Презентации лекций в одном файле
.pdf
ТРАНЗИСТОРЫ 
ИНТЕГРАЛЬНЫЕ СХЕМЫ
•ВС становится более надежной и дешевой
•Повышается производительность процессоров
•Растет сложность и количество решаемых задач
IBM – 360-40
ИС 
БИС, СБИС
Резкое возрастание интеграции и снижение стоимости микросхем
Массовость, общедоступность
Первоначально персональные компьютеры предназначались для использования одним пользователем в однопрограммном режиме, что повлекло за собой деградацию архитектуры этих ЭВМ и их ОС (например пропала необходимость защиты файлов памяти, планирования заданий)
В середине 80-х развитие сетей компьютеров => развитие сетевых и распределенных ОС
Параллельные вычисления и системы искусственного интеллекта
В то время как предыдущие поколения совершенствовались за счёт увеличения количества элементов на единицу площади (миниатюризации), компьютеры пятого поколения должны были для достижения сверхпроизводительности интегрировать огромное количество процессоров.
Компьютеры Cray стали классикой в области векторно-конвейерных суперкомпьютеров.
Первые сверхвысокопроизводительные векторные компьютеры: Cray-1 (1976 год), ILLIAC-IV, STAR-100, ASC.
МВС15000
Маренострум
Специализированные вычислители
Архитектура системы максимально «адаптирована» к решаемым задачам
Процессоры с Массовым Параллелизмом (MPP)
Симметричная Многопроцессорность (SMP)
Кэш-Когерентные системы с Неоднородным Доступом к Памяти (CC-NUMA)
Кластеры
Распределенные системы – Grids/P2P
Большая параллельная система обработки с shared-nothing архитектурой
Состоит из нескольких сотен узлов соединенных высокоскоростной сетью
Каждый узел имеет собственную оперативную память и один или более процессоров
Выполняет отдельную копию OS
2-64 процессора сегодня
Shared-everything архитектура
Все процессоры совместно используют все глобальные доступные ресурсы
Единственная копия OS выполняется на этих системах
масштабируемая многопроцессорная система имеющая кэш-
когерентную архитектуру с неоднородным доступом к памяти
каждый процессор имеет глобальное представление всей памяти
совокупность рабочих станций/PCs, которые связаны высокоскоростной
сетью
работают как интегрированная совокупность ресурсов
с точки зрения ОС, представляет собой ЕДИНЫЙ вычислитель
рассматриваются обычные сети независимых компьютеров
представляется как множество вычислительных систем; каждый узел
выполняет свою собственную OS
отдельные узлы могут быть комбинациями MPPs, SMPs, кластеров и отдельных компьютеров
Параметр |
MPP |
SMP |
Кластер |
Распределенные |
|
/CC-NUMA |
|||||
|
|
|
|
||
Число узлов |
100 - 1000 |
10 - 100 |
16 - 1000 |
Любое |
|
Класс узлов |
высокий |
средний |
средний |
любой |
|
Связь узлов |
MPI/Shared |
Shared memory |
MPI |
MPI/TCP-IP |
|
variables |
/Shared Files |
||||
|
|
|
|||
Задача |
Одна |
Одна |
Множество |
Множество |
|
связанных |
независимых |
||||
|
|
|
|||
Поддержка SSI |
Частично |
Всегда в SMP |
Желательно |
Нет |
|
ОС узлов |
N micro-kernel |
1 – SMP /N*OS |
N*OS |
N*OS |
|
NUMA |
|||||
|
|
|
|
||
Адресное |
Множество |
одно |
Множество |
Множество |
|
пространство |
/одно |
/одно |
|||
|
|
||||
Защита узлов |
Не нужна |
Не нужна |
Требуется, если |
Требуется |
|
внешний доступ |
|||||
|
|
|
|
||
Владелец |
Один |
Один |
Несколько |
Много |
SISD = Single Instruction Single Data = одиночный поток команд и одиночный поток данных.
MISD = Multiple Instruction Single Data = множественный поток команд и одиночный поток данных.
SIMD = Single Instruction Multiple Data = одиночный поток команд и множественный поток данных
MIMD = Multiple Instruction Multiple Data = множественный поток команд и множественный поток данных
