Параллельный метод ассемблирования нейронных сетей в подсистеме прогнозирования неисправностей высокопроизводительных вычислительных комплексов
Рассматриваются вопросы повышения эффективности применения искусственных нейронных сетей для прогнозирования сбоев и отказов высокопроизводительных вычислительных комплексов в реальном времени. Особое внимание уделяется многокомпонентным системам со сложной коммутацией и массовым параллелизмом. Для повышения точности прогнозирования сбоев и отказов предлагается параллельный метод ассемблирования нейронных сетей на основе выявления внутренних логических взаимосвязей между различными элементами комплекса и выполнения специальной фрагментации обучающих выборок для каждого яруса. Синтезирован экспериментальный комплекс на базе кластерной системы и проведено сравнительное тестирование различных конфигураций модуля прогнозирования. Задача своевременной диагностики и предсказания нарушений работоспособности специализированных цифровых комплексов приобретает особую значимость, так как серьезные инциденты способны вызвать не только приостановку функционирования аппаратуры, но и утрату критически важных данных.
Авторы: В. Ю. Мельцов, А. К. Крутиков
Направление: Информатика, вычислительная техника и управление
Ключевые слова: вычислительный комплекс, кластерная система, диагностика, прогнозирование отказов, искусственная нейронная сеть, фрагментированная выборка, каскадная архитектура, журнал событий, программный прототип
Открыть полный текст статьи