Понятие петафлопс. Супер-ЭВМ. Кластер

ФГБОУ ВПО НИ «МГУ им. Н.П. Огарёва

Экономический факультет

Кафедра информационных технологий и систем

 

 

 

Реферат на тему:

«Понятие петафлопс. Супер-ЭВМ. Кластер.»

 

 

 

                                                    

 

 

                       Выполнил: студент 209 группы

                                                            специальности бизнес-информатика

                                                            Шабанов Александр Александрович

Проверил:

                                                                  Кузнецов Андрей Федорович

 

 

г. Саранск 2012 г.

Содержание

1. Понятие петафлопса…………………………………………………….3

2. Супер-ЭВМ………………………………………………………………4

1. Архитектура современных супер-ЭВМ ……………………………5

2.  Производительность супер-ЭВМ…………………………………..7

3. Задачи супер-ЭВМ…………………………………………………...8

4. Рейтинг супер-ЭВМ по состоянию на ноябрь 2012 года………….9

3. Кластеры………………………………………………………………….9

1. Кластеры высокой доступности……………………………………10

2. Кластеры распределения нагрузки………………………………...11

3.  Кластер серверов, организуемых программно…………………...12

4. Список используемой литературы…………………………………….15

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

Понятие петафлопса ( флопса )

FLOPS (также flops, flop/s, флопс или флоп/с) (акроним от англ. FLoating-point Operations Per Second, произносится как флопс) — внесистемная единица, используемая для измерения производительности компьютеров, показывающая, сколько операций с плавающей запятой в секунду выполняет данная вычислительная система. Существуют разногласия насчёт того, допустимо ли использовать слово FLOP, и что оно может означать.

Несмотря на кажущуюся однозначность, в реальности флопс является достаточно плохой мерой производительности, поскольку неоднозначным является уже само его определение. Под «операцией с плавающей запятой» может скрываться масса разных понятий, не говоря уже о том, что существенную роль в данных вычислениях играет разрядность операндов, которая также нигде не оговаривается. Кроме того, величина флопс подвержена влиянию очень многих факторов, напрямую не связанных с производительностью вычислительного модуля, таких как: пропускная способность каналов связи с окружением процессора, производительность основной памяти и синхронность работы кэш-памяти разных уровней.

Всё это, в конечном итоге, приводит к тому, что результаты, полученные на одном и том же компьютере при помощи разных программ, могут существенным образом отличаться, более того, с каждым новым испытанием разные результаты можно получить при использовании одного алгоритма. Отчасти эта проблема решается соглашением об использовании единообразных тестовых программ (той же LINPACK) с усреднением результатов, но со временем возможности компьютеров «перерастают» рамки принятого теста и он начинает давать искусственно заниженные результаты, поскольку не задействует новейшие возможности вычислительных устройств. А к некоторым системам общепринятые тесты вообще не могут быть применены, в результате чего вопрос об их производительности остаётся открытым.

Если говорить конкретно о петафлопс = 2008 год 10 в 15 степени FLOPS, т.е. 1 петафлопс = 1 тыс. трлн операций в секунду. Следующая единица - Эксафлопс, но она пока не достигнута.

Супер-ЭВМ

К суперЭВМ относятся мощные многопроцессорные вычислительные машины с быстродействием сотни миллионов - десятки миллиардов операций в секунду. Супер-компьютеры используются для решения сложных и больших научных задач (метеорология, гидродинамика и т. п.), в управлении, разведке, в качестве централизованных хранилищ информации и т.д.  
 
Архитектура суперкомпьютеров основана на идеях параллелизма и конвейеризации вычислений.  
 
В этих машинах параллельно, то есть одновременно, выполняется множество похожих операций (это называется мультипроцессорной обработкой). Таким образом, сверхвысокое быстродействие обеспечивается не для всех задач, а только для задач, поддающихся распараллеливанию.  
 
Что такое конвейеpная обработка? Приведем сравнение — на каждом рабочем месте конвейера выполняется один шаг производственного процесса, а на всех рабочих местах в одно и то же время обрабатываются различные изделия на всевозможных стадиях. По такому принципу устроено арифметико-логическое устройство суперкомпьютера. Отличительной особенностью суперкомпьютеров являются векторные процессоры, оснащенные аппаратурой для параллельного выполнения операций с многомерными цифровыми объектами — векторами и матрицами. В них встроены векторные регистры и параллельный конвейерный механизм обработки. Если на обычном процессоре программист выполняет операции над каждым компонентом вектора по очереди, то на векторном — выдаёт сразу векторные команды. Векторная аппаратура очень дорога, в частности, потому, что требуется много сверхбыстродействующей памяти под векторные регистры.  
 
Наряду с векторно-конвейерной системой обработки данных существует и скалярная система, основанная на выполнении обычных арифметических операций над отдельными числами или парами чисел. Строго говоря, системы, использующие скалярную обработку данных, по своей производительности уступают суперЭВМ, но у них наблюдаются тенденции, характерные для высокопроизводительных вычислительных систем: необходимость распараллеливания больших задач между процессорами.  
 
Типовая модель суперЭВМ должна иметь примерно следующие характеристики:  высокопараллельная многопроцессорная вычислительная система с быстродействием примерно 100000 МFLOPS;  
емкость: оперативной памяти 10 Гбайт, дисковой памяти 1-10 Тбайт (1 1000Гбайт);  
разрядность: 64; 128 бит.

Архитектура современных супер-ЭВМ

Приведем классическую систематику Флинна.

В соответствии с ней, все компьютеры делятся на четыре класса в зависимости от числа потоков команд и данных. К первому классу (последовательные компьютеры фон Неймана) принадлежат обычные скалярные однопроцессорные системы: одиночный поток команд - одиночный поток данных (SISD). Персональный компьютер имеет архитектуру SISD, причем не важно, используются ли в ПК конвейеры для ускорения выполнения операций.

Второй класс характеризуется наличием одиночного потока команд, но множественного потоку данных (SIMD). К этому архитектурному классу принадлежат однопроцессорные векторные или, точнее говоря, векторно-конвейерные суперкомпьютеры, например, Cray-1. В этом случае мы имеем дело с одним потоком (векторных) команд, а потоков данных - много: каждый элемент вектора входит в отдельный поток данных. К этому же классу вычислительных систем относятся матричные процессоры, например, знаменитый в свое время

ILLIAC-IV. Они также имеют векторные  команды и реализуют векторную  обработку, но не посредством  конвейеров, как в векторных суперкомпьютерах, а с помощью матриц процессоров.

К третьему классу - MIMD - относятся системы, имеющие множественный поток команд и множественный поток данных. К нему принадлежат не только многопроцессорные векторные суперЭВМ, но и вообще все многопроцессорные компьютеры. Подавляющее большинство современных суперЭВМ имеют архитектуру MIMD.

Четвертый класс в систематике Флинна, MISD, не представляет практического интереса,по крайней мере для анализируемых нами компьютеров. В последнее время в литературе часто используется также термин SPMD (одна программа - множественные данные). Он относится не к архитектуре компьютеров, а к модели распараллеливания программ и не является расширением систематики Флинна. SPMD обычно относится к MPP (т.е. MIMD) - системам и означает, что несколько копий одной программы параллельно выполняются в разных процессорных узлах с разными данными.

 

Производительность супер-ЭВМ

Производительность суперкомпьютеров чаще всего оценивается и выражается в количестве операций с плавающей точкой в секунду (FLOPS). Это связано с тем, что задачи численного моделирования, под которые и создаются суперкомпьютеры, чаще всего требуют вычислений, связанных с вещественными числами с высокой степенью точности, а не целыми числами. Поэтому для суперкомпьютеров неприменима мера быстродействия обычных компьютерных систем - количество миллионов операций в секунду (MIPS). При всей своей неоднозначности и приблизительности, оценка в флопсах позволяет легко сравнивать суперкомпьютерные системы друг с другом, опираясь на объективный критерий.

Первые суперкомпьютеры имели производительность порядка 1 кфлопс, т.е. 1000 операций с плавающей точкой в секунду. Компьютер CDC 6600, имевший производительность в 1 миллион флопсов (1 Мфлопс) был создан в 1964 году. Планка в 1 миллиард флопс (1 Гигафлопс) была преодолена суперкомпьютером Cray-2 в 1985 с большим запасом (1.9 Гигафлопс). Граница в 1 триллион флопс (1 Тфлопс) была достигнута в 1996 году суперкомпьютером ASCI Red (англ.). Рубеж 1 квадриллион флопс (1 Пфлопс) был взят в 2008 году суперкомпьютером IBM Roadrunner. Сейчас ведутся работы по созданию к 2016 году экзафлопсных компьютеров, способных выполнять 1 квинтиллион операций с плавающей точкой в секунду.

