NGHIÊN CỨU VÀ ĐÁNH GIÁ ẢNH HƯỞNG CỦA CẤU TRÚC MẠNG KẾT NỐI ĐẾN HIỆU NĂNG CỦA SIÊU MÁY TÍNH

NGHIÊN CỨU VÀ ĐÁNH GIÁ ẢNH HƯỞNG CỦA CẤU TRÚC MẠNG KẾT NỐI ĐẾN HIỆU NĂNG CỦA SIÊU MÁY TÍNH Nội dung của luận văn bao gồm ba chương: Chương 1: Tổng quan về siêu máy tính. Chương 2: Cấu trúc các mạng kết nối của hệ thống đa xử lý ảnh hưởng đến hiệu năng siêu máy tính Chương 3: Đánh giá ảnh hưởng của cấu trúc mạng kết nối đến hiệu năng siêu máy tính.

HỌC VIỆN CÔNG NGHỆ BƯU CHÍNH VIỄN THÔNG NGUYỄN ĐỨC KIỂN NGHIÊN CỨU VÀ ĐÁNH GIÁ ẢNH HƯỞNG CỦA CẤU TRÚC MẠNG KẾT NỐI ĐẾN HIỆU NĂNG CỦA SIÊU MÁY TÍNH Chuyên nghành: Khoa học máy tính Mã số: 60.48.01.01 TÓM TẮT LUẬN VĂN THẠC SĨ HÀ NỘI - 2013 Luận văn được hoàn thành tại: HỌC VIỆN CÔNG NGHỆ BƯU CHÍNH VIỄN THÔNG Người hướng dẫn khoa học: TS. Hồ Khánh Lâm Phản biện 1: ………………………………………………………………… Phản biện 2: …………………………………………………………………… Luận văn sẽ được bảo vệ trước Hội đồng chấm luận văn thạc sĩ tại Học viện Công nghệ Bưu chính Viễn thông Vào lúc: giờ ngày tháng năm Có thể tìm hiểu luận văn tại: - Thư viện của Học viện Công nghệ Bưu chính Viễn thông 1 MỞ ĐẦU Đã từ lâu, đi kèm với sự ra đời và phát triển mạnh mẽ của các phần cứng máy tính, đem lại lợi ích to lớn cho người sử dụng là sự xuất hiện các siêu máy tính đơn bộ xử lý hiện nay đã đạt được tốc độ và hiệu năng mạnh mẽ, đáng kinh ngạc và đạt tới giới hạn về mặt phần cứng, về mặt vật lý của công nghệ sản xuất. Điều này đã đóng lại xu thế đơn xử lý và đòi hỏi phải có một kỹ thuật xử lý tiên tiến khác thay thế để nâng cao hơn nữa khả năng tính toán của hệ thống xử lý. Hiện nay trên thế giới, các bộ xử lý tiên tiến, các hệ thống tính toán tích hợp, phức tạp có tốc độ cao đều áp dụng kỹ thuật xử lý song song, coi đây như là một kỹ thuật tiên tiến, khả thi, có tính mở cao. Từ các phân tích trên có thể thấy, giải pháp hiệu quả nhất để nâng cao hiệu năng xử lý là ứng dụng các siêu máy tính. Đây cũng là mục đích của đề tài “Nghiên cứu và đánh giá ảnh hưởng của cấu trúc mạng kết nối đến hiệu năng của siêu máy tính” của luận văn. . Nội dung của luận văn bao gồm ba chương:  Chương 1: Tổng quan về siêu máy tính.  Chương 2: Cấu trúc các mạng kết nối của hệ thống đa xử lý ảnh hưởng đến hiệu năng siêu máy tính  Chương 3: Đánh giá ảnh hưởng của cấu trúc mạng kết nối đến hiệu năng siêu máy tính. 2 Chương 1 – TỔNG QUAN VỀ SIÊU MÁY TÍNH 1.1. Sự phát triển của công nghệ siêu máy tính Một siêu máy tính là một máy tính vượt trội trong khả năng và tốc độ xử lý. Thuật ngữ Siêu Tính Toán được dùng lần đầu trong báo New York World vào năm 1920 để nói đến những bảng tính (tabulators) lớn của IBM làm cho trường Đại học Columbia. Siêu máy tính hiện nay có tốc độ xử lý hàng trăm teraflop (một teraflop tương đương với hiệu suất một nghìn tỷ phép tính/giây) hay bằng tổng hiệu suất của 6.000 chiếc máy tính hiện đại nhất hiện nay gộp lại (một máy có tốc độ khoảng từ 3-3,8gigaflop). Có thể hiểu siêu máy tính là hệ thống những máy tính làm việc song song. Công nghệ siêu máy tính đã được giới thiệu trong những năm 1960 