| Popis: |
Магістерська дисертація складається з 180 сторінок, в якій міститься 84 рисунка, 37 таблиць, використано 48 джерел. Актуальність. Бази даних це одне з ключових направлень в індустрії інформаційних технологій. Проблема збереження та зміни даних виникла ще задовго до формування індустріальних технологій, та навіть паперу. При зародженні ж комп'ютерних наук дана проблема постала відразу. Згодом, бази даних стали окремою гілкою комп'ютерних наук. По мірі розвитку цифрових технологій та діджиталізації суспільства проблематика баз даних стає дедалі актуальнішою. На сьогоднішній день усі мастадонти сфери інформаційних технологій мають свої сервери для зберігання даних, а деякі компанії працюють лише з ними. Бази даних використовуються в сучасному житті майже усюди, від звичайних сайтів до величезних державних та наукових мереж. А розвиток хмарних технологій постійно підвищує вимоги до баз даних. Зараз, хмарні технлології це не лише зберігання даних, а й їх обчислення. Так, з кожним роком розвиваються ігрові хмарні сервіси, які дають змогу користувачам грати в комп'ютерні ігри на будь якому апараті -- всі обчислення відбуваються на стороні серверу. Також до хмарних обчислень поступово входять й обчислення нейроних мереж. Самі ж хмарні сервери є величезним кластером комп'ютерів, які споживають величезну кількість електроенергії, охолоджуються, вимагають обсуговування, тощо. Одним з найпоширеніших типів баз даних є реляційний. Дані у ньому пов'язані між собою певним відношенням, а відношення представлені у вигляді двовимірних таблиць. Таблиці, в свою чергу, ідентичні до матриць у плані їх збереження в пам’яті. Тому апаратне прискорення базових операцій над реляціями не є складним, проте дозволить значно збільшити продуктивність всієї системи. Мета та завдання. Метою даної роботи є дослідження класу конструктивних маніпуляційних функцій над реляціями та вивчення можливості їхньої адаптації апаратної реалізації; а також дослідження архітектури раніше розробленого матричного процесору (останньої модифікації) на предмет його повноти для n-вимірних типів даних з можливістю зміни базових операцій та, у разі потреби, покращення архітектури раніше розробленого матричного процесору задля забезпечення вищезазначеного. Для досягнення мети, в роботі ставляться та вирішуються наступні задачі: 1. відображення типу даних реляції на матричний тип з послідуючим їх уточненням іменною моделлю даних; 2. виведення повної сукупності породжуючих класу р-функцій та чр- предикатів над реляціями як функції над багатовимірним типом даних; 3. дослідження архітектури матричного процесору на предмет його можливості підтримки операцій над реляціями та можливістю його реконфігурації для прискорення довільного n-вимірного типу даних. 4. створення архітектури реляційного процесору на основі матричного для підтримки операцій над реляціями та його реконфігурації. Об’єкт дослідження. Процеси обробки структурованої інформації, зокрема реляційних баз даних, та можливості їх прискорення. Предмет дослідження. Алгебраїчна характеристика класу частково- рекурсивних багатомісних функцій та предикатів над складними типами даних, зокрема реляції, та апаратно-програмна реалізація базових реляційних маніпуляцій. Методи. Проведені в роботі дослідження базуються на низці загальнометодологічних та логіко-математичних методів. До перших відносяться, перед усім, методи введення та виключення абстракції. До других – метод уточнення складних даних іменною множиною та метод ізоморфних відображень. Наукову новизну складає виведена алгебраїчна характеристика класу частково-рекурсивних функцій та частково-рекурсивних предикатів над реляціями та отримана теорема про її повноту в примітивній програмній алгебрі. Потужність даної алгебри була доказана виведенням з її допомогою примітивних операцій алгебри Кодда. Також було отримано результат по управлінню складною архітектурою за допомогою скінченого автомату для реалізації функцій над багатомісними структурованими типами даних. Зв'язок роботи з науковими програмами, планами, темами. Дослідження проводилися відповідно до наукових напрямків діяльності кафедри конструювання електронно-обчислювальної апаратури, а також пріоритетного напрямку розвитку науки і техніки України “Інформаційні та комунікаційні технології”. Основні результати були отримані в рамках науково-дослідної роботи No д.р. 0113U001874 (шифр «ФЕЛ-4/5») «Прискорення обчислень з використанням логічних пристроїв, що реконфігуруються». Практичну значимість отриманих результатів складає: розробка архітектури реляційного процесора як програмно-апаратної реалізації алгебри реляцій; апаратно-програмна реалізація всіх частково-рекурсивних багатомісних функцій над реляціями з алгебри Кодда, з повної сукупності породжуючих класу функцій та додаткових функцій; використання результатів дослідження при викладанні дисципліни «Основи побудови інформаційно-обчислювальнх засобів інтеграції» (лабораторний практикум) для студентів спеціальності 172 «Телекомунікації та радіотехніка» освітньо-професійної програми «Інформаційно-обчислювальні засоби радіоелектронних систем» на кафедрі КЕОА факультету електроніки КПІ ім. Ігоря Сікорського. Апробація роботи. Основні результати роботи пройшли апробацію на Міжнародному змаганні InnovateFPGA 2021-2022. Робота під назвою Reconfigurable matrix co-processor від представленої автором команди EM029 стала переможцем першого туру європейсько-африканського регіону. Також окрема робота в даному напрямку була представлена на конференції IEEE UkrMiCo’2021 під назвою «Digital Equalizer Model for the Microcontroller» Публікації. За матеріалами досліджень опубліковано 1 друковану статтю [31]. The master's thesis consists of 180 pages, of which 84 figure, 37 tables, 48 sources are used. Actuality. Databases are one of the key directions in the information technology industry. The problem of saving and changing