8(2)_C конспекта. Векторный процессор. Структуры алу.
Векторный процессор — это процессор, в котором операндами некоторых команд могут выступать упорядоченные массивы данных — векторы. Отличается от скалярных процессоров, которые могут работать только с одним операндом в единицу времени. Векторный процессор может быть реализован в двух вариантах. В первом он представляет собой дополнительный блок к универсальной вычислительной машине (системе). Во втором - векторный процессор - это основа самостоятельной ВС.
Векторные АЛУ бывают 2х типов: 1)конвейерное АЛУ; 2) массив АЛУ.
В варианте с конвейерным АЛУ (рис. 13.4, а) обработка элементов векторов производится конвейерным АЛУ для чисел с плавающей запятой (ПЗ), а в варианте с несколькими АЛУ (рис. 13.4б) элементы обрабатываются попарно несколькими АЛУ. Операции производятся с числами в форме с ПЗ, они достаточно сложны, что приводит к большим аппаратным затратам. Чаще используется первый вариант, так как в нем аппаратные затраты меньше. Сложение двух чисел может быть сведено к трем этапам: установка порядков, сложение мантисс и нормализация результата. (Так он давал на лекции, в книге есть еще одни этап-видно на рисунке, думаю, лучше написать так, как в лекции было).
Структура векторной АЛУ имеет такой вид:
Функции элементов.
Скалярный процессор:
-обеспечивает выборку команд из памяти;
-декодирует команду (скалярная-выполняет, векторная-передает дальше)
Контроллер:
-определяет тип вект. операции;
-выделяет информацию о типе адреса, который передает на генератор адресов;
-пересылает управляющую информацию для конв. АЛУ;
Генератор:
-генерирует адреса векторов, которые поступают в память для выборки их в локальную память;
Локальная память (может отсутствовать) – это набор специальных векторных регистров; ускоряет работу с памятью.
Структура векторного процессора из учебника:
Векторные ЭВМ практически не используются как самостоятельные устройства, ввиду большого объема аппаратуры и, как следствие, невысокой скорости. Вект. процессоры используются как ускорители операций над векторами в составе ЭВМ общего назначения.
Из Википедии :
Абсолютное большинство процессоров являются скалярными или близкими к ним. Векторные процессоры были распространены в сфере научных вычислений, где они являлись основой большинства суперкомпьютеров начиная с 1980-х до 1990-х. Но резкое увеличение производительности и активная разработка новых процессоров привели к вытеснению векторных процессоров из сферы повседневных процессоров.
В большинстве современных микропроцессоров имеются векторные расширения (см. SSE). Кроме того, современные видеокарты и физические ускорители можно рассматривать как векторные сопроцессоры.
SSE (англ. Streaming SIMD Extensions, потоковое SIMD-расширение процессора) — это SIMD (англ. Single Instruction, Multiple Data, Одна инструкция — множество данных) набор инструкций.
14. Кла́стер — це декілька незалежних обчислювальних машин, що використовуються спільно і працюють як одна система для вирішення тих чи інших задач, наприклад, для підвищення продуктивності, забезпечення надійності, спрощення адміністрування, тощо. Обчислювальний кластер потрібен для збільшення швидкості обрахунків за допомогою паралельних обчислень.
Один з перших архітекторів кластерної технології Грегорі Пфістер дав кластеру наступне визначення: «Кластер — це різновид паралельної або розподіленої системи, яка:
складається з декількох зв'язаних між собою комп'ютерів;
використовується як єдиний, уніфікований комп'ютерний ресурс».
Зазвичай розрізняють наступні основні види кластерів:
відмовостійкі кластери (High-availability clusters, HA, кластери високої доступності)
кластери з балансуванням навантаження (Load balancing clusters)
обчислювальні кластери (High perfomance computing clusters)
grid-системи.
Обчислювальний кластер, як і будь-яка система паралельних обчислень, є ефективним, коли обчислювальна задача, яку необхідно вирішити, принципово не може бути вирішена за допомогою комп'ютерів широкого вжитку (наприклад, персональних комп'ютерів), або вирішення задачі за допомогою поширених систем вимагає тривалого часу. До таких задач належать:
Задачі, що «не вміщуються» в оперативну пам'ять (вимагають десятки гігабайт і більше)
Обчислення, що вимагають значної кількості операцій і відповідно тривалого часу (дні, тижні, місяці)
Коли потрібно обрахувати велику кількість задач (десятки, сотні) за короткий проміжок часу
Кластер є ефективним не для всіх задач. Якщо задача ефективно вирішується за допомогою поширених систем, то використання кластеру може бути неефективним.
Чому потрібний кластер?
Основна мета використання кластера - забезпечення високої доступності бази даних. Сьогодні для додатків все частіше висуваються такі бізнес - вимоги, щоб був забезпечений доступ до даних в режимі 24 години на добу 7 днів на тиждень, і недоступність бази даних в зв’язку з будь-якими причинами часто просто неприпустима. Використання кластера серверів баз даних може допомогти запобігти недоступності даних через вихід з ладу сервера, викликаного збоєм у програмному забезпеченні, необхідністю виконання операцій з обслуговування сервера або через втрату мережного з'єднання з сервером. Однак кластер не гарантує, що ніколи не відбудеться відмова сервера, він допомагає зменшувати число виходів з ладу і надає адміністраторам бази даних і сервера можливості вивести сервер зі стану відмови без втрат.
Класифікація: