В настоящее время невозможно представить себе сложную автоматическую систему без того, чтобы ее центральную часть не составляли вычислительные машины, выполняющие функции обработки информации и управления. Поэтому очевидна ценность исследований методов ускорения расчетов и повышения производительности вычислительных машин.
Задачу повышения скорости и надёжности вычислений можно рассматривать с двух сторон. С одной стороны это аппаратный уровень, фундаментальными ограничениями на котором являются технические возможности создания элементной базы - уменьшение размеров кристаллов, увеличение частоты синхронизации (тактовой частоты), решение проблем теплоотвода и др. Во многом этот уровень определяется современным состоянием фундаментальных наук, прежде всего, физики. С другой стороны это - математико-алгоритмический уровень вычислений, и фундаментальными ограничивающими факторами здесь выступают, в числе прочих, необходимость последовательного вычисления, когда следующий этап (шаг) частично или полностью зависит от предыдущих шагов. Даже простейшие арифметические операции сложения и умножения (не говоря уже о делении) при реализации их вычислителями с архитектурой фон-Неймана осуществляются побитово, и вычисление каждого последующего бита зависит от результата операции над предыдущими битами. Существуют и другие вычислительные архитектуры, в которых акцент сделан на параллельность и массовость вычислений. Большую популярность сейчас имеют нейронные сети, которые, обладая алгоритмической универсальностью машины Тьюринга, уже доказали своё преимущество в слабо формализованных задачах, связанных с необходимостью обучения. Использование системы остаточных классов (СОК) и модулярных вычислений позволяет существенно увеличить скорость арифметических вычислений за счёт параллельного выполнения операций над остатками.
Долгое время модулярная арифметика рассматривалась как интересный сугубо теоретический вопрос из-за сложности производства вычислительных структур для её реализации. Современное развитие технологии интегральных схем сделало возможным использование модулярной арифметики для многих областей цифровой обработки сигналов, распознавания образов и других задач, требующих интенсивных вычислений [1].
Другие статьи по теме
Генератор последовательности чисел
Тема является весьма актуальной в настоящее время. Так как во
многих областях науки и техники (электроника, электротехника, приборо- и
машиностроение) необходимо использование генераторо ...
Генератор гармонических колебаний RC-типа с мощным выходным каскадом
Значительный прогресс в развитии многих областей науки и техники
обусловлен развитием электроники. В настоящее время невозможно найти какую-либо
отрасль промышленности, в которой не испо ...
Графен в электронике сегодня и завтра
Графен
был экспериментально обнаружен в 2004 г. двумя английскими учеными российского
происхождения - Андреем Геймом и Константином Новосёловым, за что они вскоре
получили Нобелевскую п ...