Методологічні особливості побудови паралельно-ієрархічних та ієрарх-ієрархічних мереж на основі кластерних систем з розподіленою обробкою інформації

Abstract

В проведених дослідженнях здійснено аналіз методологічних і прикладних аспектів побудови паралельно-ієрархічних та ієрарх-ієрархічних мереж на основі кластерних систем з розподіленою обробкою інформації. Наведено результати розробки кластерного обчислювального комплексу для виконання паралельно-ієрархічного перетворення інформаційних середовищ із використаннями на кожному host-комп’ютері, за вибором користувача, обчислювальних потужностей як його центрального процесора (CPU), так і відеоадаптера (на основі технологій GPGPU), а також подальшої розробки моделей інтелектуальних паралельно-ієрархічних та ієрарх-ієрархічних нейроподібних систем.

В проведенных исследованиях совершен анализ методологических и прикладных аспектов построения параллельно-иерархических и иерарх-иерархических сетей на базе кластерных систем с распределенной обработкой информации. Приведено результаты разработки кластерного вычислительного комплекса для выполнения параллельно-иерархического преобразования информационных сред с использованием на каждом host-компьютере, по выбору пользователя, вычислительных мощностей как его центрального процессора (CPU), так и видеоадаптера (на базе технологий GPGPU), а также дальнейшей разработки моделей интеллектуальных параллельно-иерархических и иерарх-иерархических нейроподобных систем.

The analysis of methodological and applied aspects of construction of parallel-hierarchical and hierarchhierarchical networks on the base of cluster systems with distributed information processing is carried out in the given researches. The results of development of the cluster computing system for parallel-hierarchical processing of information environments with exploiting by user selection on the each host-computer processing capacities as well CPU, as a video-card (on the base of GPGPU technologies) and future development the models of intelligence parallel-hierarchical and hierarch-hierarchical neural-like systems are given.