- •Структура эвм
- •Структура машинного цикла
- •Структура и типы команд
- •3Х адресные команды
- •2Х адресные команды
- •1О адресные команды
- •Процессоры семейства pdp-11. Вычислительные системы параллельной обработки данных. Параллельная обработка как архитектурный способ повышения производительности.
- •Преимущества параллельной архитектуры:
- •Классификация систем параллельной обработки данных.
- •Классификация мультипроцессорных систем по способу организации основной памяти.
- •Мультипроцессорные системы с распределительной памятью
- •Топология из 4х процессорных блоков. Двумерный гиперкуб.
- •Способы организации внутренней памяти мультипроцессорных систем.
- •Топология внутренних связей многопроцессорных систем.
- •Сеть связи через общую шину.
- •Общая шина с арбитром.
- •Кольцевая структура.
- •Связи типа «звезда».
- •Улучшение возможностей связывания между процессорами.
- •Коммутаторы внутренних связей.
- •Однокаскадный коммутатор «Тасовка».
- •Многокаскадная коммутирующая сеть «Омега».
- •Состояние производства использования высокопроизводительных вычислительных систем.
- •Развитие архитектурных систем с общей разделяемой памятью.
- •Шина слежения за когерентностью данных.
- •Мультипроцессорная система Power Scale.
- •Архитектура вычислительных систем с распределенной разделяемой памятью.
- •Архитектура numa.
- •Развитие архитектуры мп для высокопроизводительных вычислительных систем.
- •Увеличение состава и числа функциональных устройств.
- •Интеграция функции.
- •Тенденция изменения архитектуры систем параллельной обработки на кристалле.
- •Вычислительные системы на кристалле.
Преимущества параллельной архитектуры:
-
Построение параллельных вычислительных систем – это единственный способ на сегодняшний день получить наивысшую производительность, поскольку несколько параллельно работающих процессоров работают в целом быстрее, чем 1 даже с наивысшей производительностью.
-
Отношение стоимости к производительности системы – функциональная зависимость между производительностью и стоимостью может быть выражена с помощью закона Троша:
V=1/T=k*c
V – производительность
Т – время решения задач
c – стоимость системы
k – некоторый переводной коэффициент, который зависит от архитектуры, элементной базы и метода решения задач.
При создании многопроцессорных систем имеются определенные трудности:
I.
-
Возможны взаимные блокировки вычислительных процессов.
-
Возможно невыполнение некоторых альтернатив.
-
Невозможность вычислительному процессу получить требуемый ресурс (голодание).
-
Несправедливость при распределении ресурсов.
II. Сложность в понимании и анализе вычислительных процессов.
III. Недостаточная разработка теоретических моделей для параллельного выполнения вычислительных процессов.
IV. Недостаточная разработанность методов параллельного программирования.
Существует 2 способа параллельной обработки данных:
-
Многоэлементная обработка – каждый вычислительный элемент Эi выполняет свою работу от начала до конца и осуществляет обработку соответственной порции данных. Если в системе работает n-элементов, то в идеальном случае среднее время выполнения такой работы хотелось бы иметь: tвып.ср. – Т/n
На самом деле это не так, поскольку существуют определённые накладные расходы на организацию работы такой системы.
Двх.
Э1
Э2
Эi
Эn
… …
-
Многофазная (многостадийная) обработка – процесс обработки данных разбивается в этом случае на несколько фаз или стадий обработки. Между фазами имеются буферы для хранения и промежуточного результата. Среднее время: tвып.=Т/n.
Ф1
Ф2
Фi
Фn
Двх. Двых.
… … …
Этот второй способ соответствует конвейерной обработке данных.
Отметим, что с другой стороны глубина параллельно выполняемых вычислений может быть разной. Могут выполняться параллельно программы – это большие единицы параллелелизма, а могут выполняться команды и даже микрооперации.
Классификация систем параллельной обработки данных.
Одна из наиболее распространенных классификаций . как поток данных так и поток инструкций может быть одиночным или множественным. На основании этого набора потоков данных и инструкций получаем 4 класса вычислительной архитектуры:
-
Одиночный поток команд и одиночный поток данных – SISD.
У
Память
-
Одиночный поток команд и множественный поток данных – SIMD.
У
Память
-
Множественный поток инструкций и одиночный поток данных – MISD.
У
У
У
Память
-
Множественный поток инструкций и множественный поток данных – MIMD.
У
У
У
Память