Задача синтеза

Синтез – процесс создания вычислительной системы, наилучшим образом соответствующей своему назначению.

Исходными в задаче синтеза являются следующие сведения, характеризующие назначение системы:

1. Функции, класс решаемых задач;

2. Ограничивающие характеристики (время ответа, …);

3. Критерии эффективности, устанавливающие способ оценки качества системы в целом;

Математически задача синтеза вычислительной системы формируется следующим образом:

- вектор параметров, характеризующий класс решаемых задач.

- вектор параметров, характеризующих конфигурацию системы.

- режим обработки;

- характеристики системы, причем .

- эффективность системы.

- задача синтеза ВС.

В отличие от задачи анализа, направлений на определенные характеристики системы, задача синтеза состоит в формировании параметров конфигурации и режима обработки С, соответствующих параметрам рабочей нагрузкии характеристикам системыY. Для задач синтеза характерно следующее:

1. Предполагается наличие модели F, устанавливающей зависимость между характеристиками системы и параметрами, режимами обработки и рабочей нагрузкой;

2. Задача синтеза представляет собой оптимизационную задачу;

Для решения задачи синтеза её упрощают разделением на несколько этапов, на каждом из которых выявляются отдельные аспекты организации системы.

1. Исходя из назначения системы и состояния элементов базы, определяется класс системы;

2. В выбранном классе систем синтезируется архитектура системы, т.е. определяется состав устройств, их функциональные возможности и технические характеристики;

3. Определяется режим обработки данных и его параметры;

Модели вычислительных систем

Модель – физическая или абстрактная система, адекватно представляющая объект исследования.

В теории ВС используется преимущественно абстрактные модели, т.е. описание системы на некотором языке.

Абстрактная модель, представленная на математическом языке, называется математической моделью.

Модель вычислительной системы обладает двумя свойствами:

1. Адекватность – способность воспроизводить характеристики системы с заданной точностью;

2. Сложность, характеризуемая двумя показателями:

   1. Размерность – число величин, представляющих в модели параметры и характеристики;

   2. Сложность вычислений – связывается с затратами ресурсов ЭВМ и характеризующееся числом процессорных операций и емкостью памяти для хранения информации, относящейся к модели;

Примеры математических моделей:

1. Марковские модели;

2. Модели массового обслуживания;

3. Статистические модели;

Статистические модели

Статистические модели – совокупность способов сбора, анализа и интерпретации данных о некотором объекта или совокупности объектов с целью получения практических или статистических выводов.

На основе эмпирических представлений о свойствах наследуемого объекта и в соответствии с целью исследования определяется состав признаков, характеризующих объект и тип статистической модели. Признаки, посредством которых описывается объект – это величины, соответствующие параметрам X и характеристикам Y. Наблюдением собираются статистические данные и соответственно.