Тема 1_2010 Классификации архитектур ВС (Лекции (ещё одни))

Тема: Классификации архитектур вычислительныхсистемОрганизация схем коммутации в МВСВВЕДЕНИЕ................................................................................................................................................................. 1КЛАССИФИКАЦИЯ ФЛИННА ............................................................................................................................ 4ДОПОЛНЕНИЯ ВАНГА И БРИГГСА К КЛАССИФИКАЦИИ ФЛИННА .............................................................................

6ОСНОВНЫЕ КЛАССЫ СОВРЕМЕННЫХ ПАРАЛЛЕЛЬНЫХ КОМПЬЮТЕРОВ................................... 8БАЗОВЫЕ ХАРАКТЕРИСТИКИ ОСНОВНЫХ КЛАССОВ СОВРЕМЕННЫХ КОМПЬЮТЕРОВ........ 9МАССИВНО-ПАРАЛЛЕЛЬНЫЕ СИСТЕМЫ (MPP)........................................................................................................ 9СИММЕТРИЧНЫЕ МУЛЬТИПРОЦЕССОРНЫЕ СИСТЕМЫ (SMP) ................................................................................ 11СИСТЕМЫ С НЕОДНОРОДНЫМ ДОСТУПОМ К ПАМЯТИ (NUMA) ............................................................................

12ПАРАЛЛЕЛЬНЫЕ ВЕКТОРНЫЕ СИСТЕМЫ (PVP) ...................................................................................................... 14КЛАСТЕРНЫЕ СИСТЕМЫ ......................................................................................................................................... 14ОРГАНИЗАЦИЯ СХЕМ КОММУТАЦИИ В МВС С ОБЩЕЙ ПАМЯТЬЮ...............................................

15ОРГАНИЗАЦИЯ СХЕМ КОММУТАЦИИ В МВС С РАСПРЕДЕЛЕННОЙ ПАМЯТЬЮ ....................... 15АРХИТЕКТУРА СИСТЕМ СО СМЕШЕННОЙ ОРГАНИЗАЦИЕЙ ПАМЯТИ ......................................... 15ВведениеСтремительное развитие науки и проникновение человеческой мысливо все новые области вместе с решением поставленных прежде проблемпостоянно порождает поток вопросов и ставит новые, как правило болеесложные, задачи. Во времена первых компьютеров казалось, что увеличениеих быстродействия в 100 раз позволит решить большинство проблем, однакогигафлопная производительность современных суперЭВМ сегодня являетсяявно недостаточной для многих ученых.•••••Электро и гидродинамика,сейсморазведка ипрогноз погоды,моделирование химических соединений,исследование виртуальной реальности - вот далеко не полный списокобластей науки, исследователи которых используют каждуювозможность ускорить выполнение своих программ.Наиболее перспективным и динамичным направлением увеличенияскорости решения прикладных задач является широкое внедрение идейпараллелизма в работу вычислительных систем.

К настоящему времениспроектированыиопробованысотниразличныхкомпьютеров,использующих в своей архитектуре тот или иной вид параллельнойобработки данных. В научной литературе и технической документации1можно найти более десятка различных названий, характеризующих лишьобщие принципы функционирования параллельных машин: векторноконвейерные, массивно-параллельные, компьютеры с широким команднымсловом,систолическиемассивы, гиперкубы,спецпроцессоры имультипроцессоры, иерархические и кластерные компьютеры, dataflow,матричные ЭВМ и многие другие.

Если же к подобным названиям дляполноты описания добавить еще и данные о таких важных параметрах, как,например, организация памяти, топология связи между процессорами,синхронность работы отдельных устройств или способ исполненияарифметических операций, то число различных архитектур станет и вовсенеобозримым.Попытки систематизировать все множество архитектур начались послеопубликованияМ.Флинномпервоговариантаклассификациивычислительных систем в конце 60-х годов и непрерывно продолжаются посей день. Ясно, что навести порядок в хаосе очень важно для лучшегопонимания исследуемой предметной области, однако нахождение удачнойклассификации может иметь целый ряд существенных следствий.В самом деле, вспомним открытый в 1869 году Д.И.Менделеевымпериодический закон.

Выписав на карточках названия химических элементови указав их важнейшие свойства, он сумел найти такое расположение, прикотором четко прослеживалась закономерность в изменении свойствэлементов, расположенных в каждом столбце и в каждой строке. Теперь, знаяположение какого-либо элемента в таблице, он мог с большой степеньюточности описывать его свойства, не проводя с ним никакихнепосредственных экспериментов. Другим, поистине фантастическимследствием, явилось то, что данный закон сразу указал на несколько "белыхпятен" в таблице и позволил предсказать существование (!) и свойства (!!)неизвестных до тех пор элементов.

В 1875 году французский ученыйБуабодран, изучая спектры минералов, открыл предсказанный Менделеевымгаллий и впервые подробно описал его свойства. В свою очередь Менделеев,никогда прежде не видевший данного химического элемента, не только смогуказать на ошибку в определении плотности, но и вычислил ее правильноезначение.Существующая классификация растительного и животного мира, вотличие от периодического закона, носит скорее описательный характер.

С еепомощью намного сложнее предсказывать существование нового вида,однако знание того, что исследуемый экземпляр принадлежит такому-тороду/семейству/отряду/классу позволяет оправданно предположить наличиеу него вполне определенных свойств.Подобную классификацию хотелось бы найти и для архитектурпараллельных вычислительных систем. Основной вопрос - что заложить в2основу классификации, может решаться по-разному, в зависимости от того,для кого данная классификация создается и на решение какой задачинаправлена. Так, часто используемое деление компьютеров на•••••персональные ЭВМ,рабочие станции, мини--ЭВМ,большие универсальные ЭВМ,минисупер--ЭВМ исупер--ЭВМ,позволяет, быть может, примерно прикинуть стоимость компьютера.Однако она не приближает пользователя к пониманию того, что от негопотребуется для написания программы, работающий на пределепроизводительности параллельного компьютера, т.е.

того, ради чего он ирешился его использовать. Как это ни странно, но от обилия разныхпараллельных компьютеров страдает, прежде всего, конечный пользователь,для которого, вроде бы, они и создавались: он вынужден каждый разподбирать наиболее эффективный алгоритм, он испытывает на себе"прелести" параллельного программирования и отладки, решает проблемыпереносимости и затем все повторяется заново.Хотелось бы, чтобы такая классификация помогла ему разобраться стем, что представляет собой каждая архитектура, как они взаимосвязанымежду собой, что он должен учитывать для написания действительноэффективных программ или же на какой класс архитектур ему следуеториентироваться для решения требуемого класса задач.Одновременно удачная классификация могла бы подсказать возможныепути совершенствования компьютеров и в этом смысле она должна бытьдостаточно содержательной.

Трудно рассчитывать на нахождениенетривиальных "белых пятен", например, в классификации по стоимости,однако размышления о возможной систематике с точки зрения простоты итехнологичности программирования могут оказаться чрезвычайнополезными для определения направлений поиска новых архитектур.Рассмотрим наиболее известные на сегодня классификации.3Классификация ФлиннаПо-видимому, самой ранней и наиболее известной являетсяклассификация архитектур вычислительных систем, предложенная в 1966году М.Флинном. Классификация базируется на понятии потока, подкоторым понимается последовательность элементов, команд или данных,обрабатываемая процессором.

На основе числа потоков команд и потоковданных Флинн выделяет четыре класса архитектур:SISD,MISD,SIMD,MIMD.SISD (single instruction stream / single data stream) одиночный поток команд и одиночный поток данных. Кэтому классу относятся, прежде всего, классическиепоследовательные машины, или иначе, машины фоннеймановского типа, например, PDP-11 или VAX 11/780.В таких машинах есть только один поток команд, всекоманды обрабатываются последовательно друг задругом и каждая команда инициирует одну операцию содним потоком данных. Не имеет значения тот факт, чтодля увеличения скорости обработки команд и скоростивыполнения арифметических операций можетприменяться конвейерная обработка - как машина CDC6600 со скалярными функциональными устройствами,так и CDC 7600 с конвейерными попадают в этот класс.SIMD (single instruction stream / multiple data stream) одиночный поток команд и множественный потокданных.

В архитектурах подобного рода сохраняетсяодин поток команд, включающий, в отличие отпредыдущего класса, векторные команды. Это позволяетвыполнять одну арифметическую операцию сразу надмногими данными - элементами вектора. Способвыполнения векторных операций не оговаривается,поэтому обработка элементов вектора можетпроизводится либо процессорной матрицей, как в ILLIACIV, либо с помощью конвейера, как, например, в машинеCRAY-1.MISD (multiple instruction stream / single data stream) множественный поток команд и одиночный потокданных. Определение подразумевает наличие вархитектуре многих процессоров, обрабатывающих одини тот же поток данных.

Однако ни Флинн, ни другиеспециалисты в области архитектуры компьютеров донекоторого времени не могли представить убедительныйпример реально существующей вычислительнойсистемы, построенной на данном принципе. Ряд4исследователей относят конвейерные машины к данномуклассу, однако это не нашло окончательного признания внаучном сообществе.Появившиеся многоядерные компьютеры можно отнестик данному классу.MIMD (multiple instruction stream / multiple data stream) множественный поток команд и множественный потокданных.

Этот класс предполагает, что в вычислительнойсистеме есть несколько устройств обработки команд,объединенных в единый комплекс и работающих каждоесо своим потоком команд и данных.Итак, что же собой представляет каждый класс? В SISD, как ужеговорилось, входят однопроцессорные последовательные компьютеры типаVAX 11/780. Однако многими критиками подмечено, что в этот класс можновключить и векторно-конвейерные машины, если рассматривать вектор какодно неделимое данное для соответствующей команды.