Исследование и разработка программного обеспечения специализированной СУБД для многослойных печатных плат вычислительных комплексов тема диссертации и автореферата по ВАК РФ 00.00.00, кандидат наук Федоткин Алексей Сергеевич

• Федоткин Алексей Сергеевич
• кандидат наук
• 2026

Оглавление диссертации кандидат наук Федоткин Алексей Сергеевич

Введение

Глава 1. Обзор и анализ области исследования

1.1. Выбор направления исследования

1.2. МТО в современных электронных устройствах

1.3. Анализ производительности современных СВТ

1.4. Влияние задержек визуализации МТО на психоэмоциональное состояние разработчика

1.5. Обзор и анализ моделей данных и доступных СУБД для хранения и обработки МТО

1.6. Применяемые СУБД для МТО

1.7. Риск-ориентированный подход при выборе направления научного исследования

1.8. Выводы по главе

Глава 2. Решение задачи эффективной визуализации и обработки МТО

2.1. Интерактивный режим работы с МТО

2.2. Критерии оценки эффективности СУБД для МТО

2.3. Методы визуализации МТО

2.3.1. Пиксельная визуализация

2.3.2. Векторная визуализация на базе векторных библиотек с последующей растеризацией

2.3.3. Векторная визуализация с помощью векторных библиотек с аппаратно-ускоренной растеризацией

2.3.4. Аппаратная растеризация с наименьшим возможным участием центрального процессора

2.3.5. Графические библиотеки и фреймворки

2.3.6. Тестирование методов визуализации и выбор подходящего для дальнейшей реализации

2.4. Реализация вычислений на базе программно-аппаратной архитектуры

2.5. Проект СУБД SDB для хранения и обработки МТО

2.5.1. Структура СУБД SDB

2.5.2. Метод визуализации и параллельной обработки МТО в СУБД SDB

2.5.3. Оценка сложности функций СУБД SDB

2.6. Выводы по главе

Глава 3. Реализация, экспериментальное тестирование и внедрение СУБД SDB

3.1. Программная реализация СУБД SDB

3.2.1. Программное средство «Основа визуализации топологии для создания средств проектирования с наглядным представлением многослойной топологии компонентов электроники»

3.2.2. Реализация метода отображения компактного вида рабочего пространства с полным набором МТО

3.2. Стенд тестирования производительности СУБД SDB

3.3. Тестирование производительности СУБД SDB в составе программного средства «Основа визуализации топологии для создания средств проектирования с наглядным представлением многослойной топологии компонентов электроники»

3.4. Внедрение СУБД SDB в САПР «СРК»

3.5. Оценка необходимой вычислительной системы, эффективной для работы СУБД SDB в составе САПР «СРК»

3.6. Программно-аппаратные комплексы ПАК «АРМ «СРК» и ПАК «Сервер «СРК»

3.7. Сравнительное тестирование СУБД SDB в составе САПР «СРК» с другими программными изделиями

Заключение

Список сокращений и условных обозначений

Список терминов

Список работ, опубликованных автором по теме диссертации

Список литературы

Список иллюстративного материала

Приложение А Примеры исходного кода СУБД SDB

Приложение Б Свидетельства о государственной регистрации программ для

ЭВМ

Приложение В Перечень устанавливаемого ПО на технические средства стенда

тестирования производительности СУБД SDB

Приложение Г Акты внедрения

Введение

Введение диссертации (часть автореферата) на тему «Исследование и разработка программного обеспечения специализированной СУБД для многослойных печатных плат вычислительных комплексов»

Актуальность работы

Рост количества многослойных технических объектов (МТО) как моделей электронных модулей, многослойных печатных плат (МПП), сложно-функциональных микросхем и т.д. приводит к недостатку производительности современных средств вычислительной техники (СВТ) для их обработки, особенно при работе в интерактивном режиме [1]. Для хранения и обработки МТО нужна система управления базой данных (СУБД), учитывающая современные гетерогенные СВТ. Анализ роста производительности процессоров в однопоточном и многопоточном режиме [2], а также графических ускорителей в видеокартах [3] показывает, что производительность одного процессорного ядра растет очень медленно, в то время как общий рост производительности гетерогенных СВТ достигается за счет увеличения количества ядер в графических ускорителях. Для обработки МТО с применением гетерогенных СВТ необходимы эффективные СУБД.

Известные доступные СУБД недостаточно подходят для задач обработки МТО. Очень широко применяемые SQL-подобные реляционные базы данных, несмотря на простоту их применения, не способны обеспечить достаточной производительности при работе с МТО, также как и другие традиционные СУБД, использующие в своей основе ту или иную модель данных. Такие доступные СУБД не имеют возможности быстрого выполнения специализированных операций, например, поиска объектов в заданной области пространства, геометрических вычислений и т.д., которые необходимы для эффективной обработки МТО в количестве более 1 млн, так как не учитывают особенности как хранимых данных, так и метаданных. Последнее время наблюдаются тенденции использования сочетания различных моделей данных в специализированных мультимодельных СУБД, так как в этом заключается возможность обеспечить достаточную производительность на современных СВТ.

При проектировании МПП и коммутационных плат корпусов сложно-

функциональных микросхем визуальное представление МТО играет ключевую роль в принятии решений разработчиком [4]. Это связано с высокой сложностью проектов современных электронных устройств, содержащих высокоскоростные интерфейсы, где необходимо учитывать взаимодействие множества слоёв, компонентов, сигнальных дорожек, плоскостей питания и заземления, а также проблемы электромагнитной совместимости и теплопередачи. Визуализация позволяет разработчику наглядно оценить пространственное расположение элементов, выявить потенциальные конфликты и оптимизировать проект. Визуализация упрощает анализ сложных проектов, ускоряет обнаружение ошибок и улучшает процесс принятия решений при проектировании электронных устройств.

Среди существующих СУБД нет эффективных по совокупности эксплуатационных свойств, таких как: время визуализации при выполнении типовых операций, кроссплатформенность, наличие пользовательских и программных интерфейсов для визуализации, взаимодействия с МТО в интерактивном режиме, геометрических вычислений, обработки событий и т.д. Поэтому задача создания специализированной эффективной СУБД для обработки МТО является актуальной.

Степень разработанности темы исследования

В настоящее время исследованием в области обработки данных и разработкой специализированных NoSQL СУБД занимается большое количество ученых и исследователей в России и за рубежом: Tiner M. (OpenAccess -зарубежная специализированная СУБД для обработки МТО, недоступная в России), Кивити А. (ScyllaDB - NoSQL СУБД с открытым исходным кодом для хранения и обработки журналов событий, телеметрии), Лодяков Е. (Digital Q. DB -мультимодельная СУБД, созданная на базе открытого исходного кода PostgreSQL для обработки больших объемов персональных данных), Миловидов А. (ClickHouse - колоночная СУБД с открытым исходным кодом для сбора и анализа данных о поведении пользователей на сайтах, подготовки данных для моделей машинного обучения, электронных торговых площадок и т.д.), Осипов К.

(Tarantool Column Store - колоночная СУБД для высоконагруженных сервисов, обрабатывающих транзакции в реальном времени, например, в системах интернета вещей), и др.

Цели и задачи исследования

Объектом исследования являются инструментальные средства разработки многослойных печатных плат вычислительных комплексов.

Предметом исследования является математическое и программное обеспечение специализированных СУБД, включая программы для параллельной обработки данных многослойных печатных плат вычислительных комплексов.

Целью диссертационной работы является сокращение времени разработки многослойных печатных плат при обеспечении необходимого качества за счет применения математического и программного обеспечения на основе специализированной СУБД.

В соответствии с целью были поставлены следующие задачи диссертационного исследования:

- исследование существующих СУБД, известных программных изделий, включающих СУБД для хранения и обработки многослойных печатных плат, с учетом анализа их производительности на СВТ;

- обоснование требований к специализированной СУБД, исходя из области применения для многослойных печатных плат вычислительных комплексов;

- разработка метода формирования структуры СУБД для применения на современных гетерогенных СВТ с различными моделями данных, учитывающими особенности как данных, так и метаданных;

- разработка метода применения специализированной СУБД в режиме визуализации для сокращения отклика программного обеспечения за счет использования возможностей гетерогенных СВТ;

- оценка эффективности полученных результатов.

Научная новизна

При решении задач, поставленных в диссертационной работе, получены следующие результаты, характеризующиеся научной новизной:

- впервые предложен метод формирования структуры СУБД SDB, отличающейся от известных наличием встроенного модуля для выполнения интерактивной визуализации многослойных печатных плат с использованием графического процессора;

- предложена совокупность методов и моделей данных, отличающаяся тем, что ее применение обеспечивает сокращение времени разработки многослойной печатной платы за счет учета особенностей специализированной СУБД;

- предложен метод визуализации и параллельной обработки МТО, позволяющий повысить скорость отрисовки и выполнения типовых операций с МТО, который в отличие от известных методов обеспечивает инкрементальную синхронизацию данных в оперативной памяти и памяти видеокарты.

Теоретическая и практическая значимость

Теоретическая значимость работы состоит в обосновании применения совокупности нескольких моделей данных для обработки МТО, разработке метода визуализации и параллельной обработки МТО, позволяющего повысить эффективность визуализации и выполнения типовых операций с МТО на современных гетерогенных СВТ.

