Многопроцессорные системы

Изм.

Лист

№ Документа_

Подпись_

_Дата_

Лист_

 

Министерство  по науке и образованию РФ

ФГБОУ ВПО

Тульский  государственный университет

Кафедра автоматики и телемеханики

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

Контрольно  – курсовая работа

по курсу:

«Операционные системы»

«Многопроцессорные системы»

 

 

 

 

 

 

 

Выполнил: ст. гр. 220491

Салимов А.С.

Проверил: доц. каф. АТМ

Сулимова  В.В.

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

Тула 2012

 

Содержание

 

Введение 3

1. Многопроцессорные системы 4

2. Архитектура многопроцессорных вычислительных систем 5

2.1. Классификация архитектур по параллельной обработке данных 5

2.2. SMP архитектура 7

2.3. MPP архитектура 9

2.4. Гибридная архитектура (NUMA) Организация когерентности многоуровневой иерархической памяти. 11

2.5. PVP архитектура 13

2.6. Кластерная архитектура 15

3. Требования к компонентам МВС 18

3.1. Отношение стоимость/производительность 18

3.2. Масштабируемость 19

3.3. Совместимость и мобильность программного обеспечения 20

4. Надежность и отказоустойчивость МВС 22

5. Назначение, область применения многопроцессорных вычислительных систем 25

Заключение 27

Список использованных источников 28

 

 

 

 

 

 

 

 

Введение

 

В настоящее время сфера применения многопроцессорных вычислительных систем (МВС) непрерывно расширяется, охватывая  все новые области в различных  отраслях науки, бизнеса и производства. Стремительное развитие кластерных систем создает условия для использования  многопроцессорной вычислительной техники в реальном секторе экономики.

Потребность решения сложных прикладных задач с большим объемом вычислений и принципиальная ограниченность максимального  быстродействия "классических" –  по схеме фон Неймана - ЭВМ привели  к появлению многопроцессорных  вычислительных систем (МВС). Использование  таких средств вычислительной техники  позволяет существенно увеличивать  производительность ЭВМ при любом  существующем уровне развития компьютерного  оборудования.

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

1. Многопроцессорные системы

Вычислительная техника в своем  развитии по пути повышения быстродействия ЭВМ приблизилась к физическим пределам. Время переключения электронных  схем достигло долей наносекунды, а  скорость распространения сигналов в линиях, связывающих элементы и  узлы машины, ограничена значением 30 см/нс (скоростью света). Поэтому дальнейшее уменьшение времени переключения электронных  схем не позволит существенно повысить производительность ЭВМ. В этих условиях требования практики (сложные физико-технические  расчеты, многомерные экономико-математические модели и другие задачи) по дальнейшему  повышению быстродействия ЭВМ могут  быть удовлетворены только путем  распространения принципа параллелизма на сами устройства обработки информации и создания многопроцессорных вычислительных систем. Такие системы позволяют  производить распараллеливание  во времени выполнения программы  или параллельное выполнение нескольких программ¹.

Чтобы дать более полное представление о многопроцессорных  вычислительных системах, помимо высокой  производительности необходимо назвать  и другие отличительные особенности. Прежде всего это необычные архитектурные решения, направленные на повышение производительности (работа с векторными операциями, организация быстрого обмена сообщениями между процессорами или организация глобальной памяти в многопроцессорных системах и др.).

Понятие архитектуры  высокопроизводительной системы является достаточно широким, поскольку под  архитектурой можно понимать и способ параллельной обработки данных, используемый в системе, и организацию памяти, и топологию связи между процессорами, и способ исполнения системой арифметических операций. Попытки систематизировать  все множество архитектур начались в конце 60-х годов и непрерывно продолжаются по сей день².

 

 

 

 

 

__________________________________________________________________

1. Многомашинные и многопроцессорные вычислительные комплексы [электронный ресурс] URL: http://www.icmm.ru/~masich/win/lexion/l6/l6.html

2. Богданов А.В. Архитектура и топологии многопроцессорных вычислительных систем, Учебное издание. Интернет-Университет Информационных Технологий: 2005. – С. 8.

2. Архитектура многопроцессорных вычислительных систем

1.  Классификация архитектур по параллельной обработке данных

В 1966 году М.Флинном (Flynn) был предложен чрезвычайно удобный 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 архитектурных класса:

SISD = Single Instruction Single Data  
MISD = Multiple Instruction Single Data  
SIMD = Single Instruction Multiple Data  
MIMD = Multiple Instruction Multiple Data ) 

SISD (single instruction stream / single data stream) - одиночный поток команд и одиночный поток данных. К этому классу относятся последовательные компьютерные системы, которые имеют один центральный процессор, способный обрабатывать только один поток последовательно исполняемых инструкций. В настоящее время практически все высокопроизводительные системы имеют более одного центрального процессора, однако, каждый из них выполняют несвязанные потоки инструкций, что делает такие системы комплексами SIMD-систем, действующих на разных пространствах данных. Для увеличения скорости обработки команд и скорости выполнения арифметических операций может применяться конвейерная обработка. В случае векторных систем векторный поток данных следует рассматривать как поток из одиночных неделимых векторов. Примерами компьютеров с архитектурой SISD являются большинство рабочих станций Compaq, Hewlett-Packard и Sun Microsystems. 

MISD (multiple instruction stream / single data stream) - множественный поток команд  и одиночный поток данных. Теоретически  в этом типе машин множество  инструкций должно выполнятся над единственным потоком данных. До сих пор ни одной реальной машины, попадающей в данный класс, не было создано. В качестве аналога работы такой системы, по-видимому, можно рассматривать работу банка. С любого терминала можно подать команду и что-то сделать с имеющимся банком данных. Поскольку база данных одна, а команд много, то мы имеем дело с множественным потоком команд и одиночным потоком данных¹. 

