русс | укр

Языки программирования

ПаскальСиАссемблерJavaMatlabPhpHtmlJavaScriptCSSC#DelphiТурбо Пролог

Компьютерные сетиСистемное программное обеспечениеИнформационные технологииПрограммирование

Все о программировании


Linux Unix Алгоритмические языки Аналоговые и гибридные вычислительные устройства Архитектура микроконтроллеров Введение в разработку распределенных информационных систем Введение в численные методы Дискретная математика Информационное обслуживание пользователей Информация и моделирование в управлении производством Компьютерная графика Математическое и компьютерное моделирование Моделирование Нейрокомпьютеры Проектирование программ диагностики компьютерных систем и сетей Проектирование системных программ Системы счисления Теория статистики Теория оптимизации Уроки AutoCAD 3D Уроки базы данных Access Уроки Orcad Цифровые автоматы Шпаргалки по компьютеру Шпаргалки по программированию Экспертные системы Элементы теории информации

Модели связи и архитектуры памяти


Дата добавления: 2013-12-23; просмотров: 934; Нарушение авторских прав


Лекция 18: Классификация систем параллельной обработки данных

AIM

Одной из независимых организаций, осуществляющей оценку производительности вычислительных систем, является частная компания AIM Technology, которая была основана в 1981 году. Компания разрабатывает и поставляет программное обеспечение для измерения производительности систем, а также оказывает услуги по тестированию систем конечным пользователям и поставщикам вычислительных систем и сетей, которые используют промышленные стандартные операционные системы, такие как UNIX и OS/2.

За время своего существования компания разработала специальное программное обеспечение, позволяющее легко создавать различные рабочие нагрузки, соответствующие уровню тестируемой системы и требованиям по ее использованию. Это программное обеспечение состоит из двух основных частей: генератора тестовых пакетов (Benchmark Generator) и нагрузочных смесей (Load Mixes) прикладных задач.

Генератор тестовых пакетов представляет собой программную систему, которая обеспечивает одновременное выполнение множества программ. Он содержит большое число отдельных тестов, которые потребляют определенные ресурсы системы, и тем самым акцентируют внимание на определенных компонентах, из которых складывается ее общая производительность. При каждом запуске генератора могут выполняться любые отдельные или все доступные тесты в любом порядке и при любом количестве проходов, позволяя тем самым создавать для системы практически любую необходимую рабочую нагрузку. Все это дает возможность тестовому пакету моделировать любой тип смеси при постоянной смене акцентов (для лучшего представления реальной окружающей обстановки) и при обеспечении высокой степени конфигурирования.

Каждая нагрузочная смесь представляют собой формулу, которая определяет компоненты требуемой нагрузки. Эта формула задается в терминах количества различных доступных тестов, которые должны выполняться одновременно для моделирования рабочей нагрузки.



Используя эти две части программного обеспечения AIM, можно действительно создать для тестируемой системы любую рабочую нагрузку, определяя компоненты нагрузки в терминах тестов, которые должны выполняться генератором тестовых пакетов. Если некоторые требуемые тесты отсутствуют в составе генератора тестовых пакетов, то они могут быть легко туда добавлены.

Генератор тестовых пакетов во время своей работы "масштабирует" или увеличивает нагрузку на систему. Первоначально он выполняет и хронометрирует одну копию нагрузочной смеси. Затем одновременно выполняет и хронометрирует три копии нагрузочной смеси и т.д. По мере увеличения нагрузки, на основе оценки производительности системы, выбираются различные уровни увеличения нагрузки. В конце концов может быть нарисована кривая пропускной способности, показывающая возможности системы по обработке нагрузочной смеси в зависимости от числа моделируемых нагрузок. Это позволяет с достаточной достоверностью дать заключение о возможностях работы системы при данной нагрузке или при изменении нагрузки.

Очевидно, что сам по себе процесс моделирования рабочей нагрузки мало что дал бы для сравнения различных машин между собой при отсутствии у AIM набора хорошо подобранных смесей, которые представляют собой ряд важных для пользователя прикладных задач.

