автореферат диссертации по информатике, вычислительной технике и управлению, 05.13.01, диссертация на тему:Моделирование н совершенствование функционирования специализированныхмногопроцессорных технических средств управления

^ -

л\ * На правах рукописи

4 % ■

\

НЕЧУШКИН Алексей Павлович

Моделирование и совершенствование функционирования специализированных многопроцессорных технических средств управления

05.13.01 - Управление в технических системах

АВТОРЕФЕРАТ диссертации на соискание ученой степени кандидата технических наук

Красноярск - 1998

Работа выполнена в Сибирской аэрокосмической академии имени академика М.Ф. Решетнева

Научные руководители: доктор технических наук, профессор Антамошкин А.Н. кандидат технических наук Терсков В.А. доктор технических наук, профессор Лапко A.B. кандидат технических наук, доцент Гречкосеев А.К. институт информационных процессов и управления при КГГУ

Защита состоится "28" мая 1998годав 15 часов на заседании диссертационного совета К 064.46.0) в Сибирской аэрокосмической академии по адресу: 660014, Красноярск, проспект имени газеты "Красноярский рабочий", 31.

С диссертацией можно ознакомиться в библиотеке Сибирской аэрокосмической академии.

Ваш отзыв, заверенный печатью, выслать по адресу: 660014, Красноярск а/я 486, учёному секретарю диссертационного совета Ильину В.А.

Автореферат разослан " 25 " апреля 1998 г.

Официальные оппоненты:

Ведущая организация:

Учёный секретарь диссертационного совета д.т.н, профессор

Ильин В.А.

Общая характеристика работы.

Актуальность проблемы.

Оснащение вооруженных сил зарубежных стран высокоскоростными и малоразмерными летательнымн аппаратами, динамичность боевых действий, значительное увеличение информации о состоянии войск, боевой обстановке и управляемых объектах, сложность и большой объем задач обработки получаемой информации приводит к резкому сокращению времени, отведенного для принятия решения. Дефицит времени предъявляет высокие требования к производительности специализированных комплексов технических средств управления объектами. Основой таких комплексов является вычислительная система, в которой происходит обработка поступающей информации и выдача решений на управление объектами и техническими средствами. Повышая производительность вычислительной системы (ВС), мы тем самым повышаем производительность всего специализированного комплекса управления объектами.

Повышение производительности ВС включает в себя широкий круг задач, основные из которых следующие:

1. Совершенствование структурной организации ВС с учётом, предъявляемых к ним требований унификации, стандартизации, малогабаритностн и надёжности.

2. Совершенствование системной взаимосвязи между параметрами ВС и алгоритмами с целью эффективного распределения функций между программными и аппаратными средствами.

3. Повышение быстродействия составляющих ВС элементов.

4. Совершенствование математического обеспечения.

Развитие средств автоматизации управления промышленностью и войсками способствовало появлению целого ряда работ, посвященных вопросам повышения производительности ВС. Особое внимание при этом уделяется разработке и использованию многопроцессорных ВС (МВС).

Общая производительность МВС находится в нелинейной зависимости от количества процессоров в системе, в то же время общая производительность системы находится почти в линейной зависимости от быстродействия каждого процессора в отдельности.

К числу неполностью использованных возможностей повышения производительности МВС относится специализация процессоров на аппаратную реализацию наиболее часто встречающихся и занимающих значительное время при выполнении операций.

Для повышения производительности ВС комплексов технических средств управления объектами необходимо переходить к аппаратному принципу реализации макроопераций, т.е. разрабатывать МВС с разнородными процессорами.

Целью диссертационной работы является разработка аналитического метода оценки и технических средств повышения производительности ВС комплексов технических средств управления сложными объектами за счёт аппаратной реализации выбранных макроопераций.

Эта цель обусловила необходимость решения следующих задач:

1. Анализ алгоритмов функционирования комплексов технических средств управления сложными объектами и определение набора макроопераций для аппаратной реализации.

2. Разработка математической модели функционирования МВС с многошинной организацией связи произвольного количества разнородных процессоров с общей оперативной памятью с целью оценки влияния быстродействия и количества разнородных процессоров на производительность МВС комплексов управления объектами.

3. Разработка численных методов и технических средств повышения производительности МВС за счёт аппаратной реализации выбранных макроопераций.

4. Разработка имитационной модели функционирования МВС с многошинной организацией связи произвольного количества разнородных процессоров с общей оперативной памятью для проверки адекватности математической модели.

Методы исследования. Выполненные автором исследования базировались на основных положениях теории множеств, теории вероятностей, теории массового обслуживания и теории имитационного моделирования.

Научная новизна результатов, полученных в диссертации, состоит в следующем:

1. Построена математическая модель функционирования перспективной многопроцессорной вычислительной системы с многошинной организацией связи разнородных процессоров с общей памятью. Модель позволяет оценить основные характеристики МВС.

2. Разработан метод выбора макрооперацнй для их аппаратной реализации с целью уменьшения времени выполнения алгоритмов комплексов технических средств управления по обработке поступающей информации и команд управления.

3. Предложен численный метод оценки быстродействия спецпроцессоров, позволяющий осуществлять выбор различных методов аппаратной реализации определенного набора макроопераций.

4. Предложен метод разрешения конфликтов при обращении процессоров к общей памяти (ОП) на основе сдвига начала циклов работы процессоров относительно друг друга.

Практическое значение.

Теоретические разработки и практические результаты диссертационной работы использованы при выполнении НИР Сибирского отделения Российской инженерной академии.

Математическая модель функционирования МВС, состоящей из произвольного количества разнородных процессоров, объединенных с общей памятью (ОП) произвольным количеством шин, и схемы устройств вычисления функций, предложенные в диссертации, используются в учебном процессе кафедры вычислительной техники и автоматики КВКУРЭ ПВО по дисциплинам "Организация ЭВМ и микропроцессоров" и "Схемотехника цифровых устройств".

Диссертационная работа выполнена в соответствии с заданой Главнокомандующим войсками ПВО НИР "Механика".

Полученные в работе практические и теоретические результаты позволяют осуществлять оценку производительности МВС, используемых в комплексах технических средств управления объектами, оценивать быстродействие спецпроцессоров и выбирать их рациональную структуру на этапе проектирования, разрабатывать структурные схемы устройств спецпроцессоров для реализации базового набора макроопераций.

На защиту выносятся.

1. Математическая модель и алгоритм оценки производительности специализированных МВС комплексов управления, состоящих из произвольного количества разнородных процессоров, объединенных с общей оперативной памятью посредством произвольного количества шин.

2. Численный метод и алгоритм оценки быстродействия спецпроцессоров МВС комплексов управления.

3. Численные методы и разработанные на их основе технические средства реализации выбранных макроопераций.

4. Метод разрешения конфликтов при обращении процессоров к ОП, основанный на сдвиге начала циклов работы процессоров относительно друг друга.

Публикации. По теме диссертации опубликовано десять работ, список которых приводится в конце автореферата.

Апробация работы.

Основные положения и отдельные результаты диссертационной работы докладывались и обсуждались на первой НТК Военной академии республики Беларусь (Минск, 1996), пятой НТК КВКУРЭ ПВО (Красноярск, 1997), четвертой межвузовской научно-практической конференции (Красноярск, 1997), пятой НТК Московского ВУРЭ ПВО (Москва, 1997), четвертой межвузовской НТК НВЗРКУ ПВО (Нижний Новгород, 1997).

Диссертационная работа в целом обсуждалась на научных семинарах кафедры системного анализа и исследования операций Сибирской аэрокосмической академии (1996-1998) и кафедры вычислительной техники и автоматики КВКУРЭ ПВО (1995-1998).

Структура работы. Диссертация состоит из введения, четырех глав, заключения, списка литературы.

Во введении обоснована актуальность работы, сформулированы цели, указаны методологические основания исследований, определена научная новизна результатов и практическое значение диссертационной работы, формулируются основные защищаемые положения.

Первая глава посвящена рассмотрению целей и проблем, возникающих при синтезе многопроцессорных вычислительных систем комплексов управления объектами.

В первом параграфе главы даны особенности функционирования ВС, работающих в реальном масштабе времени, и проанализированы пути повышения скорости работы ВС. Таких путей известно два: повышение тактовой частоты элементной базы вычислительных устройств и параллельное выполнение вычислений за счет перехода от однопроцессорных к многопроцессорным ВС.

Совершенствование разнообразных форм аппаратной и программной избыточности открывают возможности повышения суммарной эффективности ВС (надежности и производительности с учетом стоимости).

В ВС комплексов управления объектами разделяются функции управления вычислительным процессом и осуществления самих вычислений, связанных с обработкой поступающей информации. Эти две функции могут выполняться различными процессорами. Часть процессоров, предназначенных для выполнения основного объема вычислительных операции, целесообразно сориентировать для аппаратной реализации наиболее часто встречающихся и занимающих значительное время при вычислении операций с целью повышения общей производительности ВС, т.к. аппаратная реализация вычисления длинных функций осуществляется в дясятки раз быстрее программной.

