Предыдущая страница реферата | 1  2  3 | Следующая страница реферата

2-х уровневая память.

ILLIAC IV (1974): матричные процессоры.

Проект: 256 процессорных элементов (ПЭ) = 4 квадранта по 64ПЭ, возможность реконфигурации: 2 квадранта по 128ПЭ или 1 квадрант из 256ПЭ, такт 40нс, производительность 1Гфлоп;

работы начаты в 1967 году, к концу 1971 изготовлена система из 1 квадранта, в 1974г. она введена в эксплуатацию, доводка велась до 1975 года;

центральная часть: устройство управления (УУ) + матрица из 64 ПЭ;

УУ это простая ЭВМ с небольшой производительностью, управляющая матрицей ПЭ; все ПЭ матрицы работали в синхронном режиме, выполняя в каждый момент времени одну и ту же команду, поступившую от УУ, но над своими данными;

ПЭ имел собственное АЛУ с полным набором команд, ОП - 2Кслова по 64 разряда, цикл памяти 350нс, каждый ПЭ имел непосредственный доступ только к своей ОП;

сеть пересылки данных: двумерный тор со сдвигом на 1 по границе по горизонтали;

Несмотря на результат в сравнении с проектом: стоимость в 4 раза выше, сделан лишь 1 квадрант, такт 80нс, реальная произв-ть до 50Мфлоп - данный проект оказал огромное влияние на архитектуру последующих машин, построенных по схожему принципу, в частности: PEPE, BSP, ICL DAP.

CRAY 1 (1976): векторно-конвейерные процессоры В 1972 году С.Крэй покидает CDC и основывает свою компанию Cray Research, которая 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. Главным новшеством является введение векторных команд, работающих с целыми массивами независимых данных и позволяющих эффективно использовать конвейерные функциональные устройства.

Иерархия памяти.

Иерархия памяти пямого отношения к параллелизму не имеет, однако, безусловно, относится к тем особенностям архитектуры компьютеров, которые имеет огромное значение для повышения их производительности (сглаживание разницы между скоростью работы процессора и временем выборки из памяти). Основные уровни: регистры, кэш-память, оперативная память, дисковая память. Время выборки по уровням памяти от дисковой памяти к регистрам уменьшается, стоимость в пересчете на 1 слово (байт) растет. В настоящее время, подобная иерархия поддерживается даже на персональных компьютерах.

А что же сейчас используют в мире?

По каким же направлениям идет развитие высокопроизводительной вычислительной техники в настоящее время? Основных направлений четыре.

1. Векторно-конвейерные компьютеры. Конвейерные функциональные устройства и набор векторных команд - это две особенности таких машин. В отличие от традиционного подхода, векторные команды оперируют целыми массивами независимых данных, что позволяет эффективно загружать доступные конвейеры, т.е. команда вида A=B+C может означать сложение двух массивов, а не двух чисел. Характерным представителем данного направления является семейство векторно-конвейерных компьютеров CRAY куда входят, например, CRAY EL, CRAY J90, CRAY T90 (в марте 2000 года американская компания TERA перекупила подразделение CRAY у компании Silicon Graphics, Inc.).

2. Массивно-параллельные компьютеры с распределенной памятью. Идея построения компьютеров этого класса тривиальна: возьмем серийные микропроцессоры, снабдим каждый своей локальной памятью, соединим посредством некоторой коммуникационной среды - вот и все. Достоинств у такой архитектуры масса: если нужна высокая производительность, то можно добавить еще процессоров, если ограничены финансы или заранее известна требуемая вычислительная мощность, то легко подобрать оптимальную конфигурацию и т.п.

Однако есть и решающий "минус", сводящий многие "плюсы" на нет. Дело в том, что межпроцессорное взаимодействие в компьютерах этого класса идет намного медленнее, чем происходит локальная обработка данных самими процессорами. Именно поэтому написать эффективную программу для таких компьютеров очень сложно, а для некоторых алгоритмов иногда просто невозможно. К данному классу можно отнести компьютеры Intel Paragon, IBM SP1, Parsytec, в какой-то степени IBM SP2 и CRAY T3D/T3E, хотя в этих компьютерах влияние указанного минуса значительно ослаблено. К этому же классу можно отнести и сети компьютеров, которые все чаще рассматривают как дешевую альтернативу крайне дорогим суперкомпьютерам.

3. Параллельные компьютеры с общей памятью. Вся оперативная память таких компьютеров разделяется несколькими одинаковыми процессорами. Это снимает проблемы предыдущего класса, но добавляет новые - число процессоров, имеющих доступ к общей памяти, по чисто техническим причинам нельзя сделать большим. В данное направление входят многие современные многопроцессорные SMP-компьютеры или, например, отдельные узлы компьютеров HP Exemplar и Sun StarFire.

4. Последнее направление, строго говоря, не является самостоятельным, а скорее представляет собой комбинации предыдущих трех. Из нескольких процессоров (традиционных или векторно-конвейерных) и общей для них памяти сформируем вычислительный узел. Если полученной вычислительной мощности не достаточно, то объединим несколько узлов высокоскоростными каналами. Подобную архитектуру называют кластерной, и по такому принципу построены CRAY SV1, HP Exemplar, Sun StarFire, NEC SX-5, последние модели IBM SP2 и другие. Именно это направление является в настоящее время наиболее перспективным для конструирования компьютеров с рекордными показателями производительности.

Использование параллельных вычислительных систем

К сожалению чудеса в жизни редко случаются. Гигантская производительность параллельных компьютеров и супер-ЭВМ с лихвой компенсируется сложностями их использования. Начнем с самых простых вещей. У вас есть программа и доступ, скажем, к 256-процессорному компьютеру. Что вы ожидаете? Да ясно что: вы вполне законно ожидаете, что программа будет выполняться в 256 раз быстрее, чем на одном процессоре. А вот как раз этого, скорее всего, и не будет.

Закон Амдала и его следствия

Предположим, что в вашей программе доля операций, которые нужно выполнять последовательно, равна f, где 0<=f<=1 (при этом доля понимается не по статическому числу строк кода, а по числу операций в процессе выполнения). Крайние случаи в значениях f соответствуют полностью параллельным (f=0) и полностью последовательным (f=1) программам. Так вот, для того, чтобы оценить, какое ускорение S может быть получено на компьютере из 'p' процессоров при данном значении f, можно воспользоваться законом Амдала:

Рекомендуем скачать другие рефераты по теме: шпоры по гражданскому праву, заказать дипломную работу.





Предыдущая страница реферата | 1  2  3 | Следующая страница реферата