Принципы организации параллелизма выполнения машинных команд в процессорах

Министерство образования и науки Российской Федерации

Федеральное агентство по образованию

Южно-Уральский государственный университет

Кафедра прикладной математики

Курсовая работа

по дисциплине «Архитектура ЭВМ и ВС»

на тему: «Принципы организации параллелизма выполнения

машинных команд в процессорах»

Выполнила:студентка группы ММ-392

Соловьева М.Н.

Дата «___» « »2007 г.

Проверил:

Никитин Г.А.

Дата «___» « »2007 г.

Оценка__________________________

Челябинск

2007

содержание

введение. 3

1 Классификация параллельных ВС.. 5

1.1 Классификация Флинна. 5

1.2 Системы с общей и распределенной памятью.. 7

2 Конвейеры операций. 9

2.1 Конвейеры.. 9

2.2 Оценка производительности идеального конвейера. 10

2.3 Конфликты в конвейере и способы минимизации их влияния на производительность процессора. 13

3 Суперскалярные архитектуры.. 18

3.1 Работа суперскалярного конвейера. 18

3.2 Трудности реализации. 21

3.3 Историческая справка. 22

4 VLIW-архитектура. 25

4.1 Аппаратно-программный комплекс VLIW... 25

4.2 Устройство VLIW-процессора. 26

4.3 Принцип действия VLIW-компилятора. 27

4.4 Трудности реализации VLIW... 28

5 Предсказание переходов. 30

6 Матричные процессоры.. 35

6.1 Матричные процессоры.. 35

6.2 Векторный процессор. 36

6.3 Внутрипроцессорная многопоточность. 37

6.4 Многопоточность в Pentium 4. 39

7 Закон Амдала. Закон Густафсона. 42

7.1 Ускорение, эффективность, загрузка и качество. 42

7.2 Закон Амдала. 44

7.3 Закон Густафсона. 47

вывод. 49

список литературы.. 50

введение

Спрос на компьютеры, работающие с все более и более высокой скоростью, не прекращается. Астрономы пытаются воспроизвести всю историю Вселенной с момента большого взрыва и до сегодняшнего дня. Фармацевты хотели бы разрабатывать новые лекарственные препараты с помощью компьютеров, не принося в жертву легионы крыс. Разработчики летательных аппаратов могли бы получать лучшие результаты, если бы вместо строительства огромных аэродинамических труб моделировали свои конструкции на компьютере. Какими бы мощными ни были компьютеры, их возможностей никогда не хватит для решения многих нетривиальных задач (особенно научных, технических и промышленных).

Быстродействие процессоров растет, но у них постоянно возникают проблемы со скоростью передачи информации, поскольку скорость распространения электромагнитных волн в медных проводах и света в оптико-волоконных кабелях прежнему остается равной 20 см/нс, независимо от того, насколько умны инженеры компании Intel. Кроме того, чем быстрее работает процессор, тем сильнее он нагревается, поэтому возникает задача защиты его от перегрева.

Разработчики компьютеров стремятся к тому, чтобы повысить производительность своих машин. Один из способов заставить процессоры работать быстрее - повышение их тактовой частоты, однако при этом существуют технологические ограничения. Поэтому большинство разработчиков для повышения производительности при данной тактовой частоте процессора используют параллелизм (выполнение двух или более операций одновременно).

Существует две основные формы параллелизма: параллелизм на уровне команд и параллелизм на уровне процессоров. В первом случае параллелизм реализуется за счет запуска большого количества команд каждую секунду. Во втором случае над одним заданием работают одновременно несколько процессоров. Каждый подход имеет свои преимущества.

Параллелизм можно вводить на разных уровнях. На самом низком уровне он может быть реализован в процессоре за счет конвейеризации и суперскалярной архитектуры с несколькими функциональными блоками.

На следующем уровне возможно внедрение в систему внешних плат ЦП с улучшенными вычислительными возможностями. Как правило, в подключаемых процессорах реализуются специальные функции, такие как обработка сетевых пакетов, обработка мультимедийных данных, криптография. Производительность специализированных приложений за счет этих функций может быть повышена в 5-10 раз.

Чтобы повысить производительность в сто, тысячу или миллион раз, необходимо свести воедино многочисленные процессоры и обеспечить их эффективное взаимодействие. Этот принцип реализуется в виде больших мультипроцессорных систем и мультикомпьютеров (кластерных компьютеров). Естественно, объединение тысяч процессоров в единую систему порождает новые проблемы, которые нужно решать.

Наконец, в последнее время появилась возможность интеграции через Интернет целых организаций. В результате формируются слабо связанные распределенные вычислительные сетки, или решетки. Такие системы только начинают развиваться, но их потенциал весьма высок.

Когда два процессора или обрабатывающих элемента находятся рядом и обмениваются большими объемами данных с небольшими задержками, они называются сильно связанными (tightly coupled). Соответственно, когда два процессора или обрабатывающих элемента располагаются далеко друг от друга и обмениваются небольшими объемами данных с большими задержками, они называются слабо связанными (loosely coupled). [2]

1 Классификация параллельных ВС

1.1 Классификация Флинна

Внимание, отключите Adblock

Вы посетили наш сайт со включенным блокировщиком рекламы!
Ссылка для скачивания станет доступной сразу после отключения Adblock!

Скачать