- •Понятия эвм и вс. Понятие архитектуры вс
- •Архитектура как набор взаимодействующих компонентов. Архитектура как интерфейс между уровнями физической системы
- •Теория эволюции компьютеров. Закон Мура. Дуализм в развитии техники Теория эволюции компьютеров
- •Дуализм в развитии техники
- •Механическая эра вычислений
- •Счетно-аналитические машины
- •Общее описание и анализ вычислительной машины eniac
- •Общее описание и анализ вычислительной машины edvac Анализ eniac
- •Принципы фон-Неймана. Поколения эвм
- •Многоуровневая компьютерная организация. Уровни для прикладных и системных программистов
- •Многоуровневая компьютерная организация
- •Архитектура системы команд
- •Cisc и risc архитектуры процессоров Архитектура системы команд
- •Cisc и risc архитектуры процессоров
- •Организация risc мп dec Alpha 21x64 Организация risc мп dec Alpha 21x64
- •Развитие архитектур современных мп. Расширение архитектуры x86 Развитие архитектур современных мп
- •Архитектура vliw
- •Архитектура epic
- •Технология ia-64
- •Предпосылки развития вс. Закон Гроша для вс
- •Модель вычислителя
- •Возможности совершенствования эвм
- •Модель коллектива вычислителей
- •Структура коллектива вычислителей
- •Алгоритм работы коллектива вычислителей
- •Принципы технической реализации модели коллектива вычислителей
- •Архитектурные свойства вс Архитектурные свойства вычислительных систем
- •Системы (языки) параллельного программирования Системы (языки) параллельного программирования
- •Параллельные модели программирования. Модель передачи сообщений. Реализация на основе mpi.
- •Параллельные модели программирования. Модель общей памяти. Реализация на основе OpenMp Системы (языки) параллельного программирования
- •1. По назначению (универсальные и специализированные)
- •2. По типу (многомашинные и многопроцессорные) (ниже)
- •3. По типу эвм или процессоров (однородные и неоднородные)
- •4. По степени территориальной разобщенности (сосредоточенные и распределенные)
- •6. По режиму работы вс (оперативные и неоперативные)
- •Многомашинные вс. Режимы работы. Отличия от многопроцессорных вс
- •Классификация Флинна архитектур
- •Основные классы вычислительных систем
- •Параллельные алгоритмы. Параллельная программа. Локальное и глобальное распараллеливание
- •Модель вычислений в виде графа "операции-операнды"
- •Показатели эффективности параллельных вычислений: ускорение, эффективность, масштабируемость
- •Оценка максимально достижимого параллелизма. Закон Амдала. Парадокс параллелизма
- •Многомашинные вс. Режимы работы. Отличия от многопроцессорных вс
- •Уровни комплексирования в вычислительных системах Многомашинные вс. Режимы работы. Отличия от многопроцессорных вс
- •Уровни комплексирования в вс
- •Алгоритмы маршрутизации. Методы передачи данных. Латентность и пропускная способность сети
- •Передача данных между двумя процессорами и широковещательная передача. Реализация точечных методов передачи и широковещательной рассылки в mpi
- •Сложные задачи. Масштабируемость параллельных вычислений. Функция изоэффективности
- •Системы с общей и распределенной памятью. Многоуровневая организация общей памяти
- •Память с чередованием адресов
- •Симметричные (smp) многопроцессорные вс. Архитектура типа uma, coma, numa
- •Мультипроцессор Sun Enterprise 10000
- •Мультипроцессоры numa
- •Векторные системы. Понятие вектора и размещение данных в памяти. Векторный процессор. Pvp-система
- •Структура векторного процессора Структуры типа "память-память" и "регистр-регистр". Ускорение вычислений в векторных системах
- •Вычислительная система star-100
- •Вычислительная система cray c-90
- •Матричные вычислительные системы. Обобщенная модель матричной вс. Интерфейсная вм. Контроллер массива процессоров
- •Вычислительная система illiac IV
- •Ассоциативная память. Ассоциативные вс Ассоциативная память
- •Систолические структуры Систолические структуры
- •Кластеры. Виды кластеров
- •Топологии кластеров. Кластер Beowulf
- •Топологии кластеров
- •Кластер Beowulf
- •Архитектура с массовой параллельной обработкой Системы с массовым параллелизмом (mpp-системы)
Топологии кластеров. Кластер Beowulf
Кластеры высокой доступности
Обозначаются аббревиатурой HA (англ. High Availability — высокая доступность). Создаются для обеспечения высокой доступности сервиса, предоставляемого кластером. Избыточное число узлов, входящих в кластер, гарантирует предоставление сервиса в случае отказа одного или нескольких серверов. Типичное число узлов — два, это минимальное количество, приводящее к повышению доступности. Создано множество программных решений для построения такого рода кластеров. В частности, для GNU/Linux, FreeBSD и Solaris существует проект бесплатного ПО Linux-HA.
