Суперкомпьютеры в современном мире. Современные суперкомпьютеры


Первый суперкомпьютер Atlas появился в начале 60-х годов и был установлен в Манчестерском университете. Он был в разы менее мощный, чем современные домашние компьютеры. В нашем обзоре собрана «десятка» самых мощных в истории суперкомпьютеров. Правда в связи с быстро развивающимися в этой сфере технологиями устаревают эти мощные машины в среднем за 5 лет..

Производительность современных суперкомпьютеров измеряется в петафлопсах - единице измерения, показывающей, сколько операций с плавающей запятой в секунду выполняет компьютер. Сегодня речь пойдет о десяти самых дорогих современных суперкомпьютерах.

1. IBM Roadrunner (США)


$ 130 млн
Roadrunner был построен IBM в 2008 году для Национальной лаборатории в Лос-Аламосе (Нью-Мексико, США). Он стал первым в мире компьютером, чья средняя рабочая производительность превысила 1 петафлопс. При этом он был рассчитан на максимальную производительность в 1,7 петафлопса. Согласно списка Supermicro Green500, в 2008 году Roadrunner был четвертым по энергоэффективности суперкомпьютером в мире. Списан Roadrunner был 31 марта 2013 года, после чего его заменили меньшим по размерам и более энергоэффективным суперкомпьютером под названием Cielo.

2. Vulcan BlueGene/Q (США)


$ 100 млн
Vulcan – суперкомпьютер, состоящий из 24 отдельных блоков-стоек, который был создан IBM для Министерства энергетики и установлен в Национальной лаборатории Лоуренса Ливермора, штат Калифорния. Он имеет пиковую производительность в 5 петафлопсов и в настоящее время является девятым по скорости суперкомпьютером в мире. Vulcan вступил в строй в 2013 году и сейчас используется Ливерморской национальной лабораторией для исследований в области биологии, физики плазмы, климатических именений, молекулярных систем и т. д.

3. SuperMUC (Германия)

$ 111 млн
SuperMUC в настоящее время является 14-м по скорости суперкомпьютером в мире. В 2013 году он был 10-м, но развитие технологий не стоит на месте. Тем не менее, он в данный момент является вторым по скорости суперкомпьютером в Германии. SuperMUC находится в ведении Лейбницкого суперкомпьютерного центра при Баварской академии наук рядом с Мюнхеном.

Система была создана IBM, работает на оболочке Linux, содержит более 19000 процессоров Intel и Westmere-EX, а также имеет пиковую производительность чуть более 3 петафлопсов. SuperMUC используется европейскими исследователями в областях медицины, астрофизики, квантовой хромодинамики, вычислительной гидродинамики, вычислительной химии, анализа генома и моделирования землетрясений.

4. Trinity (США)

$ 174 млн
Можно было бы ожидать, что подобный суперкомпьютер (учитывая то, для чего он строится) должен быть безумно дорогим, но благодаря развитию технологий стало возможным удешевление цены Trinity. Правительство США собирается использовать Trinity для того, чтобы поддерживать эффективность и безопасность ядерного арсенала Америки.

Trinity, который строится в настоящее время, станет совместным проектом Сандийской национальной лаборатории и Лос-Аламосской национальной лаборатории в рамках программы Прогнозного моделирования и вычислительной обработки данных Национальной администрации по ядерной безопасности.

5. Sequoia BlueGene/Q (США)


$ 250 млн
Суперкомпьютер Sequoia класса BlueGene/Q был разработан IBM для Национальной администрации по ядерной безопасности, в рамках программы Прогнозного моделирования и вычислительной обработки данных. Он был запущен в эксплуатацию в июне 2012 года в Ливерморской национальной лаборатории и стал на тот момент самым быстрым суперкомпьютером в мире. Сейчас он занимает третье место в мире по скорости (теоретический пик производительности Sequoia - 20 петафлопсов или 20 триллионов вычислений в секунду).

Стабильно компьютер работает при 10 петафлопсах. Используется Sequoia для поддержки различных научных приложений, изучения астрономии, энергетики, человеческого генома, изменения климата и разработки ядерного оружия.

6. ASC Purple и BlueGene / L (США)


$ 290 млн
Эти два суперкомпьютера работали вместе. Они были построены IBM и установлены в 2005 году в Ливерморской национальной лаборатории. Из эксплуатации они были выведены в 2010 году. На момент создания ASC Purple занимал 66-е место по скорости в списке топ-500 суперкомпьютеров, а BlueGene / L был предыдущим поколением модели BlueGene / Q.

ASCI Purple был построен для пятого этапа программы Прогнозного моделирования и вычислительной обработки данных Министерства энергетики США, а также Национальной администрации по ядерной безопасности. Его целью являлась симуляция и замена реальных испытаний оружия массового уничтожения. BlueGene/L использовали для прогнозирования глобального изменения климата.

7. Sierra и Summit (США)


$ 325 млн
Nvidia и IBM скоро помогут Америке вернуть лидирующие позиции в области сверхскоростных суперкомпьютерных технологий, научных исследований, а также экономической и национальной безопасности. Оба компьютера будут закончены в 2017 году.

В настоящее время самым быстрым суперкомпьютером в мире является китайский Tianhe-2, который способен достигнуть мощности в 55 петафлопсов, что в два раза больше, чем устройство, находящееся на втором месте в списке. Sierra будет выдавать более чем 100 петафлопсов, в то время как Summit сможет развить 300 петафлопсов.

Sierra, которая будет установлена в Ливерморской национальной лаборатории, будет обеспечивать безопасность и эффективность ядерной программы страны. Summit заменит устаревший суперкомпьютер Titan в национальной лаборатории Oak Ridge и будет предназначаться для тестирования и поддержки научных приложений по всему миру.

8. Tianhe-2 (Китай)

$ 390 млн
Китайский Tianhe-2 (что переводится как "Млечный путь-2") является самым быстрым суперкомпьютером в мире. Компьютер, разработанный командой из 1300 ученых и инженеров, находится в Национальном суперкомпьютерном центре в Гуанчжоу. Он был построен китайским Оборонным научно-техническим университетом Народно-освободительной армии Китая. Tianhe-2 способен выполнять 33 860 триллионов вычислений в секунду. К примеру, один час расчетов суперкомпьютера эквивалентен 1000 годам работы 1,3 миллиарда человек. Используется машина для моделирования и анализа правительственных систем безопасности.

9. Earth Simulator (Япония)


$ 500 млн
"Симулятор Земли" был разработан японским правительством еще в 1997 году. Стоимость проекта составляет 60 млрд иен или примерно $ 500 млн. Earth Simulator был завершен в 2002 году для агентства аэрокосмических исследований Японии, Японского научно-исследовательского института по атомной энергии и Японского центра морских и наземных исследований и технологий.

ES был самым быстрым суперкомпьютером в мире с 2002 по 2004 годы, а служит он и поныне для работы с глобальными климатическими моделями, для оценки последствий глобального потепления и оценки проблем геофизики коры Земли.

