NEU-2001

Представленная работа является продолжением исследований, результаты которых опубликованы в [1]. Нейронная среда поддержки отказоустойчивости служит для восстановления логической структуры мультипроцессорной системы путем перенастройки процессоров при изменении числа отказавших элементов системы. В работе рассмотрена активная среда самоорганизации, позволившая повысить скорость перенастройки мультипроцессорной системы за счет использования естественного процесса перехода среды в установившееся состояние после ее возбуждения и управления связями между элементами этой среды.

Возбуждение активной среды осуществляется подключением высокого энергетического потенциала в точках пространства, соответствующих отказавшим элементам. При этом к точкам среды, связанным со свободными (резервными) элементами мультипроцессорной системы, постоянно подключен низкий энергетический потенциал. Активная среда представляет собой клеточное пространство, каждая клетка (нейрон) которого связана с процессорным элементом, возбуждающим ее при отказе, и соседними нейронами. Связи с соседними нейронами имеют ту же топологию, как и связи процессорного элемента системы. Это позволяет включить нейрон в состав процессорного элемента, не меняя топологию мультипроцессорной системы.

Нейрон активной среды принимает сигналы возбуждения от соседних нейронов и передает в свою очередь сигналы возбуждения соседям. Особенностью нейрона активной среды является то, что каждый выход нейрона может служить как возбуждающим входом, так и выходом нейрона. Назначение выхода нейрона в каждый момент времени зависит от распределения передаваемых возбуждающих сигналов по связям между нейронами и уровня этих сигналов. Распределение сигналов в среде формируется исходя из того, что в установившемся состоянии среды сумма значений входных и выходных возбуждающих сигналов должна быть равна нулю для всех точек активной среды, к которым не подключен высокий или низкий энергетический потенциал.

Активность каждого входа и выхода нейрона назначается самим нейроном путем вычисления весов как входных, так и выходных возбуждающих сигналов. Определение весов осуществляется путем сопоставления уровней возбуждающих сигналов. При этом входы и выходы, имеющие максимальные значения передаваемых сигналов, становятся активными (имеют вес 1), а остальные входы и выходы переводятся в пассивное состояние (получают нулевой вес).

В результате многократного перераспределения возбуждающих сигналов по нейронным связям и применения операции “MAX” для всех выводов нейронов активной среды формируются непересекающиеся маршруты движения сигналов от нейронов-источников возбуждения (подключенных к высокому энергетическому потенциалу) к нейронам-приемникам возбуждения (подсоединенным к низкому энергетическому потенциалу). Направление, с которого принимается возбуждающий сигнал, указывает для каждого нейрона маршрута на соседний процессорный элемент, функция которого выполняется в данной точке в результате самоорганизации системы.

Нейрон активной среды представляется клеточным ансамблем, каждая клетка которого определяет назначение одного вывода нейрона, его активность и отключает вывод в случае пассивного состояния от точки подсоединения энергетического потенциала. Клетка нейрона состоит из управляющего и коммутационного элементов. Определение состояния вывода выполняется управляющим элементом, а отключение – коммутационным.

Для проведения самоорганизации каждый процессорный элемент должен хранить кроме своего собственного программного модуля модули соседних элементов. Маршрутизаторы процессорных элементов должны обеспечивать поиск необходимого программного модуля по его номеру, а не физическому адресу процессора, в котором модуль в данный момент находится.

Моделирование на ЭВМ продемонстрировало эффективность активной среды поддержки отказоустойчивости для мультипроцессорных систем с распределенным расположением резервных элементов [2]. При рациональном расположении резервных элементов наблюдается существенный выигрыш во времени восстановления работоспособности за счет сокращения числа перенастраиваемых элементов на маршрутах.

Предлагаемая клеточная организация нейрона позволяет активной среде реагировать на возмущения как со стороны мультипроцессорной системы, так и соседних нейронов и переходить в установившееся состояние, соответствующее перестроенной структуре системы, без ее предварительного обучения. Активная среда самостоятельно ищет необходимые веса межнейронных связей и уровни передаваемых возмущающих сигналов. Интегрирование клетки активной среды в многопрограммный процессорный элемент позволяет создать адаптивный модуль, который может служить элементом однородной масштабируемой структуры отказоустойчивого мультипроцессора, самостоятельно устраняющего отказы без использования централизованных средств.

ЛИТЕРАТУРА

1. Колосков В.А., Медведева М.В. Континуально-логические алгоритмы самоорганизации мультимикроконтроллеров с программируемым резервом // Нейроинформатика и ее приложения: Материалы VIII Всероссийского семинара / Под ред. А.Н. Горбаня. Красноярск: ИПЦ КГТУ, 2000. С.83-84.

2. Колосков В.А., Медведева М.В. Клеточная самоорганизация отказоустойчивых мультимикроконтроллеров с программируемым резервом // Автоматика и вычислительная техника. 2000. №6. С.62-72.