Тема 3.1 Организация вычислений в вычислительных системах
Назначение и характеристики ВС. Организация вычислений в вычислительных системах. ЭВМ параллельного действия, понятия потока команд и потока данных. Ассоциативные системы. Матричные системы. Конвейеризация вычислений. Конвейер команд, конвейер данных. Суперскаляризация.
Студент должен
знать:
- понятие потока команд;
- понятие потока данных;
- типы вычислительных систем;
- архитектурные особенности вычислительных систем
Вычислительные системы
Вычислительная система (ВС) – совокупность взаимосвязанных и взаимодействующих процессоров или ЭВМ, периферийного оборудования и программного обеспечения, предназначенная для сбора, хранения, обработки и распределения информации.
Создание ВС преследует следующие основные цели:
· повышение производительности системы за счёт ускорения процессов обработки данных;
· повышение надёжности и достоверности вычислений;
· предоставление пользователю дополнительных сервисных услуг т.д.
Тема 3.2 Классификация вычислительных систем
Классификация ВС в зависимости от числа потоков команд и данных: ОКОД (SISD), ОКМД (SIMD), МКОД (MISD), МКМД (MIMD).
Классификация многопроцессорных ВС с разными способами реализации памяти совместного использования: UMA, NUMA, СОМА. Сравнительные характеристики, аппаратные и программные особенности.
Классификация многомашинных ВС: МРР, NDW и COW. Назначение, характеристики, особенности.
Примеры ВС различных типов. Преимущества и недостатки различных типов вычислительных систем.
Классификация вычислительных систем
Отличительной особенностью ВС по отношению к классическим ЭВМ является наличие в ней нескольких вычислителей, реализующих параллельную обработку.
|
|
Параллелизм выполнения операций существенно повышает быстродействие системы; он может существенно повысить и надёжность (при отказе одного компонента системы его функцию может взять на себя другой), а также достоверность функционирования системы, если операции будут дублироваться, а результаты сравниваться.
Вычислительные системы можно разделить на две группы:
· многомашинные;
· многопроцессорные.
Многомашинная вычислительная система состоит из нескольких отдельных компьютеров. Каждый компьютер в многомашинной системе имеет классическую архитектуру, и такая система применяется достаточно широко. Однако эффект от применения такой вычислительной системы может быть получен только при решении задачи, имеющей специальную структуру: она должна разбиваться на столько слабо связанных подзадач, сколько компьютеров в системе.
Многопроцессорная архитектура предполагает наличие в компьютере нескольких процессоров, поэтому параллельно может быть организовано много потоков данных и много потоков команд. Таким образом, одновременно может выполняться несколько фрагментов одной задачи. Преимущество в быстродействии многопроцессорных вычислительных систем перед однопроцессорными очевидно.
Недостатком является возможность возникновения конфликтных ситуаций при обращении нескольких процессоров к одной области памяти.
Особенностью многопроцессорных вычислительных систем является наличие общей оперативной памяти в качестве общего ресурса (рисунок 11).
|
|
Рисунок 11 - Архитектура многопроцессорной вычислительной системы
Классификация Флинна
Среди всех рассматриваемых систем классификации ВС наибольшее распространение получила классификация, предложенная в 1966г М. Флинном. В её основу положено понятие потока, под которым понимается последовательность элементов команд или данных, обрабатываемая процессором. В зависимости от количества потоков команд и потоков данных Флинн выделяет 4 класса архитектур:
· ОКОД – одиночный поток команд - одиночный поток данных. К ним относятся классические фон – неймановские ВМ. Конвейерная обработка не имеет значения, поэтому в класс ОКОД попадают как ВМ 6600 со скалярными функциональными устройствами, так и 7600 с конвейерными.