Практическая значимость работы заключается в создании оригинальной кроссплатформенной СУБД SDB для обработки МТО, позволяющей эффективно отображать и обрабатывать на популярных современных СВТ, в том числе российских, требуемое количество МТО в современных проектах электронной аппаратуры.

Результаты диссертационной работы успешно применены в составе комплекта программных средств, разрабатываемого в ПАО «ИНЭУМ им. И.С. Брука» для проектирования корпусов сложно-функциональных микросхем, что подтверждено актом о технологическом тестировании. Применение предложенной СУБД позволило успешно вести разработку современных корпусов процессоров «Эльбрус», содержащих более 1 млн МТО, без задержек графического интерфейса, превышающих 40 мс.

Диссертационная работа выполнена с учётом задач, поставленных

Президентом и Правительством Российской Федерации по реализации «Стратегии развития электронной промышленности Российской Федерации на период до 2030 года» [5], «Стратегии научно-технологического развития Российской Федерации» [6], национальных целей и стратегических задач развития Российской Федерации на период до 2024 года [7].

Методология и методы исследования

Для решения поставленных задач применялись принципы и методы теории алгоритмов, методы обработки форматов данных МТО с применением современного инженерного ПО, экспериментальные исследования и проведение тестирования на гетерогенных СВТ, методы параллельного программирования, а также кроссплатформенной безопасной разработки программ.

Положения, выносимые на защиту

1. Научно обоснованные требования к специализированной СУБД, исходя из области применения для многослойных печатных плат вычислительных комплексов.

2. Метод формирования структуры СУБД SDB с наличием встроенного модуля для выполнения интерактивной визуализации многослойных печатных плат с использованием графического процессора.

3. Совокупность методов и моделей данных, учитывающая особенности специализированной СУБД, применение которого обеспечивает сокращение отклика программного обеспечения за счет использования возможностей гетерогенных СВТ.

4. Метод визуализации и параллельной обработки МТО и результат его применения в СУБД SDB, обеспечивший прорисовку не менее 1 миллиона МТО со стандартным разрешением FullHD 1920x1080 пикселей при их интерактивном изменении со скоростью не менее 25 кадров в секунду на современных гетерогенных СВТ.

5. Техническое решение в виде кроссплатформенной реализации специализированной СУБД SDB, которое поддерживает как зарубежные аппаратно-программные платформы, так и российскую платформу «Эльбрус» и его

применение в программном обеспечении для разработки многослойных печатных плат вычислительных комплексов, что имеет существенное значение для развития страны.

Соответствие паспорту специальности

Диссертационная работа соответствует паспорту научной специальности 2.3.5 «Математическое и программное обеспечение вычислительных систем, комплексов и компьютерных сетей» по направлениям: п. 4 - «Интеллектуальные системы машинного обучения, управления базами данных и знаний, инструментальные средства разработки цифровых продуктов», п. 7 - «Модели, методы, архитектуры, алгоритмы, форматы, протоколы и программные средства человеко-машинных интерфейсов, компьютерной графики, визуализации, обработки изображений и видеоданных, систем виртуальной реальности, многомодального взаимодействия в социокиберфизических системах», п. 8 -«Модели и методы создания программ и программных систем для параллельной и распределенной обработки данных, языки и инструментальные средства параллельного программирования».

Достоверность полученных результатов

Достоверность полученных результатов, научных положений и выводов подтверждается применением общепринятых методов теории алгоритмов, методов проектирования с применением современного инженерного ПО, использованием из практики аналитических и эмпирических данных, включающих совокупность эксплуатационных требований, результатами тестирования производительности СУБД на аппаратно-программном стенде, результатом разработок корпусов многоядерных процессоров с применением комплекса средств проектирования со встроенной СУБД SDB в основе подсистемы хранения, визуализации и обработки МТО, актами внедрения с успешным результатом эксплуатации.

Апробация работы

Результаты, полученные в ходе диссертационного исследования, докладывались и обсуждались на следующих форумах и конференциях:

- «Микроэлектроника - 2025» (Сочи, парк науки и искусства «Сириус», 21 -

27 сентября 2025 г.);

- «Микроэлектроника - 2024» (Сочи, парк науки и искусства «Сириус», 23 -

28 сентября 2024 г.);

- «Микроэлектроника - 2023» (Сочи, парк науки и искусства «Сириус», 9 -14 октября 2023 г.);

- «Микроэлектроника - 2022» (Сочи, Роза Хутор, 2 - 8 октября 2022 г.);

- IV национальной научно-практической конференции Фундаментальные, поисковые, прикладные исследования и инновационные проекты (г. Калининград, 27 - 31 мая 2025 г.).

Публикации по теме диссертации

По результатам, полученным в ходе проведения диссертационного исследования, были опубликованы 5 печатных работ, из них 2 в ведущих рецензируемых журналах из списка ВАК. Также получено 3 свидетельства о регистрации программного средства в ФИПС. Личный вклад соискателя в работах с соавторами заключается в следующем: [2] - представлены особенности реализации графической подсистемы визуализации корпуса СБИС и обработки правил проектирования в редакторе коммутационной платы и средстве планирования элементов ввода/вывода кристалла и соответствующих им контактных площадок; [3] - определены задачи разработчика корпусов микросхем, выполнение которых требует высокой производительности программной и аппаратной части вычислительного комплекса, определены системные требования и приведены характеристики вычислительных комплексов для эффективной работы над проектами коммутационных плат корпусов микросхем с количеством выводов до 2 тысяч и более 2 тысяч, в однопользовательском или многопользовательском режиме; [5] - описана проблема нарастающей недостаточной производительности графической подсистемы в средствах проектирования микроэлектроники для работы над современными проектами высоко интегрированных коммутационных плат корпусов микросхем с высокоскоростными интерфейсами, предложены способы повышения производительности визуализации за счет применения графического процессора в

современных гетерогенных СВТ. Структура и объём работы

Диссертация состоит из введения, 3 глав, заключения и списка литературы (92 наименования). Полный объем диссертации составляет 165 страниц, включая 20 рисунков, 9 таблиц и 4 приложения.

Глава 1. Обзор и анализ области исследования

1.1. Выбор направления исследования

В главе 1 приведены теоретические основы, на базе которых было определено направление научного исследования, изложенного в диссертационной работе. Проведен анализ уровня сложности современных проектов коммутационных плат корпусов сложнофункциональных микросхем, материнских многослойных печатных плат, производительности современных гетерогенных СВТ, влияния задержек графического пользовательского интерфейса средств автоматизированного проектирования на психоэмоциональное состояние и продуктивность разработчика, наличия доступных СУБД, библиотек и фреймворков, способных эффективно обрабатывать и визуализировать большое количество МТО.

В частности, указывается, что что имеющиеся и доступные в России программы для автоматизации проектирования корпусов микросхем и печатных плат исчерпали свои возможности для эффективного ведения разработки современных проектов, в том числе коммутационных плат корпусов российских микропроцессоров «Эльбрус» и материнских плат для модулей вычислительных комплексов на их основе, так как размер таких проектов вырос до миллиона МТО. Для дальнейшего успешного проектирования отечественных СВТ необходимо улучшать и средства разработки до уровня, обеспечивающего возможность визуализировать и обрабатывать не менее миллиона МТО, не приводя к заметным задержкам графического пользовательского интерфейса программы.

1.2. МТО в современных электронных устройствах

Электроника - одна из основополагающих отраслей технологического развития экономики. Область применения продукции микроэлектронных компонентов достаточно обширна: вычислительная техника, промышленность, транспорт, медицина, энергетика, телекоммуникации, потребительские устройства. Ожидания современного общества требуют от научно-промышленных

предприятий существенного сокращения временных затрат на начальные этапы жизненного цикла инновационной продукции: исследования, проектирования и производства [8]. Наиболее актуальна озвученная проблема для продукции радиоэлектронной промышленности [1], [9] и IT-отрасли. Производителям удается выводить на рынок новые поколения вычислительной техники практически ежегодно [10], вместе с тем растет степень интеграции. Широко известный в области микроэлектроники закон Мура продолжает выполняться [11], что приводит к увеличению сложности моделей разрабатываемой вычислительной техники. С каждым новом чипом увеличивается количество транзисторов, процессорных ядер, усложняется технология интеграции корпусирования [12]. Темпы развития ЭКБ рассмотрены на примере сравнения продукции компании NVIDIA [13]: с начала века произошел скачок от 15 млн транзисторов на одном кристалле в 1999 г., к сборке из одного центрального и двух графических процессоров, каждый из которых содержит более 100 млрд транзисторов в 2024 г., как показано на рисунке 1.

250,000 200,000 150,000 100,000 50,000 0,000

1999 2000 2001 2002 2003 2004 2005 2006 2008 2010 2012 2015 2016 2017 2020 2020 2022 2024 Ш количество транзисторов (млрд.)

о

Рисунок 1 - Рост количества транзисторов NVIDIA с 1999 по 2024 гг.

Прогнозы на ближайшее десятилетие, представленные на рисунке 2, говорят том, что уровень сложности разрабатываемых СБИС (сверхбольших

интегральных схем) будет кратно нарастать, быстрее, чем возможности классических систем автоматизации проектирования (САПР) (рисунки 3-4) [4].

Рисунок 2 - Рост уровня сложности разрабатываемых и изготавливаемых серийно СБИС (по данным TSMC)

Увеличение сложности функциональных блоков, применение современных высокоскоростных интерфейсов с быстрыми шинами данных, таких как CXL, PCIe, USB 3.x, DDR4/DDR5, которые требуют множества выводов для передачи данных, адресов, управляющих сигналов и синхронизации, развитие технологий межсоединений, корпусирования [14], интеграция всё большего числа компонентов на одном кристалле, развитие многоядерных и систем на кристалле (СнК) приводит к росту числа выводов современных СБИС [15], которые часто включают несколько процессорных ядер, блоков памяти, интерфейсов ввода-вывода и других компонентов. При этом автоматизация проектирования и верификации как СБИС, так и корпусов микросхем и печатных плат становится критически важной [16], так как ручное проектирование топологий с большим числом элементов с учетом технологических и электрических характеристик [17] практически невозможно. Рост числа выводов СБИС за последние 20 лет показан на рисунке 3 - это следствие технологического прогресса и повышения требований

к функциональности микросхем, он также порождает новые инженерные и производственные задачи.

Рост числа выводов СБИС

8000

7000 -

6000 -

5000 -

4000 -

3000 -

2000 -

1000 _ 0

I I I

2003

2008 2010 2011 2016 2017 2018 2021 2023 2024

Рисунок 3 - Рост числа выводов СБИС

Взаимосвязь количества объектов топологии в проектах коммутационных плат корпусов микросхем от числа выводов корпуса на примерах отечественных процессоров «Эльбрус» показана на рисунке 4.

Зависимость числа объектов топологии коммутационной платы корпуса СБИС от числа выводов корпуса

1800000 1600000 1400000 1200000 1000000 800000 600000 400000 200000 0

I

900

1156

1380

1444

2040

5074

Рисунок 4 - Зависимость числа объектов топологии коммутационной платы корпуса СБИС от числа выводов корпуса

На рисунке 5 для примера показан проект корпуса универсального 16-ядерного микропроцессора «Эльбрус- 16С», созданного на шестом поколении архитектуры «Эльбрус» с тактовой частотой 2 ГГц, объемом КЭШ памяти 48 МБ, поддержкой 8 каналов оперативной памяти DDR4-3200, 32 линий PCIe 3.0, Ethernet 1/10 Гбит/с, SATA 3.0, USB 3.0, с размером кристалла 25,3*24,4 мм, площадью 618 мм2. Первый инженерный образец был произведен и представлен в октябре 2020 года на выставке «Микроэлектроника-2020» [18]. Начало серийного выпуска планировалось к концу 2022 года на фабрике TSMC, однако введенные недружественными странами в феврале 2022 года санкции привели к переносу сроков. Проект корпуса микропроцессора «Эльбрус-16С» имеет размер 78х63 мм и содержит 4804 вывода и 1 681 348 объектов топологии.

Рисунок 5 - Пример проекта корпуса микросхемы микропроцессора «Эльбрус-

16С» в САПР «СРК»

На рисунке 6 показан проект материнской платы для вычислительных комплексов на базе широко распространенного российского микропроцессора «Эльбрус-8СВ» [19]. Проект содержит 1 165 512 объектов топологии. Существуют и другие аналогичные проекты [20].

Рисунок 6 - Пример проекта материнской платы для вычислительных комплексов

на базе микропроцессора «Эльбрус-8СВ»

Учитывая представленные данные, примем в качестве современного уровня проектов коммутационных плат корпусов микросхем и печатных плат около миллиона МТО.

1.3. Анализ производительности современных СВТ

Производительность современных СВТ продолжает расти, хотя темпы этого роста в последние годы замедлились по сравнению с предыдущими десятилетиями. Развитие происходит за счёт совершенствования архитектур процессоров, технологий производства, внедрения новых подходов к оптимизации и интеграции специализированных компонентов.

Совершенствуются техпроцессы. Производители стремятся уменьшать размер транзисторов, что позволяет размещать больше элементов на кристалле, повышать плотность интеграции и снижать энергопотребление. Известные мировые производители микропроцессоров, такие как Intel и AMD планируют переход на 1,8 нм и 2-нм техпроцесс для разрабатываемых процессоров, что должно обеспечить прирост производительности вычислительных ядер и повысить энергоэффективность за счет уменьшения утечек тока.

Однако, переход на новые техпроцессы сопряжен с рядом технических, экономических и организационных сложностей. С каждым последующим переходом на субмикронные технологии добавляются новые физические ограничения, растут затраты на разработку и производство, возникает необходимость в новых материалах. При уменьшении размеров транзисторов до нанометровых масштабов усиливаются квантовые эффекты, такие как туннелирование электронов через затвор, что затрудняет контроль тока и стабильность работы транзисторов. На таких малых масштабах тепловые флуктуации могут превышать полезный сигнал, а электрон становится практически не локализуемым, что ставит под вопрос работоспособность традиционных КМОП-транзисторов.

По данным на 2025 год, себестоимость одной 300-миллиметровой кремниевой пластины с 2-нм чипами достигала 30 тысяч долларов, что на 50 %

дороже, чем производство 3-нм чипов [21]. Основные причины роста затрат связаны с необходимостью в более дорогом и сложном оборудовании, например, EUV-литографах следующего поколения, которые стоят свыше 300 млн долларов за штуку, увеличением расходов на энергию и операционные процессы из-за возросшего энергопотребления каждой операции и увеличения общего количества операций при производстве пластины, потребности в более квалифицированных кадрах, привлечение и удержание которых обходится дороже.

Для работы с очередным новым техпроцессом требуются инновационные методы и материалы. Например, развиваются такие технологии, как транзисторы с круговым затвором (GAAFET), комплементарные полевые транзисторы (CFET), монолитные 3D-конструкции. Также исследуются новые материалы для металлизации, например, рутений, графен, монослой WS2 для атомного канала. Все это приводит к высокому уровню брака на начальных этапах освоения новых техпроцессов. Например, по данным на 2024 год, у Intel при освоении техпроцесса 18A (1,8 нм) около 90 % микросхем имели дефекты [22], что делает массовое производство нерентабельным. У Samsung выход годных кристаллов по нормам менее 3 нм также держался ниже 50 %, а при использовании транзисторов с круговым затвором этот показатель снижался до 10-20 %.

Задержки в выпуске литографического оборудования, такого как EUV-сканеры, от компаний-монополистов, например, ASML, тоже замедляют внедрение новых техпроцессов.

Таким образом, повышать производительность СВТ только за счет перехода на новые техпроцессы невозможно бесконечно, так как каждый последующий переход сложнее и затратнее предыдущих. Поэтому сейчас рост производительности СВТ достигается за счёт комплексного подхода, включающего технологические прорывы, оптимизацию существующих решений, интеграцию новых компонентов. Современные архитектуры центральных процессоров многоядерные. СВТ в основном гетерогенные, то есть содержат как центральный процессор, так и графическую видеокарту, и другие специализированные ускорители для решения конкретных задач.

На рисунках 7, 8 показано сравнение роста производительности микропроцессоров в однопоточном и многопоточном режиме [2] и графических ускорителей в операциях с плавающей точкой (FLOPS) [3].

30000

25000

20000

15000

10000

5000

• Суммарная производительность

Производительность одного потока

Рисунок 7 - Рост производительности микропроцессоров в однопоточном и многопоточном режиме по данным сайта cpubenchmark.net

120000

100000

80000

60000

40000

20000

2011 2012 2013 2014 2015 2016 2017 2018 2019 2020 2021 2022 2023 2025

0

0

Рисунок 8 - Рост производительности графических ускорителей в миллиардах операций с плавающей точкой (GFLOPS) по данным сайта technical.city

Как видно из приведенных на рисунках графиков, рост производительности отдельного ядра процессора незначительный за последнее десятилетие, а высокая производительность процессора в основном обусловлена тем, что увеличилось общее количество ядер. При этом современные графические процессоры имеют большое количество ядер, до нескольких тысяч, и в них еще более заметно увеличение производительности. Поскольку повышение тактовой частоты приводит к экспоненциальному росту энергопотребления и тепловыделения, что становится трудноуправляемым, при достижении определённых пределов транзисторы начинают работать нестабильно из-за квантовых эффектов и утечек тока. Если ранее уменьшение размеров транзисторов при сохранении площади процессора не приводило к существенному росту энергопотребления за счет пропорционального снижения подаваемого на затвор напряжения по закону Деннарда [23], то к середине 2000-х годов этот закон перестал выполняться, так как транзисторы стали настолько малы, что токи утечки стали значительными, а энергопотребление достигло критических значений, что стало приводить к выходу процессора из строя от перегрева. Поэтому с 2005-2006 годов частота массовых микропроцессоров не растёт выше 4 - 5,5 ГГц, также не растет производительность отдельных ядер.

Список литературы диссертационного исследования кандидат наук Федоткин Алексей Сергеевич, 2026 год

Список литературы

1. И. Е. Тарасов, Д. И. Мирзоян, И. Н. Лобанов, А. С. Федоткин, Архитектура САПР для проектирования корпусов СБИС, Высокопроизводительные вычислительные системы и технологии, 2022, Т.6, № 1, 13-18.

2. Year on Year Performance. CPU Benchmark Charts [Электронный ресурс] // cpubenchmark.net. URL: https://www.cpubenchmark.net/year-on-year.html (дата обращения: 03.10.2025). - Текст: электронный.

3. Сравнения, спецификации и рейтинги видеокарт и процессоров [Электронный ресурс] // Technical.city. URL: https://technical.city/ru (дата обращения: 03.10.2025). - Текст: электронный.

4. Бычков, И. Н. САПР проектирования коммутационных плат корпусов / И. Н. Бычков, С. Г. Ломако // Наноиндустрия. - 2019. - № S(89). - С. 355-360. -DOI 10.22184/NanoRus.2019.12.89.355.360.

5. Распоряжение правительства Российской Федерации от 17 января 2020 года N 20-р // Электронный фонд правовых и нормативно-технических документов: сайт. URL: https://docs.cntd.ru/document/564162587 (дата обращения: 19.03.2025). - Текст: электронный.

6. Указ президента Российской Федерации о Стратегии научно-технологического развития Российской Федерации от 1 декабря 2016 г. №642 // Официальный интернет-портал правовой информации: сайт. URL: http://static.kremlin.ru/media/acts/files/0001201612010007.pdf (дата обращения: 19.03.2025). - Текст: электронный.

7. Указ президента Российской Федерации о национальных целях и стратегических задачах развития Российской Федерации на период до 2024 года от 7 мая 2018 г. №204 // Официальный интернет-портал правовой информации: сайт. URL: http://static.kremlin.ru/media/acts/files/0001201805070038.pdf (дата обращения: 19.03.2025). - Текст: электронный.

8. Петров А. Ю. Оценка параметров жизненного цикла инновационного продукта: диссертация на соискание ученой степени кандидата экономических наук / Петров Александр Юрьевич. - Москва, 2011. - 174 с.

9. Создание эффективных вычислительных комплексов для топологического проектирования / А. С. Федоткин, А. Г. Лобанова, А. О. Васюткин, И. А. Михайлова // Наноиндустрия. - 2024. - Т. 17, № S10-1(128). - С. 63-65.

10.Федоткин, А. С. Программно-аппаратный комплекс «Сервер «СРК» для разработки корпусов микросхем / А. С. Федоткин // Наноиндустрия. - 2023.

- Т. 16, № S9-1(119). - С. 37-40.

11.Fulai Z. Moore's Law: The potential, limits, and breakthroughs / Fulai Zhu, Peiyu Xu, Jiahao Zong // Proceedings of the 2023 International Conference on Mechatronics and Smart Systems. - 2023.

12.Бычков, И. Н. Разработка корпуса сложно-функциональной СБИС при выпуске малой серии микросхем / И. Н. Бычков // Проблемы разработки перспективных микро- и наноэлектронных систем (МЭС). - 2012. - № 1. - С. 267-272.

13.GPU Specs Database [Электронный ресурс] // TechPowerUp. URL: https://www.techpowerup.com/gpu-specs (дата обращения: 03.10.2025). -Текст: электронный.

14.Воробьев, А. С. Анализ технологий для изготовления корпуса многоядерного процессора / А. С. Воробьев // Наноиндустрия. - 2020. - № S96-1. - С. 40-44.

- DOI 10.22184/1993-8578.2020.13.3s.40.44.

15.Кизиев, С. А. Конструктивные и технологические решения, применяемые при разработке и изготовлении современных СБИС / С. А. Кизиев, К. К. Смирнов // Труды научно-исследовательского института системных исследований Российской академии наук. - 2017. - Т. 7, № 2. - С. 50-57.

16.Лохов, А. Функциональная верификация СБИС в свете решений Mentor Graphics / А. Лохов // Электроника: Наука, технология, бизнес. - 2004. - № 1(51). - С. 58-63.

17.Науменко, А. А. Расчёт электрических характеристик шин питания в коммутационной плате микропроцессора / А. А. Науменко, А. С. Воробьев // Проблемы разработки перспективных микро- и наноэлектронных систем (МЭС). - 2020. - № 3. - С. 207-211. - DOI 10.31114/2078-7707-2020-3-207211.

18.Российский «Эльбрус»: перспективы и особенности [Электронный ресурс] // РИА Новости. 2020. 7 октября. URL: https://ria.ru/20201007/rossiyskiy-elbrus-1578673744.html (дата обращения: 17.08.2025). - Текст: электронный.

19.Бычков, И. Н. Решения для средств вычислительной техники на основе процессора "Эльбрус-8СВ" / И. Н. Бычков, П. А. Чучко // Наноиндустрия. -2019. - № S(89). - С. 57-59. - DOI 10.22184/NanoRus.2019.12.89.57.59.

20.Бычков, И. Н. Вычислительная техника на основе аппаратно-программной платформы "Эльбрус" для перспективных информационных систем / И. Н. Бычков, И. Н. Лобанов, И. А. Молчанов // Приборы. - 2018. - № 8(218). - С. 14-20.

21.С каждым нанометром — дороже: себестоимость 2-нм пластин вырастет на 50 % по сравнению с 3-нм [Электронный ресурс] // 3dnews.ru. URL: https://3dnews.ru/1123780/s-kagdim-nanometrom-doroge-sebestoimost-2nm-plastin-virastet-na-50-po-sravneniyu-s-3nm (дата обращения: 14.11.2025). -Текст: электронный.

22. У Intel колоссальные проблемы с освоением техпроцесса 2 нм. Процент брака зашкаливает, поставки новейших процессоров под угрозой срыва [Электронный ресурс] // CNews. 2024. 6 декабря. URL: https://www.cnews.ru/news/top/2024-12-06_u_intel_kolossalnye_problemy (дата обращения: 14.11.2025). - Текст: электронный.

23.Черняк, Л. Закон масштабирования Деннарда / Л. Черняк // Открытые системы. СУБД. - 2012. - № 2. - С. 61.

24.Коновалов, М. Д. Многопоточность. Изучение принципов и преимуществ в процессорах / М. Д. Коновалов, Н. И. Лиманова, В. В. Козлов // Тенденции

развития науки и образования. - 2023. - № 98-10. - С. 65-67. - DOI 10.18411/trnio-06-2023-540.

25.Черемисинов, Д. И. Закон Амдала и границы параллельных вычислений / Д. И. Черемисинов // Big Data and Advanced Analytics. - 2020. - № 6-2. - С. 295301.

26.Микроархитектура восьмиядерного универсального микропроцессора "Эльбрус-8С" / Д. М. Альфонсо, Р. В. Деменко, А. С. Кожин [и др.] // Вопросы радиоэлектроники. - 2016. - № 3. - С. 6-13.

27.Сурченко, А. В. Анализ эффективности работы кэш-памяти с поддержкой аппаратной компрессии данных / А. В. Сурченко, Ю. А. Недбайло, В. М. Фельдман // Приборы. - 2024. - № 7(289). - С. 37-46.

28.Hofmann, J. Analysis of Intel's Haswell Microarchitecture Using the ECM Model and Microbenchmarks / Hofmann, J., Fey, D., Eitzinger, J., Hager, G., Wellein, G., Hannig, F., Cardoso, J.M.P., Pionteck, T., Fey, D., Schroder-Preikschat, W., Teich, J. (eds). // Architecture of Computing Systems - ARCS 2016. - 2016, - vol 9637.

29.Intel's 14nm Process Broadwell Lineup Details Leaked: Glimpse Minimum TDP 35W [Электронный ресурс] // Wccftech.com. URL: https://wccftech.com/intels-14nm-process-broadwell-lineup-details-leaked-glimpse-minimum-tdp-35w (дата обращения: 24.11.2025). - Текст: электронный.

30.Goldas. Процессоры Intel Nova Lake-S получат до 52 ядер и будут включать модели Core Ultra 3, 5, 7, 9 [Электронный ресурс] // Overclockers.ru. URL: https://overclockers.ru/blog/goldas/show/234271/Processory-Intel-Nova-Lake-S-poluchat-do-52-yader-i-budut-vkljuchat-modeli-Core-Ultra-3-5-7-9 (дата обращения: 07.12.2025). - Текст: электронный.

31.Бойко Н. А. Тестирование и сравнение свойств разных видеокарт применительно к неигровому рендерингу / Н. А. Бойко, Д. С. Разнатов, О. И. Полищук, П. М. Урвачев // Интеграция наук - 2022: Материалы III Международной научно-практической конференции, Краснодар, 21 декабря 2022 года. - 2022. - С. 91-98.

32.Хасанова Н. Н. Особенности развития утомления у профессионалов пользователей при работе на компьютере и его профилактика / Н. Н. Хасанова, А. Х. Агиров, Ю. Ю. Даутов, Т. А. Филимонова // Вестник Адыгейского государственного университета. Серия 4: Естественно-математические и технические науки. - 2013. - № 2(119). - С. 88-97.

33.Котляр Н.Ю., Суворов В.Г. Особенности развития утомления у профессиональных пользователей видеодисплейных терминалов // Медицина труда и промышленная экология. 1999. № 7. С. 20-25.

34.3айцева Н.В. Власова Е.М., Малютина Н.Н. Особенности психологического статуса работающих с компьютерной техникой // Медицина труда и промышленная экология. 2011. № 1. С. 14-18.

35.С. А. Саломатин, И. Б. Артишевская, О. Ф. Гребенников, Профессиональная киносъёмочная аппаратура и тенденции её развития в СССР // Профессиональная киносъёмочная аппаратура / Т. Г. Филатова. - 1 -е изд. -Л. : «Машиностроение», 1990. - С. 4-36. - 288 с.

36.Codd, E. F. A Relational Model of Data for Large Shared Data Banks // Communications of the ACM. - 1970. - Vol. 13, No. 6. - P. 377-387.

37.Мадеева, В. А. сравнение реляционных систем управления базами данных / В. А. Мадеева // Сборник научных статей 8-й Международной молодежной научной конференции Будущее науки-2020. В 5-ти томах, Курск, 21-22 апреля 2020 года. Том 3. - Курск: Юго-Западный государственный университет, 2020. - С. 310-312.

38.Капустин, И. Д. Удобная разработка базы данных на SQL Postgresql / И. Д. Капустин // Наука молодых - будущее России : сборник научных статей 9-й Международной научной конференции перспективных разработок молодых ученых : в 5 т., Курск, 12-13 декабря 2024 года. - Курск: ЗАО «Университетская книга», 2024. - С. 324-327.

39.Мартишин, С. А. Проектирование и реализация баз данных в СУБД MySQL с использованием MySQL Workbench / С. А. Мартишин, В. Л. Симонов, М.

В. Храпченко ; С. А. Мартишин, В. Л. Симонов, М. В. Храпченко. - Москва: ИД "Форум", 2012.

40.Эрик, Р. Семь баз данных за семь недель. Введение в современные базы данных и идеологию NoSQL / Р. Эрик, Р. У. Джим.; под редакцией Ж. Картер ; перевод с английского А. А. Слинкин. - Москва: ДМК Пресс, 2013. - 384 с.

41.Таммемяги, А. М. Исследование key-value nosql систем управления базами данных / А. М. Таммемяги // Дистанционное и виртуальное обучение. - 2013. - № 6(72). - С. 60-67.

42.Apache HBase [Электронный ресурс] // Официальный сайт Apache HBase. URL: https://hbase.apache.org (дата обращения: 01.04.2025).

43.Бесплатная Cassandra для стартапов // Открытые системы. СУБД. - 2013. - №2 9. - С. 3-11с.

44.Пальмов, С. В. Обзор возможностей СУБД Neo4j / С. В. Пальмов, А. С. Мячина // Евразийское Шучное Объединение. - 2020. - № 5-2(63). - С. 159163. - DOI 10.5281/zenodo.3888099.

45.Zhu, Ju. Research and Application of Qt Graphic View Framework / Ju. Zhu // Advances in Engineering Technology Research. - 2023. - Vol. 4, No. 1. - P. 189.

46.OpenAccess Coalition [Электронный ресурс] // Si2. URL: https://si2.org/openaccess-coalition (дата обращения: 03.10.2025). - Текст: электронный.

47. Лебединец А. Консолидация графических станций как новый класс решений на рынке САПР // САПР и графика. - 2011. - № 12(182). - С. 24-25.

48.Ким А. К. Российские технологии "Эльбрус" для персональных компьютеров, серверов и суперкомпьютеров / А. К. Ким, И. H. Бычков, В. Ю. Волконский [и др.] // Современные информационные технологии и ИТ-образование. - 2014. - № 10. - С. 39-50.

49.Молчанов, И. А. Анализ показателей платформы "Эльбрус" с учетом переноса приложений и выполнения требований совместимости / И. А. Молчанов, И. H. Бычков // Вопросы радиоэлектроники. - 2018. - № 2. - С. 14-22.

50.Мирзоян, Д. И. Алгоритм визуализации множества графических примитивов для графического процессора с использованием различных стилей

отображения и конструктивной геометрии в двух измерениях / Д. И. Мирзоян // ИТ-Стандарт. - 2024. - № 4(41). - С. 83-97.

51.Шохоева, А. И. Технологии компьютерной графики и визуализации данных / А. И. Шохоева // Colloquium-Journal. - 2022. - № 31-1(154). - С. 55-57.

52.Пасько, Д. Н. Современные игровые движки / Д. Н. Пасько // Инновационная наука. - 2016. - № 2-3. - С. 127-130.

53.Бурцева, Е. А. Анализ современных графических библиотек для разработки кросс-платформенных приложений [Электронный ресурс] / Е. А. Бурцева // Репозиторий Белорусского государственного университета информатики и радиоэлектроники (БГУИР). - 2023. - URL: (дата обращения: 05.10.2025).

54.Короленок, Ю. С. Графическая библиотека Cairo / Ю. С. Короленок // 72-я научно-техническая конференция учащихся, студентов и магистрантов : тезисы докладов, 12-23 апреля 2021 г., Минск : в 4 ч. Ч. 4. - Минск : БГТУ, 2021. - С. 219-220.

55.Бабкин, А. А. Разработка кроссплатформенного графического интерфейса с применением Qt: анализ опыта и перспективы использования / А. А. Бабкин, Н. М. Махов, К. И. Пономарев // Научный Лидер. - 2025. - № 5(206). - С. 4142.

56.Баланков, Н. В. Разработка кроссплатформенного приложения с помощью библиотеки Qt на примере графического векторного редактора / Н. В. Баланков, С. В. Букунов // Journal of Advanced Research in Technical Science. - 2020. - № 22. - С. 79-89. - DOI 10.26160/2474-5901-2020-22-79-89.

57.Коротков, А. А. Кроссплатформенное приложение для обучения разработке графических пользовательских интерфейсов с помощью библиотеки Qt / А. А. Коротков, С. В. Букунов // Journal of Advanced Research in Technical Science. - 2023. - № 35. - С. 65-73.

58.Портянкин, И. А. Swing: эффектные пользовательские интерфейсы: Java Foundation Classes / И. А. Портянкин ; Иван Портянкин. - Москва [и др.]: Питер, 2005. - 523 с.

59.Азаров, А. Е. Обзор графической библиотеки SFML на C++ / А. Е. Азаров // Постулат. - 2018. - № 1(27). - С. 107.

60.0GRE (Object-Oriented Graphics Rendering Engine) [Электронный ресурс] / The OGRE Team. - URL: http://www.ogre3d.org (дата обращения: 03.10.2025).

61.Unity [Электронный ресурс] / Unity Technologies. - URL: https://unity.com (дата обращения: 03.10.2025).

62.Аркабаев, Н. К. Сравнительный анализ и применение библиотек OpenGL и DirectX в контексте разработки 3D визуализации / Н. К. Аркабаев, А. А. Хакимов, О. Кубанычбек Уулу // Бюллетень науки и практики. - 2024. - Т. 10, № 1. - С. 235-245.

63.Сайдова, Н. С. Особенности OPENGL в программировании / Н. С. Сайдова, О. Р. Хайдаров // Проблемы науки. - 2021. - № 3(62). - С. 50-53.

64.Дикан, И. В. Методы оптимизации под OPENGL / И. В. Дикан, Ю. С. Белов // Инженерный журнал: наука и инновации. - 2014. - № 11(35). - С. 4.

65.Shreiner, D. Optimizing OpenGL ES applications for mobile devices / D. Shreiner // SIGGRAPH Asia 2012 Symposium on Apps. - 2012.

66.OpenVG, the standard for vector graphics acceleration. A low-level hardware acceleration for advanced user interfaces and vector graphics libraries such as SVG. [Электронный ресурс] / The Khronos Group. - URL: https://www.khronos.org/openvg (дата обращения: 05.10.2025).

67.Ioannidis, C. Multithreaded rendering for cross-platform 3d visualization based on vulkan api / C. Ioannidis, A. M. Boutsi // The International Archives of the Photogrammetry, Remote Sensing and Spatial Information Sciences. - 2020. -Vol. XLIV-4/W1 -2020. - P. 57-62.

68.Коршунов, С. А. Программное средство визуализации на основе библиотеки WebGL / С. А. Коршунов, Н. О. Дородных // Информационные и математические технологии в науке и управлении. - 2016. - № 2. - С. 129136.

69.Хакимова, Д. Ф. Применение библиотеки Vulkan для визуализации

геометрических моделей / Д. Ф. Хакимова // Политехнический молодежный журнал. - 2025. - № 3(98). 70.0тчет по данным об оборудовании и ПО пользователей Steam Hardware &

Software Survey [Электронный ресурс] / Valve Corporation. - URL:

https://store.steampowered.com/hwsurvey (дата обращения: 06.10.2025).

71.Мирзоян, Д. И. Методика повышения эффективности реализации задач алгоритмической обработки данных в гетерогенной системе на базе графического процессора / Д. И. Мирзоян // Вестник МГТУ МИРЭА. - 2013.

- № 1. - С. 54-66. - EDN RXLWHJ.

72.Patel R. A. Parallel Lossless Data Compression on the GPU // Innovative Parallel Computing (InPar) / R. A. Patel, Y. Zhang, J. Mak, A. A. Davidson, J. D. Owens.

- 2012. - С. 1-9.

73.Harshavardhan, K. S. Programming in OpenCL and its advantages in a GPU Framework / K. S. Harshavardhan // International Journal for Research in Applied Science and Engineering Technology. - 2022. - Vol. 10, No. 7. - P. 3739-3743.

74.Белов, А. С. Способы оптимизации алгоритмов в среде GPU для OpenCL / А. С. Белов // Сборник научных трудов VII Всероссийской научно-технической конференции аспирантов, студентов и молодых ученых ИВТ-2015, -Ульяновск: Ульяновский государственный технический университет, 2015. -С. 19-26.

