<<
>>

Классификация параллельных систем класса МКМД

Классификация Флинна была предложена в 1966 г. К настоящему времени она хорошо описывает особенности вычислительных систем только на нескольких верхних уровнях, изображенных на рис.
17.7. Более детальная классификация, в частности, классификация систем типа МКМД, уже не соответствует совре- менным особенностям класса.

Рис. 17.13. Современная классификация систем класса МКМД

На рис. 17.13 приведена уточненная структура вычислительных систем класса МКМД. По данной классификации вычислительные системы этого типа делятся на многопроцессорные системы, совместно использующие оперативную память, и многомашинные системы, осуществляющие обмен с помощью передачи сооб- щений. Каждый из классов имеет определенные достоинства и недостатки. Пре- имуществами многопроцессорных систем с общей памятью являются:

? совместимость с хорошо отлаженными механизмами доступа к оперативной памяти, используемыми в однопроцессорных системах;

? простота программирования приложений, простота разработки трансляторов и операционных систем;

? малое время доступа, более высокая производительность линий связи;

? возможность использования аппаратно управляемого кэширования.

К преимуществам систем с передачей сообщений относятся:

? более простое аппаратное устройство, не требующее согласованности кэш-па- мяти различных процессорных элементов;

? возможность построения хорошо масштабируемых систем.

В класс систем с общей памятью входят две основных группы, UМА и NUМА. Вычислительные системы класса UМА (от Uniform Memory Access — унифи- цированный, однородный доступ к памяти) обеспечивают всем процессорным элементам системы однородный доступ к общему адресному пространству оперативной памяти.

Любой из процессорных элементов может записать в любое поле памяти какой угодно код, после чего любой другой процессорный элемент может использовать этот код любым образом. Каждый процессорный элемент имеет одно и то же время доступа к любому полю оперативной памяти. Поскольку все процессорные элементы находятся в одних и тех условиях и имеют одинаковые права доступа к памяти, такие системы называют также симметричными мульти- процессорными системами и обозначают SМР (от Symmetric Multi-Processing).

Связи между процессорными элементами и модулями оперативной памяти органи- зуются по высокоскоростным общим шинам и/или с помощью матричных ком- мутаторов. Количество процессорных элементов в системе класса SМР обычно не превышает 32-64. В такой системе каждый процессорный элемент выполняет свою программу практически не зависящим от остальных процессоров образом. Все процессорные элементы обычно работают под управлением единственной общей для всех процессоров операционной системы.

Каждый процессорный элемент системы может иметь собственный кэш. Эта возможность вызывает проблему когерентности кэшей различных процессорных элементов, которая в целом аналогична проблеме когерентности кэша и опе- ративной памяти. Чтобы обеспечить согласованность данных в кэшах разных процессоров, доступ процессорных элементов к оперативной памяти реализует- ся на базе различных протоколов, обычно использующих принцип взаимоис- ключающего доступа.

Системы типа SМР просты в эксплуатации, не слишком дороги, но при этом от- личаются относительно невысокой масштабируемостью. Характерным примером системы этого типа является компьютер Sun Enterprise 10000, состоящий из 64 процессорных элементов Ultra SPARC III.

Системы NUМА (от Non Uniform Memory Access) — с неоднородным доступом к памяти — состоят из нескольких однородных базовых модулей, которые вклю- чают несколько процессорных элементов со своими локальными блоками опера- тивной памяти, а также блока общей для всех процессоров оперативной памяти.

При этом вся оперативная память физически распределена между процессорными элементами, но логически является общей, с единым адресным пространством. По причине физического разделения доступ процессорного элемента к собственной локальной памяти оказывается в несколько раз быстрее, чем доступ к общему блоку памяти и к блокам локальной памяти других процессорных элементов. Вре- мя доступа к локальной и общей памяти в системах NUМА может различаться в 5-10 раз. Эти системы имеют очень хорошие возможности масштабирования, количество процессорных элементов в них может доходить до нескольких тысяч.

В архитектуре NUМА также существуют проблемы, связанные с доступом про- цессорных элементов к данным, модифицированным другим процессорным эле- ментом и помещенным в его кэш-память. В связи с этим в класс NUМА входят системы без кэширования NС-NUМА (от No Caching NUМА) и системы с согласо- ванной кэш-памятью СС-NUМА (от Coherent Cache NUМА), в которых проблемы когерентности решаются довольно эффективно. Характерным примером вычис-

лительной системы класса NС-NUМА является машина Carnegie-Mellon Cm*. Системами СС-NUМА являются: суперкомпьютеры Hewlett-Packard Superdome, SGI Origin 3000, Sun НРС 15000 и Sequent NUMA-Q 2000.

