Многопроцессорные системы на кристалле (МПСнК) — это микросхемы, где тысячи процессоров работают вместе, соединенные сетью прямо на чипе. Их используют в суперкомпьютерах, центрах обработки данных и для задач искусственного интеллекта.
Из-за дефектов при производстве или износа отдельные части сети могут выйти из строя, создавая «тупиковые» зоны. Поэтому при проектировании важно сразу продумать, как обходить такие неисправные участки.
Для передачи данных применяют разные алгоритмы маршрутизации. Глобальные строят кратчайшие пути, но требуют знания всей структуры сети и много ресурсов. Локальные смотрят только на соседние узлы — они проще, но часто выбирают более длинные маршруты.
Как сообщила порталу Наука Mail пресс-служба ВШЭ, исследователи из Учебной лаборатории систем автоматизированного проектирования МИЭМ ВШЭ и Самарского университета предложили иерархию из восьми локальных алгоритмов, ключевым из которых является LRF-3D. Он оценивает функционирующих соседей и при попадании в локальный тупик делает шаг назад на предыдущую позицию, исключая заблокированное направление. Работа выполнена при поддержке Российского научного фонда (проект № 25−11−00248), результаты опубликованы в журнале IEEE Access.
Принцип работы алгоритма можно сравнить с работой автомобильного навигатора. Если привычная дорога перекрыта, система сразу ищет объезд.
Чтобы подтвердить объективность оценок алгоритма, исследователи протестировали его при 36 сценариях, разбитых на пять функциональных категорий (включая лабиринты, коридоры и случайные сбои).
Эксперименты показали, что при доле неисправных узлов до 50% среднее отклонение длины пути алгоритма LRF-3D от эталонного A* составляет всего 1,64%, что превосходит показатели LOFT по качеству маршрута более чем в 137 раз. При плотности сбоев от 13 до 30% алгоритм успешно доставляет пакеты данных в 86% случаев. По быстродействию алгоритм LRF-3D принимает решения в 16,7 раза быстрее A* и в 22,5 раза быстрее LOFT.
Мы планируем проверить алгоритм на реальных микросхемах и посмотреть, как он влияет на энергопотребление и скорость передачи данных. Если результаты тестов подтвердятся, технология поможет создать новое поколение многопроцессорных систем на кристалле, которые будут работать не только быстрее, но и значительно надежнее даже в сложных условиях.
Ранее Наука Mail рассказывала о том, что центры обработки данных для ИИ могут стать модульными.