Получить эффективные варианты набора макроопераций для аппаратной реализации на специализированных процессорах оказывается довольно сложно, однако анализ существующих алгоритмов позволяет разделить их на определенные классы, которые, целесообразно реализовать аппаратными средствами.

В связи с вышесказанным возникает задача разработки метода выбора макроопераций, которые целесообразно реализовать аппаратными средствами, и анализа алгоритмов ВС комплексов управления с целью определения набора макроопераций для их аппаратной реализации на специализированных процессорах. Необходимо также разработать алгоритм оценки быстродействия спецпроцессоров, на основании которого выбрать методы и предложить технические решения для аппаратной реализации набора макроопераций. Выбор быстродействия спецпроцессоров необходим по той причине, что при фиксированном количестве шин, объединяющих процессоры с ОП, производительность МВС в целом, при увеличении быстродействия спецпроцессоров, будет уменьшаться за счет увеличения числа конфликтов, возникающих при одновременном обращении процессоров к ОП.

Конфликты подобного рода всегда будут иметь место в работе МВС, т.к. при проектировании таких систем разработчики стремились и будут стремиться к росту показателя производительности ВС при как можно меньшей стоимости системы, т.е. число шин в системе должно быть минимальным (т.к. интерфейс является самым дорогим из всех устройств в ВС).

Следовательно, возникает задача разработки методов разрешения конфликтов при обращении процессоров к ОП.

Все предлагаемые пути повышения эффективности могут быть оценены при наличии математической модели функционирования МВС, включающую в свою структуру произвольное количество разнородных процессоров и шин.

Во втором параграфе главы разработан метод выбора макроопераций для реализации аппаратными средствами. Сущность метода заключается в анализе алгоритмов функционирования комплексов средств управления объектами, определении критических путей графа алгоритма и общего времени выполнения алгоритма по каждому из критических путей с учетом частоты повторения различных участков алгоритма н входящих в него алгоритмических операций (АО). Время выполнения каждой j-oй АО ¡-го алгоритма равно

Определяются нормированные весовые коэффициенты отдельно для максимального и минимального критического путей

ij(max)ma\

__W- ■

Ii min /t\

Wjjmin = ~~ - , (I)

у(тал)тдл

где Wij

(max) max • максимальное значение весовых коэффициентов АО для максимального критического маршрута реализации i-ro алгоритма, а Wijm« и Wijmm определяются следующим образом

Wij max=b*-ij max "tj »

Wij niin= mit] *tj ,

где Kijmu и K.ijmin - количество j-x АО в i-ом алгоритме соответственно в максимальном н минимальном критическом пути.

Выбирается временной нормированный показатель UyCT, учитывающий требуемое и фактическое время выполнения алгоритма.

АО, для которых выполняется условие

N

S^j(mat)mm ^^VCT » (-)

i=l

где N - количество алгоритмов с выполнением j-ой АО, целесообразно реализовать аппаратно. С использованием метода произведен анализ алгоритмов комплексов управления объектами и выбраны макрооперации, которые целесообразно реализовать аппаратными средствами.

В третьем параграфе главы произведен анализ методов разрешения конфликтов и автором предложен метод разрешения конфликтов при обращении процессоров к общей памяти, основанный на сдвиге начала циклов работы процессоров по отношению друг к другу.

Сущность метода заключается в следующем. Процесс функционирования любого двух-трехадресного процессора можно разделить на четыре основных временных интервала (цикла):

цикл обращения к памяти за командой;

цикл расшифровки кода операции и обращения к памяти за операндом; цикл выполнения операции; цикл записи результата.

Работа МВС организована таким образом, что, когда один процессор обращается в память за командой, другой обращается в память за операндом, третий выполняет операцию, а четвертый - записывает результат в память. В этом случае при наличии отдельной памяти для команд и данных значительно уменьшается частота возникновения конфликтов, очередь к памяти при этом уменьшается, а, следовательно, - повышается производительность вычислительной системы.

В четвертом параграфе главы сделаны выводы по результатам исследований, проведенных в первой главе диссертационной работы.

Во второй главе для оценки производительности МВС комплексов управления объектами разработана математическая модель функционирования МВС, включающей в свою структуру произвольное количество разно-

родных процессоров, объединенных с общей памятью (ОП) произвольным количеством шин.

1 2...п

процессор

I 1- 1__

[процессор 1. 2__

процессор

1. 1Т1|

процессор II. I

процессор II. 2

процессор 11. ш,

ОП

процессор N. 1

процессор N. 2

процессор N. шх

Рис.1. Структурная схема системы

В первом параграфе главы проведен анализ существующих методов оценки зависимости производительности от структуры МВС и характеристик ее элементов.

Во втором параграфе решается задача разработки аналитического метода оценки производительности МВС, состоящей из произвольного количества типов процессоров, произвольного числа процессоров каждого типа и многошинной организацией связи процессоров с общей оперативной памятью.

На рнс.1 представлена структурная схема рассматриваемой МВС. Процесс функционирования МВС представлен замкнутой системой массового обслуживания (СМО) с ожиданием и случайным распределением запросов всех типов по всем шинам без взаимодействия между собой.

При этом предполагается, что суммарный поток запросов от процессоров каждого типа является простейшим с параметром V, (¡ = 1,Ы, где N - количество типов процессоров), а время обслуживания подчиняется экспоненциальному закону распределения с параметром ци Каждый процессор в некоторые случайные моменты времени нуждается в обслуживании. Обслуживание осуществляется в памяти посредством п шин. Вновь поступивший на обслуживание запрос направляется с равной вероятностью в любую из свободных шин и принимается на обслуживание. Если все шины заняты, то поступивший на обслуживание запрос становится в очередь и ждет своего обслуживания. Дисциплина обслуживания - случайный равновероятный выбор из очереди.

Фрагмент графа состояний рассматриваемой СМО представлен на рис.2, а на рис.3 - пример графа переходов для системы, состоящей из трех типов процессоров (Ш|=1, ш:=2, шз=1, п=4).

СМО может находиться в следующих состояниях:

асм>_.о - в системе запросов на обслуживание нет, шины свободны;

а".....„ - в системе находится один запрос от процессора первого типа, в

одной шине обслуживается один запрос, очереди нет; ао.°._1 - в системе находится один запрос от процессора Ы-го типа, в одной шине обслуживается один запрос, очереди нет;

в системе находится^ запросов от процессоров ¡-го типа, где

¡=1,2,...Ы, к шин занято обслуживанием, / запросов находятся в очередях на обслуживание;

"в системе находится ш, запросов от процессоров каждого типа, Ь шин занято обслуживанием, (М-И) запросов находятся в очередях на обслуживание, где М - суммарное число процессоров;

N

М = 5>, ;

п, п ри М> п

к = О, И; ¿ = 0,(М-к).

(3)

Рис.2. Фрагмент графа состояний СМО

Рис. 3. Граф переходов для системы, состоящем из трех типов процессоров

Система уравнений для стационарного режима имеет следующий вид: -I +Д.рг!о"...о • • -+Д.чРо.о....., =0;

.....

(4)

_у рЬ.М-Ь пЬ.М-Ь-1 рК.М-Ь-!

Л. ПР" ^ <к

где а1 = ,

' Iк, п рн .). ¿к.

Решение полученной системы уравнений (4) с учетом условия норми-

ровки

Ро.».....о + X Л X! X X! .....:

к.| «.О ¡,.0 ь-о ^.,-0

(5)

позволяет определить вероятности РМ; } нахождения системы в состояниях а1'. . .

J1.J2-.JN

Для решения системы уравнений (4) в общем виде сделаем следующую подстановку

(6)

ы

Сделав соответствующие преобразования, получим

(га, + |)у, + (т, -J1 + |)у, ^Р.- [(т, - ],Ь ч-Л.ц,]^ +

й.ц.Р^, = 0

(т| -}. +1) V, +(т, - + 1)у, £ Р,., - [(т. - + <1,ц,]р. +

к-Г

Нх+'К" к + ' 'ь ■ + (тх "К +'К -[(тх

М"

П

Каждое уравнение системы (7) представляет собой систему уравнений однолинейной СМО, состоящем из т источников запросов (процессоров) одного типа и п обслуживающих приборов (шин). Тогда вероятность РЛ равна

Р4 =

к + г-1Уп

1

Р.* Ро,

где Р, — , V; =

Т -Ят

= ■

Т„1 - время выполнения операции в ¡-ом процессоре,

т, - время обслуживания в памяти запроса от процессора ¡-го типа,

Ч - параметр связности алгоритмов по памяти, равный вероятности того, что при выполнении каждой текущей команды потребуется обращение к ОП,

Р01 - вероятность нахождения каждой подсистемы в состоянии а„.

