154.Типы структур многопроцессорных вс. Параллельные эвм, классификация. Три архитектурных класса машин

Традиционная архитектура вычислителей (последовательных) может быть представлена в этом делении следующей структурой. Общая память данных \ команд оперирует с потоками данных и команд. Поток — это направленный перенос информации источник-приемник по шинам. Как данные, так и команды в произвольный временной интервал существуют независимо друг от друга и каждый в одном виде. Это последовательная структура, в которой данные связаны с одной конкретной командой. Если необходимы новые данные, формируется новая команда или повторяется.

О бщий поток команд \ множественный поток данных. Отображение этих потоков на структуру вычислителя можно представить в следующем виде.

Г лавное отличие этой структуры: множество пар процессор-память данных, работающих под управлением единой команды из памяти команд. Эта структура наиболее близка к термину параллельная обработка, поскольку в каждый момент времени множество операндов преобразуются под управлением одинаковых команд. Неким подобием этой структуры является секционированный арифметический блок, в котором одна микрокоманда поступает на все секции, а операнды различны, но это лишь частный случай. Реально операнды должны быть независимы. Такая структура иногда именуется матричной многопроцессорной системой, но матрица подразумевает наличие матрицы процессоров — регулярной структуры, в узлах которой находятся процессоры. Основное для данной структуры — необходимость и возможность распараллеливания, т.е. разработки таких алгоритмов, когда входные сигналы независимы и вместе с этим преобразуются по однотипным командам. Конечно, в реальных условиях некоторые процессоры пропускают ту или иную команду, но система эффективно работает, если таких пропусков немного. Параллельные системы с такой структурой применяют для обработки многомерной графики, сигналов от реальных датчиков, работающих в реальном времени.

Вторым вариантом распараллеливания является конвейеризация. В конвейере множество команд работает над одиночным потоком данных. Процессоры соединены в цепочку по шинам данных, при этом шины команд у каждого самостоятельные. В каждый момент времени выполняются разные команды в процессорах над одним потоком данных. Поток данных в этом случае — последовательность операндов несущих информацию о какой-то величине. При этом каждое значение операнда последовательно преобразуется согласно поступающим командам. Если в цепочке 5 процессоров, то преобразование выполняется за 5 тактов и результат на выходе формируется через время t=5t. Выигрыша в задержке здесь нет, но пока операнд находится в цепочке, синхронно с ним преобразуются еще 4 операнда в остальных процессорах, поэтому общая производительность повышается. Эти структуры применяют для преобразования в реальном времени, когда информация как бы задерживается в цепочке. Первый результат формируется через 5t, все последующие за t. В данных структурах общий алгоритм разбивается на составляющие части независимо одна от другой, поэтому сложностей в разбиении нет, и конвейерная структура может применяться значительно шире в параллельной обработке. Конвейерный подход к обработке информации распространяется не только на межпроцессорные связи, но и используется внутри процессора. Несколько АЛУ последовательно прообразуют входной сигнал, повышая тем самым производительность (RISC). Совмещение двух рассмотренных подходов: параллельной и конвейерной обработки выразилось в п рименении множественного потока команд и множественного потока данных.

Структура с множественным потоком команд и данных — чисто матричная, регулярная структура, где матрица процессоров в одном слое использует параллельную обработку, а последовательно по слоям конвейер. Это направление известно как однородные вычислительные системы. Применяются в сверхбыстродействующих специализированных системах работы с реальными сигналами. Уровень сложности подчеркивается тем, что в качестве устройства управления памятью команд применяют процессор типа СМ (СМ1420).