并行计算机体系结构-lec14-Cluster3-DSM1
设计高性能并行计算机体系结构
设计高性能并行计算机体系结构高性能并行计算机体系结构是现代科学计算、数据处理和人工智能等领域的核心技术之一。
在大规模计算和高度并行的应用场景下，设计一个高性能的并行计算机体系结构至关重要。
本文将介绍何为高性能并行计算机体系结构，并提出一种设计思路，以实现高性能并行计算。
高性能并行计算机体系结构是指在硬件层面上如何组织计算单元、内存和互联网络等组件，以实现各处理单元之间的高效通信和并行计算能力。
一种常见的高性能并行计算机体系结构是多核处理器集群。
多核处理器集群由多个处理器核心组成，每个核心可以同时处理不同的指令，从而实现并行计算。
每个处理器核心拥有自己的缓存和寄存器，通过共享内存或者消息传递机制进行通信。
通过合理地设计处理器核心的数量和互连网络的结构，可以实现高性能的并行计算。
在设计高性能并行计算机体系结构时，需要考虑以下几个关键因素：首先是处理器核心的设计。
处理器核心是计算机的计算和控制单元，其性能直接决定了并行计算机的性能。
为了实现高性能的并行计算，处理器核心需要具备高性能的浮点计算单元、多级缓存、乱序执行和分支预测等特性。
此外，处理器核心的设计也需要考虑功耗和散热等问题，以保证在高负载下仍能保持良好的性能。
其次是内存子系统的设计。
内存的访问延迟和带宽是限制高性能并行计算的重要因素。
为了减少内存访问的延迟和提高带宽，可以采用多级缓存、高速内存和内存一致性机制等技术手段。
此外，还可以通过将数据和任务分布到不同的内存节点上，以实现更好的负载均衡和并行计算效率。
第三是互连网络的设计。
互连网络负责连接处理器核心和内存节点，为它们提供高效的通信通道。
在设计互连网络时，需要考虑带宽、延迟、拓扑结构和路由算法等因素。
常用的互连网络拓扑结构包括全互连、多维互连和树状互连等，而路由算法则需要根据具体的应用场景和计算需求来选择。
最后是编程模型和软件支持。
并行计算机体系结构需要与相应的软件开发环境相匹配，以提供方便快捷的并行编程接口和工具。
并行计算机体系结构与应用
并行计算机体系结构与应用一、介绍并行计算机是一种基于多处理器系统的计算机，将一个大问题分成多个小问题，每个处理器同时解决一个小问题，然后将所有的结果合并起来得到最终结果。
并行计算机的主要特点是高性能和可扩展性。
在计算密集型应用中，它比传统的单处理器计算机有更好的性能表现。
在本文中，我们将介绍并行计算机体系结构和应用。
二、并行计算机体系结构并行计算机体系结构可以分为共享内存和分布式内存两种类型。
共享内存并行计算机中，所有处理器共享系统内存，每个处理器可以访问内存中的任何数据。
分布式内存并行计算机中，处理器之间没有共享内存，它们通过网络互连。
每个处理器只能访问它本地的内存。
1、共享内存并行计算机在共享内存并行计算机中，所有的处理器都共享一个物理内存。
当一个处理器需要访问内存的时候，它会向内存发出请求。
内存控制器会负责处理请求，并将数据保存在缓存中，如果其它处理器要访问相同的数据，那么它们可以从缓存中取出数据，这可以节省大量的访问时间。
共享内存并行计算机的优点是处理器之间可以共享数据，并且程序员不需要考虑数据的分配问题。
但是，这种体系结构也存在一些缺点，比如内存访问冲突和缺乏可靠性。
2、分布式内存并行计算机在分布式内存并行计算机中，每个处理器都有自己的物理内存，它们通过网络互连。
处理器之间的通信是通过发送和接收消息来完成的。
在分布式内存并行计算机中，处理器需要显式地将数据发送到其它处理器，这使得程序员需要考虑数据的分配问题。
然而，分布式内存并行计算机可以通过增加处理器的数量来提高性能，比共享内存并行计算机更具有扩展性。
三、并行计算机应用并行计算机的主要应用是在大型科学计算和工程领域。
以下是一些常见的应用领域：1、气象模拟气象模拟需要处理海量的数据，并且需要比较高的计算性能。
使用并行计算机可以加快气象模拟的速度，从而提高预报准确性。
2、生物信息学生物信息学需要处理大量的基因数据和蛋白质数据。
这些数据的处理需要快速和准确地分析和比较。
计算机的并行计算技术有哪些详解并行计算的架构与应用
计算机的并行计算技术有哪些详解并行计算的架构与应用在现代科技领域，计算机的并行计算技术被广泛应用于许多领域，提供了强大的计算能力和效率。
本文将详细解释并行计算的概念、架构和应用，以及介绍几种常见的并行计算技术。
一、并行计算的概念并行计算是指同时执行多个计算任务的过程，以提高计算机系统的速度和性能。
与传统的串行计算相比，通过并行计算，多个处理器可以同时处理不同的计算任务，从而大大缩短了计算时间。
二、并行计算的架构1. 对称多处理器（SMP）对称多处理器是一种常见的并行计算架构，它包含多个处理器核心（CPU），每个处理器核心都可以访问共享内存。
因此，每个处理器核心都具有相同的权限和能力，并且可以相互通信和协作。
2. 分布式内存计算机（DMC）分布式内存计算机是一种将多个计算机连接在一起，并通过网络进行通信的并行计算架构。
在分布式内存计算机中，每个计算机都有自己的本地内存，并且计算任务被划分为子任务，在多台计算机之间进行并行计算。
3. 向量处理器向量处理器是一种特殊的并行计算架构，其核心思想是通过同时执行多个数据元素来提高计算性能。
向量处理器具有广泛的数据并行能力，并且可以在单个指令中处理多个数据。
三、并行计算的应用1. 科学计算在科学研究领域，许多复杂的计算任务需要大量的计算资源和时间。
通过并行计算技术，科学家可以利用多个处理器来加速大规模的数值模拟、数据分析和计算实验，从而加快科学研究的进程。
2. 数据挖掘与机器学习数据挖掘和机器学习是分析和理解大规模数据集的重要领域。
并行计算技术可以加速数据挖掘算法和机器学习模型的训练和推断过程，减少模型训练时间，提高预测和分类准确性。
3. 图像和视频处理在图像和视频处理领域，许多算法需要处理大量的像素和帧。
通过并行计算技术，可以将图像和视频处理任务分成多个子任务，并在多个处理器上同时处理这些子任务，从而提高图像和视频处理的效率和实时性。
4. 数据库管理和并行查询在大规模数据库管理和查询中，通过并行计算技术可以将查询任务划分为多个子任务，并由多个处理器同时执行这些子任务。
第11章__并行计算机体系结构简介
第11章__并行计算机体系结构简介1. 引言随着计算机应用的不断发展，对计算机性能和计算能力的需求越来越高，而单一计算机性能的提升已经达到了瓶颈。
面对这种情况，计算机学科开始关注并行计算机。
并行计算机的提出，为解决单一计算机的性能瓶颈开辟了一条新的道路。
本章将简要介绍并行计算机体系结构。
2. 并行计算机的概念并行计算机是使用并行处理器（即多个处理器）来执行并行任务的计算机。
并行处理器是一种能够在同一时间内处理多个指令或多个数据的处理器，因此对于需要进行大量计算的应用程序而言，使用并行计算机可以大大提高计算速度。
并行计算机可以分类为以下三类：（1）指令级并行计算机：每个指令被分成数个步骤，不同步骤可以并行执行，以提高计算速度。
（2）进程级并行计算机：多个处理器执行不同的程序或进程，从而提高计算速度。
（3）数据级并行计算机：多个处理器对同一数据进行不同的计算，以提高计算速度。
3. 并行计算机的体系结构并行计算机的体系结构包括处理器阵列、多处理器、超级计算机等。
（1）处理器阵列：处理器阵列是由多个同构的处理器组成的结构，每个处理器都有自己的主存储器和指令流。
处理器阵列相对简单，但是需要使用特殊的编程技术，在编写并行程序时需要考虑负载平衡、同步和通信等问题。
（2）多处理器：多处理器是由多个不同类型的处理器组成的计算机系统，这些处理器可以是同构的，也可以是异构的。
多处理器系统采用共享存储器结构或分布式内存结构。
由于多处理器系统特点是强一致性和数据共享，它需要使用特殊算法来避免死锁和竞争条件等问题。
（3）超级计算机：超级计算机是由数千个处理器组成的计算机系统，它的计算能力是常规计算机的数十倍或数百倍。
超级计算机一般使用NUMA结构、MPP结构或混合结构，采用分布式内存结构可以有效解决存储器容量的限制问题，同时使用高速互联技术可以提高计算速度。
4. 并行计算机的优缺点并行计算机相对于单一计算机性能的优势主要体现在以下几个方面：（1）计算速度快：并行计算机可以同时执行多个任务，因此可以大大缩短计算时间。
并行计算机体系结构 (2)
并行计算机体系结构1. 引言并行计算机体系结构是指通过将计算任务划分为多个子任务并使用多个处理单元同时进行计算的一种计算机体系结构。
并行计算机体系结构在处理大规模计算任务时具有很大的优势，能够显著提高计算效率和性能。
本文将介绍并行计算机体系结构的基本概念和原理，并讨论其应用领域和发展趋势。
2. 传统计算机体系结构在介绍并行计算机体系结构之前，先来了解一下传统计算机体系结构。
传统计算机体系结构采用单处理器架构，任务按顺序执行，不能同时进行多个计算任务。