Осуществляя обратную подстановку (8) в (6) с учетом количества путей Х(и,), достижения состояния , что в общем случае соответствует по-

линоминалыюму коэффициенту, равному

„ -М:

Х^+О-А N

ГШ

¡ = 1

N

где (к + с) = 0,1,...,^, , получим

к*....."« 1\ " I г N !-!К-П!р' ■ ( )

ГЦ!

'о'о о определяется из условия нормировки (5)

+

1.1 (-■!)

I. П/

ш,

Упм икч,)'

1 1

(10)

I ли

III.!""

¡¡•а.тг

Произведя подстановку (10) в (9), получим решение системы уравнений в общем виде

Р1' =- ,

л .к--л I. м-к/Ч- + I -1

V-! /«О

■ М ^ »

(II)

'' П ■ I л-Члч. ы (т' ~ ■!') 1 1 '

В третьем параграфе главы предложен алгоритм расчета производительности МВС, состоящей из произвольного количества типов процессоров, произвольного числа процессоров каждого типа и произвольного количества шин, объединяющих процессоры с ОП.

При оценке производительности МВС определяющим оказывается общее количество запросов, находящихся на обслуживании и в очередях независимо от их типа. Общее количество запросов, находящихся в очередях можно определить, используя понятия совокупности стационарных вероятностей Рк./ , средней длины очереди /ср и коэффициентов 0, относительных потерь производительности для процессоров каждого типа .

1-/ 1-М, к-щ

= 1 X-ж...,.

(13)

к-1 '1

е х

0=1+ " ' ■ (14)

Т.„ + х,

Тогда относительную производительность МВС можно определить, используя выражение:

0.

(15)

где к, - коэффициент, учитывающий быстродействие процессоров каждого типа

Т

к. =-

X,

(16)

"Г,,, -относительное время выполнения операции процессорами ¡-го ти-

Тотш- наименьшее значение из То,.

Используя выражения (11, 12, 13, 14, 15,16), разработан алгоритм расчета производительности и основных характеристик МВС, состоящей из произвольного числа процессоров трех типов, объединенных с ОП посредством произвольного количества шин.

В качестве примера в параграфе приведена оценка производительности МВС. За основу при оценке производительности взят многопроцессорный вычислительный комплекс типа "Эльбрус", состоящий из десяти центральных процессоров (т, = 1,10, То1=0,66мкс и и = 1,2мкс). Оценка производится при вводе в его структуру от одного до четырех процессоров с То:=8мкс и одного процессора с Тоз=157мкс ( т1=т:=хз=1,2мкс).

mj=4 ш.= 2

Рис. 4. Графики зависимости производительности системы от количества шин при фиксированных значениях количества процессоров всех типов

Анализ зависимостей показывает, что производительность МВС изменяется при изменении количества шин нелинейно. При увеличении числа шин и постоянном числе процессоров т, (¡ = 1,2,3) производительность МВС увеличивается (рис. 4). При увеличении числа центральных процессоров производительность так же увеличивается. Причем одинаковую производительность можно получить при различных значениях т, (кривые зависимости на рис. 4 пересекаются).

При увеличении числа центральных процессоров nil (рис. 5) и постоянном числе шин п производительность, увеличиваясь, достигает максимального значения, а затем происходит незначительное увеличение. Это объясняется увеличением числа процессоров, ожидающих обслуживания в ОП.

В четвертом параграфе главы сделаны выводы по результатам работы, проделанной во второй главе диссертационной работы.

В третьей главе разработаны методы и технические средства повышения производительности специализированных многопроцессорных вычислительных систем комплексов технических средств управления объектами.

Пс

5 -т-<,5 -4 -3,5 -3 - - . 2.5 --

1.5 --

1 -0,5 -0 -I-1-1-1-1-1-1-)-1

1 2 4 6 I 10 12 14 т1

ШИ^ п=1 .п=3

Рис. 5. Графики зависимости производительности системы от количества процессоров первого типа при фиксированных значениях количества шин и процессоров других типов

-гп2=2

.....Гл2=2

- - - гп2=4

В первом параграфе главы рассмотрены требования, предъявляемые к аппаратным методам вычисления функции и в качестве аннотации говорится о предметах исследовании в третьей главе диссертационной работы.

Во втором параграфе главы разработан алгоритм оценки быстродействия спецпроцессоров, при котором производительность МВС - наибольшая.

