申请/专利权人：阜阳师范学院

申请日：2019-05-08

公开（公告）日：2019-10-22

公开（公告）号：CN110362457A

主分类号：G06F11/34(20060101)

分类号：G06F11/34(20060101)

优先权：

专利状态码：有效-授权

法律状态：2023.03.28#授权;2019.11.15#实质审查的生效;2019.10.22#公开

摘要：本发明公开了一种基于休假排队的三值光学计算机性能评价方法及系统。该方法包括：获取基于串行和休假排队的待评价的三值光学计算机的服务模型；将所述服务模型划分为四个阶段；计算各阶段运行过程中的平均响应时间以及平均请求数；建立性能评价模型；所述性能评价模型用于计算三值光学计算机的平均响应时间以及平均请求数；根据所述性能评价模型，通过各阶段运行过程中的平均响应时间以及平均请求数，计算所述待服务模型的平均响应时间以及平均请求数；根据所述服务模型的平均响应时间以及平均请求数，对所述待评价的三值光学计算机进行性能评价。本方法或系统能够准确的评价三值光学计算机的性能。

主权项：1.一种基于休假排队的三值光学计算机性能评价方法，其特征在于，所述方法包括：获取基于串行和休假排队的待评价的三值光学计算机的服务模型；将所述服务模型划分为四个阶段；计算各阶段运行过程中的平均响应时间以及平均请求数；建立性能评价模型；所述性能评价模型用于计算三值光学计算机的平均响应时间以及平均请求数；根据所述性能评价模型，通过各阶段运行过程中的平均响应时间以及平均请求数，计算所述待服务模型的平均响应时间以及平均请求数；根据所述服务模型的平均响应时间以及平均请求数，对所述待评价的三值光学计算机进行性能评价。

