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

Текст из файла (страница 8)

Матричный коммутатор обеспечивает полную связность, т.е. любой процессорный элемент (ПЭ) может связаться с любым другим процессорным элементом или модулем памяти (МП). Естественно, в ситуации, когда два процессора захотят работать с одним модулем памяти, один из них будет заблокирован. На пересечении линий располагаются элементарные точечные переключатели, которые разрешают или запрещают передачу информации. Недостаток - большой объем необходимого оборудования и, как следствие, ограниченная масштабируемость системы. Для связи n процессоров с n модулями памяти необходимо n*2 элементарных переключателей.

1. Пиковая производительность.

Оценка производительности вычислительных систем имеет два аспекта: оценка пиковой производительности – номинального быстродействия системы и получение оценок максимальной - “реальной” производительности. Если номинальная(пиковая, предельная) оценка однозначно определяется техническими параметрами оборудования, то вторая характеристика указывает производительность системы в реальной среде применения. Для оценки производительности вычислительных систем в ТОР500 используются обозначения Rpeak – пиковая, предельная производительность и Rmax – максимальная производительность при решении задачи Linpack.

Наиболее абстрактной единицей измерения производительности микропроцессоров является тактовая частота ПК, частота тактового генератора (clock rate,). Любая операция в процессоре не может быть выполнена быстрее, чем за один такт (период) генератора. Итак, минимальное время исполнения одной логической операции (переключение транзистора) - один такт. Тактовая частота измеряется в Герцах – число тактов в секунду.

Другой обобщенной мерой производительности ПК может служить число команд, выполняемые в единицу времени. Для вычислителей фон-Нейманновской архитектуры скорость выполнения команд уже может быть параметром, который может быть использован для оценки времени выполнения программы. Этот параметр - MIPS (Million Instruction Per Second)- миллион операций (команд, инструкций ЭВМ)/сек. Так как время выполнения различных команд может различаться, то данных параметр сопровождался разного вида уточнениями (логических команд, заданной смеси команд и т.д.), а также наиболее известной здесь мерой в 1 MIPS – это производительность вычислителя VAX 11/780. Итак, данный параметр также достаточно условен.

Так как для большинства вычислительных алгоритмов существуют оценки числа арифметических операций, необходимых для выполнения расчетов, данная мера и может служить тем показателем, который и интересует пользователей в первую очередь. Это – MFLPOPS (Million of Floating point Operation Per Second – Мегафлопс)- миллион операций на данных с плавающей запятой/сек, единица быстродействия ЭВМ в операциях с плавающей запятой, есть также единицы - GFLPOPS и ТFLPOPS (терафлопс = 10**12 оп./сек.).

1. Методы оценки производительности.

Обычно, рассматриваются три подхода к оценке производительности:

- на базе аналитических модели (системами массового обслуживания);

- имитационное моделирование;

- измерения.

Первый подход обеспечивает наиболее общие и наименее точные ре­зультаты, последние, наоборот, - наименее общие и наиболее точные. Измерения проводятся контрольными (тестовыми) программами.

Бенч-марк (Benchmark) - эталон:

• стандарт, по которому могут быть сделаны измерения или сравнения;

• процедура, задача или тест, которые могут быть использованы для сравнения систем или компонентов друг с другом или со стандартом как в п.1.

Для повышения общности и представительности оценки производительности контрольные программы можно разделить на:

• программы нижнего уровня. Эти программы тестируют основные машинные операции - +,/,* , с учетом времени доступа к памяти, работу кэша, характеристики ввода/вывода.

• ядра программ. Ядра программ - короткие характерные участки программ, например, Ливерморские фортрановские ядра (24 ядра) , Эймсовские ядра НАСА, синтетический тест Ветстоун (Whetstone).

• основные подпрограммы и типовые процедуры; Примером основных подпрограмм могут быть программы Линпак (Linpack) , программы типа быстрого преобразования Фурье. Программа Линпак - процедура решения системы линейных уравнений методом исключения Гаусса. В этой схеме вычислений точно известно число операций с плавающей точкой, которое зависит от размерности массивов – параметров. Стандартные значения размерностей 100 или 1000. Для параллельных ЭВМ имеется соответствующая версия теста.

• полные основные прикладные программы; В качестве примеров программ этого уровня приводятся Лос-Аламосские тестовые программы моделирования поведения плазмы и программы гидродинамики.

• перспективные прикладные программы.

1. Закон Амдала.

Закон Амдала показывает коэффициент ускорения выполнения программы на параллельных системах в зависимости от степени распараллеливания программы. Пусть: N - число процессоров системы, P - доля распараллеливаемой части программы, а S = 1-P - доля скалярных операций программы, выполняемых без совмещения по времени.( S+P = 1 , S,P >= 0). Тогда, по Амдалу, общее время выполнения программы на однопроцессорном вычислителе S+P, на мультипроцессоре: S+P/N, а ускорение при этом есть функция от P: Sp = (S+P)/(S+P/N) = 1/(S+P/N).

Из формулы закона Амдала следует,что при:

P = 0 S = 1 - ускорения вычисления нет, а

P = 1 S = 0 - ускорение вычислений в N раз

Если P = S = 0.5, то даже при бесконечном числе процессоров уско­рение не может быть более чем в 2 раза.

1. Принципы потоковой обработки информации.

