OEVMiS_ekz_shpory

2. Понятие архитектуры компьютерной системы (КС)

Специфическое свойство архитектуры КС – возможность выделения в ней различных уровней абстракции.

Понятие архитектура определяется путѐм распределения функций реализуемых системой по еѐ уровням и путѐм определения границ между этими уровнями.

1)Арх-ура системы– определяет какие функции по обработке данных выполняются системой, а какие возлагаются на внешнее окружение.

Сис-ма взаимодействует с внешним окружением через 2 набора интерфей-

сов: -языки (программирования, упр-я заданиями и т.д.); -системные программы (программы-утилиты, прогр. редактирования и т.д.).

2), 3), 4) – разграничивают определѐнные уровни внутри ПО –– архитектура ПО

2)определяет языки программирования, которые можно использовать.

3)уровень упр-я логическими ресурсами КС (упр-е базой данных, файлами)

4)уровень упр-я физич. ресурсами (ф-ции упр-я внешней и осн. памятью и др. аппаратн. средствами)

5)отражает основную линию разгранич-я сис-мы (между ПО и аппаратн. Ср-ми). Позвол. представить физич. структуру сис-мы абстрактно, независимо от спосо-

ба реализации, т.е. определяет структурную организацию сис-мы.

7)определяет какие функции выполняет ЦП, реализующий программу, а какие

процессоры вв/выв.

9)определяет разграничения функций между процессорами вв/выв и КВУ

10)разграничивает ф-ции, реализуемые контроллерами и самими внешними устр-ми

(терминалами, модемами, устр-ми внешней памяти и др.) 7), 9), 10) – архитектура физического вв/выв.

8)опред-ет интерфейс м-ду процес-ом и осн. памятью – арх-ра физич.(осн.) памяти

6)представляет собой интерфейс микропрограмм внутри каждого процессора –

арх-ра процессора или микроарх-ра.

Архитектура КС – абстрактное представление аппаратных средств КС с точки зрения программиста, разрабатывающего программы на машинно-ориентированном языке. Определяет принципы организации аппаратных средств КС.

Архитектура (в узком смысле) – архитектура набора команд.

Арх-ра (в широком смысле) – охватывает пон-е организации сис-мы, включающее такие высокоуровневые аспекты сис-мы как состав устр-в, подсис-ма памяти, организация ввода/вывода и т.п. В этом смысле под архитектурой понимается структурная организация компьютерной системы в виде совокупности функциональных модулей и определенных связей между ними. Архитектура процессора – его программистская модель.

Микроархитектура – внутренняя реализация программистской модели.

4. Архитектурные принципы фон Неймана

Машина с архитектурой фон Неймана имеет характеристики:

1)Наличие единого вычислительного устройства, включающего АЛУ, память и устройство управления.

2)Единственная последовательно адресуемая память – программа и данные хранятся в одной памяти, кот является линейной и одномерной (имеет вид вектора слов).

3)Отсутствует явное различие между командами и данными, их идентифицируют неявным способом при выполнении операций (напр. Операнды, с кот. имеет дело команда, опред-ся как данные)

4)Назначение данных не является их неотъемлемой составной частью, т.е. определяется логикой программы. (напр., нет никаких средств, позволяющих явно отличить набор бит, представляющих число с плавающей точкой, от набора бит, являющихся строкой символов).

5)Низкий уровень машинного языка, команды которого осуществляют простые операции над элементарными операндами. Это связано с относительной примитивностью организации памяти.

6)Централизованное последовательное управление.

Однако фон Неймановская архитектура не удовлетворяет требованиям, которые выдвигают операции выполняемых программ, написанных на языках высокого уровня.

Характеристики языков высокого уровня (ВУ) (в отличии от архитектуры по фон Нейману):

a)Память состоит из набора дискретно именуемых переменных. Отсутствует принцип размещения одной переменной рядом с другой.

b)Языки ВУ оперируют многомерными данными (различные структуры, массивы данных)

c)Языкам ВУ присуще резкое разграничение между данными и командами.

d)Назначение данных является внутренней частью самих данных (различие типов данных). Данные определяют операции выполняемые над ними.

