Обращаясь к проблемам и перспективам создания и применения российской суперкомпьютерной техники, необходимо отметить, что в решении рассматриваемых выше проблем первых двух категорий отечественные разработки на основе микропроцессорной платформы «Эльбрус» [9] не уступают, а по ряду параметров превосходят зарубежные. Архитектурные разработки «Эльбрус» [10] базируются на всестороннем использовании параллелизма и глубокой аппаратно-программной интеграции, создают предпосылки для преодоления отставания в стратегически важной области создания и внедрения суперкомпьютерных технологий. Тем не менее, актуальность проблем эффективного их применения в управлении сложными процессами в различных отраслях в ближайшие годы будет возрастать.
К построению моделей информационного взаимодействия субъектов в проблемном пространстве
Предлагаемая ниже концепция построения широкого класса эволюционно-технологических моделей информационного взаимодействия в проблемном пространстве (рис. 1) основана на следующих исходных предпосылках. Компьютерные технологии являются мощным инструментом, помогающим субъектам (людям и организациям), принимающим решения, эффективно управлять сложными процессами самой различной природы [11]. Эффективность управления базируется на знаниях законов окружающего нас мира. Способность к познанию является одной из фундаментальных особенностей человека. Знания приобретаются в процессе информационного взаимодействия с другими субъектами (обучения) и опыта взаимодействия с окружающим миром. Основным стимулом к приобретению новых знаний является наличие проблем, угрожающих существованию субъекта и ограничивающих возможности его развития. Ценность знаний возрастает в случае, когда знания трансформируются в технологии, которые помогают решить указанные проблемы.
Рис. 1. KIT-модель проблемного пространства:
а - трехмерное временнуе пространство (k - ось знаний, t - ось технологий, i - ось инноваций (стрела времени)); б - ресурсы для самосохранения субъекта и его развития посредством трансформации знаний и технологий в инновации (K - знания, полученные в прошлом, T - доступные технологии, P - проблемы, R - необходимые ресурсы); в - локализация процессов принятия решений (с - ось настоящего, отделяющая прошлое от будущего, A - точка анализа, D - точка принятия решения, B - бизнес-точка (действие), G - цель, H - человеческие ресурсы)
На рис. 2 показана модель информационного взаимодействия субъекта, принимающего решения, с окружающей средой - субъектами, действующими по такому же принципу. Для простоты проблемное пространство представлено в двухмерном временнум пространстве i, c. Субъект представлен в виде замкнутой системы 2, взаимодействующей с внешними субъектами по входным каналам R и K и выходным каналам P и T. По этим каналам субъект принимает или выдает информационные сообщения. Под информационным сообщением понимается любая информация, представленная в виде текстового или графического документа, речевого сообщения, видеофильма и т.п. Принятое сообщение может изменить поведение субъекта. Под поведением субъекта понимается принятие решения. Результатом принятия решения является информационное сообщение, выдаваемое во внешнюю среду по выходным каналам T или P.
Рис. 2. Модель взаимодействия субъекта с окружающей средой:
(1 - потенциальная область деятельности субъекта, 2 - реальная область деятельности субъекта, 3 - внутренняя область деятельности субъекта)
Для реализации моделей данного класса необходимо ввести количественную меру ценности информационного сообщения. Ценность информационного сообщения должна быть тем выше, чем больше ценность сообщений, выдаваемых субъектом во внешнюю среду. Таким образом, предлагаемую модель можно рассматривать как модель системы, обеспечивающей расширенное воспроизводство ценной информации.
Субъект, в соответствии с поставленной целью G, производит анализ А состояния окружающей среды и принимает решение выдать во внешнюю среду собственное сообщение. Субъект анализирует ценность принимаемого информационного сообщения в контексте ранее приобретенных знаний K и стоящих перед ним проблем P. Если знаний недостаточно для решения проблем, субъект принимает решение о генерации нового сообщения и выдаче его во внешнюю среду по каналу P. Поэтому информационные сообщения, передаваемые по каналам P и K, расположенным на рис. 2 слева от оси i, будем называть обучающими информационными сообщениями. Информационные сообщения, передаваемые по каналам R и Т справа от оси i, будем называть индуцирующими информационными сообщениями [12]. Индуцирующие информационные сообщения побуждают субъект принимать адекватные решения с целью привлечения необходимых ресурсов для сохранения жизнеспособности, а обучающие информационные сообщения обеспечивают саморазвитие субъекта.
