Организация параллельных вычислений в системах CAGE и POLIGON

18.5. Организация параллельных вычислений в системах CAGE и POLIGON

При анализе работы систем с доской объявлений сам собой напрашивается вопрос, а нельзя ли, учитывая наличие нескольких независимых источников знаний, общающихся друг с другом через глобальную структуру данных, организовать их параллельную работу. Очевидно, что параллелизм можно внедрить на разных уровнях систем с такой архитектурой:

• на уровне активизации источников знаний;
  
• на уровне обработки пускового образца и предусловий в процессе работы с отдельным источником знаний;
  
• на уровне выполнения действий, предусмотренных записью активизации источника знаний.
  

Хотя процессам первой группы параллелизм присущ по самой их природе, процессы двух других групп могут включать и последовательно выполняемые шаги. Например, предусловия разных правил могут использовать одни и те же переменные, а операции, специфицированные разными активизированными правилами, могут потребовать соблюдения определенной последовательности выполнения.

В Станфордском университете в рамках проекта Advanced Architectures Project созданы два прототипа систем с доской объявлений, в которых использованы разные методики организации параллельной работы компонентов системы. Ниже мы приведем краткое описание этих разработок. Более детально читатель может познакомиться с ними в работе [Nii et al., 1988].

Система CAGE [Aietlo, 1986] является модификацией описанной выше инструментальной среды AGE и представляет собой мультипроцессорную вычислительную систему с общей памятью. В язык программирования системы включены конструкции, позволяющие описать параллельное выполнение некоторых фрагментов кода на уровне прикладной программы. В проекте параллельное выполнение реализовано на трех уровнях системы.

• Параллельная работа источников знаний. Источники знаний могут параллельно работать с разными сегментами структуры данных доски объявлений или может быть использован режим конвейерной обработки, когда разные операции выполняются с разными сегментами данных, которые по очереди извлекаются из конвейера.
  
• Параллельная реализация правил. Условия, специфицированные в разных правилах, могут анализироваться параллельно. Действия, указанные в правых частях правил, могут быть реализованы затем либо параллельно, либо поочередно.
  
• Параллельный анализ условий. Условия, специфицированные в одном и том же правиле, также могут анализироваться параллельно.
  

Параллельная обработка источников знаний может выполняться как в синхронном, так и в асинхронном режимах. В первом приближении синхронизация нужна в том случае, когда выходные данные множества параллельных этапов обработки буферизуются до тех пор, пока не закончится выполнение всех параллельных процессов. Таким образом, передача выходных данных на доску объявлений задерживается до тех пор, пока все активизированные источники знаний не завершат свои операции. Пользователь также может задать в программе, как должны быть реализованы действия, предусмотренные в активизированных правилах, — параллельно или поочередно.

Эксперименты с системой CAGE разочаровали ее создателей. В системе, насчитывающей восемь процессоров, было достигнуто только двукратное повышение скорости вычислений в режиме параллельной синхронной обработки источников знаний, а при использовании четырех процессоров вообще не наблюдалось никакого изменения производительности. В асинхронном режиме при использовании восьми процессоров удалось повысить быстродействие менее чем в четыре раза. Эксперименты с использованием параллельной обработки правил привели примерно к пятикратному повышению производительности системы, состоящей из 16 процессоров.

Другая система, POLIGON, была разработана "с чистого листа" на базе мультипроцессорного вычислительного комплекса с распределенной памятью. В ней используется распараллеливание задачи на множестве уровней. Эксперименты с этой системой дали значительно более обнадеживающие результаты. Оказалось, что эффективность распараллеливания существенно увеличивается по мере роста объема данных в источниках знаний и количества правил, претендующих на активизацию.

Из сравнительного анализа двух систем был сделан вывод, что попытка запаралле-лить обработку отдельных этапов при сохранении режима централизованного управления всей системой (вариант системы CAGE) не может привести к успеху, а использование децентрализованного управления снижает возможности программного управления процессом логического вывода. Таким образом, первые работы в направлении реализации параллельного режима в системах с доской объявлений показали, что это задача далеко не тривиальная. Параллелизм может оправдать себя только в тех областях применения, где возрастающая сложность системы и значительное увеличение объема вычислений оправдываются результатами работы экспертной системы.