Параллельные вычислительные системы - презентация, доклад, проект скачать

Нажмите для полного просмотра!

Параллельные вычислительные системы, слайд №1

Параллельные вычислительные системы, слайд №2

Параллельные вычислительные системы, слайд №3

Параллельные вычислительные системы, слайд №4

Параллельные вычислительные системы, слайд №5

Параллельные вычислительные системы, слайд №6

Параллельные вычислительные системы, слайд №7

Параллельные вычислительные системы, слайд №8

Параллельные вычислительные системы, слайд №9

Параллельные вычислительные системы, слайд №10

Параллельные вычислительные системы, слайд №11

Параллельные вычислительные системы, слайд №12

Параллельные вычислительные системы, слайд №13

Параллельные вычислительные системы, слайд №14

Параллельные вычислительные системы, слайд №15

Параллельные вычислительные системы, слайд №16

Параллельные вычислительные системы, слайд №17

Параллельные вычислительные системы, слайд №18

Параллельные вычислительные системы, слайд №19

Параллельные вычислительные системы, слайд №20

Параллельные вычислительные системы, слайд №21

Параллельные вычислительные системы, слайд №22

Параллельные вычислительные системы, слайд №23

Параллельные вычислительные системы, слайд №24

Параллельные вычислительные системы, слайд №25

Параллельные вычислительные системы, слайд №26

Параллельные вычислительные системы, слайд №27

Параллельные вычислительные системы, слайд №28

Параллельные вычислительные системы, слайд №29

Параллельные вычислительные системы, слайд №30

Параллельные вычислительные системы, слайд №31

Параллельные вычислительные системы, слайд №32

Параллельные вычислительные системы, слайд №33

Параллельные вычислительные системы, слайд №34

Параллельные вычислительные системы, слайд №35

Параллельные вычислительные системы, слайд №36

Параллельные вычислительные системы, слайд №37

Параллельные вычислительные системы, слайд №38

Параллельные вычислительные системы, слайд №39

Параллельные вычислительные системы, слайд №40

Параллельные вычислительные системы, слайд №41

Параллельные вычислительные системы, слайд №42

Параллельные вычислительные системы, слайд №43

Параллельные вычислительные системы, слайд №44

Параллельные вычислительные системы, слайд №45

Параллельные вычислительные системы, слайд №46

Параллельные вычислительные системы, слайд №47

Параллельные вычислительные системы, слайд №48

Параллельные вычислительные системы, слайд №49

Параллельные вычислительные системы, слайд №50

Параллельные вычислительные системы, слайд №51

Параллельные вычислительные системы, слайд №52

Параллельные вычислительные системы, слайд №53

Параллельные вычислительные системы, слайд №54

Параллельные вычислительные системы, слайд №55

Параллельные вычислительные системы, слайд №56

Параллельные вычислительные системы, слайд №57

Параллельные вычислительные системы, слайд №58

Параллельные вычислительные системы, слайд №59

Параллельные вычислительные системы, слайд №60

Параллельные вычислительные системы, слайд №61

Параллельные вычислительные системы, слайд №62

Параллельные вычислительные системы, слайд №63

Параллельные вычислительные системы, слайд №64

Параллельные вычислительные системы, слайд №65

Параллельные вычислительные системы, слайд №66

Параллельные вычислительные системы, слайд №67

Параллельные вычислительные системы, слайд №68

Параллельные вычислительные системы, слайд №69

Параллельные вычислительные системы, слайд №70

Параллельные вычислительные системы, слайд №71

Параллельные вычислительные системы, слайд №72

Параллельные вычислительные системы, слайд №73

Параллельные вычислительные системы, слайд №74

Параллельные вычислительные системы, слайд №75

Параллельные вычислительные системы, слайд №76

Параллельные вычислительные системы, слайд №77

Параллельные вычислительные системы, слайд №78

Параллельные вычислительные системы, слайд №79

Параллельные вычислительные системы, слайд №80

Параллельные вычислительные системы, слайд №81

Параллельные вычислительные системы, слайд №82

Параллельные вычислительные системы, слайд №83

Параллельные вычислительные системы, слайд №84

Параллельные вычислительные системы, слайд №85

Параллельные вычислительные системы, слайд №86

Параллельные вычислительные системы, слайд №87

Параллельные вычислительные системы, слайд №88

Параллельные вычислительные системы, слайд №89

Параллельные вычислительные системы, слайд №90

Параллельные вычислительные системы, слайд №91

Параллельные вычислительные системы, слайд №92

Параллельные вычислительные системы, слайд №93

Параллельные вычислительные системы, слайд №94

Параллельные вычислительные системы, слайд №95

Параллельные вычислительные системы, слайд №96

Параллельные вычислительные системы, слайд №97

Параллельные вычислительные системы, слайд №98

Параллельные вычислительные системы, слайд №99

Параллельные вычислительные системы, слайд №100

Параллельные вычислительные системы, слайд №101

Параллельные вычислительные системы, слайд №102

Параллельные вычислительные системы, слайд №103

Параллельные вычислительные системы, слайд №104

Параллельные вычислительные системы, слайд №105

Параллельные вычислительные системы, слайд №106

Параллельные вычислительные системы, слайд №107

Параллельные вычислительные системы, слайд №108

Параллельные вычислительные системы, слайд №109

Параллельные вычислительные системы, слайд №110

Параллельные вычислительные системы, слайд №111

Параллельные вычислительные системы, слайд №112

Параллельные вычислительные системы, слайд №113

Параллельные вычислительные системы, слайд №114

Параллельные вычислительные системы, слайд №115

Параллельные вычислительные системы, слайд №116

Параллельные вычислительные системы, слайд №117

Параллельные вычислительные системы, слайд №118

Параллельные вычислительные системы, слайд №119

Параллельные вычислительные системы, слайд №120

