 ПОЗНАВАТЕЛЬНОЕ Сила воли ведет к действию, а позитивные действия формируют позитивное отношение Как определить диапазон голоса - ваш вокал Игровые автоматы с быстрым выводом Как самому избавиться от обидчивости Противоречивые взгляды на качества, присущие мужчинам Вкуснейший "Салат из свеклы с чесноком" Натюрморт и его изобразительные возможности Применение, как принимать мумие? Мумие для волос, лица, при переломах, при кровотечении и т.д. Как научиться брать на себя ответственность Зачем нужны границы в отношениях с детьми? Световозвращающие элементы на детской одежде Как победить свой возраст? Восемь уникальных способов, которые помогут достичь долголетия Классификация ожирения по ИМТ (ВОЗ) Глава 3. Завет мужчины с женщиной
Оси и плоскости тела человека - Тело человека состоит из определенных топографических частей и участков, в которых расположены органы, мышцы, сосуды, нервы и т.д.
| Современная классификация параллельных ВС
Как уже отмечалось, начало в конце 80-х годов 20-го века массового выпуска микропроцессоров дало толчок бурному развитию параллельных ВС, в том числе и в области построения новых архитектур. Естественно, классификация Дункана была не в состоянии предвидеть появление новых архитектур и их систематизировать. Построим классификацию параллельных ВС с учетом вновь появившихся современных архитектур. В основу классификации (рис. 5.9) положим четыре базовых класса Флинна (SISD, SIMD, MISD, MIMD), которые разбиваются на подклассы в соответствии с дополнениями Ванга и Бригса. Класс SISD разделяется на системы с одним функциональным устройством (ФУ) и несколькими ФУ. Класс SIMD образуют два подкласса – разрядно-последовательных и пословно-последовательных ВС. В классе MIMD выделим сильно- и слабосвязанные ВС, а также ВС, использующие идеи MIMD, подклассы которых (MIMD/SIMD, dataflow, reduction, wavefront) образуются в соответствии с классификацией Дункана. Наконец к классу MISD отнесем ЭВМ и ВС, использующие идею конвейерной обработки. Параллелизм на уровне операторов и команд реализуется в микроконвейерных системах. При этом системы, способные разбивать на ступени непосредственное исполнение одной команды образуют подкласс арифметико-магистральныхсистем, а системы, конвейеризующие все этапы выполнения команды (выборка из памяти, дешифрация, выборка операндов, исполнение, запись результатов) назовем командно-магистральными. Кроме этого, выделен подкласс макроконвейерных(магистральных)ВС, способных многократно решать одну и ту же вычислительную задачу. При этом задача разбивается на последовательные части, каждая из которых выполняется на отдельном процессоре (обрабатывающем устройстве). Выходные данные одной части являются входными для следующей. За счет организации подобного макроконвейера при многократном повторении расчетов с разными входными данными получается существенный выигрыш в производительности. Переходя к подклассам SIMD, видим, что к разрядно-последовательным SIMD-системам можно отнести ассоциативные ВС, а к пословно-последовательным – векторные и матричные. Систолические массивы можно рассматривать как отдельный подкласс матричных архитектур. Среди сильносвязанных MIMD-архитектур выделяют симметричныемультипроцессоры(SMP), имеющие сосредоточенную общую память и архитектуры с неоднородным доступом к памяти (NUMA), в которых логическая общая память физически распределена по узлам системы. Слабосвязанные MIMD-системы представлены массово-параллельными (MPP), кластернымиархитектурами, а также многомашинными вычислительными комплексами (ММВК). MPP-системы представляют собой совокупность специализированных вычислительных модулей, объединенных высокоскоростными межпроцессорными каналами связи.
Рис. 5.9. Современная классификация параллельных ВС
Кластерные системы также являют собой пример массового параллелизма, только их сборка осуществляется на основе стандартных промышленных комплектующих. На схеме также показано, что ряд ВС могут быть одновременно отнесены к нескольким классам или подклассам. Сочетание принципов микроконвейерной и векторной обработки дает векторно-конвейерные архитектуры; привнося в них идеи MIMD/SIMD, получаем векторно-параллельные (PVP)ВС. Машины wavefront являются гибридом ВС, управляемых потоком данных (dataflow) и систолических массивов. |
