Курсова робота на тему: «СИСТЕМИ ПАРАЛЕЛЬНОЇ ОБРОБКИ ІНФОРМАЦІЇ»

Зміст

Вступ    3

Розділ 1. Паралельна обробка інформації    5

Розділ 2. Конвеєризація обчислень та багатоядерні МП.    11

Розділ 3. Багатопроцесорні МПС та суперкомп’ютери    16

Розділ 4. Кластерні системи    22

Розділ 5. Технології GRID    24

Висновок.    27

Список використаних джерел    29

Вступ

Пройшло небагато чим більше 50 років з моменту появи перших електронних обчислювальних машин – комп’ютерів. За цей час сфера їх застосування охопила практично всі області людської діяльності. Сьогодні неможливо уявити собі ефективну організацію роботи без застосування комп’ютерів в таких областях, як планування і управління виробництвом, проектування і розробка складних технічних пристроїв, видавнича діяльність, освіта – словом, у всіх областях, де виникає необхідність в обробці великих об’ємів інформації. Проте найбільш важливим як і раніше залишається використання їх в тому напрямі, для якого вони власне і створювалися, а саме, для вирішення великих завдань, що вимагають виконання величезних об’ємів обчислень. Такі завдання виникли в середині минулого століття у зв’язку з розвитком атомної енергетики, авіабудування, ракетно-космічних технологій і ряду інших галузей науки і техніки.

У наш час круг завдань, що вимагають для свого вирішення застосування могутніх обчислювальних ресурсів, ще більш розширився. Це пов’язано з тим, що відбулися фундаментальні зміни в самій організації наукових досліджень. Унаслідок широкого впровадження обчислювальної техніки значно посилився напрям чисельного моделювання і чисельного експерименту. Чисельне моделювання, заповнюючи проміжок між фізичними експериментами і аналітичними підходами, дозволило вивчати явища, які є або дуже складними для дослідження аналітичними методами, або дуже дорогими чи небезпечними для експериментального вивчення. При цьому чисельний експеримент дозволив значно здешевити процес наукового і технологічного пошуку. Стало можливим моделювати в реальному часі процеси інтенсивних фізико-хімічних і ядерних реакцій, глобальні атмосферні процеси, процеси економічного і промислового розвитку регіонів і так далі. Очевидно, що вирішення таких масштабних завдань вимагає значних обчислювальних ресурсів.

Обчислювальний напрям застосування комп’ютерів завжди залишався основним двигуном прогресу в комп’ютерних технологіях. Не дивно тому, що як основна характеристика комп’ютерів використовується такий показник, як продуктивність – величина, що показує, яку кількість арифметичних операцій він може виконати за одиницю часу. Саме цей показник з найбільшою очевидністю демонструє масштаби прогресу, досягнутого в комп’ютерних технологіях. Так, наприклад, продуктивність одного з найперших комп’ютерів EDSAC складала всього біля 100 операцій в секунду, тоді як пікова продуктивність наймогутнішого на сьогоднішній день суперкомп’ютера Earth Simulator оцінюється в 40 трильйонів операций/сек. Тобто відбулося збільшення швидкодії в 400 мільярдів разів! Неможливо назвати іншу сферу людської діяльності, де прогрес був би такий очевидний і так великий.

Природно, що у будь-якої людини відразу ж виникає питання: за рахунок чого це виявилося можливим? Як не дивно, відповідь досить проста: зразкове 1000-кратне збільшення швидкості роботи електронних схем і максимально широке розпаралелювання обробки даних.

Ідея паралельної обробки даних як могутнього резерву збільшення продуктивності обчислювальних апаратів була висловлена Чарльзом Беббіджем приблизно за сто років до появи першого електронного комп’ютера. Проте рівень розвитку технологій середини 19-го століття не дозволив йому реалізувати цю ідею. З появою перших електронних комп’ютерів ці ідеї неодноразово ставали крапкою при розробці самих передових і продуктивних обчислювальних систем. Без перебільшення можна сказати, що вся історія розвитку високопродуктивних обчислювальних систем – це історія реалізації ідей паралельної обробки на тому або іншому етапі розвитку комп’ютерних технологій, природно, у поєднанні із збільшенням частоти роботи електронних схем [3].

Розділ 1. Паралельна обробка інформації

Одним з основних чинників, що визначають розвиток обчислювальної техніки в цілому і обчислювальних систем зокрема, – це висока продуктивність. Загальний метод збільшення продуктивності – організація паралельної обробки інформації, тобто одночасне вирішення завдань або поєднання в часі етапів рішення однієї задачі.

У всьому різноманітті способів організації паралельної обробки можна виділити три основні напрями:

  • поєднання в часі різних етапів різних завдань;
    • одночасне вирішення різних завдань плі частин одного завдання;
  • конвеєрна обробка інформації.

Перший шлях – поєднання в часі етапів вирішення різних завдань – це мультипрограмна обробка інформації. Мультипрограмна обробка можлива навіть в однопроцесорній ЕОМ і широко використовується в сучасних технологіях. Другий шлях – одночасне вирішення різних завдань або частин одного завдання – можливий тільки за наявності декількох оброблювальних пристроїв. При цьому використовуються ті або інші особливості завдань або потоків завдань, що дозволяє здійснити той або інший паралелізм. Можна виділити декілька типів паралелізму, що відображають ці особливості [2].

Природний паралелізм незалежних завдань полягає в тому, що в систему поступає безперервний потік не зв’язаних між собою завдань, тобто рішення будь-якої задачі не залежить від результатів вирішення інших завдань. В цьому випадку використання декількох оброблювальних пристроїв при будь-якому способі комплексування (непрямому або прямому) підвищує продуктивність системи.

Паралелізм незалежних гілок – один з найбільш поширених типів паралелізму в обробці інформації. Суть його полягає в тому, що при рішенні великої задачі можуть бути виділені окремі незалежні частини – гілки програми, які за наявності декількох оброблювальних пристроїв можуть виконуватися паралельно і незалежно один від одного. За дві незалежні гілки програми вважатимемо такі частини завдання, при виконанні яких виконуються наступні умови:

  • жодна з вхідних для гілки програми величин не є вихідною величиною іншої програми (відсутність функціональних зв’язків);
  • для обох гілок програми не повинен проводитися запис в одні і ті ж елементи пам’яті (відсутність зв’язку по використанню одних і тих же полів оперативної пам’яті);
  • умови виконання однієї гілки не залежать від результатів або ознак, отриманих при виконанні іншої гілки (незалежність по управлінню);
  • обидві гілки повинні виконуватися по різних блоках програми (програмна незалежність).

Хороше уявлення про паралелізм незалежних гілок дає ярусно-паралельна форма програми, приклад якої приведений на мал. 1.

Програма представлена у вигляді сукупності гілок, розташованих в декількох рівнях – ярусах. Кухлями з цифрами усередині позначені гілки. Довжина гілки представляється цифрою, що стоїть біля кружка. Стрілками показані вхідні дані і результати обробки. Вхідні дані позначаються символом х, вихідні дані – символом у. Символи х мають нижні цифрові індекси, що означають номери вхідних величин; символи у мають цифрові індекси і внизу і вгорі; цифра вгорі відповідає номеру гілки, при виконанні якої отриманий даний результат, а цифра внизу означає порядковий номер результату, отриманого при реалізації даної гілки програми.

ЗАВАНТАЖИТИ

Для скачування файлів необхідно або Зареєструватись

Syst Paral Obrob Inform (236.0 KiB, Завантажень: 8)

Сторінка: 1 2 3 4 5 6
завантаження...
WordPress: 23.17MB | MySQL:26 | 0,317sec