Разработка и анализ объектно-атрибутной архитектуры распределенной вычислительной системы с управлением потоком данных тема диссертации и автореферата по ВАК РФ 05.13.15, кандидат технических наук Салибекян, Сергей Михайлович

• Салибекян, Сергей Михайлович
• кандидат технических наук
• 2012

Оглавление диссертации кандидат технических наук Салибекян, Сергей Михайлович

Список определений, обозначений и сокращений.

Введение.

Глава 1. Обзор существующих решений dataflow.

1.1 Аппаратные решения dataflow.

1.1.1 Классификация аппаратных систем dataflow.

1.1.1.1 Классификация по количеству фон неймановских команд, помещенных в узле потокового графа.

1.1.1.2 Классификация по способу реализации потокового графа.

1.1.1.3 Dataflow-системы с памятью программ.

1.1.1.3.1 Статический dataflow (поток данных с одним токеном на дуге).

1.1.1.3.2 Динамический dataflow (поток с тегированными токенами).

1.1.1.3.3 Память с явной адресацией токенов (память фреймов).

1.1.1.4 Организация доступа к данным в системах с памятью программ.

1.1.1.5 Классификация по структуре вычислительных узлов.

1.1.1.6 Основные проблемы машин с памятью команд.

1.1.1.7 Классификация по виду коммутационной среды.

1.1.1.8 Гибридные архитектуры, сочетающие потоки команд и данных.

1 1 1.8.1 Крупнозернистый поток данных (coarse-grained dataflow)

1.1.1.8.2 Тредовые системы.

1.1.1.8.3 RISC поток данных.

1.1.1.8.4 Использование сложных машинных операций.

1.1.2 Анализ аппаратных решений dataflow.

1.2 Программные решения dataflow.

1.2.1 Функциональная парадигма.

1.2.1.1 U-язык.

1.2.1.2 LUCID.

1.2.1.3 ID.

1.2.1.4 VAL.

1.2.1.5 SISAL.

1.2.1.6 POST.

1.2.1.7 ПИФАГОР.

1.2.1.8 Mozart.

1.2.2 Объектно-ориентированные языки программирования.

1.2.3 DCF.

1.2.4 Модель акторов.

1.2.5 Графическое программирование.

1.2.13 Анализ программных решений dataflow.

1.3 Выводы и задачи дальнейшего исследования.

Глава 2. Атрибутная и объектно-атрибутная архитектуры.

2.1 Атрибутная архитектура.

2.1.1 Основные понятия атрибутной архитектуры.

2.1.2 Описание атрибутной архитектуры.

2.1.3 Параллельный режим работы атрибутного процессора.

2.1.3 Основные типы ФУ.

2.1.3.1 Генератор атрибутов (ГА).

2.1.3.2 Регистр.

2.1.3.3 Целочисленное арифметико-логическое устройство (АЛУ).бб

2.1.3.4 Устройство доступа к оперативной памяти.

2.1.4 Простейший А-процессор.

2.1.5 Распределенное управление в А-архитектуре.

2.1.6 Пример работы А-системы с распределенным управлением.

2.1.7 Приемы реализации атрибутных систем с децентрализованным управлением.

2.1.7.1 ФУ Вентиль."

2.1.7.2 Шлюзование.

2.1.8 Математическая модель А-архитектуры.

2.1.8.1 Статическая модель А-архитектуры.

2.1.8.2 Динамическая векторная модель А-архитектуры.

2.1.8.3 Матричная динамическая модель А-архитектуры.

2.1.8.4 ВременнОе численное моделирование.

2.1.8.5 Численное моделирование.

2.1.8.6 ВременнОе моделирование.

2.2 Объектно-атрибутная архитектура.

2.2.1 Основные понятия объекно-атрибутной архитектуры.

2.2.2 Основные типы ФУ.

2.2.2.1 Шина (диспетчер ФУ).

2.2.2.2 Арифметико-логическое устройство (АЛУ).

2.2.2.2 Автомат.

2.2.2.3 Устройство ввода-вывода.

2.2.2.4 Диспетчер капсул.

2.2.3 Работа примитивной ОА-системы.

2.2.5 Приемы ОА-программирования.

2.2.5.1 Работа с ВФУ Автомат.

2.2.5.2 ОА-программирование без оператора

2.2.6 Изоморфизм ОА-архитектуры.

2.2.6.1 Изоморфизм на уровне логики работы ФУ.

2.2.6.2 Изоморфизм на уровне реализации логики работы ФУ.

2.2.6.3 Применение нескольких режимов работы ФУ.

2.2.6.4 Применение ФУ Интерпретатор.

2.2.6.5 Изоморфизм на уровне данных.

2.2.7 Абстракция в ОА-архитектуре.

2.2.7.1 ОА-дерево как замена классов в ООП.

2.2.7.2 ОА-дерево абстракций для организации интеллектуальных систем.Ю

2.2.8 Мобильность OA-системы.

2.2.9 Создание гетерогенных распределенных ВС, перераспределение OA-образа по вычислительным узлам.

2.2.10 Создание и имитационное моделирование аппаратно-программных комплексов на основе OA-архитектуры.

2.2.11 Аппаратная реализация ВФУ.

Глава 3. Среда создания и выполнения OA-образа.

3.1 Описание OA-платформы.

3.2 Основные алгоритмы и форматы данных для реализации ОА-платформы.НО

3.3 Реализация виртуальных функциональных устройств.

3.3.1 Контекст ВФУ.Ш

3.3.2 Функция инициализации ВФУ.

3.3.3 Процедура уничтожения (выгрузки) ВФУ.

3.3.4 Процедура реализации логики работы ВФУ.

3.3.5 Функциональное устройство «Шина» («Диспетчер функциональных устройств»).

3.4 Синтаксис языка для создания OA-образа.

3.5 Организация распределенных и параллельных вычислений.

3.5.1 Индексный режим.

3.5.2 Шлюзование и маршрутизация.

3 5.4 Загрузка OA-образа по распределенным вычислительным узлам

3.5.5 Параллельный режим работы АО-среды.

3.5.5.1 Параллелизм на уровне аппаратуры.

3.5.5.2 Параллелизм на уровне Шины.

3.5.5.2 Параллелизм на уровне ВФУ.

3.6 Основные типы ВФУ.

3.6.1 Список основных типов ВФУ.

3.6.2 Шина (диспетчер ВФУ).

3.6.3 Автомат.

3.6.4 Диспетчер капсул.

3.6.3 Поиск.

3.6.4 Список.

3.6.5 Устройство ввода-вывода.

3.6.6 Устройство визуализации OA-дерева.

3.6.7 Маршрутизатор.

3.6.8 TCP-шлюз.

3.7 Приемы OA-программирования.

3.7.1 Цикл.

3.7.2 Рекурсия.

3.7.2.1 Копирование капсулы с миллипрограммой.

3.7.2.2 Применение регистровых файлов.

3.7.2.3 Копирование контекста ВФУ Автомат.

3.7.3 ФУ Список.

3.7.4 Совмещение нескольких информационных конструкций на одном наборе данных.

3.7.5 Поиск с выдачей милликоманд на Шину как реализация программирования без оператора if.

3.7.6 Конус абстракций.

Глава 4. Практическое применение систем ОА-архитектуры.

4.1 Введение.

4.2 Аппаратно-программный комплекс «Термопульсатор».

4.3 Аппаратный состав комплекса.

4.4 Программный состав комплекса.

4.4.1 ВФУ Светооборудование.

4.4.2 ВФУ Таймер.

4.4.3 ВФУ АЦП/ЦАП.

4.4.4 ВФУ обработчик сигналов.

4.4.5 ВФУ График.

4.4.6 ВФУ Диаграмма.

4.4.6 ВФУ Генератор сигнала.

4.4.7 Прочие типы ВФУ.

4.5 Интерфейс пользователя комплекса «Термопульсатор».

4.5.1 Окно пациента.

4.5.2 Окно оператора.

