ТЕОРИЯ МАССОВОГО ОБСЛУЖИВАНИЯ КАК СРЕДСТВО СИСТЕМНОГО АНАЛИЗА МНОГОПРОЦЕССОРНЫХ СИСТЕМ - Студенческий научный форум

IX Международная студенческая научная конференция Студенческий научный форум - 2017

ТЕОРИЯ МАССОВОГО ОБСЛУЖИВАНИЯ КАК СРЕДСТВО СИСТЕМНОГО АНАЛИЗА МНОГОПРОЦЕССОРНЫХ СИСТЕМ

 Комментарии
Текст работы размещён без изображений и формул.
Полная версия работы доступна во вкладке "Файлы работы" в формате PDF
На системном этапе проектирования современных вычислительных систем (ВС) проводят анализ различных вариантов структурной организации с целью получения их характеристик без построения реальной системы. Наработан большой опыт по аналитическому и имитационному моделированию ВС и, в частности, многопроцессорных. В основном работы направлены на анализ аппаратных конфликтов, возникающих в общих ресурсах, таких как общая шина, общие блоки памяти, общие периферийные устройства, являющихся значительным фактором для снижения эффективной производительности многопроцессорных систем (МПС). Посредством аппарата теории массового обслуживания можно проводить исследования, например, реконфигурируемых [1-4] и других вычислительных систем [5], т.е. проводить исследования в широкой сфере.

Типы анализируемых структур. Существует множество структурных решений МПС, зависящих от способов реализации общей памяти и коммутационной сети. Во-первых, это системы с сосредоточенной и распределённой архитектурами памяти. В первом типе структуры вся память размещается вне процессорных узлов (ПУ), т.е. является удаленной. В ПУ включается только кэш одного или нескольких уровней. Время доступа каждого ПУ к любой ячейке общей памяти является одинаковым. Во втором типе структуры ПУ содержит не только кэш, но и подключенную к локальной шине часть основной памяти. Адресное пространство и в первом и во втором типах архитектуры является единым и делится между ПУ.

Другим классификационным признаком является способ организации межпроцессорной связи, которая осуществляется с помощью коммутационных сетей, подразделяющихся на два типа: с временной и пространственной коммутацией.

Третьим классификационным признаком является принятый операционной системой способ распределения задач или ветвей задачи по ПУ: статический или динамический. В первом способе задача назначается выделенному ПУ, и это назначение не меняется за все время её решения. Во втором способе задачи назначаются в любой свободный ПУ.

Разработчика специализированных МПС интересуют количественные характеристики различных способов построения таких систем. Все характеристики получают при заданных значениях структурных параметров и параметров задачи.

К структурным параметрам относятся [6]: быстродействие ПУ; пропускная способность кэш-памяти; пропускная способность основной памяти; пропускная способность коммутационной сети; скорость передачи данных дисковой памятью; вероятность появления кэш-промахов; вероятность появления события, связанного с поддержанием кэш-когерентности pk.

К параметрам задачи относятся: трудоемкость решения задачи T – число процессорных операций в последовательном алгоритме; трудоемкость одной ветви i– число процессорных операций, приходящихся на один ПУ; трудоемкость одного этапа обработки алгоритма 0i – число выполняемых ПУ операций между двумя последовательными обращениями к внешней памяти; интенсивность поступления заданий на решение задач (ветвей) 0; число параллельных ветвейn.

Работа выполнена при финансовой поддержке РФФИ (Проект № 16-07-00012 А).

Список литературы

  1. Мартенс-Атюшев Д.С., Мартышкин А.И. Разработка и исследование реконфигурируемого вычислительного кластера для цифровой обработки сигнала // Современные информационные технологии. 2015. – № 21. – С. 190-195.

  2. Мартенс-Атюшев Д.С., Мартышкин А.И. Реконфигурируемый вычислительный кластер для цифровой обработки сигнала // В сборнике: Современные методы и средства обработки пространственно-временных сигналов сборник статей XIII Всероссийской научно-технической конференции. Под редакцией И.И. Сальникова. 2015. – С. 112-117.

  3. Мартенс-Атюшев Д.С., Мартышкин А.И. Разработка реконфигурируемой вычислительной системы для цифровой обработки сигнала // Технические науки - от теории к практике. 2015. – № 52. – С. 50-58.

  4. Мартенс-Атюшев Д.С., Мартышкин А.И. Разработка и исследование реконфигурируемой системы для цифровой обработки сигнала // Международный студенческий научный вестник. 2016. – № 3-1. – С. 86-88.

  5. Мартышкин А.И. Математическая модель диспетчера задач с общей очередью для систем параллельной обработки // В сборнике: Современные методы и средства обработки пространственно-временных сигналов Сборник статей XI Всероссийской научно-технической конференции. Под редакцией И.И. Сальникова. 2013. С. 87-91.

  6. Бикташев Р.А., Князьков В.С. Многопроцессорные системы. Архитектура, топология, анализ производительности. – Пенза: Пенз. гос. ун-т, 2004. – 108 с.

Просмотров работы: 280