Программирование

Данная работа является дальнейшим развитием исследований по применению функционального программирования для численных методов. В частности, функциональное программирование может помочь в перенесении программ на графические ускорители с технологией CUDA. В предыдущих работах основной упор делался на функторах (и аппликативных функторах). Теоретические основы монадных вычислений излагались, но в настоящей работе основной упор делается на их практическом применении. Один из базовых принципов функционального программирования — активное использование композиции функций, которая позволяет строить из простых функций сложные и, таким образом, упрощает написание сложных программ. Монадные вычисления позволяют строить цепочки сложных вычислений. Такие цепочки — это тоже, в некотором смысле, композиция функций, но на более высоком, монадном уровне (монадная композиция).

Оптимизационные преобразования, выполняемые компилятором, могут нарушать требования по обеспечению согласованности доступа к общей памяти из различных потоков одной многопоточной программы — это приводит к ошибкам, в результате которых поведение программы будет отличаться от ожидаемого. Требования согласованности для того или иного языка программирования называются моделью памяти. Примером ошибки такого класса может быть некорректное изменение порядка выполнения инструкций, которое не влияет на поведение однопоточной программы, но приводит к непредсказуемым результатам в многопоточном случае. Такие ошибки часто трудно обнаружить, поскольку они проявляются редко и существенно зависят от аппаратуры и состояния вычислительной системы. Хотя существуют формальные методы проверки согласованности использования общей памяти, их масштабируемость для промышленного программного обеспечения остается серьезной проблемой. Для верификации многопоточных программ ранее был предложен инструмент MCC, использовавший простой вид статического анализа. В этой статье мы представляем модификацию инструмента MCC, в котором реализован метод проверки моделей для верификации корректности обеспечения согласованности доступа к памяти. Предложенный метод объединяет методы генерации тестовых программ и метод статического анализа программ. Для генерации тестовых программ используется инструмент ОТК, для статического анализа — модифицированная версия инструмента MCC, который проверяет все возможные варианты выполнения сгенерированной тестовой программы, не зависящие от специфики того или иного аппаратного обеспечения. Инструмент был опробован на промышленной виртуальной машине ARK и успешно выявил две реальные ошибки в оптимизации компилятора.

В быстро развивающейся области квантовых вычислений постквантовая криптография (PQC) играет ключевую роль в создании защищенных криптографических систем, устойчивых как к квантовым, так и к классическим компьютерам. В данной статье рассматриваются интеграция и внедрение алгоритмов PQC, таких как Falcon и Dilithium для цифровых подписей, а также Crystal-Kyber для механизмов инкапсуляции ключей. В модели “сервер-клиент” исследование продемонстрировало сервис постквантовой защищенной связи с временем шифрования менее 2 мс, производительностью подписания до 50 мс для небольших файлов и 11 073 мс для больших файлов, а также временем обмена ключами до 16 мс. Эти показатели дают глубокое понимание устойчивости и безопасности предложенных криптографических решений в реальных условиях.

В данной работе предложен подход к поиску сбалансированных наборов модулей специального типа для высокоскоростной цифровой фильтрации сигналов в системе остаточных классов (СОК) с использованием блоков усеченного умножения с накоплением. Основная идея заключается в детальном анализе вычислительной задержки как множества модулей СОК по отдельности, так и различных комбинаций этих модулей. Предложенный подход снизил задержку цифровой фильтрации до 60.85% в зависимости от вычислительного диапазона и разрядности модулей СОК, соответствующих 16-, 24-, 32- и 48-битному фильтрам. Разработанные фильтры в СОК могут быть использованы для повышения производительности цифровых устройств, в которых скорость обработки данных является основным приоритетом. Дальнейшие исследования будут направлены на использование предложенных фильтров для решения различных прикладных задач цифровой обработки сигналов и изображений.

В настоящее время мобильные устройства должны соответствовать высоким требованиям по производительности и длительному времени работы без зарядки аккумулятора, что подразумевает низкое энергопотребление. Эти параметры напрямую зависят от частоты процессора: на высокой частоте он способен выполнять больше инструкций за единицу времени, но при этом потребляет больше энергии, и наоборот. В данной работе исследуются современные методы планирования процессов в ядре операционной системы Linux в целях повышения производительности и снижения энергопотребления мобильных устройств. Модифицируется метод планирования процессов ОС Linux, а именно модифицируются: выбор очереди ядра процессора для процесса, выбор частот ядер процессора. В основе модификации лежит решение дискретной двухкритериальной оптимизационной задачи. В качестве критериев оптимизации рассматриваются две взаимосвязанные характеристики: производительность и энергопотребление. Основная идея модификации метода заключается в анализе инструкций выполняемых задач для выявления ситуаций, когда увеличение частоты процессора оказывается неэффективным из-за частых обращений к памяти. Задача решается с определенными ограничениями: не учитываются гетерогенные архитектуры; аппаратная многопоточность не принимается во внимание, т. е. каждое логическое ядро рассматривается как физическое. На основе предложенного метода было разработано программное обеспечение, которое было протестировано на 10 тестах из Rodinia Benchmark Suite. Этот набор тестов используется для оценки производительности компьютеров в различных задачах, таких как вычисления общего назначения, обработка изображений и обработка сигналов. Результаты исследования показали, что применение предложенного подхода позволило снизить энергопотребление мобильного устройства в среднем на 13% и увеличить производительность на 4% по сравнению с существующим планировщиком ядра Linux.