10. Fujitsu K (Япония)

$ 1,2 млрд
Самый дорогой в мире суперкомпьютер всего лишь четвертый по скорости в мире (11 петафлопсов). В 2011 году он был самым быстрым суперкомпьютером в мире. Fujitsu K, расположенный в Институте передовых вычислительных технологий RIKEN, примерно в 60 раз быстрее, чем Earth Simulator. На его обслуживание уходит порядка $ 10 млн в год, а использует суперкомпьютер 9,89 МВт (сколько электроэнергии используют 10 000 загородных домов или один миллион персональных компьютеров).

Стоит отметить, что современные учёные шагнули так далеко, что уже появились .

Доктор физико-математических наук В. ВОЕВОДИН

У большинства людей слово "компьютер" ассоциируется в первую очередь с персоналкой, которую можно увидеть сегодня не только в любом офисе, но и во многих квартирах. В самом деле, мы живем в эпоху, когда персональный компьютер вошел буквально в каждый дом. Однако не стоит забывать, что ПК - это лишь часть компьютерного мира, где существуют гораздо более мощные и сложные вычислительные системы, недоступные рядовому пользователю. Многие, наверно, слышали о компьютере по имени Deep Blue, который в 1997 году обыграл самого Гарри Каспарова. Интуитивно понятно, что такая машина не могла быть простой персоналкой. Другой пример - отечественный компьютер МВС-1000 производительностью 200 миллиардов операций в секунду, недавно установленный в Межведомственном суперкомпьютерном центре в Москве. Кроме того, в прессе время от времени появляются сообщения о нелегальных поставках в Россию вычислительной техники, попадающей под эмбарго американского правительства.

Открытие межведомственного суперкомпьютерного центра в Президиуме Российской академии наук. На переднем плане 16-процессорный суперкомпьютер Hewlett-Packard V2250.

ASCI RED, детище программы Accelerated Strategic Computing Initiative, - самый мощный на сегодняшний день компьютер.

CRAY T3E - массивно-параллельный компьютер фирмы Тега Computer Company.

Наука и жизнь // Иллюстрации

Подобные компьютеры для многих так и остаются тайной за семью печатями, окруженной ореолом ассоциаций с чем-то очень большим: огромные размеры, сверхсложные задачи, крупные фирмы и компании, невероятные скорости работы и т.д. Одним словом, супер-ЭВМ, что-то далекое и недоступное. Между тем, если вам хотя бы раз приходилось пользоваться услугами серьезных поисковых систем в Интернете (см. "Наука и жизнь" № 11, 1999 г.), вы, сами того не подозревая, имели дело с одним из приложений суперкомпьютерных технологий.

Доктор физико-математических наук В. ВОЕВОДИН, заместитель директора Научно-исследовательского вычислительного центра МГУ им. М. В. Ломоносова.

ЧТО ТАКОЕ СУПЕРКОМПЬЮТЕР

Считается, что супер-ЭВМ - это компьютеры с максимальной производительностью. Однако быстрое развитие компьютерной индустрии делает это понятие весьма и весьма относительным: то, что десять лет назад можно было назвать суперкомпьютером, сегодня под это определение уже не подпадает. Производительность первых супер-ЭВМ начала 70-х годов была сравнима с производительностью современных ПК на базе традиционных процессоров Pentium. По сегодняшним меркам ни те, ни другие к суперкомпьютерам, конечно же, не относятся.

В любом компьютере все основные параметры взаимосвязаны. Трудно себе представить универсальный компьютер, имеющий высокое быстродействие и мизерную оперативную память либо огромную оперативную память и небольшой объем дисков. Отсюда простой вывод: супер-ЭВМ - это компьютер, имеющий не только максимальную производительность, но и максимальный объем оперативной и дисковой памяти в совокупности со специализированным программным обеспечением, с помощью которого этим монстром можно эффективно пользоваться.

Суперкомпьютерам не раз пытались давать универсальные определения - иногда они получались серьезными, иногда ироничными. Например, как-то предлагалось считать суперкомпьютером машину, вес которой превышает одну тонну. Несколько лет назад был предложен и такой вариант: суперкомпьютер - это устройство, сводящее проблему вычислений к проблеме ввода/вывода. В самом деле, задачи, которые раньше вычислялись очень долго, на супер-ЭВМ выполняются мгновенно, и почти все время теперь уходит на более медленные процедуры ввода и вывода данных, производящиеся, как правило, с прежней скоростью.

Так что же такое современный суперкомпьютер? Самая мощная ЭВМ на сегодняшний день - это система Intel ASCI RED, построенная по заказу Министерства энергетики США. Чтобы представить себе возможности этого суперкомпьютера, достаточно сказать, что он объединяет в себе 9632 (!) процессора Pentium Pro, имеет более 600 Гбайт оперативной памяти и общую производительность в 3200 миллиардов операций в секунду. Человеку потребовалось бы 100000 лет, чтобы даже с калькулятором выполнить все те операции, которые этот компьютер делает всего за 1 секунду!

Создать подобную вычислительную систему - все равно, что построить целый завод со своими системами охлаждения, бесперебойного питания и т.д. Понятно, что любой суперкомпьютер, даже в более умеренной конфигурации, должен стоить не один миллион долларов США: ради интереса прикиньте, сколько стоят, скажем, лишь 600 Гбайт оперативной памяти? Возникает естественный вопрос: какие задачи настолько важны, что требуются компьютеры стоимостью в несколько миллионов долларов? Или еще один: какие задачи настолько сложны, что хорошего Pentium III для их решения недостаточно?

НУЖНЫ ЛИ НАМ СУПЕРКОМПЬЮТЕРЫ?

Оказывается, существует целый ряд жизненно важных проблем, которые просто невозможно решать без использования суперкомпьютерных технологий.

Возьмем, к примеру, США, по территории которых два раза в год проходят разрушительные торнадо. Они сметают на своем пути города, поднимают в воздух автомобили и автобусы, выводят реки из берегов, заливая тем самым гигантские территории. Борьба с торнадо - существенная часть американского бюджета. Только штат Флорида, который находится недалеко от тех мест, где эти смерчи рождаются, за последние годы потратил более 50 миллиардов долларов на экстренные меры по спасению людей. Правительство не жалеет денег на внедрение технологий, которые позволили бы предсказывать появление торнадо и определять, куда он направится.

Как рассчитать торнадо? Очевидно, что для этого надо решить задачу о локальном изменении погоды, то есть задачу о движении масс воздуха и распределении тепла в неком регионе. Принципиально это несложно, однако на практике возникают две проблемы. Проблема первая: чтобы заметить появление смерча, надо проводить расчет на характерных для его образования размерах, то есть на расстояниях порядка двух километров. Вторая трудность связана с правильным заданием начальных и граничных условий. Дело в том, что температура на границах интересующего вас региона зависит от того, что делается в соседних регионах. Рассуждая дальше, легко убедиться, что мы не можем решить задачу о смерче, не имея данных о климате на всей Земле. Климат на планете рассчитать можно, что и делается каждый день во всех странах для составления среднесрочных прогнозов погоды. Однако имеющиеся ресурсы позволяют вести расчеты лишь с очень большим шагом - десятки и сотни километров. Ясно, что к предсказанию смерчей такой прогноз не имеет никакого отношения.

