Многопроцессорные рабочие станции и серверы высокого уровня

Многопроцессорные рабочие станции и серверы высокого уровня имеют обычно от двух до восьми наиболее производительных процессоров, не менее двух источников питания и вентиляторов, заменяемых «на ходу», несколько интегрированных контроллеров Ultra-Wide SCSI [187;26]. Стоимость компьютеров данной категории превышает 10000 USD. Серверы содержат большие объёмы оперативной и дисковой памяти. Например, серверы Enterprise 450 компании Sun Microsystems с четырьмя 300 МГц SPARC-процессорамисодержат до 4 Гбайт ОЗУ и до 6 Тбайт дискового пространства. Эти серверы содержат шесть шин PCI и до 20 заменяемых «на ходу» жестких дисков SCSI. Другой сервер – TurboLaser фирмы Digital Equipment (DEC) оснащен восемью 64-разрядными процессорами Alpha, планируется довести количество процессоров до 14 [56;24].

Рис. 6. HP NetServer LS

Серверы, выпускавшиеся в 1998-1999 г. на базе процессоров Intel Pentium II и Pentium Pro, имеют ряд особенностей. Испытания по тесту Ziff-Davis Benchmark Operation's ServerBench 4.0 показали, что при прочих равных условиях сервер приложений на базе 300 МГц Pentium II, имеющий одинаковую конфигурациюс системой на базе 200 МГц Pentium Pro, даёт выигрыш в производительности в 9%. При испытаниях по тестовой программе Net Bench 5.01 данные серверы показали идентичную производительность.

При рассмотрении особенностей применения многопроцессорных систем, важное внимание следует уделить такому понятию, как масштабируемость.

Под масштабируемостью следует понимать возможность добавления количества процессоров, модулей памяти различных видов, а также и других ресурсов вычислительной системы. Практическое выражение масштабируемость приобретает при проектировании аппаратной и программной части архитектуры и конструкции компьютерной системы. Основной смысл масштабируемости заключается в возможности увеличения производительности, пропускной способности системы, обеспечения выполнения практических задач качественно более высокого уровня. При масштабировании проводится тестирование с целью проведения наращивания мощности именно в, так называемых, «узких» местах системы.

Для общей производительности серверов имеет большое значаще быстродействие кэш-памяти второго уровня. Поэтому при выборе следует отдавать предпочтение серверам, созданных на основе процессоров с более емкой и быстрой кэш-памятью, нежели более высокой тактовой частотой.

Суперкомпьютеры

С начала пятидесятых годов быстродействие больших компьютеров для научных исследований удваивалось в среднем каждые два года. Возрастание быстродействия привело к увеличению емкости памяти, необходимой для хранения данных и результатов. Высокий уровень мощности суперкомпьютеров определяется успехами быстро развивающейся микроэлектроники и принципиально новыми концепциями в архитектуре компьютеров.

Архитектурой называется логическая организация вычислительной машины в представлении программиста. Важнейшими из нововведений в архитектуре компьютерной техники оказались те, которые позволили одновременно (параллельно) выполнять множество похожих операций. Если в середине XX в. программистам приходилось разбивать решаемую задачу на ряд последовательно выполняемых элементарных шагов, современная компьютерная техника позволяет при программировании выделить множество выполняющихся одновременно различных элементарных шагов.

Какие задачи оказываются не под силу персональным компьютерам и высокопроизводительным серверам? Среди областей применения суперкомпьютеров:

• метеорология;

• аэродинамика;

• сейсмология;

• различные военные исследования;

• атомная и ядерная физика;

• физика плазмы;

• математическое моделирования сплошных сред.

Основная причина использования суперкомпьютеров в данных областях заключается в следующем. Моделирование процессов ведется с целью изучения изменения параметров вычислений от точки к точке в условиях внешнего воздействия в течение времени. А так как любая область пространства содержит бесконечное множество точек, то для полного описания материальной среды требуется бесконечное число данных. Рассматривая среду как сетку, состоящую из конечного множества точек или узлов, распределенных по всей области, ученые концентрируют свое внимание на изменении параметров среды только в узлах сетки. Для того, чтобы получить более точное решение, необходимо в значительной степени увеличить объем арифметических вычислений.

Производительность суперкомпьютеров измеряется в миллионах операций с «плавающей точкой» в секунду, так называемых, «мегафлопах». Термин «плавающая точка» относится к двоичной версии представления чисел, когда число записывается в виде произведения, где один множитель имеет величину между 0,1 и 1, а другой является степенью числа 10. К примеру, число 12000 записывается как 0,12х105. В компьютерах принимается двоичная форма представления чисел с плавающей точкой, когда вычисления представляются последовательностью нулей и единиц. Операции с плавающей точкой: сложение, вычитание, умножение, деление, в результате которых также получаются числа с плавающей точкой. В разрабатываемых суперкомпьютерах постоянно увеличивается объем мультипроцесссирования.

Развитие суперкомпьютеров сдерживает два фактора. Первый из них заключается в ограниченности возможности разбиения данных для одновременного выполнения на потоке. Второй фактор – увеличение объема вычислений ограничивается стоимостью используемых процессорных систем для параллельной обработки данных. Стоимость такой системы линейно растет с увеличением числа простых процессоров, производительность ее увеличивается медленнее из-за возникающих здесь связей и низкой эффективности использования составляющих систему процессоров.

