Сверхмашины: история развития суперкомпьютеров. Суперкомпьютеры в России

Youtube

Суперкомпьютеры: прошлое, настоящее и будущее

Впервые термин "суперЭВМ" был использован в начале 60-х годов, когда группа специалистов Иллинойского университета (США) под руководством доктора Д. Слотника предложила идею реализации первой в мире параллельной вычислительной системы. Проект, получивший название SOLOMON, базировался на принципе векторной обработки, который был сформулирован еще Дж. фон Нейманом, и концепции матричной параллельной архитектуры, предложенной С. Унгером в начале 50-х годов.

Дело в том, что большинство суперкомпьютеров демонстрирует поражающую воображение производительность благодаря именно этому (векторному) виду параллелизма. Любой программист, разрабатывая программы на привычных языках высокого уровня, наверняка неоднократно сталкивался с так называемыми циклами DO. Но мало кто задумывался, какой потенциал увеличения производительности заключается в этих часто используемых операторах. Известный специалист в области систем программирования Д.Кнут показал, что циклы DO занимают менее 4% кода программ на языке FORTRAN, но требуют более половины счетного времени задачи.

Идея векторной обработки циклов такого рода заключается в том, что в систему команд компьютера вводится векторная операция, которая работает со всеми элементами векторов-операндов. При этом реализуются сразу две возможности ускорения вычислений: во-первых, сокращается число выполняемых процессором команд объектного кода, поскольку отпадает необходимость в пересчете индексов и организации условного перехода и, во-вторых, все операции сложения элементов векторов-операндов могут быть выполнены одновременно в силу параллелизма обработки.

Важно отметить еще одну особенность векторной обработки, связанную с количеством элементарных операций цикла: чем больше параллельных операций входит в векторизуемый цикл, тем ощутимее выигрыш в скорости выполнения вычислений, так как сокращается доля непроизводительных временных затрат на выборку, дешифрацию и запуск на исполнение векторной команды.

Первой суперЭВМ, использующей преимущества векторной обработки, была ILLIAC IV (SIMD архитектура). В начале 60-х годов группа все того же Слотника, объединенная в Центр передовых вычислительных технологий при Иллинойском университете, приступила к практической реализации проекта векторной суперЭВМ с матричной структурой. Изготовление машины взяла на себя фирма Burroughs Corp. Техническая сторона проекта до сих пор поражает своей масштабностью: система должна была состоять из четырех квадрантов, каждый из которых включал в себя 64 процессорных элемента (ПЭ) и 64 модуля памяти, объединенных коммутатором на базе сети типа гиперкуб. Все ПЭ квадранта обрабатывают векторную инструкцию, которую им направляет процессор команд, причем каждый выполняет одну элементарную операцию вектора, данные для которой сохраняются в связанном с этим ПЭ модуле памяти. Таким образом, один квадрант ILLIAC IV способен одновременно обработать 64 элемента вектора, а вся система из четырех квадрантов - 256 элементов. В 1972 г. первая система ILLIAC IV была установлена в исследовательском центре NASA в Эймсе. Результаты ее эксплуатации в этой организации получили неоднозначную оценку. С одной стороны, использование суперкомпьютера позволило решить ряд сложнейших задач аэродинамики, с которыми не могли справиться другие ЭВМ. Даже самая скоростная ЭВМ для научных исследований того времени - Control Data CDC 7600, которую, к слову сказать, проектировал "патриарх суперЭВМ" Сеймур Крей, могла обеспечить производительность не более 5 MFLOPS, тогда как ILLIAC IV демонстрировала среднюю производительность примерно в 20 MFLOPS. С другой стороны, ILLIAC IV так и не была доведена до полной конфигурации из 256 ПЭ; практически разработчики ограничились лишь одним квадрантом. Причинами явились не столько технические сложности в наращивании числа процессорных элементов системы, сколько проблемы, связанные с программированием обмена данными между процессорными элементами через коммутатор модулей памяти. Все попытки решить эту задачу с помощью системного программного обеспечения потерпели неудачу, в результате каждое приложение требовало ручного программирования передач коммутатора, что и породило неудовлетворительные отзывы пользователей.

Если бы разработчикам ILLIAC IV удалось преодолеть проблемы программирования матрицы процессорных элементов, то, вероятно, развитие вычислительной техники пошло бы совершенно другим путем и сегодня доминировали бы компьютеры с матричной архитектурой. Однако ни в 60-х годах, ни позднее удовлетворительное и универсальное решение двух таких принципиальных проблем, как программирование параллельной работы нескольких сотен процессоров и при этом обеспечение минимума затрат счетного времени на обмен данными между ними, так и не было найдено. Потребовалось еще примерно 15 лет усилий различных фирм по реализации суперЭВМ с матричной архитектурой, чтобы поставить окончательный диагноз: компьютеры данного типа не в состоянии удовлетворить широкий круг пользователей и имеют весьма ограниченную область применения, часто в рамках одного или нескольких видов задач.

По мере освоения средств сверхскоростной обработки данных разрыв между совершенствованием методов векторизации программ, т.е. автоматического преобразования в процессе компиляции последовательных языковых конструкций в векторную форму, и чрезвычайной сложностью программирования коммутации и распределения данных между процессорными элементами привел к достаточно жесткой реакции пользователей в отношении матричных суперЭВМ - широкому кругу программистов требовалась более простая и "прозрачная" архитектура векторной обработки с возможностью использования стандартных языков высокого уровня типа FORTRAN. Решение было найдено в конце 60-х годов, когда фирма Control Data, с которой в то время сотрудничал Крей, представила машину STAR-100, основанную на векторно-конвейерном принципе обработки данных. Отличие векторно-конвейерной технологии от архитектуры матричных ЭВМ заключается в том, что вместо множества процессорных элементов, выполняющих одну и ту же команду над разными элементами вектора, применяется единственный конвейер операций, принцип действия которого полностью соответствует классическому конвейеру автомобильных заводов Форда. Даже такая архаичная по современным понятиям суперЭВМ, как STAR-100, показала предельную производительность на уровне 50 MFLOPS. При этом существенно, что векторно-конвейерные суперЭВМ значительно дешевле своих матричных "родственников". К примеру, разработка и производство ILLIAC IV обошлись в 40 млн. долл. при расходах на эксплуатацию порядка 2 млн. долл. в год, тогда как рыночная стоимость первых суперкомпьютеров фирм CRAY и Control Data находилась в пределах 10 - 15 млн. долл., в зависимости от объема памяти, состава периферийных устройств и других особенностей конфигурации системы.

Второй существенной особенностью векторно-конвейерной архитектуры является то, что конвейер операций имеет всего один вход, по которому поступают операнды, и один выход результата, тогда как в матричных системах существует множество входов по данным в процессорные элементы и множество выходов из них. Другими словами, в компьютерах с конвейерной обработкой данные всех параллельно исполняемых операций выбираются и записываются в единую память, в связи с чем отпадает необходимость в коммутаторе процессорных элементов, ставшем камнем преткновения при проектировании матричных суперЭВМ.

Следующий удар по позициям суперЭВМ с матричной архитектурой нанесли две машины фирмы Control Data Corp. - CYBER-203 и CYBER-205. Пиковая производительность первой составила 100, а второй - уже 400 MFLOPS.

CRAY-1 совершает переворот Векторно-конвейерный суперкомпьютер STAR-100 и машины серии CYBER- 200, образно говоря, явились только "нокдауном" для матричной архитектуры. Нокаутирующий удар был нанесен в 1974 г., когда Крей, к тому времени покинувший корпорацию CDC и основавший собственную фирму Cray Research, объявил о выпуске CRAY-1 - векторно-конвейерной суперЭВМ, ставшей эпохальным событием в мире вычислительной техники. Эта малогабаритная машина (ее высота немного превосходит средний человеческий рост, а занимаемая процессором площадь чуть больше 2,5 кв.м), имела производительность 160 MFLOPS и емкость оперативной памяти 64 Мбайт. После непродолжительной пробной эксплуатации в Лос-Аламосской лаборатории, где новинка получила самые высокие отзывы программистов и математиков, Cray Research наладила серийный выпуск машин CRAY-1, которые активно раскупались в США. Любопытно, что администрация США в должной степени оценила стратегическую ценность CRAY-1 и контролировала поставки этого компьютера даже в дружественные государства. Появление CRAY-1 вызвало интерес не только у пользователей, нуждающихся в средствах сверхскоростной обработки данных, но и у специалистов по архитектуре суперкомпьютеров. Для многих неожиданным (а для разработчиков CYBER-205 даже неприятным) стал тот факт, что с большинством задач маленький компьютер CRAY-1 справлялся быстрее, чем значительно превосходящий его по габаритам и пиковой производительности CYBER-205. Так, при тестировании на пакете решения линейных уравнений LINPACK Джек Донгарра из Национальной лаборатории в Аргонне оценил производительность CRAY-1S в пределах 12 - 23 MFLOPS в зависимости от способа программирования, тогда как CYBER-205 показал производительность лишь 8,4 MFLOPS. Объяснение нашлось, как только вспомнили о законе Амдала (G.Amdahl), который известный архитектор системы IBM/360 сформулировал в 1967 г. в виде следующего постулата: "Производительность вычислительной системы определяется самым медленным ее компонентом". Применительно к векторным суперЭВМ парадокс Амдала преломляется следующим образом. Любая задача, выполняемая в суперЭВМ, состоит из двух взаимосвязанных частей - векторных команд, сгенерированных компилятором при векторизации исходной программы, и скалярных операций, которые компилятор не сумел перевести в векторную форму. Если представить себе суперкомпьютер, который умеет одинаково быстро производить скалярные и векторные операции, то парадокс Амдала "не срабатывает" и такая система с равной скоростью будет выполнять задачи любой степени векторизации. Но само собой, что скалярная обработка занимает больше времени, плюс ко всему CRAY-1 при цикле 12,5 нс обладает большим быстродействием скалярной обработки по сравнению с компьютером CYBER-205, у которого цикл равен 20 нс.

СУПЕРКОМПЬЮТЕРЫ: История и современность.

