<div>
	Метод документирования архитектурных решений вычислительных платформ</div>

Горбачев Ярослав Георгиевич

doi:10.17586/2226-1494-2022-22-6-1136-1142

2022 , ТОМ 22, НОМЕР 6 ( ноябрь-декабрь )

ISSN 2226-1494 (print), ISSN 2500-0373 (online)

Меню

Публикации

Главный редактор

НИКИФОРОВ
Владимир Олегович
д.т.н., профессор

Партнеры

doi: 10.17586/2226-1494-2022-22-6-1136-1142

УДК 004.2, 004.3, 004.383.8, 004.383.8.032.26, 004.4, 004.273

Метод документирования архитектурных решений вычислительных платформ

Горбачев Я.Г.

Читать статью полностью

Язык статьи - русский

Ссылка для цитирования:

Горбачев Я.Г. Метод документирования архитектурных решений вычислительных платформ // Научно-технический вестник информационных технологий, механики и оптики. 2022. Т. 22, № 6. С. 1136–1142. doi: 10.17586/2226-1494-2022-22-6-1136-1142

Аннотация

Предмет исследования. Представлен метод описания вычислительных механизмов и документирования вычислительных платформ. Новизна метода заключается в использовании унифицированных средств для документирования на разных уровнях гранулярности аппаратного, программного и инструментального обеспечения, а также реконфигурируемых (интеллектуальных, адаптивных) компонент. Метод позволяет представлять в понятном виде вычислительные системы с нестандартными архитектурными решениями. Метод. Предложенный метод заключается в описании идеальной модели вычислительной платформы с ее последующей итеративной детализацией. Особенность метода — наличие единого для различных систем ядра, которое используется для упрощения описаний и структурирования информации. Ядро включает в себя универсальные элементы и создано на основе анализа большого количества архитектур вычислительных систем. Основные результаты. С использованием предложенного метода описаны принципы организации широкого спектра вычислительных платформ. Рассмотрены следующие платформы: обобщенные процессоры с классической архитектурой, которая является развитием принципов фон-Неймана; программно-аппаратные системы на базе микроконтроллеров; операционные системы общего назначения; крупногранулярные и мелкогранулярные реконфигурируемые вычислительные системы; специализированные процессоры и ускорители; искусственные нейронные сети. Практическая значимость. Предложенный метод может быть использован для структурирования информации как по традиционным, так и по активно развивающимся направлениям: реконфигурируемым вычислительным системам и специализированным процессорам. На основе метода создана общая база универсальных вычислительных механизмов, пригодных для использования в разных узлах системы, для объектов разной гранулярности программными, аппаратными и иными средствами, на разной элементной базе. Результаты работы могут быть полезны системным архитекторам для документирования сложных вычислительных компонент, состоящих из программных, аппаратных и прочих механизмов. Метод направлен на упрощение повторного использования вычислительных механизмов и призван облегчить генерацию новых архитектурных решений. Также метод может быть полезен при обучении профильных специалистов, поскольку позволяет демонстрировать основные принципы вычислительной техники.

Ключевые слова: архитектура вычислительной системы, архитектурное описание, вычислительная платформа, вычислительный механизм, реконфигурируемая система, динамическая реконфигурация

Список литературы

Chattopadhyay A. Ingredients of adaptability: A survey of reconfigurable processors // VLSI Design. 2013. P. 1–18. https://doi.org/10.1155/2013/683615
Reshadi M. No-Instruction-Set-Computer (NISC) Technology Modeling and Compilation: PhD dissertation / University of California, Irvine. 2007. 153 p.
Somnath P., Swarup B. Computing with Memory for Energy-Efficient Robust Systems. Dordrecht: Springer, 2011. 249 p.
Siegl P., Buchty R., Berekovic M. Data-centric computing frontiers: A survey on processing-in-memory // Proc. of the Second International Symposium on Memory Systems (MEMSYS '16). 2016. P. 295–308. https://doi.org/10.1145/2989081.2989087
Tabkhi H., Bushey R., Schirner G. Function-level processor (FLP): A novel processor class for efficient processing of streaming applications // Journal of Signal Processing and Systems. 2016. V. 85. N 1. P. 287–306. https://doi.org/10.1007/s11265-015-1058-5
Lysecky R., Stitt G., Vahid F. Warp Processors // ACM Transactions on Design Automation of Electronic Systems. 2006. V. 11. N 3. P. 659–681. https://doi.org/10.1145/1142980.1142986
Pinkevich V., Platunov A., Gorbachev Y. Design of embedded and cyber-physical systems using a cross-level microarchitectural pattern of the computational process organization // CEUR Workshop Proceedings. 2020. V. 2893.
Savage J. Models of Computation: Exploring the Power of Computing. Boston, MA, USA: Addison-Wesley, 1998. 600 p.
Processor Description Languages / ed. by M. Prabhat, D.Nikil. San Francisco, CA, USA, Morgan Kaufmann Publishers Inc., 2008. 432 p. https://doi.org/10.1016/B978-0-12-374287-2.X5001-0
Aarenstrup R. Managing Model-Based Design. Natick, MA: MathWorks Inc., 2015. 86 p.
Nane R., Sima V., Pilato C., Choi J., Fort B., Canis A., Chen Y., Hsiao H., Brown S., Ferrandi F., Anderson J., Bertels K. A Survey and evaluation of FPGA high-level synthesis tools // IEEE Transactions on Computer-Aided Design of Integrated Circuits and Systems. 2016. V. 35. N 10. P. 1591–1604. https://doi.org/10.1109/TCAD.2015.2513673
Booch G., Jacobson I., Rumbaugh J. The Unified Modeling Language User Guide. Boston, MA, USA: Addison-Wesley, 1998. 391 p.
Delligatti L. SysML Distilled: A Brief Guide to the Systems Modeling Language. Boston, MA, USA: Addison-Wesley, 2013. 267 p.
Jean-Luc V. Model-based System and Architecture Engineering with the Arcadia Method. Elsevier, 2017. 388 p.

This work is licensed under a Creative Commons Attribution-NonCommercial 4.0 International License