350 rub
Journal Neurocomputers №7 for 2009 г.
Article in number:
Using Neural Network Technologies to Enhance Efficiency of the Distirbuted Data Storage Systems
Authors:
O.S. Mezentseva, A.I. Alekseev
Abstract:
The paper deals with the methods of performance improvement in the distributed data storage systems based on the threshold schemes (on example of Shamir-s secret sharing scheme). The factors affecting the performance of distributed data processing systems are analyzed, the ways of enhancing performance are presented, namely, through the use of hardware-emulated neural networks, parallel matrix algebra algorithms (recursive block scheme of matrix multiplication in the quaternary trees format, a parallel Strassen-s method modification) and modular arithmetic algorithms. The paper proposes the use of the mathematical apparatus of residual classes, what leads to neural network-based calculations and independent processing. The NM6403 neuroprocessors-based hardware platform required for the implementation of the proposed methods is discussed.
References
  1. Фадеев А. Ю. Применение концепции IP-storage для создания распределенных систем хранения данных высокой степени готовности // Электронный журнал «Исследовано в России». 2002. С. 1226-1236. http://zhurnal.ape.relarn.ru/articles/2002/112.pdf
  2. Тормасов А.Г., Хасин М.А., Пахомов Ю.И. Модель распределенного хранения данных с регулируемой избыточностью // Электронный журнал «Исследовано в России», 2001. С. 355-364. http://zhurnal.ape.relarn.ru/articles/2001/035.pdf
  3. Червяков Н.И., Дьяченко И.В. Принципы построения модулярных сумматоров и умножителей // Сборник научных трудов. - М.: Зеленоград. 2006. С. 447-510.
  4. Архитектура процессора цифровой обработки сигналов Л1879ВМ1 (NM6403) / НТЦ «Модуль», http://www.module.ru/files/nm6403arch-r.pdf
  5. Шевченко П. А., Фомин Д.В., Черников В.М., Виксне П.Е. Применение микропроцессора NM6403 для эмуляции нейронных сетей. НТЦ«Модуль», http://www.module.ru/files/nm6403nnemul-r.pdf