11/10の課題 amkyte/ウェブリブログ

11/10の課題

<< 作成日時： 2005/11/14 17:16 >>

相互結合網

ネットワーク記述言語で記述されたネットワーク記述ファイル，通信ログ(通信記録)，ならびにルーティング・ライブラリを入力とし，相互結合網をシミュレーションする機能を提供している。シミュレータからは，相互結合網の性能評価における一般的な指標(平均遅延時間)とトレース情報を出力する

numerical solver　
numerical solverとは固体解析に有限要素(FE)法や有限ボリューム(FV)法を用いるとして、それを並列化する場合に、粗粒度の分割、つまり領域分割により計算の並列化を行う役割を果たすもの。

natural solver
natural solverとは固体解析に有限要素(FE)法や有限ボリューム(FV)法を用いるとして、それを並列化する場合に、細粒度の分割、つまり内部でのベクトル計算のループを並列化する役割を果たすもの。
Simulation architecture
・標準の形成によって, 標準的なシミュレーションの建築は多くのシミュレーションを開発し、構成して、実行する費用を下げる。それはまたDODのシミュレーションのコミュニティーの共同作用を提供する再使用のための技術、そしてモデル開発をするためのソフトウェアの両方に影響を与える。
Amdahlの式

アムダールの式というのは、ラフに言うと、コンピュータの処理性能は全体のコンピュテーション時間のうち機能の拡張によって高速化される部分の比率に依るというもの。ポイントは、実行するタスクの中の並列化できない＝逐次実行するしかない部分に、タスク全体の実行時間が制約されると指摘している点にある。
そのため、アムダールの式は、マルチコアの有効性に強く結びつく。CPUをマルチコア化して多くの並列処理ができるようにしても、全体のタスクのうち並列化できない部分の比率が多いと、結局CPUが逐次実行をしている時間が長くなってしまい、アムダールの式によってCPU性能が上がらなくなるからだ。つまり、並列化できる部分が多い→アムダールの式の制約が弱まる→マルチコアによる並列化によって性能をアップできる。並列化できない部分が多い→アムダールの式の制約が強まる→マルチコアによる並列化で性能があまりアップできない。といった論理となる。

Subsumtion Architecture
これはモジュールを後から増設できるように設計されている。アーキテクチャそのものというよりも、むしろメタ・アーキテクチャと呼んだほうがいいかもしれない。
図 2 は Brooks らが開発しているロボットを制御するシステムのアーキテクチャの概略である。Brooks らの開発している Mobile Robot は実世界の空間 (オフィス内) で行動し、ソナーを使って障害物を検出、回避する (Brooks は最終的にはこれを様々な用事をこなす雑用係として使えるものにしたいらしい)。システムは 3つの層に分かれており、それぞれの層は「ワイヤー (wire)」と呼ばれる通信路によって接続されている。各層には数個の状態遷移機械 (FSM) が含まれており、それらが相互に情報をやりとりしながら並列に動作する (実際にワイヤーで接続されているのは層ではなく、層の中に含まれる FSM である)。

図2. Mobile robot architecture
各層の中の FSM は非常に簡単な仕組みで動作する。これはいくつかの内部状態と変数をもち、簡単な計算をおこなう。 FSM は入力ワイヤーと出力ワイヤーをもっており、その状態に応じて一定時間おきに出力ワイヤー上にパルス状の信号を送出する。これを別の FSM が捉えることによって通信が成立する。

・遺伝的アルゴニズム
遺伝的アルゴニズムとは、生物が遺伝子を組み替えながら進化していく過程を模したアルゴニズムで、遺伝子に見立てた複数の解答候補を次々に組み替えて最適解を探し出すという手法である。　生物の遺伝情報は、細胞の核にあるDNA（デオキシリボ核酸）に記憶されています。DNAは４種類の塩基（アデニン＝A、グアニン＝G、シトシン＝C、ちみん＝T）からなり、この４種類の塩基の組み合わせ方により、その生物すべてが決まるとされている。生物が進化する（あるいは退化する）とは、DNAにおける４種類の塩基を組み替えるということにつきる。　遺伝的アルゴニズムは、この生物の進化の手法をまねて、最適な解をすばやく見つけようというものである。
・ニューロコンピュータ
ニューロコンピュータとは、脳を構成する神経細胞が神経回線網を張り巡らせることで情報処理を司るという動作を基本原理とするコンピュータである。これは，生体の情報処理原理に基づいて動作する高速処理可能なコンピュータのことで、その動作原理を生体から学び，現在と同様のシリコン系で実現するものである．

(２)Numerical solverとNatural solverの比較
数値計算に用いる‘概念モデル’と‘計算モデル’の組み合わせを数値計算の構造と並列処理の適合性はどうかということである。まず特定のドメインでの問題がありそして次にそれを解くための概念モデルが作られます。そのモデルの種類によって、Numerical solverを用いるか、Natural solverを用いるかが決まっています。
近年では、シミュレーテッドアニーリング、遺伝的アルゴリズ、またはニューラルネットワークなどはNatural solverを用いることが多くなってきました。

参考文献　　http://www.lab3.kuis.kyoto-u.ac.jp/
　　　　　　http://kyu.pobox.ne.jp/softcomputing/ai/words.html

感想　　この課題をやって、主にNumerical solverとNatural solverの違いがわかった。しかし、今回　　　　　の課題は参考文献が全然載っていなかったので大変だった。