Методы решения задач с переменной интенсивностью потоков данных на реконфигурируемых вычислительных системах

• Автор: Сорокин, Дмитрий Анатольевич
• Шифр специальности: 05.13.11
• Научная степень: Кандидатская
• Год защиты: 2012
• Место защиты: Таганрог
• Количество страниц: 187 с. : ил.

СОДЕРЖАНИЕ
ВВЕДЕНИЕ

1. АНАЛИЗ МЕТОДОВ РЕШЕНИЯ ЗАДАЧ НА

РЕКОНФИ УРИРУЕМЫХ ВЫЧИСЛИТЕЛЬНЫХ СИСТЕМАХ

1.1. Особенности архитектуры реконфигурируемых вычислительных систем.

1.2. Методы синтеза параллельноконвейерных программ для решения задач на реконфигурируемых вычислительных системах.

1.3. Сильносвязанные задачи с существеннопеременной интенсивностью потока данных.

1.4. Принцип синтеза параллельноконвейерных программ для решения задач с существеннопеременной интенсивностью потоков данных на РВС
1.5. Выводы
2. МЕТОДЫ СИНТЕЗА ПАРАЛЛЕЛЬНОКОНВЕЙЕРНЫХ ПРОГРАММ ДЛЯ РЕШЕНИЯ ЗАДАЧ С СУЩЕСТВЕННО ПЕРЕМЕННОЙ ИНТЕНСИВНОСТЬЮ ПОТОКОВ ДАННЫХ НА РЕКОНФИГУРИРУЕМЫХ ВЫЧИСЛИТЕЛЬНЫХ СИСТЕМАХ
2.1. Метод синтеза параллельноконвейерных программ на основе редукции по числу базовых подграфов
2.2. Метод синтеза параллельноконвейерных программ на основе редукции по числу выполняемых операций.
2.3. Метод синтеза параллельноконвейерных программ на основе редукции по разрядности обрабатываемых операндов.
2.4. Метод синтеза параллельноконвейерных программ на основе редукции по скважности и частоте.
2.5. Методика синтеза параллельноконвейерных программ на основе многокритериальной редукции
2.6. Выводы.
3. РЕШЕНИЕ ЗАДАЧИ ДОКИНГА НА РВС В ЕДИНОМ ВЫЧИСЛИТЕЛЬНОМ КОНТУРЕ.
3.1. Описание математической модели задачи докиига
3.2. Анализ вычислительной структуры исходного информационного
графа задачи докинга
3.3. Сокращение требуемых аппаратных затрат на реализацию задачи докинга в едином вычислительном контуре на РВС
3.4. Экспериментальные исследования.
3.5. Выводы.
ЗАКЛЮЧЕНИИ.
СПИСОК ИСПОЛЬЗОВАННЫХ ИСТОЧНИКОВ


Показано, что при согласовании параметров решаемой задачи с увеличением числа атомов в лиганде РВС обеспечивает близкое к линейному ускорение докинга по сравнению с современными кластерными МВС. Таким образом, в диссертации формулируется и решается актуальная научная задача создания методов синтеза параллельно-конвейерных программ для решения задач с существенно переменной интенсивностью потоков данных на реконфигурируемых вычислительных системах в условиях ограниченного аппаратного ресурса при заданном уровне реальной производительности. Результаты диссертации внедрены в НИВЦ МГУ (г. Москва), НИИМВСЮФУ (г. Таганрог), НИЦ ФГУП « ЦНИИ» МО РФ (г. Курск), в. Москва). Высокопроизводительные вычислительные системы призваны обеспечить качественное и своевременное решение таких задач как моделирование и прогноз сложных физических, геологических, социологических процессов, управление сложными техническими объектами в атомной энергетике и в космической отрасли, конструирование новых лекарственных соединений и летательных аппаратов. Доминирующие позиции в сфере решения вычислительно трудоемких задач на сегодняшний день занимают кластерные многопроцессорные вычислительные системы (МВС) [7], каждый узел которых построен по классической фон-неймаиовской архитектуре. Широта распространения кластерных систем обусловлена малой стоимостью их основных составляющих: универсальных процессоров, модулей памяти, фафических сопроцессоров, сетевого оборудования и т. В то же время кластерные МВС демонстрируют высокую производительность, близкую к максимальной, только на задачах, у которых число межпроцессорных обменов невелико. Такие задачи принято называть слабосвязными. В таких задачах окончательные или промежуточные вычисления одной части алгоритма не используются или мало используются при решении других частей. К числу таких задач относятся некоторые алгоритмы криптографии, задачи классической и квантовой физики, интегральные и интегро-дифференциальные уравнения в частных производных [8]. Если в алгоритме задачи присутствует большое число информационных обменов, то увеличение числа процессоров системы для решения такой задачи не приведёт к пропорциональному росту производительности. Рост времени обмена данными между процессорами приводит к простою вычислительных блоков процессоров. Существенный разрыв между демонстрируемой кластерными системами пиковой производительностью на слабосвязных задачах и реальной производительностью при решении сильносвязных задач невозможно преодолеть только за счет технологических решений без перестройки архитектуры МВС [4]. С начала -х годов в России и за рубежом ведется активная деятельность по созданию новых архитектурных решений, которые бы позволили создавать МВС, обладающие высокой реальной производительностью не только на классе слабосвязных задач. Одним из таких активно развиваемых направлений являются мультиядерные мультитредовые архитектуры [9,,]. Мультитредовый процессор работает таким образом, что исполняет несколько потоков команд (тредов), совместно загружающих его вычислительные блоки. Возникающие простои оборудования, вызванные, например, обменом данными с другим процессором, памятью и т. Базовую мультитредовую концепцию вычислений реализует, например, американская компания Сгау [], которая в году анонсировала суперкомпьютер Сгау ХМТ2 из линейки мультитрсдовых суперкомпьютеров с глобально адресуемой памятью. Особенность Сгау ХМТ2 - 8-тредовый микропроцессор ЗЪгеабзЮггп, поддерживающий аппаратно глобально адресуемую память. Предполагается, что большое количество тредовых устройств позволит скрыть задержки выполнения команд обращений к памяти на фоне выполнения других тредов (совмещение обращений к памяти с вычислениями), что позволит работать не на задержке, а на темпе выдачи обращений []. Реализация мультиядерного мультитредо во го процессора представлена компанией СІеагБреесі []. Созданный ими процессор СБХбОО имеет восьмитредовых процессорных ядер. В процессоре на основе технологии семафоров реализованы средства синхронизации тредов между собой и вводом-выводом. СБХбОО имеет два порта, позволяющих объединяться с такими же процессорами, образуя многокристальную систему [].