Современные информационные технологии/1. Компьютерная инженерия

Магістр Корнух В.В., к.т.н. Лукашенко А.Г., аспірант Зубко І.А., 

к.т.н. Лукашенко В.А, здобувач Лукашенко Д.А,

д.т.н., професор Лукашенко В.М.

Черкаський державний технологічний університет, Україна

СТРУКТУРОВАНИЙ МЕТОД ЯКІСНОЇ ОЦІНКИ БАГАТОПАРАМЕТРИЧНИХ СПІВПРОЦЕСОРІВ

Актуальність теми. Реалізація інноваційних проектів в області виробництва, енергетики, космічних наук і в інших галузях потребує проведення великої, складної та трудомісткої обчислювальної роботи.

Прагнення спростити та прискорити виконання трудомістких обчислень стало причиною появи та розвитку різних спеціалізованих співпроцесорів. Співпроцесори виконують специфічні операції обробки: математичні; графічні; перетворення кодів та інші, зі швидкістю, яка у 100 разів більша ніж мікропроцесор [1, 2].

Співпроцесори широко використовуються для обчислювання функцій класу sin(x), cos(x), tg (x), log (x), e^x та перетворення незваженого коду в двійковий або двійково-десятковий, або у код потрібної функції, або найпростіші арифметичні операції додавання, віднімання, множення та ділення [3]. На ряду з математичними співпроцесорами широко розповсюджені графічні співпроцесори [4], які локально обробляють інформацію у реальному часі при побудові сучасних комп’ютерно-інтегрованих, обчислювально-керуючих, інформаційно- вимірювальних, діагностичних, робототехнічних та інших автоматизованих або автоматичних систем.

Створенню якісних обчислювачів комп’ютерно-інтегрованих систем з високопродуктивними компонентами присвячено багато робіт А.І. Борзенко, А.В. Борескова, І.А. Дичка, В.И. Корнєйчука, К.Г. Самофалова, В.П. Тарасенка, С.А. Полетаєва та інших. Але недостатньо висвітлена технологія визначення виробника з найкращими моделями співпроцесорів. Тому створення структурованого методу якісної оцінки багатопараметричних співпроцесорів являється задачею актуальною.

Метою дослідження є виявлення найкращих моделей співпроцесорів за багатьма параметрами із множини різних фірм виробників та розробників за рахунок процедури візуалізації структурованих гістограм за основними параметрами сучасних моделей та порівняльного аналізу їх якісних характеристик.

Для досягнення даної мети необхідно вирішити наступні задачі:

1. Розробити структуровану таблицю основних параметрів сучасних моделей співпроцесорів відповідних фірм виробників та розробників.

2. Провести порівняльний аналіз якісних характеристик співпроцесорів відповідних фірм виробників та розробників.

3. Побудувати структуровані гістограми за найкращими значеннями визначених параметрів моделей співпроцесорів відповідних розробників та фірм виробників.

4. Виявити оптимальні за сукупністю параметрів моделі співпроцесорів відповідних фірм.

Рішення задачі.

Об’єднання процесорів і арифметичних, графічних та спеціалізованних співпроцесорів дозволяє забезпечити виняткову продуктивність комп’ютерно-інтегрованих систем при реалізації інноваційних проектів в області виробництва, енергетики, оборонної техніки, медицини та в інших галузях завдяки візуалізації та паралельній обробці інформації [3-5].

На прикладі досліджень графічних співпроцесорів в табл. 1 представлені структуровані дані параметрів співпроцесорів за роками відповідних моделей та фірм виробників і розробників за останні шість років. До основних характеристик спеціалізованих співпроцесорів належать кількість ядер (N), об’єм кеш-пам’яті (V_кеш), техпроцес (М), значення частоти (f) співпроцесорів.

Таблиця 1

Структуровані дані параметрів співпроцесорів за роками відповідних моделей та фірм виробників і розробників

QUALCOMM
N	Рік	Модель	Максимальна	Максимальний	Техпроцесс	Частота
п/п			кількість ядер (шт)	об'єм кеш-пам’яті (KB)	(nm)	(MHz)
1	2008	Adreno 200	2	256	65	133
2	2009	Adreno 203	4	256	45	245
3	2012	Adreno 320	16	256	28	400
4	2013	Adreno 330	32	256	28	578
5	2015	Adreno 430	192	256	20	650
6	2016	Adreno 530	256	256	14	650
NVIDIA
N	Рік	Модель	Максимальна	Максимальний	Техпроцесс	Частота
п/п			кількість ядер (шт)	об'єм кеш-пам’яті (KB)	(nm)	(MHz)
1	2008	Tegra	4	8	65	400
2	2010	Тegra 2	8	256	40	400
3	2011	Tegra 3	12	256	40	520
4	2013	Tegra 4	72	256	28	578
5	2014	Tegra K1	192	256	20	950
6	2016	Tegra X1	256	256	20	950
Imagination Technologies
N	Рік	Модель	Максимальна	Максимальний	Техпроцесс	Частота
п/п			кількість ядер (шт)	об'єм кеш-пам’яті (KB)	(nm)	(MHz)
1	2008	SGX540	2	128	65	200
2	2010	SGX545	2	128	32	533
3	2012	G6200	4	256	28	533
4	2014	G6050	8	256	28	650
5	2015	GXA6850	16	512	20	675
6	2016	GT7900	32	512	16	800
ARM
N	Рік	Модель	Максимальна	Максимальний	Техпроцесс	Частота
п/п			кількість ядер (шт)	об'єм кеш-пам’яті (KB)	(nm)	(MHz)
1	2008	Mali-200	1	128	40	500
2	2010	Mali-T604	4	256	32	533
3	2012	Mali-T658	8	256	28	595
4	2013	Mali-T760	16	2 000	28	650
5	2015	Mali-T860	16	2 000	28	650
6	2016	Mali-T880	16	2 000	16	850

На базі приведених параметрів співпроцесорів відповідних моделей та фірм виробників і розробників проведено порівняння їх якісних характеристик, результати яких зведені в табл.2.