Все смеси AIM могут быть разделены на две категории: стандартные и заказные. Заказные смеси создаются для точного моделирования особенностей среды конечного пользователя или поставщика оборудования. Заказная смесь может быть тесно связана с определенными тестами, добавляемыми к генератору тестовых пакетов. В качестве альтернативы заказная смесь может быть связана с очень специфическим приложением, которое создает для системы необычную нагрузку. В общем случае заказные смеси разрабатываются на основе одной из стандартных смесей AIM путем ее "подгонки" для более точного представления определенной ситуации. Обычно заказные смеси разрабатываются заказчиком совместно с AIM Technology, что позволяет использовать многолетний опыт AIM по созданию и моделированию нагрузочных смесей.

К настоящему времени AIM создала восемь стандартных смесей, которые представляют собой обычную среду прикладных задач. В состав этих стандартных смесей входят:

  1. Универсальная смесь для рабочих станций (General Workstation Mix) - моделирует работу рабочей станции в среде разработки программного обеспечения.
  2. Смесь для механического САПР (Mechanical CAD Mix) моделирует рабочую станцию, используемую для трехмерного моделирования и среды системы автоматизации проектирования в механике.
  3. Смесь для геоинформационных систем (GIS Mix) - моделирует рабочую станцию, используемую для обработки изображений и в приложениях геоинформацинных систем.
  4. Смесь универсальных деловых приложений (General Business) - моделирует рабочую станцию, используемую для выполнения таких стандартных инструментальных средств, как электронная почта, электронные таблицы, база данных, текстовый процессор и т.д.
  5. Многопользовательская смесь (Shared/Multiuser Mix) моделирует многопользовательскую систему, обеспечивающую обслуживание приложений для множества работающих в ней пользователей.
  6. Смесь для вычислительного (счетного) сервера (ComputeServer Mix) - моделирует систему, используемую для выполнения заданий с большим объемом вычислений, таких как маршрутизация PCB, гидростатическое моделирование, вычислительная химия, взламывание кодов и т.д.
  7. Смесь для файл-сервера (File Server Mix) - моделирует запросы, поступающие в систему, используемую в качестве централизованного файлового сервера, включая ввод/вывод и вычислительные мощности для других услуг по запросу.
  8. Смесь СУБД (RBMS Mix) - моделирует систему, выполняющую ответственные приложения управления базой данных.

Одним из видов деятельность AIM Technology является выпуск сертифицированных отчетов по результатам тестирования различных систем. В качестве примера рассмотрим форму отчета AIM Performance Report II - независимое сертифицированное заключение о производительности системы.

Ключевыми частями этого отчета являются:

  • стоимость системы,
  • детали конфигурации системы,
  • результаты измерения производительности, показанные на трех тестовых пакетах AIM.

Используются следующие три тестовых пакета:

  • многопользовательский тестовый пакет AIM (набор III),
  • тестовый пакет утилит AIM (Milestone),
  • тестовый пакет для оценки различных подсистем (набор II).

В частности, набор III, разработанный компанией AIM Technology, используется в различных формах уже более 10 лет. Он представляет собой пакет тестов для системы UNIX, который пытается оценить все аспекты производительности системы, включая все основные аппаратные средства, используемые в многопрограммной среде. Этот тестовый пакет моделирует многопользовательскую работу в среде разделения времени путем генерации возрастающих уровней нагрузки на ЦП, подсистему ввода/вывода, переключение контекста и измеряет производительность системы при работе с множеством процессов.

Для оценки и сравнения систем в AIM Performance Report II используются следующие критерии:

  • Пиковая производительность (рейтинг производительности по AIM)
  • Максимальная пользовательская нагрузка
  • Индекс производительности утилит
  • Пропускная способность системы

Рейтинг производительности по AIM - стандартная единица измерения пиковой производительности, установленная AIM Technology. Этот рейтинг определяет наивысший уровень производительности системы, который достигается при оптимальном использовании ЦП, операций с плавающей точкой и кэширования диска. Рейтинг вездесущей машины VAX 11/780 обычно составляет 1 AIM. В отчетах AIM представлен широкий ряд UNIX-систем, которые можно сравнивать по этому параметру.

