Предыдущая страница реферата | 1  2  3  4  5 | Следующая страница реферата

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.

Увеличение производительности ЭВМ, за счет чего?

А почему суперкомпьютеры 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 этих факторов оказывается решающим для достижения рекордной производительности. Обратимся к известным историческим фактам. На одном из первых компьютеров мира - EDSAC, появившемся в 1949 году в Кембридже и имевшем время такта 2 микросекунды (2*10-6 секунды), можно было выполнить 2*n арифметических операций за 18*n миллисекунд, то есть в среднем 100 арифметических операций в секунду. Сравним с одним вычислительным узлом современного суперкомпьютера Hewlett-Packard V2600: время такта приблизительно 1.8 наносекунды (1.8*10-9 секунд), а пиковая производительность около 77 миллиардов арифметических операций в секунду.

Что же получается? За полвека производительность компьютеров выросла более, чем в семьсот миллионов раз. При этом выигрыш в быстродействии, связанный с уменьшением времени такта с 2 микросекунд до 1.8 наносекунд, составляет лишь около 1000 раз. Откуда же взялось остальное? Ответ очевиден -- использование новых решений в архитектуре компьютеров. Основное место среди них занимает принцип параллельной обработки данных, воплощающий идею одновременного (параллельного) выполнения нескольких действий.

Параллельная обработка данных на ЭВМ

Параллельная обработка данных, 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!

Кстати, пионером в параллельной обработке потоков данных был академик А.А.Самарский, выполнявший в начале 50-х годов расчеты, необходимые для моделирования ядерных взрывов. Самарский решил эту задачу, посадив несколько десятков барышень с арифмометрами за столы. Барышни передавали данные друг другу просто на словах и откладывали необходимые цифры на арифмометрах. Таким образом, в частности, была расчитана эволюция взрывной волны. Работы было много, барышни уставали, а Александр Андреевич ходил между ними и подбадривал. Это, можно сказать, и была первая параллельная система. Хотя расчеты водородной бомбы были мастерски проведены, точность их была очень низкая, потому что узлов в используемой сетке было мало, а время счета получалось слишком большим.

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. Представили себестоимость такого автомобиля? Нет? Согласен, трудно, разве что Ламборгини приходит на ум, но потому и возникла конвейерная обработка...

Краткая история появления параллелизма в архитектуре ЭВМ

Сегодня параллелизмом в архитектуре компьютеров уже мало кого удивишь. Все современные микропроцессоры, будь то Pentium III или PA-8700, MIPS R14000, Е2К или Power3 используют тот или иной вид параллельной обработки. В ядре Pentium 4 на разных стадиях выполнения может одновременно находиться до 126 микроопераций. 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 в миниатюрных 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.

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

IBM 701 (1953), IBM 704 (1955): разрядно-параллельная память, разрядно-параллельная арифметика.

Все самые первые компьютеры (EDSAC, EDVAC, UNIVAC) имели разрядно-последовательную память, из которой слова считывались последовательно бит за битом. Первым коммерчески доступным компьютером, использующим разрядно-параллельную память (на CRT) и разрядно-параллельную арифметику, стал IBM 701, а наибольшую популярность получила модель IBM 704 (продано 150 экз.), в которой, помимо сказанного, была впервые применена память на ферритовых сердечниках и аппаратное АУ с плавающей точкой.

IBM 709 (1958): независимые процессоры ввода/вывода.

Процессоры первых компьютеров сами управляли вводом/выводом. Однако скорость работы самого быстрого внешнего устройства, а по тем временам это магнитная лента, была в 1000 раз меньше скорости процессора, поэтому во время операций ввода/вывода процессор фактически простаивал. В 1958г. к компьютеру IBM 704 присоединили 6 независимых процессоров ввода/вывода, которые после получения команд могли работать параллельно с основным процессором, а сам компьютер переименовали в IBM 709. Данная модель получилась удивительно удачной, так как вместе с модификациями было продано около 400 экземпляров, причем последний был выключен в 1975 году - 20 лет существования!

IBM STRETCH (1961): опережающий просмотр вперед, расслоение памяти.

В 1956 году IBM подписывает контракт с Лос-Аламосской научной лабораторией на разработку компьютера STRETCH, имеющего две принципиально важные особенности: опережающий просмотр вперед для выборки команд и расслоение памяти на два банка для согласования низкой скорости выборки из памяти и скорости выполнения операций.

ATLAS (1963): конвейер команд.

Впервые конвейерный принцип выполнения команд был использован в машине ATLAS, разработанной в Манчестерском университете. Выполнение команд разбито на 4 стадии: выборка команды, вычисление адреса операнда, выборка операнда и выполнение операции. Конвейеризация позволила уменьшить время выполнения команд с 6 мкс до 1,6 мкс. Данный компьютер оказал огромное влияние, как на архитектуру ЭВМ, так и на программное обеспечение: в нем впервые использована мультипрограммная ОС, основанная на использовании виртуальной памяти и системы прерываний.

CDC 6600 (1964): независимые функциональные устройства.

Рекомендуем скачать другие рефераты по теме: бесплатные шпаргалки, реферат проект.





Предыдущая страница реферата | 1  2  3  4  5 | Следующая страница реферата