23.1 Сравнительные возможности двух методов организации параллельных вычислений: метод конвейеризации и метод параллелизма.

Параметры	Параллельные системы	Конвейер
1. Производительность	№ задач за t секунд. Если число задач кратно числу процессоров -> max производительность	1 результат за t/n n – число фаз
2. Основной период синхронизации	Время выполнения первой операции или первой функции	Время выполнения первой фазы для первой ступени конвейера
3. Типичная архитектура по классификации Флина	ОКМД, МКМД	МКОД, ОКОД
4. Предпочтительная структура задач	Матричные и векторные задачи с длинами векторов, пропорциональными числу процессоров	Векторные задачи с произвольной длиной векторов
5. Типичная организация памяти	Многократно расслоенная память	Многопортовая память
6. Факторы, ограничивающие производительность	Высокая стоимость, структура задач (число процессоров должно быть ~ числу модулей)	Элементная база (быстродействие одной ступени), скорость доступа к памяти
7. Надежность	Надежные, так как обеспечивают дублирование блоков при выполнении задач	Трудно обеспечить надежность
8. Базовая структура	Независимое исполнение задач на отдельных блоках структуры с базовой конфигурацией	Разбиение функции на множество подфункций

Наиболее эффективной является система, объединяющая эти два принципа обработки информации в единую систему – комбинированная система.

Параллельные: системы с массовым параллелизмом – суперскалярные структуры (“супер” – много блоков).

23.2

Факторы, влияющие на снижение производительности в системах с векторной обработкой команд

Факторы снижения производительности при организации векторной обработки:

Скалярная обработка:

Производительность векторного процессора зависит от числа векторных операций, которые выполняются на этом процессоре. Чем больше векторных операций, тем выше производительность процессора. Формула для вычисления коэффициента снижения производительности:

П_max – максимально возможная пропускная способность, которая достижима на данном векторном процессоре. П – текущее значение пропускной способности. f – доля скалярных операций от общего числа операций.

П

r=50

r=20

r=10

d

40

30

20

10

_v – производительность, которая достижима в данном векторном процессоре при использовании векторных операций, П_s – то же для скалярных.

П ри увеличении f производительность снижается.

Эффективность работы векторного процессора зависит не только от типа решаемых задач, но и от алгоритмов, которые используются для решения этих задач.

2. Стартовое время конвейера определяет время подготовки и перенастройки конвейера для решения задач.

0.2 0.4 0.6 0.8 1 f

- время выполнения одной операции.

S – стартовое время конвейера,

l – суммарное время настройки элементов на каждой ступени,

n – число ступеней,

 - время выполнения одной ступени.

- асимптотическая производительность конвейера.

- длина вектора, при которой достигается половина максимальной производительности.

Коэффициент ускорения вычислений при уменьшении доли скалярных операций в конвейере:

Чем меньше S, тем больше коэффициент ускорения.

3. Необходимость буферизации

Т.к. длительность фазы выполнения команды различна, необходимо между этими фазами ставить буферные регистры, что приводит к увеличению накладных расходов и, следовательно, стоимости. Чтобы уменьшить этот фактор используют следующий прием: число буферов выбирается равным количеству операторов цикла, в этом случае происходит минимизация обращений к памяти.

4. Зависимость по данным – ситуация, при которой результат выполнения текущей операции зависит от предыдущего шага.

1.

2. Z=Y+C

A,B,C,Y – векторы, Y – скалярное произведение двух векторов, Z – сумма двух векторов.

Ч тобы избежать этого недостатка можно использовать операционные цепочки.

C:=A*B

Z:=Y*C – невозможно выполнить

С_i=A*B – невозможно выполнить

D_i=E_i+C_n-1

Чтобы уменьшить влияние зависимости по данным необходимо:

1. уменьшить количество зависимости

2. применять разнообразные операционные цепочки

3. разрабатывать эффективные механизмы выявления таких зависимостей.