литературе встречаются случаи ошибочного отнесения к гибридным вычислительным системам аналоговых вычислительных машин, имеющих отдельные элементы дискретной логики:

Следует заметить, что такие вычислительные машины сохраняют аналоговое представление как основное, а цифровые элементы несут исключительно вспомогательные функции.