Мультипроцессорные вычислительные системы

Мультипроцессорные вычислительные системы

В мультипроцессорных системах (МПС) имеется несколько процессоров, каждый из которых может относительно независимо от остальных выполнять свою программу. В МПС существует общая для всех процессоров операционная система, которая оперативно распределяет вычислительную нагрузку между процессорами. Важным свойством МПС является отказоустойчивость, то есть способность к продолжению работы при отказах некоторых элементов, например процессоров или блоков памяти. При этом производительность, естественно, снижается, но не до нуля, как в обычных системах, в которых отсутствует избыточность.

Любая вычислительная система достигает своей наивысшей производительности благодаря использованию высокоскоростных процессорных элементов (ПЭ) и параллельному выполнению большого числа операций.

Параллельные ВМ часто подразделяются по классификации Флинна на машины типа SIMD (Single Instruction Multiple Data - с одним потоком команд при множественном потоке данных) и MIMD (Multiple Instruction Multiple Data - с множественным потоком команд при множественном потоке данных). Можно выделить четыре основных типа архитектуры систем параллельной обработки:

Конвейерная и векторная обработка. Основу конвейерной обработки составляет раздельное выполнение  операций 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. Идеальную возможность полной загрузки вычислительного конвейера обеспечивают векторные операции.

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

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

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

Языки программирования и соответствующие компиляторы для машин типа MSIMD обычно обеспечивают языковые конструкции, которые позволяют программисту описывать параллелизм. В пределах каждой задачи компилятор автоматически векторизует подходящие циклы.

Основной характеристикой параллельных МПС является ускорение R, определяемое выражением                                      

 R = T1 / Tn  ,

где T1 – время выполнения задачи на однопроцессорной ВМ; Tn – время выполнения той же задачи на n-процессорной ВМ.

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

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

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

Одной из отличительных особенностей МПС является сеть обмена, с помощью которой процессоры соединяются друг с другом или с памятью. Модель обмена настолько важна для МПС, что многие характеристики производительности и другие оценки выражаются отношением времени обработки к времени обмена, соответствующим решаемым задачам. Существуют две основные модели межпроцессорного обмена: одна основана на передаче сообщений, другая - на использовании общей памяти.

В МПС с общей памятью один процессор осуществляет запись в конкретную ячейку, а другой процессор производит считывание из этой ячейки памяти. Чтобы обеспечить согласованность данных и синхронизацию процессов, обмен часто реализуется по принципу взаимно исключающего доступа к общей памяти методом "почтового ящика". Модель системы с общей памятью очень удобна для программирования и иногда рассматривается как высокоуровневое средство оценки влияния обмена на работу системы, даже если основная система в действительности реализована с применением локальной памяти и принципа передачи сообщений.

В МПС с локальной памятью непосредственное разделение памяти невозможно. Вместо этого процессоры получают доступ к совместно используемым данным посредством передачи сообщений по сети обмена. Эффективность схемы коммуникаций зависит от протоколов обмена, основных сетей обмена и пропускной способности памяти и каналов обмена. В сетях с коммутацией каналов по мере возрастания требований к обмену следует учитывать возможность перегрузки сети. Здесь межпроцессорный обмен связывает сетевые ресурсы: каналы, процессоры, буферы сообщений. Объем передаваемой информации может быть сокращен за счет тщательной функциональной декомпозиции задачи и тщательного диспетчирования выполняемых функций.

Таким образом, существующие МПС распадаются на две основные группы.

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

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

С ростом числа процессоров просто невозможно обойти необходимость реализации модели распределенной памяти с высокоскоростной сетью для связи процессоров.

С быстрым ростом производительности процессоров и связанным с этим ужесточением требования увеличения полосы пропускания памяти, масштаб систем (т.е. число процессоров в системе), для которых требуется организация распределенной памяти, уменьшается, также как и уменьшается число процессоров, которые удается поддерживать на одной разделяемой шине и общей памяти.  Распределение памяти между отдельными узлами системы имеет два главных преимущества.

Во-первых, это эффективный с точки зрения стоимости способ увеличения полосы пропускания памяти, поскольку большинство обращений могут выполняться параллельно к локальной памяти в каждом узле. Во-вторых, это уменьшает задержку обращения (время доступа) к локальной памяти. Эти два преимущества еще больше сокращают количество процессоров, для которых архитектура с распределенной памятью имеет смысл.

Существующие ВС класса MIMD образуют три технических подкласса:

·        симметричные мультипроцессоры;

·        системы с массовым параллелизмом;

·        кластеры.

Симметричные мультипроцессоры (SMP – Symmetric Multi Processors) используют принцип разделяемой памяти. В этом случае система состоит из нескольких однородных процессоров и массива общей памяти (обычно из нескольких независимых блоков). Все процессоры имеют доступ к любой ячейке памяти с одинаковой скоростью. Процессоры подключены к памяти с помощью общей шины или коммутатора. Аппаратно поддерживается когерентность кэшей. Вся система работает под управлением единой ОС.

Системы с массовым параллелизмом (MPP – Massively Parallel Processing) содержат множество процессоров c индивидуальной памятью, которые связаны через некоторую коммуникационную среду. Как правило, системы MPP благодаря специализированной высокоскоростной системе обмена обеспечивают наивысшее быстродействие.

Кластерные системы более дешевый вариант MPP-систем, поскольку они также используют принцип передачи сообщений, но строятся из готовых компонентов. Базовым элементом кластера является локальная сеть. Оказалось, что на многих классах задач и при достаточном числе узлов такие системы дают производительность, сравнимую с суперкомпьютерной.

Кластер – параллельный компьютер, все процессоры которого действуют как единое целое для решения одной задачи. Первым кластером на рабочих станциях был Beowulf. Проект Beowulf начался в 1994 г. сборкой в научно-космическом центре NASA 16-процессорного кластера на Ethernet-кабеле. С тех пор кластеры на рабочих станциях обычно называют Beowulf-кластерами. Любой Beowulf-кластер состоит из машин (узлов) и объединяющей их сети (коммутатора). Кроме ОС, необходимо установить и настроить сетевые драйверы, компиляторы, ПО поддержки параллельного программирования и распределения вычислительной нагрузки. В качестве узлов обычно используются однопроцессорные ВМ с быстродействием 1 ГГц и выше или SMP-серверы с небольшим числом процессоров (обычно 2–4).

Для получения хорошей производительности межпроцессорных обменов используют полнодуплексную сеть Fast Ethernetс пропускной способностью 100 Mбит/с. При этом для уменьшения числа коллизий устанавливают несколько «параллельных» сегментов Ethernet или соединяют узлы кластера через коммутатор (switch). В качестве операционных систем обычно используют Linux или Windows NT и ее варианты, а в качестве языка программирования – С++.

Наиболее распространенным интерфейсом параллельного программирования в мод модели передачи сообщений является MPI (Message Passing Interface). Рекомендуемой бесплатной реализацией MPI является пакет MPICH, разработанный в Аргоннской национальной лаборатории США.

Во многих организациях имеются локальные сети компьютеров с соответствующим программным обеспечением. Если такую сеть снабдить пакетом MPICH, то без дополнительных затрат получается Beowulf-кластер, сравнимый по мощности с супер-ЭВМ. Это является причиной широкого распространения таких кластеров.