75.Krasnov M.M. Using the functional programming library for solving numerical problems on graphics accelerators with CUDA technology / M.M. Krasnov, O.B. Feodoritova // Proceedings of the Institute for System Programming of the RAS. -2021. - Т. 33. - № 5. - С. 167-180.

76.Холковский К.В. Исследование вопросов эффективности применения технологии OpenCL при разработке программного обеспечения в гетерогенных вычислительных комплексах / К.В. Холковский, Р.О. Лунин, Н.В. Мальцева // Сборник: Прикладные технологии гидроакустики и гидрофизики (МАГ-2023). 90 лет российской гидроакустике. Санкт-Петербург. - 2024. - С. 294-297.

77.Мирзоян, Д. И. Основные аспекты применения GPGPU систем / Д. И. Мирзоян // Современные информационные технологии и ИТ-образование. -2011. - № 7. - С. 988-994.

78.Васильев, А. В. Сравнительный анализ программного обеспечения, предназначенного для параллельных вычислений на примере CUDA и OPENCL / А. В. Васильев, А. В. Свищев // Моя профессиональная карьера. -2023. - Т. 2, № 54. - С. 308-312.

79.Бычков И. Н. Комплект программных средств как технология корпусирования микросхем / И. Н. Бычков, А. С. Валягин, А. О. Васюткин [и др.] // Приборы. - 2024. - № 12(294). - С. 6-13.

80.А.С. Федоткин. Планирование периферии кристалла в составе САПР для реализации корпусирования интегральных схем с объемными выводами / Вопросы радиоэлектроники. - 2009. - Т. 1, № 3. - С. 122-135.

81.Бычков, И. Н. Вычислительная техника на основе аппаратно-программной платформы "Эльбрус" для перспективных информационных систем / И. Н. Бычков, И. Н. Лобанов, И. А. Молчанов // Приборы. - 2018. - № 8(218). - С. 14-20.

82.Mittal S. A Survey of Techniques for Managing and Leveraging Caches in GPUs / S. A. Mittal // Journal of Circuits, Systems, and Computers (JCSC). - 2014. -Vol. 23. - No. 8.

83.Ролдугина, Ж. И. Обзор инструментов проектирования топологии аналоговых интегральных микросхем / Ж. И. Ролдугина, А. В. Нуйкин // Электронная техника. Серия 3: Микроэлектроника. - 2016. - № 3(163). - С. 30-40.

84.Золотухин, Ф. С. Разработка прототипа программного модуля автоматизированной генерации квалификационных ячеек для контроля правил проектирования ИС / Ф. С. Золотухин, А. С. Надин, И. Е. Трифанихина // Наноиндустрия. - 2020. - № S96-2. - С. 721-725.

85.Кому нужны игровые видеокарты NVIDIA с 48 ГБ VRAM и почему их до сих пор нет [Электронный ресурс] // Блог компании mQouds.ru. Хабр: сайт.

URL: https://habr.com/ru/companies/mclouds/articles/957108/?ysclid=ml23p038 a428142122 (дата обращения: 17.12.2025).

86.Перминов, И. В. Алгоритмические и программные средства компрессии текстур на графических процессорах: диссертация на соискание ученой степени кандидата технических наук / Перминов Илья Валентинович, 2014. - 138 с.

87.Бычков И. Н. Система обеспечения целостности сигналов в вычислительных комплексах разработки ЗАО "МЦСТ" / И. Н. Бычков, В. В. Воробушков, В. И. Перекатов, Ю. С. Рябцев // Вопросы радиоэлектроники. - 2012. - Т. 4, № 3. - С. 142-151.

88.Воробьев, А. С. Планирование периферии кристалла с моделированием сетки питания микропроцессора / А. С. Воробьев, Я. Н. Мороз, Е. А. Краснюков // Наноиндустрия. - 2017. - № S(74). - С. 95-101.

89.Bodra, D. Accelerating and analyzing performance of shortest path algorithms on GPU using CUDA platform: Bellman-Ford, Dijkstra, and Floyd-Warshall algorithms / D. Bodra, S. Khairnar // Scientific and Technical Journal of Information Technologies, Mechanics and Optics. - 2025. - Vol. 25, No. 5. - P. 866-875. - DOI 10.17586/2226-1494-2025-25-5-866-875.

90.Методика проектирования специализированных вычислительных систем на основе совместной оптимизации аппаратного и программного обеспечения / И. Е. Тарасов, П. Н. Советов, Д. В. Люлява, Д. И. Мирзоян // Russian Technological Journal. - 2024. - Т. 12, № 3. - С. 37-45. - DOI 10.32362/2500-316X-2024-12-3-37-45.

91.Тарасов, И. Е. Перспективная архитектура специализированного графического ускорителя / И. Е. Тарасов, П. Н. Советов, Д. И. Мирзоян // Высокопроизводительные вычислительные системы и технологии. - 2023. -Т. 7, № 1. - С. 13-17.

92.Тарасов, И. Е. Архитектура СБИС графического ускорителя с возможностью поддержки стандартов параллельных вычислений / И. Е. Тарасов // ИТ-Стандарт. - 2022. - № 4(33). - С. 1-4.

Список иллюстративного материала

Рисунок 1 - Рост количества транзисторов NVIDIA с 1999 по 2024 гг.................14

Рисунок 2 - Рост уровня сложности разрабатываемых и изготавливаемых серийно

СБИС (по данным TSMC).......................................................................................... 15

Рисунок 3 - Рост числа выводов СБИС.................................................................... 16

Рисунок 4 - Зависимость числа объектов топологии коммутационной платы

корпуса СБИС от числа выводов корпуса................................................................ 16

Рисунок 5 - Пример проекта корпуса микросхемы микропроцессора «Эльбрус-

16С» в САПР «СРК»................................................................................................... 17

Рисунок 6 - Пример проекта материнской платы для вычислительных комплексов

на базе микропроцессора «Эльбрус-8СВ»................................................................ 18

Рисунок 7 - Рост производительности микропроцессоров в однопоточном и

многопоточном режиме по данным сайта cpubenchmark.net.................................. 21

Рисунок 8 - Рост производительности графических ускорителей в миллиардах

операций с плавающей точкой (GFLOPS) по данным сайта technical.city............. 21

Рисунок 9 - СУБД Open Access................................................................................. 46

Рисунок 10 - Структура СУБД SDB.......................................................................... 72

Рисунок 11 - Иерархическая структура классов СУБД SDB.................................. 91

Рисунок 12 - Графический интерфейс программы «Основа визуализации топологии для создания средств проектирования с наглядным представлением

многослойной топологии компонентов электроники» ............................................ 95

Рисунок 13 - Схема стенда «тестирования производительности СУБД SDB» .... 95 Рисунок 14 - Схема соединения внешнего аппаратного устройства захвата видео

...................................................................................................................................... 102

Рисунок 15 - Модуль редактора топологии в составе САПР «СРК».................... 108

Рисунок 16 - Объем оперативной и видео памяти, занимаемый полным проектом топологии коммутационной платы корпуса СБИС САПР «СРК» в зависимости от числа выводов корпуса............................................................................................. 109

Рисунок 17 - Размер файла, занимаемый полным проектом топологии коммутационной платы корпуса СБИС САПР «СРК» в зависимости от числа

выводов корпуса....................................................................................................... 110

Рисунок 18 - Время построения САПР «СРК» полного дерева связанности топологии коммутационной платы корпуса СБИС в зависимости от числа

доступных аппаратных вычислительных потоков................................................ 110

Рисунок 19 - Примеры реализованных ПАК: «АРМ СРК» и «Сервер СРК»

..................................................................................................................................... 111

Рисунок 20 - Сравнение скорости отрисовки МТО в СУБД SDB с другими популярными средствами проектирования............................................................. 127

Таблица 1 - Анализ различных видов СУБД............................................................ 33

Таблица 2 - Программные изделия с применением МТО........................................ 41

Таблица 3 - Сравнение технологий визуализации...................................................67

Таблица 4 - Оценка сложности алгоритмов в основе функциональности СУБД SDB

....................................................................................................................................... 78

Таблица 5 - Состав и характеристики серверов для тестирования

производительности СУБД SDB..............................................................................105

Таблица 6 - Рекомендуемый центральный процессор в зависимости от планируемых к разработке корпусов микросхем в САПР «СРК» для ПАК АРМ

«СРК».........................................................................................................................111

Таблица 7 - Рекомендуемый центральный процессор в зависимости от планируемых к разработке корпусов микросхем в САПР «СРК» для ПАК Сервер

«СРК».........................................................................................................................111

Таблица 8 - Примеры конфигураций созданных вычислительных комплексов для

эффективной работы САПР «СРК».........................................................................112

Таблица 9 - Результаты фиксации параметров в процессе сравнительного тестирования СУБД SDB с другими популярными средствами проектирования .....................................................................................................................................117

Приложение А

Примеры исходного кода СУБД SDB

Пример исходного кода описания типов объектов в СУБД SDB:

typedef епит SdbObjectTypes {

SDB_OBJ_UNDEF = 0, //Неопределенный объект SDB_OBJ_SUBSTRATE = 1, //Коммутационная плата SDB_OBJ_LAYER = 2, //Слой топологии SDB_OBJ_MASKLAYER = 3, //Маска слоя SDB_OBJ_INTPROP = 4, //Целочисленный параметр SDB_OBJ_DOUBLEPROP = 5, //Параметр с плавающей точкой SDB_OBJ_STRINGPROP = 6, //Строковый параметр SDB_OBJ_NET = 7, //Линия связи (виртуальная) SDB_SHAPE_LINE = 8, //Линия трассы (физическая) SDB_SHAPE_CIRCLE = 9, //Круг SDB_SHAPE_OBROUND = 10, //Овал SDB_SHAPE_ARC = 11, //Арка SDB_SHAPE_POLY = 12, //Полигон

SDB_SHAPE_POLY_ARC = 13, //Полигон со скруглениями SDB_SHAPE_APP = 14, //Апертура SDB_OBJ_TEXT = 15, //Текст SDB_OBJ_PIN = 16, //Вывод компонента SDB_OBJ_COMPONENT = 17, //Компонент

SDB_OBJ_NETLINK = 18, //тонкая линия для обозначения связанных компонентов, трассировка между которыми не завершена

SDB_OBJ_NETGROUP = 19, //Группа линий связи (интерфейс) SDB_OBJ_VIA = 20, //Переходное отверстие

SDB_OBJ_VIATEMPLATE = 21, //Шаблон переходного отверстия

SDB_SHAPE_REGION = 22, //Регион

SDB_OBJ_DFPLINECONTAINER = 23, //Группа трасс в дифференциальных

парах

SDB_OBJ_SERPENTINES = 24, //Линии задержек с арками (серпантин) для выравнивания длин проводников

SDB_OBJ_VENTHOLETEMPLATE = 25, //Шаблон вентиляционного отверстия

SDB_OBJ_VENTHOLE = 26, //Вентиляционное отверстие SDB_OBJ_DELAYLINES = 27, //Линии задержек с сегментами (серпантин) для выравнивания длин проводников

SDB_OBJ_DFPARCCONTAINER = 28, //Группа дифференциальных пар SDB_SHAPE_REGION_ARC = 29 //Регион со скруглениями } SdbObjType;

Пример части исходного кода описания класса верхнего уровня SdbBase:

class SdbBase : public SdbObject

{

public:

void save(Saver *saver); void restore(Saver *saver);

Substrate *getSubstrate(); //работа со слоями, примитивами реализована в Substrate, SdbLayer, SdbMaskLayer...

void newUndoRecord(SdbObject *obj, int codeOp, void *data); // add new record into record list

void undo(); // apply records from the list void redo(); // apply records from the list

void beginUndoBlock(std::string blockName); // new buffer for undo records void endUndoBlock(); // close buffer for undo records void clearUndo(); // remove undo blocks

void setUndoCapacity(unsigned int capacity); // set capacity of undo chain

std::string getUndoName(); // return name for undo block

std::string getRedoName(); // return name for redo block

double calcMinDistance(DblVertex &v, DblVertex &v1, DblVertex &v2);

bool calcIntersect(DblVertexList & /*lst*/, BBox &bx);

void clearContent();

// и другие...

};

Пример части исходного кода для работы с примитивами:

class MaskLayer : public SdbObject

{

public:

ShapeCircle * createShapeCircle(int x, int y, int d, int w, bool fill, bool polarity =

true);

ShapeLine * createShapeLine(int x1, int y1, int x2, int y2, LineCupExt lcup = CUP_ROUND, int w = 0, bool polarity = true);

ShapePolygon *createShapePolygon(VertexList &vertexList, LineCupExt lcup = CUP_ROUND, int w = 0, bool fill = true, bool polarity = true);

ShapeRegion *createShapeRegion(VertexList &vertexList); ShapeArcRegion *createShapeArcRegion(PolyShapeList &pshapeList); ShapeArcPolygon *createShapeArcPolygon(PolyShapeList &pshapeList, LineCupExt lcup = CUP_ROUND, int w = 0, bool fill = true, bool polarity = true);

ShapeObround *createShapeObround(int x, int y, int xWdt, int yWdt, int w, bool fill, bool polarity = true);

ShapeArc *createShapeArc(int x, int y, int xStart, int yStart, int xEnd, int yEnd, int w, bool fill, bool polarity = true);

ShapeAperture *createShapeAperture(const std::string &apperture, int x, int y, int rotation = 0, bool polarity = true);

SdbDfpContainer *createDfpArcContainer(int dist, int lw, int x1, int y1, int x2, int y2, int radius);

SdbText *createText(std::string text, void *pFont, int height, int c2cDist, int x, int y, std::string justification, int angle, bool mirror); void rebuildShapeTree();

void placeComponent(SdbComponent *comp, bool placeBorder); // Трансформация:

void move(SdbShape *sh, int dx, int dy); void rotate(SdbShape *sh, int angle, QPointF center_rotate); void transform(SdbShape *sh, AphMatrix *tr); // и другие...

}

Пример части исходного кода реализации дерева МТО:

class ShapeTree {

public:

virtual void addShape(Shape *sh); virtual void removeShape(Shape *sh); virtual void condenceTree(TreeContainer *cr); virtual ShapeIterator getShapeIterator(); // return iterator for shapes virtual ShapeIterator getShapeIterator(BBox &bb); // bb - box coordinates, return iterator for shapes

virtual void updateShape(Shape *sh); // reposition shape in tree if shape bb outside

container

};

class ShapeContainer : public TreeContainer {

virtual unsigned int addShape(Shape *sh); virtual void rmElem(unsigned int idx); virtual BBox getBB(unsigned int idx); virtual void updateBB(); virtual bool isShapeCont();

virtual ShapeContainer *findShapeContainer(Shape *sh);

virtual bool condence(TreeContainer *cr);

virtual void moveElm(unsigned int idx, TreeContainer *cont);

virtual Shape *getShape(unsigned int idx);

virtual bool elemIsEmpty(unsigned int idx);

virtual TreeContainer *getNewContainer(int cap);

};

Пример части исходного кода визуализатора МТО:

class SdbGLView : public QOpenGLWidget, public IRenderer {

public:

void setMargin(qreal newMargin); qreal getMargin();

void setScaleFactor(qreal newScale, qreal cx = 0.0, qreal cy = 0.0);

void scaleToFit();

qreal getScaleFactor();

QRectF getVisibleRect();

qreal getAspectRatio();

qreal getTranslationX();

void setTranslationX(qreal x);

qreal getTranslationY();

void setTranslationY(qreal y);

QPointF getTranslation();

void setTranslation(QPointF translation);

QColor getClearColor();

void setClearColor(QColor color);

QColor getGridColor();

void setGridColor(QColor color);

double getGridOffsetX();

double getGridOffsetY();

void getGridOffset(double &offsetX, double &offsetY); double getGridStepX(); double getGridStepY();

void getGridStep(double &stepX, double &stepY); void setGridOffset(double offsetX, double offsetY); void setGridStep(double stepX, double stepY);

void setupGrid(double stepX, double stepY, double offsetX, double offsetY);

GridStyle getGridStyle();

void setGridStyle(GridStyle style);

virtual int getPrimitiveCapacity() override; // возвращает количество ячеек примитивов

virtual int getPrimitiveCount() override; // возвращает количество зарегистрированных примитивов

virtual int getPrimitiveCount(const std::type_info &type) override; // возвращает количество примитивов определенного типа

virtual IVisualLayer *addLayer(const std::string &name, void *tag, bool noIndex = false) override;

virtual bool deleteLayer(IVisualLayer *layer) override; virtual IVisualLayer *getLayerByName(const std::string &name) override; virtual IVisualLayer *getLayerByTag(void *tag) override; void requestUpdate(); // и другие. protected:

// coordinate system qreal rotationAngle = 0.0; // Degrees qreal scaleFactor; qreal margin;

QColor m_clearColor; // Фоновый цвет GLuint shader; // Хэндлы объектов OpenGL

GLuint vert_pgm, geom_pgm, frag_pgm; // Хэндлы шейдерных программ

GLuint pp_shader;

GLuint pp_vert_pgm, pp_frag_pgm;

GLuint m_vao, m_vbo; // Хэндлы объектов буфера постобработки GLuint layer_shader; // Шейдерная программа обработки позитивных слоёв GLuint layer_vert_pgm; // Вершинный шейдер GLuint layer_geom_pgm; // Геометрический шейдер GLuint layer_frag_pgm; // Фрагментный шейдер

GLuint mask_shader; // Шейдерная программа обработки негативных слоёв (масок)

GLuint mask_vert_pgm; // Вершинный шейдер GLuint mask_geom_pgm; // Геометрический шейдер GLuint mask_frag_pgm; // Фрагментный шейдер

GLuint merge_shader; // Шейдерная программа сведения подслоёв в слой

GLuint merge_vert_pgm; // Вершинный шейдер

GLuint merge_frag_pgm; // Фрагментный шейдер

GLuint grid_shader; // Шейдерная программа координатной сетки

GLuint grid_vert_pgm; // Вершинный шейдер

GLuint grid_frag_pgm; // Фрагментный шейдер

GLuint grid_texture; // Текстура координатной сетки

GLuint grid_framebuffer; // Фреймбуфер координатной сетки

QMatrix4x4 projection; // Матрица проекции

QMatrix4x4 transform; // Матрица преобразования (мировая), она же модели-вида (modelview)

double aspect = 1.0; // Соотношение сторон области просмотра QMutex layers_lock; // Поточная блокировка списка слоёв QHash<void *, VisualLayer *> layers; // Словарь слоёв по тегу - т.е. указателю на оригинальную структуру