1.Введение

Я учусь в информационно – математическом классе, где одним из основных направлений является изучение информатики. Мы изучаем компьютеры и их устройство, основы программирования, сферы применения ЭВМ. Каждый школьника сегодня знаком с компьютером, пользуется сотовым телефоном, операционные системы которых совершенствуются день ото дня. Меня заинтересовал вопрос: а есть ли предел этому совершенству? Какая машина на сегодняшний день является самой быстродействующей, и какие перспективы ожидают нас в этом направлении?

2.Немного истории

Первый в мире компьютер появился в 1943 г. во время Второй мировой войны. Изобретатели из Великобритании назвали его «Colossus», а предназначался он для раскодировки немецкой шифровальной машины «Энигма». «КОЛОСУС» насчитывал 2000 электронных ламп и работал с фантастической скоростью, обрабатывая около 25 000 символов в секунду.

Время шло, прогресс не стоял на месте и более новые, скоростные, менее громоздкие ЭВМ изобретались людьми. И сегодня персональный компьютер, который есть дома почти у каждого, может сделать гораздо больше чем его предшественники.

С момента появления первых компьютеров одной из основных проблем, стоящих перед разработчиками, была производительность вычислительной системы. За время развития компьютерной индустрии производительность процессора стремительно возрастала, однако появление все более изощренного программного обеспечения , рост числа пользователей и расширение сферы приложения вычислительных систем предъявляют новые требования к мощности используемой техники, что и привело к появлению суперкомпьютеров.

3.Суперкомпьютер, флопс и закон Мура.

Что же такое суперкомпьютеры? Суперкомпью́тер (англ. supercomputer , СуперЭВМ ) - это вычислительная машина, значительно превосходящая по своим техническим параметрам большинство существующих на данный момент компьютеров. Она позволяет производить сложные расчеты за более короткие промежутки времени. О чем собственно и говорит приставка «Супер» (Super в переводе с английского означает: сверх, над). Любая компьютерная система состоит из трех основных компонентов - центрального процессора, то есть счетного устройства, блока памяти и вторичной системы хранения информации. Ключевое значение имеют не только технические параметры каждого из этих элементов, но и пропускная способность каналов, связывающих их друг с другом и с терминалами потребителей.

Важным показателем производительности компьютера является степень его быстродействия. Она измеряется так называемыми флопсами - от английского сокращения, ( Fl oating point OP erations per S econd , произносится как флопс) - внесистемная единица, используемая для измерения производительности компьютеров, показывающая, сколько операций в секунду выполняет данная вычислительная система. То есть за основу берется подсчет - сколько наиболее сложных расчетов машина может выполнить за один миг.

Началом эры суперкомпьютеров можно, пожалуй, назвать 1976 год, когда появилась первая векторная система Cray 1. Работая с ограниченным в то время набором приложений, Cray 1 показала настолько впечатляющие по сравнению с обычными системами результаты, что заслуженно получила название “суперкомпьютер” и определяла развитие всей индустрии высокопроизводительных вычислений еще долгие годы.

Cray-1, был самым быстродействующим на тот момент времени. Память Cray-1 составляла 8 Мбайт, поделенных на 16 блоков, с суммарным временем доступа 12,5 нс. Имелась и внешняя память на магнитных дисках емкостью около 450 Мбайт, расширявшаяся до 8 Гбайт. Для машины был создан оптимизирующий транслятор с Фортрана, макроассемблер и специальная многозадачная ОС.

За последние 15 лет нормы быстродействия суперкомпьютеров менялись несколько раз. По определению Оксфордского словаря вычислительной техники 1986 года, для того, чтобы получить гордое название «супер ЭВМ», машине нужно было иметь производительность в 10 мегафлоп (миллионов операций в секунду).В начале 90-х была преодолена отметка 200 мегафлоп, затем 1 гигафлоп.

Все компьютеры на планете Земля подчиняются закону Мура: их производительность удваивается каждые полтора года. В 1965 году Гордон Мур, один из основателей Intel, обнаружил следующую закономерность: появление новых моделей микросхем наблюдалось спустя примерно год после предшественников, при этом количество транзисторов в них возрастало каждый раз приблизительно вдвое. Мур пришел к выводу, что при сохранении этой тенденции мощность вычислительных устройств за относительно короткий промежуток времени может вырасти экспоненциально. Это наблюдение и получило название закона Мура. Все развитие электронной промышленности за последние 45 лет только подтверждает правильность этого закона.

4.Применение суперкомпьютеров

А зачем вообще нужны суперкомпьютеры? Раздвижение границ человеческого знания всегда опиралось на два краеугольных камня, которые не могут, существовать друг без друга, - теорию и опыт. Однако теперь ученые сталкиваются с тем, что многие испытания стали практически невозможными - в некоторых случаях из-за своих масштабов, в других - дороговизны или опасности для здоровья и жизни людей. Тут-то и приходят на помощь мощные компьютеры. Позволяя экспериментировать с электронными моделями реальной действительности, они становятся «третьей опорой» современной науки и производства.

Традиционной сферой применения суперкомпьютеров всегда были научные исследования: физика плазмы и статистическая механика, физика конденсированных сред, молекулярная и атомная физика, теория элементарных частиц, газовая динамика и теория турбулентности, астрофизика. В химии - различные области вычислительной химии: квантовая химия (включая расчеты электронной структуры для целей конструирования новых материалов, например, катализаторов и сверхпроводников), молекулярная динамика, химическая кинетика, теория поверхностных явлений и химия твердого тела, конструирование лекарств. Естественно, что ряд областей применения находится на стыках соответствующих наук, например, химии и биологии, и перекрывается с техническими приложениями. Так, задачи метеорологии, изучение атмосферных явлений и, в первую очередь, задача долгосрочного прогноза погоды, для решения которой постоянно не хватает мощностей современных суперЭВМ, тесно связаны с решением ряда перечисленных выше проблем физики. Среди технических проблем, для решения которых используются суперкомпьютеры, укажем на задачи аэрокосмической и автомобильной промышленности (например, этапы проектирования, моделирование краш-тестов), ядерной энергетики, предсказания и разработки месторождений полезных ископаемых , нефтедобывающей и газовой промышленности (в том числе проблемы эффективной эксплуатации месторождений, особенно трехмерные задачи их исследования), и, наконец, конструирование новых микропроцессоров и компьютеров, в первую очередь самих суперЭВМ.

Суперкомпьютеры применяются и для военных целей. Кроме очевидных задач разработки оружия массового уничтожения и конструирования самолетов и ракет, можно упомянуть, например, конструирование бесшумных подводных лодок и др. Самый знаменитый пример - это американская программа СОИ. Уже упоминавшийся MPP-компьютер Министерства энергетики США будет применяться для моделирования ядерного оружия, что позволит вообще отменить ядерные испытания в этой стране.

5.Современные стандарты суперкомпьютеров

Каковы же современные стандарты для суперкомпьютеров?

На последней международной конференции SC11 в Сиэтле был преодолен рубеж в 10 петафолопс, т. е. 10 квадриллионов вычислительных операций в секунду. Такую производительность показал K Computer японской корпорации Fujitsu, содержащий 705 024 процессорных ядра.

На третьем месте – мощнейший суперкомпьютер США с производительностью 1,8 петафолопса, который уже почти три года не модернизировался.

В 2005 году в Америке была представлена задача преодолеть барьер в 1 петафолопс. Эту задачу они выполнили к 2008 года. Но с началом кризиса развитие Американских суперкомпьютеров резко сократилось.

На конференции SC11 был поставлен мировой рекорд скорости передачи информации. Информация из Сиэтла в канадскую Викторию, расстояние между которыми 212 км, передавалась по прямому многомодемовому оптоволокну со скоростью 98 гигабит в секунду. При такой скорости скачивание фильма заняло бы время меньше секунды. Такие высокие скорости передачи данных необходимы для совместной международной обработки данных, получаемых ЦЕРН на Большом андронном коллайдере .

6. Рынок суперкомпьютеров в России.

Во всемирный процесс активизации рынка высокопроизводительных вычислений (HPC) все активнее включается и Россия. В 2003 компания «Paradigm», ведущий поставщик технологий для обработки геолого-геофизических данных и проектирования бурения для нефтегазовой отрасли, модернизировала свой расположенный в Москве центр обработки сейсмических данных, установив серверный кластер IBM из 34 двухпроцессорных серверов на базе процессоров Intel Xeon. Новая система ускорила работу ресурсоемких вычислительных приложений «Paradigm» за счет применения кластерных технологий на базе ОС Linux. Новые возможности проведения более точных расчетов, несомненно, увеличат конкурентоспособность российских нефтяных компаний на мировом рынке.

Двумя важнейшими проэктами 2005 года стала установка суперкомпьютера МВС-15000BM отечественной разработки в Межведомственном Суперкомпьютерном Центре РАН (МСЦ) и установка на НПО <Сатурн> кластера IBM eServer Cluster 1350, включающего 64 двухпроцессорных сервера IBM eServer xSeries 336. Последний является крупнейшей в России супер-ЭВМ, используемой в промышленности, и четвертым в совокупном рейтинге суперкомпьютеров на территории СНГ. НПО <Сатурн> собирается использовать его в проектировании авиационных газотурбинных двигателей для самолетов гражданской авиации. Решаются вопросы и специального инженерного программного обеспечения для моделирования различных высокоэнергетических процессов в химической, атомной и аэрокосмической промышленности. Так, пакет IP-3D предназначен для численного моделирования газодинамических процессов в условиях экстремально высоких температур и давлений, невоспроизводимых в лабораторных условиях.

Еще одним крупнейшим отечественным проектом в области суперкомпьютеров являются российский проект МВС и российско-белорусский СКИФ. Разработка СуперЭВМ проекта МВС финансировалась за счет средств Минпромнауки России, РАН, Минобразования России, РФФИ, Российского фонда технологического развития. В настоящее время машины этой серии установлены в МСЦ РАН и ряде региональных научных центров РАН (Казань, Екатеринбург, Новосибирск) и используются преимущественно для научных расчетов. Так же одним из разработчиков ПО для МВС является фирма «InterProgma», работающая в Черноголовке в рамках уже существующего ИТ-парка. Компания в тесном сотрудничестве с ИПХФ РАН ведет разработку базового программного обеспечения для крупномасштабного моделирования на суперкомпьютерных системах.

В России же СКИФ и МВС пока воспринимаются лишь как академические проекты. Причина этого в том, что крупные российские машиностроительные корпорации, такие как НПО <Сатурн>, предпочитают зарубежные суперЭВМ, поскольку отработанные прикладные решения от мировых лидеров, таких как IBM и HP уже снабжены готовым целевым ПО и средствами разработки, имеют лучший сервис. Сделать МВС и СКИФ востребованными для российской промышленности поможет создание общего вычислительного центра ориентированного на промышленный сектор, с распределенным доступом к машинному времени. Создание Центра резко удешевит затраты на обслуживание суперкомпьютера, а также ускорит процесс создания и систематизации ПО (написание драйверов, библиотек, стандартных приложений).

7.Заключение

Еще 10-15 лет назад суперкомпьютеры были чем-то вроде элитарного штучного инструмента, доступного в основном ученым из засекреченных ядерных центров. Однако развитие аппаратных и программных средств сверхвысокой производительности позволило освоить промышленный выпуск этих машин, а число их пользователей в настоящее время достигает десятков тысяч. Фактически, в наши дни весь мир переживает подлинный бум суперкомпьютерных проектов, результатами которых активно пользуются не только такие традиционные потребители высоких технологий, как аэрокосмическая, автомобильная, судостроительная и радиоэлектронная отрасли промышленности, но и важнейшие области современных научных знаний.

17.06.1995 Дмитрий Волков, Михаил Кузьминский

Диалектическая спираль развития компьютерных технологий совершила свой очередной виток - опять, как и десять лет назад, в соответстви и с требованиями жизни, в моду входят суперкомпьютерные архитектуры. Безусловно, это уже не те монстры, которые помнят ветераны - новые технологии и требовательный рынок коммерческих применений существенно изменили облик современного суперкомпьютера, Теперь это не огромные шкафы с уникальной аппаратурой, вокруг которой колдуют шаманы от информатики, а вполне эргономичные системы с унифицированным программным обеспечением, совместимые со своими младшими собратьями. В статье дан обзор современного состояния и возможных перспектив развития суперЭВМ. Рассмотрены основные области их применения и проанализированы особенности различных типов архитектур, характерных для современных суперкомпьютеров. Сферы применения суперкомпьютеров Суперкомпьютеры в России Архитектура современных суперЭВМ Векторные суперкомпьютеры Многопроцессорные векторные суперкомпьютеры (MIMD) Многопроцессорные SMP-серверы на базе

Диалектическая спираль развития компьютерных технологий совершила свой очередной виток - опять, как и десять лет назад, в соответстви и с требованиями жизни, в моду входят суперкомпьютерные архитектуры. Безусловно, это уже не те монстры, которые помнят ветераны - новые технологии и требовательный рынок коммерческих применений существенно изменили облик современного суперкомпьютера, Теперь это не огромные шкафы с уникальной аппаратурой, вокруг которой колдуют шаманы от информатики, а вполне эргономичные системы с унифицированным программным обеспечением, совместимые со своими младшими собратьями. В статье дан обзор современного состояния и возможных перспектив развития суперкомпьютеров. Рассмотрены основные области их применения и проанализированы особенности различных типов архитектур, характерных для современных суперкомпьютеров.

Что такое суперЭВМ? Оксфордский толковый словарь по вычислительной технике, изданный почти 10 лет назад, в 1986 году, сообщает, что суперкомпьютер - это очень мощная ЭВМ с производительностью свыше 10 MFLOPS (миллионов операций с плавающей запятой в секунду). Сегодня этот результат перекрывают уже не только рабочие станции, но даже, по крайней мере, по пиковой производительности, и ПК. В начале 90-х годов границу проводили уже около отметки в 300 MFLOPS. В этом году, судя по появившимся в печати сообщениям, специалисты двух ведущих "суперкомпьютерных" стран, - США и Японии, - договорились о подъеме планки до 5 GFLOPS.

Однако такой подход к определению суперЭВМ не совсем корректен. Очевидно, что, современный двухпроцессорный компьютер Cray C90 любой здравомыслящий человек назовет суперЭВМ. А тем не менее, его пиковая производительность меньше 2 GFLOPS. С этим вопросом тесно связаны и ограничения (ранее - КОКОМ, теперь - Госдепартамента США) на поставку высокопроизводительных средств вычислительной техники другим странам. Компьютеры с производительностью свыше 10 000 млн. теоретических операций в сек. (MTOPS), согласно определению Госдепартамента США, считаются суперкомпьютерами .

Более корректно, на наш взгляд, перечислить основные признаки, характеризующие суперЭВМ, среди которых кроме высокой производительности следует отметить:

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. долл.

В телеконференции USENET по суперкомпьютерам в связи с быстрым прогрессом в технологии RISC-микропроцессоров и соответствующим ростом их производительности был как-то задан вопрос: когда рабочая станция превратится в суперЭВМ? На что последовал ответ: "Когда она будет стоить свыше 1 млн. долларов". Для иллюстрации можно отметить, что компьютер Cray-1 в свое время стоил около 8 млн. долларов, а анонсированные в этом году суперкомпьютеры Сгау Т90, имеющие намного более высокую производительность, - от 2.5 до 35 млн. долл. Стоимость создания суперкомпьютерной MPP-системы в проекте лаборатории Sandia Министерства энергетики США составляет около 46 млн. долларов.

Вместе с тем, существуют компьютеры, имеющие все перечисленные выше характеристики суперЭВМ, за исключением цены, которая для них составляет от нескольких сотен до 2 млн. долларов. Речь идет о мини-суперЭВМ, обладающим высокой производительностью, уступающей, однако, большим суперЭВМ. При этом у минисуперкомпьютеров, как правило, заметно лучше соотношение цена/производительность и существенно ниже эксплуатационные расходы: система охлаждения, электропитания, требования к площади помещения и др. Данные компьютеры ориентированы на менее крупные вычислительные центры - уровня факультета, а не всего университета или корпорации. Примеры таких ЭВМ - Cray J90, Convex C38XX и, возможно, C4/XA. К ним можно отнести, также и современные суперкомпьютерные системы на базе RISC-микропроцессоров, например, IBM SP2, SGI POWER CHALLENGE, DEC AlphaServer 8200/8400 и др.

С точки зрения архитектуры минисуперкомпьютеры не представляют собой некоторое особенное направление, поэтому в дальнейшем они отдельно не рассматриваются.

Сферы применения суперкомпьютеров

Для каких применений нужна столь дорогостоящая техника? Может показаться, что с ростом производительности настольных ПК и рабочих станций, а также серверов, сама потребность в суперЭВМ будет снижаться. Это не так. С одной стороны, целый ряд приложений может теперь успешно выполняться на рабочих станциях, но с другой стороны, время показало, что устойчивой тенденцией является появление все новых приложений, для которых необходимо использовать суперЭВМ.

Прежде всего следует указать на процесс проникновения суперЭВМ в совершенно недоступную для них ранее коммерческую сферу. Речь идет не только скажем, о графических приложениях для кино и телевидения, где требуется все та же высокая производительность на операциях с плавающей запятой, а прежде всего о задачах, предполагающих интенсивную (в том числе,и оперативную) обработку транзакций для сверхбольших БД. В этот класс задач можно отнести также системы поддержки принятия решений и организация информационных складов. Конечно, можно сказать, что для работы с подобными приложениями в первую очередь необходимы высокая производительность ввода-вывода и быстродействие при выполнении целочисленных операций, а компьютерные системы, наиболее оптимальные для таких приложений, например, MPP-системы Himalaya компании Tandem, SMP-компьютеры SGI CHAL ENGE, AlphaServer 8400 от DEC - это не совсем суперЭВМ. Но следует вспомнить, что такие требования возникают, в частности, со стороны ряда приложений ядерной физики, например, при обработке результатов экспериментов на ускорителях элементарных частиц. А ведь ядерная физика - классическая область применения суперЭВМ со дня их возникновения.

Как бы то ни было, наметилась явная тенденция к сближению понятий "мэйнфрейм", "многопроцессорный сервер" и "суперЭВМ". Нелишне заметить, что это происходит на фоне начавшегося во многих областях массированного перехода к централизации и укрупнению в противоположность процессу разукрупненияи децентрализации.

Традиционной сферой применения суперкомпьютеров всегда были научные исследования: физика плазмы и статистическая механика, физика конденсированных сред, молекулярная и атомная физика, теория элементарных частиц, газовая динамика и теория турбулентности, астрофизика. В химии - различные области вычислительной химии: квантовая химия (включая расчеты электронной структуры для целей конструирования новых материалов, например, катализаторов и сверхпроводников), молекулярная динамика, химическая кинетика, теория поверхностных явлений и химия твердого тела,конструирование лекарств. Естественно, что ряд областей применения находится на стыках соответствующих наук, например, химии и биологии, и перекрывается с техническими приложениями. Так, задачи метеорологии, изучение атмосферных явлений и, в первую очередь, задача долгосрочного прогноза погоды, для решения которой постоянно не хватает мощностей современных суперЭВМ, тесно связаны с решением ряда перечисленных выше проблем физики. Среди технических проблем, для решения которых используются суперкомпьютеры, укажем на задачи аэрокосмической и автомобильной промышленности, ядерной энергетики, предсказания и разработки месторождений полезных ископаемых, нефтедобывающей и газовой промышленности (в том числе проблемы эффективной эксплуатации месторождений, особенно трехмерные задачи их исследования), и, наконец, конструирование новых микропроцессоров и компьютеров, в первую очередь самих суперЭВМ.

Суперкомпьютеры традиционно применяются для военных целей. Кроме очевидных задач разработки оружия массового уничтожения и конструирования самолетов и ракет, можно упомянуть, например, конструирование бесшумных подводных лодок и др. Самый знаменитый пример - это американская программа СОИ. Уже упоминавшийся MPP-компьютер Министерства энергетики США будет применяться для моделирования ядерного оружия, что позволит вообще отменить ядерные испытания в этой стране.

