12.4.. Параллельные архитектуры.
Архитектура фон Неймана обладает тем недостатком, что она последовательная. Какой бы огромный массив данных ни требовалось обработать, каждый его байт должен будет пройти через центральный процессор, даже если над всеми байтами требуется провести одну и ту же операцию. Этот эффект называется узким горлышком фон Неймана.
Для преодоления этого недостатка предлагались и предлагаются архитектуры процессоров, которые называются параллельными. Параллельные процессоры используются как в обычных, например, персональных ЭВМ, так и прежде всего в супер-ЭВМ.
Революцию в компьютерных архитектурах произвел принцип параллельной обработки данных, воплощающий идею одновременного (параллельного) выполнения нескольких действий. Параллельная обработка данных имеет две разновидности: конвейерность и собственно параллельность.
Параллельная обработка. Если некое устройство выполняет одну операцию за единицу времени, то тысячу операций оно выполнит за тысячу единиц. Аналогично система из N устройств ту же работу выполнит за 1000/N единиц времени. Однако это идеальное ускорение удается получить лишь в очень специальных ситуациях, когда подзадачи полностью независимы (например, задачи перебора, взламывание паролей). Поэтому существует понятие пиковой (в нашем случае 1000/N) и реальной производительности систем.
Конвейерная обработка. Что необходимо для сложения двух вещественных чисел, представленных в форме с плавающей запятой? Целое множество мелких операций таких, как сравнение порядков, выравнивание порядков, сложение мантисс, нормализация и т.п. Процессоры первых компьютеров выполняли все эти “микрооперации” для каждой пары аргументов последовательно одна за другой до тех пор, пока не доходили до окончательного результата, и лишь после этого переходили к обработке следующей пары слагаемых.
Идея конвейерной обработки заключается в выделении отдельных этапов выполнения общей операции, причем каждый этап, выполнив свою работу, передавал бы результат следующему, одновременно принимая новую порцию входных данных. Получаем очевидный выигрыш в скорости обработки за счет совмещения прежде разнесенных во времени операций.
По-видимому, самой ранней и наиболее известной является классификация архитектур вычислительных систем, предложенная в 1966 году М. Флинном. Классификация базируется на понятии потока, под которым понимается последовательность элементов, команд или данных, обрабатываемая процессором. На основе числа потоков команд и потоков данных Флинн выделяет четыре класса архитектур: SISD, MISD, SIMD, MIMD.
Возможными вариантами параллельной архитектуры могут служить:
SISD (single instruction stream / single data stream) — один поток команд, один поток данных. К этому классу относятся, прежде всего, классические последовательные машины, или иначе, машины Фон-Неймановского типа.
SIMD (single instruction stream / multiple data stream) ‒ один поток команд, много потоков данных; В архитектурах подобного рода сохраняется один поток команд, включающий, в отличие от предыдущего класса, векторные команды. Это позволяет выполнять одну арифметическую операцию сразу над многими данными – элементами вектора. Способ выполнения векторных операций не оговаривается, поэтому обработка элементов вектора может производиться либо процессорной матрицей (Рис.12.4), либо с помощью конвейера.
Рис. 12.4.
MISD – много потоков команд, один поток данных. Определение подразумевает наличие в архитектуре многих процессоров, обрабатывающих один и тот же поток данных (Рис. 12.5).
Рис. 12.5.
MIMD – много потоков команд, много потоков данных. Этот класс предполагает, что в вычислительной системе есть несколько устройств обработки команд, объединенных в единый комплекс и работающих каждое со своим потоком команд и данных (возможен вариант Рис. 12. 4).
Предложенная схема классификации вплоть до настоящего времени является самой применяемой при начальной характеристике того или иного компьютера. Если говорится, что компьютер принадлежит классу SIMD или MIMD, то сразу становится понятным базовый принцип его работы, и в некоторых случаях этого бывает достаточно.