Обзор состояния проблемы параллельных вычислений

Введение

Сегодня системы высокопроизводительных вычислений являются чрезвычайно актуальными, Многие задачи такие как обработка изображений в ограниченное время, работа с большими данными и другие возможны только при использовании высокопроизводительных вычислительных систем. Повышение производительности в первую очередь возможно за счет модернизации технических ресурсов, использования новых физических принципов. К сожалению, здесь имеются физические ограничения. Другой подход – это параллелизация, которая в принципе не ограничена.

Рассмотрим основные механизмы реализации параллельных вычислений на разных уровнях.

Одновременное выполнение многих задач или процессов с использованием различных вычислительных ресурсов, таких как несколько процессоров или компьютерных узлов, для решения вычислительной задачи называется параллельными вычислениями. Это метод повышения производительности и эффективности вычислений путем разделения сложной задачи на более мелкие подзадачи, которые могут быть выполнены одновременно.

Задачи разбиваются на более мелкие компоненты в параллельных вычислениях, причем каждый компонент выполняется одновременно на отдельном ресурсе компьютера. Эти ресурсы могут состоять из отдельных процессорных ядер в одном компьютере, сети компьютеров или специализированных высокопроизводительных вычислительных платформ.

Методы обеспечения параллельных вычислений

Были созданы различные фреймворки и модели программирования. Проектирование и реализация параллельных алгоритмов облегчаются абстракциями и инструментами этих моделей. Часто используемые модели программирования включают:

1. Интерфейс передачи сообщений (MPI): Интерфейс передачи сообщений (MPI) – популярный подход к разработке параллельных вычислительных систем, особенно в ситуациях с распределенной памятью. Благодаря передаче сообщений он обеспечивает связь и сотрудничество между различными процессами.
2. CUDA: NVIDIA разработала CUDA, платформу для параллельных вычислений и язык программирования. Она дает программистам возможность использовать параллельные вычисления общего назначения в полном объеме с помощью графических процессоров NVIDIA.
3. OpenMP: Для параллельного программирования с общей памятью. OpenMP является популярным подходом. Он позволяет программистам определять параллельные части в своем коде, которые затем обрабатываются несколькими потоками, работающими на разных процессорах.

Существует 4 типа параллельных вычислений, и каждый тип параллельных вычислений описан ниже.

1. Параллелизм на уровне битов: Одновременное выполнение операций над несколькими битами или двоичными цифрами элемента данных называется параллелизмом на уровне битов в параллельных вычислениях. Это тип параллелизма, который использует возможности параллельной обработки аппаратных архитектур для одновременной работы с несколькими битами.

Параллелизм на уровне битов очень эффективен для операций с двоичными данными, таких как сложение, вычитание, умножение и логические операции. Время выполнения может быть значительно сокращено путем выполнения этих действий над несколькими битами одновременно, что приводит к повышению производительности.

Например, рассмотрим сложение двух двоичных чисел: 1101 и 1010. В рамках последовательной обработки сложение будет выполняться побитно, начиная с младшего бита (LSB) и перемещая все биты переноса в следующий бит. Сложение может выполняться одновременно для каждой пары связанных битов, когда используется параллелизм на уровне битов, используя возможности параллельной обработки. В результате возможно более быстрое выполнение, и производительность в целом повышается.

Специализированные аппаратные элементы, которые могут работать с несколькими битами одновременно, такие как параллельные сумматоры, умножители или логические вентили, часто используются для реализации параллелизма на уровне битов. Современные процессоры также могут иметь инструкции SIMD (Single Instruction, Multiple Data) или векторные процессоры, которые позволяют выполнять операции с несколькими компонентами данных, включая несколько битов, параллельно.

2. Параллелизм на уровне инструкций: ILP, или параллелизм на уровне инструкций, – это концепция параллельных вычислений, которая фокусируется на выполнении нескольких инструкций одновременно на одном процессоре. Вместо того чтобы полагаться на многочисленные процессоры или вычислительные ресурсы, она стремится использовать естественный параллелизм, присутствующий в программе на уровне инструкций.

