Построение модели векторной вычислительной системы

Размещено на http://www.allbest.ru/

Содержание

вычислительный процессор ящик

Введение

1. Модель «чёрный ящик» векторной вычислительной системы

2. Модель состава векторной вычислительной системы

3. Модель структуры векторной вычислительной системы

4. Структурная схема векторной вычислительной системы

5. Описание работы системы

Заключение

Список используемой литературы

Введение

Вычислительная система - это рассматриваемый как единое целое комплекс, предназначенный решать определенные задачи, в котором задействованы центральный процессор, память и различные внешние устройства. Пример вычислительной системы: IBM-совместимый персональный компьютер и его различные внешние устройства.

Оценить достоинства вычислительной системы - значит показать, насколько удачно и оправданно были подобраны ее компоненты. В соединении с набором специальных программ вычислительная система становится автоматизированной системой. Так, например, компьютер с программой для бухгалтерии составляют автоматизированную систему бухгалтера, а в сочетании с программой для расчета деталей машин - автоматизированную систему проектирования деталей машин и т. д. Разумеется, и та и другая программы могут быть в одном и том же компьютере.

Особенно много вычислительных систем создается для решения задач в области обработки информации (информационно-поисковые вычислительные системы, информационно-справочные системы) и для управления объектами производства (управляющие вычислительные системы).

В зависимости от сущности решаемой задачи к вычислительным системам предъявляются разные требования. Все задачи можно разделить на две категории: на те, что надо решать с максимальной надежностью, безошибочно и на те, которые надо решать максимально быстро. Разумеется, системы с высокой скоростью решения не строят в ущерб их надежности. Просто, при создании одних систем приоритетом является надежность, а для других - производительность и скорость. Вычислительные системы, которые в состоянии обрабатывать данные со скоростью их поступления называются системами реального времени. Это свойство особенно важно для выбора системы оперативного управления. В других системах, работающих в относительном масштабе времени, еще необработанные данные постепенно накапливаются.

Ресурсы вычислительной системы.

К ресурсам вычислительной системы относят такие средства вычислительной системы, которые могут быть выделены процессу обработки данных на определенный квант времени. Основными ресурсами ВС являются процессоры, области оперативной памяти, наборы данных, периферийные устройства, программы.

Виды вычислительных систем.

В зависимости от ряда признаков различают следующие вычислительные системы (ВС):

- однопрограммные и многопрограммные (в зависимости от количества программ, одновременно находящихся в оперативной памяти);

- индивидуального и коллективного пользования (в зависимости от числа пользователей, которые одновременно могут использовать ресурсы ВС);

- с пакетной обработкой и разделением времени (в зависимости от организации и обработки заданий);

- однопроцессорные, многопроцессорные и многомашинные (в зависимости от числа процессоров);

- сосредоточенные, распределенные (вычислительные сети) и ВС с теледоступом (в зависимости от территориального расположения и взаимодействия технических средств);

- работающие или не работающие в режиме реального времени (в зависимости от соотношения скоростей поступления задач в ВС и их решения);

- универсальные, специализированные и проблемно-ориентированные (в зависимости от назначения).

1. Модель «чёрный ящик» векторной вычислительной системы

Модель «черный ящик» - это система, в которой внешнему наблюдателю доступны лишь входные и выходные величины, а структура и внутренние процессы не известны. Название модели «черный ящик» образно подчеркивает полное отсутствие сведений о внутреннем содержании "ящика": в этой модели задаются, фиксируются, перечисляются только входные и выходные связи системы со средой (даже "стенки ящика", т.е. границы между системой и средой, в этой модели обычно не описываются, а лишь подразумеваются, признаются существующими). Графическая модель типа "черный ящик" отображает только связи системы со средой, в виде перечня "входов" и "выходов".

Во многих случаях достаточно содержательного словесного описания входов и выходов, тогда модель "черного ящика" является просто их списком. Пытаясь максимально формализовать модель "черного ящика", мы приходим к заданию двух множеств Х и Y входных и выходных переменных, но никаких других отношений между этими множествами фиксировать нельзя (иначе это уже будет не "черный", а прозрачный ящик).

