- •1.1. Развитие элементной базы вс.
- •1.2. Перспективы развития архитектур класса mpp (Massively Parallel Processor).
- •С хематический вид архитектуры с раздельной памятью
- •Линейная сеть процессоров
- •Повышение эффективности решения задач на линейной сети процессоров
- •Вычисление параллельного префикса
- •Использование гиперкуба для реализации параллельных алгоритмов.
- •Решение задачи быстрой сортировки на гиперкубе
- •2.1. Матричные вс с ассоциативной обработкой инф-ции на примере вс pepe.
- •2.2 Супер-эвм фирмы Cray Research.
- •1. Три типа различных регистров:
- •2. Параллельная обработка на нескольких уровнях.
- •3. Организация памяти.
- •2.3 Понятие метакомпьютинга. Способы организации метакомпьютера. Основные решаемые задачи. Примеры использования метакомпьютера для решения сложных задач.
- •3.1Транспьютеры. Практическое применение
- •3.2 Способы распределения задач по процессорам в мультипроцессорных вс.
- •3.3 Реализация фундаментальных вычислительных алгоритмов в линейной сети процессоров.
- •Линейная сеть процессоров
- •Повышение эффективности решения задач на линейной сети процессоров
- •Вычисление параллельного префикса
- •4.1 Вс на основе систолических и волновых матриц
- •Волновая матрица.
- •4.2 Возм-ые пути постр-ия высокопроизв-ых вс, отличных от фоннеймановского типа. Понятие семантического разрыва между стр-рой вс и реал-ой прогр-ой.
- •Концепция неограниченного параллелизма. Выявление микро- и макропараллелизма в алгоритмах.
- •5.1 Анализ производ-ти мультипроцессорных вс. Коэффициент ускорения вычислений. Проблемы достижимости линейного роста производительности.
- •5.2 Редукционная машина «Алиса». Пример выполнения фрагмента программы.
- •Параллельная редукция
- •6.1 Развитие новых методов вычислений Японская программа по развитию вычислительной техники:
- •Основной язык: Prolog
- •6.2 Показатели качества функционирования вс. Критерий Гроша. Критерий Минского. Двухпараметрический критерий. Проблемы достижения линейного роста производительности вс.
- •7.1 Достоинства и недостатки видов соединений вычислительных модулей в высокопроизводительных вс. Шина. Кольцо.
- •Линейная сеть процессоров
- •Повышение эффективности решения задач на линейной сети процессоров
- •7.3 Перспективы развития vpp (Vector Parallel Processor)
- •8.1 Достоинства и недостатки видов соединений вычислительных модулей в высокопроизводительных вс. Шина. Кольцо.
- •Одномерный путь передачи информации (отсутствует параллелизм передачи информации).
- •8.2 Особенности перехода к параллельным вычислениям. Проблемы организации параллельных вычислений.
- •9.1 Сравнительный анализ режимов и алгоритмов обработки информации в вс Сравнительные возможности двух методов организации параллельных вычислений: метод конвейеризации и метод параллелизма.
- •9.2 Принцип вычислений на основе управления потоком данных. Машины потоков данных (мпд). Архитектура. Достоинства и недостатки мпд.
- •Структура машины потоков данных. Данные хранятся в пакетах данных – в активных ячейках памяти. Ба – блок арифметический. Бл – блок логический. В активной памяти находятся пакеты, готовые к выполнению.
- •Функционирование машин потоков данных.
- •Организация сети передачи пакетов в мпд.
- •Достоинства мпд.
- •Недостатки мпд.
- •Обработка структур в мпд.
- •Структура мпд для обработки структур.
- •Структура устройства хранения и обработки.
- •9.3 Реализация фундаментальных вычислительных алгоритмов в матричной сети процессоров.
- •Решение задач линейной алгебры на матричной сети процессоров
- •10.1 Достоинства и недостатки видов соединений вычислительных модулей в высокопроизводительных вс. Шина. Кольцо.
- •Одномерный путь передачи информации (отсутствует параллелизм передачи информации).
- •10.2 Принцип вычислений на основе управления потоком данных. Машины потоков данных (мпд). Архитектура. Достоинства и недостатки мпд.
- •Данные хранятся в пакетах данных – в активных ячейках памяти. В активной памяти находятся пакеты, готовые к выполнению.
