Шаг 6.
Параллельные алгоритмы.
Классификация вычислительных систем. Мультикомпьютеры

    На этом шаге мы рассмотрим особенности использования мультикомпьютеров.

    Мультикомпьютеры (многопроцессорные системы с распределенной памятью) уже не обеспечивают общего доступа ко всей имеющейся в системах памяти (no-remote memory access или NORMA). При всей схожести подобной архитектуры с системами с распределенной общей памятью, мультикомпьютеры имеют принципиальное отличие: каждый процессор системы может использовать только свою локальную память, в то время как для доступа к данным, располагаемым на других процессорах, необходимо явно выполнить операции передачи сообщений. Данный подход применяется при построении двух важных типов многопроцессорных вычислительных систем - массивно-параллельных систем (massively parallel processor или MPP) и кластеров (clusters). Среди представителей первого типа систем - IBM RS/6000 SP2, Intel PARAGON, ASCI Red, транспьютерные системы Parsytec и др.; примерами кластеров являются, например, системы AC3 Velocity и NCSA NT Supercluster.

    Следует отметить чрезвычайно быстрое развитие многопроцессорных вычислительных систем кластерного типа. Под кластером обычно понимается множество отдельных компьютеров, объединенных в сеть, для которых при помощи специальных аппаратно-программных средств обеспечивается возможность унифицированного управления, надежного функционирования и эффективного использования. Кластеры могут быть образованы на базе уже существующих у потребителей отдельных компьютеров либо же сконструированы из типовых компьютерных элементов, что обычно не требует значительных финансовых затрат. Применение кластеров может также в некоторой степени устранить проблемы, связанные с разработкой параллельных алгоритмов и программ, поскольку повышение вычислительной мощности отдельных процессоров позволяет строить кластеры из сравнительно небольшого количества (несколько десятков) отдельных компьютеров. Тем самым, для параллельного выполнения в алгоритмах решения вычислительных задач достаточно выделять только крупные независимые части расчетов, что, в свою очередь, снижает сложность построения параллельных методов вычислений и уменьшает потоки передаваемых данных между компьютерами кластера. Вместе с этим следует отметить, что организация взаимодействия вычислительных узлов кластера при помощи передачи сообщений обычно приводит к значительным временным задержкам, и это накладывает дополнительные ограничения на тип разрабатываемых параллельных алгоритмов и программ.

    Отдельные исследователи обращают особое внимание на отличие понятия кластера от сети компьютеров (network of workstations или NOW). Для построения локальной компьютерной сети, как правило, используют более простые сети передачи данных (порядка 100 Мбит/сек). Компьютеры сети обычно более рассредоточены, и пользователи могут применять их для выполнения каких-либо дополнительных работ.

    На следующем шаге мы познакомимся с концепцией GRID.




Предыдущий шаг Содержание Следующий шаг