Многопроцессорные системы

3.2 Многопроцессорные системы с локальной памятью

Существуют два различных способа построения крупномасштабных систем с распределенной (локальной) памятью. Простейший способ заключается в том, чтобы исключить аппаратные механизмы, обеспечивающие когерентность кэш-памяти, и сосредоточить внимание на создании масштабируемой системы памяти. Наиболее известным примером такой системы является компьютер T3D компании Cray Research. В этих машинах память распределяется между узлами (процессорными элементами) и все узлы соединяются между собой посредством того или иного типа Машины с архитектурой, подобной Cray T3D, называют процессорами (машинами) с массовым параллелизмом (MPP - Massively Parallel Processor). К машинам с массовым параллелизмом предъявляются взаимно исключающие требования. Чем больше объем устройства, тем большее число процессоров можно расположить в нем, тем длиннее каналы передачи управления и данных, а значит и меньше тактовая частота. Происшедшее возрастание нормы массивности для больших машин до 512 и даже 64К процессоров обусловлено не ростом размеров машины, а повышением степени интеграции схем, позволившей за последние годы резко повысить плотность размещения элементов в устройствах. Топология сети обмена между процессорами в такого рода системах может быть различной. сети. Доступ к памяти может быть локальным или удаленным.

Специальные контроллеры, размещаемые в узлах сети, могут на основе анализа адреса обращения принять решение о том, находятся ли требуемые данные в локальной памяти данного узла, или размещаются в памяти удаленного узла. В последнем случае контроллеру удаленной памяти посылается сообщение для обращения к требуемым данным. Чтобы обойти проблемы когерентности, разделяемые (общие) данные не кэшируются. Конечно, с помощью программного обеспечения можно реализовать некоторую схему кэширования разделяемых данных путем их копирования из общего адресного пространства в локальную память конкретного узла. В этом случае когерентностью памяти также будет управлять программное обеспечение. Преимуществом такого подхода является практически минимальная необходимая поддержка со стороны аппаратуры, хотя наличие, например, таких возможностей как блочное (групповое) копирование данных было бы весьма полезным. Недостатком такой организации является то, что механизмы программной поддержки когерентности подобного рода кэш-памяти компилятором весьма ограничены. Существующая в настоящее время методика в основном подходит для программ с хорошо структурированным параллелизмом на уровне программного цикла. Для построения крупномасштабных систем альтернативой рассмотренному в предыдущем разделе протоколу наблюдения может служить протокол на основе справочника, который отслеживает состояние кэшей. Такой подход предполагает, что логически единый справочник хранит состояние каждого блока памяти, который может кэшироваться. В справочнике обычно содержится информация о том, в каких кэш имеются копии данного блока, модифицировался ли данный блок и т.д. В существующих реализациях этого направления справочник размещается рядом с памятью. Имеются также протоколы, в которых часть информации размещается в кэш-памяти. Положительной стороной хранения всей информации в едином справочнике является простота протокола, связанная с тем, что вся необходимая информация сосредоточена в одном месте. Недостатком такого рода справочников является его размер, который пропорционален общему объему памяти, а не размеру кэш-памяти. Это не составляет проблемы для машин, состоящих, например, из нескольких сотен процессоров, поскольку связанные с реализацией такого справочника накладные расходы можно преодолеть. Но для машин большего размера необходима методика, позволяющая эффективно масштабировать структуру справочника.

В частности, чтобы предотвратить появление узкого горла в системе, связанного с единым справочником, можно распределить части этого справочника вместе с устройствами распределенной локальной памяти. Таким образом можно добиться того, что обращения к разным справочникам (частям единого справочника) могут выполняться параллельно, точно также как обращения к локальной памяти в распределенной памяти могут выполняться параллельно, существенно увеличивая общую полосу пропускания памяти. В распределенном справочнике сохраняется главное свойство подобных схем, заключающееся в том, что состояние любого разделяемого блока данных всегда находится во вполне определенном известном месте. Вопросы детальной реализации протоколов когерентности памяти для таких машин выходят за рамки настоящего обзора.

4 Сравнительный анализ архитектур SMP и MPP

SMP (symmetric multiprocessing) – симметричная многопроцессорная архитектура. Главной особенностью систем с архитектурой SMP является наличие общей физической памяти, разделяемой всеми процессорами.

MPP (massive parallel processing) – массивно-параллельная архитектура. Главная особенность такой архитектуры состоит в том, что память физически разделена.

Сравнительный анализ данных архитектур рассмотрен в таблице 1.

Таблица 1

Отсутствие общей памяти в MPP архитектуре значительно снижает скорость межпроцессорного обмена, в отличие от SMP архитектуры, в которой общая память присутствует.

Каждый процессор в MPP архитектуре может использовать только ограниченный объем банка памяти, в то время,как процессор в SMP архитектуре охватывает полный объем.

В следствии недостатков MPP архитектура трудно реализуема, что приводит к значительным затратам, реализация SMP архитектуры, напротив, больших затрат не требует.

Главным преимуществом систем с раздельной памятью является хорошая масштабируемость: в отличие от SMP-систем, в машинах с раздельной памятью каждый процессор имеет доступ только к своей локальной памяти, в связи с чем не возникает необходимости в потактовой синхронизации процессоров.

5 Области применения многопроцессорных систем

В настоящее время сфера применения многопроцессорных вычислительных систем (МВС) непрерывно расширяется, охватывая все новые области в различных отраслях науки, бизнеса и производства. Стремительное развитие кластерных систем создает условия для использования многопроцессорной вычислительной техники в реальном секторе экономики.

Если традиционно МВС применялись в основном в научной сфере для решения вычислительных задач, требующих мощных вычислительных ресурсов, то сейчас из-за бурного развития бизнеса резко возросло количество компаний, отводящих использованию компьютерных технологий и электронного документооборота главную роль. В связи с этим непрерывно растет потребность в построении централизованных вычислительных систем для критически важных приложений, связанных с обработкой транзакций, управлением базами данных и обслуживанием телекоммуникаций. Можно выделить две основные сферы применения описываемых систем: обработка транзакций в режиме реального времени (OLTP, on-line transaction processing) и создание хранилищ данных для организации систем поддержки принятия решений (Data Mining, Data Warehousing, Decision Support System). Система для глобальных корпоративных вычислений — это, прежде всего, централизованная система, с которой работают практически все пользователи в корпорации, и, соответственно, она должна все время находиться в рабочем состоянии. Как правило, решения подобного уровня устанавливают в компаниях и корпорациях, где даже кратковременные простои сети могут привести к громадным убыткам. Поэтому для организации такой системы не подойдет обыкновенный сервер со стандартной архитектурой, вполне пригодный там, где нет жестких требований к производительности и времени простоя. Высокопроизводительные системы для глобальных корпоративных вычислений должны отличаться такими характеристиками как повышенная производительность, масштабируемость, минимально допустимое время простоя.

1	2	3	4	5	6	7	8	9	10