Модель "черного ящика" часто оказывается не только очень полезной, но в ряде случаев единственно применимой при изучении систем. Это относится к таким исследованиям, в результате проведения которых нужно получить данные о системе в обычной для нее обстановке, где следует специально заботиться о том, чтобы измерения как можно меньше влияли на саму систему. Другая причина того, что приходится ограничиваться только моделью "черного ящика", - действительное отсутствие данных о внутреннем устройстве системы.

Проблема построения модели типа «черный ящик» заключается в правильном определении цели исследуемой системы. Цель - это субъективный образ (абстрактная модель) несуществующего, но желаемого состояния среды, которое решило бы возникшую проблему. Вся последующая деятельность, способствующая решению этой проблемы, направлена на достижение поставленной цели, т.е. как работа по созданию системы. В инженерной практике момент формулирования цели - один из важнейших этапов создания систем. Обычно цели уточняются итеративно, с многократными изменениями и дополнениями. Любая модель, в том числе модель «черный ящик», должна отвечать следующим требованиям:

1. Адекватности модели - соответствие действительности предсказаний, сделанных на основе моделей, и соответствие целям проектов, сделанных на основе моделей.

2. Экономичности по времени, энергии, материалам и др.

Сложность построения модели «черный ящик» заключается в множественности входов и выходов. Главной причиной множественности входов и выходов в модели "черного ящика" является то, что всякая реальная система, как и любой объект, взаимодействует с объектами окружающей среды неограниченным числом способов. Строя модель системы, мы из этого бесчисленного множества связей отбираем конечное их число для включения в список входов и выходов. Критерием отбора при этом является целевое назначение модели, существенность той или иной связи по отношению к этой цели. Особое значение этот момент имеет при задании цели системы, т.е. при определении ее выходов. Реальная система неизбежно вступает во взаимодействия со всеми объектами окружающей среды, поэтому важно, как можно раньше, лучше всего еще на стадии построения (проектирования) модели, учесть все наиболее важное. В результате главную цель приходится сопровождать заданием дополнительных целей. Важно подчеркнуть, что выполнения только основной цели недостаточно, что невыполнение дополнительных целей может сделать ненужным или даже вредным и опасным достижение основной цели.

Приступим к построению модели «черный ящик» векторной вычислительной системы. Главной целью данной системы является объединение процессоров для более быстрой работы процесса. В таблице 1 представлена графическая схема входов и выходов для данной системы. Туда же входят и нежелательные входы и выходы.

Таблица 1 - Описание входов и выходов модели «чёрный ящик»

Ниже представлена схема модели чёрного ящика для нашей системы (см. рис. 1).

Рисунок 1 - Графическая модель векторной вычислительной системы

2. Модель состава векторной вычислительной системы

При рассмотрении любой системы обнаруживается, что ее целостность и обособленность, отображенные в модели черного ящика, выступают как внешние свойства. Внутренность же "ящика" оказывается неоднородной, что позволяет различать составные части самой системы. При более детальном рассмотрении некоторые части системы могут быть, в свою очередь, разбиты на составные части и т.д. Те части системы, которые мы рассматриваем как неделимые, называются элементами. Части системы, состоящие более чем из одного элемента, называют подсистемами. Модель состава ограничивается снизу тем, что считается элементом, а сверху - границей системы. Границы определяются целями построения модели. При необходимости можно ввести обозначения или термины, указывающие на иерархию частей.

Построение модели состава системы только на первый взгляд кажется простой задачей. Модели одной и той же системы, разработанные разными экспертами, могут различаться между собой и даже значительно. Причины этого состоят не только в различной степени знания системы: один и тот же эксперт при разных условиях также может дать разные модели. По крайней мере, существуют три разных причины этого факта.