Анализируя потенциальные потребности в суперЭВМ существующих сегодня приложений, можно условно разбить их на два класса. К первому можно отнести приложения, в которых известно, какой уровень производительности надо достигнуть в каждом конкретном случае, например, долгосрочный прогноз погоды. Ко второму можно отнести задачи, для которых характерен быстрый рост вычислительных затрат с увеличением размера исследуемого объекта. Например, в квантовой химии неэмпирические расчеты электронной структуры молекул требуют затрат вычислительных ресурсов, пропорциональных N^4 или И^5, где N условно характеризует размер молекулы. Сейчас многие молекулярные системы вынужденно исследуются в упрощенном модельном представлении. Имея в резерве еще более крупные молекулярные образования (биологические системы, кластеры и т.д.), квантовая химия дает пример приложения, являющегося "потенциально бесконечным" пользователем суперкомпьютерных ресурсов.

Есть еще одна проблема применения суперЭВМ, о которой необходимо сказать - это визуализация данных, полученных в результате выполнения расчетов. Часто, например, при решении дифференциальных уравнений методом сеток, приходится сталкиваться с гигантскими объемами результатов, которые в числовой форме человек просто не в состоянии обработать. Здесь во многих случаях необходимо обратиться к графической форме представления информации. В любом случае возникает задача транспортировки информации по компьютерной сети. Решению этого комплекса проблем в последнее время уделяется все большее внимание. В частности, знаменитый Национальный центр суперкомпьютерных приложений США (NCSA) совместно с компанией Silicon Graphics ведет работы по программе "суперкомпьютерного окружения будущего". В этом проекте предполагается интегрировать возможности суперкомпьютеров POWER CHALLENGE и средств визуализации компании SGI со средствами информационной супермагистрали.

Суперкомпьютеры в России

СуперЭВМ являются национальным достоянием, и их разработка и производство несомненно должны быть одним из приоритетов государственной технической политики стран, являющихся мировыми лидерами в области науки и техники. Блестящим примером глубокого понимания всего комплекса соответствующих проблем является статья известного нобелевского лауреата в области физики К. Вильсона . Опубликованная свыше десять лет назад, она и сейчас представляет интерес для российского читателя.

Практически единственными странами, разрабатывающими и производящими суперЭВМ в больших масштабах, являются США и Япония. Свои суперкомпьютеры были созданы в Индии и Китае. Большинство развитых стран, в том числе и ряд государств Восточной Европы, предпочитают использовать суперкомпьютеры, произведенные в США и Японии.

Положение с разработками суперкомпьютеров в России, очевидно, оставляет сегодня желать лучшего. Работы над отечественными суперЭВМ в последние годы велись сразу в нескольких организациях. Под управлением академика В.А.Мельникова была разработана векторная суперЭВМ "Электроника CC-100" с архитектурой, напоминающей Сгау-1. В ИТМиВТ РАН проводятся работы по созданию суперкомпьютеров "Эльбрус-3". Этот компьютер может иметь до 16 процессоров с тактовой частотой 10 нс. По оценкам разработчиков, на тестах LINPACK при N = 100 быстродействие процессора составит 200 MFL0PS, при N = 1000 - 370 MFLOPS. Другая разработка, выполненная в этом институте, - Модульный Конвейерный Процессор (МКП), в котором используется оригинальная векторная архитектура, однако по быстродействию он, вероятно, должен уступать "Эльбрус-3".

Другим центром работ над отечественными суперкомпьютерами является известный своими работами по ЕС ЭВМ НИЦЭВТ. Там был выполнен ряд интересных разработок - различные модели векторных суперЭВМ ЕС 1191 на ECL-технологии и идут работы над новым суперкомпьютером "АМУР", в котором используется КМОП-технология. Ряд организаций во главе с ИПМ РАН ведут работы по созданию MPP-компьютера МВС-100, в процессорных элементах которого используются микропроцессоры i860XP, а для организации коммуникаций применяются транспьютеры Т805. Хотя в наличии имеются опытные образцы некоторых из вышеупомянутых отечественных компьютеров, ни один из них промышленно не производится.

Положение с оснащенностью российских организаций суперкомпьютерами, пожалуй, еще хуже. Мы ограничимся информацией о состоянии дел и перспективах на будущее в исследовательских институтах и вузах, которые, как было сказано выше, являются одними из основных потенциальных пользователей суперЭВМ.

В большинстве инсталляций суперкомпьютеров используется вероятно, продукция фирмы Convex. В нескольких организациях эксплуатируются старые модели минисуперкомпьютеров серий Clxx, С2хх, которые по производительности уже уступают современным рабочим станциям. В Санкт-Петербурге в системе Госкомвуза инсталлирована минисуперЭВМ Convex серии С3800, в Москве в ИПМ РАН недавно установлена суперкомпьютерная система SPP 1000/CD. Имеются планы инсталляции и других суперкомпьютеров (например, SGI POWER CHALLENGE) в ряде институтов РАН.

Между тем отсутствие возможностей применения суперЭВМ сдерживает развитие отечественной науки и делает принципиально невозможным успешное развитие целых направлений научных исследований. Приобретение одногодвух, даже очень мощных, суперкомпьютеров не поможет решить данную проблему. И дело не только в стоимости их приобретения и затрат на поддержание работоспособности (включая электропитание и охлаждение). Существует еще целый ряд причин (например, доставка информации по компьютерной сети), препятствующих эффективному использованию суперЭВМ.

Более целесообразным представляется подход, предложенный российским Фондом фундаментальных исследований. Разработанная "Программа создания комплексных сетей связи и баз данных фундаментальной науки и образования" на 1995-1998 гг. предусматривает организацию целого ряда региональных и предметно-ориентированных суперкомпьютерных центров. В таких центрах могут быть инсталлированы, например, относительно дешевые минисуперкомпьютеры, имеющие лучшее отношение стоимость/производительность. Собственно говоря, достаточно только обратиться к списку ТОР500, чтобы обнаружить явную тенденцию к вытеснению больших (и дорогих) суперЭВМ относительно недорогими суперкомпьютерами, которым уже сейчас под силу решение львиной доли потенциальных задач.

Что касается отечественных суперЭВМ, то без необходимой государственной поддержки проектов по их разработке не приходиться рассчитывать на создание промышленных образцов в ближайшие 1-2 года, и вряд ли такие компьютеры смогут составить основу парка суперЭВМ в создающихся сегодня отечественных суперкомпьютерных центрах.

Архитектура современных суперЭВМ

В этом обзоре не имеет смысла останавливаться на деталях классификации архитектуры суперкомпьютеров , ограничимся только рассмотрением типичных архитектур суперЭВМ, широко распространенных сегодня, и приведем классическую систематику Флинна .

В соответствии с ней, все компьютеры делятся на четыре класса в зависимости от числа потоков команд и данных. К первому классу (последовательные компьютеры фон Неймана) принадлежат обычные скалярные однопроцессорные системы: одиночный поток команд - одиночный поток данных (SISD). Персональный компьютер имеет архитектуру SISD, причем не важно, используются ли в ПК конвейеры для ускорения выполнения операций.

Второй класс характеризуется наличием одиночного потока команд, но множественного nomoka данных (SIMD). К этому архитектурному классу принадлежат однопроцессорные векторные или, точнее говоря, векторно-конвейерные суперкомпьютеры, например, Cray-1 . В этом случае мы имеем дело с одним потоком (векторных) команд, а потоков данных - много: каждый элемент вектора входит в отдельный поток данных. К этому же классу вычислительных систем относятся матричные процессоры, например, знаменитый в свое время ILLIAC-IV. Они также имеют векторные команды и реализуют векторную обработку, но не посредством конвейеров, как в векторных суперкомпьютерах, а с помощью матриц процессоров.

К третьему классу - MIMD - относятся системы, имеющие множественный поток команд и множественный поток данных. К нему принадлежат не только многопроцессорные векторные суперЭВМ, но и вообще все многопроцессорные компьютеры. Подавляющее большинство современных суперЭВМ имеют архитектуру MIMD.

Четвертый класс в систематике Флинна, MISD, не представляет практического интереса,по крайней мере для анализируемых нами компьютеров. В последнее время в литературе часто используется также термин SPMD (одна программа - множественные данные). Он относится не к архитектуре компьютеров, а к модели распараллеливания программ и не является расширением систематики Флинна. SPMD обычно относится к MPP (т.е. MIMD) - системам и означает, что несколько копий одной программы параллельно выполняются в разных процессорных узлах с разными данными.

Интересно также упомянуть о принципиально ином направлении в развитии компьютерных архитектур - машинах потоков данных . В середине 80-х годов многие исследователи полагали, что будущее высокопроизводительных ЭВМ связано именно с компьютерами, управляемыми потоками данных, в отличие от всех рассмотренных нами классов вычислительных систем, управляемых потоками команд. В машинах потоков данных могут одновременно выполняться сразу много команд, для которых готовы операнды. Хотя ЭВМ с такой архитектурой сегодня промышленно не выпускаются, некоторые элементы этого подхода нашли свое отражение в современных суперскалярных микропроцессорах, имеющих много параллельно работающих функциональных устройств и буфер команд, ожидающих готовности операндов. В качестве примеров таких микропроцессоров можно привести HP РА-8000 и Intel Pentium Pro .

В соответствии с классификацией Флинна, рассмотрение архитектуры суперЭВМ следовало бы начать с класса SISD. Однако все векторно-конвейерные (в дальнейшем - просто векторные) суперЭВМ имеют архитектуру "не меньше" SIMD. Что касается суперкомпьютерных серверов, использующих современные высокопроизводительные микропроцессоры, таких как SGI POWER CHALLENGE на базе R8000 или DEC AlphaServer 8200/8400 на базе Alpha 21164, то их минимальные конфигурации бывают однопроцессорными. Однако, если не рассматривать собственно архитектуру этих микропроцессоров, то все особенности архитектуры собственно серверов следует анализировать в "естественной" мультипроцессорной конфигурации. Поэтому начнем анализ суперкомпьютерных архитектур сразу с класса SIMD.

Векторные суперкомпьютеры

Среди современных суперЭВМ эту архитектуру имеют однопроцессорные векторные суперкомпьютеры. Практически все они выпускаются также в мультипроцессорных конфигурациях, относящихся к классу MIMD. Однако многие особенности архитектуры векторных суперЭВМ можно понять, рассматривая даже однопроцессорные системы.