và được thiết kế đầu tiên bởi Seymour Cray ở CDC (Control Data Corporation), và sau đó là ở Cray Research. CDC 6600 được chế tạo năm 1964 được coi là siêu máy tính đầu tiên. Các siêu máy tính của những năm 1970 chỉ sử dụng ít bộ xử lý. Cray 1 với 80 MHz xuất hiện năm 1972 là một siêu máy tính thành công nhất. Năm 1985, Cray 2 với 8 bộ xử lý được làm lạnh bằng chất lỏng, thực hiện tính toán với tốc độ 1.9 Gflops (1.9 tỷ phép tính số dấu phẩy/giây), và là siêu máy tính nhanh nhất thế giới cho đến 1990. Các siêu máy tính hiện nay có thể sử dụng tới vài trăm ngàn bộ xử lý. Tốc độ tính toán của các hệ thống siêu máy tính ngày càng tăng nhanh. Theo thống kê trong website top500.org, cứ sau khoảng thời gian 6 tháng, tổng năng lực tính toán của 500 máy tính mạnh nhất thế Giới tăng trung bình 50%, lớn hơn sự tăng tốc độ của vi xử lý đơn theo định luật Moore (2 lần sau mỗi 18 tháng). Tính đến tháng 6/2010. 1.2 Phần cứng và kiến trúc của siêu máy tính Xét theo công suất (tốc độ tính toán, độ rộng từ xử lý, không gian đánh địa chỉ nhớ) siêu máy tính là loại mạnh nhất nhưng cũng là chi phí cao nhất (hàng trăm nghìn, hàng triệu USD). Trong những năm 70 hầu hết là các siêu máy tính vector (vector supercomputer) chuyên ứng dụng để thực hiện các tính toán vector liên quan đến các cấu trúc dữ liệu như các ma trận và các mảng đa chiều. Các hệ thống với số lượng lớn các bộ xử lý thường có thể được tạo ra bằng hai cách: Một là: Ví dụ, trong tính toán lưới (Grid computing) công suất tính toán của một số lượng lớn các máy tính phân tán, thuộc các nơi quản trị khác nhau, thích hợp được bất cứ khi nào sẵn sàng. Hai là: Một số lớn các bộ xử lý được sử dụng kết hợp với nhau trong một cụm các 3 nút máy tính. Mỗi nút máy tính sử dụng các bộ xử lý đa lõi (Multi-Core processors) kết hợp thành bộ xử lý trung tâm là một hướng phát triển chính của công nghệ siêu máy tính hiện nay, bởi nó cho phép kết hợp đến hàng trăm ngàn bộ xử lý. Hệ thống tính toán song song ghép cụm là các hệ thống máy tính song song được xây dựng từ các nút tính toán và thiết bị mạng thông dụng. Mỗi nút tính toán đóng vai trò điều khiển vào/ra là một hệ thống hoàn chỉnh, có khả năng làm việc độc lập. Hệ thống tính toán song song ghép cụm là cũng một máy tính song song, trong đó: Các tài nguyên tính toán bao gồm bộ vi xử lý và bộ nhớ trong tại mỗi nút máy tính, và các tài nguyên tính toán này kết nối qua mạng (Interconnect network) truyền thông với nhau. Mạng kết nối chỉ giới hạn trong một mạng cục bộ (LAN) nhưng có nhiều lựa chọn cấu hình khác nhau, trong đó có một máy tính đóng vai trò máy chủ (Server), các máy tính còn lại đóng vai trò nút tính toán (Computing node). Sự thiết lập hệ thống tính toán song song ghép cụm từ những máy tính có cấu trúc đơn giản sử dụng các công nghệ mạng phổ biến đã được bắt đầu từ năm 1994 với mô hình Beowulf Cluster của Thomas Sterling và Donal Becker. Hệ thống tính toán song song ghép cụm rẻ hơn nhiều so với một siêu máy tính cùng sức mạnh. Điều này làm cho các hệ thống tính toán song song