Необходимо совместить две, казалось бы, плохо совместимые задачи: глобальный расчет, где шаг очень большой, и локальный, где шаг очень маленький. Сделать это можно, но лишь собрав в кулаке действительно фантастические вычислительные ресурсы. Дополнительная трудность состоит еще и в том, что вычисления не должны продолжаться более 4 часов, так как за 5 часов картина погоды смазывается совершенно, и все, что вы считаете, уже не имеет никакого отношения к реальности. Нужно не только обработать гигантский объем данных, но и сделать это достаточно быстро. Такое под силу лишь суперкомпьютерам.

Предсказание погоды - далеко не единственный пример использования суперкомпьютеров. Сегодня без них не обойтись в сейсморазведке, нефте- и газодобывающей промышленности, автомобилестроении, проектировании электронных устройств, фармакологии, синтезе новых материалов и многих других отраслях.

Так, по данным компании Ford, для выполнения crash-тестов, при которых реальные автомобили разбиваются о бетонную стену с одновременным замером необходимых параметров, со съемкой и последующей обработкой результатов, ей понадобилось бы от 10 до 150 прототипов для каждой новой модели. При этом общие затраты составили бы от 4 до 60 миллионов долларов. Использование суперкомпьютеров позволило сократить число прототипов на одну треть.

Известной фирме DuPont суперкомпьютеры помогли синтезировать материал, заменяющий хлорофлюорокарбон. Нужно было найти материал, имеющий те же положительные качества: невоспламеняемость, стойкость к коррозии и низкую токсичность, но без вредного воздействия на озоновый слой Земли. За одну неделю были проведены необходимые расчеты на суперкомпьютере с общими затратами около 5 тысяч долларов. По оценкам специалистов DuPont, использование традиционных экспериментальных методов исследований потребовало бы 50 тысяч долларов и около трех месяцев работы - и это без учета времени, необходимого на синтез и очистку требуемого количества вещества.

ПОЧЕМУ СУПЕРКОМПЬЮТЕРЫ СЧИТАЮТ ТАК БЫСТРО?

Итак, мы видим, что без суперкомпьютеров сегодня действительно не обойтись. Осталось прояснить еще один вопрос: почему они считают так быстро? Это может быть связано, во-первых, с развитием элементной базы и, во-вторых, с использованием новых решений в архитектуре компьютеров.

Попробуем разобраться, какой из этих факторов оказывается решающим для достижения рекордной производительности. Обратимся к известным историческим фактам. На одном из первых компьютеров мира EDSAC, появившемся в 1949 году в Кембридже и имевшем время такта 2 микросекунды (2·10 -6 секунды), можно было выполнить 2n арифметических операций за 18n миллисекунд, то есть в среднем 100 арифметических операций в секунду. Сравним с одним вычислительным узлом современного суперкомпьютера Hewlett-Packard V2600: время такта приблизительно 1,8 наносекунды (1,8·10 -9 секунды), а пиковая производительность - около 77 миллиардов арифметических операций в секунду.

Что же получается? За полвека производительность компьютеров выросла более чем в семьсот миллионов раз. При этом выигрыш в быстродействии, связанный с уменьшением времени такта с 2 микросекунд до 1,8 наносекунды, составляет лишь около 1000 раз. Откуда же взялось остальное? Ответ очевиден - за счет использования новых решений в архитектуре компьютеров. Основное место среди них занимает принцип параллельной обработки данных, воплощающий идею одновременного (параллельного) выполнения нескольких действий.

Различают два способа параллельной обработки: собственно параллельную и конвейерную. Оба способа интуитивно абсолютно понятны, поэтому сделаем лишь небольшие пояснения.

Параллельная обработка

Предположим для простоты, что некое устройство выполняет одну операцию за один такт. В этом случае тысячу операций такое устройство выполнит за тысячу тактов. Если имеется пять таких же независимых устройств, способных работать одновременно, то ту же тысячу операций система из пяти устройств может выполнить уже не за тысячу, а за двести тактов. Аналогично система из N устройств ту же работу выполнит за 1000/N тактов. Подобные примеры можно найти и в жизни: если один солдат выкопает траншею за 10 часов, то рота солдат из пятидесяти человек с такими же способностями, работая одновременно, справится с той же работой за 12 минут- принцип параллельности в действии!

Кстати, пионером в параллельной обработке потоков данных был академик А. А. Самарский, выполнявший в начале 50-х годов расчеты, необходимые для моделирования ядерных взрывов. Самарский решил эту задачу методом сеток, посадив несколько десятков барышень с арифмометрами за столы (узлы сетки). Барышни передавали данные одна другой просто на словах и откладывали необходимые цифры на арифмометрах. Таким образом, в частности, была рассчитана эволюция взрывной волны. Работы было много, барышни уставали, а Александр Андреевич ходил между ними и подбадривал. Так создали, можно сказать, первую параллельную систему. Хотя расчеты водородной бомбы провели мастерски, точность их оказалась очень низкой, потому что узлов в используемой сетке было мало, а время счета получалось слишком большим.

Конвейерная обработка

Что необходимо для сложения двух вещественных чисел, представленных в форме с плавающей запятой? Целое множество мелких операций, таких, как сравнение порядков, выравнивание порядков, сложение мантисс, нормализация и т.п. Процессоры первых компьютеров выполняли все эти "микрооперации" для каждой пары слагаемых последовательно, одну за другой, до тех пор, пока не доходили до окончательного результата, и лишь после этого переходили к обработке следующей пары слагаемых.

Идея конвейерной обработки заключается в расчленении операции на отдельные этапы, или, как это принято называть, ступени конвейера. Каждая ступень, выполнив свою работу, передает результат следующей ступени, одновременно принимая новую порцию входных данных. Получается очевидный выигрыш в скорости обработки. В самом деле, предположим, что в операции сложения можно выделить пять микроопераций, каждая из которых выполняется за один такт работы компьютера. Если есть одно неделимое последовательное устройство сложения, то 100 пар аргументов оно обработает за 500 тактов. Если теперь каждую микрооперацию преобразовать в отдельную ступень конвейерного устройства, то на пятом такте на разной стадии обработки будут находиться первые пять пар аргументов, и далее конвейерное устройство будет выдавать результат очередного сложения каждый такт. Очевидно, что весь набор из ста пар слагаемых будет обработан за 104 единицы времени - ускорение по сравнению с последовательным устройством почти в пять раз (по числу ступеней конвейера).

Идеи параллельной обработки появились очень давно. Изначально они внедрялись в самых передовых, а потому единичных компьютерах своего времени. Затем после должной отработки технологии и удешевления производства они спускались в компьютеры среднего класса, и наконец сегодня все это в полном объеме воплощается в рабочих станциях и персональных компьютерах. Все современные микропроцессоры, будь то Pentium III или РА-8600, Е2К или Power2 SuperChip, используют тот или иной вид параллельной обработки.

Для того чтобы лишний раз убедиться, что все новое - это хорошо забытое старое, достаточно лишь нескольких примеров. Уже в 1961 году создается компьютер IBM STRETCH, имеющий две принципиально важные особенности: опережающий просмотр вперед для выборки команд (при котором одновременно с текущей считываются команды, выполняемые позднее) и расслоение памяти на два банка - реализация параллелизма при работе с памятью. В 1963 году в Манчестерском университете разработан компьютер ATLAS, использующий конвейерный принцип выполнения команд. Выполнение команд разбито на четыре стадии: выборка команды, вычисление адреса операнда, выборка операнда и выполнение операции. Это позволило уменьшить время выполнения команд в среднем с 6 до 1,6 микросекунды. В1969 году Control Data Corporation выпускает компьютер CDC-7600 с восемью независимыми конвейерными функциональными устройствами.

СОВРЕМЕННЫЕ СУПЕРКОМПЬЮТЕРЫ

А что же сейчас используют в мире? По каким направлениям идет развитие высокопроизводительной вычислительной техники? Таких направлений четыре.

Векторно-конвейерные компьютеры

Две главные особенности таких машин: наличие конвейерных функциональных устройств и набора векторных команд. В отличие от обычных команд векторные оперируют целыми массивами независимых данных, то есть команда вида А=В+С может означать сложение двух массивов, а не двух чисел. Характерный представитель данного направления - семейство векторно-конвейерных компьютеров CRAY, куда входят, например, CRAY EL, CRAY J90, CRAY T90 (в марте этого года американская компания TERA перекупила подразделение CRAY у компании Silicon Graphics, Inc.).

Массивно-параллельные компьютеры с распределенной памятью

Идея построения компьютеров этого класса тривиальна: серийные микропроцессоры соединяются с помощью сетевого оборудования - вот и все. Достоинств у такой архитектуры масса: если нужна высокая производительность, то можно добавить процессоры, а если ограничены финансы или заранее известна требуемая вычислительная мощность, то легко подобрать оптимальную конфигурацию. К этому же классу можно отнести и простые сети компьютеров, которые сегодня все чаще рассматриваются как дешевая альтернатива крайне дорогим суперкомпьютерам. (Правда, написать эффективную параллельную программу для таких сетей довольно сложно, а в некоторых случаях просто невозможно). К массивно-параллельным можно отнести компьютеры Intel Paragon, ASCI RED, IBM SP1, Parsytec, в какой-то степени IBM SP2 и CRAY T3D/T3E.

Параллельные компьютеры с общей памятью

Вся оперативная память в таких компьютерах разделяется несколькими одинаковыми процессорами, обращающимися к общей дисковой памяти. Проблем с обменом данными между процессорами и синхронизацией их работы практически не возникает. Вместе с тем главный недостаток такой архитектуры состоит в том, что по чисто техническим причинам число процессоров, имеющих доступ к общей памяти, нельзя сделать большим. В данное направление суперкомпьютеров входят многие современные SMP-компьютеры (Symmetric Multi Processing), например сервер НР9000 N-class или Sun Ultra Enterprise 5000.

Кластерные компьютеры

Этот класс суперкомпьютеров, строго говоря, нельзя назвать самостоятельным, скорее, он представляет собой комбинации предыдущих трех. Из нескольких процессоров, традиционных или векторно-конвейерных, и общей для них памяти формируется вычислительный узел. Если мощности одного узла недостаточно, создается кластер из нескольких узлов, объединенных высокоскоростными каналами. По такому принципу построены CRAY SV1, HP Exemplar, Sun StarFire, NEC SX-5, последние модели IBM SP2 и другие. В настоящее время именно это направление считается наиболее перспективным.

Два раза в год составляется список пятисот самых мощных вычислительных установок мира (его можно посмотреть в Интернете по адресу http://parallel.ru/top500.html). Согласно последней редакции списка top500, вышедшей в ноябре прошлого года, первое место занимает массивно-параллельный компьютер Intel ASCI Red. На второй позиции стоит компьютер ASCI Blue-Pacific от IBM, объединяющий 5808 процессоров PowerPC 604e/332MHz. Оба эти суперкомпьютера созданы в рамках американской национальной программы Advanced Strategic Computing Initiative, аббревиатура которой и присутствует в названии. Производительность компьютера, стоящего на последнем, 500-м, месте в списке самых мощных, составляет 33,4 миллиарда операций в секунду.

Если мощность существующих компьютеров поражает, то что говорить о планах. В декабре 1999 года корпорация IBM сообщила о новом исследовательском проекте общей стоимостью около 100 миллионов долларов, цель которого - построение суперкомпьютера, в 500 раз превосходящего по производительности самые мощные компьютеры сегодняшнего дня. Компьютер, имеющий условное название Blue Gene, будет иметь производительность порядка 1 PETAFLOPS (10 15 операций в секунду) и использоваться для изучения свойств белковых молекул. Предполагается, что каждый отдельный процессор Blue Gene будет иметь производительность порядка 1 GFLOPS (10 9 операций в секунду). 32 подобных процессора будут помещены на одну микросхему. Компактная плата размером 2x2 фута будет вмещать 64 микросхемы, что по производительности не уступает упоминавшимся ранее суперкомпьютерам ASCI, занимающим площадь 8000 квадратных метров. Более того, 8 таких плат будут помещены в 6-футовую стойку, а вся система будет состоять из 64 стоек с суммарной производительностью 1 PFLOPS. Фантастика!

Вычислительный кластер Московского государственного университета им. М. В. Ломоносова - минимальная стоимость, суперкомпьютерная производительность. В настоящий момент это самая мощная вычислительная система, установленная в вузе России.

СУПЕРКОМПЬЮТЕРЫ В РОССИИ

Идеи построения собственных суперкомпьютерных систем существовали в России всегда. Еще в 1966 году М.А.Карцев выдвинул идею создания многомашинного вычислительного комплекса М-9 производительностью около миллиарда операций в секунду. В то время ни одна из машин мира не работала с такой скоростью. Однако, несмотря на положительную оценку министерства, комплекс М-9 промышленного освоения не получил.

Работы по созданию суперкомпьютерных систем и суперкомпьютерных центров ведутся в России и сейчас. Наиболее известна линия отечественных суперкомпьютеров МВС-1000, создаваемая в кооперации научно-исследовательских институтов Российской академии наук и промышленности. Супер-ЭВМ линии МВС-1000 - это мультипроцессорный массив, объединенный с внешней дисковой памятью, устройствами ввода/вывода информации и управляющим компьютером. Компьютеры МВС-1000 используют микропроцессоры Alpha 21164 (разработка фирмы DEC-Compaq) с производительностью до 1-2 миллиардов операций в секунду и оперативной памятью объемом 0,1-2 Гбайта.

Спектр научных и практических задач, решаемых на таком компьютере, может быть очень велик: расчет трехмерных нестационарных течений вязкосжимаемого газа, расчеты течений с локальными тепловыми неоднородностями в потоке, моделирование структурообразования и динамики молекулярных и биомолекулярных систем, решение задач линейных дифференциальных игр, расчет деформаций твердых тел с учетом процессов разрушения и многие другие. Одна из самых мощных систем линии МВС-1000, установленная в Межведомственном суперкомпьютерном центре, содержит 96 процессоров.

В последнее время в России, также как и во всем мире, активно используется кластерный подход к построению суперкомпьютеров. Покупаются стандартные компьютеры и рабочие станции, которые с помощью стандартных сетевых средств объединяются в параллельную вычислительную систему. По такому пути пошел, и, надо сказать, успешно, Научно-исследовательский вычислительный центр Московского государственного университета им. М.В.Ломоносова, создавший кластер из 12 двухпроцессорных серверов "Эксимер" на базе Intel Pentium III/500MHz (в сумме 24 процессора, более 3 Гбайт оперативной памяти, 66 Гбайт дисковой памяти). Сегодня это крупнейшая вычислительная установка в вузе России, предназначенная для поддержки фундаментальных научных исследований и образования. При минимальной стоимости вычислительный кластер НИВЦ МГУ показывает производительность 5,7 миллиарда операций в секунду при решении системы линейных алгебраических уравнений с плотной матрицей размером 16000x16000! В будущем планируется значительно увеличить мощность кластера как за счет добавления новых процессоров, так и за счет модернизации вычислительных узлов.

ВМЕСТО ЗАКЛЮЧЕНИЯ

К сожалению, чудеса в нашей жизни случаются редко. Гигантская производительность параллельных компьютеров и супер-ЭВМ с лихвой компенсируется сложностью их использования. Да что там использование, иногда даже вопросы, возникающие вокруг суперкомпьютеров, ставят в тупик. Как вы думаете, верно ли утверждение: чем мощнее компьютер, тем быстрее на нем можно решить данную задачу? Ну, конечно же, нет... Простой бытовой пример. Если один землекоп выкопает яму за 1 час, то два землекопа справятся с задачей за 30 мин - в это еще можно поверить. А за сколько времени эту работу сделают 60 землекопов? Неужели за 1 минуту? Конечно же, нет! Начиная с некоторого момента они будут просто мешать друг другу, не ускоряя, а замедляя процесс. Так же и в компьютерах: если задача слишком мала, то мы будем дольше заниматься распределением работы, синхронизацией процессов, сборкой результатов и т. п., чем непосредственно полезной деятельностью.

Но все вопросы, сопровождающие суперкомпьютер, конечно же, решаются. Да, использовать суперкомпьютеры сложнее, чем персоналку: нужны дополнительные знания и технологии, высококвалифицированные специалисты, более сложная информационная инфраструктура. Написать эффективную параллельную программу намного сложнее, чем последовательную, да и вообще создание программного обеспечения для параллельных компьютеров - это центральная проблема суперкомпьютерных вычислений. Но без супер-ЭВМ сегодня не обойтись, и отрадно, что в нашей стране есть понимание необходимости развития этих технологий. Так, в ноябре прошлого года в Президиуме Российской академии наук состоялось открытие межведомственного суперкомпьютерного центра. В процессе становления суперкомпьютерные центры в Дубне, Черноголовке, Институте прикладной математики РАН им. М. В. Келдыша, Институте математического моделирования РАН, Московском государственном университете им. М. В. Ломоносова. Создана и развивается линия отечественных суперкомпьютеров МВС-1000. Активно разворачивает свою деятельность Информационно-аналитический центр по параллельным вычислениям в сети Интернет WWW.PARALLEL.RU, осуществляющий информационную поддержку многих российских проектов. А иначе и нельзя. Параллельные вычисления и параллельные компьютеры - это реальность, и это уже навсегда.

ПОДРОБНОСТИ ДЛЯ ЛЮБОЗНАТЕЛЬНЫХ

ЗАКОН АМДАЛА

Представьте себе ситуацию: у вас есть программа и доступ, скажем, к 256-процессорному суперкомпьютеру. Вы, вероятно, ожидаете, что программа будет выполняться в 256 раз быстрее, чем на одном процессоре? А вот этого, скорее всего, и не произойдет.

Предположим, что в вашей программе доля операций, которые нужно выполнять последовательно, равна f, причем 0 ≤ f ≤ 1 (эта доля определяется не по 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 можно получить на компьютере, состоящем из р процессоров, при данном значении f, воспользуемся законом Амдала:

S ≤ 1/{f+(1- f)/p}.

Если вдуматься как следует, то закон на самом деле страшный. Предположим, что в вашей программе лишь 10% последовательных операций, т.е. f=0,1. В этом случае закон утверждает: сколько бы процессоров вы ни использовали, ускорения работы программы более чем в десять раз никак не получите. Да и то десять - это теоретическая оценка сверху самого лучшего случая, когда никаких других отрицательных факторов нет...

Отсюда первый вывод - прежде, чем переходить на параллельный компьютер (а любой суперкомпьютер именно таков), надо оценить заложенный в программе алгоритм. Если доля последовательных операций в нем велика - на значительное ускорение рассчитывать явно не приходится.

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

Этот алгоритм строго последовательный, так как на i-той итерации цикла требуется результат (i-1)-вой, и все итерации выполняются одна за другой. В данном случае f=1, и, стало быть, никакого эффекта от использования параллельных компьютеров для выполнения этого алгоритма мы не получим. Вместе с тем выход очевиден. Поскольку в большинстве реальных случаев нет существенной разницы, в каком порядке складывать числа, выберем иную схему сложения. Сначала найдем сумму пар соседних элементов: а(1)+а(2), а(3)+а(4), а(5)+а(6) и т. д. Заметим, что при такой схеме все пары можно складывать одновременно. На следующих шагах будем действовать аналогично, получив вариант параллельного алгоритма.

Казалось бы, в данном случае все проблемы удалось разрешить. Но остается еще множество других трудностей, связанных с разной производительностью процессоров, скоростью передачи данных и т. д. Но это уже тонкости параллельного программирования, с азами которого вы в скором времени сможете познакомиться в интернетовском курсе по адресу

http://parallel.ru/vvv/.

РАСПРЕДЕЛЕНИЕ ПЯТИСОТ САМЫХ МОЩНЫХ КОМПЬЮТЕРОВ МИРА ПО СТРАНАМ, ГДЕ ОНИ РАСПОЛОЖЕНЫ, И ФИРМАМ-ПРОИЗВОДИТЕЛЯМ

2 15 10 10 2 57
США-Канада Европа Япония Остальные ВСЕГО
IBM 67 67 2 5 141
SGI/CRAY 92 27 12 2 133
SUN 76 29 4 4 113
Hewlett-Packard 33 10 45
Fujitsu 1 9 1 26
NEC 2 7 2 21
Hitachi 1 11
Остальные 6 2 10
ВСЕГО 277 152 14 500

В последние годы компании по созданию и производству компьютеров работают не покладая рук. В результате количество техники в мире растет в геометрической прогрессии.

Самые мощные компьютеры

Еще недавно назад мир не знал о DirectX10, а графика FarCry или NFS Underground 2 казалась вершиной компьютерных возможностей. Когда-то диск, способный вместить 600 мегабайт информации, казался чудом техники, а сейчас в свободном доступе продаются карты памяти на терабайт.

