Информации – способ достижения

ВЫСОКОЙ ПРОИЗВОДИТЕЛЬНОСТИ

ВЫЧИСЛИТЕЛЬНЫХ СИСТЕМ

Когда необходимо выполнить работу за ограниченное время и это превышает возможности одного исполнителя, то стремятся разделить эту работу на ряд взаимосвязанных действий и распределить их между одновременно занятыми исполнителями. Такое распределение более эффективно, если допускает одновремен­ные и независимые действия всех исполнителей. Это и есть рас­параллеливание. Однако идеальное распараллеливание далеко не всегда возмож­но: в общем случае работы можно представить лишь частично упорядоченными во времени множествами параллельно-последо­вательных работ.

Сейчас ни одно используемое, разрабатываемое или перспективное вычислительное средство не рассматривается вне пробле­мы привлечения новых резервов распараллеливания работ. Возникла самостоятельная проблема построения параллельных архитектур вычислительных систем, а также организации и планирования в них па­раллельных вычислительных процессов для достижения макси­мальной производительности. При этом параллельный процесс подсказывает целесообразную архитектуру так же, как архитек­тура диктует параллельный процесс.

Говоря о производительности, отметим, что каждая вычислительная система (ВС) может обладать как собственной характеристикой лишь зна­чением пиковой производительности – суммарным числом выпол­няемых в единицу времени операций при полной загрузке всех исполнительных устройств. Для конкретных задач с учетом воз­можностей их распараллеливания, соотношения типов операций, режима вычислений в данной вычислительной системе и накладных расходов на орга­низацию вычислительного процесса определяется значение реаль­ной производительности. Отклонение реальной производительнос­ти от пиковой может характеризовать, насколько данная архитек­тура вычислительной системы действительно приспособлена к решению данной задачи или класса задач. Важными показателями при решении конкрет­ных задач, комплексов взаимосвязанных задач, классов задач мо­гут служить коэффициенты загрузки отдельных исполнительных устройств вычислительной системы или найденный усреднением на их основе коэффициент загрузки вычислительной системы. Указанные коэффициенты загрузки определя­ются отношением времени занятости соответствующих устройств работами по решению задачи к времени решения этой задачи. Таким образом, коэффициент загрузки вычислительной системы есть отношение реаль­ной производительности к пиковой.

Самым простым способом наращивания производительности (пиковой) вычислительных средств является построение многомашинных вычислительных систем на базе нескольких ЭВМ, объединенных каналами передачи инфор­мации или устройствами общей памяти. Такие многомашинные вычислительные системы предназна­чены для совместного решения распараллеленных задач или для выполнения сложных программных комплексов. Построение многопроцессорной вычислительной системы с общей оперативной памятью значительно расширяет возможности распараллеливания решения отдельных задач, так как практически исключает потери времени на пере­дачу данных при выполнении информационно взаимосвязанных программных модулей на разных процессорах вычислительной системы.

Однако для полного использования всех возможностей распараллеливания необходимо применить его на уровне исполнитель­ных устройств процессора, входящих в состав его арифметическо-логического устройства (АЛУ). Такое применение послужило развитию архитектуры вычислительной системы, в которой в процессе обработки команд программы производится загрузка множества исполни­тельных устройств – решающего поля вычислительной системы. Задача оперативной загрузки решающего поля получила специфическое решение при идентичной обработке элементов массивов однородной информа­ции – при векторной обработке информации. Преобладание такой обработки во многих задачах определило ориентацию класса вычислительных систем. Обработка векторов в наибольшей степени соответствует идее конвейера. Поэтому именно конвейерные исполнительные устройства получили развитие в составе вычислительных систем, ориентированных на пред­почтительную обработку векторов. Подобные вычислительные системы называются векторно-конвейерными. При этом трудность организации кон­вейера для всех операций вычислительной системы, выполняемых одним исполнитель­ным устройством, приводит к разбиению таких устройств по ти­пам операций – к созданию, например, устройств сложения, ум­ножения, деления, выполнения логических операций. Это соответ­ствует неоднородному решающему полю вычислительной системы. На конвейере вы­полняются не только векторные, но и скалярные операции.

Таким образом, можно ввести поня­тие именованной или потенциально именованной работы, которая рассматривается в качестве неде­лимой в общей совокупности взаимосвязанных работ, подлежащих распараллеливанию в вычислительной системе. Такие работы могут быть определены (снабжены именем) выражениями вида "процедура решения за­дачи целочисленного линейного программирования", "расчет зна­чения полинома", "нахождение sinα", "сложение значений а и b ", "умножение двух компонент векторов" и т. д. Другими словами, именованная работа отражается в программе вычислительной системы на алгоритмическом языке или в ее коде в виде программного модуля, от­дельной инструкции или операции над данными. Совокупность именованных работ задает пользователь.

Во-вторых, выделим два уровня распараллеливания:

1) распределение отдельных задач, взаимодействующих программ­ных модулей, процедур и т. д. (соответствует построению много­процессорных вычислительных систем или многомашинных вычислительных систем);

2) распределение отдельных инст­рукций программы между исполнительными устройствами реша­ющего поля (соответствует построению вычислительной системы на решающих полях).

Отметим тенденцию совмещения в одной вычислительной системе двух уровней рас­параллеливания. Вычислительные системы развиваются как многопроцессорные, процессоры в которых располагают сложными АЛУ – решающими полями.

Классификация вычислительных систем по реализуемым уровням распараллелива­ния, возможно, не является столь универсальной, она более близка к предложен­ной классификации, на основе таких характеристик, как число устройств управления (или процессоров), число АЛУ, свя­занных с каждым из них, параметры конвейерной реализации ус­тройств и разрядность машинного слова.