5. Мультипроцессор Sun Enterprise 10000
1) Архитектура UMA из одного корпуса с 64 процессорами.
2) Координатный коммутатор Gigaplahe-XB 16х16запакован в плату, содержащую 8 гнезд с двух сторон.
3) Каждое гнездо вмещает огромную плату процессора (40x50 см), содержащую 4 процессора UltraSPARC на 333 МГц и ОЗУ на 4 Гбайт.
4) Жесткие требования к синхронизации и малое время ожидания.
5) Доступ к памяти вне платы занимает столько же времени, что и доступ к памяти на плате.
6) Длина строки кэш-памяти составляет 64 байта, а ширина канала связи составляет 16 байтов, поэтому для перемещения строки кэш-памяти требуется 4 цикла.
7) Помимо координатного коммутатора имеются 4 адресные шины, которые используются для отслеживания строк в кэш-памяти. Каждая шина используется для 1/4 физического адресного пространства.
Для выбора шины используется два адресных бита. В случае промаха кэш-памяти при считывании процессор должен считывать нужную ему информацию из основной памяти, и тогда он обращается к соответствующей адресной шине, чтобы узнать, нет ли нужной строки в других блоках кэш-памяти. Все 16 плат отслеживают все адресные шины одновременно, поэтому если ответа нет, это значит, что требуемая строка отсутствует в кэш-памяти и ее нужно вызывать из основной памяти.
Enterprise 10000 использует 4 отслеживающие шины параллельно, плюс очень широкий координатный коммутатор для передачи данных. Ясно, что такая система преодолевает предел в 64 процессора.
Тема 10. Векторные и векторно-конвейерные вычислительные системы
1. Понятие вектора и размещение данных в памяти
2. Понятие векторного процессора
3. PVP-система
4. Структура векторного процессора
5. Структуры типа «память-память» и «регистр-регистр»
6. Обработка длинных векторов и матриц
7. STAR-100
8. CRAY C-90
Область применения векторно-конвейерных ВС – задачи моделирования реальных процессов и объектов, для которых характерна обработка больших регулярных массивов чисел в форме с плавающей запятой. Такие массивы представляются матрицами и векторами, а алгоритмы их обработки описываются в терминах матричных операций.
Для обработки массивов требуются вычислительные средства, позволяющие с помощью единой команды производить действие сразу над всеми элементами массивов - средства векторной обработки.
1. Понятие вектора и размещение данных в памяти
В средствах векторной обработки под вектором понимается одномерный массив однотипных данных (обычно в форме с плавающей запятой), регулярным образом размещенных в памяти ВС. Если обработке подвергаются многомерные массивы, их также рассматривают как векторы. Такой подход допустим, если учесть, каким образом многомерные массивы хранятся в памяти ВМ. Пусть имеется массив данных A, представляющий собой прямоугольную матрицу размерности 4x5.
a11 |
a12 |
a13 |
a14 |
a15 |
a21 |
a22 |
a23 |
a24 |
a24 |
a31 |
a32 |
a33 |
a34 |
a35 |
a41 |
a42 |
a43 |
a44 |
a45 |
При размещении матрицы в памяти все ее элементы заносятся в ячейки с последовательными адресами, причем данные могут быть записаны строка за строкой или столбец за столбцом. С учетом такого размещения многомерных массивов в памяти вполне допустимо рассматривать их как векторы и ориентировать соответствующие вычислительные средства на обработку одномерных массивов данных (векторов).
Характеристики вектора:
- Шаг по индексу (stride)
- Длина
