- •Вузькі місця в структурі пк
- •Комп’ютери з розподіленою пам’яттю
- •Мультипроцесорні системи
- •Архітектура numa
- •Класифікація архітектур обчислювальних систем
- •Векторно-конвеєрні комп’ютери
- •Функціональні пристрої
- •Паралельні комп’ютери із спільною пам’яттю (Багатопроцесорні системи)
- •Секція управління процесором
- •Пікова продуктивність комп’ютера
- •Комп’ютер hp Superdome як приклад архітектури ccNuma
- •Обчислювальні системи з розподіленою пам’яттю
- •Кластерні проекти
- •Комунікаційні середовища кластерних систем
- •Мета створення кластерів та розпаралелення задач
- •Трудові витрати на розпаралелювання та використання програми
- •Класи задач, які можна ефективно розпаралелювати
- •Бібліотека мрі
- •Компіляція і запуск мрі – програм
- •Метакомп’ютери
- •Продуктивність паралельних комп’ютерів
- •Підходи до організації обчислювального процесу та потокові машини
- •Нестандартні архітектури пам’яті. Пам’ять з чергуванням адрес
- •Асоціативна пам’ять (безадресна пам’ять)
- •Трансп’ютери
- •Організація трансп’ютерів
- •Характеристики трансп’ютерів
- •Функціонально розподілені системи
- •Обчислювальні системи з структурою, що перебудовується
- •Матричні системи
Мета створення кластерів та розпаралелення задач
Часто можна зустріти невірне твердження, що використання суперкомп’ютера може само по собі дати приріст продуктивності. Це невірне твердження. Так як якщо задача не має внутрішнього паралелізму і неадаптована відповідним чином, максимум, що Ви отримаєте від кластера – це запуск декілька програм одночасно, кожна із якої працює з своїм набором даних. Це не прискорить виконання програми, проте дозволить з економити час, якщо потрібно обробити багато варіантів даних. Можна навести приклад: якщо 1 корабель перепливе море за 7 днів, то 7 кораблів море за день не перепливуть. Проте, за цей самий час 7 кораблів перевезуть у 7 раз більше вантажу. Якщо ж об’єми задачі такі, що тільки один прогін програми може тривати декілька днів, то відповідно слід адаптувати програму. Потрібно розділити задачу на декілька під задач, які можуть виконуватися незалежно. А в місцях, де незалежне виконання неможливе, потрібно явно викликати процедури синхронізації для обміну даними через мережу. Наприклад, якщо обробляється великий масив, то слід його розділити між вузлами кластера забезпечивши оптимальне навантаження. Тому перед тим як перейти до практичної реалізації кластерної технології, потрібно вирішити декілька принципових питань:
чи взагалі необхідний кластер та паралельні обчислення для даної задачі?
Кластер потрібен якщо:
спеціальні пакети програм, що використовуються неадаптовані для паралельних обчислень;
програма вимагає не більше декількох годин процесорного часу на вже існуючому обладнанні; може вийти так, що час, який затрачується на розпаралелювання на відладку програми, перевищить всі переваги, які дасть процесорна обробка;
час життя програми порівняний із часом її розробки в паралельному варіанті, немає змісту витрачати на розпаралелювання задачі, якщо ця програма буде запущена один раз в житті, а потім нею користуватися ніхто не буде;
