Παράλληλη κατανεμημένη επεξεργασία (κανονικές διατάξεις επεξεργαστών για επαναληπτικούς υπολογισμούς πινάκων και συσχτικές μνήμες)

Abstract

THE FIELD OF ITERATIVE MATRIX CALCULATIONS FINDS NUMEROUS APPLICATIONS IN A VARIETY OF SCIENTIFIC AREAS. WE IDENTIFY THIS SPECIFIC RANGE OF APPLICATIONS BY ENCODING A SERIES OF PROBLEMS THROUGH WELL DEFINED ALGORITHMS AND EQUATIONS. SUBSEQUENTLY, WE PROPOSE THREE CASES OF REGULAR PROCESSOR ARRAYS, WHICH EFFICIENTLY IMPLEMENT THE TARGETED EQUATIONS. THE ARRAYS ARE PRESENTED THROUGH DETAILED DESCRIPTIONS OF THEIR OPERATION AND THROUGH COMPUTATIONAL DIAGRAMS. MOREOVER, WE EMPLOYED THE PTOLEMY ENVIRONMENT IN ORDER TO DESIGN AND SIMULATE THE PROPOSED ARRAYS. THEIR CORRECT FUNCTIONING IS IDENTIFIED AND A COMPARISON IS PROVIDED THROUGH TABULAR REPRESENTATION. AT THE SAME TIME, A PROPOSED METHODOLOGY FOR CREATING REGULAR PROCESSOR ARRAY PROTOTYPES IS PRESENTED. AS REGARDS THE FIELD OF ARTIFICIAL NEURAL NETWORKS, WE PROVIDE AN EXTENSIVE SURVEY OF THE MOST IMPORTANT CASES OF SYSTEMS, WHICH ARE ORIENTED TOWARDS THE EFFICIENT IMPLEMENTATION OF ALGORITHMS OF THE SPECIFIC AREA. FOCUSIONG ON THE CASE OF ASSOCIATIVE MEMORIES, WE PROPOSE EFFICIENT SOLUTIONS FOR BOTH THE RECALL AND LEARNING PHASES, CONSIDERING THEIR UNDERLYING ITERATIVE NATURE. THE DEMANDING PROBLEM OF THE LEARNING PHASE IS EXTENDED WITH TWO MOREIMPLEMENTATIONS. IN THE FIRST CASE, WE UTILIZE METHODS ALSO EMPLOYED IN OUR PREVIOUS PROPOSITIONS, WHILE THE SECOND CASE IMPLEMENTS THE PROBLEM ON ACOMMERCIAL NEUROCOMPUTER. THE COMPARISON AGAINST THE BEST CURRENT REFERENCES PROVES THAT THE PROPOSED SOLUTION REMAINS COMPETITIVE, INSPITE THE IMPOSED LIMITATIONS.

