2.Методы повышения производительности традиционных эвм
В Кембридже в 1949 году компьютер EDSAC мог выполнить 100 арифметических операций в секунду. Время такта составляло 2 микросекунды. У одного из узлов современной суперЭВМ Hewlett-Packard V2600 время одного такта составляет 1,8 наносекунды. При этом пиковая производительность примерно 77 миллиардов арифметических операций. Получается, что при выигрыше в быстродействии в 1000 раз, увеличение производительности составило 700 000 000 раз. За счет чего? Ответ прост – за счет использования новых архитектур. Основной является параллельная обработка данных.
Но все не так просто. А какой тип процессоров выбрать, какую память надо взять? И это далеко не полный список вопросов. Чтобы разобраться во всем многообразии возможных решений рассмотрим возможные методы такого ускорения.
2.1. Распараллеливание расчетов
Самое простое предположение, что Р процессоров выполнят задачу в Р раз быстрее, чем один, срабатывает только в идеальном случае. Обычно, дела обстоят не так уж хорошо, что иллюстрирует закон Амдала:
, (2.1)
где S – ускорение работы программы на P процессорах; f – доля непараллельного кода в программе.
Эту формулу можно применять как для моделей с общей памятью, так и для модели передачи сообщений. Но для разных моделей понятие величина f представляет разные показатели. Для модели общей памяти эту долю образуют операторы, которые выполняются только в главной нити программы. В модели передачи сообщений непараллельная часть – это часть операторов, которые дублируются всеми процессорами. Напрямую, просто взглянув на код программы, оценить величину f практически невозможно. Это позволяет сделать только просчет на различном числе процессоров. Для наглядности можно привести следующую таблицу:
Таблица 2.1.
Ускорение работы программы в зависимости от доли непараллельного кода [3]
Число процессоров |
Доля последовательных вычислений % |
||||
50 |
25 |
10 |
5 |
2 |
|
Ускорение работы программы |
|||||
4 |
1.60 |
2.28 |
3.07 |
3.48 |
3.77 |
8 |
1.78 |
2.91 |
4.71 |
5.93 |
7.02 |
16 |
1.88 |
3.36 |
6.40 |
9.14 |
12.31 |
32 |
1.94 |
3.66 |
7.80 |
12.55 |
19.75 |
512 |
1.99 |
3.97 |
9.83 |
19.28 |
45.63 |
Как видно из таблицы, если доля последовательного кода составляет 2%, то более чем в 50 раз ускорить процесс нельзя. Но, чтобы получить такое ускорение, запускать программу на 1024 (и более) процессорах ни к чему. Приемлемым может оказаться выполнение задачи и на 32 процессорах. Закон Амдала всего лишь устанавливает максимальное число процессоров, на которых будет выполняться программа с заданной эффективностью, при указанной доле непараллельного кода. Причем, в этой формуле не учитываются потери производительности при обмене информацией между процессорами. Поэтому, в реальности ситуация будет еще хуже.
Не стоит думать, что распараллеливание – единственный метод увеличения скорости работы программы. Достаточно всего лишь оптимизировать код, и даже на однопроцессорной ЭВМ можно добиться существенного ускорения.