Максимальная пользовательская нагрузка - определяет "емкость" (capacity) системы, т.е. такую точку, начиная с которой производительность системы падает ниже приемлемого уровня для N-го пользователя (меньше чем одно задание в минуту на одного пользователя).

Индекс производительности утилит - определяет количество пользовательских нагрузок пакета Milestone, которые данная система выполняет в течение одного часа. Набор тестов Milestone многократно выполняет выбранные утилиты UNIX в качестве основных и фоновых заданий при умеренных пользовательских нагрузках. Этот параметр показывает возможности системы по выполнению универсальных утилит UNIX.

Максимальная пропускная способность - определяет пиковую производительность мультипрограммной системы, измеряемую количеством выполненных заданий в минуту. Приводящийся в отчете график пропускной способности системы показывает, как она работает при различных нагрузках.

Отчет по производительности разработан с использованием набора тестов AIM собственной разработки. В отличие от многих популярных тестовых пакетов, которые измеряют только производительность ЦП в однозадачном режиме и/или на операциях с плавающей точкой, тестовые пакеты AIM проверяют итоговую производительность системы и всех ее основных компонентов в многозадачной среде, включая ЦП, плавающую точку, память, диски, системные и библиотечные вызовы.

Синтетические ядра и натуральные тесты не могут служить в качестве настоящих тестовых пакетов для оценки систем: они не могут моделировать точно среду конечного пользователя и оценивать производительность всех относящихся к делу компонентов системы. Без такой гарантии результаты измерения производительности остаются под вопросом.

 


ТЕМА 5. Многопроцессорные системы

На протяжении всей истории развития вычислительной техники делались попытки найти какую-то общую классификацию, под которую подпадали бы все возможные направления развития компьютерных архитектур. Ни одна из таких классификаций не могла охватить все разнообразие разрабатываемых архитектурных решений и не выдерживала испытания временем. Тем не менее в научный оборот попали и широко используются ряд терминов, которые полезно знать не только разработчикам, но и пользователям компьютеров.

Любая вычислительная система (будь то супер-ЭВМ или персональный компьютер) достигает своей наивысшей производительности благодаря использованию высокоскоростных элементов и параллельному выполнению большого числа операций. Именно возможность параллельной работы различных устройств системы (работы с перекрытием) является основой ускорения основных операций.

Параллельные ЭВМ часто подразделяются по классификации Флинна на машины типа SIMD (Single Instruction Multiple Data - с одним потоком команд при множественном потоке данных) и MIMD (Multiple Instruction Multiple Data - с множественным потоком команд при множественном потоке данных). Как и любая другая, приведенная выше классификация несовершенна: существуют машины прямо в нее не попадающие, имеются также важные признаки, которые в этой классификации не учтены. В частности, к машинам типа SIMD часто относят векторные процессоры, хотя их высокая производительность зависит от другой формы параллелизма - конвейерной организации машины. Многопроцессорные векторные системы, типа Cray Y-MP, состоят из нескольких векторных процессоров и поэтому могут быть названы MSIMD (Multiple SIMD).

Классификация Флинна не делает различия по другим важным для вычислительных моделей характеристикам, например, по уровню "зернистости" параллельных вычислений и методам синхронизации.

Можно выделить четыре основных типа архитектуры систем параллельной обработки:

1) Конвейерная и векторная обработка.

Основу конвейерной обработки составляет раздельное выполнение некоторой операции в несколько этапов (за несколько ступеней) с передачей данных одного этапа следующему. Производительность при этом возрастает благодаря тому, что одновременно на различных ступенях конвейера выполняются несколько операций. Конвейеризация эффективна только тогда, когда загрузка конвейера близка к полной, а скорость подачи новых операндов соответствует максимальной производительности конвейера. Если происходит задержка, то параллельно будет выполняться меньше операций и суммарная производительность снизится. Векторные операции обеспечивают идеальную возможность полной загрузки вычислительного конвейера.