Типичная схема однопроцессорного векторного суперкомпьютера представлена на примере FACOM VP-200 японской фирмы Fujitsu . Похожую архитектуру имеют и другие векторные суперкомпьютеры, например, фирм Cray Research и Convex . Общим для всех векторных суперкомпьютеров является наличие в системе команд векторных операций, например, сложение векторов, допускающих работу с векторами определенной длины, допустим, 64 элемента по 8 байт. В таких компьютерах операции с векторами обычно выполняются над векторными регистрами, что, однако, совсем не является обязательным. Наличие регистров маски позволяет выполнять векторные команды не над всеми элементами векторов, а только над теми, на которые указывает маска.

Конечно, в конкретных реализациях векторной архитектуры в различных суперкомпьютерах имеются свои модификации этой общей схемы. Так, например, в вычислительных системах серии VP компании Fujitsu аппаратно реализована поддержка возможности реконфигурации файла векторных регистров - можно, например, увеличить длину векторных регистров с одновременным пропорциональным уменьшением их числа.

Со времен Cray-1 многие векторные суперкомпьютеры, в том числе ЭВМ серии VP от Fujitsu и серии S компании Hitachi, имеют важное средство ускорения векторных вычислений,называемое зацепление команд. Рассмотрим,например, следующую последовательность команд, работающих с векторными V-регистрами в компьютерах Cray:

V2=V0*V1 V4=V2+V3

Ясно, что вторая команда не может начать выполняться сразу вслед за первой - для этого первая команда должна сформировать регистр V2, что требует определенного количества тактов. Средство зацепления позволяет, тем не менее, второй команде начать выполнение, не дожидаясь полного завершения первой: одновременно с появлением первого результата в регистре V2 его копия направляется в функциональное устройство сложения, и запускается вторая команда. Разумеется, детали возможностей зацепления разных векторных команд отличаются у разных ЭВМ.

Что касается скалярной обработки, то соответствующая подсистема команд в японских суперкомпьютерах Fujitsu и Hitachi совместима с IBM/370, что имеет очевидные преимущества. При этом для буферизации скалярных данных используется традиционная кэш-память. Напротив, компания Cray Research, начиная с Сгау-1, отказалась от применения кэш-памяти. Вместо этого в ее компьютерах используются специальные программно-адресуемые буферные В- и Т-регистры. И лишь в последней серии, Cray T90, была введена промежуточная кэш-память для скалярных операций. Отметим, что на тракте оперативная память - векторные регистры промежуточная буферная память отсутствует, что вызывает необходимость иметь высокую пропускную способность подсистемы оперативной памяти: чтобы поддерживать высокую скорость вычислений, необходимо быстро загружать данные в векторные регистры и записывать результаты обратно в память.

До сих пор мы рассматривали векторные ЭВМ, в которых операнды соответствующих команд располагаются в векторных регистрах. Кроме упоминавшихся компьютеров Fujitsu и Hitachi, векторные регистры имеют компьютеры серии SX другой японской фирмы NEC, в том числе наиболее мощные ЭВМ серии SX-4 , а также все векторные компьютеры как от Cray Research, включая C90, М90 и Т90, так и от Cray Computer, включая Cray-3 и Cray-4, и векторные минисуперЭВМ фирмы Convex серий Cl, С2, С3 и C4/XA.

Но некоторые векторные суперЭВМ, например, IBM ES/9000, работают с операндами-векторами, расположенными непосредственно в оперативной памяти. Скорее всего, такой подход является менее перспективным с точки зрения производительности, в частности, потому, что для поддержания высокого темпа вычислений для каждой векторной команды требуется быстрая выборка векторных операндов из памяти и запись результатов обратно.

Многопроцессорные векторные суперкомпьютеры (MIMD)

Все упомянутые векторные суперкомпьютеры выпускаются в многопроцессорных конфигурациях, которые относятся уже к классу MIMD.

В архитектуре многопроцессорных векторных компьютеров можно отметить две важнейшие характеристики: симметричность (равноправность) всех процессоров системы и разделение всеми процессорами общего поля оперативной памяти. Подобные компьютерные системы называются сильно связанными. Если в однопроцессорных векторных ЭВМ для создания эффективной программы ее надо векторизовать, то в многопроцессорных появляется задача распараллеливания программы для ее выполнения одновременно на нескольких процессорах.

Задача распараллеливания является, пожалуй, более сложной,поскольку в ней необходимо организовать синхронизацию параллельно выполняющихся процессов. Практика показала возможности эффективного распараллеливания большого числа алгоритмов для рассматриваемых сильно связанных систем. Соответствующий подход к распараллеливанию на таких компьютерах называется иногда моделью разделяемой общей памяти.

Многопроцессорные SMP-серверы на базе микропроцессоров RISC-архитектуры

Производительность некоторых современных микропроцессоров RISC-архитектуры стала сопоставимой с производительностью процессоров векторных компьютеров. Как следствие этого, появились использующие эти достижения суперЭВМ новой архитектуры, - сильно связанные компьютеры класса MIMD, представляющие собой симметричные многопроцессорные серверы с общим полем оперативной памяти. Этим перспективным системам имеет смысл уделить больше внимания, чем другим компьютерным архитектурам, поскольку соответствующий крут вопросов в отечественной компьютерной литературе обсуждался недостаточно полно.

Наиболее известные суперкомпьютерные серверы, имеющие подобную SMP-архитектуру - DEC AlphaServer 8200/8400 и SGI POWER CHALLENGE . Для них характерно применение высокопроизводительной системной шины, в слоты которой вставляются модули трех типов - процессорные, оперативной памяти и ввода-вывода. Обычные, более медленные шины ввода-вывода, например, PCI или VME64, подсоединяются уже к модулям ввода-вывода. Очевидно, что подобная конструкция обладает высокой степенью модульности и легко позволяет производить наращивание конфигурации, которое ограничивается только доступным числом слотов системной шины и ее производительностью.

В модулях памяти обычно используется технология DRAM, что позволяет достигнуть больших объемов памяти при относительно низкой цене. Однако скорость обмена данными между процессорами и памятью в таких серверах во много раз ниже, чем пропускная способность аналогичного тракта в векторных суперЭВМ, где оперативная память строится на более дорогой технологии ЯВАМ. В этом состоит одно из основных отличий в подходах к суперкомпьютерным вычислениям, применяемым для многопроцессорных векторных ЭВМ и SMP-серверов. В первых обычно имеется относительно небольшое число векторных регистров, поэтому, как уже отмечалось, для поддержания высокой производительности необходимо быстро загружать в них данные или, наоборот, записывать из них информацию в оперативную память. Таким образом, требуется высокая производительность тракта процессор-память.

В SMP-серверах пропускная способность модулей памяти гораздо ниже, а общая скорость обмена данными с процессорными модулями ограничивается также (хотя и высокой) пропускной способностью шины. К тому же системная шина может быть занята передачей данных за счет работы модулей ввода-вывода. Для иллюстрации порядков величин можно привести следующие данные: гарантированная пропускная способность системной шины TurboLaser в AlphaServer 8200/8400 составляет 1.6 Гбайт/с и 1.2 Гбайт/с - для шины POWERpath-2 в POWER CHALLENGE, а пропускная способность оперативной памяти в Сгау Т90 равна 800 Гбайт/с. Поэтому в SMP-серверах разработчики стремятся уменьшить саму потребность в обменах данными на тракте процессорыпамять. С этой целью вместо маленького по величине объема памяти векторных регистров (именно поэтому они требуют достаточно частой перезагрузки) микропроцессоры в суперкомпьютерных SMP-системах снабжаются кэш - памятью очень большого размера, например, по 4 Мбайт на микропроцессор в AlphaServer 8200/8400 и POWER CHAL ENGE. В результате для очень широкого спектра приложений удается достичь поставленной цели.

Современные компьютеры SMP-архитектуры и кластеры на их основе имеют во многом характеристики, сравнимые с большими векторными суперЭВМ, за исключением пропускной способности оперативной памяти; Если добавить к этому низкие эксплуатационные расходы на обслуживание SMP-систем, то становится понятно, почему применение этих гораздо более дешевых (по сравнению с векторными) суперкомпьютеров получило за последние 2 года широкое распространение.

Анализируемые здесь SMP-системы не обязаны иметь шинную архитектуру. Вместо шины может использоваться коммутатор. Подобный подход применяется, например, внутри гиперузлов компьютеров Convex Exemplar SPP . Однако почти все сказанное в данном разделе сохраняет силу и в этом случае.

Кластеры

Кластеры являются самым дешевым способом наращивания производительности уже инсталлированных компьютеров. Фактически кластер представляет собой набор из нескольких ЭВМ, соединенных через некоторую коммуникационную инфраструктуру. В качестве такой структуры может выступать обычная компьютерная сеть, однако из соображений повышения производительности желательно иметь высокоскоростные соединения (FDDI/ATM/HiPPI и т.п.). Кластеры могут быть образованы как из различных компьютеров (гетперогенные кластеры), так и из одинаковых (гомогенные кластеры). Очевидно, что все такие системы относятся к классу MIMD. Кластеры являются классическим примером слабо связанных систем. Различным кластерным системам посвящена статья .

Преимуществом кластерного подхода по сравнению с SMP-серверами является улучшение возможностей масштабирования. В отличие от серверов SMP-архитектуры, где наращивание конфигурации ограничено пропускной способностью шины, добавление компьютеров в кластер позволяет увеличивать пропускную способность оперативной памяти и подсистем ввода-вывода.

В кластерных системах для организации взаимодействия между процессами, выполняющимися на разных компьютерах при решении одной задачи, применяются различные модели обмена сообщениями (PVM, MPI и т.п.). Однако задача распараллеливания в таких системах с распределенной между отдельными компьютерами памятью в рамках этих моделей является гораздо более сложной, чем в модели общего поля памяти, как например, в SMP-серверах. К этому следует добавить чисто аппаратные проблемы наличия задержек при обменах сообщениями и повышения скорости передачи данных. Поэтому спектр задач, которые могут эффективно решаться на кластерных системах, по сравнению с симметричными сильно связанными системами достаточно ограничен. Для параллельной обработки запросов к базам данных в подобных системах также имеются свои собственные подходы (см., например, ).

