简介

分析(分析结果)

广义数字系统-软硬件拓扑映射

功能分析

并行计算(cpu动态算法)

简介

数字计算系统：包括单CPU系统，多CPU系统。多CPU系统又有单主板,多板，多机。多机又分为集群，局域网，城域网，广域网。

数字计算系统一般包括计算，存储，连接（近程）或网络（远程）三部分。

可将这三个技术用排列组合的方式分别构成7类基本系统。若加上硬件数量的不同，软件（操作系统），输入输出（单用户，多用户）等区别可构成多样的数字计算系统。

根据硬件的构成技术区分，有：计算机，数字电路，神经网络等计算系统。模拟电路的实现方式与数字系统不同，但可以借鉴。神经网络的系统结构与系统算法能够被数字系统使用，尽管处理的是模拟数据，但是仍然归在数字系统。这里的数字系统相对模拟系统而言。

分析

设计数字系统，先分析三大系统：电子计算机，神经网络，数字电路。

现在广泛应用的电子计算机，在硬件层次上，应以数据处理为中心。计算机的数据处理方式是确定的，二进制数据具有离散性，整个系统的特点是没有歧义，没有模糊性；而且不同的系统功能用边界分明的器件集中式实现(神经网络节点的组合)，尽管有重构的设计方式，然而在处理数据时，不同的功能在执行过程中区分明确；对全部存储数据的处理使用有选择的，每次一部分的方式，因此，存储与计算功能分区并存；执行的进程是可中断的。计算机系统的特性是多数据无序存储，处理确定数据时从功能器件组中选择与指令完全对应的一个器件执行，系统的执行顺序与中间过程不确定，计算结果确保正确，可验证可再现。

神经网络的计算方式和系统结构与计算机运算器明显不同[1]，具有的特点：并行，分布式，全部节点计算方式无差别，有反馈功能，计算与存储不分离，适合处理无差别的并发数据（例如一桢图像信息），或具有连续性，模拟型的信号。常用在大量数据的复杂数学计算（积分，微分等），还可用在模糊计算和模糊控制上，允许计算非精确数据。神经网络与计算机运算器的区别，不仅在数据执行的顺序，功能器件的无差别重用与无序组合上，而且在适用数据对象的性质，适用的计算类型上。计算机的非存储器件没有记忆性，神经网络的计算有记忆性。若增加数字计算的特性，强化逻辑控制器的对计算的可选择性，神经网络能与计算机系统协调同步完成各自独立使用不能实现的功能。

数字电路是计算机部件的组成基础，因此具有运算器的特征，与神经网络也有相似之处。数字电路用硬件的组合方式与数据的执行顺序代替计算机指令的设置与控制，处理的数据一般没有伴随指令，系统执行的顺序一般没有跳跃性，较少受到时序与系统存储与计算能力的限制，运算速度比计算机快，但是所用的器件总数可能比计算机要多。

可以预计，设计计算系统将不仅仅局限在某一个思想上，泾渭分明，一定是神经网络式分布及数据权重系数计算，数字电路组合器件与计算机结构综合的计算系统。可重构设计[2]在器件级与系统层次都将成为一个基本技术。

计算机功能的实现器件以运算器为核心，包括实现二进制数量计算的加法器，乘法器（一般在协处理器中实现），以及实现二值逻辑计算的逻辑函数发生器。运算器又称为算术逻辑单元(ALU)，实现的方法有两种[3]：①数量计算与数值计算分立实现，分别对应加法器和逻辑函数发生器；②两类计算综合实现，称为以全加器为核心的设计方法，通过设置多位控制信息，区分不同计算。