Параллельные вычислительные системы, слайд №121

Параллельные вычислительные системы, слайд №122

Параллельные вычислительные системы, слайд №123

Параллельные вычислительные системы, слайд №124

Параллельные вычислительные системы, слайд №125

Параллельные вычислительные системы, слайд №126

Параллельные вычислительные системы, слайд №127

Параллельные вычислительные системы, слайд №128

Параллельные вычислительные системы, слайд №129

Параллельные вычислительные системы, слайд №130

Параллельные вычислительные системы, слайд №131

Параллельные вычислительные системы, слайд №132

Параллельные вычислительные системы, слайд №133

Параллельные вычислительные системы, слайд №134

Параллельные вычислительные системы, слайд №135

Параллельные вычислительные системы, слайд №136

Параллельные вычислительные системы, слайд №137

Параллельные вычислительные системы, слайд №138

Параллельные вычислительные системы, слайд №139

Параллельные вычислительные системы, слайд №140

Параллельные вычислительные системы, слайд №141

Параллельные вычислительные системы, слайд №142

Параллельные вычислительные системы, слайд №143

Параллельные вычислительные системы, слайд №144

Параллельные вычислительные системы, слайд №145

Параллельные вычислительные системы, слайд №146

Параллельные вычислительные системы, слайд №147

Параллельные вычислительные системы, слайд №148

Параллельные вычислительные системы, слайд №149

Параллельные вычислительные системы, слайд №150

Параллельные вычислительные системы, слайд №151

Параллельные вычислительные системы, слайд №152

Параллельные вычислительные системы, слайд №153

Параллельные вычислительные системы, слайд №154

Параллельные вычислительные системы, слайд №155

Параллельные вычислительные системы, слайд №156

Параллельные вычислительные системы, слайд №157

Параллельные вычислительные системы, слайд №158

Параллельные вычислительные системы, слайд №159

Параллельные вычислительные системы, слайд №160

Параллельные вычислительные системы, слайд №161

Параллельные вычислительные системы, слайд №162

Параллельные вычислительные системы, слайд №163

Параллельные вычислительные системы, слайд №164

Параллельные вычислительные системы, слайд №165

Параллельные вычислительные системы, слайд №166

Параллельные вычислительные системы, слайд №167

Параллельные вычислительные системы, слайд №168

Параллельные вычислительные системы, слайд №169

Параллельные вычислительные системы, слайд №170

Параллельные вычислительные системы, слайд №171

Параллельные вычислительные системы, слайд №172

Параллельные вычислительные системы, слайд №173

Параллельные вычислительные системы, слайд №174

Параллельные вычислительные системы, слайд №175

Параллельные вычислительные системы, слайд №176

Содержание ▲

Вы можете ознакомиться и скачать презентацию на тему Параллельные вычислительные системы. Доклад-сообщение содержит 176 слайдов. Презентации для любого класса можно скачать бесплатно. Если материал и наш сайт презентаций Mypresentation Вам понравились – поделитесь им с друзьями с помощью социальных кнопок и добавьте в закладки в своем браузере.

Слайды и текст этой презентации

Слайд 1

Описание слайда:

Параллельные вычислительные системы Введение

Слайд 2

Описание слайда:

Чарльз Бэббидж: первое упоминание о параллелизме " В случае выполнения серии идентичных вычислений, подобных операции умножения и необходимых для формирования цифровых таблиц, машина может быть введена в действие с целью выдачи нескольких результатов одновременно, что очень существенно сократит весь объем процессов"

Слайд 3

Описание слайда:

Чарльз Бэббидж: вычислительная машина

Слайд 4

Описание слайда:

Определение параллелизма А.С. Головкин Параллельная вычислительная система -вычислительная система, у которой имеется по меньшей мере более одного устройства управления или более одного центрального обрабатывающего устройства, которые работают одновременно.

Слайд 5

Описание слайда:

Определение параллелизма П.М. Коуги Параллелизм - воспроизведение в нескольких копиях некоторой аппаратной структуры, что позволяет достигнуть повышения производительности за счет одновременной работы всех элементов структуры, осуществляющих решение различных частей этой задачи.

Слайд 6

Описание слайда:

Определение параллелизма Хокни, Джессхоуп Параллелизм - способность к частичному совмещению или одновременному выполнению операций.

Слайд 7

Описание слайда:

Развитие элементной базы и рост производительности параллельных вычислительных систем

Слайд 8

Описание слайда:

Области применения параллельных вычислительных систем предсказания погоды, климата и глобальных изменений в атмосфере; науки о материалах; построение полупроводниковых приборов; сверхпроводимость; структурная биология; разработка фармацевтических препаратов; генетика;

Слайд 9

Описание слайда:

Области применения параллельных вычислительных систем квантовая хромодинамика; астрономия; транспортные задачи; гидро- и газодинамика; управляемый термоядерный синтез; эффективность систем сгорания топлива; геоинформационные системы;

Слайд 10

Описание слайда:

Области применения параллельных вычислительных систем разведка недр; наука о мировом океане; распознавание и синтез речи; распознавание изображений; военные цели. Ряд областей применения находится на стыках соответствующих наук.

Слайд 11

Описание слайда:

Оценка производительности параллельных вычислительных систем Пиковая производительность - величина, равная произведению пиковой производительности одного процессора на число таких процессоров в данной машине.

Слайд 12

Описание слайда:

Параллельные вычислительные системы Классификация

Слайд 13

Описание слайда:

Классификация Флинна Основана на том, как в машине увязываются команды с обрабатываемыми данными. Поток - последовательность элементов (команд или данных), выполняемая или обрабатываемая процессором.

