Реферат на тему Параллельные вычисления

Содержание:

ВВЕДЕНИЕ 3

1.Понятие параллельных вычислений 4

2. Модели и методы параллельных вычислений 6

3. Способы реализации параллельных вычислений 9

4. Преимуществам и проблемы параллельных вычислений 11

ЗАКЛЮЧЕНИЕ 14

СПИСОК ИСПОЛЬЗОВАННОЙ ЛИТЕРАТУРЫ 15

Введение:

Применение параллельных вычислительных систем является актуальным направлением развития ЭВМ. Это обстоятельство вызвано не только физическим ограничением максимально возможного быстродействия обычных последовательных ЭВМ, но и существованием вычислительных задач, для решения которых возможностей существующей вычислительной техники всегда оказывается мало. Как результат можно заключить, что знание современных тенденций развития компьютеров и аппаратных средств для достижения параллелизма, умения разрабатывать модели, методы и программы параллельного решения задач обработки данных, следует отнести к важным квалификационным характеристикам современного программиста. В работе рассмотрим основные аспекты параллельных вычислений.

Цель данной работы изучить информацию о параллельных вычислениях.

Задачи работы:

— определить понятие параллельных вычислений;

— изучить модели и методы параллельных вычислений;

— рассмотреть способы реализации параллельных вычислений;

— изучить преимуществам и проблемы параллельных вычислений.

Заключение:

Параллельное вычисление не универсально, и не все задачи можно ускорить с его помощью. Например, простая задача суммирования чисел одинаково выполняется и при последовательных вычислениях, и при параллельных. При задачах оптимизации параллельные вычисления дают огромный выигрыш в производительности. Использование параллельных вычислительных систем является актуальным на сегодняшний день.

Машинное обучение и искусственный интеллект будут на переднем крае нашего технологического развития, по крайней мере в течение следующего десятилетия, и они в значительной степени полагаются на параллельные вычисления.

Всегда будут существовать финансовые стимулы разработки новых технологий для решения сложных проблем, с которыми мы сталкиваемся как общество. Число ядер в одном графическом процессоре выросло с 1 ядра в 1995 году до 24 ядер в 2006 году, затем подскочило до 128 ядер в 2009 году и продолжило расти экспоненциально до 10 000 и выше к 2021 году.

Одно из наиболее перспективных в будущем разработок в области параллельных вычислений — квантовые вычисления.

По мере приближения к концу закона Мура (который гласит, что число транзисторов в микросхемах удваивается каждые два года), исследователи пытаются найти способы сохранения экспоненциального роста скорости, с которой мы можем делать сложные вычисления. Квантовые компьютеры могут полностью революционизировать искусственный интеллект (которому уделяется время на курсах Machine Learning и Machine Learning и Deep Learning), конечно же, индустрию безопасности, которой посвящен наш отдельный курс по Этичному хакингу.

Фрагмент текста работы:

1.Понятие параллельных вычислений

Алгоритм – это последовательность инструкций, выполняемых для решения проблемы. При разработке алгоритма мы должны учитывать архитектуру компьютера, на котором будет выполняться алгоритм. Согласно архитектуре, есть два типа компьютеров:

— последовательный компьютер;

— параллельный компьютер.

В зависимости от архитектуры компьютеров, есть два типа алгоритмов:

— последовательный алгоритм – алгоритм, в котором некоторые последовательные шаги инструкций выполняются в хронологическом порядке для решения проблемы.

— параллельный алгоритм. Задача делится на подзадачи и выполняется параллельно для получения отдельных выходных данных. Позже, эти отдельные выходы объединяются, чтобы получить конечный желаемый результат.

Было обнаружено, что время, необходимое процессорам для связи друг с другом, больше, чем фактическое время обработки. Таким образом, при разработке параллельного алгоритма необходимо учитывать правильную загрузку ЦП, чтобы получить эффективный алгоритм.

Чтобы правильно спроектировать алгоритм, нужно иметь четкое представление об основной модели вычислений на параллельном компьютере. [6]

Параллельные вычисления были разработаны на основе более ранних работ по железным дорогам и телеграфии в XIX и начале XX века, и некоторые термины, например семафоры, относятся к этому периоду.. Они возникли для решения вопроса о том, как управлять несколькими поездами в одной и той же железнодорожной системе (избегать столкновений и максимизировать эффективность) и как обрабатывать несколько передач по заданному набору проводов (повышение эффективности), например, через с разделением по времени мультиплексирование (1870-е).

Академическое исследование параллельных алгоритмов началось в 1960-х годах, когда Дейкстра был признан первой статьей в этой области, выявившей и решившей взаимное исключение.

Параллельные вычисления используются достаточно давно, но только после 2004 года, когда стало ясно, что дальнейший быстрый род тактовой частоты ЦПУ проблематичен, началось быстрое развитие технологии многоядерных процессоров.. Техника параллельных вычислений стала крайне актуальной в связи с широким внедрением виртуализации и cloud computing. Ресурс увеличения плотности активных элементов на чипе еще сохранялся и именно это сделало многоядерные процессоры привлекательными для повышения производительности вычислений. В настоящее время число ядер удваивается каждые 18 месяцев.

Под параллельными вычислениями можно понимать процессы решения задач, в которых в один и тот же момент времени могут выполняться одновременно несколько вычислительных операций. Такое определения является достаточно общим, но тем не менее, можно сделать некоторые выводы. В первую очередь, можно сказать, что параллельные вычисления не сводятся к многопроцессорным вычислительным системам, кроме того упомянутые в определении выполняемые операции должны быть направлены на общую задачу. Рассмотрим чем же вызван такой интерес к параллельным вычислениям? [10]

В первую очередь, это постоянное опережение вычислительных потребностей, быстродействию существующих компьютеров. В литературе известна так званая проблема «большого вызова», в числе которой: моделирования климата, генная инженерия, создание лекарств и тому подобное. Все эти перечисленные проблемы являются вычислительно трудоемкие. По оценкам специалистов для решения этих проблем нужны компьютеры с производительность около 1 терафлопа в секунду.

Так же развитию параллельных вычислительных систем способствует теоретическая ограниченность роста быстродействия последовательных вычислений и резкое снижение стоимости многопроцессорных вычислительных систем, как результат много компьютеров стали многоядерные.

Основная цель параллельных вычислений – уменьшение времени решения задачи.

Далее рассмотрим моделей параллельных вычислений