Организация - параллельное вычисление
Cтраница 1
Организация параллельных вычислений существенно зависит от типа и характеристик потока сообщений-заявок на вызов определенных программ. Если состав и темп поступающих заявок не изменяются в процессе функционирования ВС, то перераспределение заявок не требуется и расписание сохраняется на все время регулярного потока пакетов сообщений. [1]
К настоящему времени организация параллельных вычислений уже используется в наиболее совершенных ЭВМ, чтобы преодолеть ограничения, связанные с конечной скоростью распространения сигналов. Принцип проведения вычислений в несколько параллельных потоков реализован в мощных суперкомпьютерах, но в наиболее полной мере параллелизм выполнения операций используется в компьютерах с матричными процессорами. [2]
 |
Мультипроцессорные системы с архитектурой танцевальный зал и. [3] |
Для описания способа организации параллельных вычислений используется также понятие одновременность, которое означает независимое, асинхронное функционирование параллельно работающих вычислительных устройств в противоположность их синхронному ( или жесткому) взаимодействию в составе мультипроцессорной системы. [4]
Важной особенностью систем организации параллельных вычислений является обеспечение адаптации вычислительных систем к флуктуациям интенсивностей поступления заявок на обслуживание. [5]
Там же рассматриваются вопросы параллельного программирования и организации параллельных вычислений. [6]
Большое количество параметров и факторов, влияющих на организацию параллельных вычислений в ВС, делают задачу оценки их эффективности весьма многомерной. Эти обстоятельства затрудняют конструктивную постановку задачи анализа эффективности ВС и методов организации параллельных вычислений в общем виде. При конструировании систем организации вычислительного процесса применяется ряд критериев, каждый из которых может быть доминирующим при определенном целевом назначении ВС. [7]
Устранение этих трудностей требует создания и разработки новых теоретических концепций по организации параллельных вычислений. Весьма перспективным и плодотворным в практическом плане является распараллеливание алгоритмов выполнения арифметических операций. Оно не затрагивает вопросов создания специального математического обеспечения и разработки специальных механизмов распараллеливания алгоритмов. Такой подход делает неизбежным использование в ЭВМ принципов непозиционных систем счисления - систем счисления в остаточных классах. [8]
Выделена ( как весьма важная, но недостаточно рассмотренная в рамках Конференции) проблема организации параллельных вычислений в задачах управления, моделирования и идентификации. [9]
Распределение производительности заключается в назначении программам приоритетов в соответствии с выбранной приоритетной шкалой, в распределении программ по процессорам или машинам при организации параллельных вычислений. При распределении производительности необходимо учитывать затраты на обмен информацией, конфликты в параллельно работающих компонентах, затраты на диспетчеризацию вычислений, а также на проведение различных видов контроля за ходом вычислений. Помимо этого необходимо учитывать возможность флуктуации загрузки, связанной, например, с изменением интенсивности входного потока заявок, и принимать меры по адаптации структуры к возникающим перегрузкам или недогрузкам. [10]
Существенное влияние оказал Диспетчер-68 и на разработку в ИТМ и ВТ операционной системы реального времени для БЭСМ-6 ОС НД-70 ( Новый диспетчер-70) с развитыми средствами организации параллельных вычислений ( соподчинение задач, аппарат параллельных процессов) и возможностью организации работы БЭСМ-6 в многомашинном вычислительном комплексе. [11]
Очевидно, что программная реализация параллельных вычислений представляет собой сложную в теоретическом и практическом плане задачу, и во многом определяется языковыми и инструментальными средствами программирования. В зависимости от типа архитектуры компьютеров для организации параллельных вычислений применяются векторизация или распараллеливание. Поскольку многометодные алгоритмы предполагают распараллеливание как по данным ( одна параллельная инструкция воздействует на разные потоки данных), так и по процессам ( различные потоки данных участвуют в вычислительном процессе под управлением различных потоков команд), их программная реализация должна осуществляться на системах с массовым параллелизмом. [12]
Большое количество параметров и факторов, влияющих на организацию параллельных вычислений в ВС, делают задачу оценки их эффективности весьма многомерной. Эти обстоятельства затрудняют конструктивную постановку задачи анализа эффективности ВС и методов организации параллельных вычислений в общем виде. При конструировании систем организации вычислительного процесса применяется ряд критериев, каждый из которых может быть доминирующим при определенном целевом назначении ВС. [13]
Например, сегмент программы, выполняющий наибольшую часть работы, следует запрограммировать таким образом, чтобы была использована возможность параллельных вычислений, или запрограммировать его в кодах машины. Организация параллельных вычислений ( Фернбах, 1973) позволяет увеличить скорость решения задач пропорционально количеству используемых процессоров. Однако для этого пригодны далеко не все алгоритмы. Программирование в кодах машины по сравнению с программированием на алгоритмических языках позволяет повысить скорость вычислений по крайней мере в 2 - 3 раза. [14]
Существует ряд задач, строгое решение которых в автоматическом режиме находится за пределами возможностей современных вычислительных средств. Для их решения предпринимаются усилия как в направлении поиска более эффективных математических моделей и методов, так и в направлении построения и применения супер - ЭВМ, обладающих производительностью в несколько сотен миллионов операций в секунду и выше. Наиболее известными примерами супер - ЭВМ, созданных в начале 80 - х годов, являются Cyber-205 и Cray-X-MP / 48, производительность которых достигает 0 8 и 1 6 млрд. операций в секунду соответственно. В основе достижения столь высокой производительности лежит одновременная обработка нескольких потоков данных, конвейерная обработка или совместное использование обоих способов организации параллельных вычислений. Предполагается в ближайшие годы разработка в странах - членах СЭВ супер - ЭВМ с быстродействием около 10 млрд. операций в секунду. Однако стоимость супер - ЭВМ велика ( для упомянутых суперЭВМ около 20 млн. долларов) и потому в большинстве САПР в центральных вычислительных комплексах будут применяться ЭВМ высокой производительности ( до 100 млн. операций в секунду) из семейств Эльбрус и ЕС ЭВМ. [15]
Страницы: 1