Pvp (parallel vector process) – параллельная архитектура с векторными процессорами

      Комментарии к записи Pvp (parallel vector process) – параллельная архитектура с векторными процессорами отключены

Основным признаком PVP-систем является наличие специальных векторно-конвейерных процессоров, в которых предусмотрены команды однотипной обработки векторов независимых данных, эффективно выполняющиеся на конвейерных функциональных устройствах. Как правило, несколько таких процессоров (1-16) работают одновременно с общей памятью (аналогично SMP) в рамках многопроцессорных конфигураций. Несколько узлов могут быть объединены с помощью коммутатора (аналогично MPP). Поскольку передача данных в векторном формате осуществляется намного быстрее, чем в скалярном (максимальная скорость может составлять 64 Гбайт/с, что на 2 порядка быстрее, чем в скалярных машинах), то проблема взаимодействия между потоками данных при распараллеливании становится несущественной. И то, что плохо распараллеливается на скалярных машинах, хорошораспараллеливается на векторных. Таким образом, системы PVP-архитектуры могут являться машинами общего назначения(general purpose systems). Однако, поскольку векторные процессоры весьма дорого стоят, эти машины не могут быть общедоступными.

Наиболее популярны три машины PVP-архитектуры:

1. CRAY X1, SMP -архитектура. Пиковая производительность системы в стандартной конфигурации может составлять десятки терафлопс.

Рис. 4.1.CRAY SV-2

2. NEC SX-6, NUMA -архитектура. Пиковая производительность системы может достигать 8 Тфлопс, производительность одного процессора составляет 9,6 Гфлопс. Система масштабируется с единым образом операционной системы до 512 процессоров.

3. Fujitsu-VPP5000 ( vector parallel processing ), MPP -архитектура. Производительность одного процессора составляет 9.6 Гфлопс, пиковая производительность системы может достигать 1249 Гфлопс, максимальная емкость памяти – 8 Тбайт.

Рис. 4.2.Fujitsu-VPP5000

Парадигма программирования на PVP-системах предусматривает векторизацию циклов (для достижения разумной производительности одного процессора) и их распараллеливание (для одновременной загрузки нескольких процессоров одним приложением).

На практике рекомендуется выполнять следующие процедуры:

  • производить векторизацию вручную, чтобы перевести задачу в матричную форму. При этом, в соответствии с длиной вектора, размеры матрицы должны быть кратны 128 или 256;
  • работать с векторами в виртуальном пространстве, разлагая искомую функцию в ряд и оставляя число членов ряда, кратное 128 или 256.

За счет большой физической памяти (доли терабайта) даже плохо векторизуемые задачи на PVP-системах решаются быстрее на машинах со скалярными процессорами.

Кластер представляет собой два или более компьютеров (часто называемых узлами), объединяемых при помощи сетевых технологий на базе шинной архитектуры или коммутатора и предстающих перед пользователями в качестве единого информационно-вычислительного ресурса. В качестве узлов кластера могут быть выбраны серверы, рабочие станции и даже обычные персональные компьютеры. Узел характеризуется тем, что на нем работает единственная копия операционной системы. Преимущество кластеризации для повышения работоспособности становится очевидным в случае сбоя какого-либо узла: при этом другой узел кластера может взять на себя нагрузку неисправного узла, и пользователи не заметят прерывания в доступе. Возможности масштабируемости кластеров позволяют многократно увеличивать производительность приложений для большего числа пользователей технологий (Fast/Gigabit Ethernet, Myrinet) на базе шинной архитектуры или коммутатора. Такие суперкомпьютерные системы являются самыми дешевыми, поскольку собираются на базе стандартных комплектующих элементов(off the shelf), процессоров, коммутаторов, дисков и внешних устройств.

Кластеризация может осуществляться на разных уровнях компьютерной системы, включая аппаратное обеспечение, операционные системы, программы-утилиты, системы управления и приложения. Чем больше уровней системы объединены кластерной технологией, тем выше надежность, масштабируемость и управляемость кластера.

Типы кластеров

Условное деление на классы предложено Язеком Радаевским и Дугласом Эдлайном:

  • Класс I. Класс машин строится целиком из стандартных деталей, которые продают многие поставщики компьютерных компонентов (низкие цены, простое обслуживание, аппаратные компоненты доступны из различных источников).
  • Класс II. Система имеет эксклюзивные или не слишком широко распространенные детали. Таким образом можно достичь очень хорошей производительности, но при более высокой стоимости.

Как уже отмечалось, кластеры могут существовать в различных конфигурациях. Наиболее распространенными типами кластеровявляются:

  • системы высокой надежности;
  • системы для высокопроизводительных вычислений;
  • многопоточные системы.

Отметим, что границы между этими типами кластеров до некоторой степени размыты, и кластер может иметь такие свойства или функции, которые выходят за рамки перечисленных типов. Более того, при конфигурировании большого кластера, используемого как система общего назначения, приходится выделять блоки, выполняющие все перечисленные функции.

Кластеры для высокопроизводительных вычислений предназначены для параллельных расчетов. Эти кластеры обычно собраны из большого числа компьютеров. Разработка таких кластеров является сложным процессом, требующим на каждом шаге согласования таких вопросов как инсталляция, эксплуатация и одновременное управление большим числом компьютеров, технические требования параллельного и высокопроизводительного доступа к одному и тому же системному файлу (или файлам) и межпроцессорная связь между узлами, и координация работы в параллельном режиме. Эти проблемы проще всего решаются при обеспечении единого образа операционной системы для всего кластера. Однако реализовать подобную схему удается далеко не всегда и обычно она применяется лишь для не слишком больших систем.

Многопоточные системы используются для обеспечения единого интерфейса к ряду ресурсов, которые могут со временем произвольно наращиваться (или сокращаться). Типичным примером может служить группа web-серверов.

В 1994 году Томас Стерлинг (Sterling) и Дон Беккер (Becker) создали 16-узловой кластер из процессоров Intel DX4, соединенных сетью 10 Мбит/с Ethernet с дублированием каналов. Они назвали его Beowulf по названию старинной эпической поэмы. Кластервозник в центре NASA Goddard Space Flight Center для поддержки необходимыми вычислительными ресурсами проекта Earth andSpace Sciences. Проектно-конструкторские работы быстро превратились в то, что известно сейчас как проект Beowulf. Проект стал основой общего подхода к построению параллельных кластерных компьютеров, он описывает многопроцессорную архитектуру, которая может с успехом использоваться для параллельных вычислений. Beowulf- кластер, как правило, является системой, состоящей из одного серверного узла (который обычно называется головным), а также одного или нескольких подчиненных (вычислительных) узлов, соединенных посредством стандартной компьютерной сети. Система строится с использованием стандартных аппаратных компонентов, таких как ПК, запускаемые под Linux, стандартные сетевые адаптеры (например, Ethernet) и коммутаторы. Нет особого программного пакета, называемого Beowulf. Вместо этого имеется несколько кусков программного обеспечения, которые многие пользователи нашли пригодными для построения кластеров Beowulf. Beowulf использует такие программные продукты как операционная система Linux, системы передачи сообщений PVM, MPI, системы управления очередями заданий и другие стандартные продукты. Серверный узел контролирует весь кластер и обслуживает файлы, направляемые к клиентским узлам.

1. Что представляет собой вычислительный кластер?

2. Основной недостаток систем, имеющих PVP-архитектуру:

3. Какая схема соединения процессоров в кластере является наиболее эффективной?

4. В чем состоит особенность парадигмы программирования на PVP-системах?

5. Что такое вычислительный кластер?

Статьи к прочтению:

Архитектура вычислительных систем


Похожие статьи: