Программа дисциплины Архитектура высокопроизводительных вычислительных систем для направления 080700. 62 Бизнес-информатика подготовки бакалавра Автор Алакоз Г. М

Москва 2006


I.Обязательный минимум содержания дисциплины по ГОС


Научно-технические и социально-экономические предпосылки развития вычислительных технологий. Интенсивные и экстенсивные факторы повышения пропускной способности вычислительных систем по потокам команд и данных. Общие принципы и методы организации вычислений. Взаимовлияние физико-технических, схемо– и системотехнических факторов на развитие средств вычислительной техники. Особенности технологий, основанных на (сверх)массовом параллелизме. Особенности нейрокомпьютерных технологий. Факторы, ограничивающие коэффициент распараллеливания вычислений. Роль и место нейроподобных вычислительных систем при решении задач поддержки наукоемких технологий. Основные направления развития наноэлектроники. Базовая модель алгоритмически ориентированных супрамолекулярных вычислителей. Базовые модели квантовых компьютеров. Особенности нанометровой системотехники. Особенности нанометровой схемотехники. Особенности нейроподобной схемо– и системотехники.


II.Пояснительная записка


Программа разработана на кафедре «Управление информационными ресурсами предприятия»

Автор программы: Доктор технических наук, профессор Алакоз Геннадий Михайлович.


Требования к студентам

Изучение дисциплины предполагает:

– знание студентами основ информатики и программирования, архитектуры традиционных вычислительных машин;

– практическое умение работы на персональном компьютере (ПК) в операционных системах Windows 95/98/Me/2000 и разработки Windows-приложений на одном из следующих алгоритмических языков (С, С++, С#).


Аннотация

Содержание дисциплины «Архитектура высокопроизводительных вычислительных систем» соответствует требованиям ГОС для направления 080700.62 Бизнес-информатика подготовки бакалавра.

Целью дисциплины является выработка у обучаемых самостоятельных навыков:

– эффективного использования в программных продуктах аппаратных ресурсов современных и перспективных вычислительных систем повышенной производительности, точности и живучести, включая и защиту от несанкционированного доступа;

– выработки требований и выбора программно-аппаратных платформ, удовлетворяющих требованиям автоматизации сквозного системного проектирования сложных программных систем.

Дисциплина является составной частью теоретической подготовки специалиста в области бизнес-информатики и обеспечивает возможность его адаптации к широкому спектру современных и перспективных средств вычислительной техники, где удвоение знаний происходит в 1,5–2 года.

На этой дисциплине базируется изучение таких специальных дисциплин по профилю подготовки специалиста, как анализ и реинжиниринг бизнес процессов, моделирование бизнес-задач, проектирование и эксплуатация информационных систем и др.

Теоретическая часть дисциплины ориентирована на системный анализ условий и предпосылок развития архитектур вычислительных систем и на взаимную обусловленность междисциплинарных фундаментальных, прикладных, технических и технологических достижений, предопределяющих следующий шаг развития средств вычислительной техники.

Программа предусматривает практические занятия исследовательского характера, которые направлены на выработку у обучаемых навыков самостоятельного выбора представительных задач предметной области, определяющих облик архитектуры вычислительной системы, адекватной предметной области. С этой целью все практические задачи должны быть запрограммированы обучаемым в различных алгоритмических модификациях, изменяющих вычислительные нагрузки на операционные, коммутационные и управляющие модули вычислительной системы и на объемы используемой оперативной памяти. Обучаемый защищает все полученные экспериментальные данные, обосновывая алгоритмические источники возникновения тех или иных видов аппаратно-временных издержек

По дисциплине предусмотрено выполнение домашней работы и последующая ее защита.

В самостоятельную работу студента входит закрепление основного теоретического материала, освоение дополнительного теоретического материала по указанию преподавателя, а также подготовка к практическим занятиям.


Учебная задача дисциплины

В результате изучения дисциплины студент должен:

а) знать:

– общие тенденции развития средств вычислительной техники;

– основные факторы, стимулирующие и ограничивающие развитие средств вычислительной техники;

– методы и средства оценки основных потребительских характеристик вычислительных систем;

б) уметь использовать:

– алгоритмические и программные конструкции, обеспечивающие максимальную производительность конкретных архитектур;

– стандартные программные средства оценки потребительских характеристик различных архитектур;

в) иметь представление:

– о перспективах развития электроники и вычислительной техники;

– о взаимной обусловленности проблем развития программно-аппаратных средств высокопроизводительных вычислительных систем;

г) обладать навыками:

– анализа и выбора потребных ресурсов для решения сложных вычислительных задач;

– обоснования и выбора структурно-функциональных схем программ, с максимальной эффективностью использующих предоставляемые вычислительные ресурсы.


