Моделирование компьютерных систем

В начале 90-х впервые были изложены и обобщены результаты по практическому созданию завершенной моделирующей среды, ориентированной на использование распределенных и параллельных вычислительных средств [16], как новой парадигмы в области вычислений, что в последующем стало одним из приоритетных направлений исследований и разработок в области компьютерного моделирования.

Исторически сложилось так, что термин “распределённая система имитации” относился к системам, выполняемым на вычислительной системе, узлы которой географически могли находиться на весьма отдалённом расстоянии друг от друга. В этих системах время, которое затрачивалось на передачу сообщений между узлами, было сравнительно велико, а производительность систем - низкая. Термин “параллельная система имитации” применялся к системе имитации, функционирующей на высокопроизводительных вычислительных системах. В этих системах время, затрачиваемое на коммуникацию между узлами, незначительно по сравнению со временем, затрачиваемым на вычисления.

В связи с появлением кластеров рабочих станций, корпоративных и Grid-систем, границы между параллельными и распределёнными системами имитации стираются.

Для решения задачи распределения вычислений между узлами и сокращения времени проведения имитационного эксперимента было предложено:

выполнять параллельно с ходом имитационного эксперимента специализированные функции, а именно: генерацию псевдослучайного числа, управление списком будущих событий, сбор статистических данных (специализированные функции) [17]. Однако, выигрыш во времени в этом случае является небольшим; 

при декомпозиции иерархической модели, происходит декомпозиция события на подсобытия (sub event). Эти подсобытия следует выполнить параллельно (иерархическая декомпозиция) [18]. Выигрыш во времени при декомпозиции модели зависит от самой модели;

выполнять несколько имитационных прогонов последовательной имитационной модели на нескольких процессорах (распараллеливание репликаций) [17] (Рис.4). В этом случае вычислительные узлы должны обладать соответствующими вычислительными ресурсами, для выполнения имитационного прогона всей модели;

Рис.4. Выполнение нескольких имитационных прогонов параллельно

распределить выполнение имитационной модели на несколько процессоров (компьютеров). Это распределение можно назвать ещё распределением на уровне объектов или процессов, в отличие от описанного выше распределения на уровне моделей. “Распределение” на уровне объектов (процессов) модели означает, что часть объектов одной и той же модели выполняется на одном сервере, а часть на других. Сложность реализации такой системы заключается в том, что если в первом случае все объекты выполняются в контексте одного процесса и коммуникации между ними можно легко реализовать, во втором случае объекты должны взаимодействовать через сеть, что усложняет синхронизацию объектов, отладку моделей и саму реализацию этих объектов.

Одним из вариантов развития в данном направлении являются Grid-технологии [19]. Идея состоит в том, чтобы объединить гетерогенные и географически распределенные ресурсы для решения качественно новых задач, в том числе задач моделирования. Например, при моделировании влияния тысяч молекул (потенциальных лекарственных препаратов) на белки при поиске лекарств для определенных болезней [20]. Концепция Grid (название по аналогии с электрическими сетями - electric power grid) предполагает создание компьютерной инфраструктуры нового типа, обеспечивающей глобальную интеграцию информационных и вычислительных ресурсов на основе управляющего и оптимизирующего программного обеспечения (middleware) нового поколения. 

Сейчас Grid-технологии наиболее широко используется для решения задач, требующих интенсивной вычислительной обработки, например для сложного моделирования при разработке новых лекарств, расчете финансовых рисков, автоматизации проектирования и т. д. 

Особый интерес в качестве наиболее ресурсоемких и актуальных объектов моделирования представляют сложные динамические системы (СДС), т.е. системы различной физической природы, с изменяющимися во времени параметрами, отличающиеся большим числом структурных элементов и/или связей между ними, нетривиальным математическим описанием и/или поведением и/или большим числом параметров. Причем, на современном этапе речь уже может идти не просто о тех или иных отдельных компьютерных моделях СДС, а о различных вариантах создания и использования интегрированных моделирующих сред [21].