Во-первых, разные модели состава получаются вследствие того, что понятие элементарности можно определить по-разному. То, что с одной точки зрения кажется элементом, с другой - оказывается подсистемой, подлежащей дальнейшему разделению. Во-вторых, как и любые модели, модель состава является целевой, и для различных целей один и тот же объект потребуется разбить на разные части. В-третьих, модели состава различаются потому, что всякое разделение целого на части, всякое деление системы на подсистемы является относительным, в определенной степени условным. Другими словами границы между подсистемами условны, относительны.

Главная задача в построении модели состава заключается в том, чтобы правильно согласно определению и назначению системы определить цель системы. Разделение целостной системы на части полностью зависит от целей системы (это относится и к границам между частями системы и к границам самой системы).

Главной целью данной системы является работа с несколькими процессами параллельно. Человек играет не ключевую роль в процессе, а только направляет машину по правильному пути, указывая тем самым ей, какие процессоры должны работать параллельно и из чего строить массив. Ключевую же роль играют процессоры, которые создают массив, увеличивая этим скорость обработки данных.

Модель состава векторной вычислительной системы можно представить в графическом виде (см рис. 2).

Рисунок 2 - Графическая модель векторной вычислительной системы

А также в виде таблицы (см. табл. 2).

Таблица 2 - Модель состава векторной вычислительной системы

3. Модель структуры векторной вычислительной системы

Несмотря на полезность моделей «черный ящик» и состава системы, существуют проблемы, решить которые с помощью таких моделей нельзя. Совокупность необходимых и достаточных для достижения цели отношений между элементами называется структурой системы. Связь, с точки зрения структуры системы, формирует эту самую структуру. С точки зрения функционирования системы, она преобразует выход одного компонента во вход другого.

Основное ее отличие от компонента заключается в том, что это преобразование тривиально. То есть, если компонент изменяет поток, то связь его существенно не изменяет. В зависимости от задачи один и тот же объект можно моделировать как компонент, а можно - как связь. Как и входы, и выходы, связи могут быть пространственными (структурными) и временными (причинно-следственными). Структурные связи бывают статическими (энергия, масса или информация, заполняющая связь, не перемещается от одного компонента к другому) и динамическими (от одного компонента к другому идет поток энергии, массы или информации). Статическая связь может переходить в динамическую и наоборот.

Перечень связей между элементами (т.е. структура системы) является отвлеченной, абстрактной моделью: установлены только отношения между элементами, но не рассмотрены сами элементы. Хотя на практике безотносительно к элементам говорить о связях можно лишь после того, как отдельно рассмотрены сами элементы (т.е. рассмотрена модель состава), теоретически модель структуры можно изучать отдельно. Бесконечность природы проявляется и в том, что между реальными объектами, вовлеченными в систему, имеется невообразимое (может быть, бесчисленное) количество отношений.

Однако, когда рассматриваем некоторую совокупность объектов как систему, то из всех отношений важными, т.е. существенными для достижения цели, являются лишь некоторые. Точнее, в модель структуры (т.е. в список отношений) мы включаем только конечное число связей, которые, по нашему мнению, существенны по отношению к рассматриваемой цели. Модель структуры системы отображает связи между компонентами модели ее состава, т.е. совокупность связанных между собой моделей "черного ящика" для каждой из частей системы. Поэтому трудности построения модели структуры те же, что и для построения модели "черного ящика".

Приступим к построению модели структуры векторной вычислительной системы. Главной целью данной системы является объединение процессов для увеличения скорости работы. Исходя из этого, выделим основные узлы и связи между ними. Модель структуры векторной вычислительной системы можно представить в виде таблицы (см. табл. 3).

Таблица 3 - Модель структуры векторной вычислительной системы

Ниже представлено графическое изображение модели структуры векторной вычислительной системы (см. рис. 3).

