- •Горшков ю.Е.
- •Основы электронновычислительных машин Конспект лекций и лабораторные работы
- •Физические основы вычислительных процессов
- •1. Роль физики в развитии вычислительных систем и сетей
- •2. Информация и ее физические носители
- •5. Производство полупроводниковых микросхем
- •6. Современное состояние и перспективы развития вычислительных средств
- •7. Технические средства человеко-машинного интерфейса
- •8. Магнитные и оптические носители информации
- •9. Твердотельные носители информации – Flash-карты
- •Функционально-структурная организация и программное обеспечение персонального компьютера
- •Работа 6. Устройство и модернизация системного блока персонального компьютера.
- •Виртуальные вычислительные машины и устройства
- •Регистры и команды микропроцессора, основы языка ассемблер
- •Представление данных в пэвм
- •III. Вычислительные системы
- •1. Архитектура вычислительных систем
- •2. Основы программирования параллельных вычислений
- •3. Примеры вычислительных систем
- •V. Особенности архитектуры и программирования микропроцессоров Intel 80x86
- •V.1 Язык программирования asm-51
- •2. Директивы языка программирования asm-51
- •2. Структурное программирование на языке Assembler
- •3.Использование сегментов в ассемблере
- •4. Программы и подпрограммы. Связь по управлению и по данным
- •5. Прерывания и их обработка.
- •Контроллер прерываний и микропроцессоры 80х86.
- •6. Сопроцессор и его программирование
- •7. Виртуальная память
- •Лабораторная работа № 2. Программирование циклов и условий. Работа с массивами.
- •Лабораторная работа № 3. Программы и подпрограммы. Связь по управлению и по данным
- •Лабораторная работа № 4. Сопроцессор и его программирование
- •Лабораторная работа 5 Использование средств bios на языке Ассемблер
- •Краткие сведения о прерываниях bios
- •ПриложениЕ Государственный стандарт дисциплины “Вычислительные системы, сети и телекоммуникации”
- •Литература
- •Учебное издание Самарин Вячеслав Владимирович Серолапкин Александр Владимирович
3. Примеры вычислительных систем
Рекордную производительность 280 Tфлопс (1 флопс = 1операции/сек) имеют суперкомпьютер Blue Gene/L, созданный в Ливерморской лаборатории им. Лоуренса, одном из главных ядерных центров США. Он насчитывает 65536 процессоров и предназначен в первую очередь для решения научных задач. [67].
Семейство компьютеров APE/Quadrics (рис. 3.8) - это массивно-параллельные вычислительные системы с архитектурой SIMD (Single Instruction, Multiple Data), где каждый процессорный элемент синхронно выполняет одну и ту же программу со своим комплектом локальных данных. Процессоры образуют 3-мерный тор, в котором каждый узел имеет непосредственный доступ к памяти 6 своих соседей.
Рис. 3.8. Параллельная вычислительная система APE/Quadrics
Проект APE разработан и развивается группой итальянских физиков-теоретиков из института INFN, специализирующихся в области квантовой хромодинамики. В последние 5-7 лет в проекте активно участвует немецкий институт DESY. Первым практическим результатом проекта явилась разработка вычислительной системы APE-100, включающей до 2048 специализированных 32-разрядных процессоров с пиковой производительностью каждого 50 Mflops, а всей вычислительной системы - до 100 Gflops. Вся система обслуживается front-end машиной, в качестве которой выступает SUN SPARC Station, работающая под управлением OC UNIX. Серийное производство APE-100 осуществляется фирмой Quadrics с 1993 года. Основным языком программирования в APE-100 является язык высокого уровня TAO с фортрано-подобным синтаксисом и встроенными средствами поддержки параллельной архитектуры машины. К настоящему времени APE-100 успешно эксплуатируется в Италии, Великобритании и Германии. В 2000 году 32-процессорный комплект (конфигурация 8x2x2) установлен в ОИЯИ (Дубна). Несколько многопроцессорных кластеров действуют в составе Лаборатории Информационных технологий (ЛИТ) ОИЯИ. Аппаратный состав приведен на рис. 3.9, основное программное обеспечение – на рис. 3.10.
Рис. 3.9. Основное аппаратное обеспечение кластеров ЛИТ ОИЯИ
Рис. 3.10. Основное программное обеспечение кластеров ЛИТ ОИЯИ
Оптимальным с точки зрения стоимости способом создания высокопроизводительной вычислительной системы являются кластеры. Кластер – это набор вычислительных узлов (самостоятельных компьютеров), связанных высокоскоростной сетью (интерконнектом) и объединенных в логическое целое специальным программным обеспечением. Указанное программное обеспечение (распространяемое бесплатно) работает в среде Linux (также бесплатной), что значительно снижает суммарную стоимость всей системы. Такие системы, получившие название Linux-ферм быстро завоевали популярность, в частности используются в ОИЯИ (рис. 4.10). Аналогичный 40-процессорный кластер установлен в Санкт-Петербургском госуниверситете. Фактически простейший кластер можно собрать из нескольких ПК, находящихся в одной локальной сети, просто установив на них соответствующее программное обеспечение. Области применения кластеров: создание суперкомпьютеров, повышение надежности вычислительных систем, решение задач массового обслуживания с большим потоком запросов. Примером суперкомпьютера-кластера является принадлежащий группе компаний Sun Trust Banks Florida кластер на основе блед-серверов HP Proliant, содержащий 480 процессоров Intel Xeon 3,2 ГГц и 240 Гбайт оперативной памяти, стоимостью менее миллиона долларов. Для сравнения – 64 процессорный сервер стоит около 6 миллионов долларов.
Современное состояние реализаций параллельных вычислений рассмотрено в [68].
Еще один способ построения мощных вычислительных систем основан на использовании локальных сетей и образующих их компьютеров. Общее название подобных решений GRID-технологии (grid – решетка), или технологии распределенных вычислений. В известных проектах Distributed.Net или SSETI@Home участвуют добровольцы, предоставляющие свои ПК, когда они не загружены. Перечислим примеры применения распределенных вычислений: Open Science GRID (OSG) – киберинфраструктура для крупномасштабных вычислений в США. [12]
Только за вторую половину 2005 г. прошло 10 международных конференций по параллельным вычислениям в Австралии, Болгарии, Италии, Китае, США, Швейцарии и России (Красноярск, 5-9 сентября, http://ssd.sscc.ru/conference/pact2005
gridMATHEMATICATM – разработка средств для параллельных вычислений на основе современных вычислительных кластеров и сетей www.mathconsult.ch/pct , www.unisoftwareplus.com.
Кластерные вычисления основаны на стандарте MPI. Программы, написанные на MPI, абсолютно переносимы – их можно запускать и на любой разновидности кластеров, и на GRID-сети, причем из любой операционной системы. Традиционно для создания кластеров используется Linux (более 70%) или другие разновидности UNIX (30%). Корпорация Microsoft также выпустила ОС Windows Compute Claster Server 2003, в состав которой включена версия библиотеки MPI – MSMPI. Это способствует все большему упрощению создания кластеров.
