Главная
Вычислительные ресурсы
C чего начать
Вопросы - ответы
Документация
Исследования
Контакты

Исследования в области новых архитектур параллельных вычислительных систем

Лацис А. О.

В этом разделе сайта представлена информация об исследованиях, проводимых в Отделе информационных вычислительных систем и локальных сетей (ОИВСиЛС) ИПМ им. М. В. Келдыша РАН в области новых архитектур аппаратного и программного обеспечения суперкомпьютеров.

Работы ведутся по нескольким направлениям, объединенным единой тематикой: разработка гибридных параллельных вычислительных систем, их программного обеспечения и способов их применения.

О том, что такое гибридные вычислительные системы, почему их создание и применение стало столь актуальным именно сейчас, можно прочитать ЗДЕСЬ.

Гибридные вычислительные системы подразумевают использование не только специализированных вычислителей в составе вычислительного узла, но и принципиально новых средств межузловых коммуникаций. Сотрудниками нашего коллектива совместно с нашими коллегами из НИИ «Квант» была разработана коммуникационная система «МВС-экспресс», на базе которой был построен одноименный экспериментальный гибридный компьютер.

Коммуникационная система МВС-экспресс представляет, на наш взгляд, самостоятельную ценность. Ее программное обеспечение основано на модели программирования shmem, промежуточной между моделями для систем с общей памятью и систем без общей памяти. Модель эта была впервые разработана фирмой Cray. Мы считаем эту модель программирования полезной не только для гибридных машин, но и для кластеров с многоядерными вычислительными узлами. Об этом можно прочитать ЗДЕСЬ. О возможности использования похожих программных интерфейсов на нашем старом кластере rsc4 написано ЗДЕСЬ.

Помимо оригинальной коммуникационной системы, макет «МВС-экспресс» имеет в своем составе гибридные вычислительные узлы на базе векторных мультитредовых ускорителей фирмы NVIDIA. Основную информацию об этой технологии вычислений можно почерпнуть ЗДЕСЬ. Некоторые простые примеры программ для нашего макета доступны ЗДЕСЬ.

Гибридные вычислительные системы делятся на два больших класса – системы на базе вычислителей с готовыми программируемыми ускорителями (видеопроцессоры, процессоры Cell), и системы на базе реконфигурируемых вычислителей, построенных на программируемой логике (FPGA).

Системы на базе готовых программируемых ускорителей предполагают использование готовых систем программирования. Они позволяют практически гарантированно получить заметный скоростной выигрыш по сравнению с системами на базе традиционных процессоров за весьма небольшую цену. Исследования, связанные с этими системами, практически полностью лежат в области выбора и адаптации наиболее подходящих алгоритмов и численных методов решения прикладных задач.

Системы на базе FPGA стоят гораздо дороже, и обещают в принципе очень высокий, многократный скоростной выигрыш. Однако, в отличие от систем на базе готовых ускорителей, они не имеют заранее определенной архитектуры. Архитектура вычислителя создается под класс задач или конкретную задачу. Несмотря на активнейшую работу в этом направлении многих коллективов по всему миру, пока не существует общепринятой и хорошей (или хотя бы удовлетворительной) системы создания таких специализированных архитектур непосредственно прикладным программистом. Отдельные специализированные архитектуры, созданные за длительное время, при участии инженеров-схемотехников, для решения конкретных прикладных задач, демонстрируют перспективность подхода, но радикально упростить и снизить трудоемкость создания архитектур, поставить его «на поток» пока не удается. Исследования в этом направлении подразумевают создание новых моделей и языков программирования, призванных закрыть разрыв между миром численных методов и миром схемотехники, дать возможность прикладным программистам создавать схемные реализации своих численных методов так же легко и быстро, как сегодня пишутся традиционные программы.

Мы пока ведем эти исследования на стендах. О состоянии работ можно узнать ЗДЕСЬ.

 
 
 
 
 
 
 
  Тел. +7(499)220-79-72; E-mail: inform@kiam.ru