Максимов Н.В., Партыка Т.Л., Попов И.И. Архитектура ЭВМ и вычислительных систем (2005) (1186253), страница 51
Текст из файла (страница 51)
Основным признаком PVP-систем являетсяналичие векторно-конвейерных процессоров, в которых предусмотре-3.2. Примеры некоторых архитектур вычислительных систем259ны команды однотипной обработки векторов независимых данных,эффективно выполняющиеся на конвейерных функциональных устройствах. Как правило, несколько таких процессоров (1—16) работают одновременно с общей памятью (аналогично SMP) в рамкахмногопроцессорных конфигураций.
Несколько таких узлов могутбыть объединены с помощью коммутатора (аналогично МРР). Поскольку передача данных в векторном формате осуществляется намного быстрее, чем в скалярном (максимальная скорость может составлять 64 Гбайт/с, что на два порядка быстрее, чем в скалярныхмашинах), то проблема взаимодействия между потоками данныхпри распараллеливании становится несущественной. И то, что плохо распараллеливается на скалярных машинах, хорошо распараллеливается на векторных.
Таким образом, системы PVP-архитектурымогут являться машинами общего назначения (general purposesystems). Однако, поскольку векторные процессоры весьма дороги,эти машины не являются общедоступными.Наиболее популярны следующие машины PVP-архитектуры:1) CRAY SV-2, SMP-архитектура. Пиковая производительностьсистемы в стандартной конфигурации может составлять десяткиТфлопс (терафлопс — 1012 операций с плавающей точкой в секунду);2) NEC SX-6, NUMA-архитектура. Пиковая производительностьсистемы может достигать 8 Тфлопс, производительность одногопроцессора составляет 8 Гфлопс. Система масштабируется до128 узлов;3) Fujitsu-VPP5000 (vector parallel processing), MPP-архитектура.Производительность одного процессора составляет 9,6 Гфлопс, пиковая производительность системы может достигать 1249 Гфлопс,максимальная емкость памяти — 8 Тбайт.
Система масштабируетсядо 512 узлов.Принципы программирования на PVP-системах предусматривают векторизацию циклов (для достижения оптимальной производительности одного процессора) и их распараллеливание (для одновременной загрузки нескольких процессоров одним приложением).За счет большой физической памяти (доли терабайта), дажеплохо векторизуемые задачи на PVP-системах решаются быстрее,чем на системах со скалярными процессорами.Кластерная архитектураКластер представляет собой два или более компьютеров (частоназываемых узлами), которые объединяются с помощью сетевыхтехнологий на базе шинной архитектуры или коммутатора и предо-260Глава 3. Вычислительные системыставляются пользователю в качестве единого информационно-вычислительного ресурса. В качестве узлов кластера могут выступатьсерверы, рабочие станции или обычные персональные компьютеры.Преимущество кластеризации для повышения работоспособностистановится очевидным в случае сбоя какого-либо узла: при этомдругой узел кластера может взять на себя нагрузку неисправногоузла, и пользователи не заметят прерывания в доступе.
Возможности масштабируемости кластеров позволяют многократно увеличивать производительность приложений для большего числа пользователей технологий (Fast/Gigabit Ethernet, Myrinet) на базе шиннойархитектуры или коммутатора. Такие суперкомпьютерные системыявляются самыми дешевыми, поскольку собираются на базе стандартных комплектующих элементов («off the shelf»), процессоров,коммутаторов, дисководов и внешних устройств.Кластеризация может быть осуществлена на разных уровняхкомпьютерной системы, включая аппаратное обеспечение, операционные системы, программы-утилиты, системы управления и приложения.
Чем больше уровней системы объединены кластерной технологией, тем выше надежность, масштабируемость и управляемость кластера.Типы кластеров. Условное деление на классы предложено Я. Радаевским и Д. Эдлайном:Класс I. Машина строится целиком из стандартных деталей, которые продают многие продавцы компьютерных компонент (низкиецены, простое обслуживание, аппаратные компоненты доступны изразличных источников).Класс П.
Система включает эксклюзивные или не широко распространенные детали. Этим можно достичь очень хорошей производительности, однако при более высокой стоимости.Как уже указывалось ранее, кластеры могут существовать в различных конфигурациях. Наиболее употребляемыми типами кластеров являются:• системы высокой надежности;• системы для высокопроизводительных вычислений;• многопоточные системы.Отметим, что границы между этими типами кластеров до некоторой степени размыты, и часто существующий кластер можетиметь такие свойства или функции, которые выходят за рамки перечисленных типов. Более того, при конфигурировании большогокластера, используемого как система общего назначения, приходится выделять блоки, выполняющие все перечисленные функции.3.2. Примеры некоторых архитектур вычислительных систем261Кластеры для высокопроизводительных вычислений предназначены для параллельных расчетов. Эти кластеры обычно собраны избольшого числа компьютеров.