Задачи супер-ЭВМ

В самом начале появления супер-ЭВМ было связано с потребностью быстрой обработки больших массивов данных и сложных математически - аналитических вычислениях. ЭВМ - машины для крупно-маштабных задач.

1.Для  решения сложных и больших  научных задач, в управлении, разведке 

2.Новейшее архитектурные разработки с использованием современной элементарной базы и арифметических ускорителей

3.Проектирование  и имитационное моделирование 

4.Повышение  производительности 

5. Централизованное хранилище информции

6.Оценка  сложности решаемых на практике  задач 

 

Сегодня в суперкомпьютерном мире наблюдается новая волна, вызванная как успехами в области микропроцессорных технологий, так и появлением нового круга задач, выходящих за рамки традиционных научно-исследовательских лабораторий. Налицо быстрый прогресс в производительности микропроцессоров RISC-архитектуры, которая растет заметно быстрее, чем производительность векторных процессоров.

 

 

 

 

 

 

 

 

Рейтинг супер-ЭВМ по состоянию на ноябрь 2012 года

Кластеры

Кластер — группа компьютеров, объединённых высокоскоростными каналами связи и представляющая с точки зрения пользователя единый аппаратный ресурс.

Один из первых архитекторов кластерной технологии Грегори Пфистер дал кластеру следующее определение: «Кластер — это разновидность параллельной или распределённой системы, которая:

1. состоит из нескольких связанных между собой компьютеров;

2. используется как единый, унифицированный компьютерный ресурс.

 

 

Обычно различают следующие основные виды кластеров:

1. отказоустойчивые кластеры (High-availability clusters, HA, кластеры высокой доступности)

2. кластеры с балансировкой нагрузки (Load balancing clusters)

3. вычислительные кластеры (High perfomance computing clusters)

4. Грид-вычисления

Кластеры высокой доступности

Обозначаются аббревиатурой HA (англ. High Availability — высокая доступность). Создаются для обеспечения высокой доступности сервиса, предоставляемого кластером. Избыточное число узлов, входящих в кластер, гарантирует предоставление сервиса в случае отказа одного или нескольких серверов. Типичное число узлов — два, это минимальное количество, приводящее к повышению доступности. Создано множество программных решений для построения такого рода кластеров.

Отказоустойчивые кластеры и системы вообще строятся по трем основным принципам:

• с холодным резервом или активный/пассивный. Активный узел выполняет запросы, а пассивный ждет его отказа и включается в работу, когда таковой произойдет. Пример — резервные сетевые соединения, в частности, Алгоритм связующего дерева. Например связка DRBD и HeartBeat.

• с горячим резервом или активный/активный. Все узлы выполняют запросы, в случае отказа одного нагрузка перераспределяется между оставшимися. То есть кластер распределения нагрузки с поддержкой перераспределения запросов при отказе. Примеры — практически все кластерные технологии, например, Microsoft Cluster Server. OpenSource проект OpenMosix.

• с модульной избыточностью. Применяется только в случае, когда простой системы совершенно недопустим. Все узлы одновременно выполняют один и тот же запрос (либо части его, но так, что результат достижим и при отказе любого узла), из результатов берется любой. Необходимо гарантировать, что результаты разных узлов всегда будут одинаковы (либо различия гарантированно не повлияют на дальнейшую работу). Примеры — RAID и Triple modular redundancy.

Конкретная технология может сочетать данные принципы в любой комбинации. Например, Linux-HA поддерживает режим обоюдной поглощающей конфигурации (англ. takeover), в котором критические запросы выполняются всеми узлами вместе, прочие же равномерно распределяются между ними.

Кластеры распределения нагрузки

Принцип их действия строится на распределении запросов через один или несколько входных узлов, которые перенаправляют их на обработку в остальные, вычислительные узлы. Первоначальная цель такого кластера — производительность, однако, в них часто используются также и методы, повышающие надёжность. Подобные конструкции называются серверными фермами. Программное обеспечение (ПО) может быть как коммерческим (OpenVMS, MOSIX, Platform LSF HPC, Solaris Cluster, Moab Cluster Suite, Maui Cluster Scheduler), так и бесплатным (OpenMosix, Sun Grid Engine, Linux Virtual Server).