Hobby-116.ru

Нерастраченный блог hobby-116.ru

Обработка данных

На настоящий момент, единственное, известное человеку, «устройство для обработки информации» — это сам человек. Поэтому, то, что называют современными «информационными технологиями», сводится, по большей части, к обработке данных с помощью различных методов, включая применение современных компьютеров и программ для них, а также - методы создания и издания:

  • книг,
  • фильмов,
  • музыки,
  • веб-сайтов,
  • справочников,
  • учебных пособий.

При этом данные, по сути, являются формой представления информации вне сознания отдельного человека.

Содержание


Типичные цели обработки данных

  • собрать всю доступную информацию, представленную в данных различной природы;
  • отделить существенную информацию, представленную данными, от несущественной, для рассмотрения в данный момент;
  • представить существенную информацию в виде, наиболее удобном для восприятия человеком.

Эти цели, в свою очередь, приводят к постановке задач обработки данных

Общие задачи обработки данных

  • сбор данных
    • оценка качества данных
  • ввод данных в различные информационные системы
    • автоматический ввод данных
    • ручной ввод данных
      • контроль и исправление ошибок ручного ввода
  • накопление данных
  • хранение накопленных данных, в том числе:
    • длительное хранение данных
      • надёжность хранения данных
    • учёт и инвентаризация данных
    • сортировка данных
    • классификация данных
  • доступ к данным
    • поиск нужных данных в накопленных массивах данных
    • контроль доступа и защита данных
  • передача данных и обмен данными:
    • упаковка данных
    • маркировка данных
    • надёжность передачи данных
  • представление данных, как то:
    • наглядные представления данных:
      • текстовое представление данных
      • табличное представление данных
      • графическое представление данных
      • визуальное представление данных
    • форматы представления данных в различных информационных системах

Описание структуры обработки данных (пример различных направлений математического и графического устройства (CPU & GPU)

Устройство, обрабатывающий физическую, математическую и графическую информацию в двухкратной битности (1, 2, 4, 8, 16, 32, 64 etc) процессор, способный расчитывать физическую, следовательно и математическую разметку информации алгоритма столкновений и последующего циклического действия ритмом отскока, в частности для просчета физической информации, для обработки графической информации (компилированного кода в 32-битности - 32, 64, 128 etc), содержащий цветную информацию в RGB формате (пределом 255, 255, 255), графический контроллер данных целируется на построении только скомпилированных данных графических обозначений и адресов пути, соответственно нагрузка на центральный процессор снижается, однако графический контроллер не может обрабатывать физические и математически данные, поскольку в этом случае обработка происходит не в 32 битности, а второй, чисто гипотетически обрабатывать физику он может, но данные будут поступать обрывками, т.е не точным образом получается обработка и степень обрезает 30 битов, т.е большая часть данных, это приведет к несомненному сбою системы, именно поэтому придумали различную степенизацию. Однако в отличие от графического контроллера, централизованный процессор данных является многофункциональным: имеет двукратную битность, ведь 32 также кратно двум, однако ввиду битности цветных изображений современного вида в 32бита, то рендеринг путем ЦП будет осущеставляться в 16 раз дольше, чем рендеринг графическим устройством. А чем больше графический информации хранит игровой файл (например 1024), тем дольще будет рендерить ЦП (для обработки мегабайтовой информации, ГПУ произведет РОВНО 32-кратный рендер, в то время как ЦП - 512 кратный, что также в 16 раз больше величины ГПУ обработки. Но инженеры из NVIDIA придумали инновационную технологию оптимизации пропускной способности ГПУ (распределение процессов во внутреннем кеше (требует больше ресурсов дискретной памяти) и лишь последующая обработка), технология работает достаточно просто: сначала производится быстрый рендер графических данных по 32-кратной структуре, затем при наличии физической или математической команды он просчитывает его 2-кратным путем, однако для поддержки данной технологии, нужно соответствующее устройство с поддержкой данной технологии. А также специальный драйвер, калибрирующий всеми данными. Таким образом PhysX-based GPUs can render physics & maths data for one times only.

Прикладные области обработки данных

Ниже - просто список примеров, по алфавиту:

Нетрудно вообразить себе и множество других примеров.

Обработка данных.