Разработка модели вычислительной системы

Формальная схема и закон функционирования моделируемой вычислительной системы для обработки программ. Составление алгоритма моделирующей программы на языке GPSS и листинга программы для стохастической модели. Верификация программы и анализ результатов.
Краткое сожержание материала:

Размещено на

Размещено на

Задание

В ВЦ через каждые 2+1 мин могут приходить пользователи. Доступ пользователей к ЭВМ осуществляется через 1 из 2 терминалов, которые обслуживают пользователей в течении 6+3, 4+1 мин. соответственно. Если все терминалы заняты, пользователю отказывают в обслуживании. Далее программы поступают в очередь, откуда выбираются для обработки на ЭВМ-1. Если же ЭВМ-1 занята, то программа обрабатывается на ЭВМ-2. Время выполнения задания на ЭВМ - 1 распределено по нормальному закону с параметрами m=2 мин, д=2, на ЭВМ-2 - экспоненциальный закон с параметрами m=1 мин.

Смоделировать процесс обработки на ВЦ 100 заданий. Определить количество обработанных на ЭВМ программ, обслуженных вторым терминалом.

Варьируя параметрами системы, определить её оптимальную структуру, обеспечивающую минимальное время простоя оборудования.

Содержание

Введение

1. Формализация концептуальной модели

1.1 Построение формальной схемы функционирования системы

1.2 Определение закона функционирования системы

2. Алгоритмизация модели и её машинная реализация

2.1 Выбор технических и программных средств моделирования

2.2 Составление алгоритма моделирующей программы

2.3 Описание моделирующей программы для детерминированного варианта модели

2.4 Верификация (тестирование) программы

2.5 Описание моделирующей программы для стохастической модели

3. Получение и интерпретация результатов моделирования

3.1 Планирование машинного эксперимента

3.2 Проведение прогонов модели

3.3 Анализ результатов моделирования

Заключение

Список используемой литературы

Приложение 1

Приложение 2

Приложение 3

Приложение 4

Введение

Современные системы характеризуются большой сложностью и нелинейностью, в связи с чем, многие характеристики могут быть получены, зачастую, только моделированием. С другой стороны, вычислительные системы являются мощным исследовательским инструментом и, в свою очередь, его объектом. Это усложняет моделирование, так как с одной стороны требуются знания методом моделирования, а с другой - хорошее знание процессов, происходящих в самих вычислительных системах. Исследуемые процессы носят чаще всего недетерминистский характер, что, в свою очередь, определяет моделирование случайных явлений и их статистический анализ и отображение.

Курсовое проектирование проводится с целью получения практических навыков моделирования сложных вычислительных систем и сетей.

1. Формализация концептуальной модели

1.1 Построение формальной схемы функционирования системы

Моделируемая система представляет собой систему массового обслуживания с непрерывно - стохастическим законом функционирования.

Следовательно, в качестве аппарата формализации процессов функционирования рассматриваемой системы будем использовать типовую Q - схему /1/. Построим структурную схему системы, используя стандартные обозначения элементов Q - схемы (рис.1). В данной схеме использованы обозначения: И - источник заявок (пользователь), К1 - терминал 1, К2 - терминал 2, К3 - ЭВМ1, К4 - ЭВМ2, N - очередь пользователей к терминалам.

За единицу модельного времени (емв) примем 1 минуту. Общее время моделирования при 100 заданий неизвестно.

1.2 Определение закона функционирования системы

Работу системы отразим временными диаграммами (рис.2). С помощью временных диаграмм рассчитаем ожидаемое значение выходной характеристики - время обработанных 100 заданий.

Через определенное время в ВЦ приходят пользователи. Их обслуживают два терминала в течении 6+3, 4+1 мин. Если терминалы заняты, пользователю отказывают в обслуживании. Далее заявки буферизуются и поступают либо на ЭВМ 1, либо на ЭВМ2, где обрабатываются и далее уходят из системы. На начальном этапе построения модели будем рассматривать детерминированный вариант модели. Для этого при создании детерминированной модели заданной вычислительной системы заменим стохастические потоки их математическими ожиданиями: время приходом пользователей - 2 минуты; время обслуживания 1 терминала - 6 мин; время обслуживания 2 терминала - 4 мин.

Время обработки программы на ЭВМ1 - 2 мин; время обработки программы на ЭВМ2 - 1 мин.

1-х двух пользователей обслуживают 1 и 2 терминалы, 3 пользователю отказывают в обслуживании.

