SMP-системы, MPP-системы, кластерные и PVP-системы определение, схема, достоинства и недостатки

SMP архитектура

SMP архитектура (symmetric multiprocessing) - cимметричная многопроцессорная архитектура. Главной особенностью систем с архитектурой SMP является наличие общей физической памяти, разделяемой всеми процессорами.

Память является способом передачи сообщений между процессорами, при этом все вычислительные устройства при обращении к ней имеют равные права и одну и ту же адресацию для всех ячеек памяти. Поэтому SMP архитектура называется симметричной.

Основные преимущества SMP-систем:

• простота и универсальность для программирования. Архитектура SMP не накладывает ограничений на модель программирования, используемую при создании приложения: обычно используется модель параллельных ветвей, когда все процессоры работают абсолютно независимо друг от друга - однако, можно реализовать и модели, использующие межпроцессорный обмен. Использование общей памяти увеличивает скорость такого обмена, пользователь также имеет доступ сразу ко всему объему памяти. Для SMP-систем существуют сравнительно эффективные средства автоматического распараллеливания.

• легкость в эксплуатации. Как правило, SMP-системы используют систему охлаждения, основанную на воздушном кондиционировании, что облегчает их техническое обслуживание.

• относительно невысокая цена.

Недостатки:

• системы с общей памятью, построенные на системной шине, плохо масштабируемы
Этот важный недостаток SMP-системы не позволяет считать их по-настоящему перспективными. Причины плохой масштабируемости состоят в том, что в данный момент шина способна обрабатывать только одну транзакцию, вследствие чего возникают проблемы разрешения конфликтов при одновременном обращении нескольких процессоров к одним и тем же областям общей физической памяти.

MPP архитектура

MPP архитектура (massive parallel processing) - массивно-параллельная архитектура. Главная особенность такой архитектуры состоит в том, что память физически разделена. В этом случае система строится из отдельных модулей, содержащих процессор, локальный банк операционной памяти (ОП), два коммуникационных процессора (рутера) или сетевой адаптер, иногда - жесткие диски и/или другие устройства ввода/вывода.

Главное преимущество:

Главным преимуществом систем с раздельной памятью является хорошая масштабируемость: в отличие от SMP-систем в машинах с раздельной памятью каждый процессор имеет доступ только к своей локальной памяти, в связи с чем не возникает необходимости в потактовой синхронизации процессоров. Практически все рекорды по производительности на сегодняшний день устанавливаются на машинах именно такой архитектуры, состоящих из нескольких тысяч процессоров (ASCI Red, ASCI Blue Pacific).

Недостатки:

• отсутствие общей памяти заметно снижает скорость межпроцессорного обмена, поскольку нет общей среды для хранения данных, предназначенных для обмена между процессорами. Требуется специальная техника программирования для реализации обмена сообщениями между процессорами.
• каждый процессор может использовать только ограниченный объем локального банка памяти.
• вследствие указанных архитектурных недостатков требуются значительные усилия для того, чтобы максимально использовать системные ресурсы. Именно этим определяется высокая цена программного обеспечения для массивно-параллельных систем с раздельной памятью.

PVP архитектура

PVP (Parallel Vector Process) - параллельная архитектура с векторными процессорами.
Основным признаком PVP-систем является наличие специальных векторно-конвейерных процессоров, в которых предусмотрены команды однотипной обработки векторов независимых данных, эффективно выполняющиеся на конвейерных функциональных устройствах. Как правило, несколько таких процессоров (1-16) работают одновременно с общей памятью (аналогично SMP) в рамках многопроцессорных конфигураций. Несколько таких узлов могут быть объединены с помощью коммутатора (аналогично MPP). Поскольку передача данных в векторном формате осуществляется намного быстрее, чем в скалярном (максимальная скорость может составлять 64 Гб/с, что на 2 порядка быстрее, чем в скалярных машинах), то проблема взаимодействия между потоками данных при распараллеливании становится несущественной. И то, что плохо распараллеливается на скалярных машинах, хорошо распараллеливается на векторных. Таким образом, системы PVP архитектуры могут являться машинами общего назначения (general purpose systems). Однако, поскольку векторные процессоры весьма дороги, эти машины не будут являться общедоступными.

Кластерная архитектура

Кластер представляет собой два или больше компьютеров (часто называемых узлами), объединяемых при помощи сетевых технологий на базе шинной архитектуры или коммутатора и предстающих перед пользователями в качестве единого информационно-вычислительного ресурса. В качестве узлов кластера могут быть выбраны серверы, рабочие станции и даже обычные персональные компьютеры. Преимущество кластеризации для повышения работоспособности становится очевидным в случае сбоя какого-либо узла: при этом другой узел кластера может взять на себя нагрузку неисправного узла, и пользователи не заметят прерывания в доступе.

Вопрос 35

Зако́н Амдала (англ. Amdahl's law, иногда также Закон Амдаля-Уэра) — иллюстрирует ограничение ростапроизводительности вычислительной системы с увеличением количества вычислителей. Джин Амдалсформулировал закон в 1967 году, обнаружив простое по существу, но непреодолимое по содержанию ограничение на рост производительности при распараллеливании вычислений: «В случае, когда задача разделяется на несколько частей, суммарное время её выполнения на параллельной системе не может быть меньше времени выполнения самого длинного фрагмента».^[1] Согласно этому закону, ускорение выполнения программы за счётраспараллеливания её инструкций на множестве вычислителей ограничено временем, необходимым для выполнения её последовательных инструкций.

Математическое выражение

Предположим, что необходимо решить некоторую вычислительную задачу. Предположим, что её алгоритм таков, что доля от общего объёма вычислений может быть получена только последовательными расчётами, а, соответственно, доля может быть распараллелена идеально (то есть время вычисления будет обратно пропорционально числу задействованных узлов ). Тогда ускорение, которое может быть получено на вычислительной системе из процессоров, по сравнению с однопроцессорным решением не будет превышать величины

Иллюстрация

Таблица показывает, во сколько раз быстрее выполнится программа с долей последовательных вычислений при использовании процессоров.

\
10%	5.263	9.174	9.910
25%	3.077	3.883	3.988
40%	2.174	2.463	2.496

Из таблицы видно, что только алгоритм, вовсе не содержащий последовательных вычислений ( ), позволяет получить линейный прирост производительности с ростом количества вычислителей в системе. Если доля последовательных вычислений в алгоритме равна 25 %, то увеличение числа процессоров до 10 дает ускорение в 3,077 раза, а увеличение числа процессоров до 1000 даст ускорение в 3,988 раза.

Отсюда же очевидно, что при доле последовательных вычислений общий прирост производительности не может превысить . Так, если половина кода — последовательная, то общий прирост никогда не превысит двух.

]Идейное значение

Закон Амдала показывает, что прирост эффективности вычислений зависит от алгоритма задачи и ограничен сверху для любой задачи с . Не для всякой задачи имеет смысл наращивание числа процессоров в вычислительной системе.

Более того, если учесть время, необходимое для передачи данных между узлами вычислительной системы, то зависимость времени вычислений от числа узлов будет иметь максимум. Это накладывает ограничение на масштабируемость вычислительной системы, то есть означает, что с определенного момента добавление новых узлов в систему будет увеличивать время расчёта задачи.

Поиск по сайту: