Лекция 2. Архитектура параллельных вычислительных систем. Часть 1. История и

проблематика
Основы параллельного программирования.
М.А. Сокольская

БИНОМ. Лаборатория знаний, 2007.
Богачев К.Ю. Основы параллельного программирования. - М.:

БИНОМ. Лаборатория знаний, 2003.
Воеводин В.В., Воеводин Вл.В. Параллельные вычисления. - СПб.: БХВ-Петербург, 2002.
Немнюгин С., Стесик О. Параллельное программирование для многопроцессорных вычислительных систем — СПб.: БХВ-Петербург, 2002.

“Учебник XXI века”)

систем
Оценка необходимой производительности – 1018 операций над вещественными числами

в секунду (1 Eflops) – 1 квинтиллион операций в секунду.
Возможно, экзафлоп будет достигнут к 2020-2022 гг.

стоимости многопроцессорных (параллельных) вычислительных систем
1 Cray T90 processor – 1.8

GFlops ($2 500 000),
8 Node IBM SP2 using R6000 - 2.1 GFlops ($500 000)
Смена парадигмы построения высокопроизводительных процессоров - многоядерность

Гроша (Grosch), производительность компьютера возрастает пропорционально квадрату его стоимости ?!
потери

производительности для организации параллелизма – согласно гипотезе Минского (Minsky), ускорение, достигаемое при использовании параллельной системы, пропорционально двоичному логарифму от числа процессоров ?!

Мура (Moore) мощность последовательных процессоров возрастает практически в два раза

каждые 18 месяцев ?!
существование последовательных вычислений – в соответствии с законом Амдаля (Amdahl) ускорение процесса вычислений при использовании p процессоров ограничивается величиной S  1/(f+(1–f)/p)  1/f, где f есть доля последовательных вычислений в применяемом алгоритме обработки данных ?!

(отсутствие мобильности для параллельных программ) ?!

функционирования отдельных устройств ЭВМ (устройства ввода-вывода, обрабатывающие процессоры и устройства

памяти),
избыточность элементов вычислительной системы
использование специализированных устройств (например, отдельные процессоры для целочисленной и вещественной арифметики, устройства многоуровневой памяти),
дублирование устройств ЭВМ (например, использование нескольких однотипных обрабатывающих процессоров или нескольких устройств оперативной памяти),
Дополнительная форма обеспечения параллелизма - конвейерная реализация обрабатывающих устройств

разделения времени), при котором для выполнения нескольких процессов используется единственный

процессор,
параллельное выполнение, когда в один и тот же момент времени может выполняться несколько команд обработки данных (обеспечивается при наличии нескольких процессоров или при помощи конвейерных и векторных обрабатывающих устройств),
распределенные вычисления, при которых для параллельной обработки данных используется несколько обрабатывающих устройств, достаточно удаленных друг от друга, а передача данных по линиям связи приводит к существенным временным задержкам.

многопроцессорных вычислительных системах

500 лучших машин мира, приводит множество их характеристик, позволяет оценить

тенденции.
Производительность машин оценивается стандартным тестом LINPACK.

Red, построенная Intel, производительность 1 TFlops,
1999, ASCI Blue Pacific от

IBM и ASCI Blue Mountain от SGI, производительность 3 TFlops,
2000, ASCI White с пиковой производительностью свыше 12 TFlops (реально показанная производительность на тесте LINPACK составила на тот момент 4938 GFlops)

2004 г. и сразу занял 1 позицию в списке Top500
Расширенный

вариант суперкомпьютера (ноябрь 2007 г.) по прежнему на 1 месте в перечне наиболее быстродействующих вычислительных систем
Сейчас – 22 место в рейтинге
212992 двухядерных 32-битных процессоров PowerPC 440 0.7 GHz,
пиковая производительность около 600 Tflops, производительность на тесте LINPACK – 478 Tflops
-

вычислительную сеть (ЛВС) и способных работать в качестве единого вычислительного

ресурса.
Предполагает более высокую надежность и эффективность, нежели ЛВС, и существенно более низкую стоимость в сравнении с другими типами параллельных вычислительных систем (за счет использования типовых аппаратных и программных решений).

