Для корректного отображения этого элемента вам необходимо установить FlashPlayer и включить в браузере Java Script.
+7 (495) 775-33-76




Суперкомпьютерная грань компьютерного мира

Вл.В.Воеводин
член-корреспондент РАН
д.ф.-м.н., заведующий лабораторией
Параллельных информационных технологий НИВЦ МГУ
(e-mail: voevodin@vvv.srcc.msu.su)

Если где-то прибудет, то где-то обязательно уменьшится


К сожалению чудеса в жизни редко случаются. Гигантская производительность параллельных компьютеров и супер-ЭВМ с лихвой компенсируется сложностями их использования. Начнем с самых простых вещей. У вас есть программа и доступ, скажем, к 256-процессорному компьютеру. Что вы ожидаете? Да ясно что: вы вполне законно ожидаете, что программа будет выполняться в 256 раз быстрее, чем на одном процессоре. А вот как раз этого, скорее всего, и не будет.

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 вдуматься как следует, то закон, на самом деле, страшный. Предположим, что в вашей программе лишь 10% последовательных операций, т.е. f=0.1 . Что утверждает закон? А он говорит о том, что сколько бы вы процессоров не использовали, ускорения работы программы более, чем в десять раз никак не получите... да и то 10 - это теоретическая верхняя оценка самого лучшего случая, когда никаких других отрицательных факторов нет... :((

Отсюда первый вывод - прежде, чем основательно перепахивать код для перехода на параллельный компьютер (а любой суперкомпьютер, в частности, является таковым) надо основательно подумать: "А не будет ли потом мучительно больно за увиденный результат и стоит ли овчинка выделки?". 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 случаев 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...

Словом, заставить параллельную вычислительную систему или супер-ЭВМ работать с максимальной эффективностью на конкретной программе - это, прямо скажем, задача не из простых. Да что там 'заставить работать', иногда даже возникающие вокруг суперкомпьютеров вопросы ставят в тупик. Как вы думаете, верно ли утверждение: чем мощнее компьютер, тем быстрее на нем можно решить данную задачу. Ну конечно же, раз спрашиваю, значит ответ противоположный ожидаемому. Действительно, это не верно, что можно пояснить простым бытовым примером. Если один землекоп выкопает яму 1м*1м*1м за 1 час, то два таких же землекопа это сделают за 30 мин - в это 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 мешаться друг другу, не ускоряя, а замедляя процесс. Так же и в компьютерах: если задачка слишком мала, то мы будем дольше заниматься распределением работы, синхронизацией процессов, сборкой результатов и т.п., чем непосредственно полезной работой.

Вообще замечено, что эмоциональное состояние человека, впервые сталкивающегося с суперкомпьютером, проходит несколько стадий. Сначала он испытывает что-то вроде эйфории, начитавшись рекламных данных о компьютере и находясь в предвкушении быстрого разрешения всех своих вычислительных проблем. После первого запуска возникает недоумение и подозрение, что что-то он сделал не так - больно уж реально достигнутая производительность отличается от заявленной. Он запускает программу повторно, но результат, если и меняется в лучшую сторону, то очень слабо. Он идет к местному компьютерному гуру, и тут-то его поджидает настоящий удар. Оказывается, что, во-первых, полученные им 5% от максимальной производительности компьютера это еще не самый худший вариант. Во-вторых, если он хочет "выжать" из такого компьютера максимум, то для него вся работа только начинается. Во многих случаях это сделать можно, а как - это искусство мы обсудим позднее.

О чем будет рассказано дальше


Невозможно в одной небольшой статье охватить весь спектр вопросов, связанный с параллельными компьютерами и супер-ЭВМ. За ее рамками осталось много интересных тем и мы планируем в будущем продолжить подобного рода публикации. В качестве возможных вариантов рассматриваются статьи о:
  • современных технологиях параллельного программирования;
  • истории развития архитектуры компьютеров и появления параллелизма;
  • обычных и честных методах измерения производительности параллельных компьютеров;
  • заявленных характеристиках и реальных особенностях основных классов современных супер-ЭВМ;
  • параллельных компьютерах в современной науке и промышленности;
  • о том, зачем компиляторам для супер-ЭВМ нужен особый интеллект,
и о многом другом, что поможет Вам лучше ориентироваться в этой бурно развивающейся области. Мы были бы рады услышать Ваше мнение как о данном направлении нашей деятельности, так и о тематике тех статей, которые представляются Вам наиболее интересными.

Читайте другие статьи на сайте Parallel.RU


© Copyright "СТОРУС" 2003 - 2017