Виртуальная потоковая вычислительная система, основанная на информационной модели искусственной нейросети и нейрона

Виртуальная потоковая вычислительная система, основанная на информационной модели искусственной нейросети и нейрона

Иллюстрации

Показать все

Реферат

Изобретение относится к области вычислительной техники и интеллектуальных вычислительных систем и может быть использовано для создания интеллектуальных вычислительных систем, информационные процессы в которых обусловлены модельной и алгоритмической замкнутостью, ограничениями среды вычислений, обменом энергией и информацией и информационной неопределенностью, разработки и осуществления новых форм компьютинга на основе информационной модели искусственной нейросети и нейрона и технологий виртуализации потоковых вычислительных процессов, разработки систем искусственного и вычислительного интеллекта и т.д.

Техническим результатом является расширение функциональных и интеллектуальных возможностей вычислительной системы, повышение надежности их информационной работоспособности в условиях замкнутости, ограничений, обмена и неопределенности, обеспечение нейросетей, возможность реализации динамически расширяемой архитектуры возможности создания сверхсложных интеллектуальных информационных виртуальных виртуальной вычислительной системы, повышение информационной достоверности результатов вычислений и обработки данных. Виртуальная потоковая вычислительная система содержит блок автономно функционирующих процессорных элементов (ПЭ), количество функционирующих ПЭ в конкретный квант физического времени определяется условиями алгоритма вычислительного процесса или его результатом из предыдущего кванта времени, блок двухуровневой виртуальной активной памяти для каждого ПЭ и группы ПЭ, блок общей виртуальной активной памяти, доступной для всех ПЭ, системы координат информационной привязки и поверки результатов (промежуточных и конечных) вычислительного процесса в области двухуровневой виртуальной активной памяти для каждого ПЭ или группы ПЭ.

Известные разновидности потоковых вычислительных систем основаны на модели «чистого потока данных»: статистические ВС и динамические ВС. Общие принципы организации вычислительных процессов в таких ВС направлены на достижение высокой степени параллелизма и обеспечение высокого коэффициента загрузки аппаратных средств, которые являются основными факторами, определяющими эффективность ВС как по ряду технических и алгоритмических характеристик, так и в целом. Разработка и реализация вычислительных процессов для технологий имитационного моделирования различных задач и обработка информации в таких системах на основе моделей последовательных и параллельных алгоритмов осуществляется на вычислениях, которые выполняются посредством строгой логической схемы последовательности дискретных шагов, включая точные данные (точность определяется количеством значащих цифр или символов). Даже при таких строгих допущениях ошибка всего лишь в единственном бите в последовательности операндов или в данных, часто делает результат вычисления безполезным или размытым. Мощные усилия, направленные на устранение или минимизацию таких ошибок средствами аппаратного и программного обеспечения, в основном связаны с решением дилеммы: точность вычислительной системы и успешность предотвращения неустойчивого исполнения, обусловленной такой точностью, которые являются ключевыми величинами в традиционной вычислительной индустрии. Точность и надежность в традиционных последовательных и параллельных вычислительных системах очень далеки от надежной организации вычислительных процессов, синтеза и обработки информации в интеллектуальных живых системах. Остается открытым вопрос о выборе критериев оценки эффективности и надежности алгоритмов, а также и многие другие. Традиционные потоковые вычислительные системы и вычислительные системы для решения потоковых задач функционально являются системами, обладающими высокой вычислительной эффективностью как по техническим характеристикам, так и по алгоритмическому обеспечению. Эффективность достигается, как было отмечено выше, за счет высокой степени параллелизма аппаратного взаимодействия ее элементов и методологии синтеза параллельных схем и алгоритмов вычислительных процессов. Интеллектуальные возможности и интеллектуальная эффективность таких вычислительных систем как интеллектуального инструмента в технологиях организации вычислительных процессов, имитационного моделирования и обработки информации с целью достижения точных и устойчивых результатов, когда диффузия информации локализована в пространственно-временных масштабах, не рассматривались и не исследовались. Также открыты такие вопросы, которые связаны с разработкой информационных моделей потоковых вычислений в условиях модельной и алгоритмической замкнутости, обмена информацией, ограничениями среды вычислений и информационной неопределенности.

В основе причин, порождающих ошибки, обусловленных ключевыми величинами (точность и неустойчивость) вычислительных процессов, лежит тот факт, что традиционно практикуемые технологии последовательных и потоковых вычислений весьма неустойчивы. Эта неустойчивость во многом обусловлена тем, что технологии вычислительных процессов потоковых и скалярных вычислений реализуются без учета информационной динамики объектов среды вычислений, которая определяет событийность пространственно-временных и информационных условий контролируемости вычислительных процессов. В настоящее время достоверно неизвестно, как представляются, хранятся и обрабатываются данные в живых интеллектуальных системах обработки информации, как в них организованы вычислительные механизмы и многие другие вычислительные аспекты. Работы по изучению обозначенных вопросов-секретов ранее и в настоящее время в основном сфокусированы на исследовании биохимических, нейрофизиологических и структурных аспектов информационных процессов в живых нейросистемах. Результаты проводимых исследований позволили идентифицировать лишь некоторые ограниченные вычислительные механизмы, но не получено математического описания логических структур данных для представления информации в таких нейросистемах, не построено общей теории оперирования данными и вычислений в живых нейросистемах. Также не создано, что является наиболее важным, приемлемой общей теории, которая описывала бы вычислительные возможности интеллектуальных живых систем на основе информационных моделей передачи и обработки информации в нейросистемах, которые можно адаптировать для разработки и реализации интеллектуальных вычислительных систем, способных проявлять подобные характеристики обработки информации. Но тем не менее можно с высокой степенью достоверности утверждать, что живые интеллектуальные системы обработки информации реализуют свои функции, в том числе и вычислительные, в условиях замкнутости, ограничений, обмена (энергией и информацией) и неопределенности. Обозначенные условия функционирования живых систем характерны и для потоковых вычислительных систем, которые в настоящее время не реализованы и не описаны ни в одной модели существующих вычислительных систем (реальных и абстрактных).

Основной целью представляемого нами данного изобретения является обеспечение возможности разработки и реализации архитектуры (структуры) виртуальной потоковой вычислительной системы, которая преодолевает недостатки известного уровня техники, а также обеспечение возможности разработки и реализации логической архитектуры (структуры) для виртуальной потоковой вычислительной системы, вычислительные достоинства которой лежат в областях интеллектуальных систем обработки информации и вычислительного интеллекта, обеспечение возможности реализации компонентов виртуальной потоковой вычислительной системы, несущих преимущества информационной модели нейросети [4] как уникальной математической, логической и вычислительной структуры, которую открыл автор настоящего изобретения и которая может являться фундаментальной и научной основой реализации вычислительных процессов виртуальных потоковых вычислений имитационного моделирования и технологий систем обработки информации.

Сущность изобретения

Информационная модель нейросети, как математический и логический прототип интеллектуальной вычислительной системы, имеет важные вычислительные и информационные свойства механизмов вычислительных процессов и позволяет их определить и описать с учетом математических, динамических, информационных и метрологических аспектов, которые не являются очевидными и поддерживают новую парадигму вычислений и осуществления нетрадиционных форм компьютинга с учетом информационной динамики объектов среды вычислений. Эта парадигма обладает новыми вычислительными преимуществами на основе нетрадиционных принципов разработки и реализации различных форм компьютинга, которые позволяют осуществить синтез влияния механизмов параллелизма, виртуализации и интеллектуализации на информационную динамику объектов среды вычислений. Настоящее изобретение раскрывает архитектуру (структуру) виртуальной потоковой вычислительной системы, которая позволяет реализовать эту новую парадигму вычислительного интеллекта и осуществить доступ к этим новым интеллектуальным вычислительным возможностям.