“Beowulf” понимается вычислительная система, состоящая из одного серверного узла и

одного или более клиентских узлов, соединенных при помощи сети Ethernet или некоторой другой сети передачи данных. Это система, построенная из готовых серийно выпускающихся промышленных компонент, на которых может работать ОС Linux/Windows, стандартных адаптеров Ethernet и коммутаторов.

Flight Center, руководители проекта - Томас Стерлинг и Дон Бекер:

16 компьютеров на базе процессоров 486DX4, тактовая частота 100 MHz,
16 Mb оперативной памяти на каждом узле,
Три параллельно работающих 10Mbit/s сетевых адаптера,
Операционная система Linux, компилятор GNU, поддержка параллельных программ на основе MPI.

(США), результат совместной работы университета и Advanced Cluster Computing Consortium,

образованного компаниями Dell, Intel, Microsoft, Giganet:
64 четырехпроцессорных сервера Dell PowerEdge 6350 на базе Intel Pentium III Xeon 500 MHz, 4 GB RAM, 54 GB HDD, 100 Mbit Ethernet card,
1 восьмипроцессорный сервер Dell PowerEdge 6350 на базе Intel Pentium III Xeon 550 MHz, 8 GB RAM, 36 GB HDD, 100 Mbit Ethernet card,
Операционная система Microsoft Windows NT 4.0 Server Enterprise Edition,
Пиковая производительность AC3 Velocity 122 GFlops, производительность на тесте LINPACK 47 GFlops.

каждом по 4 процессора Intel Itanium 1.4 GHz,
8 Gb оперативной

памяти на сервер,
общая емкость дисковой системы 150 Tb,
операционная система CHAOS 2.0,
пиковая производительность 22938 GFlops и максимально показанная на тесте LINPACK 19940 GFlops (5-ая позиция списка Top500 ).

2016, 41 место в рейтинге на июнь (недостроенная система)
Пиковая производительность —

1,7 Pфлопс
Производительность на тесте LINPACK – 900 Tflops
Число процессорных ядер – 78660, из них 29820 на ускорителях
Оперативная память — 99489 ГБ
Объем системы хранения данных около 2000 ТБ
операционная система — Clustrix T-Platforms Edition
Занимаемая площадь — 252 кв.м

до экзафлопсных
суперкомпьютерных систем)

реальность
1Pflop * 60sec * 60min * 24hours * 365days =

31,5 ZettaFlop (1021) per year

Что в реальности? Очень малая доля…

Суперкомпьютеры и паровозы…
Где эффективность выше?

Особенности архитектуры, сложные потоки задач, плохая локальность данных, огромная степень параллелизма в аппаратуре и т.п. – все это причины низкой эффективности.

центров
(простая оценка)

irq, io, idle,
(summary, and per-core)
Performance counters;
Swap usage;
Memory usage;
Interconnect usage;
Network

errors;
Disk usage;
Filesystem usage;
Network filesystem usage;
Hardware alarms (ECC, SMART, etc);
CPU and motherboard temperatures;
Network switches errors;
Cooling subsystem data;
Power subsystem data;
FAN speeds;
Voltages;
...

Крайне сложная структура суперкомпьютеров привела к потере контроля над пониманием (знанием) их поведения.
Цель - полный контроль над HW/SW и приложениями.

Эффективность суперкомпьютерных центров

Компоненты аппаратуры,
Компоненты программного обеспечения,
Число файлов в СХД, число буферов,
Трафик в

интерконнекте,
Число пользователей, проектов,
Выполняющиеся и ожидающие задачи,
…

Большие числа суперкомпьютерных центров
(степень параллелизма)

И все эти числа очень быстро растут !