Слайд 14

Описание слайда:

Классификация Флинна ОКОД (SISD) один поток команд, много потоков данных МКОД (MISD) много потоков команд, один поток данных ОКМД (SIMD) один поток команд, много потоков данных МКМД (MKMD) много потоков команд, много потоков данных

Слайд 15

Описание слайда:

МКОД – Конвейерные ПВС

Слайд 16

Описание слайда:

ОКМД – Процессорные матрицы

Слайд 17

Описание слайда:

Классификация Флинна - МКМД SMP – симметричные мультипроцессорные системы Кластерные вычислительные системы Специализированные кластеры Кластеры общего назначения MPP – массивно-параллельные системы

Слайд 18

Описание слайда:

Симметричные мультипроцессоры (SMP) Симметричные мультипроцессоры (SMP) - состоят из совокупности процессоров, обладающих одинаковыми возможностями доступа к памяти и внешним устройством и функционирующих под управлением единой ОС.

Слайд 19

Описание слайда:

SMP - симметричные мультипроцессорные системы

Слайд 20

Описание слайда:

Кластеры Кластерная система – параллельная вычислительная система, создаваемая из модулей высокой степени готовности, объединенных стандартной системой связи или разделяемыми устройствами внешней памяти.

Слайд 21

Описание слайда:

Массивно-параллельная система МРР Массивно-параллельная система – высокопроизводительная параллельная вычислительная система, создаваемая с использованием специализированных вычислительных модулей и систем связи.

Слайд 22

Описание слайда:

Кластеры и массивно-параллельные системы (MPP)

Слайд 23

Описание слайда:

Параллельные вычислительные системы Конвейерные ВС

Слайд 24

Описание слайда:

Конвейерные ВС Конвейеризация - метод проектирования, в результате применения которого в вычислительной системе обеспечивается совмещение различных действий по вычислению базовых функций за счет их разбиения на подфункции.

Слайд 25

Описание слайда:

Конвейерные ВС – Условия конвейеризации вычисление базовой функции эквивалентно вычислению некоторой последовательности подфункций; величины, являющиеся входными для данной подфункции, являются выходными величинами той подфункции, которая предшествует данной в процессе вычисления; никаких других взаимосвязей, кроме обмена данными, между подфункциями нет;

Слайд 26

Описание слайда:

Конвейерные ВС – Условия конвейеризации каждая подфункция может быть выполнена аппаратными блоками; времена, необходимые для реализации аппаратными блоками своих действий, имеют один порядок величины.

Слайд 27

Описание слайда:

Конвейерные ВС - Архитектура

Слайд 28

Описание слайда:

Конвейерные ВС - Классификация

Слайд 29

Описание слайда:

Конвейерные ВС – Таблица занятости

Слайд 30

Описание слайда:

Конвейерные ВС – Задача управления обеспечение входного потока данных (заполнение конвейера) задача диспетчеризации - определение моментов времени, в которые каждый элемент входных данных должен начинать свое прохождение по конвейеру.

Слайд 31

Описание слайда:

Конвейерные ВС – Проблемы управления разный период времени обработки данных на разных ступенях; обратная связь от текущей ступени к какой-либо из предыдущих; множественные пути от текущей ступени к последующим; подача элемента данных более чем на одну ступень одновременно (элемент распараллеливания обработки); существование между входными элементами зависимостей, которые принуждают к определенному упорядочению связанных с ними вычислений;

Слайд 32

Описание слайда:

Конвейерные ВС – Стратегия управления Стратегия управления - процедура, которая выбирает последовательность латентностей. Жадная стратегия - выбирает всегда минимально возможную латентность между данной и следующей инициацией без учета каких бы то ни было следующих инициаций. Оптимальная стратегия - обеспечивает минимальную достижимую среднюю латентность.

Слайд 33

Описание слайда:

Конвейерные ВС – Векторно-конвейерные процессоры Вектор - набор данных, которые должны быть обработаны по одному алгоритму. Векторные команды - команды, предназначенные для организации эффективной обработки векторных данных. Векторные процессоры - процессоры, предназначенные для реализации эффективной обработки векторных данных.

Слайд 34

Описание слайда:

Векторно-конвейерные процессоры - Типичная архитектура

Слайд 35

Описание слайда:

Векторно-конвейерные процессоры - Cray - 1 Компания Cray Research в 1976г. выпускает первый векторно-конвейерный компьютер CRAY-1: время такта 12.5нс, 12 конвейерных функциональных устройств пиковая производительность 160 миллионов операций в секунду, оперативная память до 1Мслова (слово - 64 разряда), цикл памяти 50нс.

Слайд 36

Описание слайда:

Развитие векторных процессоров - Параллельно-векторные процессоры (PVP) Архитектура. PVP-системы строятся из векторно-конвейерных процессоров, в которых предусмотрены команды однотипной обработки векторов независимых данных. Как правило, несколько таких процессоров (1-16) работают одновременно над общей памятью (аналогично SMP) в рамках многопроцессорных конфигураций. Несколько таких узлов могут быть объединены с помощью коммутатора (аналогично MPP).

Слайд 37

Описание слайда:

Развитие векторных процессоров - Параллельно-векторные процессоры (PVP) Примеры. NEC SX-4/SX-5, линия векторно-конвейерных компьютеров CRAY: от CRAY-1, CRAY J90/T90, CRAY SV1, CRAY X1, серия Fujitsu VPP. Модель программирования. Эффективное программирование подразумевает векторизацию циклов и их распараллеливание (для одновременной загрузки нескольких процессоров одним приложением).

Слайд 38

Описание слайда:

Параллельные вычислительные системы Конвейеризация однопроцессорных ЭВМ

Слайд 39

Описание слайда:

Конвейеризация однопроцессорных ЭВМ Конвейеризация - метод проектирования, в результате применения которого в вычислительной системе обеспечивается совмещение различных действий по вычислению базовых функций за счет их разбиения на подфункции.

Слайд 40

Описание слайда:

Конвейеризация однопроцессорных ЭВМ БЭСМ-6

Слайд 41

Описание слайда:

Конвейеризация однопроцессорных ЭВМ. Первый этап – предварительная выборка Предварительная (опережающая) выборка команд - выборка следующей команды во время завершения текущей. Введение модифицированного метода предварительной выборки позволяет повысить производительность реальных ЭВМ в среднем на 24% по сравнению с неконвейеризованными ЭВМ.

Слайд 42

Описание слайда:

Конвейеризация однопроцессорных ЭВМ. Второй этап – конвейеризация ЦП.

Слайд 43

Описание слайда:

Конвейеризация однопроцессорных ЭВМ. Второй этап – конвейеризация ЦП.

Слайд 44

Описание слайда:

Конвейеризация однопроцессорных ЭВМ. Второй этап – конвейеризация ЦП. При проектировании конвейера для процессора машины с архитектурой ОКОД требуются следующие данные: разбиения всех типов команд, включенных в систему команд процессора; время исполнения каждой ступенью конвейера всех типов разбиений команд в общих (часто условных) единицах времени; смесь команд, на которую должен ориентироваться разработчик

Слайд 45

Описание слайда:

Конвейеризация однопроцессорных ЭВМ. Помехи. Помеха возникает, когда к одному элементу данных (ячейке памяти, регистру, разряду слова состояния) обращаются две или более команд, которые расположены в программе настолько близко, что при выполнении происходит их перекрытие в конвейере.

Слайд 46

Описание слайда:

Конвейеризация однопроцессорных ЭВМ. Помехи. Три класса помех: чтение после записи (RAW); запись после чтения (WAR); запись после записи (WAW).

Слайд 47

Описание слайда:

Конвейеризация однопроцессорных ЭВМ. КЭШ-память. Введение в систему кэш-памяти можно рассматривать, как еще один вариант конвейеризации с целью повышения быстродействия.

Слайд 48

Описание слайда:

Параллельные вычислительные системы Класс ОКМД

Слайд 49

Описание слайда:

Параллельные ВС класса ОКМД Один поток команд – много потоков данных, ОКМД (single instruction – multiple data, SIMD) - в таких системах исполняется один поток команд, распределяемый между несколькими исполняющими устройствами (процессорными элементами).

Слайд 50

Описание слайда:

Параллельные ВС класса ОКМД

Слайд 51

Описание слайда:

ОКМД – Процессорная матрица Процессорная матрица - группа одинаковых процессорных элементов, объединенных единой коммутационной сетью, как правило, управляемая единым устройством управления и выполняющая единую программу.

Слайд 52

Описание слайда:

ОКМД – Процессорная матрица ILLIAC - IV

Слайд 53

Описание слайда:

ОКМД – Процессорная матрица ПС - 2000

Слайд 54

Описание слайда:

ОКМД – Однородная вычислительная среда Однородная вычислительная среда - регулярная решетка из однотипных процессорных элементов (ПЭ). Каждый ПЭ может как обладать алгоритмически полным набором операций, так и реализовывать один вид операций, жестко заданный в структуре микросхемы на этапе проектирования, а также операциями обмена или взаимодействия с другими ПЭ.

Слайд 55

Описание слайда:

ОКМД – Однородная вычислительная среда Систолическая матрица - реализация однородной вычислительной среды на СБИС. Систолическая матрица представляет собой регулярный массив процессорных элементов, выполняющих на протяжении каждого такта одинаковые вычислительные операции с пересылкой результатов вычислений своим ближайшим соседям.

Слайд 56

Описание слайда:

Архитектура ассоциативной ВС

Слайд 57

Описание слайда:

Архитектура ассоциативной ВС

Слайд 58

Описание слайда:

Полностью ассоциативная КЭШ-память

Слайд 59

Описание слайда:

Параллельные вычислительные системы Класс МКМД (MIMD) Мультипроцессоры

Слайд 60

Описание слайда:

Параллельные ВС класса МКМД Один из основных недостатков систематики Флинна - излишняя широта класса МКМД. Практически все современные высокопроизводительные вычислительные системы относятся к этому классу.

Слайд 61

Описание слайда:

Параллельные ВС класса МКМД (MIMD)

Слайд 62

Описание слайда:

Параллельные ВС класса МКМД Симметричные мультипроцессоры - SMP SMP (Symmetric MultiProcessing) – симметричная многопроцессорная архитектура. Главной особенностью систем с архитектурой SMP является наличие общей физической памяти, разделяемой всеми процессорами.

Слайд 63

Описание слайда:

Параллельные ВС класса МКМД Симметричные мультипроцессоры - SMP

Слайд 64

Описание слайда:

Параллельные ВС класса МКМД Симметричные мультипроцессоры - SMP Примеры. HP 9000 V-class, N-class; SMP-cервера и рабочие станции на базе процессоров Intel. Масштабируемость. Наличие общей памяти упрощает взаимодействие процессоров между собой, однако накладывает сильные ограничения на их число - не более 32 в реальных системах.

Слайд 65

Описание слайда:

Параллельные ВС класса МКМД Симметричные мультипроцессоры - SMP Операционная система. Система работает под управлением единой ОС (обычно UNIX-подобной, но для Intel-платформ поддерживается Windows NT). ОС автоматически распределяет процессы/нити по процессорам; но иногда возможна и явная привязка. Модель программирования – с обменом данными через общую память (POSIX threads, OpenMP).

Слайд 66

Описание слайда:

МКМД – Мультипроцессоры с распределенной памятью (NUMA) Cache-Only Memory Architecture, COMA - для представления данных используется только локальная кэш-память имеющихся процессоров. Cache-Coherent NUMA, CC-NUMA - обеспечивается однозначность локальных кэш-памятей разных процессоров. Non-Cache Coherent NUMA, NCC-NUMA - обеспечивается общий доступ к локальной памяти разных процессоров без поддержки на аппаратном уровне когерентности кэша.

Слайд 67

Описание слайда:

Мультипроцессоры с распределенной памятью (NUMA) – схема «Бабочка»

Слайд 68

Описание слайда:

Параллельные вычислительные системы Класс МКМД (MIMD) Мультипроцессоры

Слайд 69

Описание слайда:

Слайд 70

Описание слайда:

Параллельные ВС класса МКМД (MIMD)

Слайд 71

Описание слайда:

Слайд 72

Описание слайда:

Параллельные ВС класса МКМД Симметричные мультипроцессоры - SMP

Слайд 73

Описание слайда:

Слайд 74

Описание слайда:

Слайд 75

Описание слайда:

Слайд 76

Описание слайда:

Мультипроцессоры с распределенной памятью (NUMA) – схема «Бабочка»

Слайд 77

Описание слайда:

Параллельные вычислительные системы СуперЭВМ

Слайд 78

Описание слайда:

СуперЭВМ Впервые термин суперЭВМ был использован в начале 60-х годов, когда группа специалистов Иллинойского университета (США) под руководством доктора Д. Слотника предложила идею реализации первой в мире параллельной вычислительной системы.

Слайд 79

Описание слайда:

Суперкомпьютер – это … Компьютер с производительностью свыше 10 000 млн. теоретических операций в сек. Компьютер стоимостью более 2 млн. долларов. Штучно или мелкосерийно выпускаемая вычислительная система, производительность которой многократно превосходит производительность массово выпускаемых компьютеров. Вычислительная система, сводящая проблему вычислений любого объема к проблеме ввода/вывода.

Слайд 80

Описание слайда:

Суперкомпьютеры 29-я редакция Top500 от 27.06.2007 1 - прототип будущего суперкомпьютера IBM BlueGene/L с производительностью на Linpack 280.6 TFlop/s. 2 - Cray XT4/XT3, установленный в Oak Ridge National Laboratory, производительность на тесте Linpack составила 101.7 TFlop/s. 3 - Cray Red Storm с производительностью 101.4 TFlop/s на тесте Linpack.

Слайд 81

Описание слайда:

Суперкомпьютер Blue Gene

Слайд 82

Описание слайда:

Суперкомпьютер Blue Gene Архитектура

Слайд 83

Описание слайда:

Суперкомпьютер Blue Gene Архитектура

Слайд 84

Описание слайда:

Суперкомпьютер Blue Gene Базовый компонент (карта)

Слайд 85

Описание слайда:

Параллельные вычислительные системы Элементная база Микропроцессоры

Слайд 86

Описание слайда:

Элементная база параллельных ВС Микропроцессоры Основные требования к микропроцессорам, используемым в параллельных ВС: высокая производительность развитые средства обмена низкая рассеиваемая мощность

Слайд 87

Описание слайда:

Элементная база параллельных ВС Микропроцессор AMD Opteron

Слайд 88

Описание слайда:

Микропроцессор AMD Opteron Варианты объединения – 2 процессора

Слайд 89

Описание слайда:

Микропроцессор AMD Opteron Варианты объединения – 4 процессора

Слайд 90

Описание слайда:

Микропроцессор AMD Opteron Варианты объединения – 8 процессоров

Слайд 91

Описание слайда:

Элементная база параллельных ВС Микропроцессор AMD Opteron 10 сентября 2007 года Компания AMD представила процессор Quad-Core AMD Opteron (ранее известный под кодовым названием Barcelona), по словам производителя, «самый передовой x86-процессор из когда либо созданных и производимых, и первый настоящий четырехъядерный x86-микропроцессор»

Слайд 92

Описание слайда:

Элементная база параллельных ВС Микропроцессор IBM Power4

Слайд 93

Описание слайда:

Микропроцессор IBM Power4 Многокристальный модуль – 4 процессора

Слайд 94

Описание слайда:

Микропроцессор IBM Power4 Объединение многокристальных модулей

Слайд 95

Описание слайда:

Элементная база параллельных ВС Микропроцессор Intel Core2 Duo

Слайд 96

Описание слайда:

Параллельные вычислительные системы Элементная база. Коммутаторы и топология

Слайд 97

Описание слайда:

Коммутирующие среды параллельных ВС Простые коммутаторы Типы простых коммутаторов: с временным разделением; с пространственным разделением.

Слайд 98

Описание слайда:

Простые коммутаторы с временным разделением - шины

Слайд 99

Описание слайда:

Простые коммутаторы с пространственным разделением

Слайд 100

Описание слайда:

Составные коммутаторы Коммутатор Клоза

Слайд 101

Описание слайда:

Топологии параллельной ВС

Слайд 102

Описание слайда:

Топологии параллельных ВС Convex Exemplar SPP1000

Слайд 103

Описание слайда:

Топологии параллельных ВС Модуль МВС-100

Слайд 104

Описание слайда:

Топологии параллельных ВС - МВС-100 Варианты соединения модулей

Слайд 105

Описание слайда:

Параллельные вычислительные системы Элементная база. Коммутирующие среды

Слайд 106

Описание слайда:

Коммутирующие среды параллельных ВС Myrinet Достоинства Myrinet: широкое распространение и высокая надежность; небольшое время задержки; хорошее соотношение цена/производительность.

Слайд 107

Описание слайда:

Коммутирующие среды параллельных ВС Myrinet Недостатки Myrinet: нестандартное решение, поддерживаемое всего одним производителем; ограниченная пропускная способность — не более 2 Гбит/с (в ближайшее время ожидается появление варианта 10 Гбит/с); сложная структура кабельной проводки при максимуме 256 узлов; отсутствие возможности подключения к сетям хранения и глобальным сетям; отсутствие систем хранения с поддержкой этой технологии.

Слайд 108

Описание слайда:

Коммутирующие среды параллельных ВС Infiniband Достоинства Infiniband: стандарт Infiniband Trade Assotiation (IBTA); несколько производителей; небольшое время задержки; пропускная способность 2, 10, 30 Гбит/с; поддержка приоритезации Quality of Service; наличие сдвоенных адаптеров 2 х 10 Гбит/с.

Слайд 109

Описание слайда:

Коммутирующие среды параллельных ВС Infiniband Недостатки Infiniband: сложность изменения физической и логической структуры; необходимость применения дополнительного шлюза для подключения к магистральной сети или глобальной сети; сложная и дорогостоящая кабельная проводка; ограничения на дальность передачи (17 м в случае применения электропроводных кабелей);

Слайд 110

Описание слайда:

Коммутирующие среды параллельных ВС Ethernet Достоинства Ethernet: наличие развитого инструментария для управления и отладки; простая и дешевая кабельная проводка; высокая эксплуатационная надежность; высокая собственная динамика при построении сетей хранения на базе IP с iSCSI; возможность формирования структуры из нескольких удаленных кластеров (Grid); низкие вычислительные затраты в случае интеграции сетевого адаптера на системную плату;

Слайд 111

Описание слайда:

Коммутирующие среды параллельных ВС Ethernet Недостатки Ethernet: наличие задержки (сокращение времени задержки за счет применения TOE и RDMA должно получить свое практическое подтверждение); высокая стоимость 10-гигабитного интерфейса (в ближайшем будущем ожидается снижение цены).

Слайд 112

Описание слайда:

Параллельные вычислительные системы Технологии GRID

Слайд 113

Описание слайда:

Параллельные ВС GRID Технология GRID подразумевает слаженное взаимодействие множества ресурсов, гетерогенных по своей природе и расположенных в многочисленных, возможно, географически удаленных административных доменах.

Слайд 114

Описание слайда:

Параллельные ВС GRID

Слайд 115

Описание слайда:

Параллельные ВС GRID – предпосылки возникновения Необходимость в концентрации огромного количества данных, хранящихся в разных организациях Необходимость выполнения очень большого количества вычислений в рамках решения одной задачи. Необходимость в совместном использовании больших массивов данных территориально разрозненной рабочей группой,

Слайд 116

Описание слайда:

Параллельные ВС GRID – предпосылки возникновения “Вероятно, мы скоро увидим распространение “компьютерных коммунальных услуг”, которые, подобно электричеству и телефону, придут в дома и офисы по всему миру”. Лен Клейнрок, 1969г.

Слайд 117

Описание слайда:

Параллельные ВС Метакомпьютинг и GRID Метакомпьютинг - особый тип распределенного компьютинга, подразумевающего соединение суперкомпьютерных центров высокоскоростными сетями для решения одной задачи.

Слайд 118

Описание слайда:

Параллельные ВС Свойства GRID масштабы вычислительного ресурса многократно превосходят ресурсы отдельного компьютера (вычислительного комплекса) гетерогенность среды пространственное (географическое) распределение информационно-вычислительного ресурса; объединение ресурсов, которые не могут управляться централизованно (не принадлежат одной организации); использование стандартных, открытых, общедоступных протоколов и интерфейсов; обеспечение информационной безопасности.

Слайд 119

Описание слайда:

Параллельные ВС Области применения GRID массовая обработка потоков данных большого объема; многопараметрический анализ данных; моделирование на удаленных суперкомпьютерах; реалистичная визуализация больших наборов данных; сложные бизнес-приложения с большими объемами вычислений.

Слайд 120

Описание слайда:

Параллельные ВС Архитектура GRID – модель «песочных часов»

Слайд 121

Описание слайда:

Параллельные ВС Архитектура протоколов GRID

Слайд 122

Описание слайда:

Параллельные вычислительные системы Прикладное программное обеспечение

Слайд 123

Описание слайда:

Параллельные ВС Прикладное программное обеспечение Проблемы разработки параллельного ПО проблема распараллеливания проблема отладки и верификации проблема наращиваемости проблема переносимости

Слайд 124

Описание слайда:

Параллельные ВС Прикладное ПО – закон Амдала S – ускорение программы по сравнению с последовательным выполнением p – количество процессоров f – доля последовательного кода в программе (0≤f≤1)

Слайд 125

Описание слайда:

Параллельные ВС Прикладное ПО – подходы к созданию Написание параллельной программы «с нуля» Распараллеливание (автоматическое) существующих последовательных программ Смешанный подход – автоматическое распараллеливание с последующей оптимизацией

Слайд 126

Описание слайда:

Параллельные ВС Прикладное ПО – подходы к созданию Написание параллельной программы «с нуля» Достоинства: Возможность получения эффективного кода Недостатки: Высокая трудоемкость подхода Высокие требования к квалификации программиста Высокая вероятность ошибок в коде, трудность отладки ПО

Слайд 127

Описание слайда:

Параллельные ВС Прикладное ПО – подходы к созданию Автоматическое распараллеливание последовательной программы Достоинства: Использование наработанного (последовательного) программного обеспечения Высокая надежность кода Недостатки: Низкая эффективность распараллеливания

Слайд 128

Описание слайда:

Параллельные ВС Прикладное ПО – подходы к созданию Смешанный подход – автоматическое распараллеливание с последующей оптимизацией Этот подход в равной мере обладает и достоинствами, и недостатками обеих методов, описанных ранее. Его применение требует обширного набора инструментальных программных средств.

Слайд 129

Описание слайда:

Параллельные вычислительные системы Программирование параллельных ВС с разделяемой памятью

Слайд 130

Описание слайда:

Параллельные ВС класса МКМД Системы с разделяемой памятью

Слайд 131

Описание слайда:

Программирование параллельных ВС Системы с разделяемой памятью Программирование систем с разделяемой памятью осуществляется согласно модели обмена через общую память Инструментальные средства: POSIX threads, OpenMP. Для подобных систем существуют сравнительно эффективные средства автоматического распараллеливания.

Слайд 132

Описание слайда:

Программирование параллельных ВС OpenMP – структура программы

Слайд 133

Описание слайда:

Программирование параллельных ВС OpenMP – структура программы Основная нить и только она исполняет все последовательные области программы. При входе в параллельную область порождаются дополнительные нити. После порождения каждая нить получает свой уникальный номер, причем нить-мастер всегда имеет номер 0. Все нити исполняют один и тот же код, соответствующий параллельной области. При выходе из параллельной области основная нить дожидается завершения остальных нитей, и дальнейшее выполнение программы продолжает только она.

Слайд 134

Описание слайда:

Программирование параллельных ВС OpenMP – переменные В параллельной области все переменные программы разделяются общие (SHARED) и локальные (PRIVATE). Общая переменная всегда существует в одном экземпляре и доступна всем нитям под одним и тем же именем. Объявление локальной переменной вызывает порождение своего экземпляра данной переменной для каждой нити. Изменение нитью значения своей локальной переменной никак не влияет на значения этой же локальной переменной в других нитях.

Слайд 135

Описание слайда:

Параллельные вычислительные системы Программирование кластерных и MPP параллельных ВС

Слайд 136

Описание слайда:

Параллельные ВС класса МКМД Кластерные и массивно-параллельные ВС

Слайд 137

Описание слайда:

Программирование параллельных ВС Кластеры и MPP Программирование кластерных и MPP параллельных ВС осуществляется в рамках модели передачи сообщений. Инструментальные средства: MPI, PVM, BSPlib. Стандартом, использующимся при разработке программ, основанных на передаче сообщений, является стандарт MPI (Message Passing Interface – Взаимодействие через передачу сообщений).

Слайд 138

Описание слайда:

Программирование параллельных ВС MPI При запуске MPI-программы создается несколько ветвей; Все ветви программы запускаются загрузчиком одновременно как процессы; Ветви объединяются в группы - это некое множество взаимодействующих ветвей; Каждой группе в соответствие ставится область связи; Каждой области связи в соответствие ставится коммуникатор.

Слайд 139

Описание слайда:

Программирование параллельных ВС MPI Библиотека MPI состоит примерно из 130 функций, в число которых входят: функции инициализации и закрытия MPI-процессов; функции, реализующие коммуникационные операции типа точка-точка; функции, реализующие коллективные операции;

Слайд 140

Описание слайда:

Программирование параллельных ВС MPI Библиотека MPI состоит примерно из 130 функций, в число которых входят: функции для работы с группами процессов и коммуникаторами; функции для работы со структурами данных; функции формирования топологии процессов.

Слайд 141

Описание слайда:

MPI - Функции инициализации и завершения int MPI_Init( int* argc, char*** argv) Инициализация параллельной части приложения. Все MPI-процедуры могут быть вызваны только после вызова MPI_Init. Возвращает: в случае успешного выполнения - MPI_SUCCESS, иначе - код ошибки. int MPI_Finalize( void ) MPI_Finalize - завершение параллельной части приложения. Все последующие обращения к любым MPI-процедурам, в том числе к MPI_Init, запрещены.

Слайд 142

Описание слайда:

MPI – информационные функции int MPI_Comm_size(MPI_Comm comm, int* size) Определение общего числа параллельных процессов в группе comm. comm - идентификатор группы OUT size - размер группы int MPI_Comm_rank(MPI_comm comm, int* rank) Определение номера процесса в группе comm. Значение, возвращаемое по адресу &rank, лежит в диапазоне от 0 до size_of_group-1.

Слайд 143

Описание слайда:

MPI –функции обмена «точка-точка» int MPI_Send(void* buf, int count, MPI_Datatype datatype, int dest, int msgtag, MPI_Comm comm) Блокирующая посылка сообщения. buf - адрес начала буфера посылки сообщения count - число передаваемых элементов в сообщении datatype - тип передаваемых элементов dest - номер процесса-получателя msgtag - идентификатор сообщения comm - идентификатор группы

Слайд 144

Описание слайда:

MPI –функции обмена «точка-точка» int MPI_Recv(void* buf, int count, MPI_Datatype datatype, int source, int msgtag, MPI_comm comm, MPI_Status *status) Прием сообщения. OUT buf - адрес начала буфера приема сообщения count - максимальное число элементов в принимаемом сообщении datatype - тип элементов принимаемого сообщения source - номер процесса-отправителя msgtag - идентификатор принимаемого сообщения comm - идентификатор группы status - параметры принятого сообщения

Слайд 145

Описание слайда:

MPI – аргументы – «джокеры» функций обмена «точка-точка» MPI_ANY_SOURCE – заменяет аргумент «номер передающего процесса»; признак того, что подходит сообщение от любого процесса. MPI_ANY_TAG – заменяет аргумент «идентификатор сообщения»; признак того, что подходит сообщение с любым идентификатором.

Слайд 146

Описание слайда:

Параллельные вычислительные системы Программирование кластерных и MPP параллельных ВС

Слайд 147

Описание слайда:

Параллельные ВС класса МКМД Кластерные и массивно-параллельные ВС

Слайд 148

Описание слайда:

Слайд 149

Описание слайда:

Слайд 150

Описание слайда:

MPI – коллективные функции Под термином "коллективные" в MPI подразумеваются три группы функций: функции коллективного обмена данными; барьеры (точки синхронизации); распределенные операции.

Слайд 151

Описание слайда:

MPI – коллективные функции int MPI_Barrier( MPI_Comm comm ); Останавливает выполнение вызвавшей ее задачи до тех пор, пока не будет вызвана изо всех остальных задач, подсоединенных к указываемому коммуникатору. Гарантирует, что к выполнению следующей за MPI_Barrier инструкции каждая задача приступит одновременно с остальными.

Слайд 152

Описание слайда:

MPI –функции коллективного обмена Основные особенности и отличия от коммуникаций типа "точка-точка": на прием и/или передачу работают все задачи-абоненты указываемого коммуникатора; коллективная функция выполняет одновременно и прием, и передачу; она имеет большое количество параметров, часть которых нужна для приема, а часть для передачи; в разных задачах та или иная часть игнорируется; как правило, значения параметров (за исключением адресов буферов) должны быть идентичными во всех задачах;

Слайд 153

Описание слайда:

MPI –функции коллективного обмена int MPI_Bcast(void *buf, int count, MPI_Datatype datatype, int source, MPI_Comm comm) Рассылка сообщения от процесса source всем процессам, включая рассылающий процесс. buf - адрес начала буфера посылки сообщения count - число передаваемых элементов в сообщении datatype - тип передаваемых элементов source - номер рассылающего процесса comm - идентификатор группы

Слайд 154

Описание слайда:

MPI –функции коллективного обмена MPI_Gather ("совок") собирает в приемный буфер задачи root передающие буфера остальных задач. MPI_Scatter ("разбрызгиватель") : части передающего буфера из задачи root распределяются по приемным буферам всех задач. MPI_Allgather аналогична MPI_Gather, но прием осуществляется не в одной задаче, а во ВСЕХ: каждая имеет специфическое содержимое в передающем буфере, и все получают одинаковое содержимое в буфере приемном. MPI_Alltoall : каждый процесс нарезает передающий буфер на куски и рассылает куски остальным процессам.

Слайд 155

Описание слайда:

Параллельные вычислительные системы Проектирование кластера

Слайд 156

Описание слайда:

Параллельные ВС класса МКМД: Кластеры

Слайд 157

Описание слайда:

Параллельные ВС класса МКМД Кластеры Архитектура. Набор элементов высокой степени готовности, рабочих станций или ПК общего назначения, объединяемых при помощи сетевых технологий и используемых в качестве массивно-параллельного компьютера. Коммуникационная среда. Стандартные сетевые технологий (Fast/Gigabit Ethernet, Myrinet) на базе шинной архитектуры или коммутатора.

Слайд 158

Описание слайда:

Параллельные ВС класса МКМД Кластеры При объединении в кластер компьютеров разной мощности или разной архитектуры, говорят о гетерогенных (неоднородных) кластерах. Узлы кластера могут одновременно использоваться в качестве пользовательских рабочих станций (кластер WOB)

Слайд 159

Описание слайда:

Параллельные ВС класса МКМД Кластеры Операционная система - стандартные ОС - Linux/FreeBSD, вместе со средствами поддержки параллельного программирования и распределения нагрузки. Модель программирования - с использованием передачи сообщений (PVM, MPI). Основная проблема - большие накладные расходы на взаимодействие параллельных процессов между собой, что сильно сужает потенциальный класс решаемых задач.

Слайд 160

Описание слайда:

Кластеры высокой надежности в случае сбоя ПО на одном из узлов приложение продолжает функционировать или автоматически перезапускается на других узлах кластера; выход из строя одного из узлов (или нескольких) не приведет к краху всей кластерной системы; профилактические и ремонтные работы, реконфигурацию или смену версий программного обеспечения можно осуществлять в узлах кластера поочередно, не прерывая работы других узлов.

Слайд 161

Описание слайда:

Кластеры высокой надежности VAX/VMS кластер

Слайд 162

Описание слайда:

Кластеры высокой надежности Switchover/UX компании Hewlett Packard

Слайд 163

Описание слайда:

Высокопроизводительные кластеры Высокопроизводительный кластер - параллельная вычислительная система с распределенной памятью; построенная из компонент общего назначения; с единой точкой доступа; однородными вычислительными узлами; специализированной сетью, обеспечивающей эффективный обмен данными.

Слайд 164

Описание слайда:

Высокопроизводительные кластеры

Слайд 165

Описание слайда:

Характеристики коммутирующих сред

Слайд 166

Описание слайда:

Кластеры на основе локальной сети (Cluster Of Workstations – COW)

Слайд 167

Описание слайда:

Параллельные вычислительные системы Системное ПО кластера

Слайд 168

Описание слайда:

Кластеры - Системное ПО Windows Compute Cluster Server 2003 Упрощенная настройка параметров безопасности и проверки подлинности за счет использования существующих экземпляров Active Directory. Управление обновлениями для узлов с помощью Microsoft Systems Management Server (SMS). Управление системой и заданиями с помощью Microsoft Operations Manager (MOM). Использование оснасток из состава консоли управления Майкрософт (MMC). CCS совместим с ведущими приложениями в каждой из целевых групп. Это позволяет развертывать серийные приложения, пользуясь разнообразными вариантами поддержки.

Слайд 169

Описание слайда:

Кластеры - Системное ПО Solaris (Sun Microsystems) Коммерческая верся UNIX. поддержка до 1 млн. одновременно работающих процессов; до 128 процессоров в одной системе и до 848 процессоров в кластере; до 576 Гбайт физической оперативной памяти; поддержка файловых систем размером до 252 Тбайт; наличие средств управления конфигурациями и изменениями; встроенная совместимость с Linux.

Слайд 170

Описание слайда:

Кластеры - Системное ПО HP-UX (Hewlett-Packard) Потомок AT&T System V. поддерживает до 256 процессоров; поддерживает кластеры размером до 128 узлов; подключение и отключение дополнительных процессоров, замену аппаратного обеспечения, динамическую настройку и обновление операционной системы без перезагрузки; резервное копирование в режиме on-line и дефрагментацию дисков без выключения системы.

Слайд 171

Описание слайда:

Параллельные вычислительные системы Кластер на основе локальной сети

Слайд 172

Описание слайда:

Параллельные ВС класса МКМД: Кластеры

Слайд 173

Описание слайда:

Кластеры на основе локальной (корпоративной) сети При объединении в кластер компьютеров разной мощности или разной архитектуры, говорят о гетерогенных (неоднородных) кластерах. Узлы кластера могут одновременно использоваться в качестве пользовательских рабочих станций (кластер WOB)

Слайд 174

Описание слайда:

Кластеры на основе локальной (корпоративной) сети Операционная система - стандартные ОС - вместе со средствами поддержки параллельного программирования и распределения нагрузки. Модель программирования - с использованием передачи сообщений (PVM, MPI). Основная проблема - большие накладные расходы на взаимодействие параллельных процессов между собой, что сильно сужает потенциальный класс решаемых задач.