Инструкции выполняются последовательно традиционными процессорами, одна за другой. Тем не менее, многие программы содержат независимые инструкции, которые могут выполняться одновременно, не мешая друг другу. Для повышения производительности параллелизм на уровне инструкций стремится распознавать и использовать эти отдельные инструкции.

Параллелизм на уровне инструкций может быть достигнут различными методами:

• Конвейеризация: Конвейеризация делит процесс выполнения инструкций на несколько шагов, каждый из которых может выполнять более одной команды одновременно. Это позволяет перекрывать выполнение многих инструкций, пока они находятся на разных стадиях выполнения. Каждый шаг выполняет отдельную задачу, например, выборку, декодирование, выполнение и обратную запись инструкций.
• Выполнение вне очереди: в зависимости от доступности входных данных и ресурсов выполнения процессор динамически перестраивает инструкции во время выполнения вне очереди. Это повышает эффективность использования исполнительных блоков и сокращает время простоя, позволяя выполнять независимые инструкции вне того порядка, в котором они были изначально закодированы.

3. Параллелизм задач

Идея параллелизма задач в параллельных вычислениях относится к разделению программы или вычисления на множество задач, которые могут выполняться одновременно. Каждая задача является автономной и может выполняться на отдельном процессорном блоке, например, на нескольких ядрах в многоядерном ЦП или узлах в распределенной вычислительной системе.

Разделение работы на отдельные задачи, а не разделение данных, является основным фокусом параллелизма задач. При одновременном выполнении задания могут использовать доступные возможности параллельной обработки и часто работают с различными подмножествами входных данных. Эта стратегия особенно полезна, когда задачи автономны или просто слабо зависят друг от друга.

Основная цель параллелизма задач – максимально использовать доступные вычислительные ресурсы и повысить общую производительность программы или вычислений. По сравнению с последовательным выполнением, время выполнения может быть значительно сокращено путем одновременного запуска множества процессов.

Параллелизм задач может быть реализован различными способами, некоторые из которых описаны ниже:

• Параллелизм на основе потоков: это подразумевает разбиение одной программы на несколько потоков выполнения. При одновременном запуске на разных ядрах или процессорах каждый поток отвечает за отдельную задачу. Обычно разделяемая память системы основана на потоке параллелизма.
• Параллелизм на основе задач: В этой модели задачи явно определены и запланированы для выполнения. Планировщик задач динамически назначает задачи доступным ресурсам обработки, принимая во внимание зависимости и баланс нагрузки. Параллелизм на основе задач – это универсальный и эффективный метод выражения параллелизма, который может использоваться с другими парадигмами параллельного программирования.
• Параллелизм на основе процессов: этот метод подразумевает разделение программы на множество процессов, каждый из которых представляет отдельную задачу. В распределенной вычислительной системе процессы могут работать на разных вычислительных узлах одновременно. В системах с распределенной памятью часто используется параллелизм на основе процессов.

4. Параллелизм на уровне супер слов

Параллелизм на уровне супер слова – это концепция параллельных вычислений, которая концентрируется на использовании параллелизма на уровне слова или вектора для повышения производительности вычислений. Архитектуры, которые поддерживают SIMD (Single Instruction, Multiple Data) или векторные операции, особенно подходят для их использования.

Поиск и классификация действий с данными в векторные или массивные операции является основной концепцией параллелизма на уровне суперслов. Параллелизм, встроенный в данные, может быть полностью использован путем проведения вычислений над несколькими фрагментами данных в одной инструкции.

На уровне супер слов особенно полезен для приложений с предсказуемыми шаблонами доступа к данным и легко параллелизуемыми вычислениями. Он часто используется в приложениях, где много данных могут обрабатываться одновременно, например, при научном моделировании, обработке изображений и видео, обработке сигналов и анализе данных.

Применение параллельных вычислений

Параллельные вычисления широко применяются в различных областях, и некоторые из их приложений упомянуты ниже:

1. Финансовое моделирование и анализ рисков: В финансовом моделировании и анализе рисков параллельные вычисления используются для выполнения сложных вычислений и моделирования, необходимых в таких областях, как анализ рисков, оптимизация портфеля, ценообразование опционов и моделирование Монте-Карло. В финансовых приложениях параллельные алгоритмы способствуют более быстрому анализу и принятию решений.
2. Аналитика данных и обработка больших данных: для эффективной обработки и анализа больших наборов данных в современную эпоху больших данных параллельные вычисления стали решающими. Для ускорения обработки данных, машинного обучения и добычи данных параллельные фреймворки, такие, как Apache Hadoop и Apache Spark, распределяют данные и вычисления по кластеру компьютеров.
3. Параллельные системы баз данных: Для быстрой обработки запросов и управления большими объемами данных параллельные системы баз данных используют параллельные вычисления. Для повышения производительности базы данных и обеспечения одновременного доступа к данным используются методы параллелизации, такие как параллелизм запросов и секционирование данных.

Преимущества параллельных вычислительных систем:

• Эффективность затрат: Параллельные вычисления могут помочь вам сэкономить деньги, используя обычное оборудование с несколькими процессорами или ядрами вместо дорогостоящего специализированного оборудования. Это делает параллельные вычисления более доступными и экономически эффективными для различных приложений.
• Отказоустойчивость: Системы для параллельных вычислений часто могут быть построены так, чтобы быть отказоустойчивыми. Система может продолжать функционировать и быть надежной, даже если процессор или ядро выходят из строя, поскольку она может продолжать выполнять вычисления на других процессорах.
• Эффективность ресурсов: Параллельные вычисления используют ресурсы более эффективно, разделяя рабочую нагрузку между несколькими процессорами или ядрами. Параллельные вычисления могут максимизировать использование ресурсов и минимизировать время простоя вместо того, чтобы полагаться исключительно на один процессор, который может оставаться недоиспользованным для некоторых задач.
• Решение крупномасштабных задач: крупномасштабные задачи, которые невозможно эффективно решить на одной машине, лучше всего решать с помощью параллельных вычислений. Это позволяет разделить задачу на более мелкие части, распределить эти части по нескольким процессорам.
• Масштабируемость: добавляя больше процессоров или ядер, параллельные вычислительные системы могут увеличить свою вычислительную мощность. Эта масштабируемость позволяет успешно решать более крупные и сложные проблемы. Параллельные вычисления могут предложить ресурсы, необходимые для эффективного решения проблемы по мере ее роста.

Недостатки параллельных вычислительных систем:

• Повышенные требования к памяти: репликация данных на нескольких процессорах, которая часто происходит при параллельных вычислениях, может привести к более высоким требованиям к памяти. Объем памяти, необходимый крупномасштабным параллельным системам для хранения и управления реплицированными данными, может повлиять на стоимость и использование ресурсов.
• Отладка и тестирование: Отладка параллельных программ может быть сложнее, чем отладка последовательных. Состояния гонки, взаимоблокировки и проблемы неправильной синхронизации могут быть сложными и требующими много времени для выявления и устранения. Также сложнее тщательно тестировать параллельные программы, чтобы гарантировать надежность и точность.
• Сложность: Программирование параллельных систем, а также разработка параллельных алгоритмов может быть намного сложнее последовательного программирования. Зависимости данных, балансировка нагрузки, синхронизация и связь между процессорами должны быть тщательно учтены при использовании параллельных алгоритмов.

Заключение

Высокопроизводительные вычислительные системы сегодня являются одним из стратегических направлений развития прикладной науки. Именно параллелизация задач позволяет сегодня решать задачи, которые были недоступны ранее. Специалист, решающий прикладную задачу, должен владеть знаниями о различных технологиях организации параллельных вычислений. В этом контексте системное рассмотрение различных аспектов параллельных вычислений имеет важное значение.