ghép cụm ngày càng phổ biến và đặc biệt phù hợp cho các nước đang phát triển, các trường đại học. Tất cả các siêu máy tính đều có kiến trúc song song ở các mức độ khác nhau, và hầu hết có: Kiến trúc đường ống, bộ nhớ chia sẻ hoặc bộ nhớ phân tán, truy nhập bộ nhớ không thống nhất NUMA (Non-Uniform Memory access), tổ chức các đĩa cứng độc lập kết nối theo RAID (Redundant Array of Independent Disks), xử lý Vector hoặc SIMD, các hệ thống tệp tin song song (Parallel filesystems). Hầu hết các siêu máy tính hiện đại là các thiết kế riêng sử dụng các bộ xử lý thương mại kết hợp với các mạng liên kết thiết kế riêng (Custom interconnects) như: Siêu cúp (Hypercube), mạng hình lưới (Mesh) 2 và 3 chiều, và mạng lưới khối lập phương 3 chiều (3D cubic grid – mạng torus) (trong đó mỗi một nút kết nối với 6 nút lân cận) (IBM Gene Blue/L, Cray T3E). Các kết nối mạng có thể tĩnh hoặc động thông các các bộ chuyển mạch. Có hai xu hướng thiết kế siêu máy tính hiện nay: Sử dụng hoàn toàn các nút CPU – là các bộ xử lý đa năng đa lõi đa luồng (PowerPC, AMD Opteron, hoặc Intel Xeon, Intel Core i7, ) và sử dụng kết hợp CPU + GPU cho từng nút máy tính. 4 Các GPU của NVIDIA và ATI (AMD) đang là những đối thủ cạnh tranh trên thị trường chip đồ họa ứng dụng không chỉ riêng cho xử lý đồ họa mà cho cả chế tạo siêu máy tính. Các bàn chơi game hiện nay sử dụng các mở rộng SIMD trong các hệ thống trờ chơi điện tử. Các nhà sản xuất thiết bị trò chơi điện tử vẫn cho rằng các máy trò chơi điện tử chính là những siêu máy tính, thực vậy, một số card đồ họa có tốc độ xử lý đến vài TFLOPS. Cạnh tranh với GPU của NVIDIA và AMD, trong kế hoạch nhằm trang bị cho những siêu máy tính tiết kiệm điện năng vào năm 2018, Intel đã trình bày Chip Knights Corner lần đầu tiên tại Hội nghị siêu máy tính SC11, có thiết kế hơn 50-lõi để phục vụ cho những công việc tính toán chuyên dụng. Intel cũng nói về Chip máy chủ Xeon E5 sắp tới, dựa trên vi cấu trúc Sandy Bridge. 1.3. Năng lượng sử dụng và quản lý nhiệt của siêu máy tính Làm mát tất cả hệ thống siêu máy tính là một vấn đề lớn, bởi vì các siêu máy tính tiêu thụ điện năng rất lớn, vượt ngưỡng Megawatt. Có nhiều phương pháp làm mát và quản lý nhiệt của siêu máy tính, phụ thuộc vào mức độ phát triển của công nghệ siêu máy tính.  Làm mát bằng chất lỏng  Hệ thống làm mát bằng hơi Flourinert  Làm mát bằng nước ấm  Làm mát bằng môi trường không khí tự nhiên 1.4. Hiệu năng của các siêu máy tính 1.4.1 Năng lực và khả năng tính toán Các siêu máy tính có mục tiêu tối đa trong năng lực tính toán (Capability computing) hơn là khả năng tính toán (Capacity computing). Năng lực tính toán thường được cho là sự sử dụng tối đa công suất tính toán để giải quyết bài toán lớn trong một quãng thời gian ngắn nhất. Một hệ thống có năng lực có thể giải một bài toán có kích thước hoặc độ phức tạp mà không một máy tính nào khác có thể giải được. Ví dụ, ứng dụng mô phỏng thời tiết phức tạp. Trái lại, khả năng tính toán thường được cho là sự sử dụng hiệu quả chi công suất tính toán để giải một