Размещено на http://www.allbest.ru/

Рисунок 3 - Изображение модели структуры векторной вычислительной системы

4. Структурная схема векторной вычислительной системы

Модели "черного ящика", состава и структуры образуют еще одну модель, которую будем называть структурной схемой системы; в литературе встречаются также термины "белый ящик", "прозрачный ящик", подчеркивающие ее отличие от модели "черного ящика", а также термин "конструкция системы", который мы будем использовать для обозначения материальной реализации структурной схемы системы.

Перед моделированием внутренней структуры, то есть перед тем как набрать и связать друг с другом компоненты, необходимо определить и понять, зачем эти компоненты нужны (чтобы не включать лишних компонентов и связей между ними). Поэтому, вначале должны быть прописаны функции компонентов, затем прописывается последовательность функций компонентов, необходимая для проявления интегративного свойства системы.

В структурной схеме указываются все элементы системы, все связи между элементами внутри системы и связи определенных элементов с окружающей средой (входы и выходы системы). Все структурные схемы имеют нечто общее, и это побудило математиков рассматривать их как особый объект математических исследований. Для этого пришлось абстрагироваться от содержательной стороны структурных схем, оставив в рассматриваемой модели только общее для каждой схемы. В результате получилась схема, в которой обозначается только наличие элементов и связей между ними, а также (в случае необходимости) разница между элементами и между связями. Такая схема называется графом.

Рассмотрим векторную вычислительную систему. Перед моделированием внутренней структуры, определим интегративное свойство системы - объединение процессов в массив. Основным элементом является процессор, т.к именно он объединяет процессы. Работа человека с интерфейсами ввода/вывода - второстепенные элементы.

Структурная схема исследуемой системы представлена на рис. 4.

Рисунок 4 - Структурная схема векторной вычислительной системы

5. Описание работы системы

Векторные вычислительные системы - системы класса SIMD, в которых одна и та же заданная операция выполняется сразу над всеми компонентами векторов.

В задачах моделирования реальных процессов и объектов, для которых характерна обработка больших массивов чисел в форме с плавающей запятой, массивы представляются матрицами и векторами, а алгоритмы их обработки описываются в терминах матричных операций. Как известно, основные матричные операции сводятся к однотипным действиям над парами элементов исходных матриц, которые, чаще всего, можно производить параллельно.

В универсальных вычислительных системах, ориентированных на скалярные операции, обработка матриц выполняется поэлементно и последовательно. При большой размерности массивов последовательная обработка элементов матриц занимает слишком много времени, что и приводит к неэффективности универсальных ВС для рассматриваемого класса задач. Для обработки массивов требуются вычислительные средства, позволяющие с помощью единой команды производить действие сразу над всеми элементами массивов - средства векторной обработки.

В средствах векторной обработки под вектором понимается одномерный массив данных (обычно в форме с плавающей запятой), размещенных в памяти ВС. Количество элементов массива называется длиной вектора. Многомерные массивы считаются наборами одномерных массивов-векторов. Действия над многомерными массивами учитывают специфику их размещения.

Способ размещения многомерного массива влияет на шаг изменения адреса элемента, выбираемого из памяти. Так, если матрица расположена в памяти построчно, адреса соседних элементов строки различаются на единицу, а для элементов столбца шаг равен четырем. При размещении матрицы по столбцам единице будет равен шаг по столбцу, а четырем - шаг по строке. В векторной концепции для обозначения шага, с которым элементы вектора извлекаются из памяти, применяют термин шаг по индексу (stride).

Векторный процессор - это процессор, в котором операндами некоторых команд могут выступать массивы данных - векторы. Векторный процессор может быть реализован в двух вариантах. В первом он представляет собой дополнительный блок к универсальной вычислительной машине (системе). Во втором - векторный процессор является основой самостоятельной ВС. В архитектуре средств векторной обработки используется один из двух подходов - векторно-параллельный или векторно-конвейерный.

В векторно-параллельном процессоре одновременные операции над элементами векторов проводятся с помощью нескольких функциональных блоков (ФБ) с плавающей запятой, каждый из которых отвечает за одну пару элементов.

