Мультипроцессорные системы с локальной памятью и многомашинные системы 


Мы поможем в написании ваших работ!



ЗНАЕТЕ ЛИ ВЫ?

Мультипроцессорные системы с локальной памятью и многомашинные системы



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. 2.10 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, так же 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 систем, 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.

 

Рисунок 2.10 - Типовая архитектура мультипроцессорной системы с распределенной памятью.

 

Существуют два различных способа построения крупномасштабных систем с распределенной памятью. Простейший способ заключается в том, чтобы исключить аппаратные механизмы, обеспечивающие когерентность кэш-памяти, и сосредоточить внимание на создании масштабируемой системы памяти. Несколько компаний разработали такого типа машины. Наиболее известным примером такой системы является компьютер T3D компании Cray Research. В этих машинах память распределяется между узлами (процессорными элементами) и все узлы соединяются между собой посредством того или иного типа сети. Доступ к памяти может быть локальным или удаленным. Специальные контроллеры, размещаемые в узлах сети, могут на основе анализа адреса обращения принять решение о том, находятся ли требуемые данные в локальной памяти данного узла, или размещаются в памяти удаленного узла. В последнем случае контроллеру удаленной памяти посылается сообщение для обращения к требуемым данным.

Чтобы обойти проблемы когерентности, разделяемые (общие) данные не кэшируются. Конечно, с помощью программного обеспечения можно реализовать некоторую схему кэширования разделяемых данных путем их копирования из общего адресного пространства в локальную память конкретного узла. В этом случае когерентностью памяти также будет управлять программное обеспечение. Преимуществом такого подхода является практически минимальная необходимая поддержка со стороны аппаратуры, хотя наличие, например, таких возможностей как блочное (групповое) копирование данных было бы весьма полезным. Недостатком такой организации является то, что механизмы программной поддержки когерентности подобного рода кэш-памяти компилятором весьма ограничены. Существующая в настоящее время методика в основном подходит для программ с хорошо структурированным параллелизмом на уровне программного цикла.

Машины с архитектурой, подобной Cray T3D, называют процессорами (машинами) с массовым параллелизмом (MPP -  Massively Parallel Processor). К машинам с массовым параллелизмом предъявляются взаимно исключающие требования. Чем больше объем устройства, тем большее число процессоров можно расположить в нем, тем длиннее каналы передачи управления и данных, а значит и меньше тактовая частота. Происшедшее возрастание нормы массовости для больших машин до 512 и даже 64К процессоров обусловлено не ростом размеров машины, а повышением степени интеграции схем, позволившей за последние годы резко повысить плотность размещения элементов в устройствах. Топология сети обмена между процессорами в такого рода системах может быть различной.

Для построения крупномасштабных систем альтернативой рассмотренному в предыдущем разделе протоколу наблюдения может служить протокол на основе справочника, который отслеживает состояние кэшей. Такой подход предполагает, что логически единый справочник хранит состояние каждого блока памяти, который может кэшироваться. В справочнике обычно содержится информация о том, в каких кэшах имеются копии данного блока, модифицировался ли данный блок и т.д. В существующих реализациях этого направления справочник размещается рядом с памятью. Имеются также протоколы, в которых часть информации размещается в кэш-памяти. Положительной стороной хранения всей информации в едином справочнике является простота протокола, связанная с тем, что вся необходимая информация сосредоточена в одном месте. Недостатком такого рода справочников является его размер, который пропорционален общему объему памяти, а не размеру кэш-памяти. Это не составляет проблемы для машин, состоящих, например, из нескольких сотен процессоров, поскольку связанные с реализацией такого справочника накладные расходы можно преодолеть. Но для машин большего размера необходима методика, позволяющая эффективно масштабировать структуру справочника.

 



Поделиться:


Последнее изменение этой страницы: 2021-05-11; просмотров: 107; Нарушение авторского права страницы; Мы поможем в написании вашей работы!

infopedia.su Все материалы представленные на сайте исключительно с целью ознакомления читателями и не преследуют коммерческих целей или нарушение авторских прав. Обратная связь - 52.14.85.76 (0.007 с.)