В области суперкомпьютеров происходит почти то же самое. В 1993 году профессор университета Теннесси Джек Донгарра выдвинул идею создания рейтинга самых мощных компьютеров в мире. С тех пор этот список, именуемый TOP500, обновляется дважды в год: в июне и в ноябре.

Время идет, и лидеры рейтинга суперкомпьютеров начала 90-х уже безбожно устарели даже по меркам рядовых пользователей ПК. Так, первым в 1993 году был CM-5/1024, собранный компанией Thinking Machines: 1024 процессора с тактовой частотой 32МГц, вычислительная скорость 59,7 гигафлопс – чуть быстрее обыкновенного 8-ядерного ПК под вашим столом. А какой компьютер самый лучший сегодня?


Sunway TaihuLight

Еще пять лет назад пальму первенства по мощности стабильно держали супер-ЭВМ производства США. В 2013 году лидерство перехватили китайские ученые и, судя по всему, не собираются его отдавать.

В настоящий момент самым сильным компьютером в мире считается Sunway TaihuLight (в переводе – «Божественная сила света озера Тайху»), грандиозная машина со скоростью вычислений 93 петафлопс (максимальная скорость – 125,43 петафлопс). Это в 2,5 раза мощнее предыдущего рекордсмена – суперкомпьютера Тяньхэ-2, который считался самым мощным до июня 2016 года.


В «Санвей Тайхулайт» встроено 10,5 миллионов ядер (40 960 процессора, в каждом из которых по 256 вычислительных и 4 управляющих ядра).

Так выглядит самый мощный компьютер 2016 года

Все оборудование разработано и произведено в Китае, тогда как процессоры прошлого мощнейшего компьютера были произведены американской компанией Intel. Стоимость Sunway TaihuLight оценивают в $270 миллионов. Находится суперкомпьютер в Национальном суперкомпьютерном центре округа Уси.

Рекордсмены прошлых лет

До июня 2016 года (а список TOP500 обновляется каждый июнь и ноябрь) самым мощным и быстрым компьютером являлась супермашина Tianhe-2 (в переводе с китайского «Млечный путь»), разработанная в КНР на базе Оборонного научно-технического университета в Чанша при помощи компании Inspur.


Мощность Тяньхэ-2 обеспечивает выполнение 2507 триллионов операций в секунду (33,86 петафлопс в секунду), пиковая производительность – 54,9 Петафлопс. Китайская разработка возглавляла этот рейтинг с момента запуска в 2013 году – невероятно внушительный показатель!

Суперкомпьютер Тяньхэ-2

Характеристики Тяньхэ-2 таковы: 16 тысяч узлов, 32 тысячи 12-ядерных процессоров Intel Xeon E5-2692 и 48 тысяч 57-ядерных ускорителей Intel Xeon Phi 31S1P, а значит, 3120000 ядер в сумме; 256 тысяч планок оперативной памяти DDR3 по 4 Гб каждая и 176000 планок GDDR5 по 8 Гб – 2432000 Гб оперативной памяти в общей сложности. Объем жесткого диска – более 13 миллионов Гб. Однако поиграть на нем не выйдет – он предназначен исключительно для вычислений, на «Млечный путь-2» не установлена видеокарта. В частности, он помогает при расчетах для прокладки метро и городской застройки.

Jaguar

Долгое время на вершине рейтинга располагался Jaguar – суперкомпьютер из США. Чем он отличается от остальных и в чем его технические преимущества?


Суперкомпьютер под названием Jaguar состоит из большого количества независимых ячеек, разделенных на два раздела - XT4 и XT5. В последнем разделе находится ровно 18688 вычислительных ячеек. В каждой ячейке расположились два шестиядерных процессора AMD Opteron 2356. частотой 2.3 Ггц, 16 Гб оперативной памяти DDR2, а так же роутер SeaStar 2+. Даже одной ячейки из этого раздела хватило бы для того, чтобы создать самый мощный компьютер для игр. В разделе же содержится всего 149504 вычислительных ядер, огромное количество оперативной памяти – более 300 ТБ, а так же производительность 1.38 Петафлопс и больше 6 Петабайт дискового пространства.

Сборка компьютерного монстра

В разделе XT4 находится 7832 ячеек. У них характеристики поскромнее, чем у предыдущего раздела XT5: каждая ячейка содержит один шестиядерный процессор частотой 2,1 Ггц, 8 Гб оперативной памяти и роутер SeaStar 2. Всего в разделе 31328 вычислительных ядер и более 62 Тб памяти, а так же пиковая производительность 263 TFLOPS и более 600 ТБ дискового пространства. Суперкомпьютер Jaguar работает на собственной операционной системе Cray Linux Environment.

В спину Jaguar дышит еще один компьютер, детище компании IBM – Roadrunner. Мощнейший вычислительный монстр способен высчитывать до 1000.000.000.000 операций в секунду. Он был разработан специально для энергетического департамента Национальной администрации по ядерной безопасности в Лос-Аламосе (или Department of Energy’s National Nuclear Security Administration). С помощью этого суперкомпьютера планировали контролировать работу всех ядерных установок, расположенных на территории США.


Пиковая скорость обработки данных у «Дорожного бегуна» составляет около 1,5 петафлопсов. Речь идет об общей мощности 3456 оригинальных серверов tri-blade, каждый из которых способен выполнять около 400 миллиардов операций в секунду (то есть 400 гигафлопов). Внутри Roadrunner расположились около 20 тысяч высокопроизводительных двухъядерных процессоров - 12 960 Cell Broadband Engine и 6948 AMD Opteron, детище самой компании IBM. У такого суперкомпьютера системная память равна 80 терабайтам.

Так сколько же пространства занимает такое чудо техники? Машина расположилась на площади равной 560 квадратным метрам. А упаковано все хозяйство департамента в сервера оригинальной архитектуры. Все оборудование весит около 23 тонн. Так что для его транспортировки сотрудникам национальной администрации по ядерной безопасности потребуется как минимум 21 крупногабаритный тягач.

Пару слов о том, что же такое петафлопс. Один петафлопс примерно равен общей мощности 100 тысяч современных ноутбуков. Если попробовать представить, то ими можно выстлать дорогу длинной практически в два с половиной километра. Еще одно доступное сравнение: все население планеты в течение 46 лет будет с помощью калькуляторов делать вычисления, которые под силу сделать Roadrunner за один день. А представьте, как ничтожно мало потребуется Sunway TaihuLigh, лидеру нашего рейтинга?

Titan

В 2012 году Оукриджская национальная лаборатория Министерства энергетики США запустила суперкомпьютер Titan, рассчитанный на 20 петафлопсов, другими словами, он сможет сделать за одну секунду квадриллион операций с плавающей запятой.


Разработкой Titan занималась компания Cray. Кроме «Титана» американские специалисты за последние годы разработали еще два суперкомпьютера. Один из них - Mira – предназначен для промышленных и научно-исследовательских нужд, а с помощью другого – Sequoia – моделируют испытания ядерного оружия. За всеми этими разработками стоит корпорация IBM.

Самый мощный компьютер в России

Увы, российская разработка «Ломоносов-2», признанная самым мощным компьютером России, находится лишь на 41-м месте в ТОР500 (по состоянию на июнь 2016 года). Он базируется в научно-вычислительном центре МГУ. Мощность отечественного суперкомпьютера – 1,849 петафлопс, пиковая – около 2,5 петафлопс. Количество ядер: 42 688.



