Модели анализа эффективности вычислительных структур (модифицированный алгоритм дейкстры)

1.

ХНУРЭ 2017, МРФ
МОДЕЛИ АНАЛИЗА ЭФФЕКТИВНОСТИ
ВЫЧИСЛИТЕЛЬНЫХ СТРУКТУР
(МОДИФИЦИРОВАННЫЙ АЛГОРИТМ ДЕЙКСТРЫ)
Kharkov National University of Radioelectronics, Ukraine
[email protected]
Белоус Василий, Скоробогатый Михаил
Научное руководство: д.т.н., проф. Хаханов В.И.,
д.т.н., проф. Чумаченко С.В.
NURE, кафедра АПВТ, E-mail: [email protected]
1

2. СОДЕРЖАНИЕ

ХНУРЭ 2017, МРФ
2
СОДЕРЖАНИЕ
1)Тенденции развития кибернетического мира планеты
2) Актуальность разработки новых вычислительных
структур и топологий
3) Модификация алгоритма Дейкстры для решения
топологических задач
4) Оценка эффективности графовых структур
5) Программно-аппараная имплементация алгоритма в
решение топологических задач проекта Green Wave Traffic
6) Рыночная привлекательность и направления будущих
исследований
NURE, кафедра АПВТ, E-mail: [email protected]

3. Trends of IT-industry

ХНУРЭ 2017, МРФ
3
Trends of IT-industry
1) A number of specialized digital systems-on-chips (SoC, SiP)
= 2012 year – 9 billion gadgets, 2016 year - 50 billion ones.
2) Chip integration – 1 billion gates, 10 000 vies, 7 layers in SiP.
Wafer thickness – 5 (25) micrometers. Chip technology – 20
nm.
3) 21 century is time of Mobile devices, Cloud Service and
Cloud-based technologies of SoC Design.
4) Development steps of cyberspace intelligence : 1) Mouse
brain – 2012. 2) Human brain – 2020. Humanity brain – 2050.
Self-improving computer (SIC) – 2025.
5) 3D multitransistor for technology 14 nm is continued validity
of Moore's Law.
6) «Manual design» of system-on-chip – Y-technology is the
next design step.
Challenges:
1) How to fill cyberspace (silicon chip) by services for
education, life, business, travel.
2) Restructuring the Internet or creating infrastructure of the
cyberspace. Creating a high-speed engines for searching,
pattern recognition and decision-making.
3) To create Traffic Intellectual Infrastructure «Green Wave
Traffic on Cloud»
4) On-line tax-free learning on Clouds is the future of World The
best Universities.
NURE, кафедра АПВТ, E-mail: [email protected]

4. Google Microsistem for the Internet

ХНУРЭ 2017, МРФ
4
Google Microsistem for the Internet
•Google Glass, a head-mounted, Internet-enabled
display that—if you buy the
•hype—will revolutionize computing and totally
rock your world:
• microprocessor,
• a memory
• chip, a battery, a speaker, two microphones,
• a video camera, a Wi-Fi antenna,
• Bluetooth, an accelerometer, a gyroscope,
• and a compass. The micro-display is
• positioned over one eye.
NURE, кафедра АПВТ, E-mail: [email protected]

5. OLED TV Arrives 2013

ХНУРЭ 2017, МРФ
5
OLED TV Arrives 2013
New displays will be big,
bright, fast, and thin—but
not cheap.
OLED TV will be just 4
millimeters thick and weigh
7.5 kilograms. A comparable
55-inch LCD TV from LG is
nearly 4 centimeters thick
and weighs about 22 kg.
Today’s high-definition TV
contains a grid of 1920 by
1080 pixels; broadcasters
and
manufacturers,
however, are already talking
about ultrahigh definition, or
4K resolution TVs, which
typically boast 3840 by 2160
pixels.
NURE, кафедра АПВТ, E-mail: [email protected]