Вообще говоря, к группе многопроцессорных систем относятся еще и системы класса СОМА (от Cache Only Memory Access), в которых локальная память каждо- го процессорного элемента используется только как кэш-память. При этом общая для всех процессорных элементов оперативная память в системе отсутствует. Отличительной особенностью этой архитектуры является отсутствие постоян- ной привязки строк кэша к адресам локальных блоков оперативной памяти. Стро- ки помещаются в локальную память (кэш) любого из процессорных элементов по мере необходимости. Это избавляет от проблем согласования, но появляются сложности с удалением элементов, а также с определением наличия строк кэша в оперативной памяти. Эти системы пока не очень распространены, и еще не на- коплен достаточный опыт их эксплуатации.

В классе многомашинных систем выделяют две группы: массивно-параллельные системы МРР (от Massively Parallel Processor) и кластерные системы СОW (от Cluster Of Workstation). Системы класса МРР называют также системами с массовым параллелизмом, а кластерные системы иногда обозначают как NOW (от Network Of Workstation).

ПРИМЕЧАНИЕ -----------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------

Не следует путать матричные или массивно-параллельные процессоры, относящиеся к классу ОКМД, с массивно-параллельными системами МРР, относящимися к клас- су МКМД. В первом случае речь идет об одном компьютере, который содержит много процессоров. Во втором — о взаимосвязанных компьютерах, которые могут одновременно решать одну и ту же задачу. Во избежание путаницы в первом случае рекомендуется использовать термин «матричные процессоры».

Массивно-параллельные системы МРР состоят из однородных вычислительных узлов, включающих один или несколько процессорных элементов, локальную память для каждого элемента, модули ввода/вывода и коммуникационный узел или сетевой адаптер, которые связаны специализированными высокоскоростны- ми линиями связи. Непосредственный доступ к модулю памяти имеет только его процессорный элемент. Можно заметить, что оперативная память физически разделена между процессорными элементами, так же как и в машине ILLIАС IV класса ОКМД.

В системах типа МРР полноценная операционная система, как правило, работа- ет только на одной управляющей машине, а на каждом из процессорных элемен- тов функционирует ее урезанный вариант. Хотя имеются и варианты, когда на каждом процессоре работает полноценная операционная система типа Unix.

Фактически это системы с распределенными между несколькими компьютерами аппаратными и программными ресурсами. Причем эти компьютеры находятся на относительно небольшом удалении друг от друга и связаны между собой высо- коскоростной сетью линий связи, по которым происходит обмен сообщениями.

Системы класса МРР отличаются высокой, практически стопроцентной отка- зоустойчивостью и очень хорошо масштабируются. Например, вычислительная система ASCI White (от Accelerated Strategic Computing Initiative — ускоренная стратегическая вычислительная инициатива) размером в два баскетбольных поля содержит 8192 процессора. Известны системы, содержащие до 65 536 про- цессоров.

Системы СОW, или кластерные архитектуры, представляют собой объединение нескольких стандартных персональных компьютеров и/или серверов посред- ством стандартных сетевых средств связи. Машины, входящие в кластерную систему, могут использоваться для совместного и одновременного выполнения одной и той же программы.

ВНИМАНИЕ ----------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------

Вычислительным кластером называется совокупность компьютеров, объединенных в рамках локальной или глобальной сети для решения одной задачи. В качестве вы- числительных узлов используются однопроцессорные персональные компьютеры, 2- или 4-процессорные системы.

Кластерные архитектуры фактически представляют собой более дешевый вариант массивно-параллельных систем, вариант, построенный из стандартных персональ- ных машин и стандартных средств сопряжения в локальную или глобальную сеть.

Каждый узел кластера работает под управлением своей собственной операцион- ной системы (Linux, Windows 2000, Solaris). Кластер отличают развитая комму- никационная среда и наличие удаленного доступа к нему через Интернет.

Один из первых кластерных проектов был реализован в 1994 г. Он был создан из 16 процессоров Intel 80486 с тактовой частотой 100 МГц. В каждом узле класте- ра размещались модуль оперативной памяти объемом 16 Мбайт и три сетевых адаптера Ethernet.