số nhỏ các bài toán lớn nào đó hoặc một số lớn các bài toán nhỏ. Ví dụ, nhiều truy nhập của người dùng đến cơ sở dữ liệu hoặc web site. 5 1.4.2 Các số đo hiệu năng Thông thường, tốc độ của các siêu máy tính được đo bằng FLOPS (FLoating Point Operations Per Second). Các số đo của FLOPS cho các cấp tốc độ là: GFLOPS (GigaFLOPS) = 10 9 FLOPS, TFLOPS (TeraFLOPS) = 10 12 FLOPS, PFLOPS (PetaFLOPS) = 10 15 FLOPS, Petascale = 10 15 (1000 trillion)FLOPS, Exascale = 10 18 FLOPS (1 quintillion FLOPS = 1 million teraflops). ZettaFLOPS = 1021FLOPS (1 sextillion FLOPS). Không có một số đo riêng biệt nào phản ảnh hiệu năng toàn bộ của một hệ thống máy tính. Linpack Benchmark là công cụ đo xấp xỉ máy tính nhanh giải một số bài toán nhanh như thế nào và nó được sử dụng rộng rãi trong công nghiệp. 1.5. Các ứng dụng của siêu máy tính Siêu máy tính được sử dụng cho các nhiệm vụ tính toán siêu nhanh và các bài toán có khối lượng dữ liệu lớn, như: Vật lý lượng tử, dự báo thời tiết, nghiên cứu khí hậu, khai thác dầu khí, mô hình hóa phân tử (Tính toán các cấu trúc và đặc tính của các thành phần hóa học, các phân tử macro (Macromolecules) của sinh học, các polymer, và các tinh thể), và các mô phỏng vật lý (Như mô phỏng các máy bay trong các ống gió, mô phỏng vụ nổ của các vũ khí hạt nhân, và nghiên cứu trong hỗn hợp hạt nhân, các nghiên cứu không gian vũ trụ. Ngoài ra, các nhà cung cấp các dịch vụ viễn thông, internet lớn trên thế giới sử dụng các hệ thống siêu máy tính cho các trung tâm dữ liệu đảm bảo các dịch vụ trên điện toán đám mây. 1.6 Kết luận chương Thông qua nội dung chương 1, luận văn đề cập đến những kiến thức cơ bản về các loại siêu máy tính. Một siêu máy tính là một máy tính vượt trội trong khả năng và tốc độ xử lý Có thể hiểu siêu máy tính là hệ thống những máy tính làm việc song song. Xét theo công suất (tốc độ tính toán, độ rộng từ xử lý, không gian đánh địa chỉ nhớ) siêu máy tính là loại mạnh nhất nhưng cũng là chi phí cao nhất (hàng trăm nghìn, hàng triệu USD) Siêu máy tính được sử dụng cho các nhiệm vụ tính toán siêu nhanh các bài toán có khối lượng dữ liệu lớn, như, vật lý lượng tử, dự báo thời tiết, nghiên cứu khí hậu, khai thác dầu khí, mô hình hóa phân tử. 6 Chương 2 – CẤU TRÚC CÁC MẠNG KẾT NỐI CỦA HỆ THỐNG ĐA XỬ LÝ ẢNH HƯỞNG ĐẾN HIỆU NĂNG SIÊU MÁY TÍNH 2.1. Phân loại theo Flynn 2.1.1. Một chuỗi lệnh một chuỗi dữ liệu SISD SISD (Single instruction stream single data stream) có M I = 1, M D = 1. Đây là hệ thống đơn xử lý, là máy tính kiến trúc Von Neumann cổ điển chỉ với một bộ xử lý. Các lệnh được thực hiện tuần tự nhưng có thể gối chồng theo đường ống. Hầu hết các hệ thống SISD hiện nay đều có đường ống lệnh, một số đơn vị chức năng, như các bộ đồng xử lý toán học bổ xung, các đơn vị tính các vector, các bộ xử lý đồ họa và xử lý vào/ra. Thường phân các máy tính SISD ra thành hai nhóm:  SISD với một đơn vị chức năng hay các máy tính hướng tuần tự (Serial scalar computer  SISD có nhiều hơn một đơn vị chức năng Tốc độ thực hiện của các máy tính SISD được đo trong MIPS (Million of instructions per second) 2.1.2. Một chuỗi lệnh nhiều chuỗi dữ liệu SIMD SIMD (Single instruction stream multiple data stream) có M I = 1, M D > 1. Trong các hệ thống máy tính SIMD có nhiều bộ xử lý làm việc song song với nhau, thực hiện một mệnh lệnh giống nhau nhưng với những dữ liệu khác nhau. Mỗi bộ xử lý (Pi, i = 1, 2,…, n) có bộ nhớ cục bộ riêng (Mi, i=1, 2, …n). 