Тема 1_2010 Классификации архитектур ВС (542578), страница 2
Текст из файла (страница 2)
Если говорится, что компьютер принадлежит классуSIMD или MIMD, то сразу становится понятным базовый принцип егоработы, и в некоторых случаях этого бывает достаточно.Однако видны и явные недостатки. В частности, некоторыезаслуживающие внимания архитектуры, например dataflow и векторноконвейерные машины, четко не вписываются в данную классификацию.Другой недостаток - это чрезмерная заполненность класса MIMD.Необходимо средство, более избирательно систематизирующее архитектуры,которые по Флинну попадают в один класс, но совершенно различны почислу процессоров, природе и топологии связи между ними, по способуорганизации памяти и, конечно же, по технологии программирования.Наличие “пустого” класса (MISD) на момент формирования классификацииоказалось чрезвычайно полезным для разработки принципиально новыхконцепций в теории и практике построения вычислительных систем, аименно многоядерных процессоров, которые появились уже в начале 21 века.Дополнения Ванга и Бриггса к классификации ФлиннаОставляя четыре ранее введенных базовых класса (SISD, SIMD, MISD,MIMD), авторы внесли следующие изменения.Класс SISD разбивается на два подкласса:••архитектуры с единственным функциональным устройством,например, PDP-11;архитектуры, имеющие в своем составе несколько функциональныхустройств - CDC 6600, CRAY-1, FPS AP-120B, CDC Cyber 205, FACOMVP-200.В класс SIMD также вводится два подкласса:••архитектуры с пословно-последовательной обработкой информации ILLIAC IV, PEPE, BSP;архитектуры с разрядно-последовательной обработкой - STARAN, ICLDAP.В классе MIMD авторы различают•вычислительные системы со слабой связью между процессорами, ккоторым они относят все системы с распределенной памятью,например, Cosmic Cube,6•и вычислительные системы с сильной связью (системы с общейпамятью), куда попадают такие компьютеры, как C.mmp, BBNButterfly, CRAY Y-MP, Denelcor HEP.7Основные классы современных параллельныхкомпьютеровКлассифицируя современные компьютеры, которые практически всеотносятся к классу MIMD будем основываться на анализе используемых всистемах способах организации оперативной памяти.
На рис.1 приведенаклассификация класса MIMD, которая фактически повторяет классификациюР.Хокни, но в более современном изложении.Данный поход позволяет различать два важных типа многопроцессорныхсистем - multiprocessors (мультипроцессоры или системы с общейразделяемой памятью) и multicomputers (мультикомпьютеры или системы сраспределенной памятью).Рис. 1. Структура класса современных вычислительных системДля мультипроцессоров учитывается способ построения общей памяти.Возможный подход - использование единой (централизованной) общейпамяти. Такой подход обеспечивает однородный доступ к памяти (uniformmemory access or UMA) и служит основой для построения векторныхсуперкомпьютеров (parallel vector processor, PVP) и симметричныхмультипроцессоров (symmetric multiprocessor or SMP). Среди примеровпервой группы суперкомпьютер Cray T90, ко второй группе относятся IBMeServer p690, Sun Fire E15K, HP Superdome, SGI Origin 300 и др.Общий доступ к данным может быть обеспечен и при физическираспределенной памяти (при этом, естественно, длительность доступа уже небудет одинаковой для всех элементов памяти).
Такой подход именуется какнеоднородный доступ к памяти (non-uniform memory access or NUMA).Среди систем с таким типом памяти выделяют:Системы, в которых для представления данных используетсятолько локальная кэш память имеющихся процессоров (cache-onlymemory architecture or COMA); примерами таких систем являются,например, KSR-1 и DDM;•8Системы,вкоторыхобеспечиваетсяоднозначность(когерентность) локальных кэш памяти разных процессоров (cachecoherent NUMA or CC-NUMA); среди систем данного типа SGIOrigin2000, Sun HPC 10000, IBM/Sequent NUMA-Q 2000;•Системы, в которых обеспечивается общий доступ к локальнойпамяти разных процессоров без поддержки на аппаратном уровнекогерентности кэша (non-cache coherent NUMA or NCC-NUMA); кданному типу относится, например, система Cray T3E.•Мультикомпьютеры (системы с распределенной памятью) уже необеспечивают общий доступ ко всей имеющейся в системах памяти (noremote memory access or NORMA).
