Сопроцессоры. Мультипроцессорные вычислительные системы. Матричные и конвейерные вычислительные системы. 2

Вычислительные сети. Локальные и глобальные вычислительные сети. Оборудование. Протоколы обмена. 3

Железо 4

Суперкомпью́тер 4

Сети 5

Что такое сеть 5

Преимущества предоставления доступа к информации через сеть 6

Классификация 6

По территориальной распространенности 6

По типу функционального взаимодействия 7

По типу сетевой топологии 7

По типу среды передачи 8

По функциональному назначению 8

По скорости передач 8

По сетевым операционным системам 8

Требования к сети 8

Аппаратное обеспечение сети 8

Сетевые адаптеры 8

Разъемы сетевых адаптеров 9

Сетевые кабели 9

Витая пара 9

Звездообразная топология 9

Концентраторы для Ethernet 9

Как работают концентраторы 10

Сетевая модель OSI 10

Протокол ТСР/IР 11

Модель протокола TCP/IP 12

Уровень сетевого интерфейса 12

Уровень Internet 12

Транспортный уровень 13

Уровень приложения 14

Протокол IPX 14

Протокол NetBEUI 14

Сопроцессоры. Мультипроцессорные вычислительные системы. Матричные и конвейерные вычислительные системы.

С момента появления первых ВМ идет непрерывная борьба за повышение мощности компьютеров. Причем не только за счет улучшения технологии производства «железа» (лампы –транзисторы БИСы, закон Мура), но и за счет оптимизации архитектуры, собственно процесса выч-й и т.д.

Рассмотрим некоторые решения в этой области.

Скалярный процессор — это простейший класс микропроцессоров. ^[1] Скалярный процессор обрабатывает один элемент данных за одну инструкцию (SISD, Single Instruction Single Data), типичными элементами данных могут быть целые или числа с плавающей запятой. В векторных процессорах (SIMD, Single Instruction Multiple Data), в отличие от скалярных, одна инструкция работает с несколькими элементами данных.

Векторный процессор — это процессор, в котором операндами некоторых команд могут выступать упорядоченные массивы данных — векторы. Отличается от скалярных процессоров, которые могут работать только с одним операндом в единицу времени. Абсолютное большинство процессоров являются скалярными или близкими к ним. Векторные процессоры были распространены в сфере научных вычислений, где они являлись основой большинства суперкомпьютеров начиная с 1980-х до 1990-х. Но резкое увеличение производительности и активная разработка новых процессоров привели к вытеснению векторных процессоров со сферы повседневных процессоров.

В большинстве современных микропроцессоров имеются векторные расширения (см. SSE), кроме того современные видеокарты и физические ускорители можно рассматривать как векторные сопроцессоры.

Сопроцессор — специализированный процессор, расширяющий возможности центрального процессора компьютерной системы, но оформленный как отдельный функциональный модуль. Физически сопроцессор может быть отдельной микросхемой или может быть встроен в центральный процессор (как это делается в случае математического сопроцессора в процессорах для ПК начиная с Intel 486DX).

Различают следующие виды сопроцессоров:

• математические сопроцессоры общего назначения, обычно ускоряющие вычисления с плавающей запятой,

• сопроцессоры ввода-вывода (южный и северный мосты), разгружающие центральный процессор от контроля за операциями ввода-вывода или расширяющие стандартное адресное пространство процессора,

• сопроцессоры для выполнения каких-либо узкоспециализированных вычислений. Звуковой процессор - специализированные микросхемы для генерации звука. Они могут использоваться для воспроизведения звуковых эффектов и синтезированной музыки. Графический процессор — отдельное устройство персонального компьютера или игровой приставки, выполняющее графический рендеринг (процесс получения/«вычисления» изображения). Современные графические процессоры очень эффективно обрабатывают и отображают компьютерную графику, благодаря специализированной конвейерной архитектуре они намного эффективнее в обработке графической информации, чем типичный центральный процессор. Вероятностный процессор - оперирует вероятностями на аппаратном уровне. Математический аппарат основан на теореме Байеса. позволяет эффективно реализовать приближенные вычисления, основанные на нечеткой логике или нейронных сетях. Может использоваться в системах распознавания образов. Например, в биометрии, для диагностики заболеваний, в различных системах мониторинга, в системах технического зрения, системах распознавания голоса, фильтрации спама, фишинга, определении кредитоспособности заемщиков и многих других задачах

Конвейерная архитектура (pipelining) была введена в центральный процессор с целью повышения быстродействия. Обычно для выполнения каждой команды требуется осуществить некоторое количество однотипных операций, например: выборка команды из ОЗУ, дешифровка команды, адресация операнда в ОЗУ, выборка операнда из ОЗУ, выполнение команды, запись результата в ОЗУ. Каждую из этих операций сопоставляют одной ступени конвейера. Например, конвейер микропроцессора с архитектурой MIPS-I содержит четыре стадии:

• получение и декодирование инструкции,

• адресация и выборка операнда из ОЗУ,

• выполнение арифметических операций,

• сохранение результата операции.

После освобождения k-й ступени конвейера она сразу приступает к работе над следующей командой. Если предположить, что каждая ступень конвейера тратит единицу времени на свою работу, то выполнение команды на конвейере длиной в n ступеней займёт n единиц времени, однако в самом оптимистичном случае результат выполнения каждой следующей команды будет получаться через каждую единицу времени.

Действительно, при отсутствии конвейера выполнение команды займёт n единиц времени (так как для выполнения команды по-прежнему необходимо выполнять выборку, дешифровку и т. д.), и для исполнения m команд понадобится единиц времени; при использовании конвейера (в самом оптимистичном случае) для выполнения m команд понадобится всего лишь n + m единиц времени.

Многопроцессорность (Мультипроцессорность, Многопроцессорная обработка, англ. Multiprocessing) — использование пары или большего количества физических процессоров в одной компьютерной системе. Термин также относится к способности системы поддержать больше чем один процессор и/или способность распределить задачи между ними. Существует много вариантов данного понятия, и определение многопроцессорности может меняться в зависимости от контекста, главным образом в зависимости от того, как определены процессоры (много ядер в одном кристалле, множество чипов в одном корпусе, множество корпусов в одном системном модуле, и т. д.). Основные различия здесь в способе связи между процессорами и возможности совместного использования кеш-памяти.

Способ связи между ядрами:

• разделяемая шина

• сеть (Mesh) на каналах точка-точка

• сеть с коммутатором

• общая кеш-память

Параллельные вычисления — такой способ организации компьютерных вычислений, при котором программы разрабатываются как набор взаимодействующих вычислительных процессов, работающих параллельно (одновременно). Термин охватывает совокупность вопросов параллелизма в программировании, а также создание эффективно действующих аппаратных реализаций. Теория параллельных вычислений составляет раздел прикладной теории алгоритмов.

Существуют различные способы реализации параллельных вычислений. Например, каждый вычислительный процесс может быть реализован в виде процесса операционной системы, либо же вычислительные процессы могут представлять собой набор потоков выполнения внутри одного процесса ОС. Параллельные программы могут физически исполняться либо последовательно на единственном процессоре — перемежая по очереди шаги выполнения каждого вычислительного процесса, либо параллельно — выделяя каждому вычислительному процессу один или несколько процессоров (находящихся рядом или распределённых в компьютерную сеть).

Основная сложность при проектировании параллельных программ — обеспечить правильную последовательность взаимодействий между различными вычислительными процессами, а также координацию ресурсов, разделяемых между процессами.