3.4.4. Супер-эвм

Данные машины занимают самую правую позицию в спектре совре­менной ЦВТ и обладают производительностью, достигающей 10¹⁰оп/с и выше. Такие ВС могут не только удовлетворительно решать сложней­шие научно-технические задачи, требующие огромного объема вычис­лений, но и обеспечивать работу более чем с 10 000 отдельных рабочих станций, для чего им требуются в качестве координатора системывво­да/вывода специальные мини- или ЭВМ общего назначения. Типичными областями применения супер-ЭВМ являются: научные исследования, проектирование авиационной и космической техники, ядерные исследования, сейсмический анализ и другие области, требую­щие быстройобработки очень большого количества данных. Опреде­ленную картину по использованиюсупер-ЭВМдает сводный анализ по США: оборонные проекты (45%), нефтяные компании (18%), универ­ситеты (13%), космические исследования (10%) и другие (14%). Только очень мощные компьютерные фирмы такие, какFujitsu, Hitachi, NEC (Япония),Goodyear, ibm, CDC, Burough, FPS(США) и еще несколько производят супер-ЭВМ и только одна —Cray Research(США) произво­дитисключительно супер-ЭВМ, другоесопутствующее им оборудование и спецпроцессоры, являясь признанным лидером в этом классе ЭВМ. Находясь на острие борьбы за производительность, супер-ЭВМ для своего развития используют самые последние достижения в электрон­ной технологии, программировании, системотехнике, результаты при­кладных и теоретических исследований в вычислительных и ряде дру­гих смежных наук.

Оценки возможной пиковой производительности одного процессора на полупроводниковой элементной базе только из-за задержекв связях между логическими элементами не превышает 10⁸оп/с для скалярных вычислений. Следовательно, получение большей производительности (а целый ряд задач уже сейчас требует производительности не менее 10¹²оп/ с) может быть получено только в рамках не-неймановской параллельной архитектуры ЦВТ. Использование последовательнопараллельной обработки одним процессором принципиально не меняет сути дела, поэтому вполне естественным являетсямультипроцессорнаяилимногомашиннаяорганизация ВС, в отдельных аспектах рассмотренная выше.Аппаратносовременный параллелизм ЭВМ поддерживается на четырех основных уровнях: (1)многомашинном,(2)мультипроцессорном,(3)однопроцессорномс несколькими исполнительными устройствами и (4)конвейеризациейобработки данных; используются исмешанные архитектурные решения. Типичными примерами подходов 3 и 4 являются специализированныевекторныепроцессоры, использую­щие параллелизм обработки, допускаемый векторно-матричными вычислениями. Типичными примерами архитектуры 4 являются супер-ЭВМAmdahl 180-Е, Cray-1, CYBER-205, SX-2.Для увеличения производительности скалярныхвычислений в состав ЦП включаютсявекторныеискалярныеисполнительные устройства с быстрыми регис­трами и индексной арифметикой, т.е. объединяются два спецпроцес­сора для обработки одной последовательности команд. Од­нако произведенные оценки показывают, что данный подход повыша­етмаксимумна порядок производительность ЦП по сравнению с тра­диционным процессором скалярного типа. Архитектура, исповеду­ющая подход на основе принципа управления данными, расширяет параллелизм во времени вычислительного процесса за счет увеличе­ния числа исполнительных устройств при условий их удовлетворитель­ной загрузки; однако и здесь не предвидится существенного повыше­ния производительности. Подход на основемногомашинныхВС так­же не дает качественного скачка повышения производительности даже за счет использования крупноблочного параллельного программиро­вания, информационного распараллеливания, параллельного СПО и других методов организации процесса обработки информации.

Все современные параллельныеВС (ПВС) являютсямультипроцессорнымис различной архитектурой, наиболее распростра­ненные из которых можно классифицировать по способу использова­ния ОП и режиму выполнения команд процессорами системы. Отно­сительно использования ОП ПВС можно классифицировать по двум основным группам: (1) ОПраспределяетсяпо процессорам и (2) про­цессорыразделяютобщую ОП. В рамках другого подхода ПВС можно классифицировать также по двум основным группам:SIMD (Single Instruction — Multiple Data)иMIMD (Multiple Instruction — Multiple Data) (см. также §§ 5.2, 8.1).Вопрос параллелизации был рассмотрен в § 2. В § 8.5 более подробно рассмотрена отечественная модель супер-ЭВМ Эльбрус.