МОДЕЛИРОВАНИЕ ПРОИЗВОДИТЕЛЬНОСТИ ВЫЧИСЛИТЕЛЬНОЙ СИСТЕМЫ ЦИФРОВОЙ ОБРАБОТКИ ИНФОРМАЦИИ
DOI
10.33286/2075-8693-2018-38-49-60
Авторы
Ю. А. Елисеенко – АО «ОНИИП». E-mail: info@oniip.ru.
А. А. Кирносов – АО «ОНИИП». E-mail: info@oniip.ru.
Д. А. Коржаков – АО «ОНИИП». E-mail: info@oniip.ru.
И. В. Потапов – д-р техн. наук, доцент, АО «ОНИИП». E-mail: info@oniip.ru.
Ключевые слова
вычислительная система, показатель производительности, марковский случайный процесс
Аннотация
При проектировании современных средств радиосвязи на платформе SDR предъявляются повышенные требования к производительности систем обработки потоковой информации. Данные требования приводят к построению вычислительных систем с применением набора параллельно функционирующих вычислителей. Отдельные вычислительные элементы системы в процессе работы могут отказывать. Эти отказы приводят к снижению производительности системы. Для оценки производительности системы к заданному моменту времени необходимо построить компьютерную модель случайного процесса. Это определяет цель данной работы. В тексте описан процесс построения математической и компьютерной модели случайного процесса. Полученные результаты могут быть полезны при выполнении технико-экономического обоснования архитектуры вычислительной системы.
Литература
1. Basic Concepts and Taxonomy of Dependable and Secure Computing: Technical Research Report (TR 2004-47) / A. Avizienis [et al.]. Institute for System Research, 2004. 37 p.
2. Хорошевский В. Г. Инженерный анализ функционирования вычислительных машин и систем. М.: Радио и связь, 1987. 255 с.
3. R: A Language and Environment for Statistical Computing [Электронный ресурс] / R Foundation for Statistical Computing; R Core Team. Vienna, Austria, 2017. URL: https://www.R-project.org.
4. Reibman A., Trivedi K. Numerical transient analysis of Markov models // Computers & Operations Research. 1988. Vol. 15, № 1, pp. 19–36.
5. Vijayalakshmi G. Dependability Analysis of Heterogeneous Distributed Systems // International Journal of Scientific & Engineering Research. 2015. Vol. 6, iss. 3, pp. 91–96.
6. Analytical Study on the Reliability of Redundancy Architecture for Flight Control Computer Based on Homogeneous Markov Process / Y. Zhou [et al.] // IEEE Access. 2018. Vol. 6, pp. 18290–18298.
7. Rubinstein R. Y., Kroese D. P. Simulation and the Monte Carlo Method. Wiley (Wiley Series in Probability and Statistics), 2016. 432 p.
Для цитирования
Моделирование производительности вычислительной системы цифровой обработки информации / Ю. А. Елисеенко, А. А. Кирносов, Д. А. Коржаков, И. В. Потапов // Техника радиосвязи. 2018. Вып. 3 (38). С. 49–60.
Ссылка на текст статьи в РИНЦ