Процессоры баз данных

Процессорами (машинами) баз данных в настоящее время принято называть программно- аппаратные комплексы, предназначенные для выполнения всех или некоторых функций систем управления базами данных (СУБД). Если в свое время системы управления базами данных предназначались в основном для хранения текстовой и числовой информации, то теперь они рассчитаны на самые различные форматы данных, в том числе графические, звуковые и видео. Процессоры баз данных выполняют функции управления и распространения, обеспечивают дистанционный доступ к информации через шлюзы, а также репликацию обновленных данных с помощью различных механизмов тиражирования. 

Современные процессоры баз данных должны обеспечивать естественную связь накапливаемой в базах данных информации со средствами оперативной обработки транзакций и Internet-приложениями. Это должны быть системы, которые дают пользователям возможность в любой момент обратиться к корпоративным данным и проанализировать их, вне зависимости от того, где эти данные размещаются.

Решение таких задач требует существенного увеличения производительности таких систем. Однако традиционная программная реализация многочисленных функций современных СУБД на ЭВМ общего назначения приводит к громоздким и непроизводительным системам с недостаточно высокой надежностью. Необходим поиск новых архитектурных и аппаратных решений. Интенсивные исследования, проводимые в этой области в настоящее время, привели к пониманию необходимости использования в качестве процессоров баз данных специализированных параллельных вычислительных систем. Создание такого рода систем связывается с реализацией параллелизма при выполнении последовательности операций и транзакций, а также конвейерной потоковой обработки данных.

Потоковые процессоры

Потоковыми называют процессора, в основе работы которых лежит принцип обработки многих данных с помощью одной команды. Согласно классификации Флинна они принадлежат к SIMD (single instruction stream / multiple data stream) архитектуре. Технология SIMD позволяет выполнять одно и то же действие, например вычитание и сложение, над несколькими наборами чисел одновременно. SIMD-операции для чисел двойной точности с плавающей запятой ускоряют работу ресурсоемких приложений для создания контента, трехмерного рендеринга, финансовых расчетов и научных задач. Кроме того, усовершенствованы возможности 64-разрядной технологии MMX (целочисленных SIMD-команд); эта технология распространена на 128-разрядные числа, что позволяет ускорить обработку видео, речи, шифрование, обработку изображений и фотографий. Потоковый процессор повышает общую производительность, что особенно важно при работе с 3D-графическими объектами. Может быть отдельный потоковый процессор (Single-streaming processor — SSP) и многопотоковый процессор (Multi-Streaming Processor - MSP).

Ярким представителем потоковых процессоров является семейство процессоров Intel, начиная с Pentium III, в основе работы которых лежит технология Streaming SIMD Extensions (SSE, потоковая обработка по принципу "одна команда - много данных"). Эта технология позволяет выполнять такие сложные и необходимые в век Internet задачи, как обработка речи, кодирование и декодирование видео- и аудиоданных, разработка трехмерной графики и обработка изображений. 

Бесспорными представителями класса SIMD считаются матрицы процессоров: ILLIAC IV, ICL DAP, Goodyear Aerospace MPP, Connection Machine 1 и т.п. В таких системах единое управляющее устройство контролирует множество процессорных элементов. Каждый процессорный элемент получает от устройства управления в каждый фиксированный момент времени одинаковую команду и выполняет ее над своими локальными данными.

Другими представителями SIMD-класса являются векторные процессоры, в основе которых лежит векторная обработка данных. Векторная обработка увеличивает производительность процессора за счет того, что обработка целого набора данных (вектора) производится одной командой. Векторные компьютеры манипулируют массивами сходных данных подобно тому, как скалярные

машины обрабатывают отдельные элементы таких массивов. В этом случае каждый элемент вектора надо рассматривать как отдельный элемент потока данных. При работе в векторном режиме векторные процессоры обрабатывают данные практически параллельно, что делает их в несколько раз более быстрыми, чем при работе в скалярном режиме. Максимальная скорость передача данных в векторном формате может составлять 64 Гб/с, что на 2 порядка быстрее, чем в скалярных машинах. Примерами систем подобного типа является, например, процессоры фирм NEC и Hitachi.