__________________________________________________________________

1. Богданов А.В. Архитектура и топологии многопроцессорных вычислительных систем, Учебное издание. Интернет-Университет Информационных Технологий: 2005. – С. 8.

SIMD (single instruction stream / multiple data stream) - одиночный поток команд и  множественный поток данных. Эти  системы обычно имеют большое  количество процессоров, в пределах  от 1024 до 16384, которые могут выполнять  одну и ту же инструкцию  относительно разных данных в  жесткой конфигурации. Единственная  инструкция параллельно выполняется  над многими элементами данных. Примерами SIMD машин являются системы  CPP DAP, Gamma II и Quadrics Apemille. Другим подклассом SIMD-систем являются векторные  компьютеры. Векторные компьютеры  манипулируют массивами сходных  данных подобно тому, как скалярные  машины обрабатывают отдельные  элементы таких массивов. Это  делается за счет использования  специально сконструированных векторных  центральных процессоров. Когда  данные обрабатываются посредством  векторных модулей, результаты  могут быть выданы на один, два или три такта частотогенератора  (такт частотогенератора является  основным временным параметром  системы). При работе в векторном  режиме векторные процессоры  обрабатывают данные практически  параллельно, что делает их  в несколько раз более быстрыми, чем при работе в скалярном  режиме. Примерами систем подобного  типа является, например, компьютеры Hitachi S3600.

MIMD (multiple instruction stream / multiple data stream) - множественный  поток команд и множественный  поток данных. Эти машины параллельно  выполняют несколько потоков  инструкций над различными потоками  данных. В отличие от многопроцессорных  SISD-машин, упомянутых выше, команды  и данные связаны, потому что  они представляют различные части  одной и той же выполняемой  задачи. Например, MIMD-системы могут  параллельно выполнять множество  подзадач, с целью сокращения  времени выполнения основной  задачи. Наличие большого разнообразия  попадающих в данный класс  систем, делает классификацию Флинна  не полностью адекватной. Действительно  и четырех-процессорный SX-5 компании NEC и тысяче-процессорный Cray T3E оба  попадают в этот класс. Это  заставляет использовать другой  подход к классификации, иначе  описывающий классы компьютерных  систем. Основная идея такого  подхода может состоять, например, в следующем. Считаем, что множественный  поток команд может быть обработан  двумя способами: либо одним  конвейерным устройством обработки,  работающем в режиме разделения  времени для отдельных потоков,  либо каждый поток обрабатывается  своим собственным устройством.  Первая возможность используется  в MIMD компьютерах, которые обычно  называют конвейерными или векторными, вторая – в параллельных компьютерах¹.

 

__________________________________________________________________

1. Богданов А.В. Архитектура и топологии многопроцессорных вычислительных систем, Учебное издание. Интернет-Университет Информационных Технологий: 2005. – С. 9.

 

В основе векторных компьютеров лежит  концепция конвейеризации, т.е. явного сегментирования арифметического  устройства на отдельные части, каждая из которых выполняет свою подзадачу  для пары операндов. В основе параллельного  компьютера лежит идея использования  для решения одной задачи нескольких процессоров, работающих сообща, причем процессоры могут быть как скалярными, так и векторными.

2. SMP архитектура

 

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

Схематический вид SMP-архитектуры.

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. Последнее обстоятельство позволяет очень эффективно обмениваться данными с другими вычислительными  устройствами. SMP-система строится на основе высокоскоростной системной  шины (SGI PowerPath, Sun Gigaplane, DEC TurboLaser), к слотам которой подключаются функциональные блоки трех типов: процессоры (ЦП), операционная система (ОП) и подсистема ввода/вывода (I/O). Для подсоединения к модулям I/O используются уже более медленные  шины (PCI, VME64). Наиболее известными SMP-системами  являются SMP-cервера и рабочие станции на базе процессоров Intel (IBM, HP, Compaq, Dell, ALR, Unisys, DG, Fujitsu и др.) Вся система работает под управлением единой ОС (обычно UNIX-подобной, но для Intel-платформ поддерживается Windows NT). ОС автоматически (в процессе работы) распределяет процессы по процессорам, но иногда возможна и явная привязка¹.  
 

__________________________________________________________________

1. Богданов А.В. Архитектура и топологии многопроцессорных вычислительных систем, Учебное издание. Интернет-Университет Информационных Технологий: 2005. – С. 9.

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. Вычислительные  элементы начинают друг другу  мешать. Когда произойдет такой  конфликт, зависит от скорости  связи и от количества вычислительных  элементов. В настоящее время  конфликты могут происходить  при наличии 8-24-х процессоров.  Кроме того, системная шина имеет  ограниченную (хоть и высокую)  пропускную способность (ПС) и  ограниченное число слотов. Все  это с очевидностью препятствует  увеличению производительности  при увеличении числа процессоров  и числа подключаемых пользователей.  В реальных системах можно  использовать не более 32 процессоров.  Для построения масштабируемых систем на базе SMP используются кластерные или NUMA-архитектуры. При работе с SMP системами используют так называемую парадигму программирования с разделяемой памятью (shared memory paradigm)¹.

__________________________________________________________________

1. Богданов А.В. Архитектура и топологии многопроцессорных вычислительных систем, Учебное издание. Интернет-Университет Информационных Технологий: 2005. – С. 10.

3. MPP архитектура