Слайд 2
Литература
Гергель В.П. Теория и практика параллельных вычислений. -
М.: Интернет-Университет, БИНОМ. Лаборатория знаний, 2007.
Богачев К.Ю. Основы параллельного
программирования. - М.: БИНОМ. Лаборатория знаний, 2003.
Воеводин В.В., Воеводин Вл.В. Параллельные вычисления. - СПб.: БХВ-Петербург, 2002.
Немнюгин С., Стесик О. Параллельное программирование для многопроцессорных вычислительных систем — СПб.: БХВ-Петербург, 2002.
Слайд 3
Серия книг “Суперкомпьютерное образование” – лауреат национальной премии
“Книга года”
(номинация “Учебник XXI века”)
Слайд 4
Рост производительности вычислительных систем
Слайд 5
Почему нужны параллельные вычисления…
Опережение потребности в вычислениях быстродействия
существующих компьютерных систем
Оценка необходимой производительности –
1018 операций
над вещественными числами в секунду (1 Eflops) – 1 квинтиллион операций в секунду.
Возможно, экзафлоп будет достигнут к 2020-2022 гг.
Слайд 6
Почему нужны параллельные вычисления…
Теоретическая ограниченность роста производительности последовательных
компьютеров
Резкое снижение стоимости многопроцессорных (параллельных) вычислительных систем
1 Cray T90
processor – 1.8 GFlops ($2 500 000),
8 Node IBM SP2 using R6000 - 2.1 GFlops ($500 000)
Смена парадигмы построения высокопроизводительных процессоров - многоядерность
Слайд 7
Сдерживающие факторы…
высокая стоимость параллельных систем –
в соответствии
с законом Гроша (Grosch), производительность компьютера возрастает пропорционально квадрату
его стоимости
?!
потери производительности для организации параллелизма – согласно гипотезе Минского (Minsky), ускорение, достигаемое при использовании параллельной системы, пропорционально двоичному логарифму от числа процессоров
?!
Слайд 8
Сдерживающие факторы…
постоянное совершенствование последовательных компьютеров – в соответствии
с законом Мура (Moore) мощность последовательных процессоров возрастает практически
в два раза каждые 18 месяцев
?!
существование последовательных вычислений –
в соответствии с законом Амдаля (Amdahl)
ускорение процесса вычислений при использовании p процессоров ограничивается величиной
S ≤ 1/(f+(1–f)/p) ≤ 1/f,
где f есть доля последовательных вычислений в применяемом алгоритме обработки данных
?!
Слайд 9
Сдерживающие факторы…
зависимость эффективности параллелизма от учета характерных свойств
параллельных систем (отсутствие мобильности для параллельных программ)
?!
Слайд 10
Пути достижения параллелизма…
Достижение параллелизма возможно только при выполнимости
следующих требований:
независимость функционирования отдельных устройств ЭВМ (устройства ввода-вывода, обрабатывающие
процессоры и устройства памяти),
избыточность элементов вычислительной системы
использование специализированных устройств (например, отдельные процессоры для целочисленной и вещественной арифметики, устройства многоуровневой памяти),
дублирование устройств ЭВМ (например, использование нескольких однотипных обрабатывающих процессоров или нескольких устройств оперативной памяти),
Дополнительная форма обеспечения параллелизма - конвейерная реализация обрабатывающих устройств
Слайд 11
Пути достижения параллелизма…
Возможные режимы выполнения независимых частей программы:
многозадачный
режим (режим разделения времени), при котором для выполнения нескольких
процессов используется единственный процессор,
параллельное выполнение, когда в один и тот же момент времени может выполняться несколько команд обработки данных (обеспечивается при наличии нескольких процессоров или при помощи конвейерных и векторных обрабатывающих устройств),
распределенные вычисления, при которых для параллельной обработки данных используется несколько обрабатывающих устройств, достаточно удаленных друг от друга, а передача данных по линиям связи приводит к существенным временным задержкам.
Слайд 12
Основное внимание будем уделять второму типу организации параллелизма,
реализуемому на многопроцессорных вычислительных системах
Слайд 13
Примеры параллельных вычислительных систем…
Суперкомпьютеры
Существует мировой рейтинг суперкомпьютерных систем:
ТОП500.
http://www.top500.org
Рейтинг содержит 500 лучших машин мира, приводит множество их
характеристик, позволяет оценить тенденции.
Производительность машин оценивается стандартным тестом LINPACK.
Слайд 14
Исторические примеры
Суперкомпьютеры. Программа ASCI (США)
(Accelerated Strategic Computing Initiative)
1996,
система ASCI Red, построенная Intel, производительность 1 TFlops,
1999, ASCI
Blue Pacific от IBM и ASCI Blue Mountain от SGI, производительность 3 TFlops,
2000, ASCI White с пиковой производительностью свыше 12 TFlops (реально показанная производительность на тесте LINPACK составила на тот момент 4938 GFlops)
Слайд 15
Примеры параллельных вычислительных систем…
Суперкомпьютеры. Система BlueGene
Первый вариант системы
представлен в 2004 г. и сразу занял 1 позицию
в списке Top500
Расширенный вариант суперкомпьютера (ноябрь 2007 г.) по прежнему на 1 месте в перечне наиболее быстродействующих вычислительных систем
Сейчас – 22 место в рейтинге
212992 двухядерных 32-битных процессоров PowerPC 440 0.7 GHz,
пиковая производительность около 600 Tflops, производительность на тесте LINPACK – 478 Tflops
-
Слайд 16
Примеры параллельных вычислительных систем…
Кластеры
Кластер – группа компьютеров, объединенных
в локальную вычислительную сеть (ЛВС) и способных работать в
качестве единого вычислительного ресурса.