QMap<QString, VisualLayer *> layers_byname; // Словарь слоёв по имени volatile bool update_needed; // Флаг необходимости обновления volatile bool m_active; // Флаг разрешения отрисовки

GridStyle m_gridStyle; // Вид сетки

double m_gridStepX, m_gridStepY; // Шаг сетки по X и Y double m_gridOffX, m_gridOffY; //Смещение сетки по X и Y QColor m_gridColor; //Цвет сетки QTimer update_timer;

QElapsedTimer benchTimer; //Таймер подсчёта времени рендеринга

int64_t time_buffering;

int64_t time_render_layers;

int64_t time_render_final;

uint16_t frame_counter; // Счётчик кадров

bool frame_rendered;

QVarLengthArray<VisualLayer *> renderLayers;

bool isRenderLayersActual;

int m_lbx, m_lby; // mouse coordinates

QMouseEvent m_event = QMouseEvent(QEvent::None, QPointF(0, 0), Qt::NoButton, Qt::NoButton, Qt::NoModifier); qreal dx, dy; // global translation VisualLayer *m_currentLayer{nullptr};

constexpr static auto treeAccessor = [](const LookupTreeItem &item) -> QTreeGeometryObject &{return *(item.item);};

using LookupTree = QTreeItem<LookupTreeItem>; LookupTree *lookupTree;

QHash<QString, VisualGroup *> m_groups; // Группы раскраски

QLabel m_replaceLabel;

void createGrid();

void updateTransform();

void cleanup();

bool compileShader(GLuint shader, const char *source);

bool linkShaderProgram(GLuint program, GLuint vertex_shader, GLuint fragment_shader);

bool linkShaderProgram(GLuint program, GLuint vertex_shader, GLuint geometry_shader, GLuint fragment_shader); QString getCompileLog(GLuint shader); QString getLinkLog(GLuint program); // и другие...

Приложение Б

Свидетельства о государственной регистрации программ для ЭВМ

Приложение В

Перечень устанавливаемого ПО на технические средства стенда тестирования производительности СУБД SDB

Наименование ПАК Количество Установленное ПО

АРМ с архитектурой х86-64 6 ОС Windows 10, Среда разработки Qt Creator, OBS Studio, VLC Player, KiCad, FreeCad, Apache OpenOffice, LibreOffice, Inkscape, Gimp, TinyCad, DipTrace 4.3, Эремекс DeltaDesign 3.7, САПР «СРК», AutoDesk DWG TrueView 2022

4 ОС Debian GNU/Linux 12, Среда разработки Qt Creator, OBS Studio, VLC Player, KiCad, FreeCad, Apache OpenOffice, LibreOffice, Inkscape, Gimp, TinyCad, САПР «СРК»

В ычислительный сервер с архитектурой х86-64 1 ОС Debian GNU/Linux 12, Среда разработки Qt Creator, KiCad, FreeCad, Apache OpenOffice, LibreOffice, Inkscape, Gimp, TinyCad, САПР «СРК»

1 ОС Windows 10, Среда разработки Qt Creator, KiCad, FreeCad, Apache OpenOffice, LibreOffice, Inkscape, Gimp, TinyCad, DipTrace 4.3, Эремекс DeltaDesign 3.7, САПР «СРК», AutoDesk DWG TrueView 2022

Вычислительный сервер с архитектурой «Эльбрус» 1 ОС Эльбрус, Среда разработки Qt Creator; LibreOffice, САПР «СРК»

Приложение Г

Акты внедрения

ИНСТИТУТ ЭЛЕКТРОННЫХ УПРАВЛЯЮЩИХ МАШИН им, И.С. Брука (ПАО «ИНЭУМ им. И.С. Брука»}

ПУБЛИЧНОЕ АКЦИОНЕРНОЕ ОБЩЕСТВО

119331, Москва, уд. Вавилова, 24 тел. [phone]

ОКПО 11494554 ОГРН 1027700297426 ИНН/КПП 7736005096/7736011)01

[e-mail] www.ineum.ru

факс[499| 135 89 49

УТВЕРЖДАЮ

Генеральный директор

АКТ ВНЕДР

результатов диссертационной работы Федоткина Алексея Сергеевича «Исследование и разработка программного обеспечения специализированной СУБД для многослойных печатных плат вычислительных комплексов» на соискание учёной степени кандидата технических наук

Мы, нижеподписавшиеся, комиссия в составе: Председатель комиссии:

Руководитель управления 3.4 - Парамонов Николай Борисович

главный научный сотрудник,

заведующий базовой кафедрой

№ 234 - управляющих ЭВМ «РТУ МИРЭА»,

заместитель председателя учёного совета, д.т.н., профессор

и члены комиссии:

Учёный секретарь, к.т.н. Кривосинная Елена Вадимовна

Заместитель генерального директора Лобанов Игорь Николаевич

составили настоящий акт о том, что метод визуализации и параллельной обработки многослойных технических объектов и структурные решения, реализованные в СУБД SDB, разработанные Федоткиным A.C. в ходе выполнения диссертационной работы, использованы при разработке программного изделия САПР «СРК» ЛЯЮИ.00710-01 и программно-аппаратных комплексов ПАК «АРМ СРК» и ПАК «Сервер СРК» в рамках выполнения комплексного проекта «Разработка САПР корпусирования СБИС и планирования модулей на их основе» по Соглашению о предоставлении из федерального бюджета субсидии российским организациям на финансовое обеспечение мероприятий по проведению научно-исследовательских и опытно-конструкторских работ в области средств производства электроники от «31» августа 2021 г. № 020-11-2021-1128 с Минпромторгом России. Указанные программное изделие и ПАК активно внедряются в промышленную эксплуатацию на ведущих предприятиях радиоэлектронной отрасли.

Члены комиссии:

Председатель комиссии:

Лобанов И.Н.

Эльбрус

АО «МЦСТ»

ОГРН 1027739148469 ул. Профсоюзная, Д.108, Москва, 117437 ИНН 7736053886 тел; [phone] факс: [phone] КПП 773601001 htrp://www.mcst,ru e-mail: [e-mail]

УТВЕРЖДАЮ

Гене!

«

еральный директор АО «МЦСТ»

(п Пимен°в

_2026 г.

АКТ ВНЕДРЕНИЯ

результатов диссертационной работы Федоткина Алексея Сергеевича «Исследование и разработка программного обеспечения специализированной СУБД для многослойных печатных плат вычислительных комплексов» на соискание учёной степени кандидата технических наук

Мы, нижеподписавшиеся, комиссия в составе: Председатель комиссии:

Фельдман Владимир Марткович - главный научный сотрудник,

заведующий базовой кафедрой «Информатики и вычислительной техники» федерального государственного автономного образовательного учреждения высшего образования «Московский физико-технический институт (национальный исследовательский университет)», д.т.н., профессор

и члены комиссии:

Начальник отделения 2.1. "Разработки Михайлов Максим Степанович

вычислительных комплексов для специальных систем"

Начальник отдела 2.1.3. "Разработки и Воробьев Антон Сергеевич

тестирования микросхем"

составили настоящий акт о том, что программное изделие САПР «СРК» ЛЯЮИ.00710-01 и программно-аппаратные комплексы ПАК «АРМ СРК» ЛЯЮИ.466256.021 и. ПАК «Сервер СРК» ЛЯЮИ.466535,064 со встроенной СУБД SDB для визуализации и обработки многослойных технических объектов, разработанной Федоткиным A.C. в ходе выполнения диссертационной работы, введены в эксплуатацию в АО «МЦСТ» и используются при разработке корпусов микросхем российских микропроцессоров «Эльбрус».

Председатель комиссии: ФельДман В.М.

Члены комиссии: uJJi^Mir^l (П Михайлов М.С.

1боте, к.ф.-м.н.

Баган Виталий Анатольевич

УТВЕРЖДАЮ

«

05 » № фу^ 2026

г.

АКТ

об использовании теоретических и практических результатов диссертационной работы Федоткина Алексея Сергеевича «Исследование и разработка программного обеспечения специализированной СУБД для многослойных печатных плат вычислительных комплексов», представленной на соискание ученой степени кандидата технических наук, в учебном процессе в центре образовательных

В рамках дисциплин «Импульсные и цифровые устройства» и «Технологии и методы в САПР микроэлектроники», которые читаются студентам бакалавриата и магистратуры МФТИ в центре образовательных программ ФРКТ МФТИ, использованы теоретические и практические результаты диссертационной работы Федоткина Алексея Сергеевича «Исследование и разработка программного обеспечения специализированной СУБД для многослойных печатных плат вычислительных комплексов». Среди них: метод обработки многослойных технических объектов с использованием современных гетерогенных средств вычислительной техники и его применение в системах автоматизированного проектирования для разработки корпусов сложно функциональных микросхем, разрабатываемых по современным технологиям корпусирования.

программ ФРКТ МФТИ

Директор Физтех-школы Радиотехники и Компьютерных Технологий МФТИ, д.т.н., доцент

Профессор центра образовательных программ ФРКТ МФТИ, к.т.н.

Гаврилов Дмитрий Александрович

Щелкунов Николай

Николаевич