Суперкомпьютеры и компьютерные системы, предназначенные для различных отраслей промышленности

Общее и специальное в параллельных компьютерах и системах.

К параллельным (высокопроизводительным)

компьютерным системам относятся суперкомпьютеры, многопроцессорные вычислительные системы, многомашинные вычислительные комплексы и компьютерные сети. Все они рассчитаны
на решение крупномасштабных прикладных задач в условиях
реального времени. Все типы суперкомпьютеров способны параллельно (одновременно) выполнять несколько процессов (задач). Однако вычислительные процессы в них организуются поразному, их специфика тесно связана с методом доступа каждого
процессора к памяти системы. Все вычислительные процессы
решения крупномасштабных задач имеют многопоточную организацию. Интегральная производительность любой СКС определяется с учётом всех потоков, которые способны поддерживаться
аппаратурой решающего поля и операционной системой.
Согласно потоковой классификации [8] все суперкомпьютерные системы относятся к MIMD- либо SIMD-структурам
(расшифровка аббревиатур даётся ниже). В SIMD-архитектуре
400 А.В. Филин
число операционных устройств и их типов сильно ограничено,
в MIMD-архитектуре возможности существенно шире. В качестве операционных устройств в параллельных компьютерах
используются арифметико-логические устройства (АЛУ), процессоры, процессорные ядра, компьютерные ядра и собственно
компьютеры. В зависимости от степени связи операционных
устройств с оперативной памятью (сильная или слабая [5]), эти
типы структур имеют различные пределы производительности.
Функции обмена сообщениями между подсистемами суперкомпьютеров выполняются высокоскоростными коммуникационными
шинами магистрального и радиального типов. Такие средства
взаимодействия используются для обеспечения сильной связи
процессоров с оперативной памятью и дисковыми накопителями системы. Там, где достаточно слабой связи, используются
локальные сети и специальные каналы связи с очень высокой
пропускной способностью.
Чтобы понять механизм существования параллелизма,
обратимся к широко используемой на практике классификации
компьютерных систем, предложенной в [8]. В указанной работе
М.Дж. Флинн (M.J. Flinn) предложил классификацию видов
процессорного параллелизма, базирующуюся на булевых свойствах вектора, составленного из истинных значений двух переменных (p1 и p2), обозначающих количество различных потоков,
которые могут сосуществовать и взаимодействовать в системе
как угодно (последовательно, параллельно и смешанно).
Имеется: p p1 2 — множество потоков команд(инструкций) — — множество потоков данных (операндов) — mmd.k,
Оба потока различаются процессором (процессорами) системы
в течение всего времени исполнения текущей программы (программ), обрабатывающей свой набор данных. Процесс реализации этих потоков составляет содержательную суть вычислительного процесса компьютера.
Как известно, пара переменных, рассматриваемая как монада,
может иметь четыре различающихся состояния. Соответственно,
монада {p1p2} способна породить четыре вида (типа или класса)
вычислительных систем: — {p1p2} = 00: ОКОД (SISD) — одиночный поток команд,
одиночный поток данных (Single Instructions, Single Data),
mk = md = 1;
— {p1p2} = 01: ОКМД (SIMD) — одиночный поток команд,
множественный поток данных (Single Instructions, Multi Data),
mk = 1, md > 1;
— {p1p2} = 10: МКОД (MISD) — множественный поток команд, множественный поток данных (Multi Instructions, Single
Data), mk > 1, md = 1;
— {p1p2} = 11: МКМД (MIMD) — множественный поток
команд, множественный поток данных (Multi Instructions, Multi
Data), mk > 1, md > 1.
Такая классификация базируется на значениях коэффициентов mk и md, называемых коэффициентами множественности
потоков команди данных. Параметры mk и md используются
для количественной оценки степени процессорного параллелизма. В том случае, когда соответствующая степень параллелизма реализуется в полном объёме, процессор функционирует на
своём максимальном уровне пропускной способности и производительности. Обычно же через mk(md) обозначают минимальное количество отдельных потоков команд (данных), которые
находятся в активной обработке, проходя через фазы обработки,
перечисленные ниже:
1) генерирование адреса очередной инструкции;
2) считывание (выборка) инструкции из ячейки памяти;
3) расшифровка (декодирование) инструкции;
4) генерирование адресов операндов;
5) извлечение (выборка) операндов;
6) процесс исполнения инструкции (выполнение операции
надоперандами);
7) запись (отсылка) результата (нового операнда) в ячейку
оперативной памяти.
Характеристика архитектур компьютеров, у которых вычислительные процессы согласуются с потоковой классификацией,
представлены в табличном виде на рис. 1.
Потоковые концепции построения компьютеров, соответствующие классификации М.Дж. Флинна, представлены на рис. 2.
ОКОД (mk = md = 1).
В эту категорию попадают малые и большие традиционные
компьютеры с одним центральным процессором (CPU), который имеет единственное операционное устройство (АЛУ), способное
к выполнению лишь скалярных операций. Компьютеры, построенные в точном соответствии с неймановской парадигмой и моделью вычислений, идеально отвечают концепции ОКОД. Образно
говоря, подтермином ОКОД можно также подразумевать ареал