1.2 Способы повышения скорости обработки

Повышение скорости работы вычислительной системы достигается на всех уровнях организации вычислительного процесса: математического, алгоритмического, программного, языкового и аппаратного. Однако общие принципы достижения максимальных показателей носят системный характер и могут присутствовать на каждом из уровней.

Существенная роль в улучшении динамических характеристик ВС принадлежит основному средству обработки информации – процессору. Производительность одиночного процессора – его пропускная способность, постоянно возрастает за счет архитектурных и технологических усовершенствований. Архитектурные усовершенствования увеличивают объем работы, выполненный в командный цикл, технологические усовершенствования уменьшают время командного цикла.

Фундаментальная архитектура битово-параллельных однокристальных микропроцессоров с середины 1970-ых годов прошла существенные количественные и качественные изменения: увеличение разрядности, совершенствование системы команд, режимов работы, принципов адресации. Повышение степени интеграции обеспечило возможность построения на одном кристалле мультипроцессоров, системных контроллеров памяти и шин, многоядерных и многоузловых структур, работающих на тактовой частоте кристалла. Нормировано время выполнения команд в процессоре до одного – двух тактов генератора синхросигналов. Улучшение производительности процессоров означает не только уменьшение времени командного цикла. В них реализованы принципы загрузки компонентов процессора за счет одновременной обработки потоков команд, целых и действительных чисел и VLIW - команд. Расширены возможности реализации мультипроцессорных конфигураций, ориентированных на проектирование суперкомпьютеров.

Технологическое размещение компонентов процессора с разрешающей способностью 90 – 60 нано метров уменьшило время командного цикла до 0,25 нс.

Согласно закону Мура, производительность процессоров удваивается каждые полтора года и эта тенденция сохраняется на протяжении нескольких десятков лет. Однако такой темп не удовлетворяет желаемым требованиям

на фоне постоянного роста массового выпуска компьютеров с улучшенными характеристиками.

Многоэлементная обработка. Данный способ повышения скорости обработки еще называется узкопараллельным, или просто параллельным.

Если суммарный объем работ W вычислительной системы равномерно распределить между некоторым множеством М независимых исполнителей, и каждый исполнитель полностью выполнит свою часть работ, то весь объем работ будет выполнен в М раз быстрее и, следовательно, производительность вычислительной системы возрастет в М раз.

Максимальная производительность i-го исполнителя P_si:

(1.6)

где w_si – максимальный объем вычислений, который может выполнить i - ый исполнитель за время решения Т_р.

(1.7)

здесь Р – производительность ВС , необходимая для выполнения всего объема вычислений W за время решения Т_р.

(1.8)

где М – наименьшее число исполнителей с производительностью w_si , способных выполнить объем вычислений W за решения Т_р.

Подставляя (1.8) в (1.6) и выражая (1.7), получим

откуда

(1.9)

т.е. производительность системы возрастет в М раз.

Современные компьютеры высокой производительности показывают параллелизм на самых разных уровнях организации обработки данных. Например, многопроцессорная обработка - метод, используемый, чтобы достигнуть параллелизма на задании или уровне программы вычислительной системы, в то время как предвыборка машинной команды - метод достижения параллелизма в микропроцессоре на уровне межмашинной команды. Последний вид параллелизма, как и многие другие подобные, невидимы для пользователя и являются следствием эволюционного совершенствования микропроцессоров. Поэтому в терминологическом плане не корректно называть назвать каждый современный компьютер параллельным компьютером. В дальнейшем при изложении материала будем придерживаться следующего определения параллельной обработки.

Параллельная обработка - обработка информации, которая подчеркивает параллельную манипуляцию элементами команд программы или данных, принадлежащих одному или более процессам, решая единственную проблему. Параллельный компьютер - компьютер множеством процессоров, способный к параллельной обработке.

Многостадийная, или конвейерная обработка.

Академик С.А. Лебедев в 1956 г. предложил повышать производительность, используя принцип совмещения во времени отдельных операций (стадий) рабочего цикла процессора, и реализовал этот принцип в ЭВМ М-20 в форме параллельного выполнения во времени операции в АЛУ и выборки из памяти следующей команды [3].

При конвейерной обработке весь объем работ разделен на множество шагов, названных сегментами, или стадиями. Пусть весь объем работ, как показано на рисунке 2, состоит из К сегментов.

Рисунок 1.2 – Структура конвейерной обработки

В представленной схеме каждый i – ый сегмент содержит свой вид и объем работы, время выполнения которого T_i. Если эти сегменты выполняются последовательно во времени, то, суммируя обозначенные на рисунке продолжительности T_i, получаем время решения:

Т_посл = Т₁ + Т₂ + Т₃ + … + Т_К (1.10)

и общая производительность выполнения всего объема работы будет равна:

(1.11)

Скорость выполнения всего объема работ может быть увеличена, если для выполнения каждого сегмента выделить отдельный аппаратурный блок и соединить эти блоки в обрабатывающую линию (конвейер вычислений) так, чтобы результат вычислений в данном блоке некоторого сегмента передавался для реализации очередного сегмента на следующий блок и т. д. (см. рисунок 1.2).

Если программа управления вычислительным процессом синхронизирует работу системы так, что для выполнения любого сегмента выделено одно и то же время T_t, то разбиение всего объема работ на сегменты и расчет T_t производится согласно условиям:

T_t = max {T_i}, i = 1,…, K; (1.12)

T_i + T_i+1 > T_t, i = 1,…, K, (1.13)

причем в силу цикличности вычислительного процесса в последнем неравенстве T_K+1 = T₁. При невыполнении второго условия для каких-либо смежных сегментов, их следует объединить в один сегмент либо наиболее продолжительный по времени сегмент разбить на несколько сегментов. В этом случае T_t заново рассчитывается и вновь проверяется условие (1.13).

На рисунке 1.3 показана временная диаграмма выполнения заданий на 3-уровневом синхронном конвейере. Одинаковыми символами помечены разные сегменты каждого задания.

После того, как все позиции конвейера окажутся заполненными, параллельно во времени обрабатывается столько заданий, сколько в конвейере обрабатывающих блоков.

Номинальная производительность такого конвейера при его полной загрузке:

(1.14)

На основании изложенного будем полагать: конвейерный компьютер – компьютер с множеством процессоров, способных к многостадийной совмещенной обработке.

Псевдопараллельная, согласованная во времени обработка (concurrent). Это – такой вид обработки, когда некоторое множество программ выполняется на одном и том же устройстве и время выдачи всех решений данного множества равняется постоянной времени системы Тс (1.3). Инерционность системы, ее разрешающая способность во времени, не в состоянии разделить одно поступившее решение от другого и все они воспринимаются системой, как выполненные одновременно в один и тот же момент времени, то есть параллельно.

Псевдопараллельная обработка, как способ повышения производительности вычислительной системы, широко применяется практически на всех этапах подготовки и реализации вычислительных процессов.

В однопроцессорных вычислительных системах псевдопараллельная обработка используется при организации мультипрограммных, многопользовательских режимов работы и др.

В многопроцессорных вычислительных системах псевдопараллельная обработка является инструментом распараллеливания задач, не имеющих явного параллелизма, а также средством выравнивания вычислительной сложности в гранулах, или сегментах параллельных процессов либо оптимизации времени синхронизации вычислительной системы (1.12), (1.13) и др.