Вычислительные машины и системы. Ремонтов А.П - 93 стр.

UptoLike

ВУЗ: 

ПГУ | Пенза

Составители: 

Рубрика: 

93
чение для параллельной обработки. Чаще всего подобные вычислительные кластеры
строятся на базе систем, работающих под управлением ОС UNIX.
Анализ списка 500 самых производительных вычислительных машин, который
публикуется каждые 3 месяца в Интернете (адрес:http://www.top500.org), показывает,
что верхние строчки списка, как правило, занимают мультипроцессорные MIMD - систе-
мы. Например, это компьютеры, строящиеся в рамках программы ASCI (Advanced Strate-
gic Computer Initiative -Стратегическая компьютерная инициатива). Они включают,
обычно, десятки тысяч процессоров (общего назначения, либо - специализирован-
ных), объединенных в группы, с развитой иерархической системой коммутации. Управ-
ляются такие машины специализированным программным обеспечением для поддержки
параллельных вычислений.
6.5 Потоковые вычислительные системы
Под потоковыми ВС понимают обычно ВС, управляемые потоком данных (Data
Flow). Это довольно интересный класс вычислительных систем, в которых очередной по-
ток вычислений в соответствии с алгоритмом инициируется не очередными инструк-
циями программы, а готовностью к обработке необходимых данных. С каждой
операцией в программе связан набор ее операндов, которые снабжаются флагами го-
товности к обработке. При установке всех флагов операция отправляется на выпол-
нение. Потенциально такой подход позволяет достичь высокой степени параллелизма,
так как потоковая архитектура пытается извлечь максимальный параллелизм из всех за-
данных вычислений.
Эффективность подобных структур во многом определяется эффективным програм-
мированием, задачей которого является формулировка задачи в терминах парал-
лельных и независимых операций. На первый план выходит не эффективное построение
процедуры вычислений, а выявление взаимосвязей между потоками данных в задаче.
В значительной степени это задача соответствующего оптимизирующего компилятора.
Известно много проектов потоковых вычислительных систем, среди них можно отме-
тить Манчестерскую ВС (Манчестерский университет), Tagged Token, Monsoon (Массачу-
сетский технологический институт), Sigma, EMS, EMC-4 (Тсукуба, Япония), RAPID
(проект Sharp - Mitsubishi - университет Осаки, Япония) и др. Как утверждает ряд ав-
торов, многие интересные проекты Data Flow не были по достоинству оценены про-
изводителями вычислительной техники, в силу нетрадиционности подхода.
С другой стороны, потоковые вычисления нашли применение в современных
суперскалярных процессорах и процессорах с длинным командным словом. Причем если
в VLIW - структурах задача выявления параллельных потоков в большей степени ре-
чение для параллельной обработки. Чаще всего подобные вычислительные кластеры
строятся на базе систем, работающих под управлением ОС UNIX.
   Анализ списка 500 самых производительных вычислительных машин, который
публикуется каждые 3 месяца в Интернете (адрес:http://www.top500.org), показывает,
что верхние строчки списка, как правило, занимают мультипроцессорные MIMD - систе-
мы. Например, это компьютеры, строящиеся в рамках программы ASCI (Advanced Strate-
gic Computer Initiative -Стратегическая компьютерная инициатива). Они включают,
обычно, десятки тысяч процессоров (общего назначения, либо - специализирован-
ных), объединенных в группы, с развитой иерархической системой коммутации. Управ-
ляются такие машины специализированным программным обеспечением для поддержки
параллельных вычислений.


   6.5 Потоковые вычислительные системы
   Под потоковыми ВС понимают обычно ВС, управляемые потоком данных (Data
Flow). Это довольно интересный класс вычислительных систем, в которых очередной по-
ток вычислений в соответствии с алгоритмом инициируется не очередными инструк-
циями программы, а готовностью к обработке необходимых данных. С каждой
операцией в программе связан набор ее операндов, которые снабжаются флагами го-
товности к обработке. При установке всех флагов операция отправляется на выпол-
нение. Потенциально такой подход позволяет достичь высокой степени параллелизма,
так как потоковая архитектура пытается извлечь максимальный параллелизм из всех за-
данных вычислений.
   Эффективность подобных структур во многом определяется эффективным програм-
мированием, задачей которого является формулировка задачи в терминах парал-
лельных и независимых операций. На первый план выходит не эффективное построение
процедуры вычислений, а выявление взаимосвязей между потоками данных в задаче.
В значительной степени это задача соответствующего оптимизирующего компилятора.
   Известно много проектов потоковых вычислительных систем, среди них можно отме-
тить Манчестерскую ВС (Манчестерский университет), Tagged Token, Monsoon (Массачу-
сетский технологический институт), Sigma, EMS, EMC-4 (Тсукуба, Япония), RAPID
(проект Sharp - Mitsubishi - университет Осаки, Япония) и др. Как утверждает ряд ав-
торов, многие интересные проекты Data Flow не были по достоинству оценены про-
изводителями вычислительной техники, в силу нетрадиционности подхода.
   С другой стороны, потоковые вычисления нашли применение в современных
суперскалярных процессорах и процессорах с длинным командным словом. Причем если
в VLIW - структурах задача выявления параллельных потоков в большей степени ре-
                                  93

Страницы