Принципы построения параллельных вычислительных систем

Физика
Решение задач

Черчение

ТОЭ
Электроника

Пути достижения параллелизма

В общем плане под параллельными вычислениями понимаются процессы обработки данных, в которых одновременно могут выполняться нескольких машинных операций. Достижение параллелизма возможно только при выполнимости следующих требований к архитектурным принципам построения вычислительной системы:

  • независимость функционирования отдельных устройств ЭВМ - данное требование относится в равной степени ко всем основным компонентам вычислительной системы - к устройствам ввода-вывода, к обрабатывающим процессорам и к устройствам памяти;
  • избыточность элементов вычислительной системы - организация избыточности может осуществляться в следующих основных формах:
    • использование специализированных устройств таких, например, как отдельных процессоров для целочисленной и вещественной арифметики, устройств многоуровневой памяти (регистры, кэш);
    • дублирование устройств ЭВМ путем использования, например, нескольких однотипных обрабатывающих процессоров или нескольких устройств оперативной памяти.

Одним из наиболее распространенных способов классификации ЭВМ является систематика Флинна (Flynn), в рамках которой основное внимание при анализе архитектуры вычислительных систем уделяется способам взаимодействия последовательностей (потоков) выполняемых команд и обрабатываемых данных. Мультикомпьютеры (системы с распределенной памятью) уже не обеспечивают общий доступ ко всей имеющейся в системах памяти (no-remote memory access or NORMA). При организации параллельных вычислений в МВС для организации взаимодействия, синхронизации и взаимоисключения параллельно выполняемых процессов используется передача данных между процессорами вычислительной среды. Временные задержки при передаче данных по линиям связи могут оказаться существенными (по сравнению с быстродействием процессоров) и, как результат, коммуникационная трудоемкость алгоритма оказывает существенное влияние на выбор параллельных способов решения задач. Высокопроизводительный вычислительный кластер

Обработка информации – процессы преобразования формы и (или) содержания документов или данных. Цель этих преобразований – изменение состояния информации, придание ей новых свойств.

Моделирование и анализ параллельных вычислений При разработке параллельных алгоритмов решения задач вычислительной математики принципиальным моментом является анализ эффективности использования параллелизма, состоящий обычно в оценке получаемого ускорения процесса вычисления (сокращения времени решения задачи). Операции алгоритма, между которыми нет пути в рамках выбранной схемы вычислений, могут быть выполнены параллельно Модель вычислительной схемы алгоритма G совместно с расписанием Hp может рассматриваться как модель параллельного алгоритма Ap(G, Hp), исполняемого с использованием p процессоров Показатели эффективности параллельного алгоритма

Электротехника

Расчеты
Прочность
На главную
Лабы
Задачи
Реакторы