Потоковая архитектура (data-flow) вычислительных систем обеспечивает интерпретацию алгоритмов на графах, управляемых данными. Идеи потоковой обработки информации, организации вычислений, управляемых потоками данных можно рассмотреть на примере организации ввода и суммирования трех чисел. Традиционная схема вычислений может быть представлена так: ввод (а); ввод (в); ввод (с); s = a+b; s = s+c. Если ввод данных может производиться асинхронно, то организовать параллельное программирования данного алгоритма не просто. Параллельный алгоритм может быть записан в виде потока данных на графе:

ввод (а) ввод (в) ввод (с)

а+в а+с в+с

(в+с)+а (а+с)+в (а+в)+с

Здесь, начальные вершины - ввод, затем каждое введенное данное размножается на три и они передаются на вершины, обеспечивающие суммирование. Теперь, в любом порядке поступления данных отсутствуют задержки вычислений для получения результата. Data-flow программы записываются в терминах графов. В вершинах графа находятся команды, состоящие, например, из оператора, двух операндов (для двуместных операций), возможно, литеральных, или шаблонов для заранее неизвестных данных и ссылки, определяющей команду - наследника и позицию аргумента в ней для результата.

1. Схемы потоковых вычислителей.

Основными компонентами потоковой ВС являются:

- память команд (ПК),

- селекторная (арбитражная) сеть,

- множество исполнительных (функциональных) устройств (ФУ),

- распределительная сеть.

_______________

|--------------->| ФУ |-----------------|

| |______________| |

| |

селекторная сеть распределительная сеть

| ______________ |

|<---------------| ПК |-----------------|

|______________|

Память команд состоит из "ячеек" активной памяти, каждая из которых может содержать одну команду вида <метка>: <операция>,<операнд1>,..,<операндК>,<адр_рез1>,..,<адр. _рез.М>, где адреса результатов являются адресами ячеек памяти. С каждой командой связан подсчитывающий элемент, непрерывно ожидающий прибытие аргументов, который пересылает команду на выполнение при наличии полного комплекта аргументов. Активный характер памяти заключается в том, что ячейка, обладающая полным набором операндов, переходит в возбужденное состояние и передает в селекторную сеть информационный пакет, содержащий необходимую числовую и связующую информацию о команде.

Селекторная сеть обеспечивает маршрут от каждой командной ячейки к выбранному, в соответствии с кодом операции, исполнительному (функциональному) устройству из множества устройств. Пакет поступает на одно из исполнительных устройств, где соответствующая операция выполняется и результат подается в распределительную сеть.

Распределительная сеть обрабатывает результирующий пакет, состоящий из результатов вычислений и адресов назначения. В зависимости от содержимого пакета, результат вычислений поступает в соответствующие ячейки памяти команд, создавая, тем самым, условия возможности их активизации.

Потоковая архитектура (data-flow), как одна из альтернатив фон-Нейманновской, обладает следующими характерными чертами:

- отсутствие памяти как пассивного устройства, хранящего потребляемую информацию,

- отсутствие счетчика команд (и, следовательно, последовательной обработки команд программы, разветвлений по условию и т.д.).

Потоковые вычислительные системы позволяют использовать параллелизм вычислительных алгоритмов различных уровней, потенциально достигать производительность, недоступную традиционным вычислительным системам. Основные проблемы, препятствующие развитию потоковых машин:

1. Не решена проблема создания активной памяти большого объема, допускающей одновременную активизацию большого количества операций.

2. Создание широкополосных распределительных и селекторных сетей потоковых машин и систем управления коммуникационной сетью является сложной задачей.

3. Обработка векторных регулярных структур через механизмы потока данных менее эффективна, чем традиционные решения.

4. Языки программирования для потоковых машин существуют, в основном, в виде графических языков машинного уровня. Языки типа SISAL, ориентируемые на описания потоковых алгоритмов, достаточно сложны для программистов.

1. Нейронные сети.

Одно из наиболее перспективных направлений разработки принципиально новых архитектур вычислительных систем тесно связано с созданием компьютеров нового поколения на основе принципов обработки информации, заложенных в искусственных нейронных сетях (НС). Первые практические работы по искусственным нейросетям и нейрокомпьютерам начались еще в 40-50-е годы. Под нейронной сетью обычно понимают совокупность элементарных преобразователей информации, называемых «нейронами», которые определенным образом соединены друг с другом каналами обмена информации – «синаптическими связями». Нейрон, по сути, представляет собой элементарный процессор, характеризующийся входным и выходным состоянием, передаточной функцией (функция активации) и локальной памятью. Состояния нейронов изменяются в процессе функционирования и составляют кратковременную память нейросети. Каждый нейрон вычисляет взвешенную сумму пришедших к нему по синапсам сигналов и производит над ней нелинейное преобразование. При пересылке по синапсам сигналы умножаются на некоторый весовой коэффициент. В распределении весовых коэффициентов заключается информация, хранящаяся в ассоциативной памяти НС. Основным элементом проектирования сети является ее обучение. При обучении и переобучении НС ее весовые коэффициенты изменяются. Однако они остаются постоянными при функционировании нейросети, формируя долговременную память. НС может состоять из одного слоя, из двух, из трех и большего числа слоев, однако, как правило, для решения практических задач более трех слоев в НС не требуется. Число входов НС определяет размерность гиперпространства, в котором входные сигналы могут быть представлены точками или гиперобластями из близко расположенных точек. Количество нейронов в слое сети определяет число гиперплоскостей в гиперпространстве. Вычисление взвешенных сумм и выполнение нелинейного преобразования позволяют определить, с какой стороны от той или иной гиперплоскости находится точка входного сигнала в гиперпространстве. Искусственные нейронные сети отличаются удивительными свойствами. Они не требуют детализированной разработки программного обеспечения и открывают возможности решения задач, для которых отсутствуют теоретические модели или эвристические правила, определяющие алгоритм решения. Такие сети обладают способностью адаптироваться к изменениям условий функционирования, в том числе к возникновению заранее непредусмотренных факторов. По своей природе НС являются системами с очень высоким уровнем параллелизма.

Характеристики

Список файлов лекций