Следует отметить, что к числу интересных массовых моделирующих средств относятся и интегрируемые в Web-страницы средства моделирования в виде апплетов, глобально доступных через Интернет. Накопление фонда таких моделей должно привести к существенному синергетическому эффекту в области инженерного образования и моделирования. 

Этап 8 (1999-2007) Развитие и усовершенствование разработанных средств моделирования.

Интересным направлением в компьютерном моделировании является виртуальная реальность. Термин «виртуальная реальность» появился еще в конце 70-х годов (так называли трехмерные макромодели реальности, которые создавались с помощью компьютера и давали эффект присутствия человека в виртуальном мире). Первоначально подобные модели применялись в военной области в обучающих целях, например для имитации управления самолетом.

Долгое время весьма высокая стоимость аппаратно-программных комплексов, позволяющих осуществить подобную визуализацию, ограничивала их применение только военными проектами и космической промышленностью. Однако, прогресс и удешевление этих технологий за последние годы, позволили внести концепцию виртуальной реальности и виртуального прототипирования во все отрасли промышленности и бизнеса.

Виртуальная реальность - высокоразвитая форма компьютерного моделирования, которая позволяет пользователю погрузиться в виртуальный мир и непосредственно действовать в нем с помощью специальных сенсорных устройств. Подобные устройства (шлем виртуальной реальности, очки, перчатки, капсулы и т.д.) связывают его движения с аудиовизуальными эффектами, причем, зрительные, слуховые, осязательные и моторные ощущения пользователя заменяются их имитацией, генерируемой компьютером. 

Как показали исследования отечественных и зарубежных авторов, альтернативный мир притягателен для многих именно своей “виртуальностью”. Он дает человеку возможности воевать, заниматься экстремальными видами спорта, приобретать новые навыки и все это без малейших последствий для физического здоровья. 

Заключение

Сила виртуальной реальности состоит в достижении свободы взаимодействия человека с виртуальной средой - там нет принципиальных ограничений в этом плане и можно исследовать и опробовать любой компонент любой пространственной модели (виртуального прототипа). Будучи созданной в компьютере, эта модель, также как и среда, в которой она находится, свободна от ограничений физического пространства и времени.

В настоящее время мы наблюдаем все более массированное применение технологий виртуального прототипирования, т.е. процесса создания виртуальной (электронной) модели объекта, предназначенного для последующего производства, ее всесторонней оценки на этапе наличия виртуального прототипа (например, безопасности, функциональности, технологичности и т.д.), оптимизации технологических процессов его изготовления.

Виртуальные информационные технологии - это лишь одно из возможных направлений дальнейшего развития компьютерного моделирования.

Список литературы

компьютерное моделирование имитационное

Рыбаков Д.С., Дергачёва Л.М. Компьютерное моделирование: задачи оптимизации, “Вестник российского университета дружбы”, №2-3, 2007.

Варжапетян, А. Г. Имитационное моделирование на GPSS/H. -- СПб., 2007.

Бирюков Б. В., Гастеев Ю. А., Геллер Е. С. Моделирование. -- М.: БСЭ, 1974.

Прицкер. А. Введение в имитационное моделирование и язык СЛАМ II. -- М.Мир, 1987.

В Андрианов А. Н., Бычков С. П., Хорошилов А. И. Программирование на языке СИМУЛА-67. М.: -- Наука, 1985.

Л.Бахвалов Компьютерное моделирование: долгий путь к сияющим вершинам?. -- Компьютерра, №40, 1997.

Бусленко Н. П., Шрейдер Ю. А. Метод статистических испытаний. -- М., 1961.

Бусленко Н. П. Моделирование сложных систем. -- Москва, 1961.

Richard E.Nance A history of discrete event simulation programming languages, 1993

Размещено на Allbest.ru