загрузка...
загрузка...
На головну

Обчислювальні системи з розподіленою пам'яттю

У системах з розподіленою пам'яттю або слабо пов'язаних багатопроцесорних системах вся пам'ять розподілена між процесорними елементами, і кожен блок пам'яті доступний тільки «своїм» процесору. Мережа з'єднань пов'язує процесорні елементи один з одним. Дані системи прийнято називати мультікомпьютерамі. Представниками цієї групи є системи з масовим паралелізмом (МРР, Massively Parallel Processing) і кластерні обчислювальні системи (COW).

Різниця між загальною і розподіленою пам'яттю - це різниця в структурі віртуальної пам'яті, тобто в тому, як пам'ять вигладить з боку процесора. Фізично майже кожна система пам'яті розділена на автономні компоненти, доступ до яких може проводитися незалежно. Загальну пам'ять від розподіленої відрізняє те, яким чином підсистема пам'яті інтерпретує надійшов від процесора адреса комірки. Для прикладу припустимо, що процесор виконує команду LoadR0, i, яка б означала «Завантажити регістр R0 вмістом осередки i». У разі загальної пам'яті i - це глобальна адреса, і для будь-якого процесора вказує на одну і ту ж комірку. У розподіленої системі пам'яті i - це локальний адресу. Якщо два процесори виконують команду LoadR0, i, то кожен з них звертається до i-й осередку в своїй локальній пам'яті, тобто до різних осередків, і в регістри R0 можуть бути завантажені неоднакові значення.

Різниця між двома системами пам'яті повинно враховуватися програмістом, оскільки воно визначає спосіб взаємодії частин розпаралеленого програми.

У класичних мультипроцессора і мультікомпьютера є як переваги, так і недоліки. Тому стали робитися спроби створення гібридних систем, які відносно легко конструювати і відносно легко програмувати. Це призвело до усвідомлення того, що спільну пам'ять можна реалізовувати по-різному, і в кожному випадку будуть якісь переваги і недоліки.

Практично всі дослідження в області архітектур з паралельною обробкою спрямовані на створення гібридних форм, які поєднують в собі переваги обох архітектур. Тут важливо отримати таку систему, яка розширювана, тобто яка буде продовжувати справно працювати при додаванні все нових і нових процесорів.

МРР-системи мають наступні характеристики:

- Стандартні мікропроцесори;

- Фізично розподілена пам'ять;

- Мережа з'єднань з високою пропускною спроможністю і малими затримками;

- Хороша масштабованість (до тисяч процесорів);

- Асинхронна МКМД-система з пересилкою повідомлень;

- Програма являє собою безліч процесів, що мають окремі адресні простори;

- Величезна продуктивність СВВ;

- Відмовостійкість.

У таких системах необхідно вирішити цілий ряд проблем, пов'язаних з описом і програмуванням комутацій процесів і управління ними. Математична база цієї науки в даний час практично відсутня.

На рис. 5.15. представлена структура машини Cray T3E, яка відноситься до класу MPP-систем.


Одне з найсучасніших напрямків в області створення обчислювальних систем - це кластеризація. За продуктивністю і коефіцієнту готовності кластеризація є альтернативою симетричним мультипроцесорним системам.

Кластер - це група взаємно з'єднаних обчислювальних систем (вузлів), які працюють спільно, складаючи єдиний обчислювальний ресурс і створюючи ілюзію наявності єдиної ВМ. Важливо лише те, що кожен вузол в змозі функціонувати самостійно і окремо від кластера. У плані архітектури суть кластерних обчислень зводиться до об'єднання кількох вузлів високошвидкісною мережею. Для опису такого підходу, крім терміна «кластерні обчислення», досить часто застосовують такі назви, як: кластер робочих станцій, гіпервичісленія, паралельні обчислення на базі мережі, ультравичісленія.

Спочатку перед кластерами ставилися два завдання: досягти великої обчислювальної потужності і забезпечити підвищену надійність ВС. Як вузлів кластерів можуть використовуватися як однакові ВС (гомогенні кластери), так і різні (гетерогенні кластери).

Цілями побудови кластерів можуть служити:

1) поліпшення масштабованості (здатність до нарощування потужності);

2) підвищення надійності та готовності системи в цілому;

3) збільшення сумарної продуктивності;

4) ефективний перерозподіл навантажень між комп'ютерами кластера;

5) ефективне управління і контроль роботою системи і т. П.

Класифікація кластерів досить велика і не входить в розгляд в даній дисципліні.

Обчислювальні системи із загальною пам'яттю «-- попередня | наступна --» Правопис коренів
загрузка...
© om.net.ua