III. Тематический план учебной дисциплины

№	Название темы	Всего часов на дисциплину работа	Аудиторные часы		Самостоятельная работа
			Лекции	Сем. и практ. занятия
1	Тема 1. Общие принципы построения и развития вычислительных систем	20	6	4	10
2	Тема 2. Современные вычислительные технологии и их программно-аппаратные платформы	18	4	2	12
3	Тема 3. Системотехнические аспекты перспективных вычислительных технологий	24	6	4	14
4	Тема 4. Роль нейрокомпиляторов в задачах синтеза (нейро)компьютеров нанометрового или супрамолекулярного диапазона	24	4	6	14
5	Тема 5. Специфика построения программно-аппаратных платформ высокопроизводительных вычислительных систем с микропрограммным уровнем доступа	22	6	4	12
	ИТОГО	108	26	20	62

IV. Формы рубежного контроля и структура итоговой оценки

Итоговая оценка по учебной дисциплине складывается из следующих элементов:

– работа на лекциях и практических занятиях (оценивается тестами);

– домашнее задание;

– устный зачет;

Структура итоговой оценки по учебной дисциплине:

Формы работы	Вклад в итоговую оценку (%)
Работа на лекциях и практических занятиях	40
Домашнее задание	40
Зачет	20

V. Литература

Базовый учебник

1. Воеводин В.В., Воеводин Вл.В.Параллельные вычисления.–Санкт-Петербург: Из-во БХВ–Петербург, 2004, 608 с.
   

Основная

1. Головкин Б.А. Параллельные вычислительные системы.– М.: Наука, 1980.–519 с.
   
2. Тербер Т. Дж. Архитектура высокопроизводительных систем: Пер. с англ.– М.: Наука,1985, 272 с.
   
3. Кун С. Матричные процессоры на СБИС: Пер. с англ.– М.: Мир.–1991.–672с.
   
4. Горбань А.Н. Обучение нейронных сетей. М.: СП ПараГраф. – 1990. – 160 с.
   
5. Пул П., Оуэнс Ф. Нанотехнологии. – М.: Техносфера., 2004.– 328 с.
   
6. Валиев К.А., Кокин А.А. Квантовые компьютеры: надежды и реальность.– Ижевск, НИЦ «Регулярная и хаотичная динамика», 2001, 352 с.
   

Дополнительная

1. Кохонен Т. Ассоциативные запоминающие устройства: Пер. с англ.– М.: Мир.–1982.–384 с.
   
2. Балухто А.Н. Нейросетевые системы обработки информации и их применение в космической технике. – М.: СИП РИА, 2000. – 152с.
   
3. Галушкин А.И. О современных направлениях развития нейрокомпьютеров// Нейрокомпьютер.–1997.–12.– С. 5–22.
   
4. Систолические структуры: Пер. с англ./Под ред. У.Мура и др.– М.: Радио и связь,1993, 416 с.
   
5. Каляев А.В. Многопроцессорные системы с программируемой архитектурой.– М.: Радио и связь.–1984.– 286 с.
   
6. Параллельная обработка информации – Т.3: Вычислительные системы, структуры и среды для решения задач большой размерности./ Под ред. В.В. Грицыка.– К.: Наукова думка,1986.– 288с.
   
7. Николис Г., Пригожин И. Самоорганизация в неравновесных системах: Пер. с англ. –М.: Мир.–1979.–512 с.
   
8. Ожигов Ю.И. Квантовый компьютер и его возможности.– М.: МГТУ «Станкин», 1999, 57с.
   
9. Дж. фон-Нейман Теория самовоспроизводящихся автоматов: Пер. с англ. – М.: Мир.– 1971. – 382 с.
   
10. Эйген М. Самоорганизация материи и эволюция биологических макромолекул: Пер. с англ.– М.: Мир.– 1973.– 216 с.
    
11. Аптер М. Кибернетика и развитие: Пер. с англ.– М.: Мир.– 1970.– 215 с.
    
12. Эшби У.Р. Принципы самоорганизации: Пер. с англ.// Принципы самоорганизации / Под ред. А.Я. Лернера.– М.: Мир, 1966.– С.314–343.
    
