СЛАЙД 9

Векторный процессор — это процессор, в котором операндами некоторых команд могут выступать упорядоченные массивы данных — векторы.

Отличается от скалярных процессоров, которые могут работать только с одним операндом в единицу времени. Абсолютное большинство процессоров являются скалярными или близкими к ним. Векторные процессоры были распространены в сфере научных вычислений, где они являлись основой большинства суперкомпьютеров начиная с 1980-х до 1990-х.

Но резкое увеличение производительности и активная разработка новых процессоров привели к вытеснению векторных процессоров из сферы повседневных процессоров. В большинстве современных микропроцессоров имеются векторные расширения (см. SSE). Кроме того, современные видеокарты и физические ускорители можно рассматривать как векторные сопроцессоры.

Конец 1980-х и начало 1990-х годов охарактеризовались сменой магистрального направления развития суперкомпьютеров от векторно-конвейерной обработки данных к большому и сверхбольшому числу параллельно соединенных скалярных процессоров.

Массивно-параллельные системы стали объединять в себе сотни и даже тысячи отдельных процессорных элементов, причем ими могли служить не только специально разработанные, но и общеизвестные и доступные в свободной продаже процессоры.

Большинство массивно-параллельных компьютеров создавалось на основе мощных процессоров с архитектурой RISC (Reduced Instruction Set Computer). RISC – процессоры, это процессоры с сокращенным набором команд, благодаря чему значительно повышается скорость обработки.

Использование серийных микропроцессоров позволило не только гибко менять мощность установки в зависимости от потребностей и возможностей, но и значительно удешевить производство. Примерами суперкомпьютеров этого класса могут служить Intel Paragon, IBM SP, Сray T3D/T3E и ряд других.

В ноябре 2002 года был опубликован список Top 500 (http://www.top500.org), в который входили вычислительные системы, официально показавшие максимальную производительность. Его возглавила "Компьютерная модель Земли" (Earth Simulator) с результатом 35,86 Тфлопс (5120 процессоров), созданная одноименным японским центром и NEC. На втором-четвертом местах со значительным отставанием расположились решения ASCI (7,7; 7,7 и 7,2 Тфлопс). Они эксплуатируются Лос-Аламосской лабораторией ядерных исследований, а созданы Hewlett-Packard (первые два насчитывают по 4096 процессоров) и IBM (8192 процессора).

Терафлопс (TFLOPS) — величина, используемая для измерения производительности компьютеров, показывающая, сколько операций с плавающей точкой в секунду выполняет данная вычислительная система. 1 терафлопс = 1 триллион операций в секунду = 1000 миллиардов операций в секунду. TFLOPS = 10¹² FLOPS.

При измерении производительности кластеров и суперкомпьютеров часто используется 2 варианта:

пиковая производительность — теоретический предел производительности (выражаемый через операции с плавающий точкой) для данных процессоров и

максимальная производительность, которую данный кластер или компьютер достигает при решении практических задач. Например, суперкомпьютер eServer Blue Gene Solution (на май 2008 года был самым производительным на планете), который работает в Ливерморской национальной лаборатории, штат Калифорния, США, обладает пиковой производительностью 596,4 терафлопс. Максимальная производительность — 478,2 терафлопс — составляет 80 % от пиковой. Производитель — американская корпорация IBM.

Эта супер ЭВМ собрана на базе 212992 процессоров PowerPC 440, тактовая частота каждого из которых 700 МГц.

На (июнь 2011) самый мощный суперкомпьютер K computer, занимает первую строчку в рейтинге суперкомпьютеров, его пиковая производительность составляет 11,280 петафлопс, а максимальная 10,510 петафлопс([1]).

Тяньхэ-2 — с мощным приветом из Китая!
В этом 2014 году ранее намеченного срока запущена китайская суперЭВМ Тяньхэ-2 с производительностью почти 33,86 петафлопс (пиковая производительность составляет 54,9 петафлопса). В основе конструкции процессоры Intel Xeon E5-2692, объединенные китайской оптоэлектрической сетью. Часть специализированных процессоров FT-1500 и материнские платы китайского производства. Стоимость его составляет 390 миллионов долларов.

