Опубликован: 28.07.2007 | Доступ: свободный | Студентов: 1953 / 454 | Оценка: 4.53 / 4.26 | Длительность: 25:10:00
ISBN: 978-5-9556-0096-3
Специальности: Программист
Лекция 2:

Моделирование и анализ параллельных вычислений

Аннотация: В лекции описывается модель вычислений в виде графа "операции – операнды". Приводятся основные показатели качества параллельных методов — ускорение (speedup), эффективность (efficiency), стоимость (cost) и масштабируемость (scalability) вычислений. Введенные понятия демонстрируются на примере учебной задачи нахождения частных сумм последовательности числовых значений

При разработке параллельных алгоритмов решения сложных научно-технических задач принципиальным моментом является анализ эффективности использования параллелизма, состоящий обычно в оценке получаемого ускорения процесса вычислений (сокращения времени решения задачи). Формирование подобных оценок ускорения может осуществляться применительно к выбранному вычислительному алгоритму (оценка эффективности распараллеливания конкретного алгоритма). Другой важный подход состоит в построении оценок максимально возможного ускорения процесса решения задачи конкретного типа (оценка эффективности параллельного способа решения задачи).

В данной лекции рассматривается модель вычислений в виде графа "операции – операнды", которая может использоваться для описания существующих информационных зависимостей в выбираемых алгоритмах решения задач, и приводятся оценки эффективности максимально возможного параллелизма, которые могут быть получены в результате анализа имеющихся моделей вычислений. Примеры применения излагаемого теоретического материала приводятся в лекциях 6 – 11 настоящего учебного пособия при изучении параллельных методов решения ряда сложных вычислительно трудоемких задач.

2.1. Модель вычислений в виде графа "операции – операнды"

Для описания существующих информационных зависимостей в выбираемых алгоритмах решения задач может быть использована модель в виде графа "операции – операнды" (см., например, [2, 22]). Для уменьшения сложности излагаемого материала при построении модели будет предполагаться, что время выполнения любых вычислительных операций является одинаковым и равняется 1 (в тех или иных единицах измерения). Кроме того, принимается, что передача данных между вычислительными устройствами выполняется мгновенно без каких-либо затрат времени (что может быть справедливо, например, при наличии общей разделяемой памяти в параллельной вычислительной системе). Анализ коммуникационной трудоемкости параллельных алгоритмов приводится в следующей лекции.

Представим множество операций, выполняемых в исследуемом алгоритме решения вычислительной задачи, и существующие между операциями информационные зависимости в виде ациклического ориентированного графа

G = (V, R),
Пример вычислительной модели алгоритма в виде графа "операции – операнды"

Рис. 2.1. Пример вычислительной модели алгоритма в виде графа "операции – операнды"

где V = {1,...,|V|} есть множество вершин графа, представляющих выполняемые операции алгоритма, а R есть множество дуг графа (при этом дуга r = (i, j) принадлежит графу только в том случае, если операция j использует результат выполнения операции i ). Для примера на рис. 2.1 показан граф алгоритма вычисления площади прямоугольника, заданного координатами двух противолежащих углов. Как можно заметить по приведенному примеру, для выполнения выбранного алгоритма решения задачи могут быть использованы разные схемы вычислений и построены соответственно разные вычислительные модели. Как будет показано далее, разные схемы вычислений обладают различными возможностями для распараллеливания и, тем самым, при построении модели вычислений может быть поставлена задача выбора наиболее подходящей для параллельного исполнения вычислительной схемы алгоритма.

В рассматриваемой вычислительной модели алгоритма вершины без входных дуг могут использоваться для задания операций ввода, а вершины без выходных дуг – для операций вывода. Обозначим через V множество вершин графа без вершин ввода, а через d(G) — диаметр (длину максимального пути) графа.

2.2. Описание схемы параллельного выполнения алгоритма

Операции алгоритма, между которыми нет пути в рамках выбранной схемы вычислений, могут быть выполнены параллельно (для вычислительной схемы на рис. 2.1, например, параллельно могут быть реализованы сначала все операции умножения, а затем первые две операции вычитания). Возможный способ описания параллельного выполнения алгоритма может состоять в следующем (см., например, [2, 22]).

Пусть p есть количество процессоров, используемых для выполнения алгоритма. Тогда для параллельного выполнения вычислений необходимо задать множество ( расписание )

H_{p} = \{ (i,P_{i},t_{i}):i\in V\} ,

в котором для каждой операции i\in V указывается номер используемого для выполнения операции процессора Pi и время начала выполнения операции ti. Для того чтобы расписание было реализуемым, необходимо выполнение следующих требований при задании множества Hp:

  1. \forall i, j \in V : t_i = t_j \Rightarrow P_i \neq P_j, т.е. один и тот же процессор не должен назначаться разным операциям в один и тот же момент;
  2. \forall(i,j) \in R \Rightaroow t_j \ge t_i + 1, т.е. к назначаемому моменту выполнения операции все необходимые данные уже должны быть вычислены.