1. Флинн таксономиясы негізінде компьютерлік архитектураның классификацияларын сипаттаңыз
Параллельді есептеу жүйелерінің тарихына сипаттама беріңіз. Атақты параллельді есептеу жүйелері туралы мысал келтіріңіз
жүктеу/скачать 0,87 Mb.
|
- Бұл бет үшін навигация:
- Параллельді программа
| 2. Параллельді есептеу жүйелерінің тарихына сипаттама беріңіз. Атақты параллельді есептеу жүйелері туралы мысал келтіріңіз.
2) Параллельді компьютер – есепті сандық түрде шешіп, үйлесімді шешуге қабілетті процессорлардың жиынтығы. Параллельді программа – бұл әр процесс өзінің меншікті процессорында жүріп қана қоймай, параллель орындалатын программа. Параллельді есептеу жүйелері – физикалық есептеуіш жүйелер, сондай-ақ көптеген есептеу түйіндерінде деректерді бір немесе басқа жолмен параллель өңдеуді жүзеге асыратын бағдарламалық жүйелер. Есептеулерді параллельдеу идеясы көптеген тапсырмаларды бір уақытта шешуге болатын кішігірім тапсырмалар жинағына бөлуге болатындығына негізделген. Әдетте параллельді есептеу әрекеттерді үйлестіруді талап етеді. Параллельді есептеу бірнеше формада болады: разрядтық параллелизм, командалық деңгей параллелизмі, деректер параллелдігі және тапсырма параллелдігі. Параллельді есептеулер көп жылдар бойы негізінен өнімділігі жоғары есептеулерде қолданылды, бірақ соңғы уақытта процессорлардың тактілік жиілігін арттыруға физикалық шектеулердің болуына байланысты қызығушылықтың артуы байқалды. Параллельді есептеулер көбінесе көп ядролы процессорлар түрінде компьютер архитектурасында басым парадигмаға айналды. Параллельді жүйелерге арналған бағдарламаларды жазу сериялық жүйелерге қарағанда қиынырақ, өйткені ресурстардың дауы ықтимал бағдарламалық қателердің (қателердің) жаңа класын енгізеді, олардың арасында жарыс жағдайлары жиі кездеседі. Процестер арасындағы байланыс және синхрондау параллель жүйелерде жоғары өнімділікке қол жеткізу үшін үлкен кедергі болып табылады. Соңғы жылдары параллельді компьютерлердің қуат тұтыну мәселесі де қарастырыла бастады. Параллельдеу нәтижесінде программа жылдамдығының өсу сипаты Амдал заңымен түсіндіріледі. Егер есептеу циклдік (қайталанатын) әрекеттерді қолданбаса, онда N есептеу модульдері ешқашан бір есептеу модуліне қарағанда N есе жылдам жұмыс атқармайды. Мысалы, екі процессорлы машинада массивді жылдам сұрыптау үшін массивті екіге бөліп, әрбір жартысын бөлек процессорда сұрыптауға болады. Әр жартыны сұрыптау әртүрлі уақытты алуы мүмкін, сондықтан синхрондау қажет. Кез-келген ЭЕМ-да есептеу нәтижесіне қол жеткізу үшін қолданылатын стандартты схема: 1. мақсат құру; 2. модельдеу; 3. алгоритм дайындау; 4. бағдарлама дайындау; 5. тестілеу және түзетулер енгізу; 6. нәтижені талдау, 7. 2-5 пункттерінің қайталанатын этаптарының қажеттілігінше математикалық моделін жасау; 8. бағдарламаның қорытындысын әзірлеу екені белгілі. Параллель есептеу спецификасын ескерсек, бұл схемаға тағы 4 пункт енгізу қажет болады: 1. Ақпараттық талдау – есептің алгоритмін, алгоритм графының кӛмегімен ондағы параллельділіктің қолданылуын анықтауға зерттеу; 2. процесті параллель тарату (қанша процесті қанша процессорға бӛлуін анықтайды); 3. параллель бағдарламаны құрастыру; 4. параллель бағдарламаның тиімділігін бағалау: тиімді бағдарламалау алгоритмін таңдау; ол алгоритмді қолданып, жүйелік бағдарлама жасау; жүйелі бағдарламалардың жұмыс уақытын ӛлшеу; таңдалған жүйелік алгоритмді қолданып, параллельді бағдарлама жасау; алынған бағдарламаның тиімділігін арттыру (әр түрлі кӛлемді деректерде); алынған нәтиже бойынша сәйкес алгоритмді және параллель бағдарламаның ең тиімдісін таңдау; Сонымен, әрбір дербес компьютерлер үшін маңызы зор, ал параллель компьютерлерде, кезкелген есепті шешу процесіне қатысты ерекше мәнге ие келесі этаптарды айта кетсе болады: есептің қойылуы; оның шешу әдісін таңдау; оның алгоритмін дайындау; бағдарламалау технологиясын таңдау; бағдарламаны құрастыру; қандай да бір компьютерде бағдарламаны орындау. Әрине, бұл этаптардың бәрі де қрапайым компьютерлер үшін де маңызды, бірақ параллель есептеу машиналарын пайдалануда олар ерекше 66 мәнге ие болады. Кезкелген параллель компьютер – фантастикалық нәтижелерге қол жеткізуге мүмкіндік беретін өте мұқият дайындалған есептеу жүйесі. Мұндай компьютерлер өте үлкен өнімділікпен жұмыс істеу үшін арнайы жобаланады. Бірақ, параллель компьютерлер кезкелген бағдарламада бірдей өнімділікпен жұмыс істей алмайды. Егер бағдарлама құрылымы компьютер архитектурасының ерекшеліктеріне сәйкес келмесе, онда оның өнімділігі міндетті түрде төмендейді. Параллель есептеу жүйелерін құру, параллель алгоритмдерді тұрғызудың математикалық концепцияларын құрастыруды талап етті, яғни осы сияқты жүйелерде іске асырылуға бейімделген алгоритмдерді. Бұл концепциялар өткен ғасырдың 50-ші жылдарының аяғы және 60-шы жылдарының басында дами бастады. Ол уақытта параллель есептеу жүйелерінің құрылымы және оның даму жолдары, бағыттары бойынша мәліметтер аз болатын (тек осындай жүйелерде кӛптеген құрылғылар бір мезгілде жұмыс істей алады дегені болмаса). Осыған орай элементтік базаның қарқындап дамуы, жақын арада бұл құрылғылардың саны тез өсетінінен хабардар етті. Бұл концепция - «шексіз параллельділік концепциялары» деген атқа ие болды. Бұның негізінде айқын немесе айқын емес болжам жатыр десе болады, яғни алгоритм ешқандай шектеу қоймайтын параллель есептеу жүйесінде іске асырылады. Мұнда барлығы әмбебап синхронды режимде жұмыс істейтін және ортақ жадылы көптеген процессорлар болуы мүмкін және ақпаратты кезкелген түрде жіберу еш кедергісіз және дер кезінде орындалады деп есептелді. Алдыңғы параграфтағы терминдермен айтатын болсақ, бұл дегеніміз шексіз параллелділік концепциясының негізгі мақсаты - биіктігі минимальды болатын алгоритмдерді тұрғызу. Себебі, осындай есептеу моделінде алгоритмдердің іске асырылу уақытын биіктік анықтайды. Қазіргі уақытта әртүрлі параметрлерге, белгілерге негізделген параллель есептеу машиналарының классификациялары кӛп [10]. Оларға М. Флин (1966 ж.), Р. Хокни, Т. Фенг (1972 ж.), Дж. Шор (1973), В. Хендлер, Л. Шнайдер (1988 ж.), Д. Скилликорн (1989 ж.), С. Дазгуп (1990 ж.) және т.б. классификацияларын жатқызуға болады. жүктеу/скачать 0,87 Mb. Достарыңызбен бөлісу:
|