- •10.3 Принцип «разделяй и властвуй» и его использование для повышения эффективности выполнения вычислительных алгоритмов в сетях процессоров
- •11.1 Абстрактная архитектура вс. Основные модули и интерфейсы
- •Арифметический и командный конвейер
- •11.2 Особенности перехода к параллельным вычислениям. Проблемы организации параллельных вычислений.
- •11.3 Современные тесты для оценки производительности вс.
- •12.1 Диаграмма выполнения команды в машине фон Неймана. «Узкие места» при выполнении команды в последовательной вс. Методы устранения «узких» мест.
- •12.2 Редукционная g-машина. Пример выполнения фрагмента программы.
- •1. Три типа различных регистров:
- •2. Параллельная обработка на нескольких уровнях.
- •3. Организация памяти.
- •13.1 Арифметический и командный конвейер.
- •13.2 Организация тэговой памяти и оценка ее эффективности на примере мультипроцессорной вс Эльбрус.
- •Независимость программных средств от обрабатываемых данных. Программные средства реализованы только на логический уровень, поэтому:
- •Разработка высокопроизводительных систем класса мпд на основе ассоциативной памяти.
- •14.1. Способы выбора количества уровней совмещения (ступеней) в командном конвейере.
- •Тип решаемой задачи.
- •Стоимость организации вычислений.
- •14.2 Кластерные проекты (на примере мвс-1000 м). Коммуникационные технологии построения кластеров. Beowulf- кластеры. Beowulf- кластеры. The-hive.
- •14.3Теоретические модели параллельных систем. Ячеечные автоматы Неймана. Пространственная машина Унгера.
- •15.1 Достижения и перспективы развития вычислительной техники.
- •Японская программа по развитию вычислительной техники:
- •Задачи:
- •Существуют трансляторы с полуестетвенных языков
- •15.2 Способы распределения задач по процессорам в мультипроцессорных вс.
- •Организация супер-эвм с общей памятью (на примере hp Superdone). Архитектура ccNuma.
- •16.1 Классификационные схемы архитектур вс (по Флинну, по Энслоу). Достоинства и недостатки каждой из классификаций.
- •Многовходовые
- •Несимметричные(системы с неоднородными процессорами)
- •5.Вс с матричными (векторными) процессорами (Архитектура мрр)
- •16.2 Теоретические модели параллельных систем. Ячеечные автоматы Неймана. Пространственная машина Унгера
- •16.3Организация супер-эвм с общей памятью (на примере hp Superdone). Архитектура ccNuma.
- •17.1Достоинства и недостатки видов соединений вычислительных модулей в высокопроизводительных вс. Шина. Кольцо.
- •Одномерный путь передачи информации (отсутствует параллелизм передачи информации).
- •17.2 Вычислительные системы с векторной обработкой команд (структура). Диаграмма выполнения операций с векторной обработкой команд.
- •Вычисление параллельного префикса
- •63 Гусеничный алгоритм обработки элементов массива. Повышение эффективности решения задач на линейной сети процессоров
- •Вычисление параллельного префикса
- •65 Реализация фундаментальных вычислительных алгоритмов в матричной сети процессоров.
- •Решение задач линейной алгебры на матричной сети процессоров
- •Японская программа по развитию вычислительной техники:
- •Задачи:
- •Существуют трансляторы с полуестетвенных языков
- •2 Пути развития вычислительных систем (вс). Пять японских программ о развитии и внедрении средств вычислительной техники.
- •Использование гиперкуба для реализации параллельных алгоритмов.
- •Решение задачи быстрой сортировки на гиперкубе
- •Использование комбинаторов в редукционном вычислении
- •Процесс вычисления комбинаторного выражения
- •Реализация фундаментальных вычислительных алгоритмов в линейной сети процессоров.
- •Линейная сеть процессоров
- •Повышение эффективности решения задач на линейной сети процессоров
- •Вычисление параллельного префикса
- •20.1 Эволюция развития архитектур вс
- •20.2 Принципы векторизации последовательных программ. Критерии оценки векторной архитектуры.
- •2) Стартовое время конвейера.
- •Гусеничный алгоритм обработки элементов массива. Повышение эффективности решения задач на линейной сети процессоров
- •Вычисление параллельного префикса
- •Достоинства и недостатки видов соединений вычислительных модулей в высокопроизводительных вс. Шина. Кольцо.
- •Одномерный путь передачи информации (отсутствует параллелизм передачи информации).
- •21.2 Теоретические модели параллельных систем. Машина Холланда.
- •Решение задач линейной алгебры на систолических массивах.
- •22.2 Реализация принципа «сверхмультиобработки». Статический и динамический способ создания «общего кода».
- •22.3 СуперЭвм фирмы Fujitsu.
- •23.1 Сравнительные возможности двух методов организации параллельных вычислений: метод конвейеризации и метод параллелизма.
- •Факторы, влияющие на снижение производительности в системах с векторной обработкой команд
- •5. Зависимость по управлению
- •Основные технологии параллельного программирования.
- •62 Реализация фундаментальных вычислительных алгоритмов в линейной сети процессоров.
- •Линейная сеть процессоров
- •Повышение эффективности решения задач на линейной сети процессоров
- •Вычисление параллельного префикса
- •Вычислительные системы с векторной обработкой команд (структура). Диаграмма выполнения операций с векторной обработкой команд.
8.2 Особенности перехода к параллельным вычислениям. Проблемы организации параллельных вычислений.
В основе GRID технология. Она позволяет объединить вычислительные мощности существующих систем в единую систему таким образом, что бы общее время решения всех предполагаемых задач сводилось к минимуму.
GRID система – некоторый виртуальный компонент, с помощью которого можно создать параллельную ВС. Фундамент этой технологии: многоядерность и нмогопотоковость. Для реализации этой технологии необходимо строить новые архитектура.
Особенности перехода к параллельным вычислениям:
Параллельный доступ к ресурсам
Синхронизация процессов и потоков данных и команд
Поддержка когерентности КЭШ.
Необходима аппаратная и программная модернизация:
Разработка параллельных компиляторов. Система должна обнаруживать момент создания параллельных потоков.
Разработка параллельных программных отладчиков.
Разработка стандартов многоядерности.
Создание соответствующих библиотек и систем распараллеливания.
Разработка стандартов:
Использование концепции обмена сообщениями (MPI)
Использование разделения памяти (Open MP)
Поддержка параллельных вычислений на основе обмена сообщений в разделяемой памяти или совместной. (POSIX) Т.е. должна быть реализована концепция интеллектуального управления вычислениями.
Для реализации параллельных систем производительность д.б. 1012-1014 оп/с
Увеличение количества параллельных систем должно сократить разрыв между пиковой и реальной производительностью.
Проблемы:
1. Разработка параллельных компиляторов.
2. Отладчики программ
3. Специальные библиотеки и системы распараллеливания для многоядерных систем.
4. Выбор критериев оценки параллельных систем
5. Сохранение работоспособности при изменении внешней среды
6. Разработка стандартов.
7. Описание задач
8.3
Расширение ВС с распределенной памятью до кластерных архитектур.
Основная предпосылка появления кластеров – это появление дешевых микропроцессорных элементов на рынке коммуникационных средств и развитие сетевых технологий. Кластер – это совокупность компьютеров, объединенных в рамках некоторой сети для решения одной задачи.
Вычислительный узел может работать под управлением собственной ОС. При этом можно варьировать как количество узлов, так и их мощностью. Это в свою очередь способствует созданию неоднородных кластеров.
Примеры кластеров.
T he HIVE {NASA} – Highly-parallel integrated Virtual Environment.
МВС-1000М (Россия, разработан академиком Левиным)
Производительность – 1 терафлокс. Имеется 6 базовых блоков по 64 двухпроцессорных модуля, процессор – «Альфа».
В сего 768 процессоров. Все процессоры связаны между собой двумя сетями. Сеть Myrinet используется для обмена данными в процессе вычисления, FastEthernet используется ОС для выполнения сервисных функций.
Кэш 2-го уровня – 4Мбайта. Пропускная способность каналов – 110-170 Мбайт/сек.
Основные параметры, которыми характеризуются кластерные системы: стоимость, производительность, масштабируемость (возможность создавать различные системы).
Основные недостатки кластерных архитектур:
распределенная память, следовательно, задержки в пересылке сообщений определяются скоростью передачи данных,
задержка при начальной инициализации – латентность,
необходимость синхронизации вычислений при решении одной задачи на нескольких процессорах (системах),
необходимость максимальной загрузки модулей кластерных систем,
трудность определения оптимального режима работы системы при одновременном решении многих задач.