Предполагает более высокую надежность и эффективность, нежели ЛВС, и существенно более низкую стоимость в сравнении с другими типами параллельных вычислительных систем (за счет использования типовых аппаратных и программных решений).
Слайд 17
Примеры параллельных вычислительных систем…
Кластеры. Beowulf
В настоящее время под
кластером типа “Beowulf” понимается вычислительная система, состоящая из одного
серверного узла и одного или более клиентских узлов, соединенных при помощи сети Ethernet или некоторой другой сети передачи данных. Это система, построенная из готовых серийно выпускающихся промышленных компонент, на которых может работать ОС Linux/Windows, стандартных адаптеров Ethernet и коммутаторов.
Слайд 18
Примеры параллельных вычислительных систем…
Кластеры. Beowulf…
1994, научно-космический центр NASA
Goddard Space Flight Center, руководители проекта - Томас Стерлинг
и Дон Бекер:
16 компьютеров на базе процессоров 486DX4, тактовая частота 100 MHz,
16 Mb оперативной памяти на каждом узле,
Три параллельно работающих 10Mbit/s сетевых адаптера,
Операционная система Linux, компилятор GNU, поддержка параллельных программ на основе MPI.
Слайд 19
Примеры параллельных вычислительных систем…
Кластеры. AC3 Velocity Cluster
2000,
Корнельский университет (США), результат совместной работы университета и Advanced
Cluster Computing Consortium, образованного компаниями Dell, Intel, Microsoft, Giganet:
64 четырехпроцессорных сервера Dell PowerEdge 6350 на базе Intel Pentium III Xeon 500 MHz, 4 GB RAM, 54 GB HDD, 100 Mbit Ethernet card,
1 восьмипроцессорный сервер Dell PowerEdge 6350 на базе Intel Pentium III Xeon 550 MHz, 8 GB RAM, 36 GB HDD, 100 Mbit Ethernet card,
Операционная система Microsoft Windows NT 4.0 Server Enterprise Edition,
Пиковая производительность AC3 Velocity 122 GFlops, производительность на тесте LINPACK 47 GFlops.
Слайд 20
Кластеры. Thunder
2004, Ливерморская Национальная Лаборатория (США):
1024
сервера, в каждом по 4 процессора Intel Itanium
1.4
GHz,
8 Gb оперативной памяти на сервер,
общая емкость дисковой системы 150 Tb,
операционная система CHAOS 2.0,
пиковая производительность 22938 GFlops и максимально показанная на тесте LINPACK 19940 GFlops (5-ая позиция списка Top500 ).
Слайд 21
Примеры параллельных вычислительных систем…
Кластер. Ломоносов-2
(МГУ им. М.В. Ломоносова)
2016, 41 место в рейтинге на июнь
(недостроенная система)
Пиковая производительность — 1,7 Pфлопс
Производительность на тесте LINPACK – 900 Tflops
Число процессорных ядер – 78660, из них 29820 на ускорителях
Оперативная память — 99489 ГБ
Объем системы хранения данных около 2000 ТБ
операционная система — Clustrоперационная система — Clustriоперационная система — Clustrix T-Platforms Edition
Занимаемая площадь — 252 кв.м
Слайд 22
Задача
Метод
Алгоритм
Технологии
программирования
Программа
Системное ПО
Компьютер
(миллионы, миллиарды…)
Предметная сторона
Компьютерная сторона
Выполнение задачи на компьютере
(от
мобильных платформ до экзафлопсных
суперкомпьютерных систем)
Слайд 23
1 Pflop/s system… Что мы ожидаем?
Суперкомпьютерные центры:
ожидания и реальность
1Pflop * 60sec * 60min * 24hours
* 365days = 31,5 ZettaFlop (1021) per year
Что в реальности? Очень малая доля…
Суперкомпьютеры и паровозы…
Где эффективность выше?
Особенности архитектуры, сложные потоки задач, плохая локальность данных, огромная степень параллелизма в аппаратуре и т.п. – все это причины низкой эффективности.
Слайд 24
Усредненная производительность одного ядра
суперкомпьютера “Чебышев” за 3
дня
Эффективность суперкомпьютерных центров
(простая оценка)
Слайд 25
Проекты, приложения
Очереди заданий
Динамика приложения
Поток приложений
Стек ПО
Компоненты компьютера
Инж.инфраструктура
CPU usage:
user, system, irq, io, idle,
(summary, and per-core)
Performance counters;
Swap
usage;
Memory usage;
Interconnect usage;
Network errors;
Disk usage;
Filesystem usage;
Network filesystem usage;
Hardware alarms (ECC, SMART, etc);
CPU and motherboard temperatures;
Network switches errors;
Cooling subsystem data;
Power subsystem data;
FAN speeds;
Voltages;
...
Крайне сложная структура суперкомпьютеров привела к потере контроля над пониманием (знанием) их поведения.
Цель - полный контроль над HW/SW и приложениями.
Эффективность суперкомпьютерных центров
