Воспроизведение информации.

Машинная память

Ульяновский государственный технический университет

Кафедра: "Вычислительная техника"

Введение

Внедрение в практику техники переработки информации различных классов вычислительных машин является характерной чертой современного этапа научно-технического прогресса. Область применения вычислительной техники непрерывно возрастает, разрабатываются новые вычислительные машины с улучшенными параметрами. В них уже сегодня закладываются некоторые принципы, характерные для построения и работы мозга - самого сложного и загадочного из известных нам творений природы.

Электронные вычислительные машины следующих поколений по своим функциональным характеристикам, возможно, с некоторыми допущениями будут сравнимы с памятью человека. Такой машине будет достаточно поставить задачу, и она сама определит, как её решать. Критериями её "умственных способностей" будут объём памяти, возможности образования логических цепей, способность к целенаправленному поведению в незнакомой информационной среде и другие не менее важные качества. Такие машины можно будет сравнивать с мозгом человека не только по принципу построения, но и по количеству запоминаемой информации.

Сегодня совершенствование вычислительных машин находится в прямой зависимости от развития и совершенствования устройств памяти, основными показателями которой являются ёмкость, быстродействие, надежность работы, экономичность.

При создании любой вычислительной системы наиболее сложной и, как правило, проблемной задачей является создание устройств как внутренней, так и внешней памяти. В последние годы в этой области были достигнуты значительные успехи благодаря разработкам новых электронных приборов, новых структур вычислительных устройств и систем математического обеспечения.

Своими успехами техника хранения и обработки информации в значительной степени обязана успехам в области микроэлектроники и в особенности в разработке больших и сверхбольших интегральных схем. Однако, как это можно проследить на примере полупроводниковой техники, только интеграция элементов в силу ряда причин не обеспечивает положительного результата. Микроэлектроника в своём развитии может вскоре столкнуться с рядом проблем, которые станут своеобразным тормозом на пути дальнейшего развития интегральных схем памяти, надежности их работы. Очевидно, перспективы развития элементной базы устройств хранения информации должны быть связаны и с использованием новых сред, новых физических принципов и явлений, которые могу быть положены в основу создания устройств с качественно иными, более высокими технико-экономическими показателями.

В настоящее время существуют различные виды машинной памяти. Одни конструктивно-технологически хорошо развиты, другие находятся на стадии становления. В то же время информация об особенностях построения и функционирования элементов памяти различных типов запоминающих устройств рассредоточена в отдельных публикациях, монографиях, а также в отдельных главах книг по вычислительной технике. Такое положение затрудняет ознакомление с состоянием и перспективами развития этого важного направления информатики и вычислительной техники.

В данном реферате сделана попытка обобщить и систематизировать наиболее важные сведения о принципах действия, физических особенностях построения и информационных возможностях различных типов запоминающих устройств.

Общие сведения о памяти и запоминающих устройствах

Информация и память

Одна из удивительнейших способностей живого организма - способность воспринимать, хранить и обрабатывать разнообразную информацию. Поиск аналогичных качеств, присущих в одинаковой степени и искусственным системам, привел к созданию новой науки - кибернетики.

Кибернетика в момент своего рождения (в конце сороковых - начале пятидесятых годов нашего столетия) привлекла всеобщее внимание главным образом потому, что указала на подобие процессов управления и связи в машинах и живых организмах, подчеркнула, что эти процессы имеют информационный характер. Объект управления (будь то машина, биологическая система или коллектив людей) и управляющее устройство (нервная ткань живого организма, автомат) обмениваются между собой информацией.

Между отдельными элементами какой-либо кибернетической системы и между различными системами существуют связи, посредством которых они взаимодействуют друг с другом. Эти связи могут состоять в обмене энергией или веществом между взаимодействующими объектами. Однако связи могут быть и такими, когда на передний план выступает на преобразование энергии, а информационное их содержание, т.е. сведения, получаемые данным объектом о состоянии других объектов.

Понятие информации, таким образом, может быть использовано для описания поведения системы: процессы в системе могут быть описаны как процессы преобразования информации. Такой способ описания не только возможен, но даже вполне естествен и оправдан. Информация - это физическая величина, такая же, как, например, энергия или скорость. Определенным образом и в определенных условиях информация равным образом описывает как процессы, происходящие в естественных физических системах, так и процессы в системах, искусственно созданных. При этом информационные связи осуществляются посредством сигналов, циркулирующих в системах. Сигнал - физический носитель информации.

