Заглавная страница Избранные статьи Случайная статья Познавательные статьи Новые добавления Обратная связь FAQ Написать работу КАТЕГОРИИ: ТОП 10 на сайте Приготовление дезинфицирующих растворов различной концентрацииТехника нижней прямой подачи мяча. Франко-прусская война (причины и последствия) Организация работы процедурного кабинета Смысловое и механическое запоминание, их место и роль в усвоении знаний Коммуникативные барьеры и пути их преодоления Обработка изделий медицинского назначения многократного применения Образцы текста публицистического стиля Четыре типа изменения баланса Задачи с ответами для Всероссийской олимпиады по праву
Мы поможем в написании ваших работ! ЗНАЕТЕ ЛИ ВЫ?
Влияние общества на человека
Приготовление дезинфицирующих растворов различной концентрации Практические работы по географии для 6 класса Организация работы процедурного кабинета Изменения в неживой природе осенью Уборка процедурного кабинета Сольфеджио. Все правила по сольфеджио Балочные системы. Определение реакций опор и моментов защемления |
Процессоры семейства PDP-11.Содержание книги Поиск на нашем сайте Вычислительные системы параллельной обработки данных. Параллельная обработка как архитектурный способ повышения производительности. Производительность – это важнейший показатель вычислительной системы. Имеются 3 метода повышения производительности: 1. совершенствование элементной базы; 2. совершенствование структуры вычислительных систем; 3. разработки математических методов для решения задач. Рассмотрим подробнее: - 1ый способ позволяет при более совершенствованной элементной базе увеличивать тактовую частоту работы системы, интегрировать отдельные блоки в 1 кристалл, тем самым уменьшая время обмена данными между группами. Позволяет увеличивать разрядность шин обмена данными между группами. - структурные методы позволяют добиваться такой организации вычислительных систем, когда одновременно выполняется еще большее число преобразований. - математические методы позволяют разрабатывать новые алгоритмы решения задач, допускающие еще большее распараллеливание вычислительных процессов.
Преимущества параллельной архитектуры: 1. Построение параллельных вычислительных систем – это единственный способ на сегодняшний день получить наивысшую производительность, поскольку несколько параллельно работающих процессоров работают в целом быстрее, чем 1 даже с наивысшей производительностью. 2. Отношение стоимости к производительности системы – функциональная зависимость между производительностью и стоимостью может быть выражена с помощью закона Троша: V=1/T=k*c V – производительность Т – время решения задач c – стоимость системы k – некоторый переводной коэффициент, который зависит от архитектуры, элементной базы и метода решения задач.
При создании многопроцессорных систем имеются определенные трудности: I. 1. Возможны взаимные блокировки вычислительных процессов. 2. Возможно невыполнение некоторых альтернатив. 3. Невозможность вычислительному процессу получить требуемый ресурс (голодание). 4. Несправедливость при распределении ресурсов. II. Сложность в понимании и анализе вычислительных процессов. III. Недостаточная разработка теоретических моделей для параллельного выполнения вычислительных процессов. IV. Недостаточная разработанность методов параллельного программирования. Существует 2 способа параллельной обработки данных: 1. Многоэлементная обработка – каждый вычислительный элемент Эi выполняет свою работу от начала до конца и осуществляет обработку соответственной порции данных. Если в системе работает n-элементов, то в идеальном случае среднее время выполнения такой работы хотелось бы иметь: tвып.ср. – Т/n На самом деле это не так, поскольку существуют определённые накладные расходы на организацию работы такой системы.
Двх.
… …
2. Многофазная (многостадийная) обработка – процесс обработки данных разбивается в этом случае на несколько фаз или стадий обработки. Между фазами имеются буферы для хранения и промежуточного результата. Среднее время: tвып.=Т/n.
Двх. Двых.
… … …
Этот второй способ соответствует конвейерной обработке данных. Отметим, что с другой стороны глубина параллельно выполняемых вычислений может быть разной. Могут выполняться параллельно программы – это большие единицы параллелелизма, а могут выполняться команды и даже микрооперации.
Классификация систем Параллельной обработки данных. Одна из наиболее распространенных классификаций. как поток данных так и поток инструкций может быть одиночным или множественным. На основании этого набора потоков данных и инструкций получаем 4 класса вычислительной архитектуры: 1. Одиночный поток команд и одиночный поток данных – SISD.
2. Одиночный поток команд и множественный поток данных – SIMD.
3. Множественный поток инструкций и одиночный поток данных – MISD.
4. Множественный поток инструкций и множественный поток данных – MIMD.
|
||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
|
Последнее изменение этой страницы: 2016-06-06; просмотров: 247; Нарушение авторского права страницы; Мы поможем в написании вашей работы! infopedia.su Все материалы представленные на сайте исключительно с целью ознакомления читателями и не преследуют коммерческих целей или нарушение авторских прав. Обратная связь - 216.73.216.156 (0.009 с.) |