Зависимость Пс от То. приведена на рис. 6,7.

Определение быстродействия спецпроцессоров Тоифф, при котором производительность ВС - наибольшая, позволяет выбрать методы аппаратной реализации выбранных микрооперации.

К выбранному для аппаратной реализации набору макроопераций относятся операции вычисления квадратного корня и тригонометрических функций. В третьем параграфе главы приведен анализ методов вычисления тригонометрических функции и автором разработан избирательный таблично- алгоритмический метод и основанный на нем алгоритм вычисления тригонометрических функций, и устройство для его реализации.

Рис. 6. График зависимости производительности от быстродействия

процессоров второго типа.

Рис. 7. График зависимости производительности от быстродействия процессоров третьего типа.

В этой же главе произведен анализ известных методов и средств вычисления квадратного корня. Наиболее быстродействующими методами являются: метод одновременного вычисления нескольких разрядов подкоренного выражения и метод с использованием операций логарифмирования и по-тенциирования.

Операция вычисления квадратного корня является частным случаем операции вычисления степенных функций. В литературе предлагается операции вычисления степенных функций, умножения и деления выполнить аппа-ратно - посредством логарифмирования и потенциирования. Это приводит к сокращению времени выполнения операций и номенклатуры разрабатываемых и выпускаемых изделий.

В данном параграфе произведен синтез и разработано устройство для вычисления элементарных функций, позволяющее выполнять операции возведения в R-ую степень и вычисления корня R-ой степени, умножения и деления, логарифмирования и потенцннрованпя.

С целью унификации устройств для реализации выбранного набора макроопераций целесообразно с помощью одного устройства вычислять не одну, а несколько макроопераций т.е. создавать спецпроцессоры для вычисления нескольких макроопераций.

В литературе указывается взаимосвязь между вычислением квадратного корня и синусоидальных функции и предлагается вычислять квадратный корень с помощью значений синуса. Недостатком данного метода является то, что значение квадратного корня вычисляется для чисел в пределах от единицы до ста, а значение синусов углов хранятся в постоянном запоминающем устройстве (ПЗУ).

Автором предлагается метод п устройство для вычисления квадратного корня для чисел меньших единицы, представленных в естественной форме. Значения синусов углов вычисляются с помощью устройства для вычисления тригонометрических функций, описанных выше.

Несмотря на то, что время вычисления квадратного корня незначительно увеличивается по сравнению с некоторыми известными методами, достоинством предлагаемого устройства является то, что оно позволяет вычислять, наряду с квадратным корнем, прямые и обратные тригонометрические функции без дополнительных аппаратурных затрат.

В четвертом параграфе главы произведена оценка повышения производительности МВС при использовании спецпроцессоров для вычисления выбранных в первой главе макроопераций по отношению к производительности МВС с однородными процессорами. На рис.8 пунктирной линией показана производительность МВС, в которой макрооперации вычисляются с помощью универсальных однородных процессоров, а сплошной - производительность МВС со спецпроцессорами для вычисления макроопераций. При этом в состав МВС с разнородными процессорами входят универсальные процессоры (т, =1,15 Toi=0,66 мкс), два процессора для вычисления показательных и логарифмических функций (т:=2, То:=8 мкс) и процессор для вычисления тригонометрических функций (mj=l, Тоз=157 мкс, xi=xi=T3= 1,2 мкс ).

Анализ зависимости показывает, что производительность МВС с разнородными процессорами увеличивается на 12-15% относительно производительности ВС с однородными процессорами. Увеличение производительности достигнуто за счет уменьшения интенсивности поступления запросов от спецпроцессоров к ОП, а следовательно, уменьшения средней длины очереди.

Пс 2.5

1,5

0.5 ••

0 -I-1-1-1-1-1-1-1-1-1-1-1-1-1-1-1

1 2 3 4 5 9 7 8 9 10 11 12 13 14 15 ш1

Рис. 8. График зависимости производительности от количества процессоров первого типа при использовании универсальных и специализированных процессоров.

Пс

Рис. 9. График зависимости производительности от количества процессоров первого типа при использовании сдвига начала циклов работы процессоров и без него.

На рис.9 пунктирной линией показана производительность МВС, в которой сдвиг начала циклов работы, рассмотренной в первой главе работы, как метод разрешения конфликтов, возникающих при обращении процессоров к ОП, осуществлен для процессоров первого типа, сплошная линия - без

сдвига циклов. За счет использования сдвига начала циклов работы процессоров производительность увеличивается на величину 6-8% .

