Характеристика многопроцессорных вычислительных систем презентация

Общая характеристика многопроцессорных вычислительных систем

Классификация многопроцессорных вычислительных систем Мультипроцессоры – системы с общей памятью Мультикомпьютеры – системы с распределенной памятью

Классификация вычислительных систем Систематика Флинна (Flynn) Классификация по способам взаимодействия последовательностей (потоков) выполняемых команд и обрабатываемых данных: SISD (Single Instruction, Single Data) SIMD (Single Instruction, Multiple Data) MISD (Multiple Instruction, Single Data) MIMD (Multiple Instruction, Multiple Data)

Классификация вычислительных систем Детализация систематики Флинна… Дальнейшее разделение типов многопроцессорных систем основывается на используемых способах организации оперативной памяти, Позволяет различать два важных типа многопроцессорных систем: multiprocessors (мультипроцессоры или системы с общей разделяемой памятью), multicomputers (мультикомпьютеры или системы с распределенной памятью).

Классификация вычислительных систем Детализация систематики Флинна…

Классификация вычислительных систем Мультипроцессоры с использованием единой общей памяти (shared memory)… Обеспечивается однородный доступ к памяти (uniform memory access or UMA), Являются основой для построения: векторных параллельных процессоров (parallel vector processor or PVP). Примеры: Cray T90, симметричных мультипроцессоров (symmetric multiprocessor or SMP). Примеры: IBM eServer, Sun StarFire, HP Superdome, SGI Origin.

Классификация вычислительных систем Мультипроцессоры с использованием единой общей памяти…

Классификация вычислительных систем Мультипроцессоры с использованием единой общей памяти… Проблемы: Доступ с разных процессоров к общим данным и обеспечение, в этой связи, однозначности (когерентности) содержимого разных кэшей (cache coherence problem), Необходимость синхронизации взаимодействия одновременно выполняемых потоков команд

Классификация вычислительных систем Мультипроцессоры с использованием единой общей памяти… Проблема: Обеспечение однозначности (когерентности) содержимого разных кэшей (cache coherence problem)

Классификация вычислительных систем Мультипроцессоры с использованием физически распределенной памяти (distributed shared memory or DSM): Неоднородный доступ к памяти (non-uniform memory access or NUMA), Среди систем такого типа выделяют: cache-only memory architecture or COMA (системы KSR-1 и DDM), cache-coherent NUMA or CC-NUMA (системы SGI Origin 2000, Sun HPC 10000, IBM/Sequent NUMA-Q 2000), non-cache coherent NUMA or NCC-NUMA (система Cray T3E).

Классификация вычислительных систем Мультипроцессоры с использованием физически распределенной памяти…

Классификация вычислительных систем Мультипроцессоры с использованием физически распределенной памяти: Упрощаются проблемы создания мультипроцессоров (известны примеры систем с несколькими тысячами процессоров), Возникают проблемы эффективного использования распределенной памяти (время доступа к локальной и удаленной памяти может различаться на несколько порядков).

Классификация вычислительных систем Мультикомпьютеры… Не обеспечивают общий доступ ко всей имеющейся в системах памяти (no-remote memory access or NORMA), Каждый процессор системы может использовать только свою локальную память

Литература… Воеводин В.В., Воеводин Вл.В. Параллельные вычисления. – СПб.: БХВ-Петербург, 2002. Богданов А.В. и др. Архитектуры и топологии многопроцессорных вычислительных систем. М.: Интернет-Университет, 2004. Таненбаум Э. Архитектура компьютера. – СПб.: Питер, 2002. Дополнительные учебные курсы: Богданов А.В. и др. Архитектуры и топологии многопроцессорных вычислительных систем. — http://www.intuit.ru/department/hardware/atmcs/ Барский А.Б. Архитектура параллельных вычислительных систем. — http://www.intuit.ru/department/hardware/paralltech/