4.6 Алгоритм функционирования комплекса «Термопульсатор».

4.6.1 Перечень ВФУ, входящих в состав комплекса.

4.6.2 Формирование исходного потока данных.

4.6.3 Управление аппаратурой комплекса.

4.7 Опыт эксплуатации комплекса.

Введение диссертации (часть автореферата) на тему «Разработка и анализ объектно-атрибутной архитектуры распределенной вычислительной системы с управлением потоком данных»

В вычислительной технике на современном этапе сложилось две основные парадигмы: управление вычислительным процессом (ВП) потоком команд (control flow) и потоком данных (dataflow).

Отличие этих подходов можно проиллюстрировать с помощью теории графов. Представим вычислительный процесс с помощью ориентированного графа G (его еще называют потоковым графом), вершины которого V будут обозначать операции над данными (вычислительные узлы), а дуги - передаваемые результаты вычислений и операнды (начало дуги — выдача результата выполнения операции вычислительным узлом, конец — получение операнда следующим вычислительным узлом). Каждую вершину и каждую дугу пометим уникальным идентификатором id; причем, у дуг, по которым предаются одни и те же данные для разных потребителей, идентификаторы будут совпадать. Каждой вершине также припишем тип операции о, который принадлежит к множеству всех возможных операций О (о э О).

Вычислительная система (ВС) может реализовывать данный граф по-разному (рис. 1). Так, в командной парадигме (фон неймановская архитектура) машинные команды - это не что иное как описание вершины потокового графа (описание самой вершины и инцидентных ей информационных дуг). Формат команды следующий: код операции, адрес операнда 1, адрес операнда 2, адрес ячейки памяти для сохранения результата. Код операции - это ни что иное, как описание действия, что производится над данными в вершине графа (тип команды принадлежит множеству всех возможных команд О). Адреса же операндов и результата нужны исключительно для того, чтобы описать смежные дуги потокового графа: номера ячеек памяти, где хранятся операнды, по сути, являются уникальными идентификаторами id инцидентных вершине-оператору узлу графа, т.е. память (оперативная и регистровая) в фон неймановской архитектуре - это не только место для хранения данных, но и способ связывания вершин потокового графа. Потому, если в процессоре фон неймановской архитектуры присутствует несколько исполнительных устройств, то передача данных от одного устройства другому возможна только через ячейку памяти, что значительно усложняет систему и снижает ее производительность. Компьютер классической фон неймановской архитектуры по определению работает в последовательном режиме: получается, что на потоковый граф накладывается еще один граф - граф последовательности выполнения команд (или траектория выполнения (trace)). Узел командного графа активизируется, когда до него доходит последовательность выполнения (адрес текущей выполняемой команды находится в регистре команд К процессора). Связи между вершинами командного графа будем называть управляющими связями (связи в потоковом графе будем именовать связями по данным). Поэтому на программиста в том числе ложится и задача выбора оптимальной последовательности обхода узлов графа (т.е. формирование командного графа), т.к. алгоритм без командного графа в классической архитектуре описать нельзя.

Рис. 1 - Управление вычислениями потоком команд и потоком данных Командная парадигма из-за своей негибкости значительно снижает производительность ВС. Например, ограничивается формат графа программы: как правило, из узла графа программы может выходить не более одной дуги с результатом и входить не более двух дуг с операндами. Такое ограничение вызвано тем фактом, что описываются именно узлы графа [2] и с архитектурными особенностями фон неймановской ВС.

Альтернативная парадигма - управление вычислениями с помощью потока данных (теоретические основы dataflow были заложены в 1960-х годах Карпом и Миллером). В данном случае акцент делается не на описание узлов, а на описание дуг графа [2,5]. Вычисления активизируются в то время, когда к узлу графа приходят все необходимые для вычисления операнды (рис. 1). Операнды передаются поодиночке, оформленные в виде токенов (операнд + служебная информация, относящаяся к операнду). Данная парадигма изначально параллельная, т.к. не накладывает ограничений на количество одновременно активированных (находящихся в состоянии вычисления) узлов графа, т.к. в ней, в отличие от фон неймановской ВС, нет такого узкого места, как счетчик команд.