Итак, архитектурные принципы фон Неймана не согласуются с принципами языков программирования высокого уровня, след. машина фон Неймана является плохим средством для выполнения программ, напис. На языках высокого уровня по след. причинам:

1)Большой расход программных средств (согласование возможностей языка со структурой памяти по фон Нейману)

2)Вычислительная машина по фон Нейману слишком универ-

сальная

3)Машина фон Неймана имеет низкий уровень машинных ко-

манд

Еще один недостаток фон Неймановской арх-ры - она является последовательной.

5. Формы параллелизма. Параллелизм. Типы зависимостей операций по данным. Информационный граф. Ярусно-параллельная форма.

Параллелизм – возможность одновременно выполнять несколько операций обработки или служебных операций.

Одновременное выполнение операций возможно, если они логически независимы (по данным и управлению).

Описание зависимости операций по данным определяет параллелизм метода решения задачи.

Программные объекты А и В являются независимыми и могут выполняться ||, если : (In B ∩ Out A)U(In A ∩ Out B)U(Out A ∩ Out B)=Ǿ

где In – набор вх. переменных; Out набор вых. переменных.

-Если усл-е нарушается в первом терме, то прямая зависимость (In B ∩ Out A≠Ǿ). Напр., A: R=R1+R2; B: Z=R+C. А и В не могут вып-ся ||, т.к. рез-т А явл-ся операндом для В.

-Если во втором - обратная зависимость (In A ∩ Out B≠Ǿ) Напр: A: R=R1+R2; B:

Однако ИГ в своей первоначальной форме не подходит для выявления параллелизма, присущего конкретной задаче. Более определенной формой представления параллелизма является ярусно-параллельная форма (ЯПФ). В ЯПФ алгоритм вычислений представляется в виде ярусов, причем в нулевой ярус входят операции, не зависящие друг от друга, в первый ярус – операции, зависящие только от нулевого яруса, в i-й ярус входят операции, зависящие от (i-1)-го яруса и, возможно, других верхних ярусов.

Выделяют следующие основные формы параллелизма:

1)естественный или векторный параллелизм – эл-ты вектора могут обраб-ся па-

раллельно, т.е. векторная операция осущ-ся одновременно над всеми эл-ми вектора.

2)параллелизм независимых ветвей – в алгоритме реш-я задачи выделяют независимые части – ветви, кот. могут вып-ся параллельно.

3)параллелизм смежных операций или скалярный параллелизм - это параллелизм очень коротких ветвей (десятки команд), он соответствует параллелизму операций внутри тела цикла или отдельного выражения.

6. 1. Классификация вычислительных машин и систем. Классификация Флинна. Классификация Шора. Остальные виды классификации компьютерных систем.

КЛАССИФИКАЦИЯ КОМПЬЮТЕРНЫХ СИСТЕМ ПО ОБЛАСТЯМ ПРИМЕНЕНИЯ:

-пк и рабочие станции – ПК ориентированы на широкий круг непрофессиональных пользователей; рабочие станции – настольные системы высокой производительности.

-X-терминалы - представляют собой бездисковые рабочие станции, их работа зависит от главной (host) системы, к которой они подключены посредством сети.

-серверы - В распределенной модели «клиент-сервер» часть работы выполняет сервер, а часть пользовательские компьютеры, при этом сервер владеет некоторым ресурсом, которого нет вообще или в достаточном объеме у пользовательских компьютеров.

-мейнфреймы - наиболее мощные (не считая суперкомпьютеров) вычислительными системами общего назначения, обеспечивающими непрерывный круглосуточный режим эксплуатации.

-суперЭВМ - Компьютеры, характеризуемые наибольшими среди других типов ЭВМ и ВС значениями производительности и цены.

-кластерные архитектуры Термин «кластеризация» в компьютерной технике как реализация объединения машин, представляющегося единым целым для операционной системы, системного программного обеспечения, прикладных программ и пользователей.