В кластеры могут объединяться различные суперкомпьютеры, например, минисуперЭВМ Сгау J90 , однако наиболее известными кластерами в мире суперЭВМ являются IBM SP2 и SGI POWER CHAL ENGEarray . Возможность наличия большого числа процессорных узлов в SP2 позволяет одновременно отнести этот компьютер и к классу Mpp-систем.

МРР-системн (MIMD)

Основным признаком, по которому систему относят к архитектуре MPP, является число процессоров (n). Строгой границы не существует, но обычно считается, что при n >= 128 - это уже МРР, а при n

Вовсе не обязательно, чтобы MPP-система имела распределенную оперативную память, при которой каждый процессорный узел имеет свою локальную память. Так, например, компьютеры SPP1000/XA и SPP1200/XA - пример систем с массовым параллелизмом, память которых физически распределена между гиперузлами, но логически является общей для всей ЭВМ. Тем не менее, большинство MPP-компьютеров имеют как логически, так и физически распределенную память.

В любом случае MPP-системы принадлежат к классу MIMD. Если говорить об MPP-компьютерах с распределенной памятью и отвлечься от организации ввода-вывода, то эта архитектура является естественным расширением кластерной на большое число узлов. Поэтому для таких систем характерны все преимущества и недостатки кластеров. Причем в связи с повышенным числом процессорных узлов как плюсы, так и минусы становятся гораздо весомее (процессорный узел это блок ЭВМ, который может содержать несколько процессоров, например, как в компьютерах SNI/Pyramid RM1000, и сам по себе иметь архитектуру SMP).

Благодаря масштабируемости, именно MPP-системы являются сегодня лидерами по достигнутой производительности компьютера; наиболее яркий пример этому - Intel Paragon. С другой стороны, проблемы распараллеливания в MPP-системах по сравнению с кластерами, содержащими немного процессоров, становятся еще более трудно разрешимыми. Кроме того, приращение производительности с ростом числа процессоров обычно вообще довольно быстро убывает. Легко нарастить теоретическую производительность ЭВМ, но гораздо труднее найти задачи, которые сумели бы эффективно загрузить процессорные узлы.

Сегодня не так уж много приложений могут эффективно выполняться на Mpp-компьютере, кроме этого имеется еще проблема переносимости программ между Mpp-системами, имеющими различную архитектуру. Предпринятая в последние годы попытка стандартизации моделей обмена сообщениями еще не снимает всех проблем. Эффективность распараллеливания во многих случаях сильно зависит от деталей архитектуры Mpp-системы, например топологии соединения процессорных узлов.

Самой эффективной была бы топология, в которой любой узел мог бы напрямую связаться с любым другим узлом. Однако в MPP-системах это технически трудно реализуемо. Обычно процессорные узлы в современных MPP-компьютерах образуют или двумерную решетку (например, в SNI/Pyramid RM1000) или гиперкуб (как в суперкомпьютерах nCube ).

Поскольку для синхронизации параллельно выполняющихся в узлах процессов необходим обмен сообщениями, которые должны доходить из любого узла системы в любой другой узел, важной характеристикой является диаметр системы с1 - максимальное расстояние между узлами. В случае двухмерной решетки d ~ sqrt(n), в случае гиперкуба d ~ 1n(n). Таким образом, при увеличении числа узлов архитектура гиперкуба является более выгодной.

Время передачи информации от узла к узлу зависит от стартовой задержки и скорости передачи. В любом случае за время передачи процессорные узлы успевают выполнить много команд, и это соотношение быстродействия процессорных узлов и передающей системы, вероятно, будет сохраняться - прогресс в производительности процессоров гораздо больше, чем в пропускной способности каналов связи. Поэтому инфраструктура каналов связи является одного из главных компонентов Mpp-компьютера.

Несмотря на все сложности, сфера применения MPP-компьютеров понемногу расширяется. Различные MPP-системы эксплуатируются во многих ведущих суперкомпьютерных центрах мира, что наглядно следует из списка ТОР500. Кроме уже упоминавшихся, следует особенно отметить компьютеры Cray T3D и Cray ТЗЕ, которые иллюстрируют тот факт, что мировой лидер производства векторных суперЭВМ, компания Cray Research, уже не ориентируется исключительно на векторные системы. Наконец, нельзя не вспомнить, что новейший суперкомпьютерный проект министерства энергетики США будет основан на MPP-системе на базе Pentium Pro .

Оценки производительности суперЭВМ

Поскольку суперкомпьютеры традиционно использовались для выполнения вычислений над вещественными числами, большинство сегодняшних оценочных характеристик производительности связано именно с этими вычислениями. Прежде всего, к ним относится пиковая производительность, измеряемая в млн. операций с плавающей точкой, которые компьютер теоретически может выполнить за 1 сек (MFLOPS). Пиковая производительность - величина, практически не достижимая. Это связано, в частности, с проблемами заполнения функциональных конвейерных устройств, что является типичным не только для векторных суперЭВМ, но и для компьютеров на базе микропроцессоров RISC-архитектуры. Особенно важно это для суперконвейерной архитектуры микропроцессоров, например, DEC Alpha, для которой характерно применение относительно длинных конвейеров. Понятно, что чем больше конвейер, тем больше надо "инициализационного" времени для того, чтобы его заполнить. Такие конвейеры эффективны при работе с длинными векторами. Поэтому для оценки векторных суперЭВМ было введено такое понятие, как длина полупроизводительности - длина вектора, при которой достигается половина пиковой производительности .

Более реальные оценки производительности базируются на временах выполнения различных тестов. Конечно же, самыми хорошими тестами являются реальные задачи пользователя. Однако такие оценки, во-первых, весьма специфичны, а, во-вторых, часто вообще недоступны или отсутствуют. Поэтому обычно применяются более универсальные тесты, однако традиционные методики оценки производительности микропроцессоров - SPEC- в мире суперкомпьютеров, как правило, не используются. Это связано, в частности, с их малой информативностью - особенно SPEC 92 - для суперкомпьютерных приложений, хотя новый стандарт SPEC 95 дает более реальную картину производительности. Сегодня имеются оценки SPEC только для суперкомпьютеров, использующих микропроцессоры RISC-архитектуры. Недавно был анонсирован специальный новый стандарт SPEChpc96 для высокопроизводительных вычислений .

Поскольку большую часть времени выполнения программ обычно занимают циклы, иногда именно они применяются в качестве тестов, например, известные ливерморские циклы. Наиболее популярным тестом производительности на сегодня следует признать Linpack, который представляет собой решение системы И линейных уравнений методом Гаусса. Поскольку известно, сколько операций с вещественными числами нужно проделать для решения системы, зная время расчета, можно вычислить выполняемое в секунду количество операций. Имеется несколько модификаций этих тестов. Обычно фирмы-производители компьютеров приводят результаты при N 100. Свободно распространяется стандартная программа на Фортране, которую надо выполнить на суперкомпьютере, чтобы получить результат тестирования. Эта программа не может быть изменена, за исключением замены вызовов подпрограмм, дающих доступ к процессорному времени выполнения. Другой стандартный тест относится к случаю N = 1000, предполагающему использование длинных векторов. Эти тесты могут выполняться на компьютерах при разном числе процессоров, давая также оценки качества распараллеливания.

Для MPP-систем более интересным является тест Linpack-parallel, в котором производительность измеряется при больших И и числе процессоров. Здесь лидером является 6768-процессорный Intel Paragon (281 GFLOPS при N = 128600). Что касается производительности процессоров, то при N = 100 лидирует Cray T916 (522 MFLOPS), при N = 1000 и по пиковой производительности - Hitachi S3800 (соответственно 6431 и 8000 MFLOPS). Для сравнения, процессор в AlphaServer 8400 имеет 140 MFLOPS при N =100 и 411 MFLOPS при N=1000.

Для высокопараллельных суперкомпьютеров в последнее время все больше используются тесты NAS parallel benchmark , которые особенно хороши для задач вычислительной газо- и гидродинамики. Их недостатком является фиксация алгоритма решения, а не текста программы. Дополнительную информацию о различных тестах можно найти в .

***

Сегодня в суперкомпьютерном мире наблюдается новая волна, вызванная как успехами в области микропроцессорных технологий, так и появлением нового круга задач, выходящих за рамки традиционных научно-исследовательских лабораторий. Налицо быстрый прогресс в производительности микропроцессоров RISC-архитектуры, которая растет заметно быстрее, чем производительность векторных процессоров. Например, микропроцессор HP РА-8000 отстает от Cray T90 всего примерно в два раза. В результате в ближайшее время вероятно дальнейшее вытеснение векторных суперЭВМ компьютерами, использующими RISC-микропроцессоры, такими, как, например, IBM SP2, Convex/HP SPP, DEC AlphaServer 8400, SGI POWER CHALENGE. Подтверждением этого стали результаты рейтинга ТОР500, где лидерами по числу инсталляций стали системы POWER CHALLENGE и SP2, опережающие модели ведущего производителя суперкомпьютеров - компании Cray Research.

Тем не менее, очевидна, будет продолжаться развитие векторных суперЭВМ, по крайней мере от Cray Research. Возможно, оно начинает сдерживаться из-за требований совместимости со старыми моделями. Так, не нашла потребителя система Cray-4 компании Cray Computer, имеющая характеристики конфигурации и производительность, близкие к новейшей системе Cray T90 от Cray Research при в 2 раза более низкой цене, но несовместимая с компьютерами Cray Research. В результате Cray Computer разорилась.

Успешно развиваются системы на базе Mpp-архитектур, в том числе с распределенной памятью. Появление новых высокопроизводительных микропроцессоров, использующих дешевую КМОП-технологию, существенно повышает конкурентноспособность данных систем.

Относительно новых решений со стороны VLIW-архитектур можно уверенно предположить, что, по крайней мере в ближайшие два года, RISC-процессорам бояться нечего.

Данный обзор не претендует на полноту изложения, а является попыткой представить общую картину состояния дел в области суперкомпьютеров. Для более детального ознакомления с архитектурами конкретных систем можно обратиться к другим публикациям этого выпуска журнала.