全文数据：一种基于休假排队的三值光学计算机性能评价方法及系统技术领域本发明涉及计算机性能评价领域，特别是涉及一种基于休假排队的三值光学计算机性能评价方法及系统。背景技术由于TOC光学处理器的特殊性，如巨位性、可重构性、按位可分配性，这些性能与分析评价模型，特别是用于云计算系统的，都不能直接适用于TOC。现有技术中基于MM1排队系统对TOC性能评价进行建模，发现计算量和网络传输速度是影响系统响应时间的瓶颈。但该模型尚不能更真实反映TOC的计算生态。例如该模型假设TOC自启动后将不会发生故障，即不需要保养和故障维修，一直运行。显然，这是一种非常理想的状态。发明内容针对上述问题，本发明提供了一种基于休假排队的三值光学计算机性能评价方法及系统。为实现上述目的，本发明提供了如下方案：一种基于休假排队的三值光学计算机性能评价方法，所述方法包括：获取基于串行和休假排队的待评价的三值光学计算机的服务模型；将所述服务模型划分为四个阶段；计算各阶段运行过程中的平均响应时间以及平均请求数；建立性能评价模型；所述性能评价模型用于计算三值光学计算机的平均响应时间以及平均请求数；根据所述性能评价模型，通过各阶段运行过程中的平均响应时间以及平均请求数，计算所述待服务模型的平均响应时间以及平均请求数；根据所述服务模型的平均响应时间以及平均请求数，对所述待评价的三值光学计算机进行性能评价。可选的，所述四个阶段包括第一阶段、第二阶段、第三阶段以及第四阶段；在所述第一阶段，接收服务器将未接收的运算请求按FCFS策略存入第一层队列，并从非空请求队列中取出一个请求，将从非空请求队列中取出的请求发送至数据预处理服务器，将接收到的运算请求转换成TOC待处理的任务；在所述第二阶段，数据预处理服务器把用户输入的十进制数据转换成MSD数据，根据运算生成光学处理器的控制信号，将控制信号发送至SAS；在所述第三阶段，SAS首先将接收到任务按FCFS策略插入第三次队列，然后首先查看OP是否在休假状态，若OP处于休假状态，则等待；否则查看是否存在空闲处理器；若不存在，则继续等待；否则，按照调度策略调度任务；OP的RU根据分配信息和重构指令按位重构运算器，然后获取数据，OP使用控制信号进行并行运算，DC对光信号表示的运算结果进行解码，并将解码后的数据发送至运算结果发送服务器TS；在OP进行运算的同时，TOC判断是否有未完成运算的数据，若有，则继续去数据；否则，TOC向SAS发送“运算完成信号”；SAS接收到信号后查看是否有未调度的任务；若有，则SAS再次调度任务、分配资源；否则，SAS向TOC发送“无请求”信号，TOC开始一随机长度的休假；休假结束时，TOC向SAS发送“休假结束”信号，SAS接收到信号后再次查看是否有未调度的任务，并做出处理；在所述第四阶段，TS将TOC发送过来的以MSD数据表示的运算结果按FCFS策略加入第四层队列，得到结果队列，并从非空结果队列中依次取出用户运算结果，或者根据需要将运算结果转换成十进制数据，发送至相应用户。可选的，计算第一阶段运行过程中的平均响应时间以及平均请求数，具体包括：获取第一阶段运行过程中单位时间内运行算请求的平均到达率、单位时间内RS的平均接受率；根据所述平均到达率以及所述平均接受率，计算所述第一阶段的平均请求数；根据所述第一阶段的平均请求数以及所述平均到达率，计算所述第一阶段的平均响应时间。一种基于休假排队的三值光学计算机性能评价系统，所述系统包括：模型获取模块，用于获取基于串行和休假排队的待评价的三值光学计算机的服务模型；划分模块，用于将所述服务模型划分为四个阶段；第一计算模块，用于计算各阶段运行过程中的平均响应时间以及平均请求数；建模模块，用于建立性能评价模型；所述性能评价模型用于计算三值光学计算机的平均响应时间以及平均请求数；第二计算模块，用于根据所述性能评价模型，通过各阶段运行过程中的平均响应时间以及平均请求数，计算所述待服务模型的平均响应时间以及平均请求数；评价模块，用于根据所述服务模型的平均响应时间以及平均请求数，对所述待评价的三值光学计算机进行性能评价。