Цели изобретения достигаются, с одной стороны, на основе способа построения виртуальной потоковой вычислительной системы, согласно которому процессорные модули и модули памяти такой системы логически, функционально и информационно взаимодействуют между собой по тем же принципам, что и нейроны в сетевой информационной модели нейросети, определяет ее организацию и реализацию в виде многослойной модульной системы потоковой параллельной обработки данных, где имеется несколько слоев, включая слой процессорных элементов (ПЭ), слой двухуровневой виртуальной оперативной памяти для каждого ПЭ и модуля процессорного слоя и слой общей активной виртуальной памяти для всего процессорного слоя, причем процессорный слой разбивается на виртуальные процессорные модули, а слой общей активной виртуальной памяти - на виртуальные модули памяти, процессорные модули имеют сетевую модель организации информационных связей и выполняют функции интерфейса как между элементами слоев, так и с внешней средой, инициализации вычислительной системы, маршрутизации информации в системе, конфигурации архитектуры виртуальной потоковой вычислительной системы под структуру информационного графа решаемой задачи, восстановления результатов вычислительного процесса при отказе всей системы, отдельных слоев, модулей или элементов, а модули слоя виртуальной оперативной памяти выполняют функции хранения атрибутов модулей, команд, локальной системы координат информационной привязки и поверки результатов (промежуточных и конечных) вычислительных процессов в среде вычислений [5], модули общей активной виртуальной памяти функционально и логически предназначены для хранения глобальной информационной системы координат проверки и поверки и отражения на ней результатов вычислительного процесса на каждом его шаге, а также выполняет буферные функции в операциях тайлинга между модулями слоев, функции виртуальных портов и информационных шлюзов с внешним миром.

Согласно обозначенному способу процессорные модули логически и функционально объединяются и конфигурируются в виртуальную вычислительную структуру с геометрией и топологией связей сетевой информационной модели нейросети и каждый процессорный модуль функционирует в соответствующей ему области информационного пространства координатной системы привязки и поверки результатов, что обеспечивает высокую надежность в работе всей вычислительной системы и достоверность получаемых результатов, а базовыми и образующими элементами модулей виртуальной оперативной памяти и общей виртуальной активной памяти являются виртуальные ячейки двух типов: активные и пассивные виртуальные ячейки. Выполнение логических и арифметических операций в процессорных модулях реализуются по следующим принципам компьютинга: принцип взаимодействия операндов среды вычислений с информационной виртуальной средой [2, 3], принцип виртуальной перспективы в операторе проектирования [1], принцип связанности результатов вычислений [5]: фрактальной и информационной.

А с другой стороны - с помощью структуры виртуальной потоковой вычислительной системы, реализующей новую парадигму вычислительного интеллекта на основе сетевой информационной модели нейросети [4]. Сетевая информационная модель нейросети, с одной стороны, описывает структуру (архитектуру) виртуальной потоковой вычислительной системы в виде глобальной виртуальной информационной динамической сети, в которой характер взаимодействия между элементами на уровнях управления и обмена информацией определяется как процессы с локальным взаимодействием. А с другой - элемент такой сети, формальный нейрон, определяется как локальная виртуальная вычислительная система, которая объединяет ресурсы процессорных элементов и памяти реальной физической вычислительной системы с жесткой или реконфигурируемой архитектурой, логическая и физическая функции которой заключаются в следующем. Во-первых, это локальная виртуальная вычислительная сеть, которая определяет и задает в физической среде реальной потоковой BC вычислительный сервер-домен, т.е. пространство виртуальных адресов-идентификаторов для ее процессорных элементов и соответствующих им сегментов активной памяти. Во-вторых, виртуальный вычислительный сервер-домен задает не только область информационного определения в пространстве виртуальных адресов его активной памяти - его домен, но и определяет в информационных границах адресного пространства домена памяти общую числовую шкалу для вычислительного процесса и цену деления шкалы (числовая точность) - его диапазон. Элементами активной памяти являются виртуальные ячейки различных типов, различающихся по функциональному признаку, логической организации информационному наполнению.

Нейрон в обозначенной архитектуре (структуре) глобальной виртуальной потоковой вычислительной системы (ВПВС) определяется как образующий ее компонент, предназначение и функция которого состоит в следующем: 1) для потоковой параллельной задачи реализует ее выполнение в заданной области возможных значений и фиксированного кванта физического времени; 2) реализация статистической синхронизации вычислительного процесса в нейросети в пределах выделенного кванта реального времени. Нейроны объединяются в виртуальную вычислительную структуру, которая поддерживает вычислительный процесс с динамически изменяемой популяцией активных нейронов в фиксированный и конкретный квант физического времени. Активные нейроны могут реализовывать различные вычислительные процессы в пределах конкретного кванта физического времени, если взаимодействие между ними параметризовано алгоритмом задачи и средой вычислений.

В области активной памяти нейрона задается локальный сегмент (только в режиме чтения), в котором хранится система координат информационной привязки и поверки для результатов вычислений (конечных и промежуточных) [5], отягощенных различного рода ошибками и информационной диффузией в вычислительных технологиях. Геометрическая интерпретация такой системы состоит в том, что она является базовой информационной координатной решеткой, на которой отражается динамика информационных процессов среды вычислений. Узлы такой решетки в широком смысле являются образным и символическим отражением геометрических и информационных свойств динамики процессов среды вычислений [1, 6]. Информационная сущность геометрии узлов на решетке определяет ее как сегмент памяти виртуальных пассивных ячеек фиксированной длины и с неизменяемой в них информацией, т.е. это сегмент констант в виде символьных цепочек. Такой сегмент задает область определения отображения результатов вычислительного процесса в информационном пространстве активной виртуальной памяти среды вычислений - их домен и область значений - диапазон. Введение такой логической схемы организации памяти и вычислительного процесса определяет вычислительные системы с такой архитектурой как виртуальные потоковые вычислительные системы с переменными доменами-диапазонами. Если результаты вычислительного процесса в среде вычислений нейрона выходят за границы диапазона, то происходит взаимодействие с соседним нейроном, в информационный диапазон которого они попадают.

Вычислительные процессы в обозначенных системах квантуются по физическому времени. Длительность квантов может быть произвольной и определяется условиями статистической синхронизации и вычислительного процесса. В каждый квант физического времени количество активных нейронов определяется результатом вычислений в предыдущий квант и условиями задачи.

Виртуальные ячейки активной памяти нейрона, которые не принадлежат системе координат информационной привязки и поверки являются активными ячейками переменной длины с динамически изменяемой информацией в них, т.е. это рабочие виртуальные ячейки. Процесс взаимодействия символьных цепочек, хранящихся в пассивных и активных виртуальных ячейках, определяется как информационный процесс с локальным взаимодействием. Любая операция между ячейками разных типов задается в виде двух операндов - взаимодействия и проектирования. Первым шагом при выполнении операции является реализация процедуры информационного выравнивания символьных цепочек разной длины, которое определяется как взаимодействие со средой. Далее реализуется операция взаимодействия между символьными цепочками и формируется результат, который проектируется в узел базовой координатной решетки. Смысл операции проектирования состоит в следующем. Если информационное расстояние между символьной цепочкой результата операции и узла решетки меньше информационной окрестности узла, то результат находится в этом узле [1, 2, 3].

В соответствии с настоящим изобретением структура виртуальной потоковой вычислительной системы, основанной на информационных моделях формальной нейросети и нейрона, в качестве физической платформы может иметь потоковую вычислительную систему (например, транспьютер и др.) или мультиконвейерную вычислительную систему (с жесткой или реконфигурируемой архитектурой), состоит из процессорных элементов и блока многоуровневой виртуальной активной памяти. Такие виртуальные вычислительные системы поддерживают три фазы виртуализации - виртуальные пространство, изображение и среда вычислений.

Практические следствия использования сетевой информационной модели нейросети и нейрона в технологиях вычислительного интеллекта и новых формах осуществления компьютинга означают, что многие долгое время недостижимые и неизвестные свойства и когнитивные возможности интеллектуальных вычислительных систем обработки и анализа информации в условиях замкнутости, ограничений, обмена и неопределенности становятся доступными уже в готовом виде. Эти свойства и когнитивные возможности обозначенных систем включают в себя способность, подобную живым информационным системам, создания новых форм интеллектуальных потоковых виртуальных параллельных вычислений, новых форм надежности их работоспособности в условиях замкнутости, ограничений, обмена и неопределенности и нового класса компьютерных вычислительных систем. Путем реализации новой вычислительной парадигмы настоящее изобретение не только обеспечивает вычислительные преимущества в областях вычислительного интеллекта и осуществления новых форм компьютинга, но обещает обобщить традиционную вычислительную науку путем перехода к иному стилю рассуждений в терминах информационной динамики и образного представления объектов компьютерных процессов виртуальной среды интеллектуальных вычислений.

Выводы являются как имеющие теоретическое развитие, так и практическое продолжение с широкими и далеко идущими прямыми и непосредственными результатами. Данная технология, с одной стороны, обещает непосредственный прорыв не только в области ИИ и компьютерных наук, но и в понимании механизмов интеллектуальной обработки информации в живых системах. А с другой - она обещает значимые новые результаты во многих других областях, в том числе и в математике и информатике, метрологии, психологии и даже социалогии.

Краткое описание чертежей

Фиг.1 является схематическим (сетевым) представлением сетевой информационной модели нейросети в виде двухмерного «потокового» ориентированного графа.

Для понимания сущности и содержания настоящего изобретения необходимо понимать методологию способа описания и отражения динамики информационных процессов среды вычислений в условиях модельной и алгоритмической замкнутости, обмена (энергией и информацией), информационной неопределенности. Для понимания динамики информационных процессов в вычислительных системах и технологиях необходимо понимать механизм и характер взаимодействия информационных процессов в виртуальной среде вычислений. Для понимания механизмов информационной динамики объектов вычислительных процессов в обозначенных вычислительных системах необходимо понимать динамические, информационные, математические и метрологические аспекты их информационной эволюции, которые формируют методологическую основу и идеологию архитектуры виртуальных потоковых вычислительных систем, основанных на сетевой информационной модели нейросети и нейрона. Поэтому автор настоящего изобретения оперирует используемыми понятиями и сущностями в порядке, который отражает доминирующие факторы новой идеологии разработки виртуальных потоковых вычислительных систем.

Сетевая информационная модель нейросети, которая была разработана автором настоящего изобретения и введена в онтологию теории нейронных сетей [4], задается в виде многомерного "потокового" ориентированного графа с набором входных и выходных информационных связей, а на фиг.1 для лучшего изложения содержания и зрительного восприятия она представлена в виде двухмерного ориентированного графа. Вершины графа соответствуют нейронам сети, а ребра (биорентированные) обозначают логические и физические информационные шины для процессов хранения, "транспортировки" и управления в сети. Определены информационные потоки трех типов: управляющие потоки, информационные потоки, адресные потоки. Организация связей между вершинами удовлетворяет условию, что каждая вершина любого слоя графа (подграфа) имеет связь со всеми вершинами только соседних слоев. Тип информационного взаимодействия между элементами сети определяется как процессы с локальным информационным взаимодействием. Информационно-пространственное взаимодействие элемента сети K_ij с его окружением в сети (см. фиг.1) определено в пределах границ соседних столбцов (слоев, которые в многомерном случае определяются как подграфы). Любой элемент j-го столбца взаимодействует только с элементами (j+1)-го или (j-1)-го столбцов. Для механизма информационного взаимодействия нейрона с его окружением характерны диффузия информации по вертикали и локализация процессов взаимодействия по горизонтали в ограничениях справа и слева. Связи определяют тип информационного взаимодействия: по вертикали - это информационная диффузия, а по горизонтали - локальная динамика со смещением. Функциональные, динамические и топологические свойства информационного взаимодействия ее элементов описываются на двух уровнях: 1) детализации топологии и метрики нейросети; 2) управления и контроля информационной динамикой на элементах нейросети. Область памяти нейрона (домен-прототип нейрона) логически и функционально структурирована и определяется как виртуальная локальная динамическая информационная система или сеть, в которой взаимодействие или функционирование ее элементов описывается не на уровне передачи-приема сигналов, а на информационном уровне: обмен, хранение и генерация информации в каналах хранения и передачи. Нейрон в такой динамической информационной среде определяется как локальная виртуальная вычислительная система или виртуальный процессорный элемент. С математической точки зрения смысл введенной таким образом сущности заключается в следующем. Во-первых, информационным прототипом нейрона в адресном пространстве активной памяти будет сегмент, который задает область его информационного определения в пространстве виртуальных адресов - его домен, и область значений - его диапазон. Во-вторых, элементами памяти таких сегментов являются виртуальные ячейки различных типов, которые различаются по функциональному признаку, логической организации и информационному наполнению. Ячейки, которые относятся к классу пассивных, являются функциональными элементами, т.е. кроме операций хранения и передачи информации на них определены виртуальные операторы информационного взаимодействия, а именно: 1) между ячейками различных типов; 2) между ячейками и информационной средой. Ячейки активного типа являются элементами виртуальной памяти в привычном смысле и определении, т.е. выполняют функции хранения и передачи информации, но логическая структура таких ячеек и организация информации в них динамически изменяется.

Модели алгоритмов и процедур, описывающих информационные процессы на взаимодействующих цепочках символов в информационной среде нейросети, строятся на основе механизма процессов с локальным взаимодействием и метода виртуальной перспективы, которые детально и содержательно описаны в работах автора изобретения [1, 2, 7].