Литература

1. ComputerWorld Россия, # 9, 1995.

2. К.Вильсон, в сб. "Высокоскоростные вычисления". М. Радио и Связь, 1988, сс.12-48.

3. Б.А.Головкин, "Параллельные вычислительные системы". М.. Наука, 1980, 519 с.

4. Р.Хокни, К.Джессхоуп, "Параллельные ЭВМ. М.. Радио и Связь, 1986, 390 с.

5. Flynn И.,7., IEEE Trans. Comput., 1972, о.С-21, N9, рр. 948-960.

6. Russel К.М., Commun. АСМ, 1978, v. 21, # 1, рр. 63-72.

7. Т.Мотоока, С.Томита, Х.Танака, Т. Сайто, Т.Уэхара, "Компьютеры на СБИС", m.l. М. Мир, 1988, 388 с.

8. М.Кузьминский, Процессор РА-8000 . Открытые системы, # 5, 1995.

9. Открытые системы сегодня, # 11, 1995.

10. ComputerWorld Россия, ## 4, 6, 1995.

11. ComputerWorld Россия, # 8, 1995.

12. Открытые системы сегодня, # 9, 1995.

13. ComputerWorld Россия, # 2, 1995.

14. ComputerWorld Россия, # 12, 1995.

15. Виктор Шнитман, Системы Exemplar SPP1200

16. Михаил Борисов, UNIX-кластеры . Открытые системы, # 2, 1995, cc.22-28.

17. В. Шмидт, Системы IBM SP2 . Открытые системы, # 6, 1995.

18. Наталья Дубова, Суперкомпьютеры nCube . Открытые системы, # 2, 1995, сс.42-47.

19. Дмитрий Французов, Тест оценки производительности суперкомпьютеров . Открытые системы, # 6, 1995.

20. Дмитрий Волков, . Открытые системы, №2, 1994, с.44-48.

21. Андрей Волков, Тесты ТРС . СУБД, # 2, 1995, сс. 70-78.

Михаил Кузьминский , ИОХ РАН. Дмитрий Волков () -- ИПМ РАН (Москва).

Суперкомпьютеры: прошлое, настоящее и будущее

Операндов и запись результата. Например, если конвейер, выполняющий одну элементарную операцию за пять тактов, заменить на четыре таких же конвейера, то при длине векторов в 100 элементов векторная команда ускоряется всего в 3,69, а не в 4 раза. Эффект "отставания" роста производительности от увеличения числа конвейеров особенно заметен, когда процессор затрачивает значительное время на обмен данными между конвейером и памятью. Это обстоятельство не было должным образом оценено при разработке CYBER-205, и в результате архитектура "память-память" данной модели настолько ухудшила динамические параметры четырех конвейеров ее векторного процессора, что для достижения производительности, близкой к 200 MFLOPS, потребовалась очень высокая степень векторизации программ (порядка 1 тыс. элементов в векторе), т.е. потенциально самая мощная суперЭВМ 70-х годов реально могла эффективно обрабатывать только ограниченный класс задач. Конечно, подобный просчет негативно отразился на рыночной судьбе CYBER-205 и на всей программе суперЭВМ компании Control Data. После CYBER-205 фирма CDC прекратила попытки освоения рынка суперЭВМ.

Использование в суперкомпьютерах NEC SX архитектуры "регистр-регистр" позволило нейтрализовать недостатки многоконвейерной обработки, и модель NEC SX-2 с 16 векторными конвейерами стала первой суперЭВМ, преодолевшей рубеж в миллиард операций с плавающей точкой за секунду - ее пиковая производительность составила 1,3 GFLOPS. Фирма Hitachi пошла по другому пути. В суперкомпьютерах серии S-810 ставка была сделана на параллельное выполнение сразу шести векторных команд. Далее Hitachi, продолжает линию этого семейства моделями S-810/60 и S-810/80; последняя занимает достойное третье место по результатам тестирования производительности на пакете LINPACK, уступая только грандам из CRAY и NEC. Относительную коммерческую стабильность суперкомпьютеров Hitachi можно объяснить тем, что они, как и суперЭВМ фирмы Fujitsu, полностью совместимы с системой IBM/370 по скалярным операциям. Это позволяет применять программы, созданные на IBM VS FORTRAN и в стандарте ANSI X3.9 (FORTRAN 77), а также использовать стандартную операционную среду MVS TSO/SPF и большинство системных расширений IBM, включая управление вводом/выводом для IBM-совместимых дисковых и ленточных накопителей. Другими словами, японские суперЭВМ фирм Hitachi и Fujitsu первыми в мире суперкомпьютеров использовали дружественный интерфейс для пользователей наиболее распространенной в то время вычислительной системы - IBM/370.

Натиск японских производителей был впечатляющим, но тут С. Крей наносит своевременный контрудар - в 1982 г. на рынке появилась первая модель семейства суперкомпьютеров CRAY X-MP, а двумя годами позже в Ливерморской национальной физической лаборатории им. Лоуренса был установлен первый экземпляр суперЭВМ CRAY-2. Машины от Cray Research опередили конкурентов в главном - они ознаменовали зарождение нового поколения ЭВМ сверхвысокой производительности, в которых векторно-конвейерный параллелизм дополнялся мультипроцессорной обработкой. Крей применил в своих компьютерах неординарные решения проблемы увеличения производительности. Сохранив в CRAY-2 и CRAY X-MP архитектуру и структурные наработки CRAY- 1, он сокрушил конкурентов сразу на двух фронтах: достиг рекордно малой длительности машинного цикла (4,1 нс) и расширил параллелизм системы за счет мультипроцессорной обработки. В итоге Cray Research сохранила за собой звание абсолютного чемпиона по производительности: CRAY-2 продемонстрировала пиковую производительность 2 GFLOPS, обогнав NEC SX-2 - самую быструю японскую суперЭВМ - в полтора раза. Для решения проблемы оптимизации машинного цикла Крей пошел дальше японцев, которые уже владели технологией ECL-БИС, позволившей в Fujitsu VP достичь длительности машинного цикла в 7,5 нс. Помимо того что в CRAY-2 были использованы быстродействующие ECL-схемы, конструктивное решение блоков ЦП обеспечивало максимальную плотность монтажа компонентов. Для охлаждения такой уникальной системы, которая выделяла ни много ни мало 195 кВт, была использована технология погружения модулей в карбид фтора - специальный жидкий хладагент производства американской фирмы 3M.

Второе революционное решение, реализованное в суперкомпьютере CRAY- 2, заключалось в том, что объем оперативной памяти был доведен до 2 Гбайт. С.Крею удалось выполнить критерий балансировки производительности и емкости оперативной памяти по Флинну: "Каждому миллиону операций производительности процессора должно соответствовать не менее 1 Мбайт емкости оперативной памяти". Суть проблемы заключается в том, что типичные задачи гидро- и аэродинамики, ядерной физики, геологии, метеорологии и других дисциплин, решаемые с помощью суперЭВМ, требуют обработки значительного объема данных для получения результатов приемлемой точности. Eстественно, при таких объемах вычислений относительно малая емкость оперативной памяти вызывает интенсивный обмен с дисковой памятью, что в полном соответствии с законом Амдала ведет к резкому снижению производительность системы.

Все-таки новый качественный уровень суперкомпьютера CRAY-2 определялся не столько сверхмалой длительностью машинного цикла и сверхбольшой емкостью оперативной памяти, сколько мультипроцессорной архитектурой, заимствованной у другой разработки Cray Research - семейства многопроцессорных суперЭВМ CRAY X-MP. Его три базовые модели - X-MP/1, X-MP/2 и X-MP/4 - предлагали пользователям одно-, двух- или четырехпроцессорную конфигурацию системы с производительностью 410 MFLOPS на процессор. Спектр доступных вариантов расширялся за счет возможности установки памяти разного объема (от 32 до 128 Мбайт на систему). Такой ориентированный на рынок подход к построению суперкомпьютера впоследствии принес фирме Cray Research ощутимый коммерческий эффект. Мультипроцессорная архитектура суперкомпьютеров производства CRAY была разработана с учетом достижений и недостатков многопроцессорных мэйнфреймов, в первую очередь фирмы IBM. В отличие от "классических" операционных систем IBM, которые используют для взаимодействия процессов механизм глобальных переменных и семафоров в общей памяти, мультипроцессорная архитектура CRAY предполагает обмен данными между процессорами через специальные кластерные регистры, кроме того, для обслуживания взаимодействия процессов в архитектуре CRAY предусмотрены аппаратно-реализованные семафорные флажки, которые устанавливаются, сбрасываются и анализируются с помощью специальных команд, что также ускоряет межпроцессорный обмен и в итоге увеличивает системную производительность. В результате этих новшеств коэффициент ускорения двухпроцессорной суперЭВМ CRAY X-MP/2 по отношению к однопроцессорной CRAY X-MP/1 составляет не менее 1,86.

В отличие от семейства CRAY X-MP, модели которого работают под управлением операционной системы COS (Cray Operating System), CRAY-2 комплектовалась новой операционной системой CX-COS, созданной фирмой Cray Research на базе Unix System V.

Во второй половине 80-х годов Control Data, "сошедшая с дистанции" после неудачи с моделью CYBER-205 вновь появляется на рынке сперЭВМ. Строго говоря, за разработку новой восьмипроцессорной суперЭВМ взялась ETA Systems - дочерняя фирма CDC, - однако в этом проекте был задействован практически весь потенциал Control Data. Вначале проект под названием ETA-10, получивший поддержку правительства через контракты и дотации потенциальным пользователям вызвал оживление среди специалистов по сверхскоростной обработке. Ведь новая суперЭВМ должна была достичь производительности в 10 GFLOPS, т.е. в пять раз превзойти CRAY-2 по скорости вычислений. Первый образец ETA-10 с одним процессором производительностью 750 MFLOPS был продемонстрирован в 1988 г., однако дальше дела пошли хуже. Во втором квартале 1989 г. Control Data объявила о свертывании деятельности компании ETA Systems из-за нерентабельности производства.

Не остался в стороне от проблем сверхвысокой производительности и гигант компьютерного мира - фирма IBM. Не желая уступать своих пользователей конкурентам из Cray Research, компания приступила к программе выпуска старших моделей семейства IBM 3090 со средствами векторной обработки (Vector Facility). Самая мощная модель этой серии - IBM 3090/VF-600S оснащена шестью векторными процессорами и оперативной памятью емкостью 512 Мбайт. В дальнейшем эта линия была продолжена такими машинами архитектуры ESA, как IBM ES/9000-700 VF и ES/9000-900 VF, производительность которых в максимальной конфигурации достигла 450 MFLOPS.

Еще одна известная в компьютерном мире фирма - Digital Equipment Corp. - в октябре 1989 г. анонсировала новую серию мэйнфреймов с векторными средствами обработки. Старшая модель VAX 9000/440 оснащена четырьмя векторными процессорами, повышающими производительность ЭВМ до 500 MFLOPS.

Высокая стоимость суперЭВМ и векторных мэйнфреймов оказалась не по карману достаточно широкому кругу заказчиков, потенциально готовых воспользоваться компьютерными технологиями параллельных вычислений. К их числу относятся мелкие и средние научные центры и университеты, а также производственные компании, которые нуждаются в высокопроизводительной, но сравнительно недорогой вычислительной технике.

С другой стороны, такие крупнейшие производители суперЭВМ, как Cray Research, Fujitsu, Hitachi и NEC, явно недооценили потребности "средних" пользователей, сосредоточившись на достижении рекордных показателей производительности и, к сожалению, еще более рекордной стоимости своих изделий. Весьма гибкой оказалась стратегия Control Data, которая после неудачи с CYBER-205 основное внимание уделила выпуску научных компьютеров среднего класса. На конец 1988 г. производство машин типа CYBER-932 вдвое превысило выпуск старших моделей серии CYBER-900 и суперЭВМ с маркой CDC. Основным конкурентом Control Data на рынке малогабаритных параллельных компьютеров, которые получили общее название "мини-суперЭВМ", стала будущий лидер в мире мини-суперкомпьютеров фирма Convex Computer. В своих разработках Convex первой реализовала векторную архитектуру с помощью сверхбольших интегральных схем (СБИС) по технологии КМОП. В результате пользователи получили серию относительно недорогих компьютеров по цене менее 1 млн. долл., обладающих производительностью от 20 до 80 MFLOPS. Спрос на эти машины превзошел все ожидания. Явно рискованные инвестиции в программу Convex обернулись быстрым и солидным доходом от ее реализации. История развития суперкомпьютеров однозначно показывает, что в этой сложнейшей области инвестирование высоких технологий, как правило, дает положительный результат - надо только, чтобы проект был адресован достаточно широкому кругу пользователей и не содержал слишком рискованных технических решений. Convex, которая, получив такое преимущество на старте, стала успешно развиваться. Сначала она выпустила на рынок семейство Convex C-3200, старшая модель которого C-3240 имеет производительность 200 MFLOPS, а затем - семейство Convex C-3800, состоящее из четырех базовых моделей в одно-, двух- , четырех- и восьмипроцессорной конфигурации. Самая мощная машина этой серии Convex C-3880 имеет производительность, достойную "настоящей" суперЭВМ 80-х годов, и при тестировании на пакете LINPACK обогнала по скорости вычислений такие системы, как IBM ES/9000-900 VF, ETA-10P и даже CRAY-1S. Отметим, что Cray Research, выпускает мини-суперЭВМ CRAY Y-EL, также реализованную на технологии КМОП-СБИС. Этот компьютер может поставляться в одно-, двух- или четырехпроцессорной конфигурации и обеспечивает производительность 133 MFLOPS на процессор. Объем оперативной памяти изменяется в зависимости от пожеланий заказчика в диапазоне 256-1024 Мбайт.

Доминирование векторных суперкомпьютеров в государственных программах и устойчивое положение "царя горы", занятое Cray Research, явно не устраивало сторонников MIMD-параллелизма. Первоначально в этот класс были включены многопроцессорные мэйнфреймы, а впоследствии к ним добавились суперЭВМ третьего поколения с мультипроцессорной структурой. И те и другие основаны на сформулированном фон Нейманом принципе управления вычислительным процессом по командам программы, или управления потоком команд (Instruction Flow). Однако примерно с середины 60-х годов математики стали обсуждать проблему разбиения задачи на большое число параллельных процессов, каждый из которых может обрабатываться независимо от других, а управление выполнением всей задачи осуществляется путем передачи данных от одного процесса к другому. Этот принцип, известный как управление потоком данных (Data Flow), в теории выглядит очень многообещающим. Теоретики DataFlow-параллелизма предполагали, что систему можно будет организовать из небольших и потому дешевых однотипных процессоров. Достижение сверхвысокой производительности целиком возлагалось на компилятор, осуществляющий распараллеливание вычислительного процесса, и ОС, координирующую функционирование процессоров. Внешняя простота принципа MIMD-параллелизма вызвала к жизни множество проектов.

Из наиболее известных разработок систем класса MIMD стоит упомянуть IBM RP3 (512 процессоров, 800 MFLOPS), Cedar (256 процессоров, 3,2 GFLOPS; компьютер одноименной фирмы), nCUBE/10 (1024 процессора, 500 MFLOPS) и FPS-T (4096 процессоров, 65 GFLOPS). К сожалению, ни один из этих проектов не завершился полным успехом и ни одна из упомянутых систем не показала объявленной производительности. Дело в том, что, как и в случае с матричными SIMD-суперкомпьютерами, слишком много технических и программных проблем было связано с организацией коммутатора, обеспечивающего обмен данными между процессорами. Кроме того, процессоры, составляющие MIMD- систему, оказались на практике не столь уж маленькими и дешевыми. Как следствие, наращивание их числа приводило к такому увеличению габаритов системы и удлинению межпроцессорных связей, что стало совершенно очевидно: при существовавшем в конце 80-х годов уровне элементной базы реализация MIMD-архитектуры не может привести к появлению систем, способных конкурировать с векторными суперкомпьютерами.

Неординарное решение проблемы коммутационной сети процессоров MIMD- системы предложила мало кому известная фирма Denelcor, которая выполнила разработку многопроцессорной модели HEP-1. Этот суперкомпьютер был задуман как MIMD-система, содержащая от 1 до 16 исполнительных процессорных элементов и до 128 банков памяти данных по 8 Мбайт каждый. Система из 16 процессоров должна была обладать максимальной производительностью 160 MFLOPS при параллельной обработке 1024 процессов (по 64 процесса в каждом из 16 ПЭ). Любопытной архитектурной особенностью HEP-1 было то, что MIMD-обработка множества процессов выполнялась без использования коммутационной сети, которую заменила так называемая "вертушка Флинна".

Напомним, что идея "вертушки Флинна" заключается в организации мультипроцессора как нелинейной системы, состоящей из группы процессоров команд (ПрК), каждый из которых "ведет" свой поток команд, и общего для всех ПрК набора арифметических устройств, циклически подключаемых к каждому из ПрК для выполнения их команд. Нетрудно заметить, что эффект "вертушки Флинна" состоит в сокращении объема, занимаемого арифметическими устройствами в многопроцессорной системе, поскольку на "арифметику" может приходиться до 60% аппаратных ресурсов центрального процессора.

На первый взгляд структура HEP-1 практически не отличается от классической "вертушки Флинна" - такой же циклический запуск команд, принадлежащих разным процессам, и те же общие для множества процессов арифметические устройства. Однако на входе исполнительных устройств переключаются не процессоры команд, а процессы с помощью специального механизма выборки, сохранения и восстановления слов состояния каждого исполняемого процесса. Во-вторых, в HEP-1 применяются конвейерные исполнительные устройства, что позволяет арифметическим устройствам обрабатывать существенно больше операций, чем прототипам мэйнфреймов. Казалось бы, наконец найдено решение, объединяющее достоинства

Похожие рефераты:

Классификации архитектур вычислительных систем. Организация компьютерных систем. Устройство центрального процессора. Принципы разработки современных компьютеров. Эволюция микропроцессорных систем. Увеличение числа и состава функциональных устройств.

Абстрактные модели и способы параллельной обработки данных, допустимая погрешность вычислений. Понятие параллельного процесса, их синхронизация и гранулы распараллеливания, определение закона Амдаля. Архитектура многопроцессорных вычислительных систем.

Классификация параллельных ВС. Системы с общей и распределенной памятью. Конвейеры операций. Производительность идеального конвейера. Суперскалярные архитектуры. VLIW-архитектура. Предсказание переходов. Матричные процессоры. Законы Амдала и Густафсона.

Обобщенная структура центрального процессора. Основные характеристики и классификация устройств управления. Структура арифметико-логического устройства для сложения, вычитания и умножения чисел с фиксированной запятой. Параллельные вычислительные системы.

МИНИСТЕРСТВО ОБРАЗОВАНИЯ РФ ЮЖНО-РОССИЙСКИЙ ГОСУДАРСТВЕННЫЙ ТЕХНИЧЕСКИЙ УНИВЕРСИТЕТ (Новочеркасский политехнический институт) Факультет: Информационных Технологий и Управления

Алгебра матриц: задание численных и символьных элементов вектора и матрицы с и без применения шаблонов, использование векторных и матричных операторов и функций. Операции умножения и деления вектора и матрицы друг на друга и на скалярные числа.

Классификация ЭВМ. Классификация ЭВМ по принципу действия. Классификация ЭВМ по этапам создания. Классификация ЭВМ по назначению. Классификация ЭВМ по размерам и функциональным возможностям. Основные виды ЭВМ.

Сверхмашины: история развития суперкомпьютеров. Суперкомпьютеры в России

Сферы применения суперкомпьютеров

Суперкомпьютеры в России

Архитектура современных суперЭВМ

Векторные суперкомпьютеры

Многопроцессорные векторные суперкомпьютеры (MIMD)

Многопроцессорные SMP-серверы на базе микропроцессоров RISC-архитектуры

Кластеры

МРР-системн (MIMD)

Оценки производительности суперЭВМ

***

Литература

Популярные статьи

Последние статьи

Разделы

Страницы

Спецпроекты

Контакты