Все выпуски

Изучается геометрия сплошных сред с внутренними степенями свободы методом подвижного репера Картана. Выводятся условия неразрывности деформаций в форме уравнений структуры для многообразий. Предлагаются определяющие соотношения для жесткопластических сред с внутренними степенями свободы. Доказываются аналоги теорем о предельных нагрузках. Показано применение этих теорем для анализа поведения жесткопластических континуальных оболочек из материалов, обладающих памятью формы. Приведено вычисление предельных нагрузок для оболочек вращения при воздействии внешних сил и при восстановлении формы от нагрева.

Рассматриваются основные положения и выводы динамической теории информации (ДТИ). Показано, что ДТИ дает возможность выявить два существенно важных типа информации: объективную (безусловную) и субъективную (условную). Выделяется два способа получения информации: рецепция (восприятие уже существующей информации) и генерация информации (производство новой). Показано, что процессы генерации и рецепции информации должны происходить в двух разных подсистемах одной когнитивной системы. Обсуждаются основные положения естественно-конструктивистского подхода к моделированию мышления. Показано, что любой нейроморфный подход сталкивается с проблемой «провала в описании «Мозга» и «Разума»», т. е. провала между объективно измеримой информации об ансамбле нейронов («Мозг») и субъективной информацией о сознании человека («Разум»). Обсуждается естественно-конструктивистская когнитивная архитектура, разработанная в рамках данного подхода. Она представляет собой сложную блочно-иерархическую комбинацию, собранную из разных нейропро-цессоров. Основная конструктивная особенность этой архитектуры состоит в том, что вся система разделена на две подсистемы (по аналогии с полушариями головного мозга). Одна из подсистем отвечает за восприятие новой информации, обучение и творчество, т. е. за генерацию информации. Другая подсистема отвечает за обработку уже существующей информации, т. е. рецепцию информации. Показано, что низший (нулевой) уровень иерархии представлен процессорами, которые должны записывать образы реальных объектов (распределенная память) как отклик на сенсорные сигналы, что представляет собой объективную информацию (и относится к «Мозгу»). Остальные уровни иерархии представлены процессорами, содержащими символы записанных образов. Показано, что символы представляют собой субъективную (условную) информацию, создаваемую самой системой и обеспечивающую ее индивидуальность. Совокупность высоких уровней иерархии, содержащих символы абстрактных понятий, дает возможность интерпретировать понятия «сознание», «подсознание», «интуиция», относящиеся к области «Разума», в терминах ансамбля нейронов. Таким образом, ДТИ дает возможность построить модель, позволяющую проследить, как на основе «Мозга» возникает «Разум».

В данной работе мы предлагаем новую эффективную программную реализацию алгоритма расчета трансконтинентального переноса примеси в атмосфере от естественного или антропогенного источника на адаптивной конечно-разностной сетке, концентрирующей свои узлы внутри переносимого облака примеси, где наблюдаются резкие изменения значений ее массовой доли, и максимально разрежающей узлы во всех остальных частях атмосферы, что позволяет минимизировать общее количество узлов. Особенностью реализации является представление адаптивной сетки в виде комбинации динамических (дерево, связный список) и статических (массив) структур данных. Такое представление сетки позволяет увеличить скорость выполнения расчетов в два раза по сравнению со стандартным подходом представления адаптивной сетки только через динамические структуры данных.

Программа создавалась на компьютере с шестиядерным процессором. С помощью симулятора gem5, позволяющего моделировать работу различных компьютерных систем, была произведена оценка масштабируемости программы при переходе на большее число ядер (вплоть до 32) на нескольких моделях компьютерной системы вида «вычислительные ядра – кэш-память – оперативная память» с разной степенью детализации ее элементов. Отмечено существенное влияние состава компьютерной системы на степень масштабируемости исполняемой на ней программы: максимальное ускорение на 32-х ядрах при переходе от двухуровневого кэша к трехуровневому увеличивается с 14.2 до 22.2. Время выполнения программы на модели компьютера в gem5 превосходит время ее выполнения на реальном компьютере в 104–105 раз в зависимости от состава модели и составляет 1.5 часа для наиболее детализированной и сложной модели.

Также в статье рассматриваются подробный порядок настройки симулятора gem5 и наиболее оптимальный с точки зрения временных затрат способ проведения симуляций, когда выполнение не представляющих интерес участков кода переносится на физический процессор компьютера, где работает gem5, а непосредственно внутри симулятора выполняется лишь исследуемый целевой кусок кода.

В данной работе изучаются механизмы рабочей памяти в импульсных нейронных сетях, состоящих из нейронов – интеграторов с утечкой и адаптивным порогом при включенной синаптической пластичности. Исследовались относительно небольшие сети, включающие тысячи нейронов. Рабочая память трактовалась как способность нейронной сети удерживать в своем состоянии информацию о предъявленных ей в недавнем прошлом стимулах, так что по этой информации можно было бы определить, какой стимул был предъявлен. Под состоянием сети в данном исследовании понимаются только характеристики активности сети, не включая внутреннего состояния ее нейронов. Для выявления нейронных структур, которые могли бы выполнять функцию носителей рабочей памяти, была проведена оптимизация параметров и структуры импульсной нейронной сети с помощью генетического алгоритма. Были обнаружены два типа таких нейронных структур: пары нейронов, соединенных связями с большими весами, и длинные древовидные нейронные цепи. Было показано, что качественная рабочая память может быть реализована только с помощью сильно связанных нейронных пар. В работе исследованы свойства таких ячеек памяти и образуемых ими структур. Показано, что характеристики изучаемых двухнейронных ячеек памяти легко задаются параметрами входящих в них нейронов и межнейронных связей. Выявлен интересный эффект повышения селективности пары нейронов за счет несовпадения наборов их афферентных связей и взаимной активации. Продемонстрировано также, что ансамбли таких структур могут быть использованы для реализации обучения без учителя распознаванию паттернов во входном сигнале.

Мощность вычислений традиционно находится в фокусе при разработке крупномасштабных вычислительных систем, в большинстве случаев такие проекты остаются плохо оборудованными и не могут эффективно справляться с ориентированными на высокую производительность рабочими нагрузками. Кроме того, стоимость и вопросы энергопотребления для крупномасштабных вычислительных систем всё ещё остаются источником беспокойства. Потенциальное решение включает в себя использование низко затратных процессоров ARM с маленькой мощностью в больших массивах в манере, которая обеспечивает массивное распараллеливание и высокую пропускную способность, производительность (относительно существующих крупномасштабных вычислительных проектов). Предоставление большего приоритета производительности и стоимости повышает значимость производительности оперативной памяти и оптимизации проекта до высокой производительности всей системы. Используя несколько эталонных тестов производительности оперативной памяти для оценки различных аспектов производительности RAM и кэш-памяти, мы даем описание производительности четырех различных моделей однокристальной системы на основе ARM, а именно Cortex-A9, Cortex-A7, Cortex-A15 r3p2 и Cortex-A15 r3p3. Затем мы обсуждаем значимость этих результатов для вычислений большого объема и потенциала для ARM- процессоров.