Первая реальная dataflow-машина была реализована в 75 году прошлого века Джеком Деннисом (Jack Dennis) из Массачусетского технологического института. Графическая модель описания работы dataflow-систем была предложена сотрудником Стэнфордского университета Дуайном Адамсом (Duane Adams) в его диссертационной работе.

Однако в настоящее время наиболее популярной остается изначально последовательная control flow парадигма. Это объясняется тем, что командный подход появился в истории развития вычислительной техники (ВТ) первым, т.к. он позволяет свести к минимуму аппаратуру ВС (на заре развития ВТ экономия вычислительного оборудования была чрезвычайно актуальна). В свое время фон неймановская архитектура обеспечила стремительный прорыв, однако сейчас она стала существенным сдерживающим фактором в развитии ВТ из-за того, что не позволяет производить эффективное распараллеливание ВП. Стараниями современных разработчиков изначально последовательная архитектура была искусственно приспособлена для параллельных вычислений, и родились следующие решения: конвейер команд; RISC - архитектура; векторный процессор; суперскалярная архитектура; предсказание переходов; предикация ветвления (branch predication); отсроченное ветвление (delaying branching); изменение последовательности команд, подаваемых на конвейер команд (совокупность методов, позволяющих передавать команды в исполнительные блоки в порядке, отличном от предписанного программой), (out-of-order execution) и упорядоченное (предписанное программой) завершение (in-order completion); WLIV (very large instruction word - сверхдлинное командное слово; технология параллельной обработки с явным параллелизмом EPIC (Explicitly Parallel Instruction compiling); мультискалярная архитектура; мультитрединг; и т.д., и т.п. Список этот можно продолжать довольно долго [28, 43]. Однако несмотря на такое разнообразие архитектур и приемов ядро всех подобных вычислительных систем остается фон неймановским; даже суперскалярный процессор, арифметико-логическое устройство которого распадается на несколько независимо работающих функциональных устройств (ФУ), не уходит от фон Неймана слишком далеко, ибо он использует фон-неймановскую командную систему.

Попытки создания конкурентоспособных ВС с управлением потоком данных, как уже говорилось, предпринимались начиная с середины с середины 70-х годов прошлого века. Бум разработок в этой области пришелся на 70-90 годы прошлого века, однако впоследствии интерес к подобным разработкам значительно утих. Причиной тому послужил тот факт, что dataflow-системы не смогли составить серьезную конкуренцию по показателю цена/производительность (или объем оборудования / производительность) машинам классической архитектуры. Однако за этот довольно небольшой временной промежуток наметились основные классы систем dataflow. Интерес к системам dataflow стал возрождаться лишь в последнее время с появлением производительных программируемых логических интегральных схем (ПЛИС или FPGA), позволивших реализовать потоковый граф аппаратно.

Заключение диссертации по теме «Вычислительные машины и системы», Салибекян, Сергей Михайлович

Заключение

Основной результат работы заключается в разработке архитектур ВС, управляемых потоком данных: атрибутная (милликомандная) и объектно-атрибутная. Разработаны основные приемы создания аппаратных систем А- и OA-архитектур и программирования А- и ОА-систем.

В работе также получены следующие выводы и результаты:

1. Произведен анализ существующих систем dataflow и парадигм создания распределенных систем. В результате анализа выяснилось, что главным недостатком универсальных dataflow-машин является присутствие в их вычислительного ядра, состоящего из фон неймановских процессорных элементов.

2. Произведен анализ существующих программных реализаций dataflow-конциции. В результате анализа выяснилось, что ни одна программная система и языки программирования не удовлетворяет сразу всем актуальным требованиям, предъявляемым к подобным системам: реализация на распределенных ВС, удобная абстракция программы и данных, изоморфизм программы и структур данных, удобный стиль программирования и т.д.

