Краткая история появления параллелизма в архитектуре ЭВМ

Закон Амдала и его следствия

Предположим, что в вашей программе доля операций, которые нужно выполнять последовательно, равна f, где 0<=f<=1 (при этом доля понимается не по статическому числу строк кода, а по числу операций в процессе выполнения). Крайние случаи в значениях f соответствуют полностью параллельным (f=0) и полностью последовательным (f=1) программам. Так вот, для того, чтобы оценить, какое ускорение S может быть получено на компьютере из 'p' процессоров при данном значении f, можно воспользоваться законом Амдала:

Если 9/10 программы исполняется параллельно, а 1/10 по-прежнему последовательно, то ускорения более, чем в 10 раз получить в принципе невозможно вне зависимости от качества реализации параллельной части кода и числа используемых процессоров (ясно, что 10 получается только в том случае, когда время исполнения параллельной части равно 0).

Посмотрим на проблему с другой стороны: а какую же часть кода надо ускорить (а значит и предварительно исследовать), чтобы получить заданное ускорение? Ответ можно найти в следствии из закона Амдала: для того чтобы ускорить выполнение программы в q раз необходимо ускорить не менее, чем в q раз не менее, чем (1-1/q)-ю часть программы. Следовательно, если есть желание ускорить программу в 100 раз по сравнению с ее последовательным вариантом, то необходимо получить не меньшее ускорение не менее, чем на 99.99% кода, что почти всегда составляет значительную часть программы!

Отсюда первый вывод - прежде, чем основательно переделывать код для перехода на параллельный компьютер (а любой суперкомпьютер, в частности, является таковым) надо основательно подумать. Если оценив заложенный в программе алгоритм вы поняли, что доля последовательных операций велика, то на значительное ускорение рассчитывать явно не приходится и нужно думать о замене отдельных компонент алгоритма.

В ряде случаев последовательный характер алгоритма изменить не так сложно. Допустим, что в программе есть следующий фрагмент для вычисления суммы n чисел:

s = 0

Do i = 1, n

s = s + a(i)

EndDo

(можно тоже самое на любом другом языке)

По своей природе он строго последователен, так как на i-й итерации цикла требуется результат с (i-1)-й и все итерации выполняются одна за одной. Имеем 100% последовательных операций, а значит и никакого эффекта от использования параллельных компьютеров. Вместе с тем, выход очевиден. Поскольку в большинстве реальных программ (вопрос: а почему в большинстве, а не во всех?) нет существенной разницы, в каком порядке складывать числа, выберем иную схему сложения. Сначала найдем сумму пар соседних элементов: a(1)+a(2), a(3)+a(4), a(5)+a(6) и т.д. Заметим, что при такой схеме все пары можно складывать одновременно! На следующих шагах будем действовать абсолютно аналогично, получив вариант параллельного алгоритма.

Казалось бы в данном случае все проблемы удалось разрешить. Но представьте, что доступные вам процессоры разнородны по своей производительности. Значит будет такой момент, когда кто-то из них еще трудится, а кто-то уже все сделал и бесполезно простаивает в ожидании. Если разброс в производительности компьютеров большой, то и эффективность всей системы при равномерной загрузке процессоров будет крайне низкой.

Но пойдем дальше и предположим, что все процессоры одинаковы. Проблемы кончились? Опять нет! Процессоры выполнили свою работу, но результат-то надо передать другому для продолжения процесса суммирования . а на передачу уходит время . и в это время процессоры опять простаивают .

Другое по технологическим наукам

Создатель уникальной шаболовской радиобашни
Среди образцов отечественного инженерного искусства особое место занимает Шуховская (как ее часто называют) радиобашня на Шаболовке, уже многие десятилетия украшающая архитектурный ансамбль Москвы. Стройное, устремленное ввысь, будто невесомое, металлическое сооружение, высотой более 150 м хор ...