Классификация по взаимосвязи команд и обраб. данных, отражает форму параллелизма си-

стемы – КЛАССИФИКАЦИЯ ФЛИННА

Основные пон-я классификации: «поток команд» и «поток данных». Поток – последовательность элементов, команд или данных, обрабатываемая процессором. Поток команд - последовательность команд одной программы. Поток данных – последовательность данных, обрабатываемых одной программой. На основе числа потоков команд и потоков данных выделяют четыре класса ар-

хитектур: SISD,MISD,SIMD,MIMD.

SISD (single instruction stream / single data stream)

– традиционная фон-неймановская модель ВМ, в которых только один поток команд, все команды обрабатываются последовательно друг за другом и каждая команда инициирует одну операцию с одним потоком данных.

SIMD (single instruction stream / multiple data stream) - одиночный поток команд и множественный поток данных. В архитектурах подобного рода сохраняется один поток команд, включающий векторные команды. Это позволяет выполнять одну арифметическую операцию сразу над многими данными - элементами вектора.

MISD (multiple instruction stream / single data stream) - множественный поток команд и одиночный поток данных. Обязательно наличие в архитектуре многих процессоров, обрабатывающих один и тот же поток данных.

MIMD (multiple instruction stream / multiple data stream) - множественный поток команд и множественный поток данных. Этот класс предполагает, что ВС есть несколько устройств обработки команд, объединенных в единый комплекс и работающих каждое со своим потоком команд и данных.

6.2.

КЛАССИФИКАЦИЯ ШОРА – клас-ция комп. сис-м по структурной орг-ции

но доступ иной - последовательная обработка битовых слоев при параллельной обработке множества слов. Структура машины II лежит в основе ассоциативных КС, такие КС имеют не одно АЛУ, а множество сравнительно простых устройств поразрядной обработки.

III=I+II: имеет два АЛУ - горизонтальное и вертикальное, и модифицированную память данных, которая обеспечивает доступ как к словам, так и к битовым слоям.

IV состоит из множества процессорных элементов (АЛУ <==> память данных). Единственное устройство управления выдает команду за командой сразу всем процессорным элементам.

V получим если ввести непосредственные линейные связи между соседними процессорными элементами машины IV. Любой процессорный элемент теперь может обращаться к данным как в своей памяти, так и в памяти непосредственных соседей.

Машина VI - матрица с функциональной памятью, представляет собой обход, предусматривающий распределение логики процессора по всему запоминающему устройству.

Классификация КС: По организации памяти: -Принстонская (совмещенная);-Гарвардская. По составу и сложности команд:- SISC – полный набор команд; -RISC – сокращенный набор команд; - VLIW – сверхдлинные команды. По месту хранения операнда: -Аккамуляторная; -Регистровая; -

Стековая; -С выделенным доступом к памяти. По соотношению уровня языков программирования и уровня команд: -Специализированные; -Системы языков высокого уровня; -Универсальные. По способу организации выполнения программ: -Системы с логическим программным управлением (управляемые контроллеры). Выполнение программ инициир с помощью детальных послед. управляющей инфо (послед. выборка). -С управлением потока данных. Выполнение операции осущ. по мере готовности участв. в них данных.-С редукционно-программным управлением (управляемые запросами на обработку) стимул. начала операции – потребность в ее выполнении. По способу вза-

имодействия прикладных программ к аппаратному интерфейсу:-Системы с процессорно-

ориентированной архитектурой; -Системы с ARI ориентированной архитектурой; -Системы с машинной архитектурой высокого уровня.

7. Типы структур вычислительных машин и систем. Структуры вычислительных машин. Структуры вычислительных систем.

