Введение 6
Задачи дипломного проекта 7
1. Обзор нейросетевых методов решения краевых задач для ДУЧП .. 8
1.1. Постановка задачи 8
1.2. Классификация линейных ДУЧП 9
1.3. Метод конечных разностей 11
1.4. Методы решения ДУЧП на основе клеточных нейронных
сетей 13
1.4.1. Клеточные нейронные сети 13
1.5. Выбор метода для исследования и реализации 19
1.6. Выводы 20
2. Выбор типа параллельной системы 21
2.1. Выбор аппаратной платформы 21
2.2. Технология Nvidia CUDA 23
2.2.1. Архитектура ГП NVidia 24
2.2.2. Программная модель CUDA 26
2.3. NVidia NSight 31
2.4. Характеристики вычислительной системы 37
2.5. Выводы 38
3. Разработка алгоритма 39
3.1. Локально-асинхронный метод решения краевых задач ДУЧП с
использованием клеточных нейронных сетей 39
3.2. Исследование погрешности метода 41
3.3. Выводы 43
4. Программная реализация и исследование алгоритма 44
4.1. Последовательная реализация условно-асинхронного
алгоритма 44
4.2. Параллельная реализация условно-асинхронного алгоритма . 45
4.3. Тестирование разработанной программы 55
4.3.1. Сравнение по точности 55
4.3.2. Сравнение по скорости 57
4.4. Выводы 64
5. Технико-экономическое обоснование эффективности НИОКР .... 65
5.1. Введение 65
5.2. Определение этапов работ выполнения НИОКР 66
5.2.1. Календарный график выполнения НИОКР 68
5.3. Анализ структуры затрат НИОКР 69
5.3.1. Материальные затраты 69
5.3.2. Прочие затраты 70
5.3.3. Фонд заработной платы 71
5.3.4. Амортизационные отчисления 71
5.3.5. Отчисления в фонды 73
5.3.6. Полная себестоимость работы 74
5.3.7. Оценка технического уровня НИОКР 75
5.4. Выводы 76
6. Промышленная экология и безопасность 77
6.1. Введение 77
6.2. Основные факторы 78
6.2.1. Параметры микроклимата 78
6.2.2. Требования к уровням шума и вибрации 80
6.2.3. Освещенность 81
6.2.4. Электромагнитное излучение 84
6.2.5. Опасность поражения электрическим током 85
6.2.6. Требования к организации рабочих мест пользователей
разработанного ИП при работе на ПЭВМ 86
6.2.7. Рабочая поза и рабочее место 88
6.2.8. Эргономические требования к дисплею 90
6.2.9. Требования к организации медицинского обслуживания
пользователей ПЭВМ 94
6.2.10. Пожаробесопасность 94
6.3. Расчет системы искусственного освещения 96
6.3.1. Расчет искусственного освещения рабочего места
оператора 96
6.3.2. Утилизация люминесцентных ламп 99
6.4. Выводы 100
Список использованных источников
Численное решение краевых задач для дифференциальных уравнений в частных производных (ДУЧП) является одной из центральных проблем математического моделирования. В силу высокой вычислительной сложности этих задач разработано большое число параллельных методов и алгоритмов их решения, ориентированных на различные классы параллельных вычислительных систем.
В основе любой САПР лежит моделирование проектируемых объектов. Многие используемые в моделях дифференциальные уравнения в частных производных решаются только численными методами. Решение таких уравнений может занимать довольно длительное время, поэтому ускорение в решении подобных уравнений очень важно для развития САПР.
В последние годы происходит интенсивное внедрение в вычислительную практику графических процессоров (ГП), являющихся перспективной архитектурой для выполнения параллельных вычислительных задач. Эту архитектуру можно отнести к подклассу SIMD-систем, параллельных по данным. Архитектура подобных ГП характеризуется большим числом быстрых специализированных ядер, развитой иерархической структурой памяти, низкой латентности и большой пропускной способности памяти.
Вследствие интенсивного внедрения подобных устройств, значительное внимание уделяется разработке параллельных методов и алгоритмов, ориентированных на данную архитектуру.
Дипломный проект посвящен исследованию параллельных методов решения краевых задач ДУЧП и разработке параллельного клеточного асинхронного алгоритма для графических процессоров.
Задачи дипломного проекта
В задачи проекта входит изучение существующих нейросетевых методов решения краевых задач для ДУЧП, создание и адаптация алгоритма под архитектуру ГП и исследование эффективности алгоритма.
Актуальность работы заключается в необходимости разработки новых высокопроизводительных алгоритмов решения краевых задач ДУЧП для параллельных систем.
Новизна работы заключается в проектировании алгоритма и разработки программы для новой архитектуры подкласса SIMD.
1. Б.Б. Нестеренко, М.А. Новотарский Имитационное моделирование
клеточных нейронных сетей // «Штучний штелект» 3’2005. - c.296 - 307.
2. Б.Б. Нестеренко, М.А Новотарский Локально-асинхронный метод
решения уравнений математической физики на клеточных нейронных сетях // «Компьютерное моделирование и интеллектуальные системы», сборник научных трудов, 2007. - c.296 - 307
3. Chua L.O. Cellular Neural Networks. Theory / L.O. Chua, L. Yang // IEEE Transactions on Circuits and Systems. - 1988. - Vol. 35, № 10. - P. 1257¬1272.
4. Chua L.O. CNN: A Paradigm for Complexity. // World Scientific, Singapore, 1998. - 380 p.
5. М.А. Новотарський, Б.Б. Нестеренко Штучш нейронш мережк
обчислення.//- Ки!в: 1нститут математики НАН Украши, 2004. - 408 с.
6. Б.Б. Нестеренко, М.А. Новотарский Решение краевых задач на много-слойных клеточных нейронных сетях// Материалы Седьмой Междуна-родной научно-технической конференции «Искусственный интеллект. Интеллектуальные и многопроцессорные системы — 2006». - Таганрог: Издательство ТРТУ, 2006. - Том 2. - С.229-234.
7. М.А. Боресков, А. А. Харламов Основы работы с технологией CUDA - ДМК Пресс 2010.
8. В.А. Трудоношин Моделирование систем с распределенными параметрами // База и Генератор Образовательных Ресурсов: URL: http://bigor.bmstu.ru/?cnt/?doc=Mkr/base.cou
9. CанПин 2.2.2/2.4.1340-03 - Гигиенические требования к персональным электронно-вычислительным машинам и организации работы. — 2003.
10. CанПин 2.2.2/2.4.1340-03 - Гигиенические требования к персональным электронно-вычислительным машинам и организации работы. — 2003.
11. СНиП 2.04.09-84 Пожарная автоматика зданий и сооружений.— Госстрой СССР, 1984.
12. НПБ 22-96. Установки газового пожаротушения автоматические нормы и правила проектирования и применения. — 1997.
13. ГОСТ 25861-83. Машины вычислительные и системы обработки данных. Требования электрической и механической безопасности и методы испытаний. — 1983.
14. А.Е. Алексеенко, А.М. Казённов Реализация клеточных автоматов «игра Жизнь» с применением технологий CUDA и OpenCL // Компьютерные исследования и моделирование, 2010, Т.2,№3, с. 323-326.