可选的，所述四个阶段包括第一阶段、第二阶段、第三阶段以及第四阶段；在所述第一阶段，接收服务器将未接收的运算请求按FCFS策略存入第一层队列，并从非空请求队列中取出一个请求，将从非空请求队列中取出的请求发送至数据预处理服务器，将接收到的运算请求转换成TOC待处理的任务；在所述第二阶段，数据预处理服务器把用户输入的十进制数据转换成MSD数据，根据运算生成光学处理器的控制信号，将控制信号发送至SAS；在所述第三阶段，SAS首先将接收到任务按FCFS策略插入第三次队列，然后首先查看OP是否在休假状态，若OP处于休假状态，则等待；否则查看是否存在空闲处理器；若不存在，则继续等待；否则，按照调度策略调度任务；OP的RU根据分配信息和重构指令按位重构运算器，然后获取数据，OP使用控制信号进行并行运算，DC对光信号表示的运算结果进行解码，并将解码后的数据发送至运算结果发送服务器TS；在OP进行运算的同时，TOC判断是否有未完成运算的数据，若有，则继续去数据；否则，TOC向SAS发送“运算完成信号”；SAS接收到信号后查看是否有未调度的任务；若有，则SAS再次调度任务、分配资源；否则，SAS向TOC发送“无请求”信号，TOC开始一随机长度的休假；休假结束时，TOC向SAS发送“休假结束”信号，SAS接收到信号后再次查看是否有未调度的任务，并做出处理；在所述第四阶段，TS将TOC发送过来的以MSD数据表示的运算结果按FCFS策略加入第四层队列，得到结果队列，并从非空结果队列中依次取出用户运算结果，或者根据需要将运算结果转换成十进制数据，发送至相应用户。可选的，计算第一阶段运行过程中的平均响应时间以及平均请求数，具体包括：获取单元，用于获取第一阶段运行过程中单位时间内运行算请求的平均到达率、单位时间内RS的平均接受率；第一计算单元，用于根据所述平均到达率以及所述平均接受率，计算所述第一阶段的平均请求数；第二计算单元，用于根据所述第一阶段的平均请求数以及所述平均到达率，计算所述第一阶段的平均响应时间。与现有技术相比，本发明具有以下技术效果：本发明计算三值光学计算机各阶段运行过程中的平均响应时间以及平均请求数；根据所述性能评价模型，通过各阶段运行过程中的平均响应时间以及平均请求数，计算所述待服务模型的平均响应时间以及平均请求数；根据所述服务模型的平均响应时间以及平均请求数，对所述待评价的三值光学计算机进行性能评价。通过上述方法能够准确的评价三值光学计算机的性能。附图说明为了更清楚地说明本发明实施例或现有技术中的技术方案，下面将对实施例中所需要使用的附图作简单地介绍，显而易见地，下面描述中的附图仅仅是本发明的一些实施例，对于本领域普通技术人员来讲，在不付出创造性劳动性的前提下，还可以根据这些附图获得其他的附图。图1为本发明实施例基于休假排队的三值光学计算机性能评价方法的流程图；图2为本发明实施例带休假的第三阶段工作流程图；图3为本发明实施例基于MM1排队系统的RS队长的状态转移图；图4为本发明实施例处理器均分策略下拟生灭过程状态转移图；图5为本发明实施例基于休假排队的三值光学计算机性能评价系统的结构框图。具体实施方式下面将结合本发明实施例中的附图，对本发明实施例中的技术方案进行清楚、完整地描述，显然，所描述的实施例仅仅是本发明一部分实施例，而不是全部的实施例。基于本发明中的实施例，本领域普通技术人员在没有做出创造性劳动前提下所获得的所有其他实施例，都属于本发明保护的范围。本发明的目的是提供一种基于休假排队的三值光学计算机性能评价方法及系统，用以准确评价计算机的性能。为使本发明的上述目的、特征和优点能够更加明显易懂，下面结合附图和具体实施方式对本发明作进一步详细的说明。如图1所示，一种基于休假排队的三值光学计算机性能评价方法包括：步骤101：获取基于串行和休假排队的待评价的三值光学计算机的服务模型。步骤102：将所述服务模型划分为四个阶段。