分析结果

广义数字系统的理论基础是数字函数。数字函数是数字集合论与数字代数的一部分。不同数字计算系统（电子或光）都能用数字函数作为表示，化简，设计推理的工具。

数字函数(数值与数量逻辑函数)的实现不仅在计算机系统，而且在数字电路系统，自动控制等方面都是基础与关键环节。既可使用与或非等逻辑门复合计算方式实现，又可用以组合逻辑为基础的译码器，数据选择器实现，因此数字函数并不完全以数理逻辑和布尔代数为理论基础。布尔代数主要用于设计，给数字系统建模，化简，转换，但并不是数字函数唯一的实现方法，可编程逻辑器件(PLA,MGA等)的构成方法证明了这一点。尽管数字函数不用判断真假，是否矛盾，数理逻辑的方法却是研究数字函数与数字系统的基本工具。现有二值函数的实现方法有很多：专用逻辑门复合(布尔代数方法)；译码器，数据选择器（又称为通用逻辑函数发生器），ROM，可编程逻辑阵列(组合逻辑方法)。

广义数字系统-软硬件拓扑映射

不同的数字系统软硬件结构，系统运行，软硬件功能对应的方式不同。通用计算机系统基本运行方式是软件指令可调用硬件部件，硬件部件可视为硬件函数。因此每一器件可为不同语言编制的程序提供服务，也能够为不同的操作系统提供支持，强调硬件通用性与软件的多样性。因此软硬件拓扑映射要求不高。数字电路中控制信号要求完备专用，不运行软件指令，以输入数据为处理中心，可编程逻辑器件还有结构组建信号，硬件面向功能，因此要求逻辑结构简洁不能有功能的冗余，系统运行速度快，系统使用顺序执行方式，功能与硬件构成是一一对应的。神经网络一般以层状和片状为基本结构，面向输入数据，节点根据数据特征，聚合成功能处理器件，控制信号由通用节点根据特定的系统算法判定实现，没有专门的控制信号，有一定的自主能力。器件单元冗余度大，功能与结构单一，没有中间结构存储器件，不需要动态存储链接。

因此建立功能，硬件，软件之间的拓扑映射是广义数字系统的实现方法，也可称为实现逻辑（规则，文法）。

软硬件拓扑的一个实现方法。

Cpu功能重构。将cpu分功能使用。例如：设备管理缓冲区用中断，dma，通道技术等技术。新的方法是建立cpu输入/输出功能模块，主要担任输入/输出工作，次要是在cpu功能重构后，担任cpu的其它功能。与软硬件拓扑是一个原理。为cpu建立内部总线通道，cpu将一部分（例如5%），专门用来处理输入/输出功能。在空闲时可担任其它功能。与分时后的综合类似但是不完全一样。因此，Cpu可以按照功能构成一个分比例的器件，例如运算器，I/O功能部件，内存功能部件等。

功能分析

尽管电子计算机的相关观念已经成为常识，但是什么是计算与计算器件，人们始终没有得到明确认识。现存的计算器件与系统有很多，1)数值计算(数字计算并存) 2)相似广义计算:数字电路的可编程逻辑器件(FPGA),数字电视等从模拟计算升级到数字计算的模拟传输-数字计算系统(数字收音机等),嵌入式芯片在持续使用设备中的应用(交通工具,家电,工业制造机器);3)计算系统的延伸: eg.机器人与可控机器助手.在空间拓扑上，伴随不同计算理论,实现方式与体系,还产生不同存储方式与存储器组织结构。

以pc机为例，内存单元集中存放紧致相连，外存则通过数据线与主机相连，与主机是分布关系。 计算器件被控制器调用，属于控制流调度。神经网络则相反，每一个节点包括计算部分和存储部分两个成分， 在系统到达基势时，一般存在一定数量的冗余节点。通过构建聚类有序运算系统，属于数据流驱动。这两个计算系统的有效组合，构建分布与紧致并存，数据流驱动与控制流调度传输方向共存的计算系统，可作为通用神经网络，通用计算机，医院用可控机器人的控制计算部件，甚至智能计算机。

2分布与紧致特性并存的计算系统原型

一个计算器件可用以下特性描述：计算节点，存储节点，连接，运算方向。

神经网络在处理二维图像，曲线数据，字符程序有优势。可构建一个物理平面存储一个平面的数据，平面中每个节点可存储数据也可进行全功能简单计算，要求：

1 可进行字符串计算

2 可进行图像处理，将相关节点聚类成一个矩阵或向量的形式。称为平面计算。

3 可进行类似神经网络的计算：在一个平面上按照某个顺序，使数据逐层向前计算得到输出。

4 可构建不同结构和连接系数的形式，按时间更新，用在机器人的控制系统或者专家系统，智能计算机。

这要求物理平面，可由组合不同节点（构成矩阵）进行加减法，数乘等简单运算，并且可对存储字符进行字符串计算（例如编译器）， 可构建神经网络。存储部分可更新内容也可如cache或内存一样保存数据（具有堆栈段功能）。

1)对于DSP等计算，设定紧致计算器件。2)若调度机器也有计算功能，在平面稀疏存储部分也可实现。紧致计算器件内部不重构，但可组合一类的新器件。数据流方向由调度机同步决定。

如果使用多道方式，那么可以处理不同速率的输入数据，仅仅对实时处理系统是必要的。

3现有四类数字数值计算系统分析

众核处理器

网上介绍的众核处理器系统澄清了三个概念：

1）全功能计算节点概念的扩展。将一个神经网络节点用一个cpu代替。

2）存储与计算单元紧致组合概念的相似实现。

3）明确了通用计算模式神经网络结构概念。

网上介绍一个美国研究人员用多个8位cpu与一个多位powerpc构成一个新的计算器，是对这三个概念的进一步验证，可构成神经网络。

调度机与紧致计算器组合现阶段可用众核处理器实现。存储与计算平面可以由8位或4位cpu构成阵列平面实现。实际结构可不需要大量内存，只用cache。

编译的结果是按照计算的方向和形式，安排数据的存放形式与指令的方式，例如多个节点构成横向连续加的计算器，并将通过调度机，输出到另一个存储阵列。

FPGA实现

宽域节点平面可实现矩阵乘法与其它计算，因此可使用FPGA实现.

光计算与计算机控制器

光计算的特点是并行计算与阵列同步。现有光电混合计算器一般用电路作控制器，但是与光计算单元没有数据交换的功能。计算机控制器则不对计算单元（节点）直接控制.

总结：计算系统分析

1) 运算对象

2) 相关性

*内容相关—组合,语义,位置相关,混合相关

*数据存储与内容相关的冲突

3)通用计算系统CS包括三个子系统存储M，计算C（执行方向D），连接N，CS={M，C(D)，N}

4指令系统分析

尽量少的语句个数。一个指令系统的实现方法：语句间用链接指令链接。语句指令码用数字代替，数字是可执行部件的顺序码，一个数字可对应多个可执行部件。不再进行指令译码。数据传输方向由调度机决定。编译的结果使相关语句构成一个语句段，不相关语句段之间可并行处理。语句中增加双向顺序指针，输出指针。

语句的集合表示方法：if c={0.1} then <c,d>={<0,1>,<1,0>}

执行短语句构成相关长语句段。

5分布与紧致计算并存系统原理

时钟：存储与分散计算部件，调度控制部件，计算部件使用不同的时钟。

指令在部件间传递主要分成：传输与计算两个部分。时钟的不同，主要指传输与计算的周期，起止时间不同，在原体系中指机器周期的长度不同。

指令的传输由调度机完成，并根据计算器件块表（类似路由器表），选择计算器件，

多核多线程CPU与单核控制器是两类不同的调度方式。后者是集中式处理，前者是分布式处理。集中式处理是必要的，即使是最低限度。计算器件可以是分布式。在三维技术还没有广泛应用前，可用多（众）核处理器作为调度机和紧致计算器件，用FPGA作为可计算存储平面。具有功能紧致与数据驱动特性,以数据为中心.

进一步的研究：网格中计算器件的空间拓扑关系，软件语句与硬件结构的拓扑对应关系。神经网络的硬件实现可以用低位cpu代替全功能计算节点，增加调度机实现。

并行计算

cpu动态算法

cpu群的动态算法，以进程为单位，多cpu构成树或者图的动态处理方法。