В векторно-конвейерном варианте обработка элементов векторов производится одним конвейерным ФБ. Операции с числами в форме с ПЗ достаточно сложны, но поддаются разбиению на отдельные шаги. Каждый этап обработки может быть реализован с помощью отдельной ступени конвейерного ФБ. Очередная пара элементов векторов-операндов подается на вход конвейера как только освобождается его первая ступень. Одновременные операции над элементами векторов можно проводить и с помощью нескольких конвейерных ФБ. Такого рода обработка совмещает векторно-параллельный и векторно-конвейерный подходы.

Принципиальным моментом в архитектуре векторных процессоров является способ доступа к операндам, поскольку векторы-операнды хранятся в памяти ВС и туда же помещается вектор-результат. Для известных векторных ВС можно выделить два варианта архитектуры векторной обработки, известные как «память-память» и «регистр-регистр».

В векторных процессорах с архитектурой «память-память» элементы векторов поочередно извлекаются из памяти и сразу же направляются в функциональный блок. По мере обработки элементы вектора результата, появляющиеся на выходе ФБ, сразу же заносятся в память.

В архитектуре «регистр-регистр» операнды сначала загружаются из памяти в векторные регистры. Векторный регистр представляет собой совокупность скалярных регистров, объединенных в очередь типа FIFO, способную хранить 50-100 чисел с плавающей запятой (чаще всего - 64). Операция выполняется над векторами, размещенными в векторных регистрах операндов, а ее результат сначала заносится в векторный регистр результата, а уже из него переписывается в память.

В обеих структурах необходимо обеспечить требуемую последовательность извлечения элементов векторов-операндов из памяти и занесения элементов вектора-результата в память. Эта задача в векторном процессоре реализуется с помощью генератора адресов, на выходе которого формируется адрес очередного элемента вектора в памяти. Изначально на вход генератора подается базовый адрес - начальный адрес области памяти, хранящей элементы вектора. Очередной адрес вычисляется путем увеличения предыдущего адреса на величину шага по индексу.

Для доступа к структурированным данным в памяти (массивам, векторам), в которых элементы с последовательно возрастающими индексами размещаются в ячейках с последовательно возрастающими адресами, память выгоднее строить как блочную с расслоением. В этом случае адреса ячеек чередуются по циклической схеме (следующий адрес - в следующем банке памяти). Такой прием позволяет почти параллельно читать (записывать) элементы векторов в обеих архитектурах.

Преимущество векторных процессоров «память-память» состоит в возможности обработки длинных векторов, в то время как в процессорах «регистр-регистр» приходится разбивать длинные векторы на сегменты фиксированной длины. К сожалению, за гибкость режима «память-память» приходится расплачиваться относительно большими издержками, известными как время запуска, представляющее собой временной интервал между инициализацией команды и моментом, когда первый результат появится на выходе конвейера. Большое время запуска в процессорах «память-память» обусловлено скоростью доступа к памяти, которая намного меньше скорости доступа к внутреннему регистру. Однако когда конвейер заполнен, результат формируется в каждом цикле. Модель времени работы векторного процессора (ВП) имеет вид:

T = s+бЧN,

где s - время запуска, б - константа, зависящая от команды (обычно 1/2, 1 или 2) и N - длина вектора. Архитектура «память-память» реализована в вычислительных системах Advanced Scientific Computer фирмы Texas Instruments Inc., семействе вычислительных систем фирмы Control Data Corporation, прежде всего Star 100, серии Cyber 200 и ВС типа ЕТА-10. Все эти вычислительные системы появились в середине 70-х прошлого века после длительного цикла разработки, но к середине 80-х годов от них отказались. Причиной послужило слишком большое время запуска - порядка 100 циклов процессора. Это означает, что операции с короткими векторами выполняются очень неэффективно, и даже при длине векторов в 100 элементов процессор достигал только половины потенциальной производительности.