所述四个阶段包括第一阶段、第二阶段、第三阶段以及第四阶段；在所述第一阶段，接收服务器将未接收的运算请求按FCFS策略存入第一层队列，并从非空请求队列中取出一个请求，将从非空请求队列中取出的请求发送至数据预处理服务器，将接收到的运算请求转换成TOC待处理的任务；在所述第二阶段，数据预处理服务器把用户输入的十进制数据转换成MSD数据，根据运算生成光学处理器的控制信号，将控制信号发送至SAS；如图2所示，在所述第三阶段，SAS首先将接收到任务按FCFS策略插入第三次队列，然后首先查看OP是否在休假状态，若OP处于休假状态，则等待；否则查看是否存在空闲处理器；若不存在，则继续等待；否则，按照调度策略调度任务；OP的RU根据分配信息和重构指令按位重构运算器，然后获取数据，OP使用控制信号进行并行运算，DC对光信号表示的运算结果进行解码，并将解码后的数据发送至运算结果发送服务器TS；在OP进行运算的同时，TOC判断是否有未完成运算的数据，若有，则继续去数据；否则，TOC向SAS发送“运算完成信号”；SAS接收到信号后查看是否有未调度的任务；若有，则SAS再次调度任务、分配资源；否则，SAS向TOC发送“无请求”信号，TOC开始一随机长度的休假；休假结束时，TOC向SAS发送“休假结束”信号，SAS接收到信号后再次查看是否有未调度的任务，并做出处理；在所述第四阶段，TS将TOC发送过来的以MSD数据表示的运算结果按FCFS策略加入第四层队列，得到结果队列，并从非空结果队列中依次取出用户运算结果，或者根据需要将运算结果转换成十进制数据，发送至相应用户。步骤103：计算各阶段运行过程中的平均响应时间以及平均请求数。计算第一阶段运行过程中的平均响应时间以及平均请求数，具体包括：获取第一阶段运行过程中单位时间内运行算请求的平均到达率、单位时间内RS的平均接受率；根据所述平均到达率以及所述平均接受率，计算所述第一阶段的平均请求数；根据所述第一阶段的平均请求数以及所述平均到达率，计算所述第一阶段的平均响应时间。本发明选取平均响应时间、平均任务数、吞吐量和TOC利用率等作为性能评价指标。首先建立计算平均任务数R和响应时间T的数学模型其中Ri和Tii＝1,2,3,4分别表示服务模型中各阶段中的平均请求数和平均服务时间。Stage1的性能分析串行排队模型的Stage1有一个服务器用于接收用户发送的运算请求，因此可选用MM1排队系统对其建模，即假设运算请求的到达时间间隔服从独立同分布且参数为1λ的指数分布，接收时间服从独立同分布且参数为1μ1的指数分布。Stage1中RS接收运算请求时其队长的状态转移图如图3所示。当ρ1＝λμ1＜1时，RS将达到稳定状态存在平稳分布。记第m个状态的概率为m＝0,1,2,…，由K氏代数方程，可得如下方程组：可得结合正则性得RS的空闲概率于是，该阶段平均请求数R1由Little公式，可得接收请求的平均响应时间T1其中：λ为单位时间内运算请求的平均到达率，μ1为单位时间内RS的平均接收率。再假设运算请求待传输的平均数据量为D，网络的平均传输速度为ξ，则μ1＝ξD。将其代入1和2得Stage2的性能分析根据Burke定理，系统达到平衡状态时Stage1的输出是一均值为λ的Poisson过程。也即单位时间内请求到达Stage2的平均到达率也是λ。Stage2同样可用MM1排队系统表达。PPS按FCFS策略服务的时齐CTMC模型状态转移图与图4类似。假设PPS进行数据预处理的速率为τ，则其服务速率μ2＝τD。当时，Stage2具有与Stage1相同的稳态概率方程组。因此，可将Stage1的性能分析结论直接应用于Stage2得其平均请求数R2和平均响应时间T2Stage3的性能分析SAS按FCFS策略对运算请求调度后将运算请求发送至TOC，同时为已调度的各运算请求分配光学处理器，并将分配结果及所分配处理器的重构码发送至TOC。TOC光学处理器OP的重构部件以全并行方式完成重构后，编码器对控制内码表示的数据进行编码，即将电信号转换成光信号，而后运算器便对其进行光计算，最后解码器D将运算结果转换以通信内码表示的数据。因为光学处理器OP具有巨位性，例如2018年搭建的TOC计算平台的数据位已达1152位，可以并行处理多个运算请求。本发明拟考虑采用具有多重休假策略和空竭服务的MMn排队系统对该阶段进行性能分析与评价。显然，单位时间内请求到达Stage3的平均到达率也是λ。假设任务到达Stage3的时间间隔、TOC休假时间、TOC忙期相互独立。在处理器均分使用策略下，光学处理器被均分为n个小光学处理器。显然，这n个小光学处理器是同构的，即具有相同的硬件配置——相同位数的可重构光学处理器，从而具有相同的计算能力。因此，可考虑用一个经典MMn排队系统表达Stage3，两次相继假期之间的时间为TOC忙期。