Эффективность разработки и использования суперкомпьютеров зависит от времени их создания, стоимости изготовления, степени удовлетворения насущных нужд науки, возможности обмена информацией с другими суперкомпьютерами.

Разработка сети передачи данных, объединяющейсуперкомпьютеры, является важной и насущной задачей для многих научных и коммерческих организаций. Кроме того, данные сети позволяют получить доступ индивидуальных пользователей к суперкомпьютерам из разных точек планеты.

Приведем практические примеры применения суперкомпьютеров в различных областях науки и техники.

Важное мирное использование суперкомпьютеры находят при предсказании погоды. Таким примером может быть 1024-процессорный компьютер Cray T3E-900 фирмы SGI, показавший производительность 69 Гфлоп (миллиардов операций с плавающей точкой в секунду) на программе HILARM - прогнозировании погодных катаклизмов. Этот компьютер, оснащённый 1328 процессорами, показал производительность до 1,195 Тфлоп. Такая производительность позволила увеличить время предсказания стихийных бедствий с 30 минут до 6 часов. Cray ТЗЕ-900 используют не только в области мереорологии, а также для создания трёхмерных моделей гелиосферы, моделирования процессов, протекающих в земной коре и решения медицинских задач в сфере молекулярной динамики.

Французская комиссия по атомной энергетике (СЕА) также заинтересовалась возможностью использования супервычислений и предложила компании Compaq создать суперкомпьютер производительностью пять трлн. операции в секунду. Таким образом, в 2001 г. будет создан один из самых мощных суперкомпьютеров в мире, состоящий из 2000 процессоров Alpha.

В амстердамском Центре прикладных исследований (NWO) в 2000 г. начал использоваться суперкомпьютер, созданный компанией SGI. Его производительность достигает одного трлн. операций в секунду.

Кластерные системы

Кластерная система представляет собой объединение машин, являющегося единым целым для операционной системы, системного программного обеспечения, прикладных программ и пользователей. Кластерные системы в последнее время получили широкое распространение, так как обеспечивают высокую степень отказоустойчивости за счет возможности мгновенно автоматически перейти с вышедшего из строя узла на работающий. Другое достоинство таких систем – более низкая, чем у суперкомпьютеров, стоимость создания и эксплуатации.

Разработчиком идеологии кластерной системы можно назвать компанию DEC. Разработанная фирмой система кластеров характеризуется возможностью разделения ресурсов, высокой готовностью (быстрым переводом пользователей на другой компьютер кластера), высокой пропускной способностью, удобством обслуживания системы, расширяемостью.

Практической областью применения кластерных систем может служить реализация технологии параллельных баз данных. При этом большое число процессоров разделяет доступ к одной базе данных, что позволяет достичь высокого уровня пропускной способности транзакций и поддерживать быструю работу большого числа одновременно работающих пользователей. Параллельные базы данных формируютсяна основе симметричной многопроцессорной архитектуры с общей памятью (Shared Memory SMP Architecture), архитектуры с общими дисками (Shared Disk Architecture) и архитектуры без разделения ресурсов (Shared Nothing Architecture).

Для практической работы в современных условиях использование параллельных баз данных весьма актуально, так как может проходить в режиме непосредственного доступа. Особое значение данные технологии приобретают для предприятий и организаций с непрерывным циклом производства.

Согласно проекту «Беовульф», в ряде университетов Европы и США были построены кластерные конфигурации, которые имеют высокую производительность при минимальнойстоимости. Несмотря на это, так как отдельные станции взаимодействуют между собой по локальной сети, происходит ограничение области применения таких систем задачами с массовым параллелизмом. Однако, при замене существующей сети сетью устройств памяти SAN (Storage Area Network), ядром системы становится общая для процессоров память, что в значительной степени повышает производительность.

Практическим воплощением таких усовершенствований стал первый суперкомпьютерный кластер в Центре высокопроизводительных вычислительных систем (High Performance Computing System), в лаборатории систем прогнозирования (Forecast Systems Laboratory). Кластер заказан министерством торговли США для Национального управления по атмосферными океаническим явлениям (National Oceanic and Atmospheric Administration). Производительность первой системы составит 1 терафлоп с последующим увеличением до 4 терафлоп.

Кластерные системы находят широкое применение и в России. Так, к примеру, Институт высокопроизводительных вычислении и баз данных (ИВВБД) Миннауки РФ оснащен самым мощным в России суперкомпьютерным парком, в который входят системы HP CONVEX, машины серии Sun Enterprise, массивно-параллельные компьютеры фирмы Parsytec и специализированные графические станции SGI Octane. Они объединены в кластер общей производительностью 46,76 гигаопераций в секунду. Данный кластер используется для: развития технологии параллельных СУБД для суперЭВМ, компьютерного моделирования, прогноза экономических ситуаций, разработки интеллектуальных систем проектирования и поддержки баз знаний в слабоструктурированных и трудноформализуемых предметных областях и создания систем виртуальной реальности.

Не нашли, что искали? Воспользуйтесь поиском: