🗊Презентация Многопроцессорные вычислительные системы

Две основные сферы применения многопроцессорых ВС:

Фундаментальные проблемы, для решения которых используются сверхмощные вычислительные ресурсы: Прогноз погоды; Материаловедение; Сверхпроводимость; Генетика; Астрономия; Управляемый термоядерный синтез; Геоинформационные системы; Распознавание и синтез речи; Распознавание изображений.

Многопроцессорные вычислительные системы (МВС) существуют в различных конфигурациях:

Главная отличительная особенность МВС – её производительность (кол-во операций, производимых системой за единицу времени): Пиковая производительность (ПП): величина, равная произведению пиковой производительности одного процессора на число процессоров в машине. Реальная производительность: производительность, достигаемая на конкретном приложении. Она зависит от взаимодействия программной модели, в которой реализовано приложение, с архитектурными особенностями машины, на которой приложение запускается.

Существует 2 способа оценки пиковой производительности: Это показатель, поясняющий скорость выполнения компьютером своих же инструкций, однако, каждая программа обладает своей спецификой, то есть MIPS – дает общее представление о возможностях компьютера. Указанная единица является более приемлемой для пользователя и представляет собой нижнюю оценку времени выполнения операции.

Особенности оценки производительности МВС: Пиковая производительность имеет место только в идеальных условиях, т.е. при отсутствии конфликтов при обращении к памяти. В реальных условиях на выполнение конкретной программы влияют такие особенности компьютера как: структура процессора, система команд, состав функциональных устройств и др. Одним из определяющих факторов, влияющих на производительность является время взаимодействия с памятью, которое определяется строением, объемом и архитектурой подсистем доступа к памяти. В современных компьютерах для повышения эффективности доступа используется многоуровневая иерархическая память, включающая: регистры и регистровую память, основную оперативную память, cash-память, виртуальные и жесткие диски.

В 1966 году М. Флинном был предложен удобный подход к классификации архитектур вычислительных систем:

SMP (symmetric multiprocessing) – симметричная многопроцессорная архитектура.

Симметричность архитектуры объясняется тем, что устройства имеют равные права и одну и туже адресацию для всех ячеек памяти. Достоинства SMP –архитектуры: - простота и универсальность для программирования; - простота эксплуатации; - использование общей памяти увеличивает скорость обмена; - наличие средств эффективного распараллеливания решения задач. Недостатки SMP –архитектуры: - Системы с общей память плохо масштабируются.

MPP-архитектура (Massive Parallel Processing) - массивно-параллельная архитектура.

Особенности архитектуры MPP: Система строится из отдельных модулей (каждый модуль представляет собой полнофункциональный компьютер); Память физически разделена; Модули соединяются специальными коммуникационными каналами; Высокая масштабируемость. Недостатки: отсутствие общей памяти снижает скорость межпроцессорного обмена; Каждый процессор может использовать ограниченный объем памяти.

Гибридная архитектура NUMA (nonuniform memory access) – с неоднородным доступом к памяти.

PVP (Parallel Vector Process) – параллельная архитектура с векторным процессором. Основным признаком PVP систем является наличие специальных векторно-конвейерных процессоров, в которых предусмотрены команды однотипной обработки векторов независимых данных, эффективно выполняющиеся на конвейерных функциональных устройствах. Парадигма программирования на PVP системах предусматривает векторизацию циклов (для достижения необходимой производительности одного процессора) и их распараллеливание (для одновременной загрузки нескольких процессоров одним приложением).

Архитектуры многопроцессорных систем:

1. Назначение , область применения и способы оценки производительности МВС. 2. SMP, MPP, NUMA, PVP - архитектуры. 3. Способы организации высокопроизводительных процессоров.

Способы организации вычислительных процессоров

1. Процессоры баз данных Процессорами(машинами) баз данных называют программно-аппаратные комплексы, предназначенные для выполнения всех или некоторых функций систем управления базами данных (СУБД). Процессоры баз данных выполняют функции: - управления; - обеспечения дистанционного доступа к информации через шлюзы, - репликации обновленных данных с помощью различных механизмов тиражирования (копирования данных из одного источника на другой или на множество других и наоборот). Процессоры баз данных обеспечивают построение клиент-серверных архитектур (двухуровневых).

2. Потоковые процессоры Потоковыми называют процессоры, в основе которых лежит принцип обработки многих данных с помощью одной команды (SIMD). Потоковые процессоры подразделяются на: - отдельные потоковые процессоры (SSP – single-streaming processor); - многопотоковые процессоры (MSP – Multi-Streaming Processor). Пример потокового процессора – семейство процессоров INTEL, начиная с Pentium 3. В основе функционирования процессоров Intel лежит технология SSE (streaming SIMD extensions – потоковая обработка по принципу «одна команда-много данных»). Используется для обработки речи, трехмерной графики изображений. Векторные процессоры – представитель SIMD класса потоковых процессоров. Векторная обработка повышает производительность процессора за счет обработки набора данных (вектора) одной командой.

3. Нейропроцессоры. Области применения нейросетей: Прогнозирование; Распознавание образов; Классификация; Кластеризация и др. Отличия нейросетей от традиционных вычислительных систем: Высокая скорость обработки данных; Высокий уровень отказоустойчивости; Возможность обучения.

Выводы: Рассмотрены назначение , область применения и способы оценки производительности МВС. Рассмотрены различные виды архитектур вычислительных систем (SMP, MPP, NUMA, PVP) 3. Рассмотрены способы организации высокопроизводительных процессоров.

Литература: Основная литература: Н.В. Кандаурова, С.В. Яковлев, В.П. Яковлев, В.С. Чеканов. Вычислительные системы, сети и телекоммуникации. Курс лекций и лабораторный практикум. М.:издательство «ФЛИНТА», - 2013г. Дополнительная литература: Олифер В.Т., Олифер В.А. Компьютерные сети, принципы, технологии, протоколы. Учебное пособие, Спб. Питер,-2014г.