Бухтияров Станислав Алексеевич   

Факультет: Вычислительной техники и информатики
Кафедра: Электронные вычислительные системы
Специальность: Компьютерные системы и сети
Группа: КС-07м

Тема магистерской работы:

"Исследование многопроцессорных систем на основе реконфигурируемой элементной базы."

Руководитель: проф.  Баркалов А.А.

Автореферат

Тема:

Исследование многопроцессорных систем на основе реконфигурируемой элементной базы.

Руководитель:  

проф. Баркалов А.А.

Консультатнт:  

доц. Мальчева Р.В.

Особенности магистерской работы

Вводная часть:

В ходе магистерской работы я проведу исследование алгоритмов предназначенных для обработки больших информационных массивов в сжатые промежутки времени, а так же анализ таких архитектур как: шинные, конвейерные, векторные, векторно-конвейерные, двумерные и трехмерные сетевые (матричные), тороидальные, гиперкубовые, иерархические, кластерные, потоковые,  и ряд других архитектур.

Проведу синтез системы, которая могла бы автоматически в динамике вычислений перестраивать свою архитектуру  под структуру решаемой задачи или ее фрагмента. Проведу сравнение мощности алгоритмов предназначенных для этого. Сфера в которой хотелось было применить подобные навыки – это локальные сети (желательно сотовые сети). Таким образом я хочу синтезировать фильтр, который умеет кодировать\декодирывать цифровой сигнал на многопроцессорной системе на основе реконфигурируемой элементарной базе.

На протяжении всей истории развития вычислительной техники делались попытки найти какую-то общую классификацию, под которую подпадали бы все возможные направления развития компьютерных архитектур. Ни одна из таких классификаций не могла охватить все разнообразие разрабатываемых архитектурных решений и не выдерживала испытания временем. Тем не менее, в научный оборот попали и широко используются ряд терминов, которые полезно знать не только разработчикам, но и пользователям компьютеров.

Любая вычислительная система (будь то суперЭВМ или персональный компьютер) достигает своей наивысшей производительности благодаря использованию высокоскоростных элементов и параллельному выполнению большого числа операций. Именно возможность параллельной работы различных устройств системы (работы с перекрытием) является основой ускорения основных операций.

Параллельные ЭВМ часто подразделяются по классификации Флинна на машины типа SIMD (Single Instruction Multiple Data - с одним потоком команд при множественном потоке данных) и MIMD (Multiple Instruction Multiple Data - с множественным потоком команд при множественном потоке данных). Как и любая другая, приведенная выше классификация несовершенна: существуют машины прямо в нее не попадающие, имеются также важные признаки, которые в этой классификации не учтены. В частности, к машинам типа SIMD часто относят векторные процессоры, хотя их высокая производительность зависит от другой формы параллелизма - конвейерной организации машины. Многопроцессорные векторные системы, типа Cray Y-MP, состоят из нескольких векторных процессоров и поэтому могут быть названы MSIMD (Multiple SIMD).

Классификация Флинна неделает различия по другим важным для вычислительных моделей характеристикам, например, по уровню "зернистости" параллельных вычислений и методам синхронизации.

Основная часть:

Сфера обработки сигналов требует, во-первых, значительной вычислительной мощности (часто с одинарной или двойной точностью в формате с плавающей запятой), а также возможности быстрого обмена результатами подобных вычислений. Примерами приложений с подобными требованиями могуг служить эхолокатор подводной лодки, сейсмографические исследования, спутниковая обработка изображений, сложные геофизические и научные системы и т.д. Все эти приложения требуют не только высокой вычислительной мощности, но и выполнения строгих требований реального времени.

