ПРИМЕЧАНИЕ------------------------------------------------------------------------------------------------------

Для того чтобы понять, как сильно нагревается микропроцессор даже в простом персональном компьютере, не надо быть специалистом: достаточно жарким летним днем попытаться поработать, положив ноутбук на колени. Через 15-20 минут вы в полной мере поймете, насколько близко к технологическим пределам подошла микропроцессорная техника.

Таблицы 12.3 и 12.4. достаточно точно характеризуют современное положение на рынке микропроцессорных устройств. Естественно, в эти таблицы попали только фирмы-лидеры и только лучшие образцы современных микропроцессоров. Несмотря на неполноту этих данных, по ним можно отметить как уровень, на ко­тором находится микропроцессорная техника, так и направления, в которых она развивается.

Сведения, содержащиеся в этих двух таблицах, достаточно ясно намечают бли­жайшие перспективы развития микропроцессоров, на основе которых создаются как персональные компьютеры, так и мощные серверы, или суперкомпьютеры. Все эти перспективы разворачиваются в первую очередь в сторону попыток обойти физические и технологические ограничения, сдерживающие рост производитель­ности процессоров.

□ Повышение количества ядер. На одном кремниевом кристалле создается не один процессор, а несколько. При этом, в зависимости от выбранной разработчиком архитектуры процессора, эти несколько процессоров могут совместно, зависимо использовать общие, расположенные на одном кристалле ресурсы (таким обра­зом повторяя в каких-то чертах структуру построения суперкомпьютеров) для повышения производительности, или могут быть настолько независимы друг от друга, чтобы на каждом из них одновременно можно было запустить свою операционную систему. Такая схема используется в процессорах Intel, что делает возможным эффективное применение технологии виртуализации.

□ Увеличение разрядности. Постепенно происходит переход от 32-разрядных процессоров к процессорам с 64-разрядной шиной. Для серверных процессоров это уже де-факто стандарт, для процессоров персональных компьютеров это реализованная на уровне процессора возможность. Надо заметить, что повы­шение разрядности вдвое не означает повышения вдвое производительности компьютера в целом. Однако для решения некоторых задач, требующих масси­рованной обработки данных, это именно так.

□ Автонастройка. Все больше процессоров оснащаются встроенными механизмами регулирования производительности, контроля температурного режима, энерго­потребления и производительности в зависимости от загруженности процессора.

□ Многопоточность ядра. Ядра процессоров получают возможность образовывать внутри себя несколько независимых потоков команд и выбирать тот, который в данный момент будет выполняться.

□ System-On-Chip. Целый комплекс задач, который раньше решался сочетанием аппаратных средств и средств операционной системы, теперь решается не­посредственно в мультипроцессорном кристалле. Это на порядок повышает скорость выполнения многих функций за счет сокращения числа обращений к системной шине и облегчает программирование многих приложений (напри­мер, если шифрование данных является встроенным).

□ Встроенные механизмы интеграции и масштабирования. Этим отличаются в основном серверные микропроцессоры; в их конструкцию изначально закла­дываются средства работы в «больших микропроцессорных коллективах», из которых собираются мощные серверы и суперкомпьютеры.

Суперкомпьютеры

Микропроцессорные устройства довольно близко подошли к технологическому пределу как своей миниатюризации, так и увеличения тактовой частоты. Самые производительные на сегодняшний день процессоры обеспечивают вычислитель­ную мощность меньше одной четырехтысячной самого производительного супер­компьютера. Каким же образом достигается эта невероятная скорость обработки информации? Механизм, при помощи которого удается создавать суперкомпьюте­ры, этих титанов компьютерного мира, один: параллельные вычисления.

Если между двумя точками пути, AwB, расстояние 100 км и на это рассто­яние нужно переместить некий пакет с сообщением, то нет никакой разницы, один человек будет его проходить, сотня или тысяча — результат будет одинаков, ускорения не произойдет. Однако если нужно почистить тысячу картофелин, то тысяча человек сработает в тысячу раз быстрее, чем один. То есть существуют такие задачи, которые можно решать параллельно (чистка картошки), и такие, которые решаются только последовательно (преодоление расстояния). К счастью, подавля­ющее большинство задач в компьютерном мире носят параллельный характер — будь то прием информации от метеорологических спутников, анализ состояния от сотен тысяч детекторов частиц адронного коллайдера или обработка запросов пользователей корпоративной информационной системы. Большинство научных расчетных задач и процессов моделирования также может быть разбито на парал­лельно выполняемые потоки. Каждая параллельная задача может обрабатываться одним микропроцессором. Таким образом, создание суперкомпьютера может быть сведено к решению следующей задачи: как соединить между собой множество микропроцессоров, чтобы каждый из них выполнял отдельное задание и в то же время они представляли собой единое целое, один микроэлектронный супермозг.

Существуют несколько способов заставить микропроцессоры выполнять парал­лельные вычисления и множество вариантов классификации этих конфигураций. Наиболее информативной и часто используемой (а также наиболее простой) яв­ляется классификация Флинна (рис. 12.8).

К этому классу можно отнести все настольные компьютеры с одним процес­сором. В этом случае мы имеем одну последовательность инструкций, которую выполняет процессор в одном потоке данных.

