OPTIMIZATION OF COMPUTING PROCESS OF THE ONBOARD COMPUTING SYSTEMS

Relevance of scope of parallel calculations was realized for a long time at the solution of complex scientific and technical challenges, as in connection with low reliability and productivity of computers, and in connection with emergence of the multiprocessor systems and multinuclear processors. The technology of ensuring reliability and high efficiency on the basis of parallel calculations naturally became prevailing in the onboard computing systems (OCS). Now such systems find broad application in aircraft and space equipment, and also in land and water mobile objects. Efficiency of performance of objectives, safety, operational suitability and some other important qualities of mobile objects considerably are defined by ability of the onboard computing system to carry out the functions. Development of the onboard equipment is characterized by constant increase in number of the solved tasks and increase of their complexity, expansion of intellectual and adaptive opportunities. It inevitably leads to complication of BVS, its operating system and the special software. For the period of the solution of the majority of the tasks assigned to BVS rigid temporary restrictions are imposed. Performance of these of the requirement results in need of the organization of parallel computing processes. In this work set of mathematical models, formulations of the tasks and approaches to their decision allowing to construct the schedule of parallel computing process for realization of the information and connected tasks on the multiprocessor onboard computing systems is presented. Models of sets of the solved tasks in the form of the loaded count and in a yarusno-parallel form, the solution of tasks on purposes of the solved tasks to processors and algorithm of drawing up the schedule of parallel computing process are given.

многопроцессорная система, информационно-связанные задачи, ярусно-параллельная форма, параллельный вычислительный процесс, multiprocessor system, information and connected tasks, yarusno-parallel form, parallel computing process

1. Воеводин В.В., Воеводин Вл.В. Параллельные вычисления. СПб.: БХВ - Петербург, 2004. 608 с.

2. Боресков А. В. [и др.] Параллельные вычисления на GPU. Архитектура и программная модель CUDА. М.: Изд-во МГУ, 2012. 336 с.

3. Бурцев В.С. Параллелизм вычислительных процессов и развитие архитектуры суперЭВМ. М.: Изд-во “Нефть и газ”, 1997. 150 с.

4. Таненбаум Э. Распределенные системы. Принципы и парадигмы, Ван Сеен. М.СПб.: Питер, 2003. 877с.

5. Эндрюс Г.Р. Основы многопоточного, параллельного и распределенного программирования. М. Издательский дом «Вильямс», 2003. 512 с.

6. Гергель В.П., Стронгин Р.Г. Основы параллельных вычислений для многопроцессорных вычислительных систем. Н.Новгород, 2001. 386 с.

7. Воеводин В.В., Воеводин Вл.В. Параллельные вычисления. СПб.: BHV, 2002. 486 с.

8. Немнюгин С.А., Стесик О.Л. Параллельное программирование для многопроцессорных вычислительных систем, СПб.: Петербург, 2002. 360 с.

9. Гохрингер Д., Хюбнер М., Бекер Ю. Архитектура адаптивных многопроцессорных системна кристалле: новая степень свободы при проектировании систем и в поддержке при выполнении // Мир радиоэлектроники. М.: Техносфера, 2012. С. 146 - 173.

10. Карпов В.Е. Введение в распараллеливание алгоритмов и программ // Компьютерные исследования и моделирование. 2010. Т. 2 № 3. С. 231 272.

11. Назаров С.В. Операционные системы специализированных вычислительных комплексов: теория построения и системного проектирования. М.: Машиностроение, 1989. 400 с.