Ответы 190 страниц (1184228), страница 6

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

Текст из файла (страница 6)

Результат сложителя попадает не на регистр, а на умножитель. Туда же приходят ci. Отсюда это идёт на делитель, куда подсовываются di. И отсюда выскакивает на векторный регистр Q. Итого, сколько нам нужно векторных регистров: 1 — вектор A, 2 — вектор B, 3 — вектор C, 4 — вектор D и 5 — вектор Q. Даже пяти хватает, чтобы сколько получить операций в секунду? Через 12 тактов появится q1 и плюс ещё 63. Таким образом, через 75 тактов у вас появится результат скольких операции? 64 на 3 = 192 операций. Таким образом разогнали почти до 240 MFlops (чуть меньше). Но это ещё не предел. На Cray’е можно было в определённых случаях получать существенно больший результат. Вот это называется

«зацепление работы векторных функциональных конвейерных устройств» или

«супервекторная производительность», за счёт вот такой работы. Чуть сложнее, конечно, оборудование работает. Но вот это очень важный момент векторно-конвейерных машин и он тут реВалоит зэотвиа нд. в а новых уровня параллелизма (вертикальный — количество функциональных устройств, и горизонтальный — конвейер) и привело к высокой производительности машины, которую изобрёл Крэй, и это всё было почтительно показано, мировое достижение, и появилось слово «суперкомпьютер».

Из интернета

Векторная обработка увеличивает скорость и эффективность обработки за счет того, что обработка целого набора (вектора) данных выполняется одной командой. Скорость выполнения операций в векторном режиме приблизительно в 10 раз выше скорости скалярной обработки. Для фрагмента типа

Do i = 1, n

A(i) = B(i)+C(i)

End Do

в скалярном режиме потребуется сгенерировать целую последовательность команд: прочитать элемент B(I), прочитать элемент C(I), выполнить сложение, записать результат в A(I), увеличить параметр цикла, проверить условие цикла. В векторном режиме этот фрагмент преобразуется в: загрузить порцию массива B, загрузить порцию массива C (эти две операции будут выполняться со сдвигом в один такт, т.е. практически одновременно), векторное сложение, запись порции массива в память, если размер массивов больше длины векторных регистров, то повторить эту последовательность некоторое число раз.

Перед тем, как векторная операция начнет выдавать результаты, проходит некоторое время (startup), связанное с заполнением конвейера и подкачкой аргументов. Чем больше длина векторов, тем менее заметным оказывается влияние данного начального промежутка времени на все время выполнения программы.

Векторные операции, использующие различные ФУ и регистры, могут выполняться параллельно.

Зацепление функциональных устройств

Архитектура CRAY Y-MP C90 позволяет использовать регистр результатов векторной операции в качестве входного регистра для последующей векторной операции, т.е. выход сразу подается на вход. Это называется зацеплением векторных операций. Вообще говоря, глубина зацепления может быть любой, например, чтение векторов, выполнение операции сложения, выполнение операции умножения, запись векторов.

Векторно-конвейерные вычислители.

Реализация команд организации цикла (счетчик и переход) при регулярной работе с данными - накладные расходы и препятствие опережающему просмотру на обычных, скалярных вычислителях, показывает, что такие вычисления эффективнее выполнять на специализированном векторно-конвейерном вычислителе.

Если вместо цикла:

DO L=1,N A(I) = B(I)+C(I) ENDDO

использовать запись алгоритма в виде векторной команды сложения вида:

VADD(B,C,A,N), то векторный вычислитель, выполняющий такие команды, будет вырабатовать результаты на каждом так­те. В таком вычислителе имеется один (или небольшое число) конвейерный процессор, выполняющий векторные команды путем засылки элементов векторов в конвейер с интервалом, равным длительности прохождения одной стадии обработки. Скорость вычислений зависит только от длительности стадии и не зависит от задержек в процессоре в целом.

Так как конвейер для однотипных операций дешевле и быстрее чем для многофукциональных , то выгодно их делать специализированными - однофункциональным: например, только для + или только для *. Для их совместного работы используется принцип зацепления конвейеров. Так, в ЭВМ Крей-1 имеется 12 конвейеров, из них 8 могут быть зацеплены, то есть результаты вычисления конвейера могут входными аргументами для другого. Операнды (результаты) находятся в памяти верхнего уровня или на регистрах. Для операндов задается: базовый адрес вектора, число элементов, тип данных в каждом элементе, схема хранения вектора в памяти. Некоторые векторные машины могут работать с двух-трех мерными массивами.

Производительность конвейерных вычислителей

Время выполнения отдельной скалярной операции на конвейерном вы­числителе равно: Т = S + K, где K - время работы, за которое конвейер выдает очередной результат, а S - время запуска конвейера, время заполнения конвейера, которое без учета времени подготовки операндов, равно: S = K*(m-1), где m - число ступеней конвейера. Производительность конвейерного вычислителя на скалярных операци­ях (число результатов, выдаваемых за единицу времени) равна: R = 1/(S + K).

Время выполнения векторной операции на конвейерном вычислителе равно: Т = S + K*N, где N - длина вектора. Производительность конвейерного вычислителя при векторной работе (число результатов, выдаваемых за единицу времени) равна: R = N/(S + K*N), асимптотическая производительность Rб = 1/K.

Например, при К = 10 нс, Rб = 10**8 результатов/сек, т.е. 100 мегафлопов. Графики достижения такой производительности для S = 100 нс. и S= 1000 нс. показывают, что они имеют различное расстояние до асимптоты. Для оценки этого эффекта используется величина N1/2, определяемая как длина вектора, для которой достигается половина асимптотыческой зависимости. Для приведенного выше примера N1/2 = 100 для S =1000 и N1/2 = 10 для S = 100.