Разработка таких кластеров являетсясложным процессом, требующим на каждом шаге аккуратных согласований таких вопросов как инсталляция, эксплуатация и одновременное управление большим количеством компьютеров, технические требования параллельного и высокопроизводительного доступа к одному и тому же системному файлу (или файлам) имежпроцессорная связь между узлами и координация работы в параллельном режиме.
Эти проблемы проще всего решаются приобеспечении единого образа операционной системы для всего кластера. Однако реализовать подобную схему удается далеко не всегда,и она обычно применяется лишь для не слишком больших систем.Многопоточные системы используются для обеспечения единогоинтерфейса к различным ресурсам, которые могут со временем произвольно наращиваться (или сокращаться) в размере. Наиболее общий пример этого представляет собой группа Web-серверов.В 1994 г.
Т. Стерлинг (Sterling) и Д. Беккер (Becker) создали16-узловой кластер из процессоров Intel DX4, соединенных сетьюEthernet (10 Мбит/с) с дублированием каналов. Они назвали его«Beowulf» по названию старинной эпической поэмы. Кластер возникв центре NASA Goddard Space Flight Center для поддержки необходимыми вычислительными ресурсами проекта Earth and Space Sciences.Проектно-конструкторские работы над кластером быстро превратились в то, что известно сейчас под названием проект Beowulf.Проект стал основой общего подхода к построению параллельных кластерных компьютеров и описывает многопроцессорную архитектуру, которая может с успехом использоваться для параллельных вычислений.
Beowulf-кластер, как правило, является системой,состоящей из одного серверного узла (который обычно называетсяголовным узлом), а также одного или нескольких подчиненных узлов (вычислительных узлов), соединенных посредством стандартнойкомпьютерной сети. Система строится с использованием стандартных аппаратных компонент, таких, как ПК, стандартных сетевыхадаптеров (например, Ethernet) и коммутаторов. Не существует особого программного пакета, называемого «Beowulf», вместо этогоимеется несколько фрагментов программного обеспечения, которыемногие пользователи нашли пригодными для построения кластеровBeowulf (такие программные продукты, как ОС Linux, системы передачи сообщений PVM, MPI, системы управления очередями заданийи другие стандартные продукты). Серверный узел контролирует веськластер и обслуживает файлы, направляемые к клиентским узлам.262Глава 3.
Вычислительные системыСвязь процессоров в кластерной системе. Архитектура кластернойсистемы (способ соединения процессоров друг с другом) определяетее производительность в большей степени, чем тип используемых вней процессоров. Критическим параметром, влияющим на величину производительности такой системы, является расстояние междупроцессорами. Так, соединив вместе 10 персональных компьютеров,можно получить систему для проведения высокопроизводительныхвычислений.
Проблема, однако, будет состоять в нахождении наиболее эффективного способа соединения стандартных средств друг сдругом, поскольку при увеличении производительности каждогопроцессора в 10 раз производительность системы в целом в 10 разне увеличится.Рассмотрим пример построения симметричной 16-процессорной системы, в которой все процессоры были бы равноправны.Наиболее естественным представляется соединение в виде плоскойрешетки, где внешние концы используются для подсоединениявнешних устройств (рис.
3.18).При таком типе соединения максимальное расстояние междупроцессорами окажется равным 6 (количество связей между процессорами, отделяющих самый ближний процессор от самого дальнего). Теория же показывает, что если в системе максимальное расстояние между процессорами больше 4, то такая система не можетработать эффективно. Поэтому, при соединении 16 процессоровдруг с другом плоская схема является неэффективной.
Для получения более компактной конфигурации необходимо решить задачу оКомпьютер/процессорСвязиТопология связи сетка 4 x 4Рис. 3.18. Схема соединения процессоров в виде плоской решетки3.2. Примеры некоторых архитектур вычислительных систем263нахождении фигуры, имеющей максимальный объем при минимальной площади поверхности.В трехмерном пространстве таким свойством обладает шар. Нопоскольку необходимо построить узловую систему, то вместо шараприходится использовать куб (если число процессоров равно 8,рис. 3.19, а) или гиперкуб, если число процессоров больше 8. Размерность гиперкуба будет определяться в зависимости от числа процессоров, которые необходимо соединить.
![](https://s.studizba.com/z.php?f=/templates/si/i/noavatar.png&w=100&h=100&t=1"){kind=avatar}
