Организация вычислительных систем



         

Параллельная обработка данных на ЭВМ


Оксфордский толковый словарь по вычислительной технике, изданный в 1986 году, сообщает, что суперкомпьютер - это очень мощная ЭВМ с производительностью свыше 10 MFLOPS. Сегодня этот результат перекрывают уже не только рабочие станции, но, по пиковой производительности, и ПК. В начале 1990-х годов границу проводили уже около отметки в 300 MFLOPS. В 2001 году специалисты двух ведущих "суперкомпьютерных" стран, США и Японии, договорились о подъеме планки до 5 GFLOPS.

Таким образом, основные признаки, характеризующие супер-ЭВМ, следующие:

  • самая высокая производительность;
  • самый современный технологический уровень (например, GaAs-технология);
  • специфические архитектурные решения, направленные на повышение быстродействия (например, наличие операций над векторами);
  • цена, обычно свыше 1-2 млн. долларов.

Какой из факторов является решающим в достижении современных фантастических показателей производительности? Обратимся к историческим фактам. На одном из самых первых компьютеров EDSAC (1949 г.), имевшем время такта 2 мкс, можно было выполнить в среднем 100 арифметических операций в секунду. А пиковая производительность суперкомпьютера CRAY C90 с временем такта порядка 4 нс - около 1 миллиарда арифметических операций в секунду. Таким образом, производительность компьютеров за этот период возросла примерно в 10 миллионов раз, а время такта уменьшилось лишь в 500 раз. Следовательно, увеличение производительности происходило и за счет других факторов, важнейшим среди которых является использование новых архитектурных решений, в частности - принципа параллельной обработки данных.

Параллельная обработка данных имеет две разновидности: конвейерность и параллельность.

Идея конвейерной обработки заключается в выделении отдельных этапов выполнения общей операции, причем так, чтобы каждый этап, выполнив свою работу, передавал бы результат следующему, одновременно принимая новую порцию входных данных. Выигрыш в скорости обработки данных получается за счет совмещения прежде разнесенных во времени операций.

Параллельная обработка данных предполагает наличие нескольких функционально независимых устройств.




Содержание  Назад  Вперед