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)

Параллельная обработка данных на ЭВМ




Лекция 11. Высокопроизводительные ВС

Области применения RISC-процессоров

Современные RISC-процессоры находят применение как:

  1. рабочие станции высшего ценового класса (12-15 тысяч долларов). Работают под ОС VMS, Unix;
  2. персональные рабочие станции (3-7 тыс. $). ОС: Windows NT, Solaris;
  3. серверы;
  4. RISC ПК.

Вопросы для самоконтроля

  1. С чем связано появление RISC-процессоров?
  2. Основные особенности RISC-процессоров.
  3. Назовите фирмы-разработчики RISC процессоров.
  4. Архитектурные особенности процессоров Alpha.
  5. Архитектурные особенности процессора PA-8000.
  6. Области применения RISC-процессоров.

В этой лекции рассматриваются основные классы высокопроизводительных вычислительных систем, их характерные особенности, технологии параллельного программирования и способы оценки производительности супер-ЭВМ.

Цель: ознакомить учащихся с основными классами параллельных систем, разъяснить методы конвейерной и параллельной обработки данных, сформировать умения и навыки правильной оценки производительности суперкомпьютера.

Оксфордский толковый словарь по вычислительной технике, изданный в 1986 году, сообщает, что суперкомпьютер - это очень мощная ЭВМ с производительностью свыше 10 MFLOPS. Сегодня этот результат перекрывают уже не только рабочие станции, но, по пиковой производительности, и ПК. В начале 1990-х годов границу проводили уже около отметки в 300 MFLOPS. В 2001 году специалисты двух ведущих "суперкомпьютерных" стран, США и Японии, договорились о подъеме планки до 5 GFLOPS. Таким образом, основные признаки, характеризующие супер-ЭВМ, следующие:

  • самая высокая производительность;
  • 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. долларов.

Какой из факторов является решающим в достижении современных фантастических показателей производительности? Обратимся к историческим фактам. На одном из самых первых компьютеров EDSAC (1949 г.), имевшем время такта 2 мкс, можно было выполнить в среднем 100 арифметических операций в секунду. А пиковая производительность суперкомпьютера CRAY C90 с временем такта порядка 4 нс - около 1 миллиарда арифметических операций в секунду. Таким образом, производительность компьютеров за этот период возросла примерно в 10 миллионов раз, а время такта уменьшилось лишь в 500 раз. Следовательно, увеличение производительности происходило и за счет других факторов, важнейшим среди которых является использование новых архитектурных решений, в частности - принципа параллельной обработки данных. Параллельная обработка данных имеет две разновидности: конвейерность и параллельность.

Идея конвейерной обработки заключается в выделении отдельных этапов выполнения общей операции, причем так, чтобы каждый этап, выполнив свою работу, передавал бы результат следующему, одновременно принимая новую порцию входных данных. Выигрыш в скорости обработки данных получается за счет совмещения прежде разнесенных во времени операций.

Параллельная обработка данных предполагает наличие нескольких функционально независимых устройств.




Поделиться с друзьями:


Дата добавления: 2014-01-06; Просмотров: 389; Нарушение авторских прав?; Мы поможем в написании вашей работы!


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



studopedia.su - Студопедия (2013 - 2024) 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: 0.011 сек.