每个小光学处理器完成任务后，如果SAS中没有待处理的任务，而尚有其他小光学处理器在处理任务，它不能直接进入休假状态，只能转为空闲状态。一旦SAS中的队列Q变为空，TOC即n个小光学处理器便同步开始一个随机长度为v的休假；TOC休假期间到达的任务将被依次插入至Q的队尾；TOC某次休假结束时，都向SAS发送“休假结束”信号，如收到“休假”信号，则开始下一次独立同分布休假，否则将结束休假，进入忙期；此时若SAS的队列Q有LQn个任务，依FCFS策略调度Q中的所有任务，LQ个小光学处理器开始工作，其余n-LQ个小光学处理器处于空闲状态；若LQ≥n，同样依FCFS策略调度Q中的n个任务，剩下n-LQ个任务继续排队等待。TOC的休假时间v都服从参数为1δ的指数分布，TOC所有光学处理器的处理速度为σ，则其服务速率μ3＝σD。因为TOC光学处理器的重构是并行的，所需时间为一很小常数，因此将其忽略不计。每个小光学处理器的服务速率μ3E＝σnD。下面用拟生灭QBD,Quasi-birth-and-death过程模型求系统稳态下R3和T3。令Qt表示t时刻SAS中任务数，并定义如下Vt函数。{Qt,Vt}构成一个二维Markov过程，其状态空间为Ω＝{0，1}∪{k，j|k≥1且k∈N，j＝0，1}。当有任务到达SAS，TOC完成一个任务的运算或光学处理器和解码器休假结束时，状态发生改变。按层次即SAS中的任务数以及光学处理器和解码器是否休假将该过程的状态排序，可得其状态转移机制如图4所示。图4中上层和下次各节点分别表示光学处理器和解码器处于工作状态与休假状态。例如，状态2,1表示光学处理器和解码器休假处于休假状态，且SAS中有2个未调度的任务。休假结束之前，如果第3个任务到达，则它以λ速率转移至状态3,1；如果第3个任务到达前，就结束休假，则它以δ速率转移至状态2,0。状态2,0表示光学处理器和解码器休假处于工作状态，且有2个任务占用2个小光学处理器，以2μ3E的服务速率运行，其余n-2个小光学处理器处于空闲状态，因此它以2μ3E速率转移至状态1,0。在这2个任务结束之前，第3个任务到达，则SAS将立即对其进行调度、为其分配一个小光学处理器，即状态2,0以λ速率转移至状态3,0。特别地，对状态1,0，一个小光学处理器完成任务后，如果没有任务到达，则光学处理器和解码器将进入休假状态，即以μ3E速率由状态1,0转移至状态0,1。将状态按字典序排列，可得图4如下生成元矩阵G。其中G可写成如下分块三角阵。其中A0＝-λ，C0＝0，λ，1≤i≤n，I为二阶单位阵，且满足A0+C0I＝A1+B1+C1I＝…＝An+Bn+CnI＝A+B+CI＝0显然，G具有分块三对角结构，表明{Qt，Vt}是一个拟生灭过程。令Q，V表示过程Qt，Vt的稳态极限。当ρ3＜1时，记Pi表示TOC处于工作状态时系统中有i个任务的概率；pij表示Q，V处于i，j状态的概率，i，j∈Ω；pi表示TOC处于休假状态时系统中有i个任务的概率，即Pi＝P{Q＝i，J＝0，i≥0，pij＝P{Q＝i，J＝j}，i，j∈Ω，pi＝pi1，i≥0。可得Q，V的分布其中于是，可得系统达到平稳状态时，Stage3中平均任务数R3的概率分布PR3＝0}＝C，P{R3＝j}＝Pj+pj，j≥1。其中，α＝ρρ+n-nρ。由Little公式可得设q0和q1分别表示稳态下TOC处于忙期和休假的概率，则q0＝P{J＝0}＝1-q1，TOC的平均利用率Stage4的性能分析系统达到平衡状态时Stage3的输出也是一均值为λ的Poisson过程。换而言之，任务到达Stage4的平均速率同样为λ。我们同样用MM1排队系统对该阶段的数据转换和数据发送进行建模。因为M位的二元三值逻辑运算的结果为M位。换句话说，对平均数据量为D的二元三值逻辑运算，TS需要处理器的数据量为D2。假设TS处理数据的速率与PPS进行数据预处理的速率相同，即也为τ，则TS的数据服务速率μ41＝2τD，数据发送服务速率μ42＝2ξD。当且时，Stage4的数据处理和数据发送都具有与Stage1相同的稳态概率方程组。因此，可将Stage1的性能分析结论直接应用于Stage4得其平均请求数R4和平均响应时间T4将2～6各代入1，即可得系统平均响应时间和系统中平均任务数。