Файл: Состав и свойства вычислительных систем. Информационное и математическое обеспечение вычислительных систем ..pdf
Добавлен: 02.04.2023
Просмотров: 299
Скачиваний: 2
Производительность.
В отличие от ЭВМ, построенных на основе модели вычислителя, ВС не имеют принципиальных ограничений в наращивании производительности. Рост производительности в них достигается за счёт не только повышения физического быстродействия микроэлектронных элементов, а главным образом увеличения числа вычислителей. Следует подчеркнуть, что благодаря свойству однородности наращиваемость ВС осуществляется простым подключением дополнительных вычислений без конструктивных изменений первоначального состава системы. При этом достигается простота настройки программного обеспечения на заданное число вычислителей в системе. На основании последнего обеспечивается совместимость ВС различной производительности.
Реконфигурируемость. Структурная и функциональная гибкость ВС вытекает из широких возможностей систем по статической и динамической реконфигурации.
Статическая реконфигурация ВС обеспечивается: варьированием числа вычислителей, их структуры и состава; выбором для вычислителей числа полюсов для связи c другими вычислителями; возможностью построения структур в виде графов, относящихся к различным классам; допустимостью применения в качестве связей каналов различных типов, различной физической природы и различной протяжённости и т.п. Благодаря приспособленности ВС к статической реконфигурации достигается адаптация системы под область применения на этапе её формирования.
Динамическая реконфигурация ВС достигается возможностью образования в системах таких подсистем, структуры и функциональные организации которых адекватны входной мультипрограммной ситуации и структурам решаемых задач. Следовательно, способность ВС к динамической реконфигурации приводит к её высокой универсальности, при которой достигается заданный уровень производительности при решении широкого класса задач, реализуются известные в вычислительной технике режимы функционирования (коллективное пользование, пакетная обработка и др.), способы управления вычислительным процессом (централизованный, децентрализованный и др.), структурные схемы (изолированные вычислительные машины, системы из нескольких процессоров и одной ЭВМ, системы из одной ЭВМ и нескольких устройств памяти и т.п.) и способы обработки информации (конвейерный, матричный, распределённый и др.).
Надёжность и живучесть вычислительных систем. Данные два понятия семантически близки, оба призваны характеризовать архитектурные способности ВС по выполнению возглавляемых на них функций. Однако каждое из них отражает специфические особенности ВС по использованию исправных ресурсов при переработке информации.
Под надёжностью ВС понимается ее способность к автоматической (программной) настройке и организации функционирования таких структурных схем, которые при отказах и восстановлении вычислителей обеспечивают заданный уровень производительности или, говоря иначе, возможность использовать фиксированное число исправных вычислителей (при реализации параллельных программ решения сложных задач). Это понятие характеризует возможности вычислительных систем по переработке информации при наличии фиксированной структурной избыточности (представленной частью вычислителей) и при использовании параллельных программ с заданным числом ветвей.
Под живучестью ВС понимается свойство программной настройки и организации функционирования таких структурных схем, которые в условиях отказов и восстановления вычислителей гарантируют при выполнении параллельной программы производительность в заданных пределах или возможность использования всех исправных вычислителей. Понятие живучести вычислительных систем характеризует их способности по организации отказоустойчивых вычислений или, говоря иначе, по реализации параллельных программ, допускающих варьирование числа ветвей в известных пределах.
Самоконтроль и самодиагностика вычислительных систем. Организация надёжного и живучего функционирования вычислительных систем связана с контролем правильности их работы и с локализацией неисправностей в них. В системах–коллективах вычислителей может быть применён нетрадиционный подход к контролю и диагностике:
· В качестве контрольно-диагностического ядра ВС могут быть использованы любые исправные вычислители и в пределе ядро любого произвольно выбранного вычислителя,
· Выбор ядра системы и определение её исправности могут быть произведены автоматически (с помощью средств ВС).
Предлагаемый подход позволяет говорить о самоконтроле и самодиагностике ВС. Заключение об исправности или неисправности отдельных вычислителей системы принимается коллективно всеми вычислителями на основе сопоставления их индивидуальных заключений об исправности соседних с ними вычислителей.
Технико-экономическая эффективность вычислительных систем. Конструктивная однородность позволяет резко сократить сроки разработки и изготовления систем, приводит к высокой технологичности производства, упрощает и статическую, и динамическую реконфигурации ВС, облегчает их техническую эксплуатацию. Она существенно упрощает процесс организации взаимодействий между вычислителями ВС и облегчает создание программного обеспечения. Полнота воплощения основных принципов модели позволяет заметно ослабить зависимость между ростом производительности ВС и увеличением трудоёмкости их проектирования и изготовления, а также создания системного программного обеспечения. Они открывают возможность построения высокопроизводительных экономически приемлемых вычислительных систем при существующей физико-технологической базе.
2. Информационное и математическое обеспечение вычислительных систем
Информационное обеспечение ВС - совокупность программ и предварительно подготовленных данных, необходимых для работы данных программ [1]. Кроме того, в конкретных случаях информационное обеспечение может быть представлено совокупностью единой системы классификации и кодирования информации, а также методологией построения баз данных.
Рассмотрим подробнее математическое обеспечение вычислительных систем.
Математическое обеспечение (МО) состоит из фонда программ вычислительных алгоритмов, в частности, фонд содержит решения типовых задач математической физики. Фонд непрерывно пополняется, на рынке программных продуктов идет конкуренция между разработчиками МО [12].
Одна из классификаций математического обеспечения предполагает деление его на следующие разделы: подпрограммы, пакеты программ, библиотеки программ, системы математического обеспечения.
Подпрограммы.
Это наиболее известный и часто используемый раздел математического обеспечения. Он состоит из отдельных подпрограмм или программ, содержащих небольшой набор подпрограмм.
Первые численные модели на ЭВМ программировались в двоичных кодах, эти подпрограммы были машинно-ориентированными. Мобильность подпрограмм - возможность их использования на различных ЭВМ появилась с внедрением универсальных языков программирования: Алгола и Фортрана. Другим эффектом внедрения алгоритмических языков высокого уровня было появление новой среды описания вычислительных алгоритмов, программа на таком языке может также служить формальным описанием алгоритма. Особенно ярко эта способность алгоритмического языка служить языком публикаций вычислительных алгоритмов проявилась у языка Алгол-60. Еще в СССР и за рубежом был опубликован обширный спектр вычислительных алгоритмов на этом языке. С 70-х годов описания вычислительных алгоритмов публикуются на Фортране из-за широкого распространения этого языка. Набор алгоритмов, опубликованных в журнале “ACM Transactions on Mathematical Soft.”, охватывает почти все сферы численного анализа.
В настоящее время подпрограммы научно-технического характера публикуются в основном на языке Си. Язык Фортран сохраняет позиции как язык публикаций для описания вычислительных алгоритмов. Также известно, что тексты последовательных Фортран - программ удобнее для распараллеливания, чем тексты Си-программ.
Пакеты программ.
Пакетом программ называют комплекс программ для решения серийных задач в конкретной области наук и техники. Пакет прикладных программ (ППП), частный случай пакетов, — это система взаимосвязанных программ и средств организации процесса вычислений. При помощи этих средств, в рамках реализованной в пакете стратегии организации вычислений, автоматически генерируется цепочка прикладных вычислительных программ для проведения конкретного вычислительного эксперимента. Примером ППП может служить пакет САФРА (Система Автоматизации Физических Расчетов), разработанный в ИПМ им. М.В. Келдыша РАН для решения класса задач математической физики. Программы, создаваемые при помощи пакета САФРА, используют программы из архивного фонда пакета, содержащего свыше тысячи программ. Системная часть пакета обеспечивает подбор оптимальной последовательности программ для решения общей задачи.
Техника ППП широко используются в системах программирования, предназначенных для решения задач линейной алгебры. Базовым уровнем пакетов этого класса служит пакет BLAS (Basic Linear Algebra Subroutine), реализующий основные операции нижнего уровня вычислительной линейной алгебры. Он входит в состав всех пакетов и библиотек линейной алгебры, обеспечивая низкоуровневый интерфейс между программами широкого класса библиотек и ЭВМ различных архитектур. Пакет разделяется на три уровня BLAS: Level 1 BLAS - для векторных операций, Level 2 BLAS - для матрично-векторных операций, Level 3 BLAS - для матричных операций. Этот пакет был разработан еще в 70-ые годы, поэтому возникла необходимость разработки методологии автоматической генерации высокоэффективных подпрограмм для современных вычислительных машин.
Наиболее простой и широко используемый метод оптимизации программ пакета заключается в параметризации характеристик вычислителей и использовании этих данных на уровне трансляции приложений. Другим способом оптимизации программ пакета является разработка кодового генератора. Основой такой технологии является возможность генерации нескольких вариантов объектного кода, а адаптация пакета заключается в определении его наилучшей версии для конкретной архитектуры ЭВМ и может производиться с учетом времени счета эталонных задач. Эти технологии использовались в рамках проекта ATLAS (Automatically Tuned Linear Algebra Software) - создание инструментальных систем разработки программного обеспечения для адаптации оптимального объектного кода пакета линейной алгебры на различные архитектуры ЭВМ.
Пакет PETS (Portable, Extensible Toolkit for Scientific Computation) для численного решения дифференциальных уравнений в частных производных (ДУЧП) реализован на широком классе последовательных и параллельных архитектур.
Библиотеки программ.
Данный вид математического обеспечения состоят из набора пакетов программ (пакет пакетов), предназначенных для решения широкого круга задач, например задач численного анализа, математической статистики и др. Прототипами библиотек можно считать программы общего назначения, поставляемые производителями ЭВМ для своих машин. В СССР наиболее известна была библиотека такого класса — SSP (Scientific Subroutine Package) фирмы IBM. Она была адаптирована для ЭВМ серии ЕС и БЭСМ-6.
Библиотека программ ANSYS заявлена как многоцелевая конечно-элементная библиотека для проведения анализа в широкой области инженерных дисциплин (прочность, теплофизика, динамика жидкостей и газов и электромагнетизм). Она представляет собой набор свыше десяти специализированных пакетов, включая учебный. Пакеты сертифицированы по целому ряду международных стандартов, в том числе по стандартам Американской атомной промышленности и ГОСАТОМНАДЗОРа России. Разработчики ANSYSа также используют лицензионные программы для обеспечения интеграции с другими пакетами. Распределенные вычисления на вычислительных кластерах поддерживаются не на всех пакетах библиотеки.
Системы математического обеспечения.
Система математического обеспечения — это библиотека программ широкого назначения с проблемно-ориентированным языком, обеспечивающим дружественный интерфейс с пользователями.
Одной из старейших систем математического обеспечения вычислительных систем является MATLAB. В расчетах допускается использования таких мощных типов данных, как многомерные массивы чисел, символов, структур, задаваемых пользователями. Область применения MATLABа — это построение математических моделей и разработка алгоритмов, программирование и проведение вычислений, использование научной и технической графики для визуализации и анализа данных.
3. Обзор вычислительных систем, использующих технологии повышения живучести
Рассмотрим несколько вычислительных систем, реализующих различные методы повышения надежности работы и живучести. Начнем с вычислительной системы, предназначенной для обработки данных платежной системы банкоматов.