Некоторые аспекты разработки типовых вычислительных структур

Размещено на http: //www. allbest. ru/

Институт проблем проектирования в микроэлектронике РАН, г. Москва

Некоторые аспекты разработки типовых вычислительных структур

Оленин А.С. Ведущий научный сотрудник, д.ф-м.н.

Annotatіon

Application of typical task sets is important on all the computer architecture design stages by development of modern computing systems. In article a problem statement of such set construction is discussed; the attention is drawn to conceptual questions - how basically to solve a problem of representative computations and what should be a set of basic algorithms and programs; one of possible approaches to the decision of the problem on the basis of its methodological and structural analysis is considered

При разработке современных вычислительных систем весьма остро встаёт вопрос об эффективности той или иной архитектуры системы на определенном спектре научно-прикладных задач. В связи с этим приобретает актуальность проблема разработки и применения наборов типовых задач, которые позволяли бы оценивать эффективность вычислительных архитектур в условиях, близких к условиям реальных задач, на всех стадиях проектирования архитектур ЭВМ. Это обстоятельство представляется особенно важным, если учесть, что в современных вычислительных и информационных технологиях существует чрезвычайно широкий круг задач, единственно возможным средством решения которых является компьютерное моделирование, требующее всё более и более высокой производительности вычислительных средств.

Данная статья посвящена некоторым аспектам постановки и решения проблемы построения типовых наборов задач. Прежде всего, привлечено внимание к следующим концептуальным вопросам: как в принципе решать проблему типовых представительных вычислений; каким должен быть набор базовых алгоритмов и программ. Затем рассмотрен комплексный подход к решению поставленной проблемы на основе ее структурного анализа и приведены некоторые результаты практической реализации предложенного подхода.

Приступая к анализу данной проблемы, мы вынуждены столкнуться с двумя противоположными обстоятельствами. С одной стороны, чрезвычайно трудно выделить из множества различных задач небольшую их часть и надёжно утверждать, что именно эта часть отражает характерные свойства всего множества. Подобного рода подходы, связанные с отбором готовых задач из разных приложений, весьма распространены в настоящее время. Эти задачи, написанные различными пользователями для сугубо собственных целей, или математические пакеты, ориентированные на определенные приложения, могут лишь в грубом приближении представлять круг типовых вычислений, интересующих разработчиков вычислительных систем. С другой стороны, ограничиваясь одной или несколькими, пусть даже крупными, задачами, мы получаем возможность глубоко погрузиться в реальную структуру конкретных задач, но вместе с тем утрачиваем типовую представительность по спектру приложений. Отсюда следует, что путь к решению проблемы типизации и представительности вычислений лежит в наилучшем сочетании двух трудносовместимых качеств: широты и содержательности набора задач. Причем конструктивный подход наиболее отчётливо видится на пути выявления и использования структурной общности типовых вычислений.

Для исследований в данном направлении существует реальная основа, так как многие большие задачи содержат в себе немало общих элементов. Например, для множества естественных процессов и явлений характерна общность математических моделей на базе фундаментальных физических законов; разные по физическому содержанию процессы могут описываться одними и теми же уравнениями; при численной реализации математических моделей чаще всего применяются наиболее отработанные, надёжные и эффективные алгоритмы. Современные средства вычислительной математики предоставляют широкий выбор алгоритмов, которые встречаются в самых разных приложениях, и этот выбор обладает определенной обозримостью по сравнению с бесчисленным множеством решаемых задач. Весьма существенно также и то, что многие алгоритмы обладают близкой или подобной структурой вычислительного процесса, что может оказаться полезным при исследовании и отборе типовых алгоритмов. Следует отметить, что комплексный характер рассматриваемой проблемы требует анализа всего процесса разработки и постановки задач на современных вычислительных системах, и решение этой проблемы будет становиться всё более доступным по мере того, как устанавливаются и реализуются общие для классов задач элементы, содержащиеся в физических, математических и численных моделях, а также в алгоритмических структурах.

Многие наборы и пакеты, сформированные как множество отобранных задач из разных приложений, предоставляют далеко не идеальные условия для разработчиков вычислительных проектов, хотя благодаря своей популярности успешно используются при сравнительном анализе характеристик различных вычислительных систем. Тем не менее, подобного рода подходы доминируют во многих известных тестовых пакетах. На наш взгляд, при разработке пакетов, ориентированных именно на исследование архитектур компьютеров, концепция, основанная на отборе пользовательских задач, не является достаточно гибкой и эффективной. В нашем понимании, типовой набор должен представлять собой не множество специально отобранных задач, а совокупность характерных базовых элементов, составляющих самые разные задачи, причем уже в эти элементы следует по возможности закладывать важные фундаментальные свойства больших задач, такие как линейность и нелинейность, непрерывность и дискретность, стационарность и нестационарность, детерминированность и вероятность, многомерность и т.п. Именно эти свойства наряду с гибкой базисной структурой набора позволяют синтезировать вычислительные условия, наиболее близкие к реальным.

На базе изложенного в работе [1] подхода автором разработана экспериментальная рабочая версия типового набора программ, который ориентирован на числовые вычисления физико-математического направления и обладает нижеперечисленными основными характеристиками:

1. Набор обеспечивает полный охват по структуре программ: циклы, функции, подпрограммы, условные операторы, статическая и динамическая зависимость от данных и т.д., а также по характерным структурам данных: скаляры, векторы (постоянные и переменные), матрицы (плотные, разреженные, блочные, треугольные, симметричные, ленточные, трехдиагональные, пятидиагональные и т.п.), многомерные массивы с различными схемами обработки.

2. Набор построен таким образом, что практически все его программы обеспечивают плавное наращивание объема вычислений, затрат памяти и параллелизма. При этом в целом сохраняется структура вычислительного процесса. Отсюда вытекает возможность применения набора на всех стадиях разработки ЭВМ: от моделирования (с помощью персональных компьютеров) до макетирования и реальной отладки (тестирование, оценка производительности и т.д.).

3. Одно из главных назначений набора состоит в том, что он может использоваться как инструмент для исследования проблемы сопряжения алгоритмов и архитектур. Здесь в первую очередь имеются в виду:

? определение характеристик функционирования аппаратных средств на различных алгоритмических структурах и, как следствие, влияние на архитектурные решения с целью повышения реальной производительности ЭВМ;

? оценка эффективности и сравнительный анализ алгоритмов с точки зрения их адаптируемости к архитектуре, возможные пути повышения степени адаптации, сопоставление архитектур по быстродействию, эффективности вычислений, загрузке функциональных устройств, обмену между процессорами и другим параметрам.

4. Программы набора обладают разным характером параллелизма и разной связанностью данных. Стремление пользователя ценой чрезвычайных усилий максимально реализовать параллелизм алгоритмов не всегда является оправданным и может приводить к значительным трудностям и сужению класса эффективно решаемых задач. В программах возможна настройка на требуемое соотношение между параллельной и последовательной компонентами, что позволяет варьировать нагрузку на соответствующие узлы архитектуры, а также управление параллелизмом вычислений для моделирования сильно- и слабопараллельных частей задач в условиях ограниченного ресурса параллельности системы.

5. Набор предоставляет возможность из простых базовых элементов конструировать задачи с заданными структурными свойствами. Это позволяет, с одной стороны, формировать крупные задачи, по структуре подобные реальным, а с другой ? концентрировать внимание на исследовании тех или иных особенностей архитектуры путем соответствующей настройки параметров программ пакета.

6. Благодаря тому, что набор открыт для пополнения новыми элементами, его можно использовать при составлении «виртуальных» задач сколь угодно высокой сложности для перспективных исследований в области вычислительных технологий.

7. Диапазон применения набора в принципе охватывает любые архитектуры (мультипроцессорные, потоковые, векторно-параллельные машины, системы с массовым параллелизмом, архитектуры с распределяемой и распределённой памятью, транспьютерные, кластерные системы и т.д.), используемые в приложениях, тесно связанных с проблемами физико-математических вычислений.

Набор реализован в виде базисных программ с настраиваемыми параметрами, которые обеспечивают плавное масштабирование вычислений. Базисные программы могут объединяться в более крупные синтетические блоки. Возможность формирования таких блоков полезна для создания структурно разнообразных графов вычислительных процессов. Например, подобного рода блоки конструируются как приближённые структурные модели больших реальных задач, и этим создают вычислительные условия, близкие к условиям реальных задач. Не менее полезно также создание блоков для специальных режимов счёта с целью изучения различных особенностей функционирования разрабатываемых и действующих машин. На основе типовых программ с помощью семантического анализа осуществляется синтез ряда приближенных структурных моделей, отражающих по характеру вычислительного процесса основные свойства больших научных задач.

В ходе работы над исследуемой проблемой используются современные методы структурного анализа вычислительных алгоритмов во взаимосвязи с архитектурами вычислительных машин; разрабатываются методологические аспекты типизации вычислений на базе универсальных законов, лежащих в основе множества научно-прикладных задач; изучаются методы построения синтезированных моделей, структурно подобных большим реальным задачам, для использования их как на этапах раннего проектирования, так и дальнейшего сопровождения разработок. Несмотря на то, что работа по рассматриваемой проблеме ведется на базе числовых вычислений, аналогичные подходы могут быть применены и в других сферах информационных технологий.

архитектура алгоритм вычислительный

Литература

1. Оленин, А.С. Принципы типизации вычислений [Текст] / А.С. Оленин // Системы и средства информатики. - М.: Наука, 2006. - вып.16. - С. 386-392.

Размещено на Allbest.ru