Подпишитесь на наш канал в Яндекс.Дзен

Супер-ЭВМ это достаточно гибкий и очень широкий термин. В общем понимании супер-ЭВМ это компьютер значительно мощнее всех имеющихся доступных на рынке компьютеров. Некоторые инженеры, шутливо, называют суперкомпьютером любой компьютер масса которого превосходит одну тонну. И хотя большинство современных супер-ЭВМ действительно весят более тонны. Не всякую ЭВМ можно назвать «супер», даже если она весит более тонны. Марк-1, Эниак – тоже тяжеловесы, но суперкомпьютерами не считаются даже для своего времени.

Скорость технического прогресса настолько велика, что сегодняшняя супер-ЭВМ через 5 -10 лет будет уступать домашнему компьютеру. Термин супервычисления появился еще 20-х годах прошлого века, а термин супер-ЭВМ в 60-х годах. Но получил широкое распространение во многом благодоря Сеймура Крея и его супер-ЭВМ Cray-1, Cray-2. Хотя сам Сеймур Крей не предпочитает использовать данный термин. Называет свои машины, просто компьютер.

В 1972 году С.Крэй покидает CDC и основывает свою компанию Cray Research, которая в 1976г. выпускает первый векторно-конвейерный компьютер CRAY-1 : время такта 12.5нс, 12 конвейерных функциональных устройств, пиковая производительность 160 миллионов операций в секунду, оперативная память до 1Мслова (слово - 64 разряда), цикл памяти 50нс. Главным новшеством является введение векторных команд, работающих с целыми массивами независимых данных и позволяющих эффективно использовать конвейерные функциональные устройства.

Cray-1 принято считать одним из первых супер-ЭВМ. В процессорах компьютера был огромный, по тем временам, набор регистров. Которые разделялись на группы. Каждая группа имело свое собственное функциональное назначение. Блок адресных регистров который отвечал за адресацию в памяти ЭВМ. Блок векторных регистров, блок скалярных регистров.

Сборка компьютера Cray-1

Компьютер Cray-2

Первый советский супер-ЭВМ

В самом начале появления супер-ЭВМ было связано с потребностью быстрой обработки больших массивов данных и сложных математически - аналитических вычислениях. Поэтому первые суперкомпьютеры по своей архитектуре мало отличались от обычных ЭВМ. Только их мощность была во много раз больше стандартных рабочих станций. Изначально супер-ЭВМ оснащались векторными процессорами, обычные скалярными. К 80-м перешли на параллельную работу нескольких векторных процессоров. Но данный путь развития оказался не рациональным. Супер-ЭВМ перешли на параллельно работающие скалярные процессоры.

Массивно-параллельные процессоры стали базой для супер-ЭВМ. Тысячи процессорных элементов объединялись создавая мощную платформу для вычислений. Большинство параллельно работающих процессоров создавались на основе архитектуры RISC. RISC (Reduced Instruction Set Computing) – вычисления с сокращенным набором команд. Под этим термином производители процессоров понимают концепцию, где более простые инструкции выполняться быстрее. Данный метод позволяет снизить себестоимость производства процессоров. Одновременно увеличить их производительность.

Потребность в мощных вычислительных решениях быстро возрастала. Супер-ЭВМ слишком дорогие. Требовалась альтернатива. И на смену им пришли кластеры. Но и на сегодняшний день мощные компьютеры называют суперкомпьютерами. Кластер это множество серверов объеденных в сеть и работают над одной задачей. Эта группа серверов обладает высокой производительностью. Во много раз больше чем то же самое количество серверов которые работали бы отдельно. Кластер дает высокую надежность. Выход из строя одного сервера не приведет к аварийной остановке всей системы, а лишь не много отразиться на ее производительности. Возможно произвести замену сервера в кластере без остановки всей системы. Не нужно сразу выкладывать огромные суммы за супер-ЭВМ. Кластер можно наращивать постепенно, что значительно амортизирует затраты предприятия.

Университетский кластер

Цели Супер-ЭВМ

1.Максимальная арифметическая производительность процессора;

2.эффективность работы операционной системы и удобство общения с ней для программиста;

3.Эффективность трансляции с языков высокого уровня и исключение написания программ на автокоде;

4.Эффективность распараллеливания алгоритмов для параллельных архитектур;

5.Повышение надежости.

Архитектура современных Супер-ЭВМ

Архитектура ЭВМ охватывает значительный круг проблем, связанных с созданием комплекса аппаратных и программных средств и учитывающих большое количество определяющих факторов. Среди этих факторов основными являются: стоимость, сфера применения, функциональные возможности, удобство в эксплуатации, а одним из основных компонентов архитектуры считаются аппаратные средства.Архитектура ЭВМ включает в себя как структуру, отражающую состав ПК, так и программно – математическое обеспечение. Структура ЭВМ - совокупность элементов и связей между ними. Основным принципом построения всех современных ЭВМ является программное управление.

Все компьютеры делятся на четыре класса в зависимости от числа потоков команд и данных.

К первому классу (последовательные компьютеры фон Неймана) принадлежат обычные скалярные однопроцессорные системы: одиночный поток команд - одиночный поток данных (SISD). Персональный компьютер имеет архитектуру SISD, причем не важно, используются ли в ПК конвейеры для ускорения выполнения операций.

Второй класс характеризуется наличием одиночного потока команд, но множественного nomoka данных (SIMD). К этому архитектурному классу принадлежат однопроцессорные векторные или, точнее говоря, векторно-конвейерные суперкомпьютеры, например, Cray-1 . В этом случае мы имеем дело с одним потоком (векторных) команд, а потоков данных - много: каждый элемент вектора входит в отдельный поток данных. К этому же классу вычислительных систем относятся матричные процессоры, например, знаменитый в свое время ILLIAC-IV. Они также имеют векторные команды и реализуют векторную обработку, но не посредством конвейеров, как в векторных суперкомпьютерах, а с помощью матриц процессоров.

К третьему классу - MIMD - относятся системы, имеющие множественный поток команд и множественный поток данных. К нему принадлежат не только многопроцессорные векторные суперЭВМ, но и вообще все многопроцессорные компьютеры. Подавляющее большинство современных суперЭВМ имеют архитектуру MIMD.

Четвертый класс в систематике Флинна, MISD, не представляет практического интереса,по крайней мере для анализируемых нами компьютеров. В последнее время в литературе часто используется также термин SPMD (одна программа - множественные данные). Он относится не к архитектуре компьютеров, а к модели распараллеливания программ и не является расширением систематики Флинна. SPMD обычно относится к MPP (т.е. MIMD) - системам и означает, что несколько копий одной программы.

Задачи супер-ЭВМ

В самом начале появления супер-ЭВМ было связано с потребностью быстрой обработки больших массивов данных и сложных математически - аналитических вычислениях. ЭВМ - машины для крупно-маштабных задач.

