Muxammad al-xorazmiy nomidagi

Vektorli superkompyuterlar
Zamonaviy superkompyuterlar orasida bir protsessorli vektorli superkompyuterlar shunday arxitekturaga ega. Ularning deyarli barchasi MIMD sinfiga mansub ko'p protsessorli konfiguratsiyalarda ham ishlab chiqariladi. Biroq, vektor superkompyuterlari arxitekturasining ko'pgina xususiyatlarini hatto bitta protsessorli tizimlarni hisobga olgan holda tushunish mumkin.
Yagona protsessorli vektorli superkompyuterning tipik sxemasi Yaponiyaning Fujitsu kompaniyasining FACOM VP-200 misolida keltirilgan. Cray Research va Convex kabi boshqa vektorli superkompyuterlar ham xuddi shunday arxitekturaga ega. Barcha vektorli superkompyuterlar uchun umumiy bo'lgan narsa vektor operatsiyalari bo'yicha ko'rsatmalar tizimida mavjudligi, masalan, ma'lum uzunlikdagi vektorlar bilan ishlash imkonini beruvchi vektorlarni qo'shish, aytaylik, 8 baytdan iborat 64 element. Bunday kompyuterlarda vektorlar bilan operatsiyalar odatda vektor registrlarida amalga oshiriladi, ammo bu umuman kerak emas. Maska registrlarining mavjudligi vektor buyruqlarini barcha vektor elementlarida emas, balki faqat niqob ko'rsatganlar bo'yicha bajarishga imkon beradi.
Albatta, turli xil superkompyuterlarda vektor arxitekturasining o'ziga xos ilovalari ushbu umumiy sxemaning o'ziga xos modifikatsiyalariga ega. Misol uchun, Fujitsu VP seriyali kompyuter tizimlari vektor registr faylini apparatda qayta konfiguratsiya qilish imkoniyatini qo'llab-quvvatlaydi - masalan, vektor registrlarining uzunligini oshirish va bir vaqtning o'zida ularning sonini mutanosib ravishda kamaytirish mumkin.
Cray-1 kunlaridan beri ko'plab vektorli superkompyuterlar, shu jumladan Fujitsu VP-seriyasi va Hitachi-ning S-seriyasi, ko'rsatmalar zanjiri deb ataladigan muhim vektorli hisoblash tezlashuviga ega edi. Masalan, Cray kompyuterlarida vektor V-registrlarida ishlaydigan ko'rsatmalarning quyidagi ketma-ketligini ko'rib chiqing:
V2=V0*V1 V4=V2+V3
Ma'lumki, ikkinchi ko'rsatma birinchisidan keyin darhol bajarila olmaydi - buning uchun birinchi ko'rsatma V2 registrini shakllantirishi kerak, bu ma'lum miqdordagi tsikllarni talab qiladi. Ulanish moslamasi ikkinchi ko'rsatmani birinchisining tugashini kutmasdan bajarishni boshlashga imkon beradi: V2 registrida birinchi natija paydo bo'lishi bilan bir vaqtda uning nusxasi qo'shimcha funktsional blokga yuboriladi va ikkinchi ko'rsatma. boshlanadi. Albatta, turli vektor ko'rsatmalarining ulanish imkoniyatlarining tafsilotlari bir kompyuterdan boshqasiga farq qiladi.
Skayar qayta ishlashga kelsak, Fujitsu va Hitachi yapon superkompyuterlarida tegishli ko'rsatmalar quyi tizimi IBM/370 bilan mos keladi, bu aniq afzalliklarga ega. Bunday holda an'anaviy kesh xotira skaler ma'lumotlarni buferlash uchun ishlatiladi. Aksincha, Cray Research, Cray-1 dan boshlab, kesh xotirasidan foydalanishdan voz kechdi. Buning o'rniga, uning kompyuterlari maxsus dasturiy ta'minot manzilli bufer B- va T-registrlardan foydalanadi. Va faqat oxirgi seriyada Cray T90 skaler operatsiyalar uchun oraliq kesh xotirasi joriy etildi. E'tibor bering, operativ xotirada oraliq bufer xotira yo'q - vektor registrlari yo'li, bu quyi tizimning yuqori o'tkazish qobiliyatiga ega bo'lishni talab qiladi. tasodifiy kirish xotirasi: Yuqori hisoblash tezligini saqlab qolish uchun vektor registrlariga ma'lumotlarni tezda yuklash va natijalarni xotiraga qayta yozish kerak.
Hozirgacha biz vektor registrlarida tegishli ko'rsatmalarning operandlari joylashgan vektorli kompyuterlarni ko'rib chiqdik. Qayd etilgan Fujitsu va Hitachi kompyuterlaridan tashqari, boshqa NEC yapon kompaniyasining SX seriyali kompyuterlarida vektor registrlari, jumladan SX-4 seriyasining eng kuchli kompyuterlari, shuningdek, Cray Research kompaniyasining barcha vektorli kompyuterlari, jumladan C90, M90 mavjud. va T90 va Cray Computer-dan, jumladan Cray-3 va Cray-4 va Convex Cl, C2, C3 va C4/XA seriyali vektorli mini-superkompyuterlar.
Ammo IBM ES/9000 kabi ba'zi vektorli superkompyuterlar to'g'ridan-to'g'ri asosiy xotirada joylashgan vektor operandlari bilan ishlaydi. Katta ehtimol bilan, bu yondashuv unumdorlik nuqtai nazaridan unchalik istiqbolli emas, xususan, har bir vektor ko'rsatmasi uchun yuqori hisoblash tezligini ta'minlash uchun vektor operandlarini xotiradan tezda olish va natijalarni qayta yozish talab etiladi.