Оптические вычисления - Арратуна Р.
Скачать (прямая ссылка):
свои задания в подходящие моменты времени, обеспечивая информацией
следующие ступени обработки. При этом система синхронизации заставляет
дожидаться окончания работы наиболее медленных звеньев, вызывая
неэффективную работу всего вычислительного устройства
370
Часть IV. Символьные вычисления и искусственный интеллект
в целом. Для того чтобы, так или иначе, избавить пользователя от этого
негативного обстоятельства, требуются соответствующие программные
средства. А именно, необходимы специальные алгоритмы параллельной работы,
устойчивость и точность которых следует сравнить с последовательными
алгоритмами.
Шина
ЗУ
Вход/П
Главный
процессор
Рис. 11.1. Типы параллельных архитектур.
П - процессор; ЗУ - запоминающее устройство; ПК - переключатель
Глава 11. Оптические соединения для обработки в реальном времени 371
Процедура вычислений, связь с устройствами ввода-вывода,
внутрипроцессорная связь - все это должно быть приведено в соответствие с
имеющимися ресурсами с целью их оптимального использования; при этом
существенную роль играет их относительная цена. Это выполняется с помощью
тщательного подбора процессора, канала связи с соответствующей полосой
частот и объема локальной памяти в каждом процессоре. В этом случае также
может оказаться полезной компиляция процедур языка высокого уровня в язык
низкого уровня обработки потока данных, что облегчает распределение
нагрузки.
11.3.2. Преимущества оптических межэлементных соединений
Оптические волокна характеризуются большей шириной полосы частот, чем
кабели вследствие уменьшенной емкостной нагрузки. Широкая полоса частот
делает возможным применение последовательной передачи данных между двумя
быстродействующими процессорами. Это требует меньшего числа соединений,
чем потребовалось бы при использовании параллельных каналов. При
высокочастотной передаче по кабелям генерируется электромагнитное
излучение, вызывающее перекрестные наводки. Кроме того, электромагнитные
поля, проходящие через петли, образованные соединяющими кабелями,
генерируют интерферирующие сигналы. Оптические волокна, однако, обладают
"иммунитетом" к этому типу интерференции волн.
Оптика может иметь преимущество с точки зрения реализации более высокой
степени трехмерной интеграции. Линзы обеспечивают большие значения
коэффициентов разветвления по выходу и объединения по входу, которые
трудно получить в электронике. Высокая степень параллелизма достигается
за счет прохождения изображений через двумерные ПМС. Достигнутый уровень
оптических ПМС позволяет предполагать, что перекрестные переключатели
могут стать доступными по цене, быстродействию и размерам, существенно
превосходя обычные полупроводниковые устройства по характеристикам.
Высказывались предположения, что использование оптики для связи с
интегральными схемами со сверхвысокой степенью интеграции позволит
преодолеть такие проблемы, как ограничение ширины полосы частот на
разъемных соединениях [5] и сложность соединения мультипроцессоров [6]. В
настоящее время промышленность средств связи разрабатывает оптические
переключающие устройства, которые позволят избежать возврата к
электронным устройствам ^переключения света в волоконных структурах.
Оптические цифровые компьютеры с описанными в данной главе конструкциями
могут быть реализованы уже через несколько лет. Другие подходы цифровых
оптических вычислений
372
Часть IV. Символьные вычисления и искусственный интеллект
предлагались, например, для решения задачи "определения ближайшего
соседа" [7], а также применительно к нейронным сетям [8].
11.3.3. Возможность реконфигурации сетей с оптическими переключателями
Жесткая связь, осуществляемая с помощью кабелей, обеспечивает наибольшее
быстродействие системы для реализации как обработки определенного
цифрового сигнала, так и простейшей экспертной системы, но при этом не
обеспечивается требуемая гибкость при использовании различных алгоритмов.
В случае использования десяти и более высокопроизводительных процессоров
[9] шины, связывающие процессоры, входят в насыщение. С точки зрения
соединяющих сетей важным обстоятельством является то, что для некоторых
алгоритмов оказываются эффективными соединения между ближайшими
процессорами, что позволяет снизить затраты на вычисления. Например,
двумерный матричный процессор МРР, созданный в НАСА, оказывается
эффективным для усиления контуров. Систолические матрицы [10, 11],
аналогичные созданным в Университете Карнеги-Меллона [12], в компаниях
ESL [13, 14], Hughes [15], NOSC [16, 17] оказываются эффективными для
решения задач линейной алгебры, вычисления свертки, корреляции и ряда
других операций. Указанные операции, с легкостью допускающие конвейерную
обработку, согласно некоторым прогнозам, в ближайшем будущем будут
преобладать даже в традиционной обработке сигналов. Однако алгоритмы,
требующие более сложных соединений, выполняются менее успешно и с трудом
реализуются в таких процессорах, особенно в автоматических системах.
