Исследование методов отладки аппаратуры и программного обеспечения на процессоре с автоматическим распределением ресурсов

• Автор: Торчигин, Сергей Владимирович
• Шифр специальности: 05.13.15
• Научная степень: Кандидатская
• Год защиты: 2003
• Место защиты: Москва
• Количество страниц: 147 с. + Прил.(с.148-179: ил.)

Введение
ГЛАВА 1. Обзор современных высокопроизводительных вычислительных комплексов и методов их отладки

Архитектуры современных многопроцессорных систем

Сравнительный анализ современных многопроцессорных вычислительных систем

Вычислительные системы, управляемые потоком данных.

Основные проблемы, связанные с отладкой задач и аппаратуры современных

вычислительных систем

Общая методика отладки аппаратных средств вычислительных систем

Трудности при отладке задач на многопроцессорных вычислительных системах

традиционных архитектур

Обзор средств для отладки программ на современных многопроцессорных

вычислительных системах
Методы отладки многопоточных программ на вычислительных системах с массовым
параллелизмом
Выводы.
ГЛАВА 2. Особенности организации вычислительных процессов и архитектура вычислительной системы с автоматическим распределением ресурсов
Исследование принципов организации вычислений при автоматическом распределении
ресурсов.
Основные архитектурные особенности вычислительной системы с автоматическим
распределением ресурсов
Исследование и разработка принципов взаимодействия между вычислительной
системой с автоматическим распределением ресурсов и ХОСТ машиной.
Выводы.
ГЛАВА 3. Методы отладки вычислительной системы с автоматическим распределением ресурсов.
Исследование необходимых аппаратных средств для отладки устройств вычислительной системы с автоматическим распределением ресурсов
Обоснование дополнительной аппаратной поддержки в вычислительной системе с автоматическим распределением ресурсов для отладки задач пользователей и
аппаратуры самой системы
Обоснование методики автономной отладки аппаратуры вычислительной системы с
автоматическим распределением ресурсов
Обоснование необходимых средств для отладки задач в вычислительной системе с
автоматическим распределением ресурсов
Исследование подходов к отладке задач на вычислительной системе с автоматическим
распределением ресурсов.
ГЛАВА 4 Реализация предложенных методов в виде набора сервисных программ для вычислительной системы с автоматическим распределением ресурсов
Состав и функциональные возможности разработанных программных средств для обмена информацией между макетом вычислительной системы с автоматическим
распределением ресурсов и инженерным персональным компьютером
Особенности реализации программного обеспечение инженерного персонального
компьютера.
Особенности реализации программных средств для отладки макета вычислительной
системы с автоматическим распределением ресурсов.
Особенности реализации программного обеспечения для отладки задач, выполняемых на макете вычислительной системы с автоматическим распределением ресурсов
Заключение.
Основные результаты работы.
Список рисунков
Расшифровка аббревиатур
Введение
Актуальность


Основная положительная особенность топологии гиперкуб заключается в том, что для гиперкуба, имеющего 2 вершин, количество тактов, требуемых для того, чтобы переслать данные между двумя процессорами, не превышает величины . Поэтому размерность сети возрастает по логарифмическому закону при линейном росте вершин. На практике, в современных компьютерах система гиперкуб в чистом виде не используется. В этих системах используется так называемая червячная маршрутизация i. Другой тип сетей связи древовидные. Трехмерный тор соединений 3. Рис. Структура межпроцессорных соединений. Большое количество массовопараллельных систем с распределенной памятью используют двумерные или трехмерные сетки рис. Это связано с тем, что большое количество вычислительных задач большой размерности может быть эффективно отображено на такую топологию межпроцессорных соединений. Однако некоторые системы содержат дополнительные коммутационные структуры для того, чтобы преодолеть узкие места в передаче и поиске данных. Некоторые системы с распределенной памятью используют коммутаторы по полному графу. Для относительно небольшого числа процессоров порядка это однокаскадный коммутатор. При этом для соединения большего числа узлов используются многокаскадные коммутационные структуры. В этом случае с помощью подобных коммутационных структур могут быть соединены многие тысячи процессоров. Помимо структуры типа гиперкуб в таких МВС используются сети типа бабочка, омегасети, тасующие сети. Как и у систем с общей памятью, узел системы с распределенной памятью может иметь различные типы процессоров скалярных или векторных для вычислений или обработки транзакций совместно с локальной памятью, и почти во всех случаях отдельный коммуникационный процессор для связи узла с ближайшими соседями. В настоящее время большинство процессоров, установленных в узлах суперкомпьютера, является ЮБСпроцессорами, усиленными векторными процессорами. Поэтому при замене вычислительных блоков на более новые и быстродействующие требуется также замена коммуникационных блоков. Как правило, методы параллельных вычислений ориентированы на определенную архитектуру вычислительных систем. Методы организации вычислений направлены на то, чтобы попытаться уложить задачу в структуру вычислительной системы, как можно более равномерно распределить задания но процессорам системы и минимизировать количество процедур обмена данными. При разработке программ для МВС с мультипроцедурным распараллеливанием исходной формой представления задачи является последовательный алгоритм, который распараллеливается по множеству локальнонезависимых участков. Высокая реальная производительность систем с мультипроцедурной организацией вычислений достигается при условии, что время обработки информации существенно превышает время выполнения процедур обмена данными. Для большого класса задач это условие не выполняется, что обуславливает значительное снижение реальной производительности по сравнению с пиковой. Современные системы с мультипроцедурным распараллеливанием вычислений характеризуются высокой стоимостью их программного обеспечения. Это объясняется высокой трудоемкостью разработки параллельных программ, поскольку в настоящее время отсутствуют эффективные универсальные методики организации вычислений для массово параллельных систем. Это подтверждается тем фактом, что в настоящее время не создан ни один распараллеливающий компилятор для МВС с распределенной памятью. Более того, существует семантический разрыв между структурой задачи и ее параллельной программой, поэтому сложным является процесс отображения задачи на архитектуру многопроцессорной системы. При программировании прикладных задач для таких систем большая часть времени тратится на программирование процедур межпроцессорного взаимодействия, так как необходимо обеспечить синхронизацию множества независимых по управлению процессов. Большую сложность при создании параллельных программ представляет адаптация протокола взаимодействия множеств взаимосвязанных процессов в системе и их отображение на процессоры и топологию межпроцессорных связей.