Архітектура програмної системи ієрархічного нечіткого логічного виведення

Abstract

Розроблено програмну архітектуру для системи ієрархічного нечіткого логічного виведення на основі алгоритмічних моделей нечіткого логічного виведення та окремих технологій паралельних обчислень, таких як MPI та CUDA. Представлено ключові рішення при проектування архітектури для забезпечення гнучкості та продуктивності паралельної системи нечіткого виведення. Проаналізовано шаблони проектування та програмування різного рівня абстракції, а також основні програмні модулі та інтерфейси програмної системи нечіткого виведення. Побудовано метод контейнеризації застосунків для GPU з метою їх повторного використання та розгортання на обраній програмній платформі високопродуктивних паралельних обчислень.

Разработана программная архитектура для систем иерархического нечеткого логического вывода на основе алгоритмических моделей нечеткого логического вывода и отдельных технологий параллельных вычислений, таких, как MPI и CUDA. Представлены ключевые решения при проектировании архитектуры для обеспечения гибкости и продуктивности параллельной системы нечеткого вывода. Проанализировано шаблоны проектирования разного уровня абстракции, а также основные программные модули и интерфейсы программной системы нечеткого вывода. Создан метод контейнеризации приложений для GPU с целью их повторного использования и развертывания на выбранной программной платформе высокопродуктивных параллельных вычислений.

A software architecture for hierarchical fuzzy logic hierarchy based on fuzzy logic algorithmic models and separate parallel computing technologies such as MPI and CUDA has been developed, as well as key architectural design solutions to provide the flexibility and performance of a parallel fuzzy system. The patterns of designing and programming of different levels of abstraction, as well as the main software modules and interfaces of the fuzzy software system are analyzed. The method of containerization of applications for the GPU for their reuse and deployment on the selected software platform of high-performance parallel computing is presented.