Разумеется, в разных системах могут быть различными по своей природе носители информации: звуковые, световые, электрические, механические и др. Однако независимо от материального носителя информации процессы её передачи подчиняются общим количественным закономерностям.

Передача информации по каналу связи. Любой канал связи можно рассматривать как некоторую систему, по которой передаётся информация - от входа к выходу (рис. 1). При передаче информации по каналу связи на неё воздействуют помехи Р. В общем случае количество входов и выходов может быть неограниченно большим.

  

 

Рис. 1.

Пусть на вход поступает некоторый сигнал S_t. Система реагирует на это воздействие появлением на выходе сигнала S_, который обязательно будет запаздывать по отношению к входному сигналу на некоторое время  - время задержки в системе - и обязательно подвергнется некоторой модификации. Время задержки  является, как правило, нежелательным свойством канала и должно быть по возможности минимизировано. С другой стороны, любое устройство хранения информации можно рассматривать как канал связи, также осуществляющий передачу информации со входа на выход, но одновременно обеспечивающий задержку этой информации на некоторой, желательно регулируемое время, которое можно назвать временем хранения информации.

Накопление информации.

Способность к накоплению и хранению информации, т.е. наличие памяти, - одной из важнейших свойств любой кибернетической системы, без которого немыслимо её целесообразное функционирование.

Физическую систему называют запоминающим устройством (ЗУ) или, в информационном смысле, каналом накопления, если она обладает способностью обеспечивать достаточно длинный временной интервал между моментами прихода и использования информации.

Это значит, что сигнал S_t, относящийся к моменту времени t, может быть воспроизведен с помощью такой системы в любое произвольное время  в виде сигнала S_

Простейшая системная модель, обладающая свойством памяти, состоит из запоминающей среды, которая включает в общем случае множество элементов, связанных так или иначе с каналом ввода и вывода информации. Основное свойство такой среды заключается в способности фиксировать и сохранять во времени следы информационных воздействий, а затем при определённых условиях частично или полностью воспроизводить их. Для этого необходимо иметь некоторую систему элементов, состояние которых можно было бы изменить желаемым образом. Эти изменения могут происходить либо непрерывно, либо скачкообразно. В первом случае говорят о запоминающих элементах аналогового типа, во втором - об элементах дискретного типа.

Необходимый элементный состав запоминающей среды определяет способ представления информации. В вычислительной технике используются элементы памяти дискретного типа, пригодные для запоминания двоичного кода. Такой выбор кода записи обусловлен тем, что в физическом мире наиболее просто реализуются системы, обладающие двумя устойчивыми состояниями. Соответственно запоминающая среда должна содержать набор бистабильных элементов, которые могут находиться в двух устойчивых состояниях. В основе действия таких элементов - принцип статического хранения за счёт вынужденного перехода элемента из одного состояния в другое и последующего длительного сохранения этого состояния.

Таким образом, среда - носитель информации - должна хранить в виде следа навязанное ей состояние, которое в идеальном накопителе должно остаться неизменным в течение всего данного промежутка времени хранения. Однако под влиянием внешних воздействий, а также внутренних процессов, свойственных всякой системе, к началу считывания информации состояние среды неизбежно изменяется.

Воспроизведение информации.

Считывание (воспроизведение) информации - заключительный этап процессов памяти. При нарушении воспроизведения поведение системы меняется так, как если бы память в ней отсутствовала.

Для воспроизведения информации из памяти необходимо активировать определённую группу запоминающих элементов, составляющих ячейку памяти. При этом активирующее воздействие должно иметь такую природу, чтобы запоминающие элементы под его влиянием вырабатывать сигнал, соответствующий его состоянию. Кроме того, оно должно быть индифферентным - одинаковым для любой ячейки независимо от их содержимого. Если состояние запоминающих элементов однозначно соответствует сигналу, пришедшему на вход записи, то эта информация будет воспроизведена.

При использовании некоторых физических сред считывании приводит к разрушению хранящейся в ячейке информации. В этом случае после каждого считывания необходимо производить запись той же самой информации в ту же ячейку.

Запись информации в какую-либо ячейку и её считывание (с восстановлением) из какой-либо ячейки памяти производится за время, называемое периодом обращения. Время, необходимое для считывания информации из ячейки памяти, называют временем выборки.