Уровень информационного состояния нейронов определяется оценкой вероятностной меры, заданной на размытом подмножестве информационных признаков пассивных виртуальных ячеек соответствующих сегментов активной памяти. Нейрон определяется в виде подмножества соседних пассивных виртуальных ячеек памяти, которые логически организованны и функционально связаны. Вычислительная и информационная среда нейрона задается подмножеством пассивных и активных виртуальных ячеек в локальной области активной памяти. Если мера на пассивных ячейках сегмента отлична от нуля, то соответствующий элемент нейросети находится в активном состоянии, а в противном случае - в пассивном.

Виртуальная активная память нейросети разбивается на виртуальные ячейки следующих типов. Первый тип - это пассивные ячейки, размерность которых фиксирована и информация в них не изменяется. Они также являются элементами системы информационной привязки. Второй тип - это пассивно-активные ячейки, размерность которых фиксирована и информация в них динамически изменяется. Третий тип - это активные ячейки, размерность которых и информация в них динамически изменяется. Четвертый тип - это активно-пассивные ячейки, размерность которых динамически изменяется, но смысловая информация не изменяется. Характер информационного взаимодействия между символьными цепочками в активных ячейках определяется как процессы с локальным взаимодействием и взаимодействие с виртуальной информационной средой, а тип информационного взаимодействия между цепочками символов задается эволюционным оператором, определенным на информационном пространстве цепочек взаимодействующих символов. Закон информационного взаимодействия между цепочками символов в пассивных и активных ячейках задается в виде двух операторов: оператора взаимодействия и оператора проектирования.

Оператор взаимодействия f определяется между символьными цепочками x_i и x_i+1, хранящимися в активных ячейках, для простой реализации имеет следующий вид:

где x_i - это адрес активной виртуальной ячейки, в которой хранится первый операнд x_i оператора f, а x_i+1 - это адрес активной виртуальной ячейки, где хранится второй операнд x_i+1 оператора f и куда будет записан результат. Следует отметить, что уравнение (1) будет справедливо и для векторной формы.

Оператор проектирования □ задает механизм информационного взаимодействия между символьными цепочками, хранящимися в активных и пассивных виртуальных ячейках, а на фиг.5 представлен схематический чертеж, иллюстрирующий действие оператора □. Здесь z_i - пассивная ячейка, а {m_k} - это подмножество активных ячеек; d_ik - информационное расстояние между символьными цепочками в ячейках z_i и m_k, d_∂on - информационная сфера влияния пассивной ячейки z_i. Для информационных объектов подмножества {m_k} активных ячеек, взаимодействующих с информационным объектом в пассивной ячейке z_i, оператор □ задается в виде следующего обобщенного выражения:

□:{m_k}→z_i, k=1, 2, …

А весовая функция □(z_i) ячейки z_i определяется на основе следующих выражений:

□(z_i)=n_i/□,

где n_i - мощность подмножества {m_k} из множества активных ячеек, попавших в d_∂on - окрестность ячейки z_i, а .

Механизм действия оператора □ заключается в следующем.

Т.к. символьные цепочки в пассивных виртуальных ячейках имеют фиксированную длину всегда меньшую, чем переменная длина цепочек в активных виртуальных ячейках, то вначале реализуется операция информационного "выравнивания" символьных цепочек разной длины. Логическая схема и механизм такой операции определяется, как взаимодействие с информационной средой. Численная оценка информационного расстояния между символьными цепочками, хранящихся в активных и пассивных виртуальных ячейках, вычисляется по следующей формуле:

где M - длина символьных цепочек x_i и x_i+1, w_i - вес i-й позиции символьной цепочки, a _i и b_i - i-е символы цепочек, соответствующих x_i и x_i+1. Если оно не превышает допустимый критерий d_∂on, который является заданной информационной окрестностью символьной цепочки в пассивной виртуальной ячейке, т.е. справедливо неравенство

то считается, что результат действия оператора взаимодействия находится в пассивной виртуальной ячейке, для которого выполняется условие (2).

Информационная окрестность такой пассивной виртуальной ячейки может иметь произвольную морфометрию или топологическую мозаику. Действие механизмов информационного взаимодействия символьных цепочек, хранящихся в активных и пассивных виртуальных ячейках активной памяти, состоит в том, что информация из активных ячеек «проектируется» в пассивные. Это означает следующее: если значение символьной цепочки активной ячейки попадает в информационную окрестность символьной цепочки, хранящейся в пассивной ячейке, то ее информационный вес увеличивается.