这种体系结构在处理大规模计算任务时存在性能瓶颈，难以提高计算效率。
3. 并行计算机体系结构的基本概念并行计算机体系结构是为了解决传统计算机体系结构的性能瓶颈问题而提出的一种新的体系结构。
它通过将计算任务划分为多个子任务并利用多个处理单元同时进行计算，从而实现并行计算。
3.1 并行计算的分类并行计算可以分为两种类型：数据并行和任务并行。
数据并行是指将计算任务划分为多个子任务，每个子任务处理不同的数据集合。
每个处理单元负责处理一部分数据，数据之间相互独立，可以并行执行。
任务并行是指将计算任务划分为多个子任务，每个子任务处理不同的计算操作。
每个处理单元负责执行一个或多个计算操作，各个子任务之间相互依赖，需要协同工作。
3.2 并行计算的关键技术并行计算涉及到一些关键技术，包括任务划分、任务调度、数据传输和同步等。
任务划分是将计算任务划分为多个子任务的过程，需要考虑任务之间的依赖关系、负载平衡和通信开销等因素。
任务调度是将子任务分配给处理单元的过程，需要考虑处理单元之间的负载均衡和通信开销，以实现任务的高效执行。
数据传输是指将数据从一个处理单元传输到另一个处理单元的过程，需要考虑数据传输的带宽和延迟等因素，以实现数据的快速共享和交换。
同步是指各个处理单元之间的协同工作，确保数据的一致性和计算的正确性，需要考虑同步操作的开销和效率。
4. 并行计算机体系结构的应用领域并行计算机体系结构在很多领域都具有广泛的应用。
并行计算机体系结构
并行计算机系统的软件技术
计算模式:
单程序多数据模式:系统由多个独立的进程组成, 它们都运行相同的程序,但处理的数据集合不同 流水线式: 分阶段计算模式: 分而治之式 多完成人模式
并行计算机系统的软件技术
通信方式:
共享变量 消息传递
:多指令流单数据流(流水线处理机): MIMD体系结构:多指令流多数据流
一致性内存访问(UMA) 非一致性内存访问(NUMA) 仅高速缓存访问(COMA) MPP:大规模并行处理系统 COW:工作站集群
多计算机系统:
并行计算机系统的性能问题
硬件性能指标: 延迟时间:CPU发送分组至接收到响应的时间间隔 带宽:系统每秒能传送的信息量 软件性能指标: 加速比:一个程序在有n个处理器的计算机上运行和在只 有一个处理器的计算机上运行的速度之比 获得更高的性能: 增加更多的CPU,但要能够保持相同的CPU平均带宽和不 变的平均延迟时间 减少或隐藏延迟时间的技术:数据复制,数据预取,多线程 技术,使用无阻塞的写
并行计算机体系结构
计算机体系结构的分类
SISD体系结构:单指令流单数据流
以单一的指令流从存储器取指令,以单一的数据流从存储器取操作数并将 结果写回存储器
单一的控制部件,多个处理部件 阵列处理机和向量处理机 多个处理部件,多条指令同时在一份数据上进行操作 多处理机系统:共享物理内存
SIMD体系结构:单指令流多数据流
并行计算机系统的软件技术
控制模式: 使用一个控制线程的方式 使用多个线程控制的方式 并行粒度: 多个独立线程协同工作解决同一个问题 在一个程序调用了一个过程后并不等待调用结 束就继续往下执行,使调用者和被调用者并行运 行 进程用某种方法创建多个线程,所有的线程都在 进程的地址空间中运行
并行计算体系结构
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最新的TOP500计算机
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最新的TOP500计算机
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来自Cray的美洲豹“Jaguar”，凭借1.75 PFlop/s(每秒1750万亿 次)的计算能力傲视群雄。“Jaguar”采用了224162个处理器核 心
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结构模型
共享内存/对称多处理机系统(SMP)
PVP：并行向量机
单地址空间 共享存ess) SMP：共享内存并行机（ Shared Memory Processors ）。多个处理器通过交叉开关 （Crossbar）或总线与共享内存互连。
来自中国的曙光“星云”系统以1271万亿次/s的峰值速度名列 第二
• 采用了自主设计的HPP体系结构、高效异构协同计算技术
• 处理器是32nm工艺的六核至强X5650，并且采用了Nvidia Tesla C2050 GPU做协处理的用户编程环境；
异构体系结构 专用 通用
TOP500中85%的系统采用了四核处理器，而有5%的系统已经使
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Cluster：机群系统
Cluster(Now,Cow)： 群集系统。将单个节点，用商业网 络 ：Ethernet，Myrinet，Quadrics， Infiniband，Switch等连结起来形成群 集系统。
• 每个节点都是一个完整的计算机 （SMP或DSM），有自己磁盘和操 作系统
系统在物理上分布、逻辑上共享。各结点有
自己独立的寻址空间。
• 单地址空间 、分布共享
• NUMA（ Nonuniform Memory Access ）
并行计算机体系结构的分类
并行计算机体系结构的分类并行计算机体系结构是指在计算机系统中，通过多个处理单元同时执行任务以提高计算性能的架构框架。
根据不同的设计思想和实现方式，可以将并行计算机体系结构分为多种分类。
本文将介绍几种常见的并行计算机体系结构分类，并对其特点和应用进行讨论。
1.指令级并行体系结构指令级并行体系结构（ILP）是基于指令级并行技术的一种体系结构。
ILP通过将单个指令分解为多个子操作，并在不同的处理单元上同时执行这些子操作，从而实现指令级并行。
这种体系结构适用于需要大量计算的应用，如科学计算和图像处理。
其中，超标量和超流水线是常见的ILP体系结构。
超标量体系结构通过在一个时钟周期内同时发射多条指令，利用指令之间的独立性实现指令级并行。
而超流水线体系结构则通过将指令的执行过程分解为多个阶段，并在每个阶段上同时执行不同的指令，进一步提高了并行度。
这两种体系结构能够充分利用处理器资源，提高计算性能。
2.向量处理体系结构向量处理体系结构是基于向量处理器的一种体系结构。
向量处理器是一种特殊的处理器，能够同时处理多个数据元素。
在向量处理体系结构中，处理器通过执行向量指令，对向量数据进行并行操作。
这种体系结构适用于需要对大规模数据进行相同类型操作的应用，如科学计算和图像处理。
向量处理体系结构具有高度的并行性和数据吞吐量，能够充分利用数据级并行性，提高计算性能。
然而，由于向量处理器对数据的访问具有一定的限制，对于不适合向量化的应用，其性能优势可能会受到限制。
3.多核体系结构多核体系结构是指在一个计算机系统中，使用多个处理核心来执行任务的体系结构。
每个处理核心都具有独立的处理器和内存，能够同时执行不同的指令流。
多核体系结构适用于需要同时执行多个任务的应用，如服务器和大数据处理。
多核体系结构具有良好的可扩展性和并行性，能够提供更高的计算性能。
通过将任务分配给不同的处理核心，可以充分利用系统资源，提高系统的吞吐量和响应速度。
然而，多核体系结构也面临着任务调度和数据共享的挑战，需要采用合适的并行编程模型和调度算法来优化性能。
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• 负载分配的开销很小。
PCA L15 Chp7.9
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批处理支持
°LSF使用一些批处理服务器节点（Batch Server Node ）来执行一个批处理作业。
作业调度问题
问题 作业优先级
资源请求 资源共享
方案 不可抢占的
可抢占的 静态 动态 独占式 空间共享 时间共享
调度 与外来作业的竞 争
独立调度 成组调度 停留
迁移
PCA L15 Chp7.7
主要问题 高优先级作业的 延迟 开销，实现 负载不平衡 开销，实现 利用率低 分块，大作业 基于进程的作业 控制，现场切换 的开销 严重减慢 难以实现 执行外来作业速 度减慢 迁移阀值，开销
操作； • 提供了位置独立的消息通信
PCA L15 Chp7.3
Wu Spring 04 ©USTC
单一系统映像关键服务 °单一入口点（Single Point of Entry）： °单一文件层次（Single File Hierarchy）：
°单一输入/输出
°单一管理和控制点（Single Point of Management and Control）
Windows/NT平台上得以实现。目前，LSFAPI 服务器守护进程 操作系统
Lstools
Lsbatch
所有用户程序和命令
Lstcsh Lsmake
PVM
GUI