В модели на рис. 2 все категории информационных сообщений передаются вдоль временных осей i и/или с в любом сочетании. Ось i разделяет информационные сообщения по шкале эволюционного времени. Все принимаемые решения производятся в настоящем, которое находится на пересечении оси i с осью c. Ось c непрерывно перемещается вверх - в будущее; поступающие из внешней среды информационные сообщения могут модифицировать систему знаний K субъекта D, полученную в прошлом, трансформировать ее в технологии T, доставшиеся от прошлого, ставить новые цели G, проблемы P и стратегии R привлечения ресурсов в виде информационных сообщений, направленных в будущее.
Различные субъекты (люди и организации) по-разному воспринимают окружающую действительность, проблемное пространство и время. Поэтому задачи эффективного управления информационными взаимодействиями субъектов имеют чрезвычайно высокую сложность, а для их моделирования потребуются большие вычислительные мощности. Позиционирование субъектов в эволюционно-технологическом пространстве позволяет строить, классифицировать и локализовать процессы управления информационными взаимодействиями. На рис. 3 показаны результаты масштабирования модели, представленной на рис. 2, вглубь путем «делегирования полномочий» принятия решений другим субъектам, способным принимать решения по тем же принципам, но с учетом их различного позиционирования в эволюционно-технологическом пространстве.
Рис. 3. Внутренние циклы управления информационным взаимодействием (Эволюционные циклы: e1 - управление исследованиями, е2 - управление знаниями, е3 - управление проектами, е4 - управление персоналом, е5 - управление ресурсами, е6 - управление производством, е7 - управление бизнесом. Технологические циклы: f1 - управление продвижением, f2 - управление ожиданиями, f3 - управление организацией, f4 - управление операциями, f5 - управление данными, f6 - управление информацией, f7 - управление активами)
Показанная на рис. 3 модель внутренних циклов информационного взаимодействия позволяет анализировать эффективность согласованного поведения субъектов инновационной деятельности, формирования устойчивых взаимосвязей между институтами развития и способствовать формированию сквозных циклов от фундаментальных и прикладных исследований до коммерциализации инновационных технологий.
Дальнейшая формализация предлагаемых моделей может способствовать эффективному использованию создаваемых суперкомпьютерных технологий для решения широкого класса прикладных задач, требующих разной степени масштабирования и локализации вычислительных ресурсов в зависимости от особенностей предметной области.
Литература
1. Brodie M.L. Computer Science 2.0: A New World of Data Management. VLDB '07, September 23-28, 2007, Vienna, Austria.
2. Чернавский Д.С. Синергетика и информация (динамическая теория информации). М., Едиториал УРСС, 2004, 288 с.
3. Черняк Л. На пути к технологиям работы с информацией. - Открытые системы. http://www.osp.ru/text/print/302/4923421.html.
4. Ambuj Goyal, GM, IBM Information Management. By Clint Boulton, January 13, 2006, www.internetnews.com/ent-news/article.php/3577431.
5. ExaScale Computing Study: Technology Challenges in Achieving Exascale Systems. DARPA IPTO Final Report, September 28, 2008, 278 pp.
6. J. Backus, Can programming be liberated from the von Neumann style? A functional style and its algebra of programs. - Comm. ACM 21 8, 1978, pp. 613-641.
7. Rakov S., Shvein A., Signaevskii V. Hintercube: the project of a new generation multiprocessor system. In: «Parallel Computing Technologies. Proceedings of the International Conference. Novosibirsk, USSR, Sept. 7-11, 1991», World Scientific, 1991.
8. Швеин А.А. Информационная и методологическая база Интернет-исследований. Сборник «Интернет - Медиа XXI века. Москва, 2-3 марта 2000 г.».
9. Ким А.К., Фельдман В.М. Вопросы создания суперЭВМ на основе архитектурной платформы «Эльбрус». - «Приборы», 2009, №1(103).
10 Ким А.К., Волконский В.Ю., Груздов Ф.А., Михайлов М.С., Парахин Ю.Н., Семенихин С.В., Слесарев М.В., Фельдман В.М. Архитектура, программное обеспечение и применение компьютеров серии «Эльбрус» - IV Международная научно-практическая конференция «Современные информационные технологии и ИТ-образование». Сборник избранных трудов. МГУ, факультет ВМК, 2009.
11. Управляющие вычислительные комплексы: Учеб. пособие / Под ред. Н.Л. Прохорова 3-е изд. перераб. и доп. М., Финансы и статистика, 2003.
12. Левченко В.Ф. Эволюция биосферы до и после появления человека. СПб., Наука, 2004.