data arose long before the formation of industrial technologies, and even paper. At the fondations of computer science, this problem arose immediately. Later, databases became a separate branch of computer science. With the development of digital technologies and the digitalization of society, the issue of databases is becoming more and more relevant. Today, all giant companies in the field of information technology have their own servers for data storage, and some companies work only with them. Databases are used in modern life almost everywhere, from ordinary websites to huge government and scientific networks. The development of cloud technologies constantly increases the requirements for databases. Now, cloud technologies not only store the data, but also make the calculations. Thus, cloud gaming services are developing every year, which allow users to play computer games on any device - all calculations take place on the server side. Cloud computing is also gradually including neural network computing. The cloud servers themselves are a huge cluster of computers that consume a huge amount of power, cooled down, require maintenance, etc. One of the most common types of databases is relational. The data in it are related to each other by a certain relationship, and the relationships are presented in the form of two-dimensional tables. Tables, in turn, are identical to matrices in terms of their storage in memory. Therefore, hardware acceleration of basic operations on relations is not difficult, but it will allow to significantly increase the performance of the entire system. Purpose and tasks. The purpose of this work is to study the class of constructive manipulation functions over relations and study the possibility of their hardware acceleration. And also examining the architecture of the previously developed matrix processor (latest modification) for its completeness for n- dimensional data types with the possibility of changing the basic operations and, if necessary, improving the architecture of the previously developed matrix processor to provide the above. To achieve the goal, the following tasks are set and solved in the work: 1. mapping the data type of the relation to the matrix or vector types with their subsequent refinement by the nominal data model; 2. derivation of the complete set of class-generating partially recursive functions and predicates over relations as functions over a multidimensional data type; 3. a study of the matrix processor architecture for its ability to support relational operations and its reconfiguration to accelerate an arbitrary n- dimensional data type. 4. developing relations processor architecture based on the matrix processor to support relational operations and its reconfiguration. Object of study. Structured information processing, in particular relational databases, and the possibilities of their hardware-software acceleration. Subject of study. Algebraic characterization of a class of partially recursive multi-place functions and predicates over complex data types, in particular relations, and hardware-software implementation of basic relational manipulations. Methods. The research is based on a number of general methodological and logical-mathematical methods. The first include, first of all, the methods of inclusion and exclusion of abstraction. The second is the method of specifying complex data with a nominal set and the method of isomorphic mappings. The scientific novelty is the derived algebraic characterization of the class of partially recursive functions and partially recursive predicates over relations and the obtained theorem on its completeness in primitive programming algebra. The power of derived algebra was proved by implementing primitive operations of the Codd algebra using the above algebra. Also, a result was obtained on the management of a complex architecture using a finite state machine for the implementation of functions over multi-place structured data types. Connection of work with scientific programs, plans, topics. The research was carried out in accordance with the scientific directions of the department of design of electronic and computing equipment, as well as the priority direction of the development of science and technology of Ukraine "Information and communication technologies". The main results were obtained within the framework of research work No. Dr. 0113U001874 (code "FEL-4/5") "Acceleration of calculations using reconfigurable logical devices." The practical significance of the obtained results is: development of relational processor architecture as a hardware-software implementation of relational algebra; hardware and software implementation of all partially recursive multi-place functions over relations from the Codd algebra, from the complete set of functions generating a class of functions and additional functions;\ the use of research results in the teaching of the discipline "Fundamentals of the construction of information and computing means of integration" (laboratory practicum) for students of the specialty 172 "Telecommunications and radio engineering" of the educational and professional program "Information and computing means of radio electronic systems" at the KEOA department of the Faculty of Electronics of Igor Sikorsky Kyiv Polytechnic Institue. Approbation of work. The main results of the work were verified at the International InnovateFPGA 2021-2022 competition. The work entitled Reconfigurable matrix co-processor from the EM029 team represented by the author became the winner of the first round of the European-African region. Also, a separate work in this direction was presented at the IEEE UkrMiCo'2021 conference under the title "Digital Equalizer Model for the Microcontroller" Publications. Based on research materials, one printed article was published. |