Некоторые специалисты выделяют в группе многомашинных систем еще и класс распределенных вычислительных систем, подразумевая наличие в составе системы большого количества пространственно рассредоточенных аппаратных и программных ресурсов, функционирующих автономно, но согласованно под управлением единой операционной системы верхнего уровня и/или собственных, локальных операционных систем.

Машины, входящие в распределенные систе- мы, не имеют ни общих блоков оперативной памяти, ни общих периферийных устройств. Распределенные системы отличаются от кластеров тем, что компью- теры, входящие в такую систему, могут принадлежать разным собственникам и находиться на значительном удалении друг от друга. Такие системы исполь- зуются для распределенного хранения и обработки информации.

ВНИМАНИЕ ----------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------

Хранение и не синхронизированная во времени обработка связной информации, осуществляемые на пространственно разделенных вычислительных машинах, на- зываются распределенными.

Необходимо различать параллельную обработку в централизованных и сетевых системах и распределенную обработку в сетевых и распределенных системах. Под параллельной обычно понимают обработку, синхронизированную во времени, в то время как обработка, осуществляемая асинхронно, считается распределенной.

Частным случаем распределенных вычислительных систем считаются вычисли- тельные сети, метакомпьютеры или Grid-системы (от grid — решетка). Они от- личаются от кластеров большей независимостью и сложностью образующих сис- тему компонентов. В вычислительных сетях обычно отсутствуют операционные системы верхнего уровня. Обычно Grid-системами считаются серверы и систе- мы хранения данных, объединенные в единую группу вычислительных ресурсов. Отличительной чертой Grid-системы является согласованная работа входящих в систему компьютеров над одной и той же задачей.

Метакомпьютер обладает огромными вычислительными распределенными не- однородными ресурсами, принадлежащими разным организациям. Мощность ме- такомпьютера значительно превосходит мощность любого современного супер- компьютера. Например, с помощью метакомпьютера решена задача вычисления максимального для сегодняшних возможностей числа Мерсенна вида 2р - 1, где р — простое число. В решавший эту задачу метакомпьютер вошли свыше двадца- ти тысяч связанных по Интернету персональных компьютеров по всему миру. Вычислительная сеть работала над этой задачей два с половиной года, в резуль- тате в ноябре 2001 г. было найдено значение числа 213466917 - 1.

Другим важнейшим частным случаем распределенных вычислительных систем являются компьютерные сети, в которых независимо используются компьюте- ры, объединенные линиями связи. В связи с огромной важностью компьютер- ных сетей более детальное их обсуждение вынесено в часть III учебника. А более подробный общий обзор параллельных вычислительных систем можно найти в [6], [8], [11], [28], [30]

<< | >>
Источник: Степанов А. Н.. Архитектура вычислительных систем и компьютерных сетей. 2007

Еще по теме Классификация параллельных систем класса МКМД:

  1. § 39 Классификация договоров в отдельных видах. – Римская классификация. – Система прусского закона, французского и австрийского кодекса. – Система русского свода. – Система настоящего изложения.
  2. СРАВНИТЕЛЬНАЯ СИСТЕМА КЛАССОВ
  3. § 33 Общее правило о переходе наследства к детям. – Отличие отделенных от неотделенных. – Право представления. – Право родительское. – Право боковых родственников. – Римская система определения прав по классам и степеням. – Германская система определения прав по линиям и коленам.
  4. Тема 5. Классификация основных правовых систем современности
  5. Тема 5. Классификация основных правовых систем современности
  6. § 3. Принципы построения системы (классификации) гражданских договоров
  7. 5. Критерии классификации правовых систем
  8. 2.Принципы правосудия, их понятие, система и классификация
  9. 2. Классификация национальных правовых систем стран Британского Содружества
  10. 2.1.3. Классификация информации по роли, в которой она выступает в правовой системе
  11. ИНФОРМАЦИЯ: ОБРАБОТКА ПАРАЛЛЕЛЬНАЯ
  12. § 2. КЛАССИФИКАЦИЯ ПЕДАГОГИЧЕСКИХ ЗАДАЧ, РЕШАЕМЫХ В ПЕДАГОГИЧЕСКОЙ СИСТЕМЕ
  13. 8.8. ПАРАЛЛЕЛЬНЫЕ МИРЫ
  14. 6.4.3. Параллельный опыт
  15. ПАРАЛЛЕЛЬНЫЕ МИРЫ
  16. 6.4.3. Параллельный опыт