При выполнении векторной команды одна и та же операция применяется ко всем элементам вектора (или чаще всего к соответствующим элементам пары векторов). Для настройки конвейера на выполнение конкретной операции может потребоваться некоторое установочное время, однако затем операнды могут поступать в конвейер с максимальной скоростью, допускаемой возможностями памяти. При этом не возникает пауз ни в связи с выборкой новой команды, ни в связи с определением ветви вычислений при условном переходе. Таким образом, главный принцип вычислений на векторной машине состоит в выполнении некоторой элементарной операции или комбинации из нескольких элементарных операций, которые должны повторно применяться к некоторому блоку данных. Таким операциям в исходной программе соответствуют небольшие компактные циклы.

2) Машины типа SIMD. Машины типа SIMD состоят из большого числа идентичных процессорных элементов, имеющих собственную память. Все процессорные элементы в такой машине выполняют одну и ту же программу. Очевидно, что такая машина, составленная из большого числа процессоров, может обеспечить очень высокую производительность только на тех задачах, при решении которых все процессоры могут делать одну и ту же работу. Модель вычислений для машины SIMD очень похожа на модель вычислений для векторного процессора: одиночная операция выполняется над большим блоком данных.

В отличие от ограниченного конвейерного функционирования векторного процессора, матричный процессор (синоним для большинства SIMD-машин) может быть значительно более гибким. Обрабатывающие элементы таких процессоров - это универсальные программируемые ЭВМ, так что задача, решаемая параллельно, может быть достаточно сложной и содержать ветвления. Обычное проявление этой вычислительной модели в исходной программе примерно такое же, как и в случае векторных операций: циклы на элементах массива, в которых значения, вырабатываемые на одной итерации цикла, не используются на другой итерации цикла.

Модели вычислений на векторных и матричных ЭВМ настолько схожи, что эти ЭВМ часто обсуждаются как эквивалентные.

3) Машины типа MIMD. Термин "мультипроцессор" покрывает большинство машин типа MIMD и (подобно тому, как термин "матричный процессор" применяется к машинам типа SIMD) часто используется в качестве синонима для машин типа MIMD. В мультипроцессорной системе каждый процессорный элемент (ПЭ) выполняет свою программу достаточно независимо от других процессорных элементов. Процессорные элементы, конечно, должны как-то связываться друг с другом, что делает необходимым более подробную классификацию машин типа MIMD. В мультипроцессорах с общей памятью (сильносвязанных мультипроцессорах) имеется память данных и команд, доступная всем ПЭ. С общей памятью ПЭ связываются с помощью общей шины или сети обмена. В противоположность этому варианту в слабосвязанных многопроцессорных системах (машинах с локальной памятью) вся память делится между процессорными элементами и каждый блок памяти доступен только связанному с ним процессору. Сеть обмена связывает процессорные элементы друг с другом.

Базовой моделью вычислений на MIMD-мультипроцессоре является совокупность независимых процессов, эпизодически обращающихся к разделяемым данным. Существует большое количество вариантов этой модели. На одном конце спектра - модель распределенных вычислений, в которой программа делится на довольно большое число параллельных задач, состоящих из множества подпрограмм. На другом конце спектра - модель потоковых вычислений, в которых каждая операция в программе может рассматриваться как отдельный процесс. Такая операция ждет своих входных данных (операндов), которые должны быть переданы ей другими процессами. По их получении операция выполняется, и полученное значение передается тем процессам, которые в нем нуждаются. В потоковых моделях вычислений с большим и средним уровнем гранулярности, процессы содержат большое число операций и выполняются в потоковой манере.

4) Многопроцессорные машины с SIMD-процессорами.

Многие современные супер-ЭВМ представляют собой многопроцессорные системы, в которых в качестве процессоров используются векторные процессоры или процессоры типа SIMD. Такие машины относятся к машинам класса MSIMD.

Языки программирования и соответствующие компиляторы для машин типа MSIMD обычно обеспечивают языковые конструкции, которые позволяют программисту описывать "крупнозернистый" параллелизм. В пределах каждой задачи компилятор автоматически векторизует подходящие циклы. Машины типа MSIMD, как можно себе представить, дают возможность использовать лучший из этих двух принципов декомпозиции: векторные операции ("мелкозернистый" параллелизм) для тех частей программы, которые подходят для этого, и гибкие возможности MIMD-архитектуры для других частей программы.

