Спрос на компьютеры, работающие с все более и более высокой скоростью, не прекращается. Астрономы пытаются воспроизвести всю историю Вселенной с момента большого взрыва и до сегодняшнего дня. Фармацевты хотели бы разрабатывать новые лекарственные препараты с помощью компьютеров, не принося в жертву легионы крыс. Разработчики летательных аппаратов могли бы получать лучшие результаты, если бы вместо строительства огромных аэродинамических труб моделировали свои конструкции на компьютере. Какими бы мощными ни были компьютеры, их возможностей никогда не хватит для решения многих нетривиальных задач (особенно научных, технических и промышленных).

Быстродействие процессоров растет, но у них постоянно возникают проблемы со скоростью передачи информации, поскольку скорость распространения электромагнитных волн в медных проводах и света в оптико-волоконных кабелях прежнему остается равной 20 см/нс, независимо от того, насколько умны инженеры компании Intel. Кроме того, чем быстрее работает процессор, тем сильнее он нагревается, поэтому возникает задача защиты его от перегрева.

Разработчики компьютеров стремятся к тому, чтобы повысить производительность своих машин. Один из способов заставить процессоры работать быстрее - повышение их тактовой частоты, однако при этом существуют технологические ограничения. Поэтому большинство разработчиков для повышения производительности при данной тактовой частоте процессора используют параллелизм (выполнение двух или более операций одновременно).

Существует две основные формы параллелизма: параллелизм на уровне команд и параллелизм на уровне процессоров. В первом случае параллелизм реализуется за счет запуска большого количества команд каждую секунду. Во втором случае над одним заданием работают одновременно несколько процессоров. Каждый подход имеет свои преимущества.

Параллелизм можно вводить на разных уровнях. На самом низком уровне он может быть реализован в процессоре за счет конвейеризации и суперскалярной архитектуры с несколькими функциональными блоками.

На следующем уровне возможно внедрение в систему внешних плат ЦП с улучшенными вычислительными возможностями. Как правило, в подключаемых процессорах реализуются специальные функции, такие как обработка сетевых пакетов, обработка мультимедийных данных, криптография. Производительность специализированных приложений за счет этих функций может быть повышена в 5-10 раз.

Чтобы повысить производительность в сто, тысячу или миллион раз, необходимо свести воедино многочисленные процессоры и обеспечить их эффективное взаимодействие. Этот принцип реализуется в виде больших мультипроцессорных систем и мультикомпьютеров (кластерных компьютеров). Естественно, объединение тысяч процессоров в единую систему порождает новые проблемы, которые нужно решать.

Наконец, в последнее время появилась возможность интеграции через Интернет целых организаций. В результате формируются слабо связанные распределенные вычислительные сетки, или решетки. Такие системы только начинают развиваться, но их потенциал весьма высок.

Когда два процессора или обрабатывающих элемента находятся рядом и обмениваются большими объемами данных с небольшими задержками, они называются сильно связанными (tightly coupled). Соответственно, когда два процессора или обрабатывающих элемента располагаются далеко друг от друга и обмениваются небольшими объемами данных с большими задержками, они называются слабо связанными (loosely coupled). [2]

1 Классификация параллельных ВС

1.1 Классификация Флинна

Даже краткое перечисление типов современных параллельных вычислительных систем (ВС) дает понять, что для ориентирования в этом многообразии необходима четкая система классификации. От ответа на главный вопрос — что заложить в основу классификации — зависит, насколько конкретная система классификации помогает разобраться с тем, что представляет собой архитектура ВС и насколько успешно данная архитектура позволяет решать определенный круг задач.

Общепринята удачная классификация ВС, которую предложил в 1970 г. Г. Флин (США). Основным определяющим архитектурным параметром он выбрал взаимодействие потока команд и потока данных (операндов и результатов).

ОКОД — «один поток команд — один поток данных» (SISD - «Single Instruction, Single Data»). В ЭВМ классической архитектуры ведется последовательная обработка команд и данных. Команды поступают одна за другой (за исключением точек ветвления программы), и для них из ОЗУ или регистров также последовательно поступают операнды. Одной команде (операции) соответствует один необходимый ей набор операндов. Представителями этого класса являются, прежде всего, классические фоннеймановские ВМ. То, что для увеличения скорости обработки команд и скорости выполнения арифметических операций может применяться конвейерная обработка, не имеет значения, поэтому в класс SISD одновременно попадают как ВМ CDC 6600 со скалярными функциональными устройствами, так и CDC 7600 с конвейерными. Некоторые специалисты считают, что к SISD-системам можно причислить и векторно-конвейерные ВС, если рассматривать вектор как неделимый элемент данных для соответствующей команды.

Тип ОКМД— «один поток команд — много потоков данных» (SIMD — «Single Instruction — Multiple Data») охватывает ВС, в которых одной командой обрабатывается набор данных, множество данных, вектор, и вырабатывается множество результатов. Это векторные и матричные системы, в которых по одной команде выполняется одна и та же операция над всеми элементами массива — вектора или матрицы, распределенными между процессорными (обрабатывающими) элементами ПЭ или процессорами. Принцип обработки показан на рисунке 1.2.

Отечественные векторные ВС — ПС-2000, ПС-2100. Допускают организацию матричной обработки. Классический пример матричной архитектуры - ILLIAC-IV (США).

К типу МКОД — «много потоков команд — один поток данных» (MISD — «Multiple Instruction — Single Data») принято относить векторный конвейер (обычно в составе ВС, чтобы подчеркнуть основной используемый принцип вычислений), например, в составе ВС Сгеу-1, «Электроника ССБИС». На векторном конвейере производится последовательная обработка одного потока данных многими обрабатывающими устройствами (ступенями, станциями) конвейера.

К такому же типу относится ВС, реализующая макроконвейер (ВС «Украина»). В ней задача, решаемая циклически, «разрезается» на последовательные этапы, закрепляемые за отдельными процессорами. Запускается конвейер многократного выполнения цикла, составляющего задачу.

Тип МКМД — «много потоков команд — много потоков данных» (MIMD — «Multiple Instruction — Multiple Data»). Класс предполагает наличие в вычислительной системе множества устройств обработки команд, объединенных в единый комплекс и работающих каждое со своим потоком команд и данных. Класс MIMD чрезвычайно широк, поскольку включает в себя всевозможные мультипроцессорные системы. Кроме того, приобщение к классу MIMD зависит от трактовки. Так, ранее упоминавшиеся векторно-конвейерные ВС можно вполне отнести и к классу MIMD, если конвейерную обработку рассматривать как выполнение множества команд (операций ступеней конвейера) над множественным скалярным потоком.

Схема классификации Флинна вплоть до настоящего времени является наиболее распространенной при первоначальной оценке той или иной ВС, поскольку позволяет сразу оценить базовый принцип работы системы, чего часто бывает достаточно. Однако у классификации Флинна имеются и очевидные недостатки, например неспособность однозначно отнести некоторые архитектуры к тому или иному классу. Другая слабость — это чрезмерная насыщенность класса MIMD. Все это породило множественные попытки либо модифицировать классификацию Флинна, либо предложить иную систему классификации.

Страницы: 1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9, 10