Добавил:
ivanov666
Опубликованный материал нарушает ваши авторские права? Сообщите нам.
Вуз:
Предмет:
Файл:Основы компьютерных наук. Ч.1. Учебное пособие
.pdf
единицу времени) шинная архитектура в чистом ее виде оказывается
недостаточно эффективной. Более распространена архитектура с
иерархией шин, где помимо магистральной шины имеется еще
несколько дополнительных шин. Они могут обеспечивать
непосредственную связь между устройствами с наиболее интенсивным
обменом, например между процессором и кэш-памятью.
Рис. 6. Структура распределенной вычислительной системы
2.3.2. Структуры вычислительных систем
Понятие «вычислительная система» предполагает наличие
множества процессоров или законченных вычислительных машин, при
объединении которых используется один из двух подходов.
В вычислительных системах с общей памятью (рис. 5) имеется
общая основная память, совместно используемая всеми процессорами
системы. Связь процессоров с памятью обеспечивается с помощью
коммуникационной сети (общей шины). Структура вычислительной
системы с общей памятью аналогична архитектуре с общей шиной и
имеет те же недостатки.
Альтернативный вариант организации – распределенная
система, где общая память вообще отсутствует, а каждый процессор
обладает собственной локальной памятью (рис. 6). Обмен
информацией между составляющими системы обеспечивается с
помощью коммуникационной сети посредством обмена сообщениями.
Подобное построение вычислительной системы снимает
ограничения, свойственные для общей шины, но приводит к
дополнительным издержкам на пересылку сообщений между
процессорами.
21
2.4. Перспективы совершенствования архитектуры
вычислительных машин и вычислительных систем
Совершенствование архитектуры вычислительных машин и
систем началось с момента появления первых вычислительных машин
и продолжается до сих пор. Каждое изменение в архитектуре
направлено на абсолютное повышение производительности или на
более эффективное решение задач определенного класса. Эволюцию
архитектур определяют самые различные факторы, главные из
которых показанынарис.7. Наиболее очевидные успехи в области
средств вычислительной техники все же связаны с технологическими
достижениями.
2.4.1.Тенденции развития больших интегральных схем
На современном уровне вычислительной техники подавляющее
большинство устройств вычислительной машины и вычислительной
системы реализуется на базе полупроводниковых технологий в виде
сверхбольших интегральных схем (СБИС). Каждое нововведение в
области архитектуры вычислительной машины и вычислительной
системы, как правило, связано с необходимостью усложнения схемы
процессора или его составляющих и требует размещения на кристалле
СБИС все большего числа логических или запоминающих элементов.
Задача может быть решена двумя путями: увеличением размеров
кристалла и уменьшением площади, занимаемой на кристалле
элементарным транзистором, с одновременным повышением
плотности упаковки таких транзисторов на кристалле.
Пока основные успехи в плане увеличения емкости СБИС
связаны с уменьшением размеров элементарных транзисторов и
плотности их размещения на кристалле.
Рис. 7. Факторы, определяющие развитие архитектуры
вычислительных систем
22
Современные технологии производства сверхбольших
интегральных микросхем позволяют разместить на одном кристалле
логические схемы всех компонентов процессора. В настоящее время
процессоры всех вычислительных машин реализуются в виде одной
или нескольких СБИС. Более того, во многих многопроцессорных
вычислительных системах используются СБИС, где на одном
кристалле располагаются сразу несколько процессоров.
Совершенствование процессорных СБИС ведется по двум
направлениям: увеличение количества логических элементов, которое
может быть размещено на кристалле, повышение быстродействия этих
логических элементов. Увеличение быстродействия ведет к
наращиванию производительности процессоров даже без изменения их
архитектуры, а в совокупности с повышением плотности упаковки
логических элементов открывает возможности для реализации ранее
недоступных архитектурных решений.
В целом, для процессорных СБИС можно сделать следующие
выводы:
– плотность упаковки логических схем процессорных СБИС
каждые два года будет возрастать вдвое;
– удвоение внутренней тактовой частоты процессорных СБИС
происходит в среднем каждые два года.
По мере повышения возможностей вычислительных средств
растут и «аппетиты» программных приложений относительно емкости
основной памяти. В цифрах тенденция возрастания требований к
емкости памяти выглядит так: увеличение в полтора раза каждые два
года. Основная память современных вычислительных машин и
вычислительных систем формируется из СБИС полупроводниковых
запоминающих устройств, главным образом динамических
оперативных запоминающих устройств. Естественные требования к
таким СБИС: высокие плотность упаковки запоминающих элементов и
быстродействие, низкая стоимость.
С быстродействием СБИС памяти дело обстоит хуже. Высокая
скорость процессоров уже давно находится в противоречии с
относительной медлительностью запоминающих устройств основной
памяти.
В плане снижения стоимости СБИС памяти перспективы весьма
обнадеживающие. В течение достаточно длительного времени
стоимость в пересчете на один бит снижается примерно на 25–40 % в
год.
23
2.4.2. Перспективные направления исследований в области
архитектуры вычислительных машин и систем
Основные направления исследований в области архитектуры
вычислительной машины и вычислительной системы можно условно
разделить на две группы: эволюционные и революционные. К первой
группе следует отнести исследования, целью которых является
совершенствование методов реализации уже достаточно известных
идей. Изыскания, условно названные революционными, направлены на
создание совершенно новых архитектур, принципиально отличных от
уже ставшей традиционной фон-неймановской архитектуры.
Большинство из исследований, относимых к эволюционным,
связано с совершенствованием архитектуры микропроцессоров. При
этом кардинально новых архитектурных подходов в микропроцессорах
сравнительно мало. Идеи, лежащие в основе современных
микропроцессоров, были выдвинуты много лет назад, но из-за
несовершенства технологии и высокой стоимости реализации нашли
применение только в больших универсальных вычислительных
машинах и суперЭВМ. Наиболее значимые из изменений в
архитектуре микропроцессоров связаны с повышением уровня
параллелизма на уровне команд (возможности одновременного
выполнения нескольких команд). Здесь в первую очередь следует
упомянуть конвейеризацию, суперскалярную обработку и архитектуру
с командными словами сверхбольшой длины. После успешного
переноса на микропроцессор глобальных архитектурных подходов
«больших» систем основные усилия исследователей теперь
направлены на частные архитектурные изменения. Примерами таких
эволюционных архитектурных изменений могут служить:
усовершенствованные методы предсказания переходов в конвейере
команд, повышение частоты успешных обращений к кэш-памяти за
счет усложненных способов буферизации и т.п.
Наблюдаемые нами достижения в области вычислительных
средств широкого применения пока обусловлены именно
«эволюционными» исследованиями. Однако уже сейчас очевидно, что,
оставаясь в рамках традиционных архитектур, мы довольно скоро
натолкнемся на технологические ограничения. Один из путей
преодоления технологического барьера лежит в области
нетрадиционных подходов. Исследования, проводимые в этом
направлении, по нашей классификации отнесены к «революционным».
Справедливость такого утверждения подтверждается первыми
образцами вычислительных систем с нетрадиционной архитектурой.
24
Оценивая перспективы эволюционного и революционного
сл
с
оп
v
сл
ном
1
э
ср
T
N
v
э
T
i
n
развития вычислительной техники, можно утверждать, что на
ближайшее время наибольшего прогресса можно ожидать на пути
использования идей параллелизма на всех его уровнях и создания
эффективной иерархии запоминающих устройств.
3. Оценка характеристик вычислительных машин
Использование конкретной вычислительной машины имеет
смысл, если ее показатели соответствуют показателям, определяемым
требованиями к реализации заданных алгоритмов. В качестве
основных характеристик вычислительной машины обычно
рассматриваются:
– емкость памяти;
– быстродействие и производительность;
– стоимость;
– надежность.
3.1. Быстродействие
Целесообразно рассматривать два вида быстродействия:
номинальное и среднее.
Номинальное быстродействие характеризует возможности
вычислительной машины при выполнении стандартной операции. В
качестве стандартной обычно выбирают короткую операцию
сложения. Если обозначить через
быстродействие определится из выражения:
время сложения, то номинальное
. (1)
Среднее быстродействие характеризует скорость вычислений
при выполнении эталонного алгоритма или некоторого класса
алгоритмов. Величина среднего быстродействия зависит как от
параметров вычислительной машины, так и от параметров алгоритма и
определяется соотношением:
, (2)
где
операций, содержащихся в эталонном алгоритме.
– время выполнения эталонного алгоритма; N– количество
Обозначим через
число операций i-го типа; l — количество
25
типов операций в алгоритме (
li ,1
i
i
li
iiэ
nT
1
.
1
l
i
ii
ср
n
N
v
.
1
1
l
i
i
i
ср
N
n
v
N
n
q
i
i
с
оп
q
v
l
i
ii
ср
1
1
i
,...,,
21
i21
,...,q,qq
ср
v
ном
v
ср
v
,
1
1 1
с
оп
q
V
mjl
i
ijij
n
ср
m
j
операции
-го типа.
Время выполнения эталонного алгоритма рассчитывается по
);
— время выполнения
формуле
Разделим числитель и знаменатель на N:
Обозначим частоту появления операции i-го типа через
и запишем окончательную формулу для расчета среднего
быстродействия:
В выражении (3) вектор
команд вычислительной машины, а вектор
частотным вектором операций, характеризует алгоритм.
Очевидно, что для эффективной реализации алгоритма
необходимо стремиться к увеличению
образом зависит от быстродействия элементной базы, то
от оптимальности выбора команд вычислительной машины.
Формула (3) позволяет определить среднее быстродействие
машины при реализации одного алгоритма. Рассмотрим более общий
случай, когда полный алгоритм состоит из нескольких частных,
периодически повторяемых алгоритмов. Среднее быстродействие при
решении полной задачи рассчитывается по формуле:
. Следовательно:
. (3)
характеризует систему
, называемый
. Если
главным
зависит
(4)
где
– количество частных алгоритмов;
– частота появления
26
операций
j
ji
q
i
j
N
j
T
j
),...,,...,(max
1max mj
j
TTTT
j
j
T
T
max
j
max
T
mj
jj
NN
1
max
.
max
N
N
jj
j
i
,...,,
21
j
jij2j1
,...,q,qq
m
,...,,
21
.
1
с
задач
Т
П
э
.
1
1 1
п
с
задач
qN
П
mjl
i
iijjj
операций
Обозначим через
-го частного алгоритма в полном алгоритме;
-го типа в j-м частном алгоритме.
и
количество операций и период
– частота
повторения
период повторения полного алгоритма;
включения
время
частного алгоритма в полном алгоритме можно определить из
выражения:
Для расчета по формулам (4), (5) необходимо знать параметры
вычислительной машины, представленные вектором
параметры каждого
параметры полного алгоритма – вектор
Производительность вычислительной машины оценивается
количеством эталонных алгоритмов, выполняемых в единицу времени:
Производительность при выполнении полного алгоритма
оценивается по формуле:
-го частного алгоритма;
– цикличность
-го частного алгоритма в полном алгоритме. Тогда за
в вычислительной машине будет выполнено
операций, а частоту появления операций j-го
(5)
-го частного алгоритма – вектор
.
(6)
–
,
и
показателем, чем среднее быстродействие, поскольку в явном виде
зависит от порядка прохождения задач через вычислительную
машину.
(7)
Производительность является более универсальным
27
3.2. Эффективность вычислительных машин
n
AAA ,...,,
21
1
A
),,...,3,2(
доп
niAA
ii
допi
A
1
A
P
.,max,
допдопупр
SSPPП
1
A
Вычислительную машину можно определить множеством
показателей, характеризующих отдельные ее свойства. Возникает
задача введения меры для оценки степени приспособленности
вычислительной машины к выполнению возложенных на нее
функций – меры эффективности.
Эффективность определяет степень соответствия
вычислительной машины своему назначению. Она измеряется либо
количеством затрат, необходимых для получения определенного
результата, либо результатом, полученным при определенных
затратах. Произвести сравнительный анализ эффективности
нескольких вычислительных машин, принять решение на
использование конкретной машины позволяет критерий
эффективности.
Критерий эффективности – это правило, служащее для
сравнительной оценки качества вариантов вычислительных машин.
Критерии эффективности строятся на основе частных показателей
эффективности. Способ связи между частными показателями
определяет вид критерия эффективности.
Возможны следующие способы построения критериев из
частных показателей.
3.2.1. Выделение главного показателя
Из совокупности частных показателей
один, например
, который принимается за главный. На остальные
выделяется
показатели накладываются ограничения:
где
качестве
надежности
— допустимое значение i-го показателя. Например, если в
выбирается производительность, а на показатели
и стоимости S накладываются ограничения, то
критерий эффективности вычислительной машины принимает вид:
(8)
3.2.2. Способ последовательных уступок
Все частные показатели нумеруются в порядке их важности:
наиболее существенным считается показатель
, а наименее
28
важным –
n
A
1
A
1
minA
1
A
11
min AA
2
min A
111
min AAA
2
A
22
min AA
3
minA
222111
min;min AAAAAA
n
Amin
.min
...
;min
;min
111
22
111
nnn
AAA
AAA
AAA
n
AAA ,...,,
21
i
A
12
1
12
, ,...,
max
, ,...,
n
m
A A A
K
B B B
min,
,...,,
,...,,
21
21
2
n
m
AAA
BBB
K
),...,2,1( niAi
),...,2,1( miBi
. Находится минимальное значение показателя
(если нужно найти максимум, то достаточно изменить знак
показателя). Затем делается «уступка» первому показателю
получается ограничение
На втором шаге отыскивается
.
при ограничении
, и
. После этого выбирается «уступка» для
. На третьем шаге отыскивается
ограничениях
последнем шаге ищут
и т.д. На
при ограничениях
при
Полученный на этом шаге вариант вычислительной машины и
значения ее показателей
считаются окончательными.
Недостатком данного способа (критерия) является неоднозначность
выбора
.
3.2.3. Отношение частных показателей
–
:
В этом случае критерий эффективности получают в виде:
или в виде:
где
увеличение численных значений, а
показатели, численные значения которых нужно уменьшить.
3.2.4. Аддитивная форма
Критерий эффективности имеет вид:
(9)
(10)
— частные показатели, для которых желательно
— частные
29
max,
1
5
ni
ii
AK
(11)
n
,...,,
21
niii1
1,10
max
1
6
ni
i
i
AK
i
maxmin7
i
i
AK
где
– положительные и отрицательные весовые
коэффициенты частных показателей. Положительные коэффициенты
ставятся при тех показателях, которые желательно максимизировать, а
отрицательные — при тех, которые желательно минимизировать.
Весовые коэффициенты могут быть определены методом
экспертных оценок. Обычно они удовлетворяют условиям:
.
Основной недостаток критерия заключается в возможности
взаимной компенсации частных показателей.
3.2.5. Мультипликативная форма
Критерий эффективности имеет вид:
, (12)
где, в частном случае, коэффициенты
полагают равными единице.
3.2.6. Максиминная форма
Критерий эффективности описывается выражением:
. (13)
Здесь реализована идея равномерного повышения уровня всех
показателей за счет максимального «подтягивания» наихудшего из
показателей (имеющего минимальное значение).
У максиминного критерия нет того недостатка, который присущ
мультипликативному и аддитивному критериям.
3.3. Нормализация частных показателей
Частные показатели качества обычно имеют различную
физическую природу и различные масштабы измерений, из-за чего их
простое сравнение становится практически невозможным. Поэтому
появляется задача приведения частных показателей к единому
масштабу измерений, то есть их нормализации.
Рассмотрим способы нормализации.
30
Соседние файлы в предмете [НЕСОРТИРОВАННОЕ]