- •Информатизация, как процесс, обеспечивающий переход от индустриального к информационному обществу. Мировое состояние информатизации. Основные проблемы развития информатики в России.
- •Рынок информационных продуктов и услуг. Влияние рынка на информатизацию.
- •Информатика как наука. Разделы информатики. Приоритетные направления информатики и информатизации.
- •Информатизация, как научная проблема.
- •Заключение.
- •Вт. История развития. Понятие вм.
- •Физический процесс
- •Классификация вм.
- •Классическая схема цвм.
- •Проблемы повышения производительности.
- •Архитектура высокопроизводительных вс.
- •Многопроцессорные вычислительные системы (мвс).
- •Будущее ввс.
- •Технологическая база развития современных архитектур. Направление развития отечественных ввс.
- •Суперкомпьютеры и кластеры.
- •Распределённые вычислительные сети и системы. Локальные вычислительные сети.
- •Временные задержки при передаче данных
- •Топология сетей.
- •Протоколы управления передачей данных.
- •Эталонная модель соединения открытых систем. Назначение уровней эталонной модели.
- •Grid – технологии распределённых вычислений.
- •Будущее Grid-систем.
- •Введение в системный анализ. Понятие системного подхода.
- •Моделирование, как область системного анализа. Широкое толкование понятия модели.
- •Развитие понятия модели.
- •Моделирование – неотъемлемый этап всякой целенаправленной деятельности. Классификации моделей.
- •Системы. Модели систем.
- •Модель «Чёрного ящика».
- •Система
- •Модель структуры системы.
Архитектура высокопроизводительных вс.
В качестве основных признаков классификации ВС принимают:
-
Тип потока команд.
-
Тип потока данных.
-
Способ обработки.
-
Степень связанности компонентов ВС и тип связи.
-
Степень однородности основных компонентов ВС.
-
Под потоком команд принимается ряд команд, которые выполняются системой. Под потоком данных – совокупность данных, вызываемых потоком команд, включая промежуточный результат. Потоки определяют возможное число команд/данных, одновременно находящихся в одинаковой стадии обработки.
Системы векторной и матричной обработки.
память программ
УУ
потоки команд
процессоры
потоки данных потоки данных
память данных
Системы векторной и матричной обработки относятся к системам с одиночным потоком команд и множественным потоком данных (ОКМД). Одно УУ осуществляет управление подмножеством процессорных модулей, которые работают синхронно, согласованно друг с другом. Подмножества процессорных модулей могут пропускать выполнение команды, что делается при помощи маскирования. Реальная скорость обработки данных существенно зависит от загрузки модулей.
ВС типа ОКМД являются проблемно-ориентированными. Они предназначены для выполнения одинаковых операций с большими массивами данных. Нередко такие системы используются для решения задач, требующих больших объёмов вычислений, например, задачи обработки метеорологической информации, управления воздушным движением, распознавания речи. Преимуществом систем ОКМД является их регулярная структура, упрощающая реализацию.
Успехи в области электроники и микропроцессорных технологий дали возможность для получения дешёвых процессорных модулей, что позволяет создавать системы высокой производительности и относительно низкой стоимости.
Первой серьезной ВС типа ОКМД стала ЭВМ ILLIAC-4. Эта система оказала существенное влияние на развитие архитектур подобного типа. Производительность такой системы составляла 108 оп/сек. 64 параллельных процессора, каждый из которых имел память 2К*64 (64 разрядных слоя по 2 килобайта памяти).
ЭВМ с конвейерной обработкой информации.
ПАМЯТЬ
команды
поток команд
поток поток
данных данных
ЭВМ с конвейерной обработкой информации относятся к типу МКОД (множественный поток команд, одиночный поток данных). Обработка данных производится конвейерным способом. Реальная скорость обработки данных зависит от заполненности конвейера. Наибольшая скорость обработки достигается при выполнении длинных участков программ с однородными операциями.
Конвейерные ЭВМ эффективно используются для выполнения циклическим программ. Однако, конвейерные системы обладают реальными недостатками. Управление конвейером сложное. Прерывания в работе приводят к снижению производительности, которая в существенной степени зависит от наличия в программе идентичных операций над потоками данных. Может достигаться за счёт параллельной работы исходных конвейеров, а также за счёт организации конвейеров на микроуровне, то есть при разделении арифметических операций на этапы и одновременного их выполнения.
Принцип мультиконвейерности использовался в СКАУ-1.