3. Предложена атрибутная архитектура ВС, изначально ориентированная на управление вычислительным процессом с помощью потока данных и параллельные вычисления. Архитектура обладает масштабируемостью, способностью выполнять n-операндные команды без перестойки архитектуры ВС, легкостью проектирования (ВС состоит из однотипных ФУ), высокой отказоустойчивостью, возможностью статического и динамического распараллеливания вычислений, способностью самораспараллеливания ВП.

4. Предложена объектно-атрибутная архитектура, работающая по принципу dataflow и также изначально ориентированная на параллельные вычисления, реализуемая как аппаратным, так и программным образом. При программной реализации ВС ОА-арихитектуры обладает легкой переносимостью с одной аппаратной платформы на другую и способностью обеспечить работу гетерогенной распределенной ВС как единой системы.

5. Предложен механизм ОА-дерева абстракций, который дает весьма эффективное средство создания интеллектуальных систем: возможность синтеза описания объектов от простого к сложному по заранее заложенным правилам; объединение в одной информационной структуре как данных, так и алгоритмов их обработки, возможность динамической перестройки ОА-информационных конструкций без нарушения целостности базы знаний.

6. Разработана среда создания и запуска ОА-образа, позволяющая как создавать ОА-обза с помощью ОА-языка программирования, так производить его автономную отладку, загрузку в вычислительные узлы, составляющие распределенную ОА-систему.

7. Разработан протокол обмена информацией между вычислительными узлами ОА-системы и загрузки ОА-образа по вычислительным узлам распределенной ВС.

8. С помощью разработанной среды создания и запуска ОА-образа решены некоторые прикладные задачи: для Центра психолого-педагогической реабилитации «Строгино» разработан и успешно функционирует программно-аппаратный комплекс «Термопульсатор», создана программная модель АПК «Шестиногий шагающий аппарат», ведется разработка программной модели суперкомпьютерной системы с управлением потоком данных в рамках НИР «Исследование и разработка архитектуры и среды программирования перспективной суперкомпьютерной системы на основе динамической модели вычислений с управлением потоком данных».

9. Создана дискретная математическая модель атрибутной ВС с распределенным управлением.

Список литературы диссертационного исследования кандидат технических наук Салибекян, Сергей Михайлович, 2012 год

1. Data flow computing: theory and practice / edited by John A. Sharp. Ablex Publishing Corp. Norwood, NJ, USA, 1992

2. Цилькеры Б. Я., Орлов С. А. Организация ЭВМ и систем. Спб. «Питер», 2010

3. Jorge Luiz Е. Silva, Joelmir Jose Lopes. A Dynamic Dataflow Architecture using Partial Reconfigurable Hardware as an option for Multiple Cores (http://www.wseas.us/e-library/transactions/computers/2010/42-418.pdf )

4. H. VEEN. Dataflow Machine Architecture. Center for Mathematics and Computer Science, P.O. Box 4079, 1009 AB Amsterdam, The Netherlands. 1987

5. Dennis J., Data Flow Supercomputers// Computer. — Vol.13. —No.ll. Nov, 1980. —P.48—56

6. Jurij Silk, Borut Robic and Theo Ungerer «Asynchrony in parallel computing: From dataflow to multithreading» Institut Jozef Stefan, Technical Report CDS-97-4, September 1997

7. Модель акторов (Нйр:/Мкь1га.5иМ1к1/Модельакторов)

8. Joe Armstrong, Robert Virding, Claes Wikstrom, Mike Williams. Ericsson Concurrent Programming in ERLANG. Second Edition. Telecommunications Systems Laboratories, Box 1505, S 125 25 Alvsjo, Swedenhttp://www.erlang.se/publications/erlang-book-partl.pdf)

9. The Scala Language Specification Version 2.7 (http://wwwedlab.cs.umass.edu/cs530/ScalaReference.pdf )

10. Мельчук И.А. Опыт теории лингвистических моделей «СМЫСЛ <->ТЕКСТ» М.: Школа «Языки русской литературы», 1999.

11. Мельчук И. А. Русский31. Орехов А.Н. Логическое программирование в Mozart язык в модели «СМЫСЛ <->ТЕКСТ» -Москва-Вена: Школа «Языки русской культуры», Венский славистический альманах, 1995.

12. Арк.В., Климов, Н.Н.Левченко, А.С.Окунев Перспективы использования потоковой модели вычислений для в условиях иерархических коммутационных сред. URL: http://www.hpc-platform.ru/tiki-downloadfïle.php?fïleld=90

13. Салибекян С.М. Объектно-атрибутный подход к смысловому анализу информации. Информационные и телекоммуникационные технологии: сборник научных трудов, под ред. проф. д.т.н. Жданова B.C. Моск. гос. инт электроники и математики. 2009 21 с.

14. Алгазинов Э. К., Сирота А. А. Анализ и компьютерное моделирование информационных процессов и систем. М.: Диалог-МИФИ, 2009 — 416 стр.

15. V.S.Burtsev, V.B.Fyodorov. Associative Memory of New Generation Supercomputers Based on Optical Information Processing Principles. Holography and Optical Information Processing, 1991, Vol. 1731, P. 201-206.

16. Поляков А.К. Языки VHDL и Verilog в проектировании цифровой аппаратуры. М. СОЛОН-Пресс. 2003.

17. ALI R. HURSON, KRISHNA М. KAVI. DATAFLOW COMPUTERS: THEIR HISTORY AND FUTURE.http://www.csrl.unt.edu/~kavi/Research/encyclopedia-dataflow.pdf)

18. В. H. Касьянов, Ю. В. Бирюкова, В. А. Евстигнеев. ФУНКЦИОНАЛЬНЫЙ ЯЗЫК SISAL 3.0ihttp://iis.nsc.ru/preprints/articles/pdf/sborkas07 kasvanovbirvukovaevstigneevsisal.pdf)

19. McGraw, J. R. et. al. Sisal: Streams and iterations in a single assignment language, Language Reference Manual, Version 1.1/ Lawrence Livermore Nat. Lab. Manual M-146. — Livermore, CA 1983.

20. М.П. Глуханков, П.А. Дортман, А.А. Павлов, А.П. Стасенко ТРАНСЛИРУЮЩИЕ КОМПОНЕНТЫ СИСТЕМЫ ФУНКЦИОНАЛЬНОГО ПРОГРАММИРОВАНИЯ SFP ihttp://www.iis.nsk.su/files/articles/sborkas09gluhankovetc.pdf)

21. Компьютеры на СБИС: В 2-х кн. Кн.1: Пер. с япон./Мотоока Т., Томита С., Танака X. и др. Мир. 1988. - 392 с.

22. Корнеев В.В. Параллельные вычислительные системы. М.: «Нолидж», 1999.-320 с.

23. MLDesigner Documentation (Draft) Version 2.5 21st // July 2004

24. MLDesign Technologies, Inc.

25. Кринг, Трэвис: Lab VIEW для всех M. ДМК-пресс. 2011.

26. Орехов А.Н. Логическое программирование в Mozart (http://www.softcraft.ru/paradigrn/logmozart/index.shtml)

27. Головков С.Л., Ефимкин К.Н. РЕАЛИЗАЦИЯ ЯЗЫКА ПРОГРАММИРОВАНИЯ ДЛЯ МОДЕЛИ ВЫЧИСЛЕНИЙ, ОСНОВАННОЙ НА ПРИНЦИПЕ ПОТОКА ДАННЫХ. Москва: ИПМ им. М.В.Келдыша РАН. 2002rbftp://www.keldvsh.ru/papers/2002/prep72/prep2002 72.html4)

28. Бурцев B.C. О необходимости создания суперЭВМ в России//Сб. статей «Параллелизм вычислительных процессов и развитие архитектуры суперЭВМ», М„ 1997

29. Gabrie P. Objects Have Failedihttp://www.dreamsongs.com/Files/ObjectsHaveF ailedSlides.pdf)

30. Введение в алгоритмы параллельные вычислений / Молчанов И.Н.; Отв. ред. Яковлев М.Ф.; АН УССР. Ин-т кибернетики им. В.М. Глушкова. -Киев: Наук, думка, 1990. 128 с.

