Файл: Системы с распределенной разделяемой памятью (Классификация архитектур вычислительных систем).pdf

• как размещать строки кэш-памяти;
• во-первых, если при трансляции виртуального адреса нужной строки в кэш-памяти не оказалось, как определить, есть ли вообще эта строка в основной памяти? Такая ситуация обусловлена тем, что каждая страница состоит из большого количества отдельных строк кэш-памяти, которые перемещаются в системе независимо друг от друга;
• во-вторых, если даже известно, что строка отсутствует в основной памяти, как определить, где она находится?
• как действовать при удалении из памяти последней копии строки? Проблема состоит в том, что строка кэш-памяти может находиться одновременно в нескольких узлах. При вызове строки (при промахе кэша) из другого узла вызываемая строка отбрасывается. Если выбранная строка является последней копией, ее отбрасывать нельзя.

Возможные пути решения первой проблемы: [17, с. 596].

• введение дополнительных аппаратных средств оря слежения за тегом каждой строки кэш-памяти. В этом случае блок управления памятью может сравнивать тег нужной строки с тегами всех строк кэшпамяти, пока не обнаружит совпадение;
• использование полного (битового) отображения страницы, не требуя при этом присутствия всех строк кэш-памяти. В этом случае один бит для каждой строки указывает на присутствие или отсутствие этой строки:
• если строка присутствует, то она должна находиться в правильной позиции на этой странице;
• если строка отсутствует, то любая попытка использовать ее вызовет прерывание, что позволит программному обеспечению найти нужную строку и ввести ее.

Таким образом, система будет искать только те строки, которые действительно находятся в удаленной памяти. При этом можно организовать память в виде дерева и осуществлять поиск по направлению вверх, пока не будет обнаружена требующаяся строка. [21, с. 152].

Возможные пути решения второй проблемы:

• возврат к каталогу для проверки существования других копий:
• если копии существуют, то строку можно отбрасывать;
• если нет ни одной копии, то ее нужно переместить в какое-либо место памяти;
• размещение одной из копий каждой строки кэш-памяти в качестве главной копии, при этом никогда ее не удалять. Этот подход не требует проверки каталога.

В любом случае COMA-машинапотенциально должна иметь более высокую производительность, чем CC-NUMA, но пока было создано. [12, с. 99].

Таким образом, можно сделать следующий вывод.

CC-NUMA-системы относятся к классу NUMA-систем. В CC-NUMA-системах аппаратно обеспечивается когерентность локальной КЭШ памяти разных процессоров (cache-coherent NUMA - CC-NUMA).

NCC-NUMA-системы относятся к классу NUMA-систем/ В NCC-NUMA-системе аппаратно не поддерживается когерентность локальной кэш-памяти разных процессоров (non-cache coherent NUMA - NCC-NUMA).

COMA-системы относятся к классу NUMA-систем. В COMA-системах в качестве оперативной памяти используется только локальная КЭШ память процессоров (cache-only memory architecture - COMA).

ЗАКЛЮЧЕНИЕ

Таким образом, в результате проведенного исследования, можно сделать следующие выводы. Вычислительные системы бывают двух видов: компьютерные с общей памятью и компьютерные с распределенной памятью.

Вычислительная система с распределенной памятью (distributed memory) – система, в которой каждый процессор обладает собственной локальной памятью, а общая память отсутствует. Обмен информацией между составляющими системы обеспечивается с помощью коммуникационной сети посредством обмена сообщениями.

Часто такие системы объединяют отдельные ВМ. Данный вид ВС называют слабо связанными (loosely coupled systems). Слабо связанные системы встречаются как в классе SIMD, так и в классе MIMD. Подобное построение ВС снимает ограничения, свойственные для общей шины, но приводит к дополнительным издержкам на пересылку сообщений между процессорами или машинами. Многопроцессорность ВС приводит еще к одной проблеме - проблеме одновременного доступа к памяти со стороны нескольких процессоров.

Мультипроцессоры NUMA (Non Uniform Memory Access – с неоднородным доступом к памяти). Как и мультипроцессоры UMA, они обеспечивают единое адресное пространство для всех процессоров, но в отличие от машин UMA, доступ к локальным модулям памяти происходит быстрее, чем к удаленным. Следовательно, все программы UMA будут работать без изменений на машинах NUMA, но производительность будет хуже, чем на машинах UMA с той же тактовой частотой.

Характерная особенность мультипроцессоров NUМA (Non Uniform Memory Access – с неоднородным доступом к памяти) проявляется в следующем:

• имеется одно адресное пространство, видимое для всех процессорных элементов (ПЭ);

• обращение к удаленной памяти производится с использованием команд load и store;

• доступ к удаленной памяти происходит медленнее, чем доступ к локальной памяти.

Отметим, что большинство современных процессоров относятся к представителям NUMA-архитектуры, где у каждого CPU существует собственная локальная память.

СПИСОК ИСПОЛЬЗОВАННЫХ ИСТОЧНИКОВ

1. Божко, В.П. Информатика: данные, технология, маркетинг / В.П. Божко, В.В. Брага, Н.Г. Бубнова. - М.: Финансы и статистика, 2014. - 224 c.
2. Вялова Е.П. Адаптивный алгоритм маршрутизации в компьютерной сети / Е.П.Вялова // Вестник Воронежского института высоких технологий. 2016. № 2 (17). С. 97-100
3. Гейн, А.Г. Основы информатики и вычислительной техники / А.Г. Гейн, В.Г. Житомирский, Е.В. Линецкий, и др.. - М.: Просвещение, 2013. - 254 c
4. Данилова А.В. Методы измерения нагрузки сети / А.В. Данилова, А.Г.Юрочкин, О.В. Шадымова // Вестник Воронежского института высоких технологий. 2016. № 2 (17). С. 73-76.
5. Данилова А.В. Разработка локальной компьютерной сети предприятия / А.В. Данилова, А.Г.Юрочкин // Вестник Воронежского института высоких технологий. 2016. № 2 (17). С. 66-69.
6. Карташевский И.В., Малахов С.В. Архитектура вычислительных систем. Конспект лекций. - Самара.: ФГОБУ ВПО ПГУТИ, 2013. - 234 с
7. Лавлинская О.Ю. Технологии облачных вычислений и их применение в решении практических задач / О.Ю.Лавлинская, Т.М.Янкис // Вестник Воронежского института высоких технологий. 2016. № 1 (16). С. 33-36.
8. Лукашенко В. В. Математическая модель реструктуризуемого под классы задач, виртуализуемого кластера вычислительной grid-системы на базе нейропроцессоров // Наука, техника, инновации, сборник статей Международной научно-технической конференции. 2014, с. 232-236.
9. Лукашенко В. В., Романчук В.А. Разработка математической модели реструктуризуемого под классы задач, виртуализуемого кластера вычислительной grid-системы на базе нейропроцессоров //Вестник Рязанского государственного университета имени С. А. Есенина. Научный журнал. –2014. -№ 1/42 С. 176-181.
10. Лукашенко В.В. Анализ основных вопросов классификаций распределенных вычислительных систем // Современная техника и технологии. 2015. № 4 [Электронный ресурс]. URL: http://technology.snauka.ru/2015/04/6452 (дата обращения: 22.11.2017).
11. Лукашенко В.В. Формализация модели нейропроцессорной системы, как grid-системы // Информатика и прикладная математика, межвузовский сборник научных трудов, Рязань, 2013, №19, с. 048-052.
12. Мартышкин А.И. Реализация аппаратного буфера памяти многопроцессорной системы // В сборнике: Новые информационные технологии и системы сборник научных статей XII Международной научно-технической конференции. 2015. С. 96-99.
13. Преображенский А.П. О возможностях ускорения вычислений при решении задач / А.П.Преображенский // Вестник Воронежского института высоких технологий. 2014. № 12. С. 67-68.
14. Романчук В.А., Ручкин В.Н., Фулин В.А. Разработка модели сложной нейропроцессорной системы // Цифровая обработка сигналов. – Рязань: Информационные технологии, 2012. – №4. – С.70–74.
15. Савельев В.А. Об оптимизации распараллеливания вычислений типа прямого метода в задаче теплопроводности для систем с распределенной памятью. // Известия ВУЗов. Северо-Кавказский регион. Естественные науки. ― 2012, № 4. ― С. 12–14.
16. Симонович, С.В. Общая информатика / С.В. Симонович. - М.: СПб: Питер, 2011. - 428 c.
17. Таненбаум Э., Бос Х. Современные операционные системы. 4-е изд. — СПб.: Питер, 2015. — 1120 с
18. Угринович, Н. Информатика и информационные технологии / Н. Угринович. - М.: Бином. Лаборатория знаний, 2017. - 512 c.
19. Хюбнер М. Многопроцессорные системы на одном кристалле. Разработка аппаратных средств и интеграция инструментов. / М.Хюбнер, Ю.Бекер // М.: Техносфера, 2011. 304 с.
20. Цилькер Б.Я. Организация ЭВМ и систем : Учебник для вузов / Б.Я. Цилькер, С.А. Орлов. - 2-е изд. - СПб.: Питер, 2011. - 688 с.
21. Штейнберг Б.Я. Оптимизация размещения данных в параллельной памяти. Ростов н/Д.: Изд-во ЮФУ, 2010. 256 с.:
22. Ящук А.М., Яцутин С.В. Свойства параллельных вычислительных систем // Моделирование, оптимизация и информационные технологии. Научный журнал №4(15) – 13 с.
23. Flynn M. Very high-speed computing system // Proc. IEEE. 1966. # 54. P. 1901-1909.