Разработка методов и средств автоматического масштабирования параллельных программ в многозадачной операционной системе реконфигурируемых многопроцессорных вычислительных структур

• Автор: Каляев, Захар Владимирович
• Шифр специальности: 05.13.11
• Научная степень: Кандидатская
• Год защиты: 2007
• Место защиты: Таганрог
• Количество страниц: 180 с. : ил.

СОДЕРЖАНИЕ
ВВЕДЕНИЕ.

1. АНАЛИЗ СРЕДСТВ СОЗДАНИЯ МАСШТАБИРУЕМЫХ ПАРАЛЛЕЛЬНЫХ ПРОГРАММ.

1.1. Архитектуры современных многопроцессорных систем

1.2. Методы и средства создания масштабируемых параллельных программ

1.3. Операционные системы многопроцессорных вычислительных

систем
1.4. Современные реконфигурируемые вычислительные системы и средства разработки параллельных масштабируемых программ
1.5. Методы и средства создания масштабируемых программ для реконфигурируемых систем со структурнопроцедурной организацией вычислений
1.6. Организация многозадачного режима функционирования реконфигурируемых систем па основе операционной системы.

1.7. Принцип автоматического масштабирования параллельных

программ для реконфигурируемых вычислительных систем
1.8. Выводы.
2. МЕТОДЫ АВТОМАТИЧЕСКОГО МАСШТАБИРОВАНИЯ ПАРАЛЛЕЛЬНЫХ ПРОГРАММ ДЛЯ РЕКОНФИГУРИРУЕМЫХ ВЫЧИСЛИТЕЛЬНЫХ СИСТЕМ.
2.1. Методы автоматического масштабирования однокадровых задач
2.2. Масштабирование задачи математической физики
2.3. Масштабирование задачи решения системы линейных алгебраических уравнений.
2.4. Метод автоматического масштабирования многокадровых задач
2.5. Выводы
3. КОМПОНЕНТЫ МНОГОЗАДАЧНОЙ ОПЕРАЦИОННОЙ СИСТЕМЫ РЕКОНФИГУРИРУЕМЫХ ВЫЧИСЛИТЕЛЬНЫХ СИСТЕМ.
3.1. Подсистема посттрансляции
3.2. Планировщик заданий
3.3. Драйвер и библиотеки низкоуровневого доступа к базовым модулям реконфигурируемой системы.
3.4. Подсистема удаленного многопользовательского доступа к ресурсам реконфигурируемых вычислительных систем.
3.5. Загрузчик параллельных программ
3.6. Выводы.
ЗАКЛЮЧЕНИЕ
СПИСОК ИСПОЛЬЗОВАННЫХ ИСТОЧНИКОВ


К данным компонентам относятся: подсистема посттрансляции, планировщик заданий, подсистема удаленного многопользовательского доступа, загрузчик параллельных программ, драйвер и библиотеки доступа к ресурсам РВС. Проведен анализ эффективности разработанных компонентов. РВС, позволяющих сократить время разработки параллельных масштабируемых программ и организовать эффективный многозадачный режим функционирования РВС с целью сокращения времени прохождения потока заданий. Результаты диссертации внедрены в ФГУП «Курский НИИ» МО РФ (г. Курск), в. Москва), Южный научный центр РАН (г. Ростов-на-Дону), НИИ МВС ЮФУ (г. Таганрог). Основной из распространенных на сегодняшний день классификаций многопроцессорных вычислительных систем является классификация по способу соединения процессоров и блоков памяти. Различают МВС с общей и распределенной памятью, кроме того, возможны комбинации подобных структур при построении отдельных вычислительных компонент [1,2, -]. В системах с общей памятью процессоры имеют доступ к единому логическому адресному пространству оперативной памяти. Обработка данных процессорами системы осуществляется параллельно, конфликтные ситуации множественного доступа к единому пространству памяти осуществляются специальными средствами синхронизации. Схематично архитектура систем с общей памятью представлена на рисунке 1. В связи с ограничением объемов памяти отдельных модулей на практике принято секционировать единое логическое пространство памяти. Из-за сложности построения многопортовых модулей памяти доступ процессоров к секционированной памяти, как правило, осуществляется через коммутационные системы, сети или шины [1,2]. Рис. Системы с общей памятью. Среди систем с общей памятью различают так называемые однородные системы [3,4] (UMA-uniform memory access). В UMA-системах все процессоры имеют равное время доступа к пространству памяти. Функцию соединения процессоров с памятью выполняют широкоразрядные шины. Системы UMA относительно быстры и недороги в реализации и широко используются при решении задач, требующих одновременную обработку единого массива данных несколькими процессами. Существует множество классов задач, попадающих под такую организацию вычислений, поэтому данные системы находят свое применение во многих проблемных областях. Программирование таких систем осуществляется с помощью библиотек процедур на основе модели общей памяти ОрепМР [5] или POSIX threads [6]. Однородные системы еще называют симметричными. В связи с тем, что пропускная способность шин ограничена, системы с симметричным (одинаковым) временем доступа процессоров к памяти оказываются неэффективными при интенсивном количестве обменов между процессорами и памятью. Данный факт проявляется в существенном падении реальной производительности вычислительной системы. Для сокращения числа обменов по шине между процессорами и общей памятью широко применяются блоки промежуточной кэш-памяти [1] (см. Данное введение позволяет снизить нагрузку на общую шину и, как следствие, повысить производительность системы. Однако при введении кэшпамяти возникает необходимость когерентности, т. Аппаратная реализация системы обеспечения когерентности блоков кэшпамяти процессоров дорогостояща и сложна в реализации. Кроме того, максимально эффективное использование кэш-памяти должно осуществляться при разработке параллельных программ, что существенно повышает трудоемкость их создания. Рис. Системы с общей памятью и кэш-памятью. Другим способом снижения интенсивности обменов данными по общей шине является введение некоторой фиксированной топологии связей между процессорами системы. Из-за существенных ограничений коммутационных систем на практике невозможно соединение большого числа процессоров между собой, поэтому компромиссом является соединение отдельных процессоров между собой прямыми каналами связи. Пример такого соединения в системах с общей памятью приведен на рис. Рис. Введение дополнительных межпроцессорных каналов связи. Преимущество данного способа заключается в существенной разгрузке общей шины или коммутатора.