6. Intel Inside…Your Smartphone

ХНУРЭ 2017, МРФ
6
Intel Inside…Your Smartphone
PC sales are down, mobile sales are booming, and this year
Intel will introduce a line of Atom chips, code-named Silvermont, that analysts say will at last be truly optimized for
low-power operation. Intel itself is saying very little.
A smart-phone contains much more than a microprocessor:
It contains a variety of Accelerators for graphics, video,
audio, wireless, GPS — all of which are complicated pieces
of hardware.
Intel says it plans to move all of its chips — for PCs,
servers, tablets, and phones — to a 14-nm manufacturing
process.
• Over the past few years, Intel has spent more than
US $1 billion buying and Licensing intellectual
property for wireless circuits, image processing
systems, and other parts for smart-phones and
begun collaborating with Microsoft and Google to
create chips that work well with their mobile
operating systems.
• The main mobile processors use a design called
system-on-a-chip (SoC), which pairs a central
processor with specialized circuits for
communications, graphics, navigation, and other
tasks. SoCs save energy because they use
dedicated systems that are packed closely
together.
NURE, кафедра АПВТ, E-mail: [email protected]

7. Trends of IT-Cloud Servises

ХНУРЭ 2017, МРФ
7
Trends of IT-Cloud Servises
• Cloud Server with >30% CAGR, will be 15% of the total server market by 2015
• LSI breaks million IOPS performance barrier in Sep 2011 – Enterprise Storage
• KB MB GB TB PB (Peta byte) 1015 EB (Exabyte) ZB (Zettabype)1021 YB
(Yottabype) 1024
Source: Yervant Zorian lecture. EWDTS 12
NURE, кафедра АПВТ, E-mail: [email protected]

8.

ХНУРЭ 2017, МРФ
Характеристика работы
Актуальность. Создание эффективных вычислительных структур
связано не только с повышением быстродействия примитивов, но и с
топологией связей между ними, которая способна существенно
повысить быстродействие параллельной обработки данных за счет
дополнительных соединений, которые достаточно дорого стоят.
Цель
исследования
–
разработка
критериев
оценивания
эффективности вычислительных структур на основе использования
графовой модели межсоединений функциональных блоков, дающих
возможность определять качество топологических архитектур цифровых
систем на кристаллах.
Задачи исследования:1) Анализ методов оценивания вычислительных
структур и поиска кратчайших путей между парой вершин. 2) Разработка
критериев оценивания эффективности вычислительных структур на
основе использования графовой модели функциональных блоков
цифровых систем на кристаллах. 3) Модификация алгоритма Дейкстра
для определения средней стоимости межсоединений вычислительной
архитектуры для пары вершин графа. 4) Верификация критериев при
оценивании эффективности различных топологий вычислительных
структур.
NURE, кафедра АПВТ, E-mail: [email protected]

9. ОЦЕНКА ТОПОЛОГИИ СОЕДИНЕНИЯ КОМПОНЕНТОВ ЦИФРОВЫХ СИСТЕМ

ХНУРЭ 2017, МРФ
ОЦЕНКА ТОПОЛОГИИ СОЕДИНЕНИЯ КОМПОНЕНТОВ
ЦИФРОВЫХ СИСТЕМ
Расстояние между компонентами цифровой системы есть основной
параметр, влияющий на быстродействие выполнения (функциональности
или сервиса) транзакций между компонентами или элементами структуры.
При рассмотрении двух вариантов реализации мультипроцессорной
системы необходимо определить интегральную характеристику в виде
суммы всех расстояний между каждой парой компонентов или вершин
соответствующего графа.
Здесь интерес представляют три варианта фигур: четырехугольник
(метрика «Манхэттен»), треугольник и тетраэдр. Последний обладает
уникальным свойством – каждая вершина тетраэдра имеет три соседних, в
то время как треугольник обладает только двумя смежными вершинами.
Критерий связан с упрощением обработки графовой структуры, имеющей E
дуг и n вершин. Его особенность заключается в вычислении абсолютного и
не приведенного к интервалу значения, формируемого стоимостью
соединений E/V, умноженной на качество транзакций между всеми парами
вершин:
n
Q4
E
min (pij )
n i 1 j
NURE, кафедра АПВТ, E-mail: [email protected]
9

10. Оценка топологии

to
E n
d
f
ХНУРЭ
МРФ nodesQof
est
paths2017,
between
pair
[5-9].
=
´ å
p ij ) .
of
min (2)
4
n i =1 j
criteria for evaluating the effectiveness
of
the
mal
ructures, Use
based
graph for
model
the
thisonformula
the of
estimation
of three graph
hs is of structures
digital systems-on-chips
3) connecting topologies
with six nodes and[1-4].
different
e
of
is
shown
in
Fig.
1.
Dijkstra's
algorithm to determine the average
и 11 ребер соответственно.
of Рассматриваются три графа, которые имеют 9, 7(a)
ections
of
computing
architecture
for
a
node
a
b
c
ble
a
b
c
a
b
c
ification
of the criteria when evaluating the
of
ofdifferent topologies of computational
and
d
f
2)
of THE CONNECTION TOPOLOGY OF
NG
the
d
e
f
d
e
f
TAL SYSTEM COMPONENTS
3)
e
(b)
(c)
age
(a)
Fig. 1. Structures
of connections
for processor primitives:
Подсчет
критерия
в соответствии
с последней
формулой
дает следующие
etween
the components
of a digital system
is
ode
a
b
c
a
b
c
a
–
G
;b
–
G
;
c
–
G
1
2
3
the that результаты
ter
affects the speed: of executing (for
E n
9
nal
Q 4 (G1 ) min (pij ) (9 1 6 2) 31,5;
F
Оценка топологии
n i 1 j
6
7
11
Q4 (G 2 ) (7 1 6 2 2 3) 29,2;
Q4 (G3 ) (11 1 4 2) 34,8
6
d
e 6
f
d
e
f
Модификация
оценки
эффективности
топологии
связана
с приведением
CADSM
2013, 19-23
February,
2013,
Polyana-Svalyava
(Zakarpattya),
UKRAI
NE
(b)
(c)
m is
for
Fig. 1. Structures of connections for processor primitives:
реальных
затрат
(число дуг E) к максимально возможному количеству
a – G1 ;b – G2 ; c – G3
2
парных соединений в графе V n n , которое обеспечивает качество
2
коммуникационных свойств: V V
n2 n
Polyana-Svalyava (Zakarpattya), UKRAI NE
min (pij )
i 1 j
Q4
E
n2 n
2
2
n 2 n
2
min (pij )
i 1 j
NURE, кафедра АПВТ, E-mail: [email protected]
E
n 2 n
2
min (pij )
E
V
min (pij )
i 1 j
i 1 j
10

11. Плата за качество коммуникаций

ХНУРЭ 2017, МРФ
Плата за качество коммуникаций
Одновременно платой за качество коммуникаций является мощность
соединений, приведенная к максимально возможному количеству
7
11
ребер : H (G ) E 9 0,60;
H (G ) 0,46;
H (G ) 0,73.
5
1
n2 n
2
15
5
2
15
5
3
15
Целесообразно иметь две оценки: интегральный критерий качества
коммуникаций, который неявно определяет затраты времени на
среднюю достижимость между каждой парой вершин графовой
структуры; приведенную к максимально возможному числу мощность
соединений,
которая
демонстрирует
стоимость
качества
инфраструктуры
системы,
имеющей
целевую
функцию,
минимизирующую среднюю достижимость (длину пути или времени)
между парой вершин графовой структуры.
• Мультиплицирование двух критериев не дает нового свойства при
оценивании инфраструктуры достижимостей каждой пары вершин.
• Выводы: 1) Необходимо использовать оба критерия для оценивания
структурного проекта. 2) Следует модифицировать алгоритм
Дейкстры для вычисления среднего значения достижимостей между
парой вершин в графе, что и представлено ниже.
NURE, кафедра АПВТ, E-mail: [email protected]
11

12. ПРИМЕР ОЦЕНИВАНИЯ ГРАФОВЫХ СТРУКТУР. МОДИФИКАЦИЯ АЛГОРИТМА ДЕЙКСТРЫ

2017,
МРФ
e ХНУРЭ
time of
receiving
and transmission of information has E arcs and n nodes. Its feature lies in the calculation of
n the primitive computing components. Such criteria absolute value that is not reduced to the interval and formed
used to evaluate the effectiveness of graph models of by the cost of connections multiplied by the quality of
nd global computer networks, urban infrastructure of transactions between all pairs of nodes:
ommunications, as well as the traffic flows in order to
E n заданной
Алгоритм
Дейкстры
расстояния
вершины
Q 4 = ´из
å min (p ij ) .
y bottlenecks
affecting
the traffic. находит
The problemкратчайшие
of
n i =1 j
всехto остальных
егоofвершин.
such графа
criteria isдо
related
the minimization
the
tational cost for determination of all possible minimal
Use сthisребрами
formula forположительного
the estimation of threeвеса.
graph
Он применяется только к графам
between nodes of pairs. The purpose of this research is structures with six nodes and different connecting topologies
широкоtheиспользуется
программировании
и технологиях.
pment Алгоритм
of criteria for evaluating
effectiveness of isвshown
in Fig. 1.
tationalНапример,
structures, based
on graph динамической
model of
в протоколе
маршрутизации Open Shortest Path
a
b
c
nnections of functional blocks, which make it possible
First
(OSPF),
который
основан
на
технологии
отслеживания
состояния
ermine the quality of the topological architectures of
канала (link-state
technology),
systems-on-chips.
The objectives:
1) Analysisдля
of устранения кольцевых маршрутов.
ds for
estimating the
computational
structures and
Задача.
Найти
кратчайшие
пути между всеми d парами f вершин графа,
the shortest paths between nodes of pair [5-9]. 2)
единичным весом каждого ребра.
pment представленного
of criteria for evaluatingна
theрисунке,
effectivenessс of
tational
structures, based
on graph
model of the
Решение.
Матрица
смежности
графа имеет вид G
a b c d e f
2
nal blocks of digital systems-on-chips [1-4]. 3)
e
Подзадача
1. Найти
кратчайшие
cation
of Dijkstra's algorithm
to determine
the average расстояния
(a) a . 1 . 1 . .
interconnections of computing architecture for a node
b a 1 . 1b . 1 c .
и определить все кратчайшие пути
a
b
c
-8]. 4) Verification of the criteria when evaluating the
G2 c . 1 . . . 1
veness
of different atopologies
of computational
из вершины
к остальным
вершинам.
res [1-4].
d 1 . . . 1 .
ПРИМЕР ОЦЕНИВАНИЯ ГРАФОВЫХ СТРУКТУР.
МОДИФИКАЦИЯ АЛГОРИТМА ДЕЙКСТРЫ
ESTIMATING THE CONNECTION TOPOLOGY OF
DIGITAL SYSTEM COMPONENTS
distance between the components of a digital system is
NURE, кафедра
АПВТ, the
E-mail:
[email protected]
ain parameter
that affects
speed
of executing (for
e . 1 . 1 . 1
d
e
(b)
f
f d.
. 1e . 1 f .
(c)
Fig. 1. Structures of connections for processor primitives:
a – G1 ;b – G2 ; c – G3
12

13. МОДИФИКАЦИЯ АЛГОРИТМА ДЕЙКСТРЫ 2

ХНУРЭ 2017, МРФ
МОДИФИКАЦИЯ АЛГОРИТМА ДЕЙКСТРЫ 2
В процессе реализации алгоритма Дейкстры заполняется таблица,
количество строк и столбцов которой определяется мощностью множества
вершин графа, т.е. 6х6. В заголовках строк таблицы указываются вершины,
до которых предстоит найти кратчайшее расстояние .
Таблица 1
Таблица 2
Таблица 3
b
c
d
e
f
1
2
3
4
5
1
2
3
u=a u=b u=d u=c u=e
u=a u=b u=с
r=0 r=1 r=1 r=2 r=2
r=0 r=1 r=2
a, 1
b a, 1
a,
- b, 2
b,2
c a, - b, 2
a, 1 а, 1
d a, 1
a, In
- some
b, 2cases,b,2
b,2configuration eof the
a, graph
- b, permits
2
when the
it,a,for
paths between
all
- finding
a,
- thea,shortest
c,3
c,3
f pairs
a, -of nodes
a,
- itс,is3
1
1
1
a !! ® b !! ® c !! ® f
r(a, f ) = 1 + 1 + 1 = 3
advisable to apply Dijkstra's algorithm for each of n possible
A graph demonstrating the shortest paths tree fro
initial nodes.
node a is shown
in Fig. 2и их длинах.
Таблица
1 содержит информацию о всех кратчайших
цепях
Problem. Find the shortest paths between all pairs of nodes
a
b
c
for the2graph
shown in Fig. данные
1b with unit weights
for eachмодификации
arc.
В Таблице
приведены
с учетом
Solution. The adjacency matrix of graph G2 has the form:
алгоритма – количество операций уменьшается.
a b c d e f
На рисунке представлено
дерево кратчайших цепей
a . 1 . 1 . .
b 1 . 1
. 1
NURE, кафедра АПВТ, E-mail: [email protected]
.
d
e
f
Fig. 2. The shortest paths tree from the node a
13

14. МОДИФИКАЦИЯ АЛГОРИТМА ДЕЙКСТРЫ 3

ХНУРЭ 2017, МРФ
МОДИФИКАЦИЯ АЛГОРИТМА ДЕЙКСТРЫ 3
Поскольку все ребра графа имеют вес 1, из таблицы 1 видно, что
расстояния могут возрастать только на 1. Поэтому, фактически, как только
бесконечная метка изменяется на конечную числовую метку, её
дальнейшее изменение становится невозможным.
Это означает, что соответствующее кратчайшее расстояние между
вершинами уже определено. Следовательно, количество сложений и
сравнений в алгоритме Дейкстры может быть сокращено (Таблица 5).
Подзадача 2. Определить расстояния от вершины b до остальных:
Таблица 4
Таблица 5
1
a
c
d
e
f
u=b
r=0
b,1
b,1
b,
b,1
b,
-
2
3
4
5
u=a u=c u=e u=d
r=1 r=1 r=1 r=2
b,1
a,2
b,1
b, -
a,2
b,1
c,2
a,2
c,2
c,2
NURE, кафедра АПВТ, E-mail: [email protected]
a
c
d
e
f
1
u=b
r=0
b,1
b,1
b, -
b,1
b, -
2
3
u=a u=c
r=1 r=1
a,2
b, -
c,2
14

15. МОДИФИКАЦИЯ АЛГОРИТМА ДЕЙКСТРЫ 4

ХНУРЭ 2017, МРФ
МОДИФИКАЦИЯ АЛГОРИТМА ДЕЙКСТРЫ 4
Таблица
5
показывает
результаты,
полученные
применением
модифицированного алгоритма.
Данные для всех кратчайших цепей представлены в Таблице 6, граф –
дерево кратчайших цепей из вершины b – будет таким же, как и раньше
для вершины а.
Следует заметить, что кратчайшие цепи из вершин b, d, f и деревья
кратчайших путей будут идентичными.
Матрица кратчайших цепей между парами вершин имеет вид
Таблица 6
a b c d e f
a
.
b 1
1 2 1 2 3
.
Dist 2 c 2 1
1 2 1 2
.
d 1 2 3
3 2 1
.
e 2 1 2 1
f
1 2
.
1
3 2 1 2 1
.
NURE, кафедра АПВТ, E-mail: [email protected]
15

16. МОДИФИКАЦИЯ АЛГОРИТМА ДЕЙКСТРЫ 5

ХНУРЭ 2017, МРФ
МОДИФИКАЦИЯ АЛГОРИТМА ДЕЙКСТРЫ 5
В традиционном алгоритме Дейкстры учитывается такой шаг: если
полученное значение длины меньше значения метки соседа, то метка
соседа заменяется полученным значением длины.
Для графов с ребрами единичной длины (веса) сумма расстояний
каждый раз может увеличиваться только на 1. Поэтому в упомянутом
пункте только бесконечные метки соседа могут изменяться на конечные
числовые метки, которые впоследствии не изменяются, т.е. уменьшаться
уже не могут. Соответствующие расстояния являются числами
натурального ряда. По этой причине сравнение цлесообразно проводить
только в целях определения конечных числовых меток для тех вершин,
которые таковых пока не имеют, т.е. их временные метки равны
бесконечности. Если не существует ребра, соединяющего постоянно
помеченную вершину с вершиной, имеющей беконечную метку, то в
качестве очередного пункта выбирается постоянно помеченная вершина
с минимальной меткой в текущем столбце (как и раньше), что позволяет
реализовать попытку найти минимальный маршрут через другую
вершину. При этом сложение и сравнение меток с уже имеющимися в
столбце конечными метками не проводится, что сокращает время поиска.
NURE, кафедра АПВТ, E-mail: [email protected]
16

17. Графики эффективности затрат

ХНУРЭ 2017, МРФ
Графики эффективности затрат
Q
3
4
6
1
0,41
0,29
0,62
2
0,43
0,28
0,58
3
0,40
0,31
0,61
4
0,45
0,30
0,59
5
0,42
0,32
0,60
6
0,39
0,33
0,61
7
0,41
0,28
0,63
H 1
2
3
4
5
6
7
3 0,61 0,63 0,60 0,58 0,62 0,59 0,60
4 0,49 0,48 0,51 0,50 0,53 0,53 0,48
6 0,72 0,68 0,72 0,69 0,70 0,69 0,71
Графики среднего
значения (затраты,
эффективность)
Графики эффективности трех
видов соединений (7 проектов)
Мультипликативная
оценка трех видов
соединений
Графики затрат трех видов
соединений (7 проектов)
NURE, кафедра АПВТ, E-mail: [email protected]
17

