Лекции по операционным системам (1114738), страница 12

Просмтор этого файла доступен только зарегистрированным пользователям. Но у нас супер быстрая регистрация: достаточно только электронной почты!

Текст из файла (страница 12)

Отметим, что страничная организация памяти решает все вышеперечисленные проблемы, связанные с выполнением программ. Здесь имеется механизм защиты памяти (в этой схеме процесс никогда не сможет обратиться к «чужой» странице), но также имеется возможность разделять некоторые страницы между несколькими процессами (в этом случае операционная система каждому из процессов допишет в таблицу страниц номер общей страницы). Данная схема обладает достаточной производительностью, поскольку ее функционирование построено на использовании регистров. Также данный подход решает проблему фрагментации, поскольку все программы оперируют в терминах страниц (каждая из которых имеет фиксированный размер). Помимо этого решается еще и проблема перемещаемости программ по ОЗУ, причем даже в рамках одной программы соответствие между виртуальными и физическими страницами может оказаться произвольным: ее нулевая виртуальная страница может располагаться в одной физической странице, первая виртуальная — в другой (совершенно не связанной с первой) физической странице, и т.д. Еще одним важным достоинством страничной организации памяти заключается в том, что нет необходимости держать в оперативной памяти весь исполняемый процесс. Реально в ОЗУ может находиться лишь незначительное число страниц, в которых расположены команды и требуемые для текущих вычислений операндов, а все оставшиеся страницы могут находиться на внешней памяти — в областях подкачки. Как следствие только что сказанного является то, что размеры физической и виртуальной памяти могут быть произвольными. Может оказаться, что физической памяти в компьютере больше, чем размеры адресного пространства виртуальной памяти, а может оказаться и наоборот: физической памяти существенно меньше виртуальной. Но во всех этих случаях система окажется работоспособной.

1. Страничная организация памяти. Схема преобразования адресов.

Но данный подход имеет и свои недостатки. Во-первых, это страничная фрагментация, или внутренняя (скрытая) фрагментация: если в странице используется хотя бы один байт, то вся страница отводится процессу (т.е., решив вопрос с т.н. внешней фрагментацией, в указанном случае не используется память, размером со страницу минус один байт). К тому же описанная выше модель является вырожденной: если таблица страниц целиком располагается на регистровой памяти, то в силу дороговизны последней размеры подобной таблицы будут слишком малы (а следовательно, будет невелико количество физических страниц). Реальные современные системы имеют более сложную логическую организацию, и речь о ней пойдет ниже.

Напоследок заметим, что данное нами определение аппарата виртуальной памяти расходится с определениями некоторых других источников. Повторим, что мы рассматриваем механизм виртуальной памяти как механизм преобразования виртуального адресного пространства в физическое. Во многих изданиях, посвященных рассмотрению операционных систем, виртуальной памятью считается то, что позволяет часть программы размещать на внешних устройствах, т.е. считают механизм виртуальной памяти как средство увеличения объема физической памяти. Мы считаем такое определение некорректным. Если рассматривать, например, виртуальную память как механизм увеличения объема, то возникает вопрос: в случае большого объема физической памяти разве виртуальная память отсутствует? Соответственно, возникают проблемы с подобным определением.

И еще одно важное замечание. В компьютере имеется физическое адресное пространство и виртуальное. Физическое пространство — это та оперативная память, которая физически может быть подключена к компьютеру, а виртуальное адресное пространство — это то пространство, которое доступно программе. И возникает вопрос, что и каким способом задает максимальные размеры этих адресных пространств. На размер виртуального адресного пространства влияет разрядность исполнительных адресов, получаемых в ходе обработки программы на центральном процессоре. Размеры физического пространства определяется характеристикой компьютера: зависит от того, сколько физически можно подключить памяти к машине, и какова разрядность внутренней аппаратной шины. Но и то, и другое являются аппаратными характеристиками компьютера.

1.2.7Многомашинные, многопроцессорные ассоциации

В настоящее время одиночный компьютер можно сравнить с телефонным аппаратом без телефонной сети. Т.е., говоря об ЭВМ, мы подразумеваем машину в некотором окружении и взаимодействии с другими машинами. В зависимости от степени интегрированности машин в рамках одного комплекса различают многопроцессорные ассоциации, где степень связанности машин довольно велика, и многомашинные ассоциации, в которых наблюдаются слабые связи между машинами (в некоторых случаях говорят о сетях ЭВМ).

Начиная данную тему, мы, следуя традиционному научному подходу, сначала рассмотрим классификацию — это позволит выявить среди большого разнообразия машинных ассоциаций группы с идентичными свойствами, которые помогут нам познакомиться с наиболее общими подходами, абстрагируясь от деталей реализации.

Для классификации существуют множество методов, проводящих деление по различным характеристикам (например, по производительности). Одна из наиболее простых классических классификаций — это классификация по Флинну (M.Flynn), основанная на оценке некоторых характеристик потоков информации в машине.

В контексте машины можно выделить два потока информации: поток управления (для передачи управляющих воздействий на конкретное устройство) и поток данных (циркулирующий между оперативной памятью и внешними устройствами). Возможны некоторые оптимизации данных потоков. В потоке команд — это переход от команд низкого уровня к высокоуровневым (когда ЦП вместо работы с микрокомандами начинает вырабатывать высокоуровневые команды, которые передаются «умному» устройству управления, непосредственно реализующему данные команды); в потоке данных — это исключение участия ЦП в обменах между внешними устройствами и оперативной памятью.

В классификации по Флинну выделяют следующие четыре архитектуры:

• ОКОД (одиночный поток команд, одиночный поток данных, или SISD — single instruction, single data stream) — это традиционная однопроцессорная система (близкая машине фон Неймана).