Кластеры распределения нагрузки
Принцип их действия строится на распределении запросов через один или несколько входных узлов, которые перенаправляют их на обработку в остальные, вычислительные узлы. Первоначальная цель такого кластера — производительность, однако, в них часто используются также и методы, повышающие надежность. Подобные конструкции называются серверными фермами. Программное обеспечение (ПО) может быть как коммерческим (OpenVMS Cluster, Platform LSF HPC, Sun Grid Engine, Moab Cluster Suite, Maui Cluster Scheduler), так и бесплатным (Linux Virtual Server, Mosix).
Кластеры повышенной производительности
Обозначаются англ. аббревиатурой HPC (High performance cluster). Позволяют увеличить скорость расчетов, разбивая задание на параллельно выполняющиеся потоки. Используются в научных исследованиях. Одна из типичных конфигураций — набор серверов с установленной на них операционной системой Linux, такую схему принято называть кластером Beowulf. Для HPC создается специальное ПО, способное эффективно распределять задачу между узлами.
Эффективные связи между серверами в кластере позволяют им поддерживать связь и оперативно обмениваться данными, поэтому такие кластеры хорошо приспособлены для выполнения процессов, использующих общие данные.
Системы распределенных вычислений (grid)
Такие системы не принято считать кластерами, но их принципы в значительной степени сходны с кластерной технологией. Их также называют grid-системами. Главное отличие — низкая доступность каждого узла, то есть невозможность гарантировать его работу в заданный момент времени (узлы подключаются и отключаются в процессе работы), поэтому задача должна быть разбита на ряд независимых друг от друга процессов. Такая система, в отличие от кластеров, не похожа на единый компьютер, а служит упрощенным средством распределения вычислений. Нестабильность конфигурации, в таком случае, компенсируется большим числом узлов.
Самые производительные
В настоящее время в списке Top 500 самых высокопроизводительных систем кластеры составляют более 80% (417 позиций). На второй позиции списка
Вычислительные машины (системы) в кластере взаимодействуют в соответствии с одним их двух транспортных протоколов. Первый из них, протокол TCP (Transmission Control Protocol), оперирует потоками байтов, гарантируя надежность доставки сообщения. Второй — UDP (UserDatagramProtocol) пытается посылать пакеты данных без гарантии их доставки, В последнее время применяют специальные протоколы, которые работают намного лучше. Так, возглавляемый компанией Intelконсорциум (Microsoft, Compaqи др.) предложил новый протокол для внутрикластерных коммуникаций, который называется VirtualInterfaceArchitecture (VIA) и претендует на роль стандарта.
При обмене информацией используются два программных метода: передачи сообщений и распределенной совместно используемой памяти. Первый опирается на явную передачу информационных сообщений между узлами кластера. В альтернативном варианте также происходит пересылка сообщений, но движение данных между узлами кластера скрыто от программиста.
Кластеры обеспечивают высокий уровень доступности — в них отсутствуют единая операционная система и совместно используемая память, то есть нет проблемы когерентности кэшей. Кроме того, специальное программное обеспечение в каждом узле постоянно контролирует работоспособность всех остальных узлов. Если сигнал от некоторого узла не поступает, то такой узел считается вышедшим из строя; ему не дается возможность выполнять ввод/вывод, его диски и другие ресурсы (включая сетевые адреса) переназначаются другим узлам, а выполнявшиеся им программы перезапускаются в других узлах.
Кластеры хорошо масштабируются в плане производительности при добавлении узлов. В кластере может выполняться несколько отдельных приложений, но для масштабирования отдельного приложения требуется, чтобы его части согласовывали свою работу путем обмена сообщениями. Нельзя, однако, не учитывать, что взаимодействия между узлами кластера занимают гораздо больше времени, чем в традиционных ВС.