§1.10. Структура многопроцессорной вс с индивидуальной памятью и её характеристики
На рис. 1.22. представлен вариант структуры многопроцессорной ВС с индивидуальной памятью.
Рис. 1.22
Для многопроцессорных ВС с индивидуальной памятью приходящий запрос поступает в очередь только к тому процессору, в памяти которого находится необходимая для обработки этого запроса программа. Поэтому модель в данном случае отображается без учета внешних устройств в виде совокупности одноканальных СМО. (рис. 1.23).
Рис. 1.23
Характеристики в данном случае необходимо рассматривать для каждого процессора отдельно.
Загрузка процессора
; 
.
Среднее время пребывания заявки в очереди. Для расчёта используются те же формулы, что и для многопроцессорной системы с общей памятью, но при N =1.
; 
; 
.
Среднее время пребывания заявки в одноканальной системе
.
Средняя длина очереди
Количество заявок в системе (которые находятся в очереди и на обслуживании)
.
Усреднённый однородный входной поток в системе
.
Среднее по системе время ожидания в очереди
.
Среднее время пребывания заявки в системе
.
Лекция 11
§1.11. Достоинства и недостатки аналитических методов исследования вс Достоинства:
- простота модели и малые затраты машинного времени; в сети (модельной) в определенной мере отражается конфигурация реальной системы;
- на основе конфигурации формулируются аналитические расчетные соотношения;
- возможно отражение многопроцессорной и многозадачной работы;
- учитываются задержки в обслуживании;
- отражаются очереди.
Недостатки:
- входной поток рассматривается как простейший (учитывается стационарность, ординарность, отсутствие последействия), хотя в реальности, например, канал может быть заблокирован и т.п.;
- ограничение - представление длительности обслуживания с помощью экспоненциального закона;
- трудность или невозможность получения аналитических выражений для систем большой сложности;
- невозможно описание параллельных процессов в разнотипных устройствах при одновременном поступлении запроса к этим устройствам;
- трудность учета неоднородности потока заявок (например, учета приоритетов).
Лекция 5
§1.12. Сущность использования имитационного моделирования для исследования вычислительных систем
В имитационном моделировании ресурсы, то есть устройства, память описываются с помощью специальных программ. Функционирование этих устройств в программной модели может быть значительно более обширным, чем в аналитических моделях. Между отдельными подсистемами модели устанавливаются связи, соответствующие связям между соответствующими подсистемами реальной исследуемой вычислительной системы. Генератор заявок в процессе моделирования формирует заявки, которые поступают на вход модели. Принцип формирования заявок обычно имеет вероятностную природу.
Если функционирование устройства может быть чётко определено, то для программного описания этого устройства могут использоваться детерминированные методы, в противном случае используются вероятностные методы. Методы исследования, основанные на методе вероятностных процессов, и использующие генераторы заявок называют методом статистических испытаний или методом Монте-Карло.
Заявка, сформированная генератором, поступает на вход модели и далее в процессор, затем во внешнюю память и т.д. В модели заявка проходит через все устройства в соответствии с прохождением этой заявки в реальной системе. При этом в каждом устройстве, имитирующем обслуживание этой заявки, накапливаются статистические данные, характеризующие работу данного устройства и системы в целом (загрузка, очереди, длительность пребывания в системе и т.д.). Для обеспечения достоверности результатов количество испытаний должно быть достаточно большим.
Главное свойство имитационного моделирования – универсальность.
В общем случае при проведении имитационного моделирования можно выделить следующие этапы:
Создание концептуальной модели.
На этом этапе определяется общий замысел модели на основе поставленной задачи, выдвигаются гипотезы, вводятся ограничения, допущения, определяется общая методика общего исследования и производится выбор программных и технических средств.
Разработка имитационной модели.
На данном этапе разрабатываются программы для ЭВМ на конкретном языке имитационного моделирования, определяются структура модели. Этап завершается программированием и контрольными испытаниями модели.
Моделирование на ЭВМ.
В процессе выполнения этого этапа осуществляется сбор на модели статистических данных и их обработка для получения требуемых характеристик. Выполняется циклическое повторение процесса моделирования с целью перестройки структуры, уточнения технических характеристик устройств и достижения конечной цели построения модели с техническими характеристиками, соответствующими поставленным требованиям для разработки реальной вычислительной системы.
Отсутствует единая методология построения имитационных моделей. Принципы построения развиваются в двух основных направлениях:
1). Разработка имитационных моделей на основе алгоритмических языков.
2). Разработка имитационных моделей на основе языков имитационного моделирования.
Разработка на основе алгоритмических языков целесообразна, когда реальная система сравнительно проста или затруднено применение каких-либо языков системного моделирования. Использование таких моделей ограничивает возможности введения изменений, расширения системных функциональных возможностей при моделировании, использования для моделирования других типов систем.
Для построения моделей сложной реальной системы обычно используются языки системного моделирования. Язык системного моделирования представляет для разработчика полный готовый набор всех необходимых атрибутов для построения модели. Широкое распространение имеет язык GPSS. С помощью этого языка осуществляется описание движения объекта (транзактов, событий). В процессе имитации транзакты создаются и уничтожаются. С помощью блоков языка описывается логика модели, транзактам сообщается направление движения из блока в блок в соответствии с правилами, установленными блоками. Каждый переход транзакта предписывается к определённому моменту системного (модельного) времени.