13. Моисеев Н.Н. Математика ставит эксперимент.– М.: Наука, 1979.–224 с.
    
14. Поспелов Д.А. Фантазия или наука (на пути к искусственному интеллекту).- М.: Наука,1982.– 224 с.
    
15. Ичас М. Биологический код: Пер. с англ. – М.: Мир. – 1971. – 351 с.
    
16. Фокс С., Дозе К. Молекулярная эволюция и возникновение жизни / Пер. с англ. – М.: Мир. – 1975. – 347 с.
    
17. Анохин П.К. Биология и нейрофизиология условного рефлекса. – М.: Медицина .– 1968. – 547 с.
    
18. ERATO Project (1981-1992).– Research Development Corporation of Japan. – 65 p.
    

VI. Содержание программы

Тема 1. Общие принципы построения и развития вычислительных систем.

Научно-технические и социально-экономические предпосылки развития вычислительных технологий. Интенсивные и экстенсивные факторы повышения пропускной способности вычислительных систем по потокам команд и данных. Общие принципы и методы организации вычислений. Взаимовлияние физико-технических, схемо– и системотехнических факторов на развитие средств вычислительной техники.

Литература:

Воеводин В.В., Воеводин Вл.В.Параллельные вычисления.–Санкт-Петербург: Из-во БХВ–Петербург, 2004, 608 с.

Головкин Б.А. Параллельные вычислительные системы.– М.: Наука, 1980.–519 с.

Тербер Т. Дж. Архитектура высокопроизводительных систем: Пер. с англ.– М.: Наука,1985, 272 с.

Моисеев Н.Н. Математика ставит эксперимент.– М.: Наука, 1979.–224 с.

Поспелов Д.А. Фантазия или наука (на пути к искусственному интеллекту).- М.: Наука,1982.– 224 с.

ERATO Project (1981-1992).– Research Development Corporation of Japan. – 65 p.

Пул П., Оуэнс Ф. Нанотехнологии. – М.: Техносфера., 2004.– 328 с.

Контрольные вопросы по теме:

1. Какой системный фактор является постоянным источником развития средств вычислительной техники?

2. Какой комплекс социальных условий и научно-технических предпосылок предопределил появление и облик первых ЭВМ?

3. Какова роль машины Тьюринга в становлении и развитии архитектур ЭВМ?

4. Какова роль булевой алгебры в общей схеме организации вычислений?

5. Какова роль интенсивных и экстенсивных факторов в повышении пропускной способности вычислительных систем по потокам команд и данных?

6. Что делает и как работает ЭВМ?

7. Главные отличия аналитических и нейроподобных схем «погружения» заданий пользователя на уровень аппаратной реализации?


Тема 2. Современные вычислительные технологии и их программно-аппаратные платформы.

Особенности технологий, основанных на (сверх)массовом параллелизме. Особенности нейрокомпьютерных технологий. Факторы, ограничивающие коэффициент распараллеливания вычислений. Роль и место нейроподобных вычислительных систем при решении задач поддержки наукоемких технологий.

Литература:

Воеводин В.В., Воеводин Вл.В.Параллельные вычисления.–Санкт-Петербург: Из-во БХВ–Петербург, 2004, 608 с.

Головкин Б.А. Параллельные вычислительные системы.– М.: Наука, 1980.–519 с.

Тербер Т. Дж. Архитектура высокопроизводительных систем: Пер. с англ.– М.: Наука,1985, 272 с.

Кун С. Матричные процессоры на СБИС: Пер. с англ.– М.: Мир.–1991.–672с.

Горбань А.Н. Обучение нейронных сетей. М.: СП ПараГраф. – 1990. – 160 с.

Пул П., Оуэнс Ф. Нанотехнологии. – М.: Техносфера., 2004.– 328 с.

Валиев К.А., Кокин А.А. Квантовые компьютеры: надежды и реальность.– Ижевск, НИЦ «Регулярная и хаотичная динамика», 2001, 352 с.

Кохонен Т. Ассоциативные запоминающие устройства:Пер. с англ.– М.: Мир.–1982.–384 с.

Балухто А.Н. Нейросетевые системы обработки информации и их применение в космической технике. – М.: СИП РИА, 2000. – 152с.

Галушкин А.И. О современных направлениях развития нейрокомпьютеров// Нейрокомпьютер.–1997.–12.– С. 5–22.

Систолические структуры: Пер. с англ./Под ред. У.Мура и др.– М.: Радио и связь,1993, 416 с.