18. Заключение

ХНУРЭ 2017, МРФ
Заключение
Научная новизна. Приведены критерии оценивания качества топологических
соединений компонентов цифровой системы, которые ориентированы на
оценивание проектов с позиции оперативной и стратегической минимизации
маршрутов соединений двух вершин, что дает возможность модифицировать
структуры путем введения дополнительных затрат на отдельные соединения в
соответствующем графе в целях повышения быстродействия всей системы.
Приведена модификация алгоритма Дейкстры для неориентированных
взвешенных графов с единичной длиной ребра, что позволяет сократить
количество сложений и сравнений за счет исключения из этого процесса уже
найденных на предыдущем этапе конечных числовых меток, которые в
дальнейшем не могут уменьшаться, а остаются константами, но предполагают
возможность преобразования только бесконечных меток соседа в конечные
числовые метки. Модифицированный алгоритм Дейкстра для поиска
кратчайших путей между вершинами графовой модели функциональных
блоков дает возможность на 15% повысить качество архитектурных решений
Практическая
значимость.
Рыночная
привлекательность
анализа
эффективности топологии соединения компонентов в структурах актуальна не только
для цифровых систем, сетей, телекоммуникаций, но для инфраструктуры городов в
условиях существования транспортных заторов.
NURE, кафедра АПВТ, E-mail: [email protected]
18

19. Перспективы исследований

ХНУРЭ 2017, МРФ
19
Перспективы исследований
• Цель – повышение качества и безопасности дорожного
движения
за
счет
создания
интеллектуальной
инфраструктуры дорожных сообщений, включающей облака
мониторинга трафика и квазиоптимального управления
движением в реальном масштабе времени на основе
применения RFID-паспортов транспортных средств, что дает
возможность минимизировать временные и материальные
затраты при организации дорожного движения, а также
создавать инновационные научно-технические решения
социальных, гуманитарных, экономических и экологических
проблем мирового сообщества.
• Сущность исследования – создание интеллектуальной
инфраструктуры дорожного движения (ИИДД) – облачного
сервиса мониторинга инфраструктуры и управления
дорожным движением в реальном масштабе времени
«Зеленая волна» на основе создания облачной виртуальной
инфраструктуры
дорожного
движения
(рис.
2),
интегрированной с уличными дорожными контроллерами,
средствами радиочастотной идентификации автомобилей в
целях повышения качества и безопасности передвижения
транспортных
средств,
минимизации
временных
и
материальных затрат при исполнении заданных маршрутов.
NURE, кафедра АПВТ, E-mail: [email protected]

20. Программно-аппаратная имплементация в проект Green Wave Traffic (вычислительные структуры)

ХНУРЭ 2017, МРФ
20
Программно-аппаратная имплементация в проект
Green Wave Traffic (вычислительные структуры)
NURE, кафедра АПВТ, E-mail: [email protected]
• Структура блока CAR-ID содержит модули: Optical
front-end – оптический интерфейс; RF front-end –
радиочастотный интерфейс; Synchrogenerator –
генератор частот; Baseband processor – обработки
сигналов после демодулирования; GPS – модуль
позиционирования;
Cryptomodule
–
модуль
криптозащиты; Controller, OP-code detect, EEPROM
control, Mode control – система управления блоком;
Test connector – переключатель тестирования
модулей; Test logic (Test points) – модуль
управления тестированием и программированием;
Memory (EEPROM crypto key, ID code) – модуль
памяти для хранения данных и служебной
информации; MEMS sensors – модуль сенсорных
датчиков.

21. Программно-аппаратная имплементация в проект Green Wave Traffic (топология инфраструктуры)

ХНУРЭ 2017, МРФ
Программно-аппаратная имплементация в проект
Green Wave Traffic (топология инфраструктуры)
При наличии в стране 10
миллионов
автомобилей
и
стоимости одной метки RFID,
равной 100 долларов, затраты
на
оснащение
всего
транспортного парка равны 1
миллиарду долларов. Затраты
на создание масштабируемого
прототипа ИИДД – 10 миллионов
долларов
плюс
накладные
расходы
по
технической
поддержке
и
эксплуатации
инфраструктуры
–
10
миллионов долларов в год.
Годовая стоимость продажи
облачного сервиса – не более
100 долларов для каждого
автомобиля. Это составляет
почти 2 миллиарда долларов
прибыли
после
трех
лет
эксплуатации
облака.
Срок
окупаемости ИИДД – 1,5 года.
NURE, кафедра АПВТ, E-mail: [email protected]
21