Повышение эффективности методов анализа на предсказуемость на основе применения Grid- структур

Число операций единичного анализа остается достаточно большим, а, следовательно, при проведении анализа на одной ЭВМ, даже на суперкомпьютере или многопроцессорном класте-ре с активным использованием методов параллельных вычисле-ний, время такого анализа может по-прежнему оказаться значи-тельным.

Выходом из сложившейся ситуации является применение распределенных вычислительных структур, в том числе, постро-енных по Grid-технологии. Рассмотрим три случая соотношения числа элементов в устройстве (системе) n числа параллельных вычислительных устройств (процессоров, компьютеров и т.д.) – N_v:

Будем рассматривать идеальный случай, когда качество распараллеливания задачи и время пересылки информации по структуре не учитывается. Также, важно иметь в виду, что произ-водительность всех элементов вычислительной структуры (ВС) одинакова или близка, а время суммарного анализа последствий и количество смежных элементов для каждого ЭС достаточно близка.

Тогда, суммарное время, затрачиваемое на анализ последст-вий неадекватного поведения всех элементов, входящих в уст-ройство (систему) будет определяться, соответственно, как:

где T₁ -T₃- общее время, затрачиваемое на анализ устройст-ва (системы),
t_n - время, затрачиваемое на проведение операции единич-ного анализа,
K и M – целая часть и остаток от деления n/N_v .
Полученные значения будут минимальными временами (для идеального случая), необходимыми для проведения анализа. В реальности, времена будут увеличиваться вследствие следующих причин:

- различного количества смежных с данным ЭС, и, следова-тельно, разных времен анализа,

- различной производительности каждого из элементов ВС и задержками вызванных пересылкой данных, буферизацией, не-достаточной пропускной способностью канала обмена данными, степенью его загруженности и другими техническими причина-ми,

- неидеальности алгоритма распараллеливания.

Важно отметить случай, когда соотношение N_v/n>2, тогда возможна такая организация процесса, когда анализ осуществля-ется не поочередно от начального элемента к конечному, а запа-раллеливается одновременно от нескольких начальных элемен-тов, то есть организуется одновременно несколько путей после-довательного анализа.

В случае, когда число смежных с данным ЭС сильно разли-чается, полезно организовать путь анализа таким образом, чтобы параллельно выполнялись в одном потоке один или несколько «длинных» анализов (для ЭС с большим числом смежных эле-ментов), в другом потоке, параллельном первому, последователь-но несколько «коротких». Для правильной организации процесса анализа необходимо предварительно вычислить его оптимальную модель исходя из числа смежных с данным ЭС.
Итак, можно сделать вывод о том, что применение распре-деленных вычислительных и GRID структур позволяет сущест-венно сократить время анализа, при этом несколько увеличивает-ся объем потребных вычислительных ресурсов.

ГЛАВА 4. СОКРАЩЕНИЕ РЕСУРСОЕМКОСТИ МЕТОДОВ АНАЛИЗА НА ПРЕДСКАЗУЕМОСТЬ ПОВЕДЕНИЯ НА ОСНОВЕ ПРИМЕНЕНИЯ ФУНКЦИОНАЛЬНОЙ СТАНДАРТИЗАЦИИ