СКИПОДы 2007 полная версия (1127795), страница 33
Текст из файла (страница 33)
Две программы из этого набора написаны на языке Си, аостальные 12 - на Фортране. В пяти программах используется одинарная, а в остальных двойная точность.Результаты прогона каждого индивидуального теста из этих двух наборов выражаютсяотношением времени выполнения одной копии теста на тестируемой машине к времени еевыполнения на эталонной машине. В качестве эталонной машины используется VAX11/780. SPEC публикует результаты прогона каждого отдельного теста, а также двесоставные оценки: SPECint92 - среднее геометрическое 6 результатов индивидуальныхтестов из набора CINT92 и SPECfp92 - среднее геометрическое 14 результатовиндивидуальных тестов из набора CFP92.108Следует отметить, что результаты тестирования на наборах CINT92 и CFT92 сильно зависятот качества применяемых оптимизирующих компиляторов.
Для более точного выяснениявозможностей аппаратных средств с середины 1994 года SPEC ввел две дополнительныесоставные оценки: SPECbase_int92 и SPECbase_fp92, которые накладывает определенныеограничения на используемые компиляторы поставщиками компьютеров при проведениииспытаний.Составные оценки SPECint92 и SPECfp92 достаточно хорошо характеризуютпроизводительность процессора и системы памяти при работе в однозадачном режиме, ноони совершенно не подходят для оценки производительности многопроцессорных иоднопроцессорных систем, работающих в многозадачном режиме. Для этого нужна оценкапропускной способности системы или ее емкости, показывающая количество заданий,которое система может выполнить в течение заданного интервала времени.
Пропускнаяспособность системы определяется прежде всего количеством ресурсов (числомпроцессоров, емкостью оперативной и кэш-памяти, пропускной способностью шины),которые система может предоставить в распоряжение пользователя в каждый моментвремени. Именно такую оценку, названную SPECrate и заменившую ранее применявшуюсяоценку SPECthruput89, SPEC предложила в качестве единицы измеренияпроизводительности многопроцессорных систем.При этом для измерения выбран метод "однородной нагрузки" (homogenous capacity metod),заключающийся в том, что одновременно выполняются несколько копий одной и той жетестовой программы.
Результаты этих тестов показывают, как много задач конкретноготипа могут быть выполнены в указанное время, а их средние геометрические значения(SPECrate_int92 - на наборе тестов, измеряющих производительность целочисленныхопераций и SPECrate_fp92 - на наборе тестов, измеряющих производительность наоперациях с плавающей точкой) наглядно отражают пропускную способностьоднопроцессорных и многопроцессорных конфигураций при работе в многозадачномрежиме в системах коллективного пользования.
В качестве тестовых программ дляпроведения испытаний на пропускную способность выбраны те же наборы CINT92 иCFT92.При прогоне тестового пакета делаются независимые измерения по каждому отдельномутесту. Обычно такой параметр, как количество запускаемых копий каждого отдельноготеста, выбирается исходя из соображений оптимального использования ресурсов, чтозависит от архитектурных особенностей конкретной системы.
Одной из очевидныхвозможностей является установка этого параметра равным количеству процессоров всистеме. При этом все копии отдельной тестовой программы запускаются одновременно, ификсируется время завершения последней из всех запущенных программ.С середины 1994 года SPEC ввела две дополнительные составные оценки:SPECrate_base_int92 и SPECrate_base_fp92, которые накладывает ограничения наиспользуемые компиляторы.Следует отметить, что SPEC объявила о полном переходе с середины 1996 года на новый(третий) комплект тестов - CINT95, CFP95. Эти тесты удовлетворяют следующимограничениям и требованиям:размер кода и данных должен быть достаточно большим, чтобы он гарантированно неразмещался целиком в кэш-памятивремя выполнения тестов должно быть увеличено с секунд до минутиспользуемые фрагменты программ должны быть реалистичнымиприменение усовершенствованного способа измерения времени109реализация более удобных инструментальных средствстандартизация требований к компиляторам и методов вызоваНовый комплект тестов состоит из 8 целочисленных программ, написанных на языке Си и10 программ вещественной арифметики, написанных на Фортране.
Новые метрикиполучилисоответствующие названия:SPECint95,SPECfp95,SPECint_base95,SPECfp_base95, SPECrate_int95, SPECrate_fp95, SPECrate_base_int95 и SPECrate_base_fp95.Закон Амдала.Предположим, что в вашей программе доля операций, которые нужно выполнятьпоследовательно, равна f, где 0<=f<=1 (при этом доля понимается не по статическому числустрок кода, а по числу операций в процессе выполнения).
Крайние случаи в значениях fсоответствуют полностью параллельным (f=0) и полностью последовательным (f=1)программам. Так вот, для того, чтобы оценить, какое ускорение S может быть получено накомпьютере из 'p' процессоров при данном значении f, можно воспользоваться закономАмдала:S1f (1 f ) pЕсли 9/10 программы исполняется параллельно, а 1/10 по-прежнему последовательно, тоускорения более, чем в 10 раз получить в принципе невозможно вне зависимости откачества реализации параллельной части кода и числа используемых процессоров (ясно, что10 получается только в том случае, когда время исполнения параллельной части равно 0).Посмотрим на проблему с другой стороны: а какую же часть кода надо ускорить (а значит ипредварительно исследовать), чтобы получить заданное ускорение? Ответ можно найти вследствии из закона Амдала: для того чтобы ускорить выполнение программы в q разнеобходимо ускорить не менее, чем в q раз не менее, чем (1-1/q)-ю часть программы.Следовательно, если есть желание ускорить программу в 100 раз по сравнению с еепоследовательным вариантом, то необходимо получить не меньшее ускорение не менее,чем на 99.99% кода, что почти всегда составляет значительную часть программы!Отсюда первый вывод - прежде, чем основательно переделывать код для перехода напараллельный компьютер (а любой суперкомпьютер, в частности, является таковым) надоосновательно подумать.
Если оценив заложенный в программе алгоритм вы поняли, чтодоля последовательных операций велика, то на значительное ускорение рассчитывать явноне приходится и нужно думать о замене отдельных компонент алгоритма.В ряде случаев последовательный характер алгоритма изменить не так сложно. Допустим,что в программе есть следующий фрагмент для вычисления суммы n чисел:s=0Do i = 1, ns = s + a(i)EndDo(можно тоже самое на любом другом языке)По своей природе он строго последователен, так как на i-й итерации цикла требуетсярезультат с (i-1)-й и все итерации выполняются одна за одной.
Имеем 100%последовательных операций, а значит и никакого эффекта от использования параллельныхкомпьютеров. Вместе с тем, выход очевиден. Поскольку в большинстве реальных программ110(вопрос: а почему в большинстве, а не во всех?) нет существенной разницы, в какомпорядке складывать числа, выберем иную схему сложения. Сначала найдем сумму парсоседних элементов: a(1)+a(2), a(3)+a(4), a(5)+a(6) и т.д. Заметим, что при такой схеме всепары можно складывать одновременно! На следующих шагах будем действовать абсолютноаналогично, получив вариант параллельного алгоритма.Казалось бы в данном случае все проблемы удалось разрешить. Но представьте, чтодоступные вам процессоры разнородны по своей производительности.
Значит будет такоймомент, когда кто-то из них еще трудится, а кто-то уже все сделал и бесполезно простаиваетв ожидании. Если разброс в производительности компьютеров большой, то иэффективность всей системы при равномерной загрузке процессоров будет крайне низкой.Но пойдем дальше и предположим, что все процессоры одинаковы. Проблемы кончились?Опять нет! Процессоры выполнили свою работу, но результат-то надо передать другому дляпродолжения процесса суммирования... а на передачу уходит время... и в это времяпроцессоры опять простаивают...Словом, заставить параллельную вычислительную систему или супер-ЭВМ работать смаксимальной эффективность на конкретной программе это, прямо скажем, задача не изпростых, поскольку необходимо тщательное согласование структуры программ иалгоритмов с особенностями архитектуры параллельных вычислительных систем.Нетрадиционныевычислители.архитектуры:потоковыеинейронныеПринципы потоковой обработки информации.Такая ситуация сохранялась в программировании примерно до начала 80-х годовпрошлого века.
Далее, однако, обрабатываемые данные непрерывно усложнялись, пока,наконец, для некоторых задач не превзошли по сложности программы, которыеобрабатывали эти данные. Рассмотрим в качестве примера большую базу данных, котораяхранит текущее состояние дел некоторого крупного предприятия. Можно сказать, что базаданных содержит сложно структурированную, изменяющуюся во времени модель этогопредприятия. Программы, обрабатывающие информацию из базы данных (БД)называются обычно системой управления базой данных (СУБД) [20].
СУБД позволяетвводить, удалять и модифицировать данные в БД, а также обрабатывать запросы на поиски выдачу из БД нужных сведений. Так вот, сколько бы программист не исследовалпрограммы, входящие в СУБД, он практически ничего не узнает о самом предприятии, ничто оно выпускает, ни сколько человек на нём работает и т.д. Очевидно, что в нашеймодели предприятия (БД+СУБД) данные играют основную роль, а обрабатывающие ихпрограммы – уже второстепенную.Как Вы можете догадаться, примерно в это же время появилась идея коренным образомизменить архитектуру компьютера так, чтобы отказаться от принципа программногоуправления.
Таким образом, если компьютеры традиционной архитектуры управляютсяпотоком (или потоками) команд, то компьютеры новой, нетрадиционной архитектурыдолжны управляться потоком данных. Можно сказать, что не команды должныопределять, когда какие данные надо обрабатывать, а, наоборот, данные выбирают для себя действия (операторы), которые в определённый момент надовыполнить над этими данными. Компьютеры такой архитектуры принято называтьпотоковыми ЭВМ (по-английски DFC – Data Flow Computers) [1,16].111Заметим, что сам по себе принцип потоковой обработки данных не представляет собойничего загадочного или экзотического.
Например, отметим, что уже изученные Вамиранее такие алгоритмические системы, как машина Тьюринга и Нормальные алгоритмыМаркова были обработчиками данных именно этого класса. Действительно, например, вмашине Тьюринга именно данные (текущий символ, на который указывает головка),определял, какие именно операции необходимо было выполнить на этом шаге работы!В то же время оказалось, что архитектура потоковых ЭВМ весьма сложна и сильноотличается от архитектуры традиционных ЭВМ.
![](https://s.studizba.com/z.php?f=/templates/si/i/noavatar.png&w=100&h=100&t=1"){kind=avatar}
