Классы и архитектуры вычислительных систем и суперкомпьютеров

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 счет ускорения процессов обработки данных;
  • • повышение надежности и достоверности вычислений;
  • • предоставление пользователям дополнительных сервисных услуг и т. д.

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 также значительно повысить и надежность (при отказе одного компонента системы его функции может взять на себя другой), и достоверность функционирования системы, если операции будут дублироваться, а результаты их выполнения сравниваться.

Параллелизм в вычислениях в значительной степени усложняет управление вычислительным процессом, использование технических и программных ресурсов. Эти функции выполняет операционная система ВС.

Несмотря на то, что классическим является многомашинный вариант ВС, в ВС может быть только один компьютер, но агрегированный с многофункциональным периферийным оборудованием (стоимость периферийного оборудования часто во много раз превосходит стоимость центральных устройств компьютера). В компьютере может быть как несколько процессоров (тогда имеет место также классический многопроцессорный вариант

ВС), так и один процессор (если не брать в расчет специализированные процессоры, входящие в состав периферийных устройств).

Классификация архитектур вычислительных систем с параллельной обработкой данных (М. Флинн, 1966 г.)

В 1966 г. М. Флинном (Flynn) был предложен следующий подход к классификации архитектур вычислительных систем. В основу было положено понятие потока, под которым понимается последовательность элементов, команд или данных, обрабатываемая процессором. Соответствующая система классификации основана на рассмотрении числа потоков инструкций и потоков данных и описывает четыре базовых класса (табл. 2.4, рис. 2.4).

а

Память команд Поток команд

Поток данных

Память данных

Результаты

п

Память команд

Поток команд

Процессоры

пх

П„1 Пп2 п

Процессоры

П21 Г122

Процессоры П11 П12

Поток данных

п

Результаты

в г

Рис. 2.4. Классификация Флинна:

a- SISD (ОКОД); б — MISD (МКОД); в — SIMD (ОКМД); г - MIMD (МКМД)

Таблица 2.4. Классификация Флинна

Поток данных

Поток команд

Одиночный

Множественный

Одиночный

SISD - Single Instruction stream/Single

Data stream (Одиночный поток Команд и Одиночный Поток Данных - ОКОД)

MISD - Multiple Instruction stream/Single

Data stream (Множественный Поток Команд и Одиночный Поток Данных - МКОД)

Множественный

SIMD - Single Instruction Stream/Multiple Data stream (Одиночный поток Команд и Множественный Поток Данных - ОКМД)

MIMD - Multiple Instruction Stream/Multiple Data stream (Множественный Поток Команд и Множественный Поток Данных - МКМД)

Коротко опишем отличительные особенности каждой из архитектур.

Архитектура ОКОД охватывает все однопроцессорные и одномашинные варианты систем, т. е. с одним вычислителем. Все ЭВМ классической структуры попадают в этот класс. Здесь параллелизм вычислений обеспечивается путем совмещения выполнения операций отдельными блоками АЛУ, а также параллельной работой устройств ввода-вывода информации и процессора. Закономерности организации вычислительного процесса в этих структурах достаточно хорошо изучены.

Архитектура ОКМД предполагает создание структур векторной или матричной обработки. Системы этого типа обычно строятся как однородные, т. е. процессорные элементы, входящие в систему, идентичны, и все они управляются одной и той же последовательностью команд. Однако каждый процессор обрабатывает свой поток данных. Под эту схему хорошо подходят задачи обработки матриц или векторов (массивов), задачи решения систем линейных и нелинейных, алгебраических и дифференциальных уравнений, задачи теории поля и др. В структурах данной архитектуры желательно обеспечивать соединения между процессорами, соответствующие реализуемым математическим зависимостям. Как правило, эти связи напоминают матрицу, в которой каждый процессорный элемент связан с соседними. Узким местом подобных систем является необходимость изменения коммутации между процессорами, когда связь между ними отличается от матричной. Кроме того, класс задач, допускающих широкий матричный параллелизм, весьма узок. Структуры ВС этого типа, по существу, являются структурами специализированных суперЭВМ.

Третий тип архитектуры — МКОД — предполагает построение своеобразного процессорного конвейера, в котором результаты обработки передаются от одного процессора к другому по цепочке. Выгоды такого вида обработки понятны. Прототипом таких вычислений может служить схема любого производственного конвейера. В современных ЭВМ по этому принципу реализована схема совмещения операций, в которой параллельно работают различные функциональные блоки, и каждый из них делает свою часть в общем цикле обработки команды. В ВС этого типа конвейеры должны образовывать группы процессоров. Однако при переходе на системный уровень очень трудно выявить подобный регулярный характер в универсальных вычислениях. Кроме того, на практике нельзя обеспечить и «большую длину» такого конвейера, при которой достигается наивысший эффект. Вместе с тем конвейерная схема нашла применение в так называемых скалярных процессорах суперЭВМ, в которых они применяются как специальные процессоры для поддержки векторной обработки.

Архитектура МКМД предполагает, что все процессоры системы работают по своим программам с собственным потоком команд. В простейшем случае они могут быть автономны и независимы. Такая схема использования ВС часто применяется на многих крупных вычислительных центрах для увеличения пропускной способности центра. Большой интерес представляет возможность согласованной работы ЭВМ (процессоров), когда каждый элемент делает часть общей задачи. Общая теоретическая база такого вида работ практически отсутствует. Но можно привести примеры большой эффективности этой модели вычислений.

Кроме того, известен ряд классификаций, предложенных другими специалистами — Е. Джонсоном, Р. Дунканом, Д. Скил-ликорном, Дж. Шором и др. (см., например, [15]).

 
< Пред   СОДЕРЖАНИЕ     След >