Студопедия

КАТЕГОРИИ:


Архитектура-(3434)Астрономия-(809)Биология-(7483)Биотехнологии-(1457)Военное дело-(14632)Высокие технологии-(1363)География-(913)Геология-(1438)Государство-(451)Демография-(1065)Дом-(47672)Журналистика и СМИ-(912)Изобретательство-(14524)Иностранные языки-(4268)Информатика-(17799)Искусство-(1338)История-(13644)Компьютеры-(11121)Косметика-(55)Кулинария-(373)Культура-(8427)Лингвистика-(374)Литература-(1642)Маркетинг-(23702)Математика-(16968)Машиностроение-(1700)Медицина-(12668)Менеджмент-(24684)Механика-(15423)Науковедение-(506)Образование-(11852)Охрана труда-(3308)Педагогика-(5571)Полиграфия-(1312)Политика-(7869)Право-(5454)Приборостроение-(1369)Программирование-(2801)Производство-(97182)Промышленность-(8706)Психология-(18388)Религия-(3217)Связь-(10668)Сельское хозяйство-(299)Социология-(6455)Спорт-(42831)Строительство-(4793)Торговля-(5050)Транспорт-(2929)Туризм-(1568)Физика-(3942)Философия-(17015)Финансы-(26596)Химия-(22929)Экология-(12095)Экономика-(9961)Электроника-(8441)Электротехника-(4623)Энергетика-(12629)Юриспруденция-(1492)Ядерная техника-(1748)

Методы повышения быстродействия вычислительных систем


Векторная параллельная система CrayXT5h

Векторная параллельная система Earth Simulator

Векторные параллельные системы SX-6, SX-7 фирмы NEC

Основные особенности векторных параллельных систем

Скалярная и векторная обработка

Принципы векторной обработки данных

Методы повышения быстродействия вычислительных систем

Векторные параллельные системы

Содержание

Что такое векторизация?

Как осуществить векторизацию?

Реализация принципов векторной обработки

 

 

 

Область применения методов достижения высокого и сверхвысокого быстродействия охватывает все уровни создания вычислительных систем.

На самом нижнем уровне - это передовая технология конструирования и изготовления быстродействующих элементов и плат с высокой плотностью монтажа. В этой сфере лежит наиболее прямой путь к увеличению скорости, поскольку если бы, например, удалось все задержки в вычислительной системе сократить в к раз, то это привело бы к увеличению быстродействия в такое же число раз. В последние годы были достигнуты огромные успехи в создании быстродействующей элементной базы и соответствующих методов монтажа, и ожидается дальнейший прогресс, основанный на использовании новых технологий и снижения размеров устройств. Этот путь, однако, имеет ряд ограничений:

1. Для определенного уровня технологии обеспечивается определенный уровень быстродействия элементной базы: как только он оказался достигнутым, дальнейшее увеличение быстродействия сопровождается огромными расходами вплоть до достижения того порога, за которым уже нет технологий, обеспечивающих большее быстродействие.

2. Более быстродействующие элементы обычно имеют меньшую плотность монтажа, что, в свою очередь, требуют более длинных соединительных кабелей между платами и, следовательно, приводит к увеличению задержек (за счет соединений) и уменьшению выигрыша в производительности.

3. Более быстродействующие элементы обычно рассеивают больше тепла. Поэтому требуются специальные меры по отводу тепла, что еще больше снижает плотность монтажа и, следовательно, быстродействие. Для того чтобы избежать дополнительных расходов, задержек за счет соединений и увеличения рассеяния тепла, целесообразно, по-видимому, применять быстродействующие элементы не везде, а только в тех частях, которые соответствуют «узким местам». Однако, путь увеличения быстродействия элементов имеет свои ограничения и может наступить момент, когда станет необходимым или более целесообразным использовать для реализации операции сложения другие способы.

Следующий шаг в направлении повышения быстродействия предполагает уменьшение числа логических уровней при реализации комбинационных схем. Хорошо известно, что любая функция может быть реализована с помощью схем с двумя логическими уровнями. Однако в сложных системах это приводит к появлению громоздких устройств, содержащих очень большое число вентилей с чрезмерными коэффициентами соединений по входу и выходу. Следовательно, на данном этапе конструкторская задача состоит в создании схем с малым числом логических уровней, которое бы удовлетворяло ограничениям по количеству вентилей и их коэффициентам соединений по входу и выходу. В настоящее время разработаны принципы построения схем, требующих меньшее число вентилей и обладающих меньшими задержками, и предложены методы их создания. В силу присущих ограничений только один этот путь, как правило, не может дать требуемого увеличения производительности.



Следующий уровень охватывает способы реализации основных операций, таких как сложение, умножение и деление. Для того, чтобы увеличить cкорость выполнения этих операций, необходимо использовать алгоритмы, которые приводили бы к быстродействующим комбинационным схемам и требовали небольшого числа циклов. В результате успешных исследований и разработок в области арифметических устройств создан ряд алгоритмов, которые могут быть использованы в условиях тех или иных ограничений. С точки зрения применения высокопроизводительных вычислительных систем для научных расчетов особый интерес представляет реализация принципа опережающего просмотра при операциях сложения, сложения с сохраняемым переносом и записи при матричном умножении. Сюда же относятся проблемы использования избыточности при делении и реализация деления в виде цепочки операций умножения.

Еще один резерв, используемый для повышения эффективности работы процессора - это сокращение временных затрат при обращениях к оперативной памяти. Обычные подходы здесь состоят, во-первых, в расширении путей доступа за счет разбиения оперативной памяти на модули, обращение к которым может осуществляться одновременно; во-вторых, в применении дополнительной сверхбыстродействующей памяти (кэш-памяти) и, наконец, в увеличении числа внутренних регистров в процессоре.

Использование всех перечисленных способов тесно связано с организацией вычислительных систем. Длительность исполнения одной команды может быть уменьшена за счет временного перекрытия различных ее фаз. К примеру, вычисление адреса, по которому нужно записать результат, может быть выполнено одновременно с самой операцией. Этот подход требует, разумеется, дополнительного оборудования, поскольку модули оперативной памяти не могут быть одновременно задействованы в совмещаемых фазах. Увеличение быстродействия, которое можно при этом достичь, зависит от формата (состава) команды, поскольку именно им определяется наличие независимых фаз.

Одним из методов повышения производительности вычислительных систем является конвейеризация. 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.

Наконец, необходимо рассмотреть структуру алгоритма, по которому работает система. На этом уровне основной подход к повышению быстродействия состоит в том, чтобы выполнять одновременно несколько команд. Этот подход отличается от того, который реализован в обычной фон-неймановской машине, когда команды исполняются строго последовательно одна за другой. Параллельный подход приводит к различным вариантам структуры в зависимости от способа, по которому осуществляется задание очередности следования команд и управление их исполнением. Распараллеливание позволяет значительно увеличить производительность систем при решении широкого класса прикладных задач.

Перечисленные подходы касаются аппаратуры, логической организации и структуры систем. Усилия, затрачиваемые в этих областях, необходимо поддержать на программно-алгоритмическом уровне. На этом уровне должны использоваться либо специальные языки программирования, предоставляющие средства для явного описания параллелизма, либо методы выявления параллелизма в последовательных программах. Кроме того, алгоритм приложений должен обладать внутренним параллелизмом, соответствующим особенностям данной структуры вычислительной системы. Использование неадекватных алгоритмов и языков способно практически свести на нет возможности для реализации высокоскоростных вычислений, заложенные в структуре.

Использование конвейерного принципа и других структурных методов позволило существенно повысить производительность вычислительных систем – еще примерно на 3-4 десятичных порядка. Однако возможности традиционных структурных методов ускорения выполнения команд практически исчерпаны.

Следовательно, единственное направление, ведущее к дальнейшему повышению производительности - это более полное использование параллелизма при обработке данных, в частности, использование векторной обработки.

 

 

<== предыдущая лекция | следующая лекция ==>
Конфигурации и производительность | Скалярная и векторная обработка

Дата добавления: 2014-01-04; Просмотров: 3497; Нарушение авторских прав?


Нам важно ваше мнение! Был ли полезен опубликованный материал? Да | Нет



ПОИСК ПО САЙТУ:


Рекомендуемые страницы:

Читайте также:
studopedia.su - Студопедия (2013 - 2020) год. Все материалы представленные на сайте исключительно с целью ознакомления читателями и не преследуют коммерческих целей или нарушение авторских прав! Последнее добавление
Генерация страницы за: 0.003 сек.