…
LSLIB（负载共享库）
LIM
RES
Unix平台：AIX，HP-UX，IRIX，Solaris，…
用户
作业 请求
sbatchd
主LIM
sbatch，从LIM
用户
mbatchd和queues
sbatch，从LIM
°单一系统映像优点：
• 终端用户不需要了解应用在哪些节点上运行； • 操作员不需要了解资源所在地位置； • 降低了操作员错误带来的风险，表现出更高的可靠性和可用性； • 可以灵活的采用集中式或分布式的管理和控制，避免了对系统管理员的高要
求； • 大大的简化了系统的管理，一条命令就可以对分布在系统中的多个资源进行
• 允许通过管理实现结构化的资源利用计划和控制； • 以一种抽象的、透明的、易于理解和易于使用的方式向用户提供了计
算资源。
°机群作业管理的特点：
• 对异构环境的支持 • 批作业支持 • 并行支持 • 交互支持 • 检查点和进程迁移 • 负载平衡
PCA L15 Chp7.6
Wu Spring 04 ©USTC
Solaris MC中的单一系统映像
°Solaris MC （ Multicomputer ） 是 由 Sun Microsystems开发的，它是对单节点的Solaris内核的 扩展。每个节点是运行Solaris操作系统的Sun工作站。
°Solaris MC是在内核层实现，主要提供单一系统映像和 高可用性。它实现了单一文件层次结构、单一进程空间 、单一网络和单一I/O空间
单一系统映像
°单一系统映像SSI（Single System Image）含义：
• 单一系统：用户把整个机群视为一个单一的系统来使用； • 单一控制：系统管理员可从一个单一的控制点配置机群的所有软硬件组件； • 对称性：用户可以从任一个节点上获得机群服务； • 位置透明：用户不用了解真正执行服务的物理设备的位置。
核心级
Solaris 节点
用户看到一个单一的、高度可用的系统 Solaris MC:全局文件、I/O、组网和可用性
…
Solaris 节点
通信互连
PCA L15 Chp7.5
Wu Spring 04 ©USTC
作业管理系统
°作业管理等同于工作负载管理、负载共享或负载管理
°在多用户的大型机（Mainframe）中，批作业控制在操 作系统之外实现
Wu Spring 04 ©USTC
负载共享工具LSF（Load-Sharing Facility）
°LSF由Platform Computing开发，系由Toronto大学开发 的Utopia系统发展而来。
• 侧重对并行和串行作业进行作业管理和负载共享。 • 支持检查点操作、可用性、负载迁移和单一系统映像。 • 高度可扩展的，能支持有几千个节点的机群。 • 已在PC、工作站、SMP、IBM SP2的MPP上的各种Unix和
• 每个批处理服务器上运行着一个叫作sbatchd的从批处理守护进程（ daemon）
• 整个机群只有一个叫作mbatchd的主批处理守护进程，它所在的节点 上有主LIM在运行。主节点上存有所有批处理作业的队列。所有的批 处理作业请求都被送往主批处理守护进程，它负责作业调度并把它们 分派到各个从批处理服务器节点上执行。
PCA L15 Chp7.8
Wu Spring 04 ©USTC
负载共享策略
°LSF采用主LIM+从LIM策略：
• 当机群规模小时（例如不超过几十个节点），在几个LIM中选择一个 作为主（Master）LIM，其余的作为从（Slave）LIM。从LIM定期向 主LIM传递它们的负载向量，主LIM将这些负载向量组成机群的负载矩 阵。当节点提交一个LSF作业（如：通过lsrun）时，由主LIM决定在 何处执行这个作业 。
Parallel Computer Architecture 并行计算机体系结构 Lecture 15
PCA L15 Chp7.1
Wu Spring 04 ©USTC
Overview
°Review of Lec14 °机群文件系统 °机群实例分析 °分布式共享存储系统
PCA L15 Chp7.2
Wu Spring 04 ©USTC
°单一网络（Single Networking） °单一存储空间（Single Memory Space） °单一作业管理系统（Single Job Management System
） °单一用户界面（Single User Interface） °单一进程空间
PCA L15 Chp7.4
Wu Spring 04 ©USTC