1 петафлопс = 1000 терафлопс

Однако уникальные решения с рекордными характеристиками обычно недешевы, поэтому и стоимость подобных систем никак не могла быть сравнима со стоимостью систем, находящихся в массовом производстве и широко используемых в бизнесе. Прогресс в области сетевых технологий сделал свое дело: появились недорогие, но эффективные решения, основанные на коммуникационных технологиях. Это и предопределило появление кластерных вычислительных систем, фактически являющихся одним из направлений развития компьютеров с массовым параллелизмом вычислительного процесса (Massively Parallel Processing - MPP).

Вычислительный кластер - это совокупность компьютеров, объединенных в рамках некоторой сети для решения крупной вычислительной задачи.В качестве узлов обычно используются доступные однопроцессорные компьютеры, двух- или четырехпроцессорные SMP-серверы (Symmetric Multi Processor). Каждый узел работает под управлением своей копии операционной системы, в качестве которой чаще всего используются стандартные операционные системы: Linux, NT, Solaris и т. п.

Рассматривая крайние точки зрения, кластером можно считать как пару персональных компьютеров, связанных локальной 10-мегабитной сетью Ethernet, так и обширную вычислительную систему, создаваемую в рамках крупного проекта. Такой проект объединяет тысячи рабочих станций на базе процессоров Alpha, связанных высокоскоростной сетью Myrinet, которая используется для поддержки параллельных приложений, а также сетями Gigabit Ethernet и Fast Ethernet для управляющих и служебных целей.

Состав и мощность узлов может меняться даже в рамках одного кластера, давая возможность создавать обширные гетерогенные (неоднородные) системы с задаваемой мощностью. Выбор конкретной коммуникационной среды определяется многими факторами: особенностями класса решаемых задач, доступным финансированием, необходимостью последующего расширения кластера и т. п. Возможно включение в конфигурацию специализированных компьютеров, например файл-сервера, и, как правило, предоставлена возможность удаленного доступа на кластер через Интернет.

На современном рынке представлено не так много поставщиков готовых кластерных решений. Это связано, прежде всего, с доступностью комплектующих, легкостью построения самих систем, значительной ориентацией на свободно распространяемое программное обеспечение, а также с уникальностью задач, решаемых с помощью кластерных технологий. Среди наиболее известных поставщиков стоит отметить SGI, VALinux и Scali Computer.

Летом 2000 года Корнелльский университет (США) основал Консорциум по кластерным технологиям (Advanced Cluster Computing Consortium), основная цель которого - координация работ в области кластерных технологий и помощь в осуществлении разработок в данной области. Ведущими компаниями, обеспечивающими инфраструктуру консорциума, стали крупные производители компьютерного оборудования и программного обеспечения - Dell, Intel и Microsoft. Среди других членов консорциума можно назвать Арагонскую национальную лабораторию, Нью-Йоркский, Корнельский и Колумбийский университеты, компании Compaq, Giganet, IBMs и другие.

Из интересных российских проектов следует отметить решение, реализованное в Санкт-Петербургском университете на базе технологии Fast Ethernet. Собранные кластеры могут использоваться и как полноценные независимые учебные классы, и как единая вычислительная установка, решающая крупную исследовательскую проблему.

В Самарском научном центре пошли по пути создания неоднородного вычислительного кластера, в составе которого работают компьютеры на базе процессоров Alpha и Pentium III. В Санкт-Петербургском техническом университете собирается установка на основе процессоров Alpha и сети Myrinet без использования локальных дисков на вычислительных узлах. В Уфимском государственном авиационном техническом университете проектируется кластер на базе двенадцати Alpha-станций, сети Fast Ethernet и ОС Linux.

Технологии суперкомпьютеров и кластеров первоначально "выросли" в основном из научных потребностей - для решения фундаментальных и прикладных задач физики, механики, астрономии, метеорологии, сопротивления материалов и т. д., где требовались огромные вычислительные мощности.

В каких рыночных нишах будет востребована подобная производительность? Прежде всего, это проектирование сложных управляемых систем (самолетов, ракет, космических станций), создание синтетических лекарств с заданными свойствами, генная инженерия, предсказание погоды и природных катаклизмов, повышение эффективности и надежности атомных электростанций, прогнозирование макроэкономических эффектов и многое другое.