В вычислительных системах «регистр-регистр» векторы имеют сравнительно небольшую длину (в ВС семейства Cray - 64), но время запуска значительно меньше, чем в случае «память-память». Этот тип векторных систем гораздо более эффективен при обработке коротких векторов, но при операциях над длинными векторами векторные регистры должны загружаться сегментами несколько раз. В настоящее время ВП «регистр-регистр» доминируют на компьютерном рынке. Это вычислительные системы фирмы Cray Research Inc., а также векторные ВС фирм Fujitsu, Hitachi и NEC, например NEC SX-8R (2006). Время цикла в современных ВП составляет порядка 2-2,5 нс.

В реальных задачах векторная обработка составляет только часть общей вычислительной нагрузки. Значительный вес имеют и скалярные операции. По этой причине векторная ВС, помимо векторного процессора, содержит еще и скалярный процессор. Как и положено для SIMD-системы, выполняется единая программа, содержащая как скалярные, так и векторные команды. Программа и данные хранятся в памяти ВС. Команды программы последовательно выбираются из памяти процессором обработки команд, который направляет скалярные и векторные команды в скалярный или векторный процессор соответственно.

Для повышения скорости обработки векторов все функциональные блоки векторных процессоров строятся по конвейерной схеме, причем так, чтобы каждая ступень любого из конвейеров справлялась со своей операцией за один такт (число ступеней в разных функциональных блоках может быть различным). В некоторых векторных ВС, например Cray С90, этот подход несколько усовершенствован - конвейеры во всех функциональных блоках продублированы.

Интересной особенностью некоторых ВП типа «регистр-регистр», например ВС фирмы Cray Research Inc., является так называемое зацепление векторов (vector chaining или vector linking), когда векторный регистр результата одной векторной операции используется в качестве входного регистра для последующей векторной операции. Такая комбинация из последовательности умножения и суммирования характерна для операции свертки и встречается во многих векторных и матричных вычислениях. Сущность зацепления векторов в том, что исполнение векторной команды начинается сразу, как только образуются компоненты участвующих в ней векторных операндов, не дожидаясь завершения вычисления полного вектора операнда и занесения его в соответствующий векторный регистр. Образуются цепочки операций.

С середины 90-х годов прошлого века векторные ВС стали уступать свои позиции другим более технологичным видам систем. Тем не менее одна из последних разработок корпорации NEC (2007 год) - вычислительная система SX-9 по сути представляет собой векторно-конвейерную ВС. Пиковая производительность системы с 16 ядрами составляет 26,2 TFLOPS (триллионов операций с плавающей запятой в секунду).

Заключение

В ходе курсовой работы были изучены векторные вычислительные системы, в которых одна и та же заданная операция выполняется сразу над всеми компонентами векторов, более удобная для человека модель программирования, чем SIMD.

Векторный процессор - это процессор, в котором операндами некоторых команд могут выступать массивы данных - векторы.

Главным ее преимуществом является то, что она имеет встроенные команды для обработки векторов данных, что позволяет эффективно загрузить конвейер из функциональных блоков.

Для повышения скорости обработки векторов все функциональные блоки векторных процессоров строятся по конвейерной схеме, причем так, чтобы каждая ступень любого из конвейеров справлялась со своей операцией за один такт (число ступеней в разных функциональных блоках может быть различным).

Список используемой литературы

[1] Векторные вычислительные системы [Электронный ресурс]. - Режим доступа: http://www.nsc.ru/win/elbib/data/show_page.dhtml?77+845

[2] Пилиневич, Л. П. Общая теория систем: лаб. практикум / Л.П. Пилиневич, Н.А. Гулякина, А.Н. Яцук - Мн.: БГУИР, 2011. - 41 с.

[3] Векторные вычислительные системы [Электронный ресурс]. - Режим доступа : http://eunu04.narod.ru/ComputerSystems/lec8.htm

[4] Векторные вычислительные системы [Электронный ресурс]. - Режим доступа : http://ru.wikipedia.org/wiki/Вычислительные_системы

Размещено на Allbest.ru