В завершении параграфа сделаны выводы по результатам исследований, проведенных в третьей главе диссертационной работы.

В четвертой главе для оценки достоверности полученных результатов разработана имитационная модель функционирования МВС, включающей в свою структуру произвольное количество разнородных процессоров и шин, объединяющих процессоры с общей оперативной памятью.

В первом параграфе главы рассмотрены основные требования, предъявляемые к средствам моделирования, используемым для исследования характеристик ВС.

Целью моделирования является оценка влияния количества шин, объединяющих процессоры с ОП, количества блоков ОП и количества процессоров каждого типа на производительность МВС.

Система исследуется при следующих предположениях. Каждый из процессоров i-ro типа выполняет какие-то операции с временем реализации Toi. При этом каждый из процессоров при выполнении операции, с вероятностью Pi, зависящей от коэффициента связности алгоритма с памятью, генерирует запрос к ОП, который поступает в узел разрешения конфликтов к шинам (УРКШ) и при наличии свободных шин сразу поступает в узел разрешения конфликтов к блокам ОП (УРКБ). В противном случае он становится в очередь запросов к шинам. Поскольку обращения к различным блокам ОП равновероятны, существует ненулевая вероятность одновременного обращения запросов к одному блоку ОП.

В этом случае поступившая заявка в УРКБ становится в очередь на обслуживание. Извлечение заявок из очереди к шинам реализуется в соответствии со следующими дисциплинами обслуживания:

1. первый пришел - первый обслужился (FIFO);

2. последний пришел - первый обслужился (LIFO);

3. случайный выбор заявки из очереди;

4. выбор заявки по жестко закрепленным приоритетам.

Извлечение заявок из очередей УРКБ производится только в соответствии с дисциплиной обслуживания FIFO. Время обслуживания заявки в ОП считается фиксированным, поскольку в реальных системах цикл ОП фиксирован.

При работе модели выбирается время моделирования Тм, которое разделяется на интервалы анализа. Длина интервала анализа At выбирается равной минимальному времени выполнения операций в процессорах, т.е.

At = гшпТ„(, i=ÏT~N .

Подсчет производительности ВС производится следующим образом.

Относительная производительность системы Пс будет вычисляться как отношение количества реально выполненных операций всеми процессорами системы за время моделирования к количеству операций, выполненной однопроцессорной ВС (с универсальным процессором) за время моделирования (взяв это количество за единицу производительности системы).

пА

Эта величина оценивается в результате моделирования. На основе рассмотренного выше составлен алгоритм и программа его зеализации для ЭВМ,

Во втором параграфе главы приводится алгоритм и анализ результатов моделирования.

Алгоритм моделирования (рис.10) построен по модульному принципу -каждый модуль представляет собой подпрограмму, выполняющую определенную функцию. Это модули формирования запросов, имитации обслуживания заявки в ОП, формирования очередей к шинам и блокам ОП, выбора заявки из очереди к шинам или блоку ОП и процедура планирования эксперимента и формирования результатов.

В результате моделирования получены графики зависимости производительности МВС от количества процессоров первого типа при фиксированном количестве шин, а также от количества шин при фиксированном количестве процессоров всех типов и различном количестве блоков общей оперативной памяти (рис. II, 12). На них показаны усредненные значения при многократном прогоне имитационной модели. Разброс выходных значений производительности при многократном прогоне модели не превышает ± 1,5% от усредненого значения, причем при увеличении времени моделирования разброс уменьшается.

о -1-1-1-1-1-1

2 4 6 < 10 ш1

- п=1

п=3 6л. ОП -5

Рис. 11. Графики зависимости производительности МВС от количества процессоров первого типа при фиксированном количестве шин, процессоров всех типов и блоков общей оперативной памяти.

Анализ полученных результатов показывает, что характер изменения производительности при имитационном моделировании соответствует характеру изменения производительности, полученному при исследовании математической модели функционирования МВС.

Рис. 12. Графики зависимости производительности МВС от количества процессоров первого типа при фиксированном количестве шин, процессоров всех типов и блоков общей оперативной памяти.

Полученные во второй и третьей главах диссертационной работы основные результаты, проверенные путем имитационного моделирования, подтверждают правильность выбранного общего подхода к повышению производительности МВС комплексов управления.

В заключении сформулированы основные результаты и выводы, полученные в диссертационной работе.

Основные результаты и выводы.