1 терминал обслуживает 6 минут, 2 терминал на 2 минуте захватывает и обслуживает 4 минуты. 4 пользователя обслуживает 1 терминал до 12 минуты, 5 пользователя 2 терминал также до 12 минуты и т д.

Итак, каждый 3-ий пользователь уходит не обслуженным. Обработанные на терминалах заявки поступают для дальнейшей обработки на соответствующую ЭВМ. На ЭВМ1 программы обрабатываются в течении 2 мин, поступая с 1 терминала. До поступления программы 4 пользователя образуется простой размерностью 4 минуты. На ЭВМ2 программы обрабатываются в течении 1 мин, поступая со 2 терминала. До поступления программы 5 пользователя образуется простой размерностью также 4 минуты. За 30 минут работы системы на ЭВМ1 обработаны 4 программы начиная с 6 минуты, простой 4 минуты. На ЭВМ2 также 4 программы начиная с 6 минуты, простой 5 минут. Таким образом, 100 программ будет обработано за: (100*30)/8 = 437,5 емв.

==

Рис.1



Рис.2

2. Алгоритмизация модели и её машинная реализация

2.1 Выбор технических и программных средств моделирования

В качестве технических средств для выполнения курсовой работы по моделированию можно использовать ПЭВМ IBM РС/ТА, принтер, в качестве программное средство -комплексная моделирующая программаа для дискретного и непрерывного компьютерного моделирования (GPSS World Student).

2.2 Составление алгоритма моделирующей программы



2.3 Описание моделирующей программы для детерминированного варианта модели

Данная моделирующая программа составлена на языке GPSS.Здесь были использованы такие операторы как: TRANSFER ALL, ADVANCE, ASSIGN, DEPART и др. Рассмотрим их подробнее.

GENERATE - это блок, через который транзакты входят в модель. Не существует ограничений на число различных блоков GENERATE в одной модели.

Интервал времени между последовательными появлениями транзактов блока GENERATE называют интервалом поступления. Когда транзакт входит в модель через блок GENERATE, интерпретатор планирует время поступления следующего транзакта путем розыгрыша случайного числа в соответствии с распределением интервалов поступления и с последующим добавлением разыгранного значения к текущему значению таймера. При достижении этого значения времени следующий транзакт вводится в модель через блок GENERATE.

TRANSFER позволяет транзакту, в зависимости от условий, заданных в операндах блока, занять устройство.

Блок SEIZE имеет только одно поле (А), которое задает номер или имя устройства. При входе транзакта в блок SEIZE всегда проверяется занято устройство или нет. Если оно свободно, то оно занимается. Устройство свободно до тех пор, пока занимающий его транзакт не войдет в соответствующий блок RELEASE. Блок RELEASE предназначен для освобождения устройства тем транзактом, которым оно было занято.

Блок ADVANCE моделирует задержку вошедшего в него транзакта в течении определенного времени.

Блок ASSIGN является основным средством для задания значений параметров транзактов, он заменяет, увеличивает или уменьшает текущее значение параметра сообщения на заданное значение.

Блок TRANSFER позволяет направить сообщение к любому блоку модели. Он работает в режиме безусловного перехода в данном случае. (ALL).

Блок TERMINATE осуществляет вывод транзактов из системы (подсистемы).

Блоки QUEUE и DEPART описывают объекты типа «очередь». Статистика об очередях собирается в моменты входа сообщения(транзакта) в блок QUEUE (вход в очередь) или в блок DEPART (выход из очереди). Данные блоки являются информационно- статистическими и не влияют на внутренние операции процесса моделирования.

Блок SAVEVALUE сохраняет системные числовые атрибуты по времени моделирования и очередей.

Листинг программы для детерминированной модели представлен в Приложении 1.

2.4 Верификация (тестирование) программы

В результате реализации программы и выдачи отчета результаты работы программы совпали с итогами рассчитанными в пункте -Определение закона функционирования системы. Отчет представлен в Приложении 2.

2.5 Описание моделирующей программы для стохастической модели

Видоизменим программу путем преобразования из детерминированной модели в стохастическую. Для этого детерминированные параметры заменим стохастическими потоками, формирующимися по указанным в задании законам. А именно интервал прихода пользователей 2+1 мин. Обработка на ЭВМ1 2 мин. На ЭВМ2 1 мин. Листинг моделирующей программы со стохастическими законами описан в Приложении 3.

3. Получение и интерпретация рез...