31. Салибекян С.М. Принципы милликомандной архитектуры как основа построения высокопроизводительных адаптивных вычислительных систем // Автоматизация и современные технологии. 2002. № 5. Стр. 25-32.

32. Карпов В.Э. Объектно-ориентированное программирование. Часть 1. Язык Смолток. Учебное пособие. Московский государственный институт электроники и математики. М., 2000 — 45 с.

33. Котов В.Е. Сети Петри. М.: Наука. Главная редакция физико-математической литературы, 1984.: Мир, 1984 — 160 с.

34. Питерсон Дж. Теория сетей Петри и моделирование систем: Пер. с англ. М.— 254 с.

35. Харари Фрэнк. Теория графов / пер. с англ. и предисл. В.П. Козырева. Под ред. Т.П. Гаврилова. Изд. 2-е. М.: Едиториал УРСС, 2003

36. Кельтон В., Jloy А. Имитационное моделирование. Классика CS. 3-е изд. СПб.: Питер; Киев: Издательская группа BHV, 2004

37. Виктор Корнеев, Андрей Киселев Свременные микропроцессоры — 3-е изд., переб. и доп.-СПб.: БХВ-Петербург, 2003 —448 с.

38. Митин Г.П., Хазарова О.В. Системы автоматизации с использованием программируемых логических контроллеров: Учебное пособие. М.: НИЦ МГТУ «Станкин», 2005. 136 с.

39. Денисенко В. В. Компьютерное управление технологическим процессом, экспериментом, оборудованием. М.: Горячая линия Телеком, 2009.

40. Салибекян С.М., Панфилов П.Б OA-архитектура построения и моделирования распределенных систем автоматизации // Автоматизация в промышленности. N11, 2010. Стр. 51-56.

41. Салибекян С.М. Объектно-атрибутный подход к смысловому анализу информации. Информационные и телекоммуникационные технологии: сборник научных трудов, под ред. проф. д.т.н. Жданова B.C. Моск. гос. инт электроники и математики. 2009

42. Салибекян С.М. Вычислительная система, управляемая потоком данных. Методические указания к дисциплине «Высокопроизводительные вычислительные системы». Московский институт электроники и математики. 2009

43. Салибекян С.М., Панфилов П.Б. Объектно-атрибутный подход к созданию интеллектуальных систем. IX Всероссийская научная конференция «Нейрокомпьютеры и их применение 2011». Тезисы доклада, М. 2011. URL: http://www.it.rngppu.ru/confnc/tezisy.pdf

44. Салибекян С.М., Панфилов П.Б. Атрибутная архитектура как способаппаратной реализации нейронных сетей. IX Всероссийская научная конференция «Нейрокомпьютеры и их применение 2011». Тезисы доклада, М. 2011. URL: http://www.it.mgppu.ru/confnc/tezisy.pdf

45. Салибекян С.М., Панфилов П.Б. ОА-архитектура для создания и имитационного моделирования информационных систем. Юбилейная научно-техническая конференция «Моделирование авиационных систем», 12-14 апреля 2011. Т.З, с. 361-370

46. Моделирование вычислительной системы в среде MLDesigner: Метод, указания к лабораторной работе по курсу «Конструкторско-технологическое обеспечение производства ЭВМ» / Моск. гос. ин-т электроники и математики; Сост. С.М. Салибекян, П.Б. Панфилов. 2011

47. Салибекян C.M., Панфилов П.Б. Объектно-атрибутный подход к построению интеллектуальных систем // Нейрокомпьютеры: разработки и применение. 2011, №11 с. 9-17

48. Салнбекян С.М., Панфилов П.Б. Объектно-атрибутная архитектура -новый подход к созданию объектных систем // Информационные технологии. 2012, №2

49. S.M. Salibekyan, Р.В. Panfilow Object-attribute architecture for design and modeling of distribute automation system. //Automation and remote control. Volume 73, Number 3, 587-595, DOI: 10.1134/S0005117912030174