步骤104：建立性能评价模型；所述性能评价模型用于计算三值光学计算机的平均响应时间以及平均请求数。步骤105：根据所述性能评价模型，通过各阶段运行过程中的平均响应时间以及平均请求数，计算所述待服务模型的平均响应时间以及平均请求数。步骤106：根据所述服务模型的平均响应时间以及平均请求数，对所述待评价的三值光学计算机进行性能评价。根据本发明提供的具体实施例，本发明公开了以下技术效果：本发明计算三值光学计算机各阶段运行过程中的平均响应时间以及平均请求数；根据所述性能评价模型，通过各阶段运行过程中的平均响应时间以及平均请求数，计算所述待服务模型的平均响应时间以及平均请求数；根据所述服务模型的平均响应时间以及平均请求数，对所述待评价的三值光学计算机进行性能评价。通过上述方法能够准确的评价三值光学计算机的性能。如图5所示，本发明还提供了一种基于休假排队的三值光学计算机性能评价系统，所述系统包括：模型获取模块501，用于获取基于串行和休假排队的待评价的三值光学计算机的服务模型。划分模块502，用于将所述服务模型划分为四个阶段。所述四个阶段包括第一阶段、第二阶段、第三阶段以及第四阶段；在所述第一阶段，接收服务器将未接收的运算请求按FCFS策略存入第一层队列，并从非空请求队列中取出一个请求，将从非空请求队列中取出的请求发送至数据预处理服务器，将接收到的运算请求转换成TOC待处理的任务；在所述第二阶段，数据预处理服务器把用户输入的十进制数据转换成MSD数据，根据运算生成光学处理器的控制信号，将控制信号发送至SAS；在所述第三阶段，SAS首先将接收到任务按FCFS策略插入第三次队列，然后首先查看OP是否在休假状态，若OP处于休假状态，则等待；否则查看是否存在空闲处理器；若不存在，则继续等待；否则，按照调度策略调度任务；OP的RU根据分配信息和重构指令按位重构运算器，然后获取数据，OP使用控制信号进行并行运算，DC对光信号表示的运算结果进行解码，并将解码后的数据发送至运算结果发送服务器TS；在OP进行运算的同时，TOC判断是否有未完成运算的数据，若有，则继续去数据；否则，TOC向SAS发送“运算完成信号”；SAS接收到信号后查看是否有未调度的任务；若有，则SAS再次调度任务、分配资源；否则，SAS向TOC发送“无请求”信号，TOC开始一随机长度的休假；休假结束时，TOC向SAS发送“休假结束”信号，SAS接收到信号后再次查看是否有未调度的任务，并做出处理；在所述第四阶段，TS将TOC发送过来的以MSD数据表示的运算结果按FCFS策略加入第四层队列，得到结果队列，并从非空结果队列中依次取出用户运算结果，或者根据需要将运算结果转换成十进制数据，发送至相应用户。第一计算模块503，用于计算各阶段运行过程中的平均响应时间以及平均请求数。建模模块504，用于建立性能评价模型；所述性能评价模型用于计算三值光学计算机的平均响应时间以及平均请求数。第二计算模块505，用于根据所述性能评价模型，通过各阶段运行过程中的平均响应时间以及平均请求数，计算所述待服务模型的平均响应时间以及平均请求数。评价模块506，用于根据所述服务模型的平均响应时间以及平均请求数，对所述待评价的三值光学计算机进行性能评价。计算第一阶段运行过程中的平均响应时间以及平均请求数，具体包括：获取单元，用于获取第一阶段运行过程中单位时间内运行算请求的平均到达率、单位时间内RS的平均接受率；第一计算单元，用于根据所述平均到达率以及所述平均接受率，计算所述第一阶段的平均请求数；第二计算单元，用于根据所述第一阶段的平均请求数以及所述平均到达率，计算所述第一阶段的平均响应时间。本说明书中各个实施例采用递进的方式描述，每个实施例重点说明的都是与其他实施例的不同之处，各个实施例之间相同相似部分互相参见即可。对于实施例公开的系统而言，由于其与实施例公开的方法相对应，所以描述的比较简单，相关之处参见方法部分说明即可。本文中应用了具体个例对本发明的原理及实施方式进行了阐述，以上实施例的说明只是用于帮助理解本发明的方法及其核心思想；同时，对于本领域的一般技术人员，依据本发明的思想，在具体实施方式及应用范围上均会有改变之处。综上所述，本说明书内容不应理解为对本发明的限制。

权利要求：1.一种基于休假排队的三值光学计算机性能评价方法，其特征在于，所述方法包括：获取基于串行和休假排队的待评价的三值光学计算机的服务模型；将所述服务模型划分为四个阶段；计算各阶段运行过程中的平均响应时间以及平均请求数；建立性能评价模型；所述性能评价模型用于计算三值光学计算机的平均响应时间以及平均请求数；根据所述性能评价模型，通过各阶段运行过程中的平均响应时间以及平均请求数，计算所述待服务模型的平均响应时间以及平均请求数；根据所述服务模型的平均响应时间以及平均请求数，对所述待评价的三值光学计算机进行性能评价。2.根据权利要求1所述的基于休假排队的三值光学计算机性能评价方法，其特征在于，所述四个阶段包括第一阶段、第二阶段、第三阶段以及第四阶段；在所述第一阶段，接收服务器将未接收的运算请求按FCFS策略存入第一层队列，并从非空请求队列中取出一个请求，将从非空请求队列中取出的请求发送至数据预处理服务器，将接收到的运算请求转换成TOC待处理的任务；在所述第二阶段，数据预处理服务器把用户输入的十进制数据转换成MSD数据，根据运算生成光学处理器的控制信号，将控制信号发送至SAS；在所述第三阶段，SAS首先将接收到任务按FCFS策略插入第三次队列，然后首先查看OP是否在休假状态，若OP处于休假状态，则等待；否则查看是否存在空闲处理器；若不存在，则继续等待；否则，按照调度策略调度任务；OP的RU根据分配信息和重构指令按位重构运算器，然后获取数据，OP使用控制信号进行并行运算，DC对光信号表示的运算结果进行解码，并将解码后的数据发送至运算结果发送服务器TS；在OP进行运算的同时，TOC判断是否有未完成运算的数据，若有，则继续去数据；否则，TOC向SAS发送“运算完成信号”；SAS接收到信号后查看是否有未调度的任务；若有，则SAS再次调度任务、分配资源；否则，SAS向TOC发送“无请求”信号，TOC开始一随机长度的休假；休假结束时，TOC向SAS发送“休假结束”信号，SAS接收到信号后再次查看是否有未调度的任务，并做出处理；在所述第四阶段，TS将TOC发送过来的以MSD数据表示的运算结果按FCFS策略加入第四层队列，得到结果队列，并从非空结果队列中依次取出用户运算结果，或者根据需要将运算结果转换成十进制数据，发送至相应用户。3.根据权利要求2所述的基于休假排队的三值光学计算机性能评价方法，其特征在于，计算第一阶段运行过程中的平均响应时间以及平均请求数，具体包括：获取第一阶段运行过程中单位时间内运行算请求的平均到达率、单位时间内RS的平均接受率；根据所述平均到达率以及所述平均接受率，计算所述第一阶段的平均请求数；根据所述第一阶段的平均请求数以及所述平均到达率，计算所述第一阶段的平均响应时间。4.一种基于休假排队的三值光学计算机性能评价系统，其特征在于，所述系统包括：模型获取模块，用于获取基于串行和休假排队的待评价的三值光学计算机的服务模型；划分模块，用于将所述服务模型划分为四个阶段；第一计算模块，用于计算各阶段运行过程中的平均响应时间以及平均请求数；建模模块，用于建立性能评价模型；所述性能评价模型用于计算三值光学计算机的平均响应时间以及平均请求数；第二计算模块，用于根据所述性能评价模型，通过各阶段运行过程中的平均响应时间以及平均请求数，计算所述待服务模型的平均响应时间以及平均请求数；评价模块，用于根据所述服务模型的平均响应时间以及平均请求数，对所述待评价的三值光学计算机进行性能评价。5.根据权利要求4所述的基于休假排队的三值光学计算机性能评价系统，其特征在于，所述四个阶段包括第一阶段、第二阶段、第三阶段以及第四阶段；在所述第一阶段，接收服务器将未接收的运算请求按FCFS策略存入第一层队列，并从非空请求队列中取出一个请求，将从非空请求队列中取出的请求发送至数据预处理服务器，将接收到的运算请求转换成TOC待处理的任务；在所述第二阶段，数据预处理服务器把用户输入的十进制数据转换成MSD数据，根据运算生成光学处理器的控制信号，将控制信号发送至SAS；在所述第三阶段，SAS首先将接收到任务按FCFS策略插入第三次队列，然后首先查看OP是否在休假状态，若OP处于休假状态，则等待；否则查看是否存在空闲处理器；若不存在，则继续等待；否则，按照调度策略调度任务；OP的RU根据分配信息和重构指令按位重构运算器，然后获取数据，OP使用控制信号进行并行运算，DC对光信号表示的运算结果进行解码，并将解码后的数据发送至运算结果发送服务器TS；在OP进行运算的同时，TOC判断是否有未完成运算的数据，若有，则继续去数据；否则，TOC向SAS发送“运算完成信号”；SAS接收到信号后查看是否有未调度的任务；若有，则SAS再次调度任务、分配资源；否则，SAS向TOC发送“无请求”信号，TOC开始一随机长度的休假；休假结束时，TOC向SAS发送“休假结束”信号，SAS接收到信号后再次查看是否有未调度的任务，并做出处理；在所述第四阶段，TS将TOC发送过来的以MSD数据表示的运算结果按FCFS策略加入第四层队列，得到结果队列，并从非空结果队列中依次取出用户运算结果，或者根据需要将运算结果转换成十进制数据，发送至相应用户。6.根据权利要求5所述的基于休假排队的三值光学计算机性能评价系统，其特征在于，计算第一阶段运行过程中的平均响应时间以及平均请求数，具体包括：获取单元，用于获取第一阶段运行过程中单位时间内运行算请求的平均到达率、单位时间内RS的平均接受率；第一计算单元，用于根据所述平均到达率以及所述平均接受率，计算所述第一阶段的平均请求数；第二计算单元，用于根据所述第一阶段的平均请求数以及所述平均到达率，计算所述第一阶段的平均响应时间。

百度查询： 阜阳师范学院 一种基于休假排队的三值光学计算机性能评价方法及系统

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