1.3 Параллелизм уровня команд

Причина: обработка нескольких команд или частей одной команды может быть совмещена во времени (в любой момент времени вычислительная система реализует более одной вычислительной операции).

Принцип, определяющий параллелизм команд - совмещение вычислительных операций.

Возможная реализация:

• Возможность выполнения разных операций на нескольких арифметико-логических устройствах (АЛУ) вычислительных систем (параллелизм операций).

• Конвейеризация – последовательное соединение вычислительных блоков, позволяющее совмещать выполнение фаз операций.

2 Эффективность функционирования параллельных вычислительных систем

Введение в состав вычислительной сети n процессов (увеличение числа ПЭ) - увеличение в n раз производительности вычислительной системы (линейная зависимость).

Причины невозможности достижения максимальной производительности:

1. Невозможность полного распараллеливания задач (в программе существует строго последовательная часть);

2. Невозможность равномерной загрузки процессорных элементов. Невозможен запуск задач на свободных ПЭ по причине неготовности данных для них.

Производительность ВС характеризуется ускорением ее работы, зависит от числа процессоров n и доли «последовательных операторов» f:

S = g (n, f) (1)

S = T_s / T_p, (2)

где n – число процессов;

f – доля «последовательных операторов»;

T_s – время выполнения одной задачи (однопроцессорная вычислительная система);

T_p – параллельная вычислительная система.

1. Закон Амдала

Условия (исходные предпосылки):

1. Объем вычислений при переходе к параллельным ВС остается неизменным.

2. Программный код разбивается на две части последовательный и параллельный.

3. Через f обозначается доля операторов от общего числа операторов в программе, которые должны выполняться строго последовательно.

4. Через (1-f) обозначается доля операторов в распараллеленной части программы.

Графическая реализация постановки задачи (з-н Амдала) представлена на рис.2.1.

Рисунок 2.1 – Графическая реализация постановки задачи

(з-н Амдала)

Т_p=fT_s + (1-f)T_s / n (3)

S= T_s / Т_p = f T_s n/ (1-f) T_s=n/1+(n-1)f (4)

Вид зависимости ускорения S от числа процессоров при разных значениях f представлен на рис. 2.2.

Рисунок 2.2 -Вид зависимости ускорения S

от числа процессоров при разных значениях f

Таким образом, увеличение числа процессорных элементов не обуславливает рост производительности вычислительных систем, то есть производительность остается постоянной.

2.2 Закон Густафсона

Предпосылки:

1. Отрицание предпосылки о неизменности размера вычислительных задач при переходе к многопроцессорной вычислительной системе.

2. Увеличение мощности вычислительной системы обуславливает выполнение большего объема, при этом дополнительные вычисления выполняются в распараллеленной части (разностная аппроксимация процессов).

Таким образом, оставаясь неизменной, последовательная часть уменьшает свою долю в общей программе.

Графическая реализация постановки задачи (з-н Густафсона) представлена на рис.2.3.

Рисунок 2.3 – Графическая реализация постановки задачи

(з-н Густафсона)

1. Первоначальный размер части кода, который мог бы выполняться параллельно;

2. Увеличен объем вычислительной задачи при переходе к параллельной вычислительной системе.

Таким образом, объем параллельных вычислений увеличивается при росте числа процессоров в системе (линейно). Тогда ускорение вычисления может быть определено: S=T_s/T_p=n+(1-n)*f.