ΤΟ ΠΕΔΙΟ ΤΩΝ ΕΠΑΝΑΛΗΠΤΙΚΩΝ ΥΠΟΛΟΓΙΣΜΩΝ ΠΙΝΑΚΩΝ ΒΡΙΣΚΕΙ ΜΕΓΑΛΟ ΕΥΡΟΣ ΕΦΑΡΜΟΓΩΝΣΕ ΠΟΙΚΙΛΟΥΣ ΕΡΕΥΝΗΤΙΚΟΥΣ ΤΟΜΕΙΣ. ΕΝΤΟΠΙΖΟΥΜΕ ΑΥΤΟ ΤΟ ΠΕΔΙΟ ΤΩΝ ΕΦΑΡΜΟΓΩΝ, ΚΩΔΙΚΟΠΟΙΩΝΤΑΣ ΜΙΑ ΣΕΙΡΑ ΠΡΟΒΛΗΜΑΤΩΝ ΒΑΣΕΙ ΣΥΓΚΕΚΡΙΜΕΝΩΝ ΑΛΓΟΡΙΘΜΩΝ ΚΑΙ ΕΞΙΣΩΣΕΩΝ. ΣΤΗ ΣΥΝΕΧΕΙΑ, ΠΡΟΤΕΙΝΟΥΜΕ ΤΡΕΙΣ ΠΕΡΙΠΤΩΣΕΙΣ ΚΑΝΟΝΙΚΩΝ ΔΙΑΤΑΞΕΩΝ ΕΠΕΞΕΡΓΑΣΤΩΝ, ΠΟΥ ΥΛΟΠΟΙΟΥΝ ΑΠΟΔΟΤΙΚΑ ΤΙΣ ΣΥΓΚΕΚΡΙΜΕΝΕΣ ΕΞΙΣΩΣΕΙΣ. Η ΠΑΡΟΥΣΙΑΣΗΤΩΝ ΔΙΑΤΑΞΕΩΝ ΓΙΝΕΤΑΙ ΤΟΣΟ ΜΕΣΩ ΛΕΠΤΟΜΕΡΩΝ ΑΝΑΛΥΣΕΩΝ ΤΗΣ ΛΕΙΤΟΥΡΓΙΑΣ ΤΟΥΣ,ΟΣΟ ΚΑΙ ΜΕΣΩ ΔΙΑΓΡΑΜΜΑΤΩΝ ΥΠΟΛΟΓΙΣΜΩΝ. ΧΡΗΣΙΜΟΠΟΙΩΝΤΑΣ ΤΟ ΠΕΡΙΒΑΛΛΟΝ PTOLEMY, ΣΧΕΔΙΑΣΤΗΚΑΝ ΚΑΙ ΠΡΟΣΟΜΟΙΩΘΗΚΑΝ ΟΛΕΣ ΟΙ ΠΡΟΤΕΙΝΟΜΕΝΕΣ ΔΙΑΤΑΞΕΙΣ, ΑΠΟΔΕΙΚΝΥΟΝΤΑΣ ΤΗΝ ΟΡΘΟΤΗΤΑ ΤΗΣ ΛΕΙΤΟΥΡΓΙΑΣ ΤΟΥΣ ΚΑΙ ΕΠΙΤΡΕΠΟΝΤΑΣ ΤΗΝ ΠΙΝΑΚΟΠΟΙΗΜΕΝΗ ΣΥΓΚΡΙΣΗ ΤΟΥΣ. ΤΑΥΤΟΧΡΟΝΩΣ, ΠΑΡΟΥΣΙΑΖΕΤΑΙ ΜΙΑ ΠΡΟΤΕΙΝΟΜΕΝΗ ΜΕΘΟΔΟΛΟΓΙΑ ΚΑΤΑΣΚΕΥΗΣ ΠΡΩΤΟΤΥΠΩΝ ΚΑΝΟΝΙΚΩΝ ΔΙΑΤΑΞΕΩΝ ΕΠΕΞΕΡΓΑΣΤΩΝ. ΣΤΟ ΧΩΡΟ ΤΩΝ ΤΕΧΝΗΤΩΝ ΝΕΥΡΟΝΙΚΩΝ ΔΙΚΤΥΩΝ, ΚΑΤΑΓΡΑΦΟΝΤΑΙ ΟΙ ΣΗΜΑΝΤΙΚΟΤΕΡΕΣ ΠΕΡΙΠΤΩΣΕΙΣ ΣΥΣΤΗΜΑΤΩΝ, ΠΟΥ ΠΡΟΣΑΝΑΤΟΛΙΖΟΝΤΑΙ ΣΤΗΝ ΑΠΟΔΟΤΙΚΗ ΥΛΟΠΟΙΗΣΗ ΑΛΓΟΡΙΘΜΩΝ ΤΟΥ ΣΥΓΚΕΚΡΙΜΕΝΟΥΕΡΕΥΝΗΤΙΚΟΥ ΠΕΔΙΟΥ. ΕΣΤΙΑΖΟΝΤΑΣ ΣΤΟΝ ΤΟΜΕΑ ΤΩΝ ΣΥΣΧΕΤΙΣΤΙΚΩΝ ΜΝΗΜΩΝ, ΠΡΟΤΕΙΝΟΥΜΕ ΑΠΟΔΟΤΙΚΕΣ ΥΛΠΟΙΗΣΕΙΣ ΤΟΣΟ ΤΗΣ ΦΑΣΗΣ ΑΝΑΚΛΗΣΗΣ, ΟΣΟ ΚΑΙ ΤΗΣ ΦΑΣΗΣ ΕΚΜΑΘΗΣΗΣ, ΔΕΔΟΜΕΝΗΣ ΤΗΣ ΕΠΑΝΑΛΛΗΠΤΙΚΟΤΗΤΑΣ ΠΟΥ ΕΝΤΟΠΙΖΕΤΑΙ. Η ΑΠΑΙΤΗΤΙΚΗ ΦΑΣΗ ΤΗΣ ΕΚΜΑΘΗΣΗΣ ΥΛΟΠΟΙΕΙΤΑΙ ΚΑΙ ΜΕ ΔΥΟ ΑΚΟΜΗ ΤΡΟΠΟΥΣ. Η ΜΙΑ ΠΕΡΙΠΤΩΣΗ ΠΕΡΙΛΑΜΒΑΝΕΙ ΤΗΝ ΑΞΙΟΠΟΙΗΣΗ ΤΩΝ ΜΕΘΟΔΟΩΝ ΠΟΥ ΧΡΗΣΙΜΟΠΟΙΗΘΗΚΑΝ ΠΡΟΗΓΟΥΜΕΝΩΣ, ΕΝΩ Η ΔΕΥΤΕΡΗ ΚΑΤΑΣΚΕΥΑΖΕΙ ΤΟ ΠΡΟΒΛΗΜΑ ΣΕ ΕΝΑΝ ΥΠΑΡΚΤΟ ΝΕΥΡΟΥΠΟΛΟΓΙΣΤΗ. Η ΣΥΓΚΡΙΣΗ ΜΕ ΤΙΣ ΠΛΕΟΝ ΑΠΟΔΟΤΙΚΕΣ ΤΡΕΧΟΥΣΕΣ ΑΝΑΦΟΡΕΣ ΑΠΟΔΕΙΚΝΥΕΙ ΟΤΙ Η ΠΡΟΤΕΙΝΟΜΕΝΗ ΛΥΣΗ ΠΑΡΑΜΕΝΕΙ ΑΝΤΑΓΩΝΙΣΤΙΚΗ, ΠΑΡΑ ΤΟΥΣ ΕΠΙΒΑΛΛΟΜ