Данный подход используется припостроении двух важных типов многопроцессорных вычислительных систем- массивно-параллельных систем (massively parallel processor or MPP) икластеров (clusters). Среди представителей первого типа систем - IBMRS/6000 SP2, Intel PARAGON/ASCI Red, транспьютерные системы Parsytec идр.; примерами кластеров являются, например, системы AC3 Velocity иNCSA/NT Supercluster.Следует отметить чрезвычайно быстрое развитие кластерного типамногопроцессорных вычислительных системКак уже отмечалось, основным параметром классификациипараллельных компьютеров является наличие общей (SMP) илираспределенной памяти (MPP). Нечто среднее между SMP и MPPпредставляют собой NUMA-архитектуры, где память физическираспределена, но логически общедоступна.
Кластерные системы являютсяболее дешевым вариантом MPP. При поддержке команд обработкивекторных данных говорят о векторно-конвейерных процессорах, которые, всвою очередь могут объединяться в PVP-системы с использованием общейили распределенной памяти.Все большую популярность приобретают идеи комбинированияразличных архитектур в одной системе и построения неоднородных систем.При организациях распределенных вычислений в глобальных сетях(Интернет) говорят о мета-компьютерах, которые, строго говоря, непредставляют собой параллельных архитектур.Кратко рассмотрим базовые характеристики определенных вышеклассов современных архитектур.
(Более подробно см. презентации докладовпо соответствующим темам)Базовые характеристики основных классов современныхкомпьютеровМассивно-параллельные системы (MPP)9Архитектура: Система состоит из однородных вычислительных узлов,включающих:• один или несколько центральных процессоров (обычно RISC),• локальную память (прямой доступ к памяти других узлов невозможен),• коммуникационный процессор или сетевой адаптер• иногда - жесткие диски (как в SP) и/или другие устройства В/ВК системе могут быть добавлены специальные узлы ввода-вывода иуправляющие узлы. Узлы связаны через некоторую коммуникационнуюсреду (высокоскоростная сеть, коммутатор и т.п.)Примеры: IBM RS/6000 SP2, Intel PARAGON/ASCI Red, SGI/CRAYT3E, Hitachi SR8000, транспьютерные системы Parsytec и др.Масштабируемость: Общее число процессоров в реальных системахдостигает нескольких тысяч (ASCI Red, Blue Mountain).Операционная система: Существуют два основных варианта:1.
Полноценная ОС работает только на управляющей машине (front-end), накаждом узле работает сильно урезанный вариант ОС, обеспечивающиетолько работу расположенной в нем ветви параллельного приложения.Пример: Cray T3E.2. На каждом узле работает полноценная UNIX-подобная ОС (вариант,близкий к кластерному подходу). Пример: IBM RS/6000 SP + ОС AIX,устанавливаемая отдельно на каждом узле.Модель программирования: Программирование в рамках моделипередачи сообщений ( MPI, PVM, BSPlib)Распределенность памяти означает, что каждый процессор имеетнепосредственный доступ только к своей локальной памяти, а доступ кданным, расположенным в памяти других процессоров, выполняетсядругими способами.Чтобы переслать информацию от процессора к процессору, необходиммеханизм передачи сообщений по сети, связывающей вычислительные узлы.Дляабстрагированияотподробностейфункционированиякоммуникационной аппаратуры и программирования на высоком уровне,используются библиотеки передачи сообщений.
Несмотря на существенныеразличия средств межпроцессорного взаимодействия в разных системах поскоростным параметрам и по способу аппаратной реализации, библиотекиобмена сообщениями выполняют приблизительно одни и те же функции.Выбор топологии машины часто определяет способ решенияприкладной задачи.
Надо заметить, что оптимизация алгоритмов дляпараллельных архитектур существенно отличается от той же работы дляпоследовательных систем. Если переход с одного скалярного процессора надругой практически никогда не требует пересмотра алгоритма, то алгоритм,идеально приспособленный для одной параллельной архитектуры, на другоймашине (с тем же числом процессоров того же типа) может работатьнеприемлемо медленно. Для оценки производительности распределенной10системы, кроме топологии связей, необходимо знать скорость выполненияарифметических операций, время инициализации канала связи и времяпередачи единицы объема информации.
![](https://s.studizba.com/z.php?f=/templates/si/i/noavatar.png&w=100&h=100&t=1"){kind=avatar}