Одной из характеристик систем памяти является метод поиска информации.

Поиск информации, по сути дела, сводится к поиску соответствующих запоминающих элементов (ячеек).

Тип поиска, при котором происходит обращение к какой-либо ячейке ЗУ по её номеру независимо от содержания искомой информации, называется адресным. В машинной памяти адресный принцип получил самое широкое распространение. Но это не единственный способ описка отдельных объектов информации.

Информация может быть выбрана и по некоторым её признакам или по некоторой известной её части. Такой принцип поиска - его можно назвать ассоциативным - характерен, в частности, для биологических систем. При этом на входе появляется некоторый ключ - стимул, а на выходе памяти формируется специальная ответная реакция, связанная с ключом. Как стимул, так и ответная реакция представляют собой сложные сигналы - образы. Помимо этого на входе может быть указана дополнительная информация, с помощью которой можно долее точно конкретизировать элемент, подлежащий выборке. С созданием ассоциативных ЗУ коренным образом меняется структура вычислительных машин и по-новому осуществляется управление сложными сигналами.

Мозг и машина

В ходе эволюции мозг человека достиг высочайшей степени совершенства как чрезвычайно эффективная информационно-управляющая система с исключительной надежностью функционирования. Поэтому естественны и закономерны предпринимаемые попытки использовать достижения современной техники и технологии для моделирования работы мозга и создания на этой основе принципиально новых систем обработки и хранения информации. Следует ли ожидать, что со временем люди смогут наделить управляющие машины искусственным мозгом, таким же, как головной мозг человека?

Уже созданные и вновь разрабатываемые машины во многом уступают человеку. Хотя они и начинают уже выполнять некоторые функции интеллекта человека, они не способны мере мыслить как человек, не могут как человек ставить цели, которые в дальнейшем должны быть достигнуты.

Но вместе с тем уже сейчас они значительно превосходят человека по скорости выполнения вычислительных и логических операций при большом числе логических переменных. Очень важно, что современные ЭВМ способны воспринимать и перерабатывать не только числовую, но и символьную информацию. С тех пор, как машины начали оперировать с символьной информацией, оказался открытым путь для развертывания работ по приданию машине способности к выполнению функций мыслящего человека. В этом смысле и название "вычислительные" по отношению к ЭВМ является сейчас по меньшей мере условным, не отражает всех их возможностей.

Сопоставим возможности современной вычислительной техники и мозга человека. Сравнение проведем по трём важнейшим параметрам: скорости обработки информации, ёмкости памяти и надёжности функционирования. Для ЭВМ, использующих цифровой механизм обработки информации, эти параметры определяются количеством арифметических операций в секунду, объёмом (количеством) хранимой информации в битах и вероятностью сохранения основных параметров в заданных пределах в течении заданного промежутка времени.

Что касается работы мозга, то дать сколько-нибудь точную количественную оценку этих параметров не представляется возможным. Вся информация, которая вводится в память машины при условии её исправного функционирования, запоминается, сохраняется и может быть воспроизведена, т.е. отношение количества воспроизведенной информации к принятой равна единице. У человека же количество воспроизведенной информации, как правило, оказывается меньше воспринятой, т.е. наблюдаются некоторые потери информации, особенно при её фиксации. С другой стороны человек никогда не сталкивается с ситуацией, когда его память настолько загружена, что он не способен воспринимать новые порции информации. Мозг, который заключён в ограниченном объёме и содержит пусто очень большое, но конечное число элементов, никогда не переполняется информацией, непрерывно поступающей из окружающей среды. Это свойство объясняется, конечно, не беспредельной ёмкостью памяти, а спецификой механизмов, предохраняющих человеческую память от "переполнения".

По быстродействию (скорости записи и воспроизведения информации) машинная память значительно превосходит память человека.

Скорость срабатывания элементов, на основе которых строятся современные ЗУ, определяется в конечном счете скоростью протекания электронных процессов, в то время как скорость срабатывания биологических элементов - нервных клеток - определяется скоростью протекания значительно более инерционных процессов.

Однако простое сравнение по быстродействию мозга человека с машиной едва ли можно назвать достаточно наглядным, учитывая то обстоятельство, что они характеризуются совершенно несоизмеримыми информационными ёмкостями. Поэтому будем считать вычислительную мощность мозга равной мощности ЭВМ, которая потребуется, чтобы смоделировать его работу, а объём памяти - равным памяти ЭВМ, в которой можно записать всю информацию, хранимую в нейронных связях мозга. В память машины записываются адреса конца и начала каждой связи между нейронами, степень влияния данного входа на состояние нейрона, пороги возбуждения нейронов и т.д.

Для упрощенной модели нейрона (рис. 2) передаточная

 

 

Рис. 2

 

функция может быть записана в виде S = S_ф + _iS_i, где параметры _i характеризуют активность синапсов; S_ф - фоновая активность. При передаче сигнала по межнейронной связи выполняется одна аналоговая операция умножения. Затем сигналы суммируются с остальными на входе нейрона. Таким образом, на каждый акт прохождения сигнала по межнейронной связи приходится одна операция умножения и одна - сложения. Число одновременно выполняемых операций при работе всего мозга равно числу его межнейронных связей, а общая вычислительная мощность равна числу межнейронных связей, умноженному на частоту повторения сигнала. При моделировании работы мозга на ЭВМ все эти операции выполняются цифровым способом. Необходимая для этого мощность машины должна быть не менее вычислительной мощности мозга. Если принять число межнейронных связей равным 10¹⁴, а частоту повторения сигнала - 10² с^-1, то эквивалентная вычислительная мощность мозга равна 10¹⁶ операций в секунду.

Обычная вычислительная мощность ЭВМ порядка 10⁸ операций в секунду, а мощность отдельных уникальных машин приближается к 10⁹ операций в секунду. Значения 10⁹ и 10¹⁶ отражают не столько количественную разницу, сколько качественный скачок в технологии обработки информации. Для реализации параллельных алгоритмов обработки информации, как в мозге человека, требуются принципиально новые технические средства, во много раз более мощные, чем существующие.

Рассмотрим теперь другую проблему. Расширение функциональных возможностей систем хранения и обработки информации связано с усложнением их структур и увеличением количества их элементов. Основным препятствием при увеличении числа элементов системы служит проблема её надёжности. Мозг же представляет собой супермногоэлементную систему, но тем не менее безотказно служит человеку всю жизнь. По-видимому, природа каким-то способом нашла возможность обойти закон жёсткой обратной зависимости надёжности от число активных элементов.

Технические элементы памяти строятся на основе высоконадёжных запоминающих элементов. Но для сложной системы, содержащей большое количество элементов, это может оказаться недостаточным. Работоспособность системы памяти определяется как физическими особенностями носителя информации, так и его информационной структурой. Надёжность нейронов значительно ниже надёжности электронных элементов ЗУ, однако биологическая система сохраняет способность функционировать, запоминать и выдавать информацию даже при серьёзных повреждениях, когда выводятся из строя миллионы нервных клеток. Поэтому необходимо строить систему машинной памяти так, чтобы нарушение работы какого-либо элемента или части её элементов не было критическим, не привело к нарушению нормального её функционирования. Задача построения надёжно работающих систем на недостаточно надёжных элементах - одна из главных задач в кибернетике. 

Существуют различные способы обеспечения надёжного функционирования сложных систем. Одним из них является построение систем с избыточным числом элементов, в которой в случае нарушения работы некоторых элементов их функции берут на себя другие, автоматически включающиеся в работу. Так часто происходит в живой природе как на уровне клеток, так и целых органов. В технических системах при наличии в них избыточных элементов замена ими вышедших из строя производится сравнительно легко при условии, что система строится на базе так называемых однородных структур. Имеется большое количество однотипных ячеек, являющихся первичными элементами, и при отказе в работе одной из них автоматически включается другая, к этому времени не занятая.

Весьма эффективным способом повышения надёжности сложных систем является преобразование информации, при котором переходят от обычной, естественной пространственно-временной формы её представления к частотно спектральной форме, в которой далее она хранится, обрабатывается и передаётся по каналам связи. Очень важно, что структурная избыточность дополняется различными видами функциональной, в частности воспроизведение этих свойств в технических средах позволяют высоконадёжные информационно-перерабатывающие самоорганизующиеся адаптивные системы переменной структуры, обладающие способностями к приспособлению.

Предыдущая1234567891011Следующая

Поделиться:

Воспользуйтесь поиском по сайту: