Суперкомпьютеры

| Категория реферата: Рефераты по информатике, программированию
| Теги реферата: ценности реферат, скачать реферат
| Добавил(а) на сайт: Шуленков.

Или, какие задачи настолько сложны, что хорошего Pentium-IV не достаточно?

Суперкомпьютеры - зачем это?

Для того, чтобы оценить сложность решаемых на практике задач, возьмем конкретную предметную область, например, оптимизацию процесса добычи нефти.
Имеем подземный нефтяной резервуар с каким-то число пробуренных скважин - по одним на поверхность откачивается нефть, по другим обратно закачивается вода. Нужно смоделировать ситуацию в данном резервуаре, чтобы оценить запасы нефти или понять необходимость в дополнительных скважинах.

Примем упрощенную схему, при которой моделируемая область отображается в куб, однако и ее будет достаточно для оценки числа необходимых арифметических операций. Разумные размеры куба, при которых можно получать правдоподобные результаты - это 100*100*100 точек. В каждой точке куба надо вычислить от 5 до 20 функций: три компоненты скорости, давление, температуру, концентрацию компонент (вода, газ и нефть - это минимальный набор компонент, в более реалистичных моделях рассматривают, например, различные фракции нефти). Далее, значения функций находятся как решение нелинейных уравнений, что требует от 200 до 1000 арифметических операций. И наконец, если исследуется нестационарный процесс, т.е. нужно понять, как эта система ведет себя во времени, то делается 100-1000 шагов по времени.
Что получилось:

106(точек сетки)*10(функций)*500(операций)*500(шагов по времени) =
2.5*1012

2500 миллиардов арифметических операций для выполнения одного лишь расчета! А изменение параметров модели? А отслеживание текущей ситуации при изменении входных данных? Подобные расчеты необходимо делать много раз, что накладывает очень жесткие требования на производительность используемых вычислительных систем.

Примеры использования суперкомпьютеров можно найти не только в нефтедобывающей промышленности (см. Приложение).

По данным Марка Миллера (Mark Miller, Ford Motor Company), для выполнения crash-тестов, при которых реальные автомобили разбиваются о бетонную стену с одновременным замером необходимых параметров, съемкой и последующей обработкой результатов, компании Форд понадобилось бы от 10 до
150 прототипов новых моделей при общих затратах от 4 до 60 миллионов долларов. Использование суперкомпьютеров позволило сократить число прототипов на одну треть.

В 1995 году корпус автомобиля Nissan Maxima удалось сделать на 10% прочнее благодаря использованию суперкомпьютера фирмы Cray (The Atlanta
Journal, 28 мая, 1995г). С помощью него были найдены не только слабые точки кузова, но и наиболее эффективный способ их удаления. Совсем свежий пример
- это развитие одной из крупнейших мировых систем резервирования Amadeus, используемой тысячами агентств со 180000 терминалов в более чем ста странах. Установка двух серверов Hewlett-Packard T600 по 12 процессоров в каждом позволила довести степень оперативной доступности центральной системы до 99.85% при текущей загрузке около 60 миллионов запросов в сутки.

И подобные примеры можно найти повсюду. В свое время исследователи фирмы DuPont искали замену хлорофлюорокарбону. Нужно было найти материал, имеющий те же положительные качества: невоспламеняемость, стойкость к коррозии и низкую токсичность, но без вредного воздействия на озоновый слой
Земли. За одну неделю были проведены необходимые расчеты на суперкомпьютере с общими затратами около 5 тысяч долларов. По оценкам специалистов DuPont, использование традиционных экспериментальных методов исследований потребовало бы около трех месяцев и 50 тысяч долларов и это без учета времени, необходимого на синтез и очистку необходимого количества вещества.

Суперкомпьютеры - как это?

Ну что, похоже, суперкомпьютеры и в самом деле имеют право на существование. Теперь нужно прояснить, по всей видимости, основной вертящийся на языке вопрос - почему они считают так быстро? Вариантов ответа может быть несколько, среди которых два имеют явное преимущество: развитие элементной базы и использование новых решений в архитектуре компьютеров.

Попробуем разобраться, какой из факторов является решающим в достижении современных фантастических показателей производительности. Для разрешения этого вопроса обратимся к историческим фактам. Известно, что на компьютере
EDSAC (1949 г.), имевшего время такта 2мкс, можно было выполнить 2*n арифметических операций за 18*n мс, то есть в среднем 100 арифметических операций в секунду. Сравним с современным суперкомпьютером CRAY C90: время такта приблизительно 4нс, а пиковая производительность около 1 миллиарда арифметических операций в секунду.

Что же получается? Производительность компьютеров за этот период выросла приблизительно в десять миллионов раз. Уменьшение времени такта является прямым способом увеличением производительности, однако эта составляющая (с 2мкс до 4нс) в общем объеме дает вклад лишь в 500 раз.
Откуда же взялось остальное? Ответ очевиден - использование новых решений в архитектуре компьютеров, среди которых основное место занимает принцип параллельной обработки данных.

Данный принцип, воплощая идею одновременного выполнения нескольких действий, имеет две разновидности: конвейерность и собственно параллельность. Оба вида параллельной обработки интуитивно понятны, поэтому сделаем лишь небольшие пояснения.

Параллельная обработка. Если некое устройство выполняет одну операцию за единицу времени, то тысячу операций оно выполнит за тысячу единиц. Если предположить, что есть пять таких же независимых устройств, способных работать одновременно, то ту же тысячу операций система из пяти устройств может выполнить уже не за тысячу, а за двести единиц времени. Аналогично система из N устройств ту же работу выполнит за 1000/N единиц времени.
Подобные аналогии можно найти и в жизни: если один солдат вскопает огород за 10 часов, то рота солдат из пятидесяти человек с такими же способностями, работая одновременно, справятся с той же работой за 12 минут
- принцип параллельности в действии!

Конвейерная обработка. Что необходимо для сложения двух вещественных чисел, представленных в форме с плавающей запятой? Целое множество мелких операций таких, как сравнение порядков, выравнивание порядков, сложение мантисс, нормализация и т.п. Процессоры первых компьютеров выполняли все эти "микрооперации" для каждой пары аргументов последовательно одна за одной до тех пор, пока не доходили до окончательного результата, и лишь после этого переходили к обработке следующей пары слагаемых.

Идея конвейерной обработки заключается в выделении отдельных этапов выполнения общей операции, причем каждый этап, выполнив свою работу, передавал бы результат следующему, одновременно принимая новую порцию входных данных. Получаем очевидный выигрыш в скорости обработки за счет совмещения прежде разнесенных во времени операций. Предположим, что в операции можно выделить пять микроопераций, каждая из которых выполняется за одну единицу времени. Если есть одно неделимое последовательное устройство, то 100 пар аргументов оно обработает за 500 единиц. Если каждую микрооперацию выделить в отдельный этап (или иначе говорят - ступень) конвейерного устройства, то на пятой единице времени на разной стадии обработки такого устройства будут находится первые пять пар аргументов, а весь набор из ста пар будет обработан за 5+99=104 единицы времени - ускорение по сравнению с последовательным устройством почти в пять раз (по числу ступеней конвейера).

Казалось бы, конвейерную обработку можно с успехом заменить обычным параллелизмом, для чего продублировать основное устройство столько раз, сколько ступеней конвейера предполагается выделить. В самом деле, пять устройств предыдущего примера обработают 100 пар аргументов за 100 единиц времени, что быстрее времени работы конвейерного устройства! В чем же дело?
Ответ прост, увеличив в пять раз число устройств, мы значительно увеличиваем как объем аппаратуры, так и ее стоимость. Представьте себе, что на автозаводе решили убрать конвейер, сохранив темпы выпуска автомобилей.
Если раньше на конвейере одновременно находилась тысяча автомобилей, то, действуя по аналогии с предыдущим примером надо набрать тысячу бригад, каждая из которых (1) в состоянии полностью собрать автомобиль от начала до конца, выполнив сотни разного рода операций, и (2) сделать это за то же время, что машина прежде находилась на конвейере. Представьте себестоимость такого автомобиля. Разве что Ламборгини приходит на ум, но потому и возникла конвейерная обработка...

Сегодня параллелизмом в архитектуре компьютеров уже мало кого удивишь.
Все современные микропроцессоры, будь то Pentium IV или PA-8200, MIPS
R10000 или Power2 SuperChip используют тот или иной вид параллельной обработки. На презентациях новых чипов и в пресс-релизах корпораций это преподносится как последнее слово техники и передовой край науки, и это действительно так, если рассматривать реализацию этих принципов именно в рамках одного кристалла.

Вместе с тем, сами эти идеи появились очень давно. Изначально они внедрялись в самых передовых, а потому единичных, компьютерах своего времени. Затем после должной отработки технологии и удешевления производства они спускались в компьютеры среднего класса, и, наконец, сегодня все это в полном объеме воплощается в рабочих станциях и персональных компьютерах.

Все новое - это хорошо забытое старое

Для того чтобы убедиться, что все основные нововведения в архитектуре современных процессоров на самом деле использовались еще со времен, когда ни микропроцессоров, ни понятия суперкомпьютеров еще не было, совершим маленький экскурс в историю, начав практически с момента рождения первых
ЭВМ.

Все самые первые компьютеры, например, EDSAC, EDVAC, UNIVAC, сначала считывали данные последовательно бит за битом из памяти, а затем их аналогично обрабатывали в арифметическом устройстве.

1953 г. Первым коммерчески доступным компьютером, использующим разрядно- параллельную память (на CRT) и разрядно-параллельную арифметику, стал компьютер IBM 701. К слову будет сказано, наибольшую популярность в то время получила модель IBM 704 (1955 г.), проданной в количестве 150 экземпляров (!), в которой, помимо упомянутых особенностей, была впервые применена память на ферритовых сердечниках и аппаратное арифметическое устройство с плавающей точкой.