Структуры вычислительных машин:

1)с непосредственными связями (классическая фон-неймовская ВМ)

2)на основе шины (магистральная шина – единственный тракт для потоков команд)

Структуры вычислительных систем:

1) системы с общей памятью: общая ОП для всех МП; связь обеспечивается с помощью коммуникационной сети (в простейшем случае – общая шина)

2) распределенная система: общая память отсутствует, каждый МП обладает своей локальной памятью (ЛП); обмен информацией обеспечивается с помощью коммуникационной сети с помощью обмена сообщениями

8. Основные показатели вычислительных машин.

В качестве основных показателей ВМ обычно рассматривают:

1)емкость памяти

2)быстродействие

3)производительность

4)стоимость

5)надѐжность

Быстродействие:

1)номинальное

2)среднее

Номинальное быстродействие – характеризует возможности ВМ при выполнении стандартной операции (операция сложения).

; - время сложения.

Среднее быстродействие – характеризует скорость вычислений при выполнении эталонного алгоритма или класса алгоритмов.

( ); N – кол-во операций, содержащихся в эталонном алгоритме,

Tэ – время выполнения эталонного алгоритма; ∑ ,

– число операций i-го типа; l – количство типов операций в алгоритме; - время выполнения операции i-го типа.

Окончательная формула для расчѐта среднего быстродействия:

го типа в j-м частном алгоритме.

отталкивается от быстродействия элементной базы, сильно зависит от выбора команд ВМ. Из этого следует,что необходимо стремиться к увеличению

Производительность ВМ оценивается количеством эталонных алгоритмов, выполняемых в единицу времени.

; Производительность выполнения полного алгоритма:

явном виде зависит от порядка прохождения задач через ВМ.

9. Характеристики эффективности вычислительных систем. Закон Амдала

Если: О(n) – общее число операций, выполнен. на n-процессорной системе. Т(n) – время выполнения О(n) на n-процессорной системе в виде числа квантов времени. О(1)=Т(1), n=1; T(n)<O(n), n 2.

Характеристики эффективности вычислительных систем

1) ускорение (speedup) Отношение времени, требуемого для выполнения наилучшего из алгоритмов на 1 МП и времени вычисления на n МП. S(n) ≤ n.

2)Эффективность E(n) – ускор-е на один процессор

3)избыточность R(n) - Отражает степень соответствия между аппаратным и программным параметрами. 1 ≤ R(n) ≤ n.

4)Коэффициент полезного использования U(n)

Обычно выполняются соотношения: 1/n≤E(n)≤U(n)≤1, 1≤R(n)≤1/E(n) ≤n.

Собственное ускорение – определяется путем реализации алгоритма на одном процессоре. Если ускорение достигнутое на n МП, то – алгоритм показывает линейное ускорение.

Если ускорение >n => суперлинейное ускорение.

Факторы, ограничивающие ускорение:1)программные издержки 2)дисбаланс загрузки МП 3)коммуникационные издержки

5)Качество выполнения программы Q(n)- характеристика, объединяющая ускорение,

эффективность и избыточность.

Закон Амдала.

Джин Амдал в 1967 году, предложил формулу, отражающую зависимость ускорения вычислений, достигаемого на многопроцессорной ВС, от числа процессоров и соотношения между последовательной и параллельной частями программы. Ускорение S - это отношение времени, затрачиваемого на проведение вычислений на однопроцессорной ВС ко времени

решения той же задачи на параллельной n-процессорной системе:

Проблема рассматривалась Амдалом в следующей постановке. Объем решаемой задачи с изменением числа процессоров, участвующих в ее решении, остается неизменным. Доля операций, которые должны выполняться последовательно одним из процессоров, - f, где

. Отсюда доля, приходящаяся на распараллеливаемую часть программы, составит 1-f. Крайние случаи соответствуют полностью параллельным (f=0) и полностью последовательным(f=1) программам. С учетом временных затрат( ), формула Амдала имеет вид:

При безграничном увеличении числа процессоров имеем:

Это означает, что если в программе 25% последовательных операций( f=0,25), то сколько бы процессоров не использовалось, ускорение работы программы более чем в 4 раза никак не получить. Полученное выражение служит аргументом против вычислительных систем с очень большим числом процессоров.