Features of the Architecture Implementing the Dataflow Computational Model and Its Application in the Creation of Microelectronic High-Performance Computing Systems


Цитировать

Полный текст

Открытый доступ Открытый доступ
Доступ закрыт Доступ предоставлен
Доступ закрыт Только для подписчиков

Аннотация

At present, high-performance computations are in general use: in the government sector, defense sphere, large-scale concerns and enterprises, commercial entities, etc. From year-to-year, increasing sums are invested in supercomputers and software to rapidly answer any challenges in some field. In general, present-day high-performance computing systems are based on the von Neumann computation model. This, in turn, imposes certain restrictions, in particular, on paralleling computations and, as a consequence, on the creation of effective parallel applications. In this paper, one of the ways of solving this problem is proposed, namely, transition to the original dataflow computation model with a dynamically generated context and its implementation in a parallel dataflow computing system. Peculiarities of the parallel dataflow computing system architecture and the advantages offered by them are described. Such architectures will be in demand when creating new microelectronic high-performance computation systems.

Об авторах

D. Zmeev

Institute for Design Problems in Microelectronics, Russian Academy of Sciences

Email: oku@ippm.ru
Россия, Zelenograd, Moscow, 124365

A. Klimov

Institute for Design Problems in Microelectronics, Russian Academy of Sciences

Email: oku@ippm.ru
Россия, Zelenograd, Moscow, 124365

N. Levchenko

Institute for Design Problems in Microelectronics, Russian Academy of Sciences

Email: oku@ippm.ru
Россия, Zelenograd, Moscow, 124365

A. Okunev

Institute for Design Problems in Microelectronics, Russian Academy of Sciences

Автор, ответственный за переписку.
Email: oku@ippm.ru
Россия, Zelenograd, Moscow, 124365

A. Stempkovskii

Institute for Design Problems in Microelectronics, Russian Academy of Sciences

Email: oku@ippm.ru
Россия, Zelenograd, Moscow, 124365

Дополнительные файлы

Доп. файлы
Действие
1. JATS XML

© Pleiades Publishing, Ltd., 2019

Согласие на обработку персональных данных с помощью сервиса «Яндекс.Метрика»

1. Я (далее – «Пользователь» или «Субъект персональных данных»), осуществляя использование сайта https://journals.rcsi.science/ (далее – «Сайт»), подтверждая свою полную дееспособность даю согласие на обработку персональных данных с использованием средств автоматизации Оператору - федеральному государственному бюджетному учреждению «Российский центр научной информации» (РЦНИ), далее – «Оператор», расположенному по адресу: 119991, г. Москва, Ленинский просп., д.32А, со следующими условиями.

2. Категории обрабатываемых данных: файлы «cookies» (куки-файлы). Файлы «cookie» – это небольшой текстовый файл, который веб-сервер может хранить в браузере Пользователя. Данные файлы веб-сервер загружает на устройство Пользователя при посещении им Сайта. При каждом следующем посещении Пользователем Сайта «cookie» файлы отправляются на Сайт Оператора. Данные файлы позволяют Сайту распознавать устройство Пользователя. Содержимое такого файла может как относиться, так и не относиться к персональным данным, в зависимости от того, содержит ли такой файл персональные данные или содержит обезличенные технические данные.

3. Цель обработки персональных данных: анализ пользовательской активности с помощью сервиса «Яндекс.Метрика».

4. Категории субъектов персональных данных: все Пользователи Сайта, которые дали согласие на обработку файлов «cookie».

5. Способы обработки: сбор, запись, систематизация, накопление, хранение, уточнение (обновление, изменение), извлечение, использование, передача (доступ, предоставление), блокирование, удаление, уничтожение персональных данных.

6. Срок обработки и хранения: до получения от Субъекта персональных данных требования о прекращении обработки/отзыва согласия.

7. Способ отзыва: заявление об отзыве в письменном виде путём его направления на адрес электронной почты Оператора: info@rcsi.science или путем письменного обращения по юридическому адресу: 119991, г. Москва, Ленинский просп., д.32А

8. Субъект персональных данных вправе запретить своему оборудованию прием этих данных или ограничить прием этих данных. При отказе от получения таких данных или при ограничении приема данных некоторые функции Сайта могут работать некорректно. Субъект персональных данных обязуется сам настроить свое оборудование таким способом, чтобы оно обеспечивало адекватный его желаниям режим работы и уровень защиты данных файлов «cookie», Оператор не предоставляет технологических и правовых консультаций на темы подобного характера.

9. Порядок уничтожения персональных данных при достижении цели их обработки или при наступлении иных законных оснований определяется Оператором в соответствии с законодательством Российской Федерации.

10. Я согласен/согласна квалифицировать в качестве своей простой электронной подписи под настоящим Согласием и под Политикой обработки персональных данных выполнение мною следующего действия на сайте: https://journals.rcsi.science/ нажатие мною на интерфейсе с текстом: «Сайт использует сервис «Яндекс.Метрика» (который использует файлы «cookie») на элемент с текстом «Принять и продолжить».