· МКОД – множественный поток команд - одиночный поток данных. В этой архитектуре множество процессоров обрабатывают один и тот же поток данных. Примером могла бы служить ВС, на процессоры которой подаётся искажённый сигнал, а каждый из процессоров обрабатывает этот сигнал с помощью своего алгоритма фильтрации. Тем не менее ни Флинн, ни другие специалисты в области архитектуры компьютеров до сих пор не сумели представить реально существующей ВС, построенной на данном принципе. Ряд исследователей относят к этому классу конвейерные системы, однако это не нашло окончательного признания. Наличие пустого класса не следует считать недостатком классификации Флинна. Такие классы могут стать полезными при разработке новых концепций в теории и практике построения ВС.
|
|
· ОКМД – один поток команд – много потоков данных – команды выдаются одним управляющим процессором, а выполняются одновременно на всех обрабатывающих процессорах над локальными данными этих процессоров. SIMD (single instruction – multiple data)
· МКМД – много потоков команд - много потоков данных- совокупность компьютеров, работающих по своим программам со своими исходными данными. MIMD (multiple instruction – multiple data)
Схема классификации Флинна является наиболее распространённой при первоначальной оценке ВС, поскольку сразу позволяет оценить базовый принцип работы системы. Однако у классификации Флинна имеются и очевидные недостатки: например, неспособность однозначно отнести некоторые архитектуры к тому или иному классу. Второй недостаток - чрезмерная насыщенность класса MIMD.
Существующие вычислительные системы класса MIMD образуют три подкласса: симметричные мультипроцессоры (SMP), кластеры и массово параллельные системы (MPP). В основе этой классификации лежит структурно – функциональный подход.
Симметричные мультипроцессоры состоят из совокупности процессоров, обладающих одинаковыми возможностями доступа к памяти и внешним устройствам и функционирующих под управлением одной операционной системы (ОС). Частный случай SMP – однопроцессорные компьютеры. Все процессоры SMP имеют разделяемую общую память с единым адресным пространством.
Использование SMP обеспечивает следующие возможности:
· масштабирование приложений при низких начальных затратах, путём применения без преобразования приложений на новых более производительных аппаратных средствах;
· создание приложений в привычных программных средах;
· одинаковое время доступа ко всей памяти;
· возможность пересылки сообщений с большой пропускной способностью;
· поддержку когерентности совокупности кэшей и блоков основной памяти, неделимые операции синхронизации и блокировки.
Кластерная система образуется из модулей, объединённых системой связи или разделяемыми устройствами внешней памяти, например, дисковыми массивами.
Размер кластера варьируется от нескольких модулей до нескольких десятков модулей.
В рамках как совместно используемой, так и распределенной памяти реализуется несколько моделей архитектур системы памяти. На рисунке 12 приведена классификация таких моделей, применяемых в вычислительных системах класса MIMD (верна и для класса SIMD).
Рисунок 12 – Классификация моделей архитектур памяти вычислительных систем
В системах с общей памятью все процессоры имеют равные возможности по доступу к единому адресному пространству. Единая память может быть построена как одноблочная или по модульному принципу, но обычно практикуется второй вариант.
Вычислительные системы с общей памятью, где доступ любого процессора к памяти производится единообразно и занимает одинаковое время, называют системами с однородным доступом к памяти и обозначают аббревиатурой UMA (Uniform Memory Access). Это наиболее распространенная архитектура памяти параллельных ВС с общей памятью
Технически UMА-системы предполагают наличие узла, соединяющего каждый из п процессоров с каждым из т модулей памяти. Простейший путь построения таких ВС - объединение нескольких процессоров (Рi.) с единой памятью (МP) посредством общей шины - показан на рисунке 12а. В этом случае, однако, в каждый момент времени обмен по шине может вести только один из процессоров, то есть процессоры должны соперничать за доступ к шине. Когда процессор Рi, выбирает из памяти команду, остальные процессоры Рj (i ≠ j)должны ожидать, пока шина освободится. Если в систему входят только два процессора, они в состоянии работать с производительностью, близкой к максимальной, поскольку их доступ к шине можно чередовать: пока один процессор декодирует и выполняет команду, другой вправе использовать шину для выборки из памяти следующей команды. Однако когда добавляется третий процессор, производительность начинает падать. При наличии на шине десяти процессоров кривая быстродействия шины (рисунок 12б)становится горизонтальной, так что добавление 11-го процессора уже не дает повышения производительности. Нижняя кривая на этом рисунке иллюстрирует тот факт, что память и шина обладают фиксированной пропускной способностью, определяемой комбинацией длительности цикла памяти и протоколом шины, и в многопроцессорной системе с общей шиной эта пропускная способность распределена между несколькими процессорами. Если длительность цикла процессора больше по сравнению с циклом памяти, к шине можно подключать много процессоров. Однако фактически процессор обычно намного быстрее памяти, поэтому данная схема широкого применения не находит.
Альтернативный способ построения многопроцессорной ВС с общей памятью на основе UMA показан на рисунке 13в. Здесь шина заменена коммутатором, маршрутизирующим запросы процессора к одному из нескольких модулей памяти. Несмотря на то, что имеется несколько модулей памяти, все они входят в единое виртуальное адресное пространство. Преимущество такого подхода в том, что коммутатор в состоянии параллельно обслуживать несколько запросов. Каждый процессор может быть соединен со своим модулем памяти и иметь доступ к нему на максимально допустимой скорости. Соперничество между процессорами может возникнуть при попытке одновременного доступа к одному и тому же модулю памяти. В этом случае доступ получает только один процессор, а прочие - блокируются.
К сожалению, архитектура UMA не очень хорошо масштабируется. Наиболее распространенные системы содержат 4-8 процессоров, значительно реже 32-64 процессора. Кроме того, подобные системы нельзя отнести к отказоустойчивым, так как отказ одного процессора или модуля памяти влечет отказ всей ВС.
Рисунок 13 - Общая память:
а)объединение процессоров с помощью шины и система с локальными кэшами;
б) производительность системы как функция от числа процессоров на шине;
в) многопроцессорная ВС с общей памятью, состоящей из отдельных модулей
Другим подходом к построению ВС с общей памятью является неоднородный доступ к памяти, обозначаемый как NUMA (Non-Uniform Memory Access). Здесь, по-прежнему, фигурирует единое адресное пространство, но каждый процессор имеет локальную память. Доступ процессора к собственной локальной памяти производится напрямую, что намного быстрее, чем доступ к удаленной памяти через коммутатор или сеть. Такая система может быть дополнена глобальной памятью, тогда локальные запоминающие устройства играют роль быстрой кэш-памяти для глобальной памяти. Подобная схема может улучшить производительность ВС, но не в состоянии неограниченно отсрочить выравнивание прямой производительности. При наличии у каждого процессора локальной кэш-памяти (рисунок 13а) существует высокая вероятность (р> 0,9) того, что нужные команда или данные уже находятся в локальной памяти. Разумная вероятность попадания в локальную память существенно уменьшает число обращений процессора к глобальной памяти и, таким образом, ведет к повышению эффективности. Место излома кривой производительности (верхняя кривая на рисунке 13б ), соответствующее точке, в которой добавление процессоров еще остается эффективным, теперь перемещается в область 20 процессоров, а точка, где кривая становится горизонтальной, - в область 30 процессоров.
В рамках концепции NUMA реализуется несколько различных подходов, обозначаемых аббревиатурами СОМА, CC-NUMA и NCC-NUMA.
В архитектуре только с кэш-памятью (СОМА, Cache Only Memory Architecture) локальная память каждого процессора построена как большая кэш-память для быстрого доступа со стороны «своего» процессора. Кэши всех процессоров в совокупности рассматриваются как глобальная память системы. Собственно глобальная память отсутствует. Принципиальная особенность концепции СОМА выражается в динамике. Здесь данные не привязаны статически к определенному модулю памяти и не имеют уникального адреса, остающегося неизменным в течение всего времени существования переменной. В архитектуре СОМА данные переносятся в кэш-память того процессора, который последним их запросил, при этом переменная не фиксирована уникальным адресом и в каждый момент времени может размещаться в любой физической ячейке. Перенос данных из одного локального кэша в другой не требует участия в этом процессе операционной системы, но подразумевает сложную и дорогостоящую аппаратуру управления памятью. Для организации такого режима используют так называемые каталоги кэшей. Отметим также, что последняя копия элемента данных никогда из кэш-памяти не удаляется.
Поскольку в архитектуре СОМА данные перемещаются в локальную кэш-память процессора-владельца, такие ВС в плане производительности обладают существенным преимуществом над другими архитектурами NUMA. С другой стороны, если единственная переменная или две различные переменные, хранящиеся в одной строке одного и того же кэша, требуются двум процессорам, эта строка кэша должна перемещаться между процессорами туда и обратно при каждом доступе к данным. Такие эффекты могут зависеть от деталей распределения памяти и приводить к непредсказуемым ситуациям.
Модель кэш-когерентного доступа к неоднородной памяти (CC-NUMA, Cache Coherent Non-Uniform Memory Architecture) принципиально отличается от модели СОМА. В системе CC-NUMA используется не кэш-память, а обычная физически распределенная память. Не происходит никакого копирования страниц или данных между ячейками памяти. Нет никакой программно реализованной передачи сообщений. Существует просто одна карта памяти, с частями, физически связанными медным кабелем, и «умные» аппаратные средства. Аппаратно реализованная кэш-когерентность означает, что не требуется какого-либо программного обеспечения для сохранения множества копий обновленных данных или их передачи. Со всем этим справляется аппаратный уровень. Доступ к локальным модулям памяти в разных узлах системы может производиться одновременно и происходит быстрее, чем к удаленным модулям памяти.
Отличие модели с кэш-некогерентным доступом к неоднородной памяти (NCC-NUMA, Non-Cache Coherent Non-Uniform Memory Architecture) от CC-NUMA очевидно из названия. Архитектура памяти предполагает единое адресное пространство, но не обеспечивает согласованности глобальных данных на аппаратном уровне. Управление использованием таких данных полностью возлагается на программное обеспечение (приложения или компиляторы). Несмотря на это обстоятельство, представляющееся недостатком архитектуры, она оказывается весьма полезной при повышении производительности вычислительных систем с архитектурой памяти типа DSM, рассматриваемой в разделе «Модели архитектур распределенной памяти».
В целом, ВС с общей памятью, построенные по схеме NUMA, называют архитектурами с виртуальной общей памятью (virtual shared memory architectures). Данный вид архитектуры, в частности CC-NUMA, в последнее время рассматривается как самостоятельный и довольно перспективный вид вычислительных систем класса M1MD.
Модели архитектур распределенной памяти. В системе с распределенной памятью каждый процессор обладает собственной памятью и способен адресоваться только к ней. Некоторые авторы называют этот тип систем многомашинными ВС или мультикомпьютерами, подчеркивая тот факт, 'что блоки, из которых строится система, сами по себе являются небольшими вычислительными системами с процессором и памятью. Модели архитектур с распределенной памятью принято обозначать как архитектуры без прямого доступа к удаленной памяти (NORMA, No Remote Memory Access). Такое название следует из того факта, что каждый процессор имеет доступ только к своей локальной памяти. Доступ к удаленной памяти (локальной памяти другого процессора) возможен только путем обмена сообщениями с процессором, которому принадлежит адресуемая память.
Подобная организация характеризуется рядом достоинств. Во-первых, при доступе к данным не возникает конкуренции за шину или коммутаторы: каждый процессор может полностью использовать полосу пропускания тракта связи с собственной локальной памятью. Во-вторых, отсутствие общей шины означает, что нет и связанных с этим ограничений на число процессоров: размер системы ограничивает только сеть, объединяющая процессоры. В-третьих, снимается проблема когерентности кэш-памяти. Каждый процессор вправе самостоятельно менять свои данные, не заботясь о согласовании копий данных в собственной локальной кэш-памяти с кэшами других процессоров.
Студент должен
знать:
- классификацию ВС;
- примеры ВС различных типов.
уметь:
- выбирать тип вычислительной системы в соответствии с решаемой задачей.