Таблиця 2

Якісні характеристики співпроцесорів різних фірм виробників та розробників

№ п/п	Виробники та розробники співпроцесорів	Переваги існуючих співпроцесорів	Недоліки існуючих співпроцесорів
1	Qualcomm	Найбільша динаміка зменшення техпроцесу, та росту частоти, висока динаміка збільшення кількості ядер, при порівнянні з виробниками за № 2, 3, 4.	Відсутня динаміка росту кеш-пам’яті при порівнянні з виробниками за № 3, 4
2	ARM	Висока частота роботи співпроцесорів в кожному поколінні, найбільша динаміка росту об’єму кеш-пам’яті в порівнянні з виробниками за №1, 3, 4	Найменша динаміка росту частоти і зменшення техпроцесу при порівнянні з виробниками за №1, 3, 4
3	NVIDIA	Найбільша частота співпроцесорів в останньому поколінні, найбільший приріст кількості ядер в порівнянні з виробниками за № 1, 2, 4.	Відсутня динаміка росту кеш-пам’яті при порівнянні з виробниками за № 2, 4
4	Imagination Technologies	Найбільша динаміка росту частоти при порівнянні з виробниками за № 1, 2, 3.	Найменша динаміка росту кількості ядер в порівнянні з виробниками за № 1, 3

На основі аналізу множини приведених параметрів достатньо важко визначити за багатьма значеннями параметрів та різними фірмами найкращу модель співпроцесору.

Для усунення цього недоліку пропонується використати метод візуалізації та побудувати структуровані гістограми з найкращими значеннями визначених параметрів моделей співпроцесорів відповідних розробників та фірм виробників, які приведені на рис. 2.

Рис .2. Структуровані гістограми кількості ядер, розмірів кеш-пам’яті, частоти, технології виробництва для моделей співпроцесорів різних фірм виробників та розробників

На основі аналізу гістограм (рис. 2), що представляють найкращі параметри (кількість ядер, об’єм кеш-пам’яті, частота, технологія) співпроцесорів фірм виробників та розробників: QUALCOMM, NVIDIA, Imagination Technologies, ARM визначено, що модель Adreno 530 фірми Qualcomm є оптимальною моделлю за сукупністю параметрів співпроцесорів.

Висновки

1. Запропоновано синтез основних характеристик співпроцесорів різних фірм виробників та розробників, що дозволяє спостерігати тенденції розвитку співпроцесорів на основі моделей останніх років.

2. Розроблений структурований метод якісної оцінки багатопараметричних співпроцесорів, візуалізація якого прискорює процедуру визначення найкращої моделі за багатьма параметрами та фірму виробника і розробника. В результаті дослідження приведених моделей виявлено, що найкращою моделлю співпроцесора є Adreno 530 фірми Qualcomm.

Література

1. Модель якісної оцінки фірм виробників сопроцесорів / В. А. Лукашенко, А. Г. Лукашенко, Р. Я. Романович, Д. А. Лукашенко // «Інформаційні технології та взаємодії – 2015» : збірник матеріалів II Міжнародної науково-практичної конференції : (3-5 листопада 2015 року, м. Київ, Україна). – Київ : НТУУ «КПІ», 2015. – C. 214-216.

2. Якісна оцінка розвитку технологій сучасних співпроцесорів / В.А. Лукашенко, В.В. Корнух, Т.Ю. Уткіна, В.М. Лукашенко // «Автоматизація та комп’ютерно-інтегровані технології у виробництві та освіті: стан, досягнення, перспективи розвитку – 2016» : збірник матеріалів IV Всеукраїнської науково-практичної Iнтернет-конференції : (14-20 березня 2016 року, м. Черкаси, Україна). – Черкаси : ЧНУ ім. Б. Хмельницького, 2016. – C. 71–73.

3. Пат. на винахід 111808 Україна, МПК (2016.01) G 06F 5/00, G 06F 7/00, G 06F 9/00, H 03K 19/003. Співпроцесор для обчислення значень «прямих» та «обернених» функцій / В. А. Лукашенко, А. Г. Лукашенко, І. А. Зубко, Д. А. Лукашенко, В. М. Лукашенко, К. С. Рудаков; заявник та власник В. М. Лукашенко. - № a 2015 10690; заявл. 02.11.2015.; опубл. 10.06.2016, Бюл. № 11.

Ресурси мережі

4. Графічні прискорювачі: ARM, Adreno, GeForce ULP, PowerVR - [Електронний ресурс]. – Режим доступу : http://gagadget.com/cellphones/14136-graficheskie-uskoriteli-arm-adreno-geforce-ulp-powervr-i-drugie/.

5. Нові графічні процесори ARM - [Електронний ресурс]. – Режим доступу : http://www.ixbt.com/news/hard/index.shtml?18/38/12.