Созданная автором настоящего изобретения сетевая информационная модель нейросети и нейрона является методологической основой способов разработки и реализации виртуальных потоковых вычислительных систем и технологий для решения широкого класса потоковых задач в условиях модельной и алгоритмической замкнутости, обмена (энергией и информацией), ограничений аппаратно-программных возможностей и информационной неопределенности на основе осуществлении новых форм компьютинга. Следует отметить, что понятие компьютинг определяется и выражается в терминах фундаментальных принципов, согласно которым - это наука об информационных процессах в компьютерных вычислительных системах.

Практическая реализация новых форм компьютинга в обозначенных условиях, ограничениях и возможностях предполагает, с одной стороны, разработку реальных и виртуальных вычислительных компонент на основе новых логических и топологических архитектур. А с другой стороны - оснащение новых форм компьютинга соответствующим логическим и программным обеспечением, поскольку возникает необходимость разработки как новых логических схем организации потоковых вычислений в условиях замкнутости, ограничений, обмена (информацией и энергией) и неопределенности, так и новых алгоритмов.

Методология настоящего изобретения основана на индуктивном способе разработки виртуальных потовых (параллельных) вычислительных систем и технологий обработки информации и логических схем организации вычислительных процессов. Характер динамики объектов информационных процессов (это процессы с локальным взаимодействием) в обозначенных системах и технологиях и характер их взаимодействия в среде вычислений являются доминирующими факторами идеологии способа их разработки и реализации. Информационными объектами в виртуальной среде потоковых вычислительных систем и технологий являются взаимодействующие цепочки символов (это объекты не числовой природы), а любой формальный объект имитируемой процедуры, операции или задачи в среде вычислений определяется и описывается в виде логической структуры таких цепочек. Среда взаимодействия объектов компьютерных процессов обозначенных вычислительных систем и технологий включает следующие основные атрибуты-посредники: виртуальная логарифмическая переменная, операторы взаимодействия, логическая структура в адресном пространстве физически ограниченной памяти вычислительной системы и другие, которые являются компонентами среды вычислений. С интуитивной и логической точки зрения среда вычислений вмещает в себя все или почти все, что относится к получению результата. Все информационные объекты компьютерных процессов и виртуальная среда вычислений, в которой происходит имитация и процесс получения результата, отражаются и описываются на основе формализма информационной динамики взаимодействующих цепочек символов и принципов построения нетрадиционных вычислительных технологий компьютинга: принцип взаимодействия информационных объектов и принцип виртуальной перспективы [4, 6].

Все, что делается в компьютинге, сводится к некоторой первооснове: берется то, что считается идентификатором потока данных или отдельного элемента и для него относительно среды строится то, что будет считаться его значением. Вычислением считается именно этот процесс построения, а сам компьютинг разрабатывает технологии осуществления построения. Отношения между идентификатором и его значением параметризовано средой вычислений.

Формы осуществления компьютинга в рамках динамических моделей вычислительных технологий (модели динамики взаимодействующих цепочек символов) связаны в первую очередь с разработкой новых схем организации и новых алгоритмов, т.е. имеет место ситуация перехода от последовательных алгоритмов скалярных (распределенных) вычислительных систем к алгоритмам для вычислительных технологий потоковых параллельных виртуальных систем в условиях модельной замкнутости, ограничений обмена и информационной неопределенности.

Основные положения и принципы рассматриваемого подхода для методологии создания виртуальных потоковых (параллельных) вычислительных систем и технологии можно обозначить в следующем виде: основу рассматриваемого подхода в части разработки и реализации новых форм компьютинга составляют принципы взаимодействия информационных объектов среды вычислений на квантовых дискретных информационных пространствах и принципы виртуальной перспективы и взаимодействия объектов среды вычислений с информационной средой вычислительной системы (активная виртуальная память). В рамках обозначенного подхода организация и реализация компьютинга предполагает, что динамическая эволюция взаимодействующих символьных цепочек в среде вычислений определяется на квантовых дискретных информационных пространствах активной памяти вычислительных систем, а множество взаимодействующих и эволюционирующих цепочек символов в ячейках адресного пространства такой памяти, которая является физической средой такого взаимодействия, образуют со средой квантовую дискретную динамическую информационную систему. При формализац