В этом классе один поток инструкций выполняется сразу над множеством на­боров данных. Такое поведение свойственно векторным процессорам, или вектор­ным машинам. Одна инструкция обрабатывается сразу множеством процессоров, каждым в своей памяти, или одним процессором, но сразу во множестве регистров. Это дает возможность за один такт обработать большой массив данных. Массив однотипных данных составляет вектор, отсюда и название подобного рода про­цессоров (архитектур).

Этот класс является пустым, поскольку есть только теоретические предпо­ложения о том, как могла бы выглядеть подобная архитектура, но практической реализации ни одной нет.

В этом классе множество потоков команд выполняется над множеством потоков данных. К данному классу можно отнести практически все современные суперком­пьютеры, оснащенные большим числом микропроцессоров.

Кроме этой классификации есть еще множество других вариантов классикации компьютеров, выполняющих параллельные вычисления и уточняющих диаграмму Флинна. К примеру, очень важным показателем является то, как процессоры, вхо­дящие в состав суперкомпьютера, взаимодействуют с памятью.

Все микропроцессоры, входящие в состав суперкомпьютера, подключены к од­ному адресному пространству, к одной памяти при помощи специальной высоко­скоростной шины памяти. При этом все эти процессоры абсолютно равноправны с точки зрения доступа к любому адресу этой памяти. Эта архитектура дает наи­больший выигрыш по производительности, но плохо масштабируется (расширяет­ся) и не может содержать большого количества процессоров, поскольку увеличение количества процессоров приводит к резкому возрастанию вероятности конфликтов при доступе к одним и тем же адресам памяти. Кроме того, сама высокоскоростная шина имеет физические ограничения, не позволяющие наращивать ее объем.

В этом случае общей памяти нет. Каждый процессор или модуль с несколькими процессорами является владельцем своего банка памяти, а между процессорами (модулями) устанавливаются соединения, образующие топологию вычислитель­ной системы. Соединения могут быть выполнены как при помощи обыкновенных сетевых устройств, так и посредством специальных вспомогательных компьютеров, предназначенных для высокоскоростной передачи данных (транспьютеров).

Обычно это одна из перечисленных архитектур (SMP, MPP или NUMA), в ко­торой задействованы не обычные скалярные процессоры, а специальные процес­соры векторно-конвейрного типа. Это дает возможность эффективным образом организовывать параллельные вычисления любого типа. Недостатком такой архи­тектуры является большая стоимость как самих процессоров, так и программного обеспечения для организации вычислений.

В состав кластера могут входить как специализированные компьютеры, то есть изготовленные специально для организации кластера, так и обыкновенные рабочие станции. Физически кластеры могут быть организованы в одной локальной сети (гомогенная организация) или объединяться через разного рода сетевые соеди­нения, включая Интернет (так называемая гетерогенная структура). Кластерная организация суперкомпьютеров на сегодняшний день является суперпопулярной. Достаточно сказать, что из 500 самых мощных суперЭВМ в мире 400 созданы на основе кластерной архитектуры. И еще несколько важных понятий:

□ Суперскалярный процессор — процессор, который способен выполнить несколь­ко операций за один такт. Естественно, для того чтобы это стало возможным, у суперскалярного процессора должны быть «в подчинении» независимые устройства, которым можно разослать этот пакет команд для обработки.

□ Конвейерная обработка — при такой обработке повторяющаяся последова­тельность операций делится на ряд подопераций и каждая подоперация вы­полняется отдельным процессором. В результате получается, что за один такт выполняется не одна, а множество команд.

□ RISC (Reduced Instruction Set Computer) — компьютер с сокращенным набором команд. В результате сокращения в наборе команд процессора остаются только инструкции, которые можно выполнить за 1-2 такта (в то время как в полном наборе команд могут быть инструкции, требующие 4-6 тактов).

Одним из важнейших показателей, при помощи которых оценивают суперком­пьютеры, является производительность. Производительность измеряется в коли­честве операций с плавающей точкой в секунду (Float Point Operation Per Second, FLOPS). Рост этого показателя для суперкомпьютеров сравним с тенденцией роста плотности транзисторов для микропроцессоров. В 2000 г. еще только ставилась за­дача преодоления барьера в 1 TFLOPS (терафлопс, миллиард флопсов), а в 2008 г. уже был преодолен рубеж в 1 PFLOPS (петафлопс, триллион флопсов).

Современные достижения в суперкомпьютерной технике отслеживает специ­альный рейтинг пяти сотен самых производительных суперкомпьютеров в мире. В настоящее время 5 первых строчек этого рейтинга занимают американские компьютеры (табл. 12.5).

Из этих пяти пунктов видно, что всемирно известный производитель суперком­пьютеров корпорация Cray находится только на пятом месте. Новейший микро­процессор IBM CELL PowerXCell 8i с его гибкой архитектурой, в которой кроме 2 базовых ядер есть еще 8 вспомогательных, работающих как в режиме векторных сопроцессоров, так и в режиме независимых ядер, позволил не только выйти на первое место в рейтинге, но и преодолеть петафлопсный барьер.

В рейтинге top500, благодаря выдвинутым в нашей стране приоритетам на осна­щение суперкомпьютерами университетов и научных центров, присутствие России увеличивается каждый месяц. На сегодняшний день в рейтинге уже 9 российских суперкомпьютеров, причем лучший из них занимает 36-е место (СКИФ МГУ).