Обычно подобные высокопроизводительные системы имеют несколько иную, чем рабочие станции или мэйнфреймы, архитектуру. Потребность в обработке больших массивов многомерных данных, а также зависимость размеров алгоритмов обработки сигналов от степени параллелизма приводят к тому, что для решения поставленных задач применяются устройства с соединенными в сеть и обменивающимися данными по самым разным коммуникационным каналам процессорами. Наиболее известны архитектуры типа гиперкуб, систолические и многоканальные, с использованием DSP-процессоров. В этих DSP-процессорах элементарная вычислительная мощность сочетается с высокопроизводительными каналами ввода/вывода. К примеру, процессор SHARC компании Analog Devices имеет шесть связных портов с пропускной способностью 40 Мбайт/с каждый.

Можно выделить четыре основных типа архитектуры систем параллельной обработки:

1) Конвейерная и векторная обработка.

Основу конвейерной обработки составляет раздельное выполнение некоторой операции в несколько этапов (за несколько ступеней) с передачей данных одного этапа следующему. Производительность при этом возрастает благодаря тому, что одновременно на различных ступенях конвейера выполняются несколько операций. Конвейеризация эффективна только тогда, когда загрузка конвейера близка к полной, а скорость подачи новых операндов соответствует максимальной производительности конвейера. Если происходит задержка, то параллельно будет выполняться меньше операций и суммарная производительность снизится. Векторные операции обеспечивают идеальную возможность полной загрузки вычислительного конвейера.

При выполнении векторной команды одна и та же операция применяется ко всем элементам вектора (или чаще всего к соответствующим элементам пары векторов). Для настройки конвейера на выполнение конкретной операции может потребоваться некоторое установочное время, однако затем операнды могут поступать в конвейер с максимальной скоростью, допускаемой возможностями памяти. При этом не возникает пауз ни в связи с выборкой новой команды, ни в связи с определением ветви вычислений при условном переходе. Таким образом, главный принцип вычислений на векторной машине состоит в выполнении некоторой элементарной операции или комбинации из нескольких элементарных операций, которые должны повторно применяться к некоторому блоку данных. Таким операциям в исходной программе соответствуют небольшие компактные циклы.

2) Машины типа SIMD.

Машины типа SIMD состоят из большого числа идентичных процессорных элементов, имеющих собственную память. Все процессорные элементы в такой машине выполняют одну и ту же программу. Очевидно, что такая машина, составленная из большого числа процессоров, может обеспечить очень высокую производительность только на тех задачах, при решении которых все процессоры могут делать одну и ту же работу. Модель вычислений для машины SIMD очень похожа на модель вычислений для векторного процессора: одиночная операция выполняется над большим блоком данных.

В отличие от ограниченного конвейерного функционирования векторного процессора, матричный процессор (синоним для большинства SIMD-машин) может быть значительно более гибким. Обрабатывающие элементы таких процессоров - это универсальные программируемые ЭВМ, так что задача, решаемая параллельно, может быть достаточно сложной и содержать ветвления. Обычное проявление этой вычислительной модели в исходной программе примерно такое же, как и в случае векторных операций: циклы на элементах массива, в которых значения, вырабатываемые на одной итерации цикла, не используются на другой итерации цикла.

Модели вычислений на векторных и матричных ЭВМ настолько схожи, что эти ЭВМ часто обсуждаются как эквивалентные.

3) Машины типа MIMD.

Термин "мультипроцессор" покрывает большинство машин типа MIMD и (подобно тому, как термин "матричный процессор" применяется к машинам типа SIMD) часто используется в качестве синонима для машин типа MIMD. В мультипроцессорной системе каждый процессорный элемент (ПЭ) выполняет свою программу достаточно независимо от других процессорных элементов. Процессорные элементы, конечно, должны как-то связываться друг с другом, что делает необходимым более подробную классификацию машин типа MIMD. В мультипроцессорах с общей памятью (сильносвязанных мультипроцессорах) имеется память данных и команд, доступная всем ПЭ. С общей памятью ПЭ связываются с помощью общей шины или сети обмена. В противоположность этому варианту в слабосвязанных многопроцессорных системах (машинах с локальной памятью) вся память делится между процессорными элементами и каждый блок памяти доступен только связанному с ним процессору. Сеть обмена связывает процессорные элементы друг с другом.

Базовой моделью вычислений на MIMD-мультипроцессоре является совокупность независимых процессов, эпизодически обращающихся к разделяемым данным. Существует большое количество вариантов этой модели. На одном конце спектра - модель распределенных вычислений, в которой программа делится на довольно большое число параллельных задач, состоящих из множества подпрограмм. На другом конце спектра - модель потоковых вычислений, в которых каждая операция в программе может рассматриваться как отдельный процесс. Такая операция ждет своих входных данных (операндов), которые должны быть переданы ей другими процессами. По их получении операция выполняется, и полученное значение передается тем процессам, которые в нем нуждаются. В потоковых моделях вычислений с большим и средним уровнем гранулярности, процессы содержат большое число операций и выполняются в потоковой манере.

4) Многопроцессорные машины с SIMD-процессорами.

Многие современные суперЭВМ представляют собой многопроцессорные системы, в которых в качестве процессоров используются векторные процессоры или процессоры типа SIMD. Такие машины относятся к машинам класса MSIMD.

Языки программирования и соответствующие компиляторы для машин типа MSIMD обычно обеспечивают языковые конструкции, которые позволяют программисту описывать "крупнозернистый" параллелизм. В пределах каждой задачи компилятор автоматически векторизует подходящие циклы. Машины типа MSIMD, как можно себе представить, дают возможность использовать лучший из этих двух принципов декомпозиции: векторные операции ("мелкозернистый" параллелизм) для тех частей программы, которые подходят для этого, и гибкие возможности MIMD-архитектуры для других частей программы.

Многопроцессорные системы за годы развития вычислительной техники претерпели ряд этапов своего развития. Исторически первой стала осваиваться технология SIMD. Однако в настоящее время наметился устойчивый интерес к архитектурам MIMD. Этот интерес главным образом определяется двумя факторами:

Архитектура MIMD дает большую гибкость: при наличии адекватной поддержки со стороны аппаратных средств и программного обеспечения MIMD может работать как однопользовательская система, обеспечивая высокопроизводительную обработку данных для одной прикладной задачи, как многопрограммная машина, выполняющая множество задач параллельно, и как некоторая комбинация этих возможностей.

Архитектура MIMD может использовать все преимущества современной микропроцессорной технологии на основе строгого учета соотношения стоимость/производительность. В действительности практически все современные многопроцессорные системы строятся на тех же микропроцессорах, которые можно найти в персональных компьютерах, рабочих станциях и небольших однопроцессорных серверах.

Одной из отличительных особенностей многопроцессорной вычислительной системы является сеть обмена, с помощью которой процессоры соединяются друг с другом или с памятью. Модель обмена настолько важна для многопроцессорной системы, что многие характеристики производительности и другие оценки выражаются отношением времени обработки к времени обмена, соответствующим решаемым задачам. Существуют две основные модели межпроцессорного обмена: одна основана на передаче сообщений, другая - на использовании общей памяти. В многопроцессорной системе с общей памятью один процессор осуществляет запись в конкретную ячейку, а другой процессор производит считывание из этой ячейки памяти. Чтобы обеспечить согласованность данных и синхронизацию процессов, обмен часто реализуется по принципу взаимно исключающего доступа к общей памяти методом "почтового ящика".

В архитектурах с локальной памятью непосредственное разделение памяти невозможно. Вместо этого процессоры получают доступ к совместно используемым данным посредством передачи сообщений по сети обмена. Эффективность схемы коммуникаций зависит от протоколов обмена, основных сетей обмена и пропускной способности памяти и каналов обмена.

Часто, и притом необоснованно, в машинах с общей памятью и векторных машинах затраты на обмен не учитываются, так как проблемы обмена в значительной степени скрыты от программиста. Однако накладные расходы на обмен в этих машинах имеются и определяются конфликтами шин, памяти и процессоров. Чем больше процессоров добавляется в систему, тем больше процессов соперничают при использовании одних и тех же данных и шины, что приводит к состоянию насыщения. Модель системы с общей памятью очень удобна для программирования и иногда рассматривается как высокоуровневое средство оценки влияния обмена на работу системы, даже если основная система в действительности реализована с применением локальной памяти и принципа передачи сообщений.

В сетях с коммутацией каналов и в сетях с коммутацией пакетов по мере возрастания требований к обмену следует учитывать возможность перегрузки сети. Здесь межпроцессорный обмен связывает сетевые ресурсы: каналы, процессоры, буферы сообщений. Объем передаваемой информации может быть сокращен за счет тщательной функциональной декомпозиции задачи и тщательного диспетчирования выполняемых функций.

Таким образом, существующие MIMD-машины распадаются на два основных класса в зависимости от количества объединяемых процессоров, которое определяет и способ организации памяти, и методику их межсоединений.

К первой группе относятся машины с общей (разделяемой) основной памятью, объединяющие до нескольких десятков (обычно менее 32) процессоров. Сравнительно небольшое количество процессоров в таких машинах позволяет иметь одну централизованную общую память и объединить процессоры и память с помощью одной шины. При наличии у процессоров кэш-памяти достаточного объема высокопроизводительная шина и общая память могут удовлетворить обращения к памяти, поступающие от нескольких процессоров. Поскольку имеется единственная память с одним и тем же временем доступа, эти машины иногда называются UMA (Uniform Memory Access). Такой способ организации со сравнительно небольшой разделяемой памятью в настоящее время является наиболее популярным.

Вторую группу машин составляют крупномасштабные системы с распределенной памятью. Для того чтобы поддерживать большое количество процессоров приходится распределять основную память между ними, в противном случае полосы пропускания памяти просто может не хватить для удовлетворения запросов, поступающих от очень большого числа процессоров. Естественно при таком подходе также требуется реализовать связь процессоров между собой.

С ростом числа процессоров просто невозможно обойти необходимость реализации модели распределенной памяти с высокоскоростной сетью для связи процессоров. С быстрым ростом производительности процессоров и связанным с этим ужесточением требования увеличения полосы пропускания памяти, масштаб систем (т.е. число процессоров в системе), для которых требуется организация распределенной памяти, уменьшается, также, как и уменьшается число процессоров, которые удается поддерживать на одной разделяемой шине и общей памяти.

Распределение памяти между отдельными узлами системы имеет два главных преимущества. Во-первых, это эффективный с точки зрения стоимости способ увеличения полосы пропускания памяти, поскольку большинство обращений могут выполняться параллельно к локальной памяти в каждом узле. Во-вторых, это уменьшает задержку обращения (время доступа) к локальной памяти. Эти два преимущества еще больше сокращают количество процессоров, для которых архитектура с распределенной памятью имеет смысл. Обычно устройства ввода/вывода, также как и память, распределяются по узлам и в действительности узлы могут состоять из небольшого числа (2-8) процессоров, соединенных между собой другим способом. Хотя такая кластеризация нескольких процессоров с памятью и сетевой интерфейс могут быть достаточно полезными с точки зрения эффективности в стоимостном выражении, это не очень существенно для понимания того, как такая машина работает, поэтому мы пока остановимся на системах с одним процессором на узел. Основная разница в архитектуре, которую следует выделить в машинах с распределенной памятью заключается в том, как осуществляется связь и какова логическая модель памяти.

Заключительная часть:

Результаты теоретических исследований и практического использования показывают, что многопроцессорные вычислительные системы с программируемой архитектурой и структурно-процедурной организаций вычислений:

- обеспечиваюттакую производительность, которая близка к пиковой производительности на любом классе решаемых задач;

- дают возможность программировать архитектуру, включая прямые каналы коммуникаций, наборы макроопераций, внутренний язык высокого уровня и структуру распределенной памяти;     

- обеспечивают практически линейный рост производительностипропорционально числу параллельно функционирующих супертранспьютеров;

- обеспечивают за счет оригинальных аппаратно-программных средств и модульного принципаорганизации масштабируемость системы.

Все это открывает широкие перспективы для создания отечественных суперкомпьютеров, отвечающих, с одной стороны, потребностям обеспечения информационной безопасности нашей страны, а с другой стороны, конкурентоспособности на мировом рынке.

Ключевым моментом реализации в многопроцессорных системах с небольшим числом процессоров как схемы записи с аннулированием, так и схемы записи с обновлением данных, является использование для выполнения этих операций механизма шины. Для выполнения операции обновления или аннулирования процессор просто захватывает шину и транслирует по ней адрес, по которому должно производиться обновление или аннулирование данных. Все процессоры непрерывно наблюдают за шиной, контролируя появляющиеся на ней адреса. Процессоры проверяют не находится ли в их кэш-памяти адрес, появившийся на шине. Если это так, то соответствующие данные в кэше либо аннулируются, либо обновляются в зависимости от используемого протокола. Последовательный порядок обращений, присущий шине, обеспечивает также строго последовательное выполнение операций записи, поскольку, когда два процессора конкурируют за выполнение записи в одну и ту же ячейку, один из них должен получить доступ к шине раньше другого. Один процессор, получив доступ к шине, вызовет необходимость обновления или аннулирования копий в других процессорах. В любом случае, все записи будут выполняться строго последовательно. Один из выводов, который следует сделать из анализа этой схемы заключается в том, что запись в разделяемый элемент данных не может закончиться до тех пор, пока она не захватит доступ к шине.

В дополнение к аннулированию или обновлению соответствующих копий блока кэш-памяти, в который производилась запись, мы должны также разместить элемент данных, если при записи происходит промах кэш-памяти. В кэш-памяти со сквозной записью последнее значение элемента данных найти легко, поскольку все записываемые данные всегда посылаются также и в память, из которой последнее записанное значение элемента данных может быть выбрано (наличие буферов записи может привести к некоторому усложнению).

Однако для кэш-памяти с обратным копированием задача нахождения последнего значения элемента данных сложнее, поскольку это значение, скорее всего, находится в кэше, а не в памяти. В этом случае используется та же самая схема наблюдения, что и при записи: каждый процессор наблюдает и контролирует адреса, помещаемые на шину. Если процессор обнаруживает, что он имеет модифицированную ("грязную") копию блока кэш-памяти, то именно он должен обеспечить пересылку этого блока в ответ на запрос чтения и вызвать отмену обращения к основной памяти. Поскольку кэши с обратным копированием предъявляют меньшие требования к полосе пропускания памяти, они намного предпочтительнее в мультипроцессорах, несмотря на некоторое увеличение сложности. Поэтому далее мы рассмотрим вопросы реализации кэш-памяти с обратным копированием.

Для реализации процесса наблюдения могут быть использованы обычные теги кэша. Более того, упоминавшийся ранее бит достоверности (valid bit), позволяет легко реализовать аннулирование. Промахи операций чтения, вызванные либо аннулированием, либо каким-нибудь другим событием, также не сложны для понимания, поскольку они просто основаны на возможности наблюдения. Для операций записи мы хотели бы также знать, имеются ли другие кэшированные копии блока, поскольку в случае отсутствия таких копий, запись можно не посылать на шину, что сокращает время на выполнение записи, а также требуемую полосу пропускания.

Чтобы отследить, является ли блок разделяемым, мы можем ввести дополнительный бит состояния (shared), связанный с каждым блоком, точно также как это делалось для битов достоверности (valid) и модификации (modified или dirty) блока. Добавив бит состояния, определяющий является ли блок разделяемым, мы можем решить вопрос о том, должна ли запись генерировать операцию аннулирования в протоколе с аннулированием, или операцию трансляции при использовании протокола с обновлением. Если происходит запись в блок, находящийся в состоянии "разделяемый" при использовании протокола записи с аннулированием, кэш формирует на шине операцию аннулирования и помечает блок как частный (private). Никаких последующих операций аннулирования этого блока данный процессор посылать больше не будет. Процессор с исключительной (exclusive) копией блока кэш-памяти обычно называется "владельцем" (owner) блока кэш-памяти.

При использовании протокола записи с обновлением, если блок находится в состоянии "разделяемый", то каждая запись в этот блок должна транслироваться. В случае протокола с аннулированием, когда посылается операция аннулирования, состояние блока меняется с "разделяемый" на "неразделяемый" (или "частный"). Позже, если другой процессор запросит этот блок, состояние снова должно измениться на "разделяемый". Поскольку наш наблюдающий кэш видит также все промахи, он знает, когда этот блок кэша запрашивается другим процессором, и его состояние должно стать "разделяемый".

Поскольку любая транзакция на шине контролирует адресные теги кэша, потенциально это может приводить к конфликтам с обращениями к кэшу со стороны процессора. Число таких потенциальных конфликтов можно снизить применением одного из двух методов: дублированием тегов, или использованием многоуровневых кэшей с "охватом" (inclusion), в которых уровни, находящиеся ближе к процессору являются поднабором уровней, находящихся дальше от него. Если теги дублируются, то обращения процессора и наблюдение за шиной могут выполняться параллельно. Конечно, если при обращении процессора происходит промах, он должен будет выполнять арбитраж с механизмом наблюдения для обновления обоих наборов тегов. Точно также, если механизм наблюдения за шиной находит совпадающий тег, ему будет нужно проводить арбитраж и обращаться к обоим наборам тегов кэша (для выполнения аннулирования или обновления бита "разделяемый"), возможно также и к массиву данных в кэше, для нахождения копии блока. Таким образом, при использовании схемы дублирования тегов процессор должен приостановиться только в том случае, если он выполняет обращение к кэшу в тот же самый момент времени, когда механизм наблюдения обнаружил копию в кэше. Более того, активность механизма наблюдения задерживается только когда кэш имеет дело с промахом.

Если процессор использует многоуровневый кэш со свойствами охвата, тогда каждая строка в основном кэше имеется и во вторичном кэше. Таким образом, активность по наблюдению может быть связана с кэшем второго уровня, в то время как большинство активностей процессора могут быть связаны с первичным кэшем. Если механизм наблюдения получает попадание во вторичный кэш, тогда он должен выполнять арбитраж за первичный кэш, чтобы обновить состояние и возможно найти данные, что обычно будет приводить к приостановке процессора. Такое решение было принято во многих современных системах, поскольку многоуровневый кэш позволяет существенно снизить требований к полосе пропускания. Иногда может быть даже полезно дублировать теги во вторичном кэше, чтобы еще больше сократить количество конфликтов между активностями процессора и механизма наблюдения.

В реальных системах существует много вариаций схем когерентности кэша, в зависимости от того используется ли схема на основе аннулирования или обновления, построена ли кэш-память на принципах сквозной или обратной записи, когда происходит обновление, а также имеет ли место состояние "владения" и как оно реализуется.

СПИСОК ЛИТЕРАТУРЫ:

1. Глушков В.М. Синтез цифровых автоматов. - М.: Физматгиз,1962. - 476 с. 2. Глушков В.М., Капитонова Ю.В., Мищенко А.Т. Логическое проектирование дискретных устройств. - Киев: Наук, думка, 1987. - 264 с.3. Варшавский В.И. Однородные структуры: Анализ. Синтез.Поведение.М.Энергия,1973.-152 с4. Евреинов Э.В. Однородные вычислительные системы,структуры и среды. М Радио и связь, 1981. - 208 с. 5. Евреинов Э.В., Прангишвили И.В. Цифровые автоматы с настраиваемой структурой (однородные среды). - М.: Энергия, 1974. - 240 с.