1.Для решения сложных и больших научных задач, в управлении, разведке

2.Новейшее архитектурные разработки с использованием современной элементарной базы и арифметических ускорителей

3.Проектирование и имитационное моделирование

4.Повышение производительности

5. Централизованное хранилище информции

6.Оценка сложности решаемых на практике задач

Супер-ЭВМ в Мюнхенском техническом университете

Супер-ЭВМ второго поколения,находящийся в ВНИИЭФ

Харакеристики производительности Супер-ЭВМ

За полвека производительность компьютеров выросла более, чем в семьсот миллионов раз. При этом выигрыш в быстродействии, связанный с уменьшением времени такта с 2 микросекунд до 1.8 наносекунд, составляет лишь около 1000 раз.Использование новых решений в архитектуре компьютеров. Основное место среди них занимает принцип параллельной обработки данных, воплощающий идею одновременного (параллельного) выполнения нескольких действий. Параллельная обработка данных, воплощая идею одновременного выполнения нескольких действий, имеет две разновидности: конвейерность и собственно параллельность.Параллельная обработка данных, воплощая идею одновременного выполнения нескольких действий, имеет две разновидности: конвейерность и собственно параллельность.

Параллельная обработка. Если некое устройство выполняет одну операцию за единицу времени, то тысячу операций оно выполнит за тысячу единиц. Если предположить, что есть пять таких же независимых устройств, способных работать одновременно, то ту же тысячу операций система из пяти устройств может выполнить уже не за тысячу, а за двести единиц времени. Аналогично система из N устройств ту же работу выполнит за 1000/N единиц времени. Подобные аналогии можно найти и в жизни: если один солдат вскопает огород за 10 часов, то рота солдат из пятидесяти человек с такими же способностями, работая одновременно, справятся с той же работой за 12 минут - принцип параллельности в действии!

Конвейерная обработка Целое множество мелких операций таких, как сравнение порядков, выравнивание порядков, сложение мантисс, нормализация и т.п. Процессоры первых компьютеров выполняли все эти "микрооперации" для каждой пары аргументов последовательно одна за одной до тех пор, пока не доходили до окончательного результата, и лишь после этого переходили к обработке следующей пары слагаемых.

Все самые первые компьютеры (EDSAC, EDVAC, UNIVAC) имели разрядно-последовательную память, из которой слова считывались последовательно бит за битом. Первым коммерчески доступным компьютером, использующим разрядно-параллельную память (на CRT) и разрядно-параллельную арифметику, стал IBM 701, а наибольшую популярность получила модель IBM 704 (продано 150 экз.), в которой, помимо сказанного, была впервые применена память на ферритовых сердечниках и аппаратное АУ с плавающей точкой. Иерархия памяти. Иерархия памяти пямого отношения к параллелизму не имеет, однако, безусловно, относится к тем особенностям архитектуры компьютеров, которые имеет огромное значение для повышения их производительности (сглаживание разницы между скоростью работы процессора и временем выборки из памяти). Основные уровни: регистры, кэш-память, оперативная память, дисковая память. Время выборки по уровням памяти от дисковой памяти к регистрам уменьшается, стоимость в пересчете на 1 слово (байт) растет. В настоящее время, подобная иерархия поддерживается даже на персональных компьютерах.

В настоящее время исрльзуются:

1. Векторно-конвейерные компьютеры. Конвейерные функциональные устройства и набор векторных команд

2. Массивно-параллельные компьютеры с распределенной памятью.

3. Параллельные компьютеры с общей памятью. Вся оперативная память таких компьютеров разделяется несколькими одинаковыми процессорами

4.Использование параллельных вычислительных систем

Список самых мощных компьютеров в мире

Организация, где установлен компьютер Тип компьютера Количество вычислительных ядер Максимальная производительность Электропотребление
Jaguar - Cray XT5-HE Opteron Six Core 2.6 GHz / 2009 224162 1759.00 6950.60
National Supercomputing Centre in Shenzhen (NSCS) Nebulae - Dawning TC3600 Blade, Intel X5650, NVidia Tesla C2050 GPU / 2010 120640 1271.00 2984.30
DOE/NNSA/LANL Roadrunner - BladeCenter QS22/LS21 Cluster, PowerXCell 8i 3.2 Ghz / Opteron DC 1.8 GHz, Voltaire Infiniband / 2009 122400 1042.00 2345.50
National Institute for Computational Sciences/University of Tennessee Kraken XT5 - Cray XT5-HE Opteron Six Core 2.6 GHz / 2009 98928 831.70 2569
JUGENE - Blue Gene/P Solution / 2009 294912 825.50 2268.00
National SuperComputer Center in Tianjin/NUDT Tianhe-1 - NUDT TH-1 Cluster, Xeon E5540/E5450, ATI Radeon HD 4870 2, Infiniband / 2009 71680 563.10 2578
DOE/NNSA/LLNL BlueGene/L - eServer Blue Gene Solution / 2007 212992 478.20 2329.60
Argonne National Laboratory Intrepid - Blue Gene/P Solution / 2007 163840 458.61 1260
Sandia National Laboratories / National Renewable Energy Laboratory Red Sky - Sun Blade x6275, Xeon X55xx 2.93 Ghz, Infiniband / 2010

Sun Microsystems

42440 433.50 1254
Texas Advanced Computing Center/Univ. of Texas Ranger - SunBlade x6420, Opteron QC 2.3 Ghz, Infiniband / 2008

Sun Microsystems

62976 433.20 2000.00
DOE/NNSA/LLNL Dawn - Blue Gene/P Solution / 2009 147456 415.70 1134
Moscow State University - Research Computing Center Russia Lomonosov - T-Platforms T-Blade2, Xeon 5570 2.93 GHz, Infiniband QDR / 2009 T-Platforms 35360 350.10 1127
Forschungszentrum Juelich (FZJ) JUROPA - Sun Constellation, NovaScale R422-E2, Intel Xeon X5570, 2.93 GHz, Sun M9/Mellanox QDR Infiniband/Partec Parastation / 2009 26304 274.80 1549.00
KISTI Supercomputing Center TachyonII - Sun Blade x6048, X6275, IB QDR M9 switch, Sun HPC stack Linux edition / 2009

Sun Microsystems

26232 274.20 307.80
University of Edinburgh HECToR - Cray XT6m 12-Core 2.1 GHz / 2010 43660 274.70 1189.80
NERSC/LBNL Franklin - Cray XT4 QuadCore 2.3 GHz / 2008 38642 266.30 1150.00
Grand Equipement National de Calcul Intensif - Centre Informatique National de l"Enseignement Supц╘rieur (GENCI-CINES) Jade - SGI Altix ICE 8200EX, Xeon E5472 3.0/X5560 2.8 GHz / 2010 23040 237.80 1064.00
Institute of Process Engineering, Chinese Academy of Sciences Mole-8.5 - Mole-8.5 Cluster Xeon L5520 2.26 Ghz, nVidia Tesla, Infiniband / 2010

IPE, nVidia Tesla C2050, Tyan

33120 207.30 1138.44
Oak Ridge National Laboratory Jaguar - Cray XT4 QuadCore 2.1 GHz / 2008 30976 205.00 1580.71}