Каляев А.В. Многопроцессорные системы с программируемой архитектурой.– М.: Радио и связь.–1984.– 286 с.

Параллельная обработка информации – Т.3: Вычислительные системы, структуры и среды для решения задач большой размерности./ Под ред. В.В. Грицыка.– К.: Наукова думка,1986.– 288с.

Контрольные вопросы по теме:

1. Основные виды издержек, связанные с распараллеливанием вычислений в сверхбольших коллективах вычислителей.

2. Какие факторы ограничивают беспредельный рост коэффициента распараллеливания вычислений?

3. Как изменяется форма представления знаний о предметной области в нейрокомпьютерных технологиях?

4. Основные проблемы применения нейрокомпьютеров в управлении объектами повышенной опасности.

5. Каковы предпосылки эффективного использования нейрокомпьютеров в супрамолекулярной и нанометровой вычислительной технике?


Тема 3. Системотехнические аспекты перспективных вычислительных технологий.

Основные направления развития наноэлектроники. Базовая модель алгоритмически

ориентированных супрамолекулярных вычислителей. Базовые модели квантовых компьютеров. Особенности нанометровой системотехники. Особенности нанометровой схемотехники. Особенности нейроподобной схемо– и системотехники.

Литература:

Пул П., Оуэнс Ф. Нанотехнологии. – М.: Техносфера., 2004.– 328 с.

Валиев К.А., Кокин А.А. Квантовые компьютеры: надежды и реальность.– Ижевск, НИЦ «Регулярная и хаотичная динамика», 2001, 352 с.

Ожигов Ю.И. Квантовый компьютер и его возможности.– М.: МГТУ «Станкин», 1999, 57с.

ERATO Project (1981-1992).– Research Development Corporation of Japan. – 65 p.

Контрольные вопросы по теме:

1.Фундаментальные пределы, определяющие возможности развития микроэлектронных технологий.

2. Измерительные схемы как основа спецпроцессоров функциональной электроники.

3. Физико-технические предпосылки распараллеливания вычислений в квантовых системах.

4. Факторы, предопределяющие изменение отношений «ведомый­–ведущий» между физико-техническими, схемотехническими и системотехническими уровнями организации вычислений.


Тема 4. Роль нейрокомпиляторов в задачах синтеза (нейро)компьютеров нанометрового или супрамолекулярного диапазона.

Самоорганизация и инструктированный синтез себе подобных. Конфликт как критическая фаза функционального развития живых и сложных кибернетических систем. Принципы и методы структурно-параметрического хранения и преобразования информации. Криптостойкость как синоним специфичности молекулярно-биологических комплексов. Методы и средства «нечисленной» идентификации в задачах инструктированного синтеза вычислителей «ненадежными» методами и средствами из «ненадежных» компонент.

Литература:

Николис Г., Пригожин И. Самоорганизация в неравновесных системах: Пер. с англ. –М.: Мир.–1979.–512 с.

Пул П., Оуэнс Ф. Нанотехнологии. – М.: Техносфера., 2004.– 328 с.

Валиев К.А., Кокин А.А. Квантовые компьютеры: надежды и реальность.– Ижевск, НИЦ «Регулярная и хаотичная динамика», 2001, 352 с.

Ожигов Ю.И. Квантовый компьютер и его возможности.– М.: МГТУ «Станкин», 1999, 57с.

Дж. фон-Нейман Теория самовоспроизводящихся автоматов: Пер. с англ. – М.: Мир.– 1971. – 382 с.

Эйген М. Самоорганизация материи и эволюция биологических макромолекул: Пер. с англ.– М.: Мир.– 1973.– 216 с.

Аптер М. Кибернетика и развитие: Пер. с англ.– М.: Мир.– 1970.– 215 с.

Эшби У.Р. Принципы самоорганизации: Пер. с англ.// Принципы самоорганизации / Под ред. А.Я. Лернера.– М.: Мир, 1966.– С.314–343.

Ичас М. Биологический код: Пер. с англ. – М.: Мир. – 1971. – 351 с.

Фокс С., Дозе К. Молекулярная эволюция и возникновение жизни / Пер. с англ. – М.: Мир. – 1975. – 347 с.

Анохин П.К. Биология и нейрофизиология условного рефлекса. – М.: Медицина .– 1968. – 547 с.

Контрольные вопросы по теме:

1. В чем отличие базовых процедур и механизмов самоорганизации, инструктированного синтеза, и синтеза себе подобных?

2. Фундаментальные причины и предпосылки развития сложных кибернетических систем.

3. Особенности традиционных физико-технических методов и средств хранения и преобразования информации.

4. Особенности хранения и преобразования информации в квантовых системах.

5. Методы и средства синтеза функционально полиморфных структур и их трансформации в гетероструктуры.

6. «Нечисленная» идентификация, как основа инструктированного синтеза сложных гетероструктур с наперед заданными свойствами и пространственными формами.


Тема 5. Специфика построения программно-аппаратных платформ высокопроизводительных вычислительных систем с микропрограммным уровнем доступа.

Ассоциативные конструкции на уровне бит–инструкций. Ассоциативные конструкции на уровне слов–инструкций. Методы и средства обеспечения живучести и восстановления работоспособности вычислительных систем с микропрограммным уровнем доступа. Основные особенности рекуррентных процедур построения тестовых микропрограмм. Основные особенности синтеза тест–данных и анализа откликов бит–процессоров. Системотехнические факторы, определяющие динамику парирования идентифицированных карт отказов. Особенности термального синтеза тестовых микропрограмм в процессе эксплуатационной диагностики. Оценка качества работы подсистемы локализации и идентификации отказов в аппаратных платформах вычислительных систем с микропрограммным уровнем доступа.

Литература:

Систолические структуры: Пер. с англ./Под ред. У.Мура и др.– М.: Радио и связь,1993, 416 с.

Каляев А.В. Многопроцессорные системы с программируемой архитектурой.– М.: Радио и связь.–1984.– 286 с.

Параллельная обработка информации – Т.3: Вычислительные системы, структуры и среды для решения задач большой размерности./ Под ред. В.В. Грицыка.– К.: Наукова думка,1986.– 288с.

Кун С. Матричные процессоры на СБИС: Пер. с англ.– М.: Мир.–1991.–672с.

Контрольные вопросы по теме:

1. Роль и место ассоциативных конструкций в организации управления потоками команд и данных в (сверх)многопроцессорных вычислительных системах.

2. Особенности формирования ассоциативных вычислительных конструкций в иерархических вычислительных системах.

3. Влияние уровня доступа в иерархических вычислительных системах на сложность и качество решения задач диагностики и парирования отказов.

4. Методы снижения размерности задач диагностики в (сверх)многопроцессорных вычислительных системах типа MIMD.

5. Особенности опосредованной диагностики (сверх)многопроцессорных вычислительных систем типа MIMD.

6. Достоинства и недостатки централизованных и распределенных систем резервирования в архитектурах типа MIMD.

7. Достоинства и недостатки встроенных аппаратных средств обнаружения и идентификации отказов в архитектурах типа MIMD.


Заключение. Обобщенная оценка системотехнических условий реализации сложных программно-аппаратных проектов и программ

Литература:

Кун С. Матричные процессоры на СБИС: Пер. с англ.– М.: Мир.–1991.–672с.

Пул П., Оуэнс Ф. Нанотехнологии. – М.: Техносфера., 2004.– 328 с.

Валиев К.А., Кокин А.А. Квантовые компьютеры: надежды и реальность.– Ижевск, НИЦ «Регулярная и хаотичная динамика», 2001, 352 с.

Ожигов Ю.И. Квантовый компьютер и его возможности.– М.: МГТУ «Станкин», 1999, 57с.

6. Тематика контрольных работ и домашнего задания
   

а) состав и характеристики задач практической части курса:

Задание 1. Исследовать эффективность выполнения векторно-матричных операций в зависимости от вычислительного алгоритма: поэлементное, построчное и постолбцовое формирование результирующей матрицы с ее транспонированием.

Задание 2. Исследовать эффективность решения задачи транзитивного замыкания в зависимости от затрат на управление ходом вычислений.

Задание 3. Исследовать эффективность решения задач сортировки от коэффициента распараллеливания вычислений.

Задание 4. Исследовать влияние коэффициента распараллеливания вычислений на их точность.

Задание 5. Исследовать индифферентность и живучесть ассоциативных процессоров с микропрограммных уровнем доступа в зависимости от карты отказов.


б) структура типового домашнего задания:

1. Анализ предметной области использования вычислительной системы с критическими для нее требованиями по производительности, точности и живучести.
   
2. Обоснование и выбор архитектуры, адекватной требованиям задач предметной области.
   
3. Оценка эффективности решения представительной задачи предметной области на перспективной архитектуре, но с использованием классических программно-аппаратных платформ.
   

Приложения: отчеты по практическим заданиям 1–5.


VII. Вопросы для оценки качества освоения дисциплины:


1. Базовый системный фактор постоянного развития средств вычислительной техники.

2. Комплекс социальных условий и научно-технических предпосылок, предопределивших появление и облик первых ЭВМ.

3. Роль машины Тьюринга в становлении и развитии архитектур ЭВМ.

4. Роль булевой алгебры в общей схеме организации вычислений.

5. Роль интенсивных и экстенсивных факторов в повышении пропускной способности вычислительных систем по потокам команд и данных.

6. Что делает и как работает ЭВМ?

7. Главные отличия аналитических и нейроподобных схем «погружения» заданий пользователя на уровень аппаратной реализации?

8. Основные виды издержек, связанные с распараллеливанием вычислений в сверхбольших коллективах вычислителей.

9. Факторы, ограничивающие беспредельный рост коэффициента распараллеливания вычислений.

10. Классификация Флина параллельных архитектур. Достоинства и недостатки.

11. Векторные, векторно-конвейрные и матричные архитектуры.

12. Особенности управления потоками команд и данных в (сверх)параллельных вычислительных системах.

13. Дуализм между потоками команд и данных. Ассоциативные процессоры и системы.

14. Методы и средства организации памяти в параллельных архитектурах.

15. Как изменяется форма представления знаний о предметной области в нейрокомпьютерных технологиях?

16. Основные проблемы применения нейрокомпьютеров в управлении объектами повышенной опасности.

17. Каковы предпосылки эффективного использования нейрокомпьютеров в супрамолекулярной и нанометровой вычислительной технике?

18.Фундаментальные пределы, определяющие возможности развития микроэлектронных технологий.

19. Измерительные схемы как основа спецпроцессоров функциональной электроники.

20. Физико-технические предпосылки распараллеливания вычислений в квантовых системах.

21. Факторы, предопределяющие изменение отношений «ведомый­–ведущий» между физико-техническими, схемотехническими и системотехническими уровнями организации вычислений.

22. В чем отличие базовых процедур и механизмов самоорганизации, инструктированного синтеза, и синтеза себе подобных?

23. Программно-аппаратные платформы разработки сложных вычислительных систем.

24. Особенности нейрокомпиляции.

25. Фундаментальные причины и предпосылки развития сложных кибернетических систем.

26. Особенности традиционных физико-технических методов и средств хранения и преобразования информации.

27. Особенности хранения и преобразования информации в квантовых системах.

28. Методы и средства синтеза функционально полиморфных структур и их трансформации в гетероструктуры.

29. «Нечисленная» идентификация, как основа инструктированного синтеза сложных гетероструктур с наперед заданными свойствами и пространственными формами.

30. Роль и место ассоциативных конструкций в организации управления потоками команд и данных в (сверх)многопроцессорных вычислительных системах.

31. Особенности формирования ассоциативных вычислительных конструкций в иерархических вычислительных системах.

32. Влияние уровня доступа в иерархических вычислительных системах на сложность и качество решения задач диагностики и парирования отказов.

33. Методы снижения размерности задач диагностики в (сверх)многопроцессорных вычислительных системах типа MIMD.

34. Особенности опосредованной диагностики (сверх)многопроцессорных вычислительных систем типа MIMD.

35. Достоинства и недостатки централизованных и распределенных систем резервирования в архитектурах типа MIMD.

36. Достоинства и недостатки встроенных аппаратных средств обнаружения и идентификации отказов в архитектурах типа MIMD.

37. Источники аппаратно-временных издержек при решении задачи транзитивного замыкания.

38. Источники аппаратно-временных издержек при решении задачи о кратчайшем пути.

39. Источники аппаратно-временных издержек при решении задач векторно-матричной алгебры.

40. Источники аппаратно-временных издержек при решении задачи сортировки данных методом пузырька.

41. Источники аппаратно-временных издержек при решении ранговой фильтрации.

42. Источники погрешностей вычислений в ЭВМ.

43. Аффинные преобразования, как средство парирования отказов в вычислительных системах с микропрограммным уровнем доступа.

44. Достоинства и недостатки системы мажоритарного резервирования Дж. Фон–Неймана.

45. Методы и средства обеспечения живучести (сверх)параллельных вычислительных систем.


Автор программы д.т.н., профессор Г.М. Алакоз