Параллельные вычислительные системы

Не следует путать с Распределённые вычисления.

Параллельные вычислительные системы — это физические компьютерные, а также программные системы, реализующие тем или иным способом параллельную обработку данных на многих вычислительных узлах.^[1]

Например, для быстрой сортировки массива на двухпроцессорной машине можно разделить массив пополам и сортировать каждую половину на отдельном процессоре. Сортировка каждой половины может занять разное время, поэтому необходима синхронизация.

Параллелизм

Основная статья: Параллельные вычисления

Идея распараллеливания вычислений основана на том, что большинство задач может быть разделено на набор меньших задач, которые могут быть решены одновременно. Обычно параллельные вычисления требуют координации действий. Параллельные вычисления существуют в нескольких формах: параллелизм на уровне битов, параллелизм на уровне инструкций, параллелизм данных, параллелизм задач. Параллельные вычисления использовались много лет в основном в высокопроизводительных вычислениях, но в последнее время к ним возрос интерес вследствие существования физических ограничений на рост тактовой частоты процессоров. Параллельные вычисления стали доминирующей парадигмой в архитектуре компьютеров, в основном в форме многоядерных процессоров.^[2]

Писать программы для параллельных систем сложнее, чем для последовательных^[3], так как конкуренция за ресурсы представляет новый класс потенциальных ошибок в программном обеспечении (багов), среди которых состояние гонки является самой распространённой. Взаимодействие и синхронизация между процессами представляют большой барьер для получения высокой производительности параллельных систем. В последние годы также стали рассматривать вопрос о потреблении электроэнергии параллельными компьютерами.^[4] Характер увеличения скорости программы в результате распараллеливания объясняется законом Амдала.

Типы параллелизма

Параллелизм на уровне битов

Эта форма параллелизма основана на увеличении размера машинного слова. Увеличение размера машинного слова уменьшает количество операций, необходимых процессору для выполнения действий над переменными, чей размер превышает размер машинного слова. К примеру: на 8-битном процессоре нужно сложить два 16-битных целых числа. Для этого вначале нужно сложить нижние 8 бит чисел, затем сложить верхние 8 бит и к результату их сложения прибавить значение флага переноса. Итого 3 инструкции. С 16-битным процессором можно выполнить эту операцию одной инструкцией.

Исторически 4-битные микропроцессоры были заменены 8-битными, затем появились 16-битные и 32-битные. 32-битные процессоры долгое время были стандартом в повседневных вычислениях. С появлением технологии x86-64 для этих целей стали использовать 64-битные процессоры.

Параллелизм на уровне инструкций

Компьютерная программа — это, по существу, поток инструкций, выполняемых процессором. Но можно изменить порядок этих инструкций, распределить их по группам, которые будут выполняться параллельно, без изменения результата работы всей программы. Данный приём известен как параллелизм на уровне инструкций. Продвижения в развитии параллелизма на уровне инструкций в архитектуре компьютеров происходили с середины 1980-х до середины 1990-х.

Классический пример пятиступенчатого конвейера на RISC-машине (IF = выборка инструкции, ID = декодирование инструкции, EX = выполнение инструкции, MEM = доступ к памяти, WB = запись результата в регистры).

Современные процессоры имеют многоступенчатый конвейер команд. Каждой ступени конвейера соответствует определённое действие, выполняемое процессором в этой инструкции на этом этапе. Процессор с N ступенями конвейера может иметь одновременно до N различных инструкций на разном уровне законченности. Классический пример процессора с конвейером — это RISC-процессор с 5-ю ступенями: выборка инструкции из памяти (IF), декодирование инструкции (ID), выполнение инструкции (EX), доступ к памяти (MEM), запись результата в регистры (WB). Процессор Pentium 4 имеет 35-тиступенчатый конвейер.^[5]

Пятиступенчатый конвейер суперскалярного процессора, способный выполнять две инструкции за цикл. Может иметь по две инструкции на каждой ступени конвейера, максимум 10 инструкций могут выполняться одновременно.

Некоторые процессоры, дополнительно к использованию конвейеров, обладают возможностью выполнять несколько инструкций одновременно, что даёт дополнительный параллелизм на уровне инструкций. Возможна реализация данного метода при помощи суперскалярности, когда инструкции могут быть сгруппированы вместе для параллельного выполнения (если в них нет зависимости между данными). Также возможны реализации с использованием явного параллелизма на уровне инструкций: VLIW и EPIC.

Параллелизм данных

Основная идея подхода, основанного на параллелизме данных, заключается в том, что одна операция выполняется сразу над всеми элементами массива данных. Различные фрагменты такого массива обрабатываются на векторном процессоре или на разных процессорах параллельной машины. Распределением данных между процессорами занимается программа. Векторизация или распараллеливание в этом случае чаще всего выполняется уже на этапе компиляции — перевода исходного текста программы в машинные команды. Роль программиста в этом случае обычно сводится к заданию настроек векторной или параллельной оптимизации компилятору, директив параллельной компиляции, использованию специализированных языков для параллельных вычислений.

Параллелизм задач

Стиль программирования, основанный на параллелизме задач, подразумевает, что вычислительная задача разбивается на несколько относительно самостоятельных подзадач и каждый процессор загружается своей собственной подзадачей.

Распределённые операционные системы

Основная статья: Распределённые вычисления

Распределённая ОС, динамически и автоматически распределяя работы по различным машинам системы для обработки, заставляет набор сетевых машин обрабатывать информацию параллельно. Пользователь распределённой ОС, вообще говоря, не имеет сведений о том, на какой машине выполняется его работа.^[6]

Распределённая ОС существует как единая операционная система в масштабах вычислительной системы. Каждый компьютер сети, работающей под управлением распределённой ОС, выполняет часть функций этой глобальной ОС. Распределённая ОС объединяет все компьютеры сети в том смысле, что они работают в тесной кооперации друг с другом для эффективного использования всех ресурсов компьютерной сети.

Ссылки

1. ↑ Almasi, G.S. and A. Gottlieb (1989). Highly Parallel Computing. Benjamin-Cummings publishers, Redwood City, CA.
2. ↑ Krste Asanovic et al. The Landscape of Parallel Computing Research: A View from Berkeley. University of California, Berkeley. Technical Report No. UCB/EECS-2006-183. December 18, 2006: «Old [conventional wisdom]: Increasing clock frequency is the primary method of improving processor performance. New [conventional wisdom]: Increasing parallelism is the primary method of improving processor performance… Even representatives from Intel, a company generally associated with the „higher clock-speed is better“ position, warned that traditional approaches to maximizing performance through maximizing clock speed have been pushed to their limit.»
3. ↑ David A. Patterson and John L. Hennessy. Computer Organization and Design (Second Edition) Morgan Kaufmann Publishers, 1998. ISBN 1-55860-428-6, pg 715
4. ↑ Asanovic et al: Old [conventional wisdom]: Power is free, but transistors are expensive. New [conventional wisdom] is [that] power is expensive, but transistors are «free».
5. ↑ Yale Patt. "The Microprocessor Ten Years From Now: What Are The Challenges, How Do We Meet Them? (wmv). Distinguished Lecturer talk at Carnegie Mellon University, April 2004. Retrieved on November 7, 2007.
6. ↑ Эндрю Таненбаум, Мартин ван Стеен Распределенные системы. Принципы и парадигмы = Andrew S. Tanenbaum, Maarten van Steen. "Destributed systems. Principles and paradigms". — Санкт-Петербург: Питер, 2003. — 877 с. — (Классика computer science). — ISBN 5-272-00053-6

• В. А. Крюков «Операционные системы распределённых вычислительных систем (распределённые ОС)». Лекции для 4 курса факультета ВМК МГУ.

См. также

• Закон Амдала
• Классификация параллельных вычислительных систем
• Кластер
• Распределённые вычисления
• Многопоточность
• Beowulf (кластер)
• Многоядерный процессор