Многопроцессорные системы за годы развития вычислительной техники претерпели ряд этапов своего развития. Исторически первой стала осваиваться технология SIMD. Однако в настоящее время наметился устойчивый интерес к архитектурам MIMD. Этот интерес главным образом определяется двумя факторами:

  1. Архитектура MIMD дает большую гибкость: при наличии адекватной поддержки со стороны аппаратных средств и программного обеспечения MIMD может работать как однопользовательская система, обеспечивая высокопроизводительную обработку данных для одной прикладной задачи, как многопрограммная машина, выполняющая множество задач параллельно, и как некоторая комбинация этих возможностей.
  2. Архитектура MIMD может использовать все преимущества современной микропроцессорной технологии на основе строгого учета соотношения стоимость/производительность. В действительности практически все современные многопроцессорные системы строятся на тех же микропроцессорах, которые можно найти в персональных компьютерах, рабочих станциях и небольших однопроцессорных серверах.

Одной из отличительных особенностей многопроцессорной вычислительной системы является сеть обмена, с помощью которой процессоры соединяются друг с другом или с памятью. Модель обмена настолько важна для многопроцессорной системы, что многие характеристики производительности и другие оценки выражаются отношением времени обработки к времени обмена, соответствующим решаемым задачам. Существуют две основные модели межпроцессорного обмена: одна основана на передаче сообщений, другая - на использовании общей памяти. В многопроцессорной системе с общей памятью один процессор осуществляет запись в конкретную ячейку, а другой процессор производит считывание из этой ячейки памяти. Чтобы обеспечить согласованность данных и синхронизацию процессов, обмен часто реализуется по принципу взаимно исключающего доступа к общей памяти методом "почтового ящика".

В архитектурах с локальной памятью непосредственное разделение памяти невозможно. Вместо этого процессоры получают доступ к совместно используемым данным посредством передачи сообщений по сети обмена. Эффективность схемы коммуникаций зависит от протоколов обмена, основных сетей обмена и пропускной способности памяти и каналов обмена.

Часто, и притом необосновано, в машинах с общей памятью и векторных машинах затраты на обмен не учитываются, так как проблемы обмена в значительной степени скрыты от программиста. Однако накладные расходы на обмен в этих машинах имеются и определяются конфликтами шин, памяти и процессоров. Чем больше процессоров добавляется в систему, тем больше процессов соперничают при использовании одних и тех же данных и шины, что приводит к состоянию насыщения. Модель системы с общей памятью очень удобна для программирования и иногда рассматривается как высокоуровневое средство оценки влияния обмена на работу системы, даже если основная система в действительности реализована с применением локальной памяти и принципа передачи сообщений.

В сетях с коммутацией каналов и в сетях с коммутацией пакетов по мере возрастания требований к обмену следует учитывать возможность перегрузки сети. Здесь межпроцессорный обмен связывает сетевые ресурсы: каналы, процессоры, буферы сообщений. Объем передаваемой информации может быть сокращен за счет тщательной функциональной декомпозиции задачи и тщательного диспетчирования выполняемых функций.

Таким образом, существующие MIMD-машины распадаются на два основных класса в зависимости от количества объединяемых процессоров, которое определяет и способ организации памяти и методику их межсоединений.

К первой группе относятся машины с общей (разделяемой) основной памятью, объединяющие до нескольких десятков (обычно менее 32) процессоров. Сравнительно небольшое количество процессоров в таких машинах позволяет иметь одну централизованную общую память и объединить процессоры и память с помощью одной шины. При наличии у процессоров кэш-памяти достаточного объема высокопроизводительная шина и общая память могут удовлетворить обращения к памяти, поступающие от нескольких процессоров. Поскольку имеется единственная память с одним и тем же временем доступа, эти машины иногда называются UMA (Uniform Memory Access). Такой способ организации со сравнительно небольшой разделяемой памятью в настоящее время является наиболее популярным. Структура подобной системы представлена на рис. 10.1.

Рис. 10.1. Типовая архитектура мультипроцессорной системы с общей памятью.

Вторую группу машин составляют крупномасштабные системы с распределенной памятью. Для того чтобы поддерживать большое количество процессоров приходится распределять основную память между ними, в противном случае полосы пропускания памяти просто может не хватить для удовлетворения запросов, поступающих от очень большого числа процессоров. Естественно при таком подходе также требуется реализовать связь процессоров между собой. На рис. 10.2 показана структура такой системы.

С ростом числа процессоров просто невозможно обойти необходимость реализации модели распределенной памяти с высокоскоростной сетью для связи процессоров. С быстрым ростом производительности процессоров и связанным с этим ужесточением требования увеличения полосы пропускания памяти, масштаб систем (т.е. число процессоров в системе), для которых требуется организация распределенной памяти, уменьшается, также как и уменьшается число процессоров, которые удается поддерживать на одной разделяемой шине и общей памяти.

Распределение памяти между отдельными узлами системы имеет два главных преимущества. Во-первых, это эффективный с точки зрения стоимости способ увеличения полосы пропускания памяти, поскольку большинство обращений могут выполняться параллельно к локальной памяти в каждом узле. Во-вторых, это уменьшает задержку обращения (время доступа) к локальной памяти. Эти два преимущества еще больше сокращают количество процессоров, для которых архитектура с распределенной памятью имеет смысл.

Обычно устройства ввода/вывода, также как и память, распределяются по узлам и в действительности узлы могут состоять из небольшого числа (2-8) процессоров, соединенных между собой другим способом. Хотя такая кластеризация нескольких процессоров с памятью и сетевой интерфейс могут быть достаточно полезными с точки зрения эффективности в стоимостном выражении, это не очень существенно для понимания того, как такая машина работает, поэтому мы пока остановимся на системах с одним процессором на узел. Основная разница в архитектуре, которую следует выделить в машинах с распределенной памятью заключается в том, как осуществляется связь и какова логическая модель памяти.

Рис. 10.2. Типовая архитектура машины с распределенной памятью.

Как уже было отмечено, любая крупномасштабная многопроцессорная система должна использовать множество устройств памяти, которые физически распределяются вместе с процессорами. Имеется две альтернативных организации адресации этих устройств памяти и связанных с этим два альтернативных метода для передачи данных между процессорами. Физически отдельные устройства памяти могут адресоваться как логически единое адресное пространство, что означает, что любой процессор может выполнять обращения к любым ячейкам памяти, предполагая, что он имеет соответствующие права доступа. Такие машины называются машинами с распределенной разделяемой (общей) памятью (DSM - distributed shared memory), масштабируемые архитектуры с разделяемой памятью, а иногда NUMA's - Non-Uniform Memory Access, поскольку время доступа зависит от расположения ячейки в памяти.

В альтернативном случае, адресное пространство состоит из отдельных адресных пространств, которые логически не связаны и доступ к которым не может быть осуществлен аппаратно другим процессором. В таком примере каждый модуль процессор-память представляет собой отдельный компьютер, поэтому такие системы называются многомашинными (multicomputers).

С каждой из этих организаций адресного пространства связан свой механизм обмена. Для машины с единым адресным пространством это адресное пространство может быть использовано для обмена данными посредством операций загрузки и записи. Поэтому эти машины и получили название машин с разделяемой (общей) памятью. Для машин с множеством адресных пространств обмен данными должен использовать другой механизм: передачу сообщений между процессорами; поэтому эти машины часто называют машинами с передачей сообщений.

Каждый из этих механизмов обмена имеет свои преимущества. Для обмена в общей памяти это включает:

  • Совместимость с хорошо понятными используемыми как в однопроцессорных, так и маломасштабных многопроцессорных системах, механизмами, которые используют для обмена общую память.
  • Простота программирования, когда модели обмена между процессорами сложные или динамически меняются во время выполнения. Подобные преимущества упрощают конструирование компилятора.
  • Более низкая задержка обмена и лучшее использование полосы пропускания при обмене малыми порциями данных.
  • Возможность использования аппаратно управляемого кэширования для снижения частоты удаленного обмена, допускающая кэширование всех данных как разделяемых, так и неразделяемых.

Основные преимущества обмена с помощью передачи сообщений являются:

  • Аппаратура может быть более простой, особенно по сравнению с моделью разделяемой памяти, которая поддерживает масштабируемую когерентность кэш-памяти.
  • Модели обмена понятны, принуждают программистов (или компиляторы) уделять внимание обмену, который обычно имеет высокую, связанную с ним стоимость.

Конечно, требуемая модель обмена может быть надстроена над аппаратной моделью, которая использует любой из этих механизмов. Поддержка передачи сообщений над разделяемой памятью, естественно, намного проще, если предположить, что машины имеют адекватные полосы пропускания. Основные трудности возникают при работе с сообщениями, которые могут быть неправильно выровнены и сообщениями произвольной длины в системе памяти, которая обычно ориентирована на передачу выровненных блоков данных, организованных как блоки кэш-памяти. Эти трудности можно преодолеть либо с небольшими потерями производительности программным способом, либо существенно без потерь при использовании небольшой аппаратной поддержки.

Построение механизмов реализации разделяемой памяти над механизмом передачи сообщений намного сложнее. Без предполагаемой поддержки со стороны аппаратуры все обращения к разделяемой памяти потребуют привлечения операционной системы как для обеспечения преобразования адресов и защиты памяти, так и для преобразования обращений к памяти в посылку и прием сообщений. Поскольку операции загрузки и записи обычно работают с небольшим объемом данных, то большие накладные расходы по поддержанию такого обмена делают невозможной чисто программную реализацию.

При оценке любого механизма обмена критичными являются три характеристики производительности:

  1. Полоса пропускания: в идеале полоса пропускания механизма обмена будет ограничена полосами пропускания процессора, памяти и системы межсоединений, а не какими-либо аспектами механизма обмена. Связанные с механизмом обмена накладные расходы (например, длина межпроцессорной связи) прямо воздействуют на полосу пропускания.
  2. Задержка: в идеале задержка должна быть настолько мала, насколько это возможно. Для ее определения критичны накладные расходы аппаратуры и программного обеспечения, связанные с инициированием и завершением обмена.
  3. Упрятывание задержки: насколько хорошо механизм скрывает задержку путем перекрытия обмена с вычислениями или с другими обменами.

Каждый из этих параметров производительности воздействует на характеристики обмена. В частности, задержка и полоса пропускания могут меняться в зависимости от размера элемента данных. В общем случае, механизм, который одинаково хорошо работает как с небольшими, так и с большими объемами данных будет более гибким и эффективным.

Таким образом, отличия разных машин с распределенной памятью определяются моделью памяти и механизмом обмена. Исторически машины с распределенной памятью первоначально были построены с использованием механизма передачи сообщений, поскольку это было очевидно проще и многие разработчики и исследователи не верили, что единое адресное пространство можно построить и в машинах с распределенной памятью. С недавнего времени модели обмена с общей памятью действительно начали поддерживаться практически в каждой разработанной машине (характерным примером могут служить системы с симметричной мультипроцессорной обработкой). Хотя машины с централизованной общей памятью, построенные на базе общей шины все еще доминируют в терминах размера компьютерного рынка, долговременные технические тенденции направлены на использование преимуществ распределенной памяти даже в машинах умеренного размера. Как мы увидим, возможно наиболее важным вопросом, который встает при создании машин с распределенной памятью, является вопрос о кэшировании и когерентности кэш-памяти.



<== предыдущая лекция | следующая лекция ==>
Будущие тесты TPC | Мультипроцессорная когерентность кэш-памяти


Карта сайта Карта сайта укр


Уроки php mysql Программирование

Онлайн система счисления Калькулятор онлайн обычный Инженерный калькулятор онлайн Замена русских букв на английские для вебмастеров Замена русских букв на английские

Аппаратное и программное обеспечение Графика и компьютерная сфера Интегрированная геоинформационная система Интернет Компьютер Комплектующие компьютера Лекции Методы и средства измерений неэлектрических величин Обслуживание компьютерных и периферийных устройств Операционные системы Параллельное программирование Проектирование электронных средств Периферийные устройства Полезные ресурсы для программистов Программы для программистов Статьи для программистов Cтруктура и организация данных


 


Не нашли то, что искали? Google вам в помощь!

 
 

© life-prog.ru При использовании материалов прямая ссылка на сайт обязательна.

Генерация страницы за: 0.006 сек.