
- •Питання:
- •Області застосування і задачі паралельної обробки
- •5. Рівні розпаралелювання
- •Рівень процедур
- •6. Паралельні операції
- •7. Основні принципи паралелізму (розпаралелення)
- •8. Класифікація структур паралельної обробки
- •Тема №2 “Методи оцінки продуктивності паралельних алгоритмів і систем” Питання:
- •2. Фактори, що необхідно враховувати при оцінці продуктивності
- •3. Методи оцінки продуктивності паралельних систем
- •4. Характеристики продуктивності паралельних алгоритмів.
- •Масштабність (Scaleup)
- •Визначення для варіантів програми, що мають різну величину
- •5. Порівняння mimd і simd структур за продуктивністю
- •Висновки
- •2. Прості мережі Петрі
- •3. Розширені мережі Петрі
- •4. Приклади реалізації мереж Петрі
- •Тема 4: Розробка паралельного алгоритму
- •1. Паралелізм даних
- •2. Паралелізм задач
- •3. Етапи розробки паралельного алгоритму
- •1. Паралелізм даних
- •2. Паралелізм задач
- •3. Етапи розробки паралельного алгоритму
- •Тема №5: Структури зв’язку між процесорами
- •2. Шинні мережі
- •3. Мережі з комутаторами
- •4. Структури, що забезпечують зв'язок типу "пункт-пункт"
- •5. Методи комутацій
- •Питання:
- •2. Масивно - паралельні системи (mpp)
- •Симетричні мультипроцесорні системи (smp)
- •Системи з неоднорідним доступом до пам'яті (numa)
- •Паралельні векторні системи (pvp)
- •Кластерні системи
- •Тема №7: Схеми паралельних алгоритмів задач. Питання:
- •1. Схеми алгоритмів задач
- •2. Алгоритми перемноження матриці на матрицю і їх реалізація на структурах типу: кільцева, 2d (решітка), 3d (куб)
- •Схеми алгоритмів задач
- •2. Алгоритми перемноження матриці на матрицю і їх реалізація на структурах типу: кільцева, 2d (решітка), 3d (куб)
- •7. Збір результатів у с
- •2.Scatter b координати 3. Broadcast підматриць a
- •4. Broadcast 5. Обчислення підматриць b добутків (підматриць в c)
- •6. Збір результатів в c
- •2. Scatter b 3. Broadcast підматриць з а
- •4. Broadcast підматриць з у 5. Обчислення добутків підматриць у с)
- •6. Reduce (підсумовування)добутків 7. Gather c (збір результатів)
- •Тема №8: Мови паралельного програмування Питання:
- •2. Класифікація мов і систем паралельного програмування
- •3. Особливості організації паралельної програми
- •4. Технології паралельного програмування Message Passing Interface (mpi)
- •5. Операції обміну повідомленнями
- •Висновки
- •Література
- •Додатки Додаток а
- •Додаток б концепції паралельної обробки Співпрограми
- •Fork (розгалуження, виникнення паралельних процесів) I Join (об’єднання)
- •Процеси
- •Дистанційний виклик
- •Неявна паралельність
- •Проблеми асинхронної паралельності
- •Несумісні дані
- •Втрачена модифікація даних
- •Блокування
- •Балансування завантаження
- •Проблеми синхронної паралельності
- •Індексовані векторні операції
- •Відображення віртуальних процесорів на фізичні процесори
- •Зменшення пропускної спроможності під час підключення периферійної апаратури
- •Ширина частотної смуги комутаційних мереж.
- •Робота в режимі багатьох користувачів і толерантність до помилок.