Основная значимость полученных результатов заключается в возможности их использования для разработки МВС с разнородными процессорами, выбора их рациональной структуры, а также для использования их при предварительной оценке производительности разрабатываемых МВС.

1. Сформулирована и решена актуальная научно-техническая задача повышения производительности специализированных ВС на основе создания МВС с разнородными процессорами. Для решения этой задачи определен набор макрооперацнй, которые целесообразно реализовывать аппаратно с помощью спецпроцессоров.

2. Разработан аналитический метод оценки производительности МВС, основанный на исследовании СМО специального типа, который, в отличие от известных позволяет оценивать производительность МВС при произвольном количестве типов процессоров, произвольном числе процессоров каждого типа и шин, объединяющих процессоры с общей оперативной памятью, и оценить потерн производительности из-за конфликтов, возникающих при обращении процессоров к ОП.

3. Разработан метод оценки быстродействия спецпроцессоров и ряд методов и технических средств реализации выбранных макроопераций, позволяющих повышать производительность как существующих, так и перспективных комплексов технических средств управления объектами.

4. Показана эффективность использования сдвига начала циклов работы процессоров по отношению друг к другу, как метода уменьшения влияния конфликтов при обращении процессоров к ОП.

5. Построенные графические зависимости позволяют оценить производительность МВС при использовании разработанных методов и средств.

6. Анализ полученных при моделировании результатов показывает, что характер изменения производительности при имитационном моделировании соответствует характеру изменения производительности, полученному при исследовании математической модели функционирования МВС.

Работы, опубликованные по теме диссертации.

1. Нечушкнн А.П. Структуры специализированных процессоров многопроцессорных вычислительных систем // Тезисы докладов 1 научно-технической конференции Военной академии Республики Беларусь.- Минск, 1996,-Сс. 11-12.

2. Нечушкин А.П. Аппаратная реализация вычисления квадратного корня с помощью значений синуса // Тезисы докладов 1 научно-технической конференции Военной академии Республики Беларусь.- Минск, 1996.- Сс. 1516.

3. Нечушкин А.П., Терсков В.А., Краснокутский В.В. Метод определения вероятностей состояний замкнутой системы массового обслуживания с ожиданием и случайным распределением запросов всех типов по всем шинам без взаимодействия между собой // Тезисы докладов 5 научно-технической конференции КВКУРЭ.- Красноярск, 1997. Сс. 76-78.

4. Нечушкнн А.П., Харин М.Г. Математическая модель функционирования многопроцессорных вычислительных систем с разнородными процессорами II Тезисы докладов 4 межвузовской научно-практической конференции.- Красноярск: ККО фонда НТИ и ТДМ, 1997.- Сс. 79-80.

5. Нечушкин А.П., Терсков В.А. Метод оценки производительности многопроцессорных вычислительных систем с произвольным числом процессоров и блоков памяти - Информатика и системы управления. Межвузовский сб. науч. тр./выпуск 2.- Красноярск: КГТУ, 1997.- Сс. 82-88.

6. Тимофеев Г.С., Терсков В.А., Нечушкин А.П. Вероятностные характеристики МВС, включающих в свою структуру произвольное количество разнородных процессоров и полносвязный интерфейс II Тезисы докладов 5 научно-технической конференции МВУРЭ ПВО.- Москва: МВУРЭ ПВО, 1997.

7. Нечушкнн А.П., Терсков В.А., Краснокутский В.В. Методика согласования характеристик специализированных процессоров для многопроцессорных вычислительных систем // Тезисы докладов 4 межвузовской научно-практической конференции.- Нижний Новгород: НВЗРКУ ПВО, 1997.- Сс. 3537.

8. Терсков В.А., Нечушкин А.П., Рогов C.B., Тынченко C.B. Проектирование сложных систем с использованием многопроцессорных средств вычис-

лительной техники // Отчет по НИР: КВКУРЭ ПВО, "Механика".- Краснорск, 1997.- 33с.

9. Терсков В.А., Нечушкин А.П. Аналитический метод оценки производительности многопроцессорных систем при обращении разнородных процессоров к общей памяти - Информатика и системы управления. Межвузовский сб. науч. тр./ выпуск 1- Красноярск: КГТУ, 1998, Сс. 64-71.

10. Нечушкин А.П., Терсков В.А.. Разрешение конфликтов при обращении процессоров к общей памяти - Информатика и системы управления. Межвузовский сб. науч. тр./ выпуск 1- Красноярск: КГТУ, 1998, Сс. 32-37.