• ОКМД (одиночный поток команд, множественный поток данных, или SIMD — single instruction, multiple data stream) — например, векторные компьютеры, способные оперировать векторами данных. Обычно для этих целей в данных машинах существуют векторные регистры, а также обычно имеются векторные операции, предполагающие векторную обработку.

• МКОД (множественный поток команд, одиночный поток данных, или MISD — multiple instruction, single data stream) — данный класс архитектур является спорным. Существуют различные точки зрения о существовании каких-либо систем данного класса, и если таковые имеются, то какие именно. В некотором смысле сюда можно отнести специализированные системы обработки видео- и аудиоинформации, а также конвейерные системы.

• МКМД (множественный поток команд, множественный поток данных, или MIMD — multiple instruction, multiple data stream) — это системы, которые содержат не менее двух устройств управления (это может быть один сложный процессор с множеством устройств управления). На сегодняшний день данная категория во многом определяет свойства и характеристики многопроцессорных и параллельных вычислительных систем.

Среди систем МКМД можно выделить два подкласса: системы с общей оперативной памятью и системы с распределенной памятью (Рис. 53.). Для систем первого типа характерно то, что любой процессор имеет непосредственный доступ к любой ячейке этой общей оперативной памяти. Слово «непосредственно» означает, что любой адрес может появляться в произвольной команде в любом из устройств управления. Системы с распределенной памятью представляют собою обычно объединение компьютерных узлов. Под узлом понимается самостоятельный процессор со своей локальной оперативной памятью. В данных системах любой процессор не может произвольно обращаться к памяти другого процессора. Указанные системы иллюстрируют противоположные подходы, на практике обычно встречаются промежуточные решения.

1. Классификация МКМД.

Рассмотрение систем с общей оперативной памятью начнем с UMA. UMA (uniform memory access) — система с однородным доступом в память. В данной модели произвольный процессорный элемент имеет доступ к произвольной точке оперативной памяти (доступ с одинаковым временем). Развитием архитектуры UMA стала модель SMP (symmetric multiprocessor — симметричная мультипроцессорная система). В этой модели (Рис. 54.) к общей системной шине, или магистрали, подсоединяются несколько процессоров и блок общей оперативной памяти. У данного решения можно отметить следующие недостатки. Во-первых, это централизованная система, и шина в ней является «узким горлом», поэтому данная модель накладывает существенные ограничения на количество подключаемых процессоров (обычно 2, 4, 8, вплоть до 32). Во-вторых, возникают дополнительные проблемы с КЭШ первого уровня каждого процессора. Решений тут как минимум два: либо не использовать КЭШ, либо реализовать КЭШ-память со слежением. В последнем случае каждый КЭШ слушает шину и реагирует на ситуацию в системе. Различные ситуации приведены в следующей таблице:

Замечание. При промахе по записи производится только обновление памяти, т.к. реализуется стратегия, ориентированная на преимущественное чтение.

1. SMP-система.

Иной подход к реализации систем с общей оперативной памятью предлагает архитектура NUMA (non-uniform memory access — система с неоднородным доступом в память). Для данных систем (Рис. 55.) характерны следующие свойства:

• общее адресное пространство;

• характеристики доступа процессора к области оперативной памяти зависит от того, к каким областям идет обращение.

Модификацией модели NUMA является модель ccNUMA (Cache coherent NUMA) — это NUMA-система с когерентными КЭШами. Данные системы позволяют подключать несколько сотен процессоров, но остаются ограничения, связанные с использованием системной шины, а также возникают ограничения, связанные с cc-архитектурой: появляются системные потоки служебной информации, что ведет к дополнительным накладным расходам.

Теперь рассмотрим системы с распределенной оперативной памятью. Данный класс систем является наиболее перспективным с точки зрения их массового распространения и использования. Среди них можно выделить два основных класса: MPP (Massively Parallel Processors — процессоры с массовым параллелизмом) и COW (Cluster of Workstations — кластеры рабочих классов).

1. NUMA-система.

MPP обычно являются дорогостоящими специализированными многопроцессорными системами, поэтому не находят массового применения. Системы данного класса имеют разнообразные формы архитектур: это могут быть макроконвейерные архитектуры, кубы и гиперкубы.

Что касается COW, то это многомашинные системы, состоящие из множества узлов, каждый из которых может быть обыкновенным компьютером. В качестве минимального узла может выступать процессор со своей локальной оперативной памятью и аппаратурой сопряжения с другими вычислительными узлами. Для сопряжения с другими вычислительными узлами используют специализированные компьютерные сети.

Кластеры могут создавать для достижения следующих основных целей:

• построение кластера как высокопроизводительной вычислительной системы, т.е. вычислительного кластера (критерием эффективности выступает скорость обработки информации);

• построение кластера, обеспечивающего надежность. Данный тип кластеров строится для решения конкретной прикладной задачи (например, сервер базы данных авиабилетов), при этом выход из строя некоторых узлов не означает отказ системы: система продолжается функционировать пускай и со сниженной производительностью.

Для построения вычислительных кластеров зачастую используют Unix-системы, а для кластеров надежности — Windows-системы. На сегодняшний день кластеры — это специализированные системы с соответствующей архитектурой (например, alpha-системы), при этом речь идет о супервычислительных кластерах, включающих в себя сотни – тысячи узлов. Основными проблемами кластерных систем являются отвод тепла и коммуникация (если будет использоваться единственная магистраль, то она «захлебнется» от потоков передаваемой информации, а большинство узлов будут простаивать).

Напоследок хочется отметить, что в рейтингах наиболее высокоскоростных вычислительных систем (Top100, Top500 и пр.) верхние строчки занимают именно кластерные системы.

Характеристики

Список файлов лекций