- •Організація паралельних обчислень Навчальний посібник
- •Розподілені обчислення
- •[Ред.]Список проектів розподілених обрахунків
- •[Ред.]Список українських проектів розподілених обчислень
- •[Ред.]Біологія та медицина
- •[Ред.]Математика та криптографія
- •[Ред.]Природничі науки
- •[Ред.]пз для організації розподілених обчислень
- •[Ред.]Дивіться також
- •[Ред.]Ресурси інтернету
- •Паралельні та розподілені обчислення
- •[Ред.]Симетрична багатопроцесорність
- •[Ред.]Розподілені обчислення
- •[Ред.]Кластерні обчислення
- •[Ред.]Масово паралельні обчислення
- •[Ред.]Обчислення Ґрід
- •[Ред.]Спеціальні паралельні комп'ютери
- •[Ред.]Посилання
- •Основні етапи проектування паралельних та розподілених алгоритмів
- •8.1. Декомпозиція
- •8.2. Зв'язок
- •8.3. Синхронізація
[Ред.]Симетрична багатопроцесорність
Детальніше: Симетрична багатопроцесорність
Симетричний мультипроцесор (SMP) це комп'ютерна система з багатьма ідентичними процесорами, що поділяють пам'ять, та з'єднуються через шину.[24] Шинна суперечка (en:Bus contention перешкоджає маштабуванню шинних архітектур. В результаті, SMP зазвичай не містить більше 32-x процесорів.[25] «Через малий розмір процесорів, та значне зменшення вимог до пропускної здатності шини, що досягається завдяки великим кешам, такі симетричні багатопроцесорні системи є дуже рентабельними за умови, що існує достатня кількість пропускної здатності у пам'яті».[24]
[Ред.]Розподілені обчислення
Детальніше: Розподілені обчислення
Розподілений комп'ютер (також відомий як мультипроцесор з розподіленою пам'яттю) це комп'ютерна система з розподіленою пам'яттю, у якій обчислювальні елементи з'єднані мережею. Розподілені комп'ютери чудово маштабуються.
[Ред.]Кластерні обчислення
Детальніше: Комп'ютерний кластер
Кластер Beowulf
Кластер — це група слабо зв'язаних комп'ютерів, що тісно співпрацюють, так що в певною мірою, вони можуть розглядатись як один комп'ютер.[26] Кластери складаються з багатьох окремих машин, з'єднаних мережею. І хоча машини в кластері не мають бути симетричними, якщо вони не є, то це ускладнюєбалансування навантаження. Найпоширенішим типом кластера є кластер Beowulf, який є кластером, реалізованим на багатьох ідентичних фабричних комп'ютерів з'єданих в локальну мережу TCP/IPEthernet].[27] Вперше технологію Beowulf розробили Томас Стерлінг та Дональд Беккер. Більшість суперкомп'ютерів зі списку TOP500 є кластерами.[28]
[Ред.]Масово паралельні обчислення
Детальніше: Масово паралельні обчислення
Масивно паралельний процесор (MPP) це один комп'ютер з багатьма процесорами з'єднаними в мережу. MPP мають багато спільного з кластерами, та MPP мають спеціалізовані з'єднувальні мережі (тоді як кластери використовують стороннє обладнання для мережі). MPP також в основному більші ніж кластери, зазвичай мають «набагато більше ніж 100 процесорів».[29] В MPP, «кожен процесор має свою власну пам'ять та копію операційної системи з програмами. Кожна підсистема спілкується з іншою через високошвидкісне з'єднання.»[30]
Шафка Blue Gene/L, що має рейтинг четвертого найшвидшого суперкомп'ютера в світі, згідно з рейтингомTOP500 11/2008. Blue Gene/L масивно паралельний процесор.
Blue Gene/L, має рейтинг четвертого найшвидшого суперкомп'ютера в світі, згідно з рейтингом TOP50011/2008. Blue Gene/L масивно паралельний процесор.
[Ред.]Обчислення Ґрід
Детальніше: Ґрід мережі
Обчислення Ґрід — найбільш розподілена форма паралельних обчислень. Вона використовує для розв'язання задачі комп'ютери зв'язані мережею Інтернет. Через низьку швидкість передачі даних, та надзвичайно високий час доступу до даних в Інтернет, ґрід обчислення проводять тільки дляпроголомшливо паралельних задач. Створена багато застосувань ґрід системам, найвідомішими з яких є SETI@home та Folding@Home[31]
Більшість програм ґрід обчислень використовують проміжне програмне забезпечення, що слугує інтерфейсом між операційною системою, та програмою, та керує ресурсами мережі, і стандартизує інтерфейс. Найпоширенішим програмним забезпеченням цього типу є Berkeley Open Infrastructure for Network Computing (BOINC). Часто програми ґрід обчислень користуються «запасними циклами», виконуючи обчислення під час простою системи. Тому їхні реалізації під виглядом екранних заставок доволі поширені.