Дополнение

По мере освоения средств сверхскоростной обработки данных разрыв между совершенствованием методов векторизации программ, т.е. автоматического преобразования в процессе компиляции последовательных языковых конструкций в векторную форму, и чрезвычайной сложностью программирования коммутации и распределения данных между процессорными элементами привел к достаточно жесткой реакции пользователей в отношении матричных суперЭВМ - широкому кругу программистов требовалась более простая и "прозрачная" архитектура векторной обработки с возможностью использования стандартных языков высокого уровня типа FORTRAN. Решение было найдено в конце 60-х годов, когда фирма Control Data, с которой в то время сотрудничал Крей, представила машину STAR-100, основанную на векторно-конвейерном принципе обработки данных. Отличие векторно-конвейерной технологии от архитектуры матричных ЭВМ заключается в том, что вместо множества процессорных элементов, выполняющих одну и ту же команду над разными элементами вектора, применяется единственный конвейер операций, принцип действия которого полностью соответствует классическому конвейеру автомобильных заводов Форда. Даже такая архаичная по современным понятиям суперЭВМ, как STAR-100, показала предельную производительность на уровне 50 MFLOPS. При этом существенно, что векторно-конвейерные суперЭВМ значительно дешевле своих матричных "родственников". К примеру, разработка и производство ILLIAC IV обошлись в 40 млн. долл. при расходах на эксплуатацию порядка 2 млн. долл. в год, тогда как рыночная стоимость первых суперкомпьютеров фирм CRAY и Control Data находилась в пределах 10 - 15 млн. долл., в зависимости от объема памяти, состава периферийных устройств и других особенностей конфигурации системы.

Второй существенной особенностью векторно-конвейерной архитектуры является то, что конвейер операций имеет всего один вход, по которому поступают операнды, и один выход результата, тогда как в матричных системах существует множество входов по данным в процессорные элементы и множество выходов из них. Другими словами, в компьютерах с конвейерной обработкой данные всех параллельно исполняемых операций выбираются и записываются в единую память, в связи с чем отпадает необходимость в коммутаторе процессорных элементов, ставшем камнем преткновения при проектировании матричных суперЭВМ.

CISC и RISC архитектуры ЭВМ.

Двумя основными архитектурами набора команд, используемыми компьютерной промышленностью на современном этапе развития вычислительной техники (в соответствии с [2]) являются архитектуры CISC и RISC. Основоположником CISC-архитектуры можно считать компанию IBM с ее базовой архитектурой /360, ядро которой используется с 1964 года и дошло до наших дней, например, в таких современных мейнфреймах как IBM ES/9000.Лидером в разработке микропроцессоров c полным набором команд (CISC – Complete Instruction Set Computer) считается компания Intel со своей серией x86 и Pentium. Эта архитектура является практическим стандартом для рынка микрокомпьютеров. Для CISC-процессоров характерно: сравнительно небольшое число регистров общего назначения; большое количество машинных команд, некоторые из которых нагружены семантически аналогично операторам высокоуровневых языков программирования и выполняются за много тактов; большое количество методов адресации; большое количество форматов команд различной разрядности; преобладание двухадресного формата команд; наличие команд обработки типа регистр-память.

Основой архитектуры современных рабочих станций и серверов является архитектура компьютера с сокращенным набором команд (RISC – Reduced Instruction Set Computer). Зачатки этой архитектуры уходят своими корнями к компьютерам CDC6600, разработчики которых (Торнтон, Крэй и др.) осознали важность упрощения набора команд для построения быстрых вычислительных машин. Эту традицию упрощения архитектуры С. Крэй с успехом применил при создании широко известной серии суперкомпьютеров компании Cray Research. Однако окончательно понятие RISC в современном его понимании сформировалось на базе трех исследовательских проектов компьютеров: процессора 801 компании IBM, процессора RISC университета Беркли и процессора MIPS Стенфордского университета.

Среди других особенностей RISC-архитектур следует отметить наличие достаточно большого регистрового файла (в типовых RISC-процессорах реализуются 32 или большее число регистров по сравнению с 8 – 16 регистрами в CISC-архитектурах), что позволяет большему объему данных храниться в регистрах на процессорном кристалле большее время и упрощает работу компилятора по распределению регистров под переменные.

Для обработки, как правило, используются трехадресные команды, что помимо упрощения дешифрации дает возможность сохранять большее число переменных в регистрах без их последующей перезагрузки.

Развитие архитектуры RISC в значительной степени определялось прогрессом в области создания оптимизирующих компиляторов. Именно современная техника компиляции позволяет эффективно использовать преимущества большего регистрового файла, конвейерной организации и большей скорости выполнения команд. Современные компиляторы используют также преимущества другой оптимизационной техники для повышения производительности, обычно применяемой в процессорах RISC: реализацию задержанных переходов и суперскалярной обработки, позволяющей в один и тот же момент времени выдавать на выполнение несколько команд.

Следует отметить, что в последних разработках компании Intel (имеются в виду Pentium и Pentium Pro), а также ее последователей-конкурентов (AMD R5, Cyrix M1, NexGen Nx586 и др.) широко используются идеи, реализованные в RISC-микропроцессорах, так что многие различия между CISC и RISC стираются. Однако сложность архитектуры и системы команд x86 остается и является главным фактором, ограничивающим производительность процессоров на ее основе.

Внеочередное и спекулятивное выполнения команд.

Внеочередное выполнение команд

Методы динамической оптимизации: неупорядоченное выполнение “out-of-order execution” , неупорядоченная выдача “out-of-order issue” основаны на изменении порядка вычислений. Так, пример вычислений из предыдущего раздела после его преобразования к виду:

A1 = B1+C1

A3 = B3+C3 A3 = B3+C3

Характеристики

Список файлов ответов (шпаргалок)