2.1.3 Nhiều chuỗi lệnh một chuỗi dữ liệu MISD M I > 1, M D = 1. Trong những hệ thống dạng này, một chuỗi dữ liệu từ bộ nhớ chung M được chuyển đến chuỗi các bộ xử lý được điều khiển bởi từng bộ điều khiển CU riêng và thực hiện các chuỗi lệnh khác nhau. Không có nhiều bộ xử lý song song phù hợp với nhóm này. Có thể các máy tính như Cray-1 và CYBER 205 của Control Data Corporation có tính năng xử lý đường ống (Pipeline processing) được liệt vào nhóm MISD. 7 2.1.4. Nhiều chuỗi lệnh nhiều chuỗi dữ liệu MIMD M I > 1, M D > 1. Trong hệ thống MIMD có tập hơp n bộ xử lý thực hiện đồng thời n chuỗi lệnh trên các chuỗi dữ liệu khác nhau. MIMD thường được gọi là hệ thống đa xử lý bộ nhớ chia sẻ bộ. Các hệ thống có bộ nhớ chia sẻ (SIMD và MIMD) còn có thêm các phân chia nhỏ:  SM-R : bộ nhớ chia sẻ cho phép nhiều đọc đến cùng một chỗ.  SM-W : bộ nhớ chia sẻ cho phép ghi nhiều đến cùng một chỗ.  SM-RW: bộ nhớ chia sẻ cho phép nhiều cả ghi đọc đến cùng một chỗ.  SM: bộ nhớ chia sẻ không cho phép nhiều ghi và đọc.  TC: kết nối cặp chặt chẽ (phụ thuộc vào nhau): C.mmp, Burroughs D825, Cray-2, S1, Cray X-MP, HEP, PluribusC.  LC : kết nối cặp lỏng lẻo: IBM 370/168 MP, Univac 1100/80, Tandem/16, IBM 3081/3084, C.m*, BBN Butterfly.  UC : không kết nối: Meiko Computing Surface, FPS T/40000, iPSC. Với MIMD có thêm phân chia:  Bit-sliced MIMD: là các máy tính loại MIMD với các bộ xử lý chỉ thực hiện trên 1 bit trong một chu kỳ lệnh: Bit-sliced machines include; STARAN, MPP, DAP, CM-1.  Word-sliced MIMD: là các máy tính loại MIMD với các bộ xử lý thực hiện trên toàn bộ một từ trong một chu kỳ lệnh: ILLIAC-IV, PEPE, BSP. 2.2. Các loại kết nối tĩnh của mạng kết nối Các loại cấu hình kết nối tĩnh của mạng kết nối N Phân biệt kết nối tĩnh(cố định) và động(nhờ chuyển mạch). 1. Một số thông số cấu hình của cấu hình mạng kết nối  Độ phức tạp liên kết: toàn bộ số liên kết trong mạng.  Cấp độ của nút (node degree): Số nút liên kết với một nút (number of incident nodes).  Đường kính của mạng (network diameter): khoảng cách định tuyến dài nhất trong mạng giữa 2 nút (hay độ dài của tuyến dài nhất trong mạng (maximum 8 routing distance, hay maximum hop distance).  Khoảng cách trung bình (average distance): là khoảng cách định tuyến trung bình giữa tất cả các cặp nút (average routing distance hay average hop distance).  Độ rộng chia đôi (bisection width): số tối thiểu các liên kết mà sự lấy chúng ra khỏi mạng sẽ tách mạng và cắt mạng thành 2 nửa.  Độ phức tạp sinh trưởng (growth complexity): số nút có thể được bổ xung thêm. 2. Bus chia sẻ đơn (single shared bus) Kiểu bus đơn này được sử dụng nhiều trong các hệ thống máy kiến trúc Von Neumann cổ điển với một bus hệ thống. Nhưng một nhược điểm lớn là khi số lượng các thành phần xử lý và thành phần nhớ tăng lên sẽ làm tăng đụng độ cạnh tranh chiếm bus, dẫn đến tăng thời gian chờ đợi được phục của các thành phần xử lý và thành phần nhớ, và tốc độ truyền thông bị suy giảm. Khi đó cần phải tăng tốc độ bus. Độ sẵn sàng của kết nối bus thấp. 3. Nhiều Bus (multi-bus) Mạng nhiều Bus khắc phục nhược điểm của Bus đơn, trong đó, một số thành phần xử lý và thành phần nhớ kết nối với một Bus, những thành phần xử lý và thành phần nhớ khác lại kết nối với một Bus khác, hoặc có chúng kết nối cùng trên một số Bus, như vậy sẽ giảm quá tải cho các Bus, sự đụng độ truy nhập Bus giảm tối thiểu. Nhược điểm của mạng: khi có sự cố xảy ra đối với một Bus nào đó, thì hiệu xuất mạng giảm đi rõ rệt và lỗi tăng lên. 4. Các Bus giao nhau (crossbar buses) Trong cấu trúc kết nối Bus giao nhau, mỗi thành phần xử lý kết nối với tất cả thành phần nhớ và tương tự, mỗi thành phần nhớ kết nối với tất cả thành phần xử lý. Như vậy ta có một kết nối kiểu ma trận hai chiều n x m. Cấu trúc này khắc phục nhược điểm của cấu trúc nhiều Bus. Trường hợp xấu nhất có thể xảy ra: nếu tất cả các thành phần xử lý cùng truy nhập vào một thành phần nhớ. Kết nối này đã được áp dụng một số hệ thống máy tính lớn. 5. Chuỗi (Linear Array): Cấu trúc chuỗi (chain) là một mảng tuyến tính (linear array) các bộ xử lý (gồm CPU, memory, I/O), nên thường được [...]... tiết về cấu trúc các mạng kết nối của hệ thống đa xử lý ảnh hưởng đến hiệu năng siêu máy tính, cách phân loại các loại cấu trúc theo Flynn, các loại kết nối tĩnh của mạng kết nối, các loại cấu hình kết nối động của mạng kết nối 15 Chương 3 – ĐÁNH GIÁ ẢNH HƯỞNG CỦA CẤU TRÚC MẠNG KẾT NỐI ĐẾN HIỆU NĂNG SIÊU MÁY TÍNH 3.1 Luật Amdahl 3.1.1 Công thức Luật Amdahl tổng quát Luật Amdahl (lấy theo tên của Gene... số kết quả sau: Giới thiệu tổng quan nhất về siêu máy tính, sự phát triển của siêu máy tính Đưa ra các khái niệm, cách phân loại về năng lực, khả năng tính toán và các số đo hiệu năng Đưa ra và giới thiệu về các loại cấu trúc mạng kết nối của hệ thống đa xử lý ảnh hưởng đến hiệu năng siêu máy tính Xây dựng một chương trình mô phỏng để đánh giá hiệu năng của kiến trúc siêu máy tính Trong tương lai,... hợp 24 KẾT LUẬN Nghiên cứu về siêu máy tính nói chung và các cấu trúc mạng kết nối của hệ thống đa xử lý ảnh hưởng đến hiệu năng siêu máy tính nói riêng đã được nghiên cứu và thực hiện trong một thời gian tương đối dài, nhưng vẫn rất được quan tâm do tầm quan trọng, sự cần thiết của nó trong nhiều lĩnh vực như: Kinh tế, An ninh quốc phòng, dự báo thời tiết, thiên tai Luận văn đã đạt được một số kết quả... chuyển mạch tại giao điểm của các liên kết dọc và ngang Các trạng thái của các thành phần chuyển mạch được điều khiển để đáp ứng yêu cầu kết nối của từng cặp thành phần xử lý và thành phần nhớ Ví dụ, máy tính BBN TC-2000, IBM RP3 sử dụng kết nối mạng chuyển mạch động nhiều tầng Các siêu máy tính máy tính Cray Y-MP/816, Fujitsu