Практикум: Многопрограммная работа ЭВМ. Многомашинные и многопроцессорные вычислительные системы

Интерактивный рабочий лист студента по дисциплине «Архитектура аппаратных средств» (СИЭУиП, занятие 19). Архитектурные парадигмы параллелизма: многопрограммность ОС vs сильносвязанные SMP/NUMA vs слабосвязанные кластеры MPI; аппаратные уровни параллелизма ILP, DLP, TLP; протокол кэш-когерентности MESI и эффект False Sharing; топологии кластерных интерконнектов InfiniBand/RoCE/Ethernet; расчет ускорения масштабирования по 4 вариантам прикладных задач.

Задание 1. Сравнительный анализ архитектурных моделей параллелизма
Сопоставьте три базовые модели параллельной обработки данных: программный параллелизм ОС, аппаратные многопроцессорные комплексы и многомашинные кластеры. Заполните сравнительную таблицу и сформулируйте аппаратные различия уровней ILP, DLP, TLP.
1.1. Сравнительная матрица моделей организации параллелизма
Модель параллелизма Изоляция памяти Механизм обмена данными Аппаратная среда / шина Главный источник накладных расходов
Многопрограммность ОС (1 CPU / ядро)
Многопроцессорные системы (SMP / NUMA)
Многомашинные кластеры (Beowulf / MPI)
1.2. Разграничение аппаратных уровней параллелизма: ILP, DLP, TLP
Задание 2. Анализ протокола когерентности кэш-памяти MESI и деградации производительности
В сильносвязанных SMP-системах каждое ядро имеет локальный кэш L1/L2. Для обеспечения когерентности данных используется протокол шинного снупинга MESI. Заполните таблицу переходов состояний строк кэша и проанализируйте аппаратный эффект «ложного разделения данных» (False Sharing).
2.1. Анализ переходов состояний протокола MESI (Modified, Exclusive, Shared, Invalid)
Исходное состояние в Кэше 1 Событие (операция процессора / шины) Новое состояние в Кэше 1 Состояние в Кэше 2 Транзакция на системной шине
I (Invalid) Процессор 1 читает адрес (Local Read). В Кэше 2 этой строки нет.
I (Invalid) Процессор 1 читает адрес (Local Read). В Кэше 2 строка в состоянии E.
S (Shared) Процессор 1 выполняет запись по адресу (Local Write).
M (Modified) Процессор 2 инициирует чтение этого адреса (BusRd от CPU 2).
2.2. Анализ деградации производительности: эффект False Sharing (ложное разделение данных)
Задание 3. Анализ масштабируемости параллельных систем и топологий интерконнекта
Исследуйте масштабируемость параллельной вычислительной системы при доле последовательного кода s = 0.04 (p = 0.96) и сравните сетевые интерфейсы кластеров (Ethernet, RoCE v2, InfiniBand).
Закон Амдала (Strong Scaling): S_A = 1 / (s + p/n) | Предел при n -> inf: S_max = 1 / s
Закон Густафсона-Барсиса (Weak Scaling): S_G = s + p * n | Эффективность: E = S / n
3.1. Таблица расчета ускорения и эффективности масштабирования (s = 0.04, p = 0.96)
Узлы / Ядра (n) Ускорение по Амдалу (S_A) КПД Амдала (E_A) Ускорение по Густафсону (S_G) КПД Густафсона (E_G)
n = 4
n = 16
n = 64
n = 256
3.2. Сравнение кластерных интерфейсов: Ethernet vs RoCE v2 vs InfiniBand
Задание 4. Индивидуальный расчетно-аналитический кейс
Решите инженерный кейс в соответствии с вариантом, выбранным в карточке обучающегося. Обоснуйте выбор архитектурной модели, рассчитайте ускорение и предложите аппаратную конфигурацию под заданную прикладную нагрузку.
Вариант не выбран
Выберите вариант задания в верхней карточке, чтобы загрузить исходные параметры целевой вычислительной системы.
4.1. Выбор и обоснование архитектурной модели параллелизма
4.2. Математический расчет масштабируемости (ускорение и эффективность)
4.3. Выявление критических узких мест архитектуры
4.4. Инженерное обоснование спецификации оборудования