VPP500 sử dụng mạng chuyển mạch kết nối chéo 2.4 Kết luận chương: Qua chương... thống siêu máy tính có hàng trăm nghìn nút xử lý, do đó trong tính toán các ứng dụng song song các tiến trình nằm trên các nút phải trao đổi dữ liệu cho nhau và điều đó phải tính đến trễ truyền thông giữa chúng Trễ truyền thông trong các ứng dụng tính toán song song trên siêu máy tính là 1 thành phần ảnh hưởng đến tốc độ thực hiện chương trình Vì vậy khi đánh giá hiệu năng của hệ thống siêu máy tính. .. đã có nhiều công trình nghiên cứu xét đến vấn đề này Do đó, trong phần này tôi cũng muốn đưa ra giải pháp đánh giá hiệu năng siêu máy tính với ảnh hưởng của cấu trúc mạng liên kết các nút xử lý nhờ sử dụng luật Amdahl mở rộng 3.1.3 Hiệu ứng Amdahl Đối với bất kỳ số lượng cố định n nào các bộ xử lý, mức tăng tốc thường được coi là hàm tăng của kích thước chương trình Đó chính là hiệu ứng Amdahl Thời gian... phỏng để đánh giá hiệu năng của kiến trúc siêu máy tính Trong tương lai, luận văn có thể được phát triển theo các hướng sau: Nghiên cứu sâu hơn về ảnh hưởng của tất cả các thiết bị phần cứng đến hiệu năng siêu máy tính Xây dựng chương trình tổng quan để đánh giá hiệu năng của siêu máy tính trên nhiều công cụ khác nhau ... trực tiếp nhưng không có dạng chính tắc, như kết nối trực tiếp, kết nối đua tranh (Hash-net) hay tuỳ tiện Những cấu trúc này làm khó khăn cho thuật toán định tuyến, vì vậy ít được sử dụng Tuy nhiên chúng cũng được thiết kế cho những bài toán đặc thù riêng 2.3 Các loại cấu hình kết nối động của mạng kết nối 2.3.1 Các thành phần chuyển mạch: Cấu trúc kết nối động có thể được xây dựng bằng sử dụng các... dẫn dẫn tuyến đường 2.3.2 Mạng chuyển mạch nhiều tầng Bằng các cách thiết lập các tín hiệu điều khiển cho các thành phần chuyển mạch S, ta có thể có một số lượng lớn các mẫu kết nối mạng (mẫu kết nối động) Số lượng mẫu kết nối động phụ thuộc vào số tầng (cột) kết nối và trạng thái của các thành phần chuyển mạch 2.3.3 Mạng chuyển mạch chịu lỗi 2.3.4 Mạng chuyển mạch đấu chéo: Mạng chuyển mạch đấu chéo... hơn so với T par ( p) Sự tăng kích thước n của chương trình làm tăng thời gian thực hiện nhanh hơn sự tăng thời gian truyền thông ( p, n) Sự tăng kích thước p của chương trình làm tăng mức tăng tốc, và phần tuần tự f giảm 19 3.2 Ứng dụng luật Amdahl để đánh giá hiệu năng của kiến trúc siêu máy tính Một trong những kiến trúc siêu máy tính phổ biến đó là kiến trúc nhóm các Destop Server CPU + GPU Do . MÁY TÍNH Chuyên nghành: Khoa học máy tính Mã số: 60.48.01.01 TÓM TẮT LUẬN VĂN THẠC SĨ HÀ NỘI - 2013 Luận văn được hoàn thành tại: HỌC VIỆN CÔNG NGHỆ BƯU CHÍNH VIỄN THÔNG Người hướng dẫn khoa. tính là một vấn đề lớn, bởi vì các siêu máy tính tiêu thụ điện năng rất lớn, vượt ngưỡng Megawatt. Có nhiều phương pháp làm mát và quản lý nhiệt của siêu máy tính, phụ thuộc vào mức độ phát triển. 10 15 (1000 trillion)FLOPS, Exascale = 10 18 FLOPS (1 quintillion FLOPS = 1 million teraflops). ZettaFLOPS = 1021FLOPS (1 sextillion FLOPS). Không có một số đo riêng biệt nào phản ảnh hiệu năng