Редактирование: ПОД (3 поток), Ответы

Первое поколение ЭВМ /1946-1957гг/ использовало в качестве основного элемента электронную лампу. Быстродействие их не превышало 2-3 т. оп./сек; емкость ОЗУ - 2-4 К слов. Это ЭВМ: БЭСМ-1 (В.А. Мельников,1955г.), Минск-1 (И.С. Брук 1952/59 гг.), Урал-4 (Б. И. Рамеев), Стрела (Ю.Я. Базилевский, 1953 г.), М-20 (М.К. Сулим 1860 г. <!-- Парень явно опередил своё время! -->). А.Н. Мямлиным была разработана и несколько лет успешно эксплуатировалась "самая большая в мире ЭВМ этого поколения" <!-- Ох уж эти советские микросхемы, самые большие микросхемы в мире! -->- машина Восток. Программирование для этих машин: однозадачный, пакетный режим, машинный язык, ассемблер (советский аналог - [[wikipedia:ru:Автокод#Происхождение и критика термина «язык ассемблера»|Автокод]]).

Программа -- последовательность команд, хранимая в ОЗУ. Каждая программа задает единичный акт преобразования информации. В каждый момент времени выполняется только 1 команда программы.

 

Возможен переход в процессе вычисления на тот или иной участок программы в зависимости от промежуточных, получаемых в ходе вычисления, результатов.

 

Команды представляются в числовой форме и хранятся в ОЗУ, в том же виде, что и исходные данные, следовательно над командой можно производить арифметические действия, изменяя ее динамически.

 

*'''Магнитный барабан'''. Металлический цилиндр большой массы, вращающийся вокруг своей оси. Роль большой массы - поддержание стабильной скорости вращения. Поверхность этого цилиндра покрыта магнитным слоем, позволяющим хранить, читать и записывать информацию. Поверхность барабана разделена на n равных частей (в виде колец), которые называются треками (track). Над барабаном расположен блок неподвижных головок так, что над каждым треком расположена одна и только одна головка. (Головок, соответственно, тоже n штук). Головки способны считывать и записывать информацию с барабана. Каждый трек разделен на равные сектора. В каждый момент времени в устройстве может работать только одна головка. Запись информации происходит по трекам барабана, начиная с определенного сектора. При заказе на обмен поступают следующие параметры: № трека, № сектора, объем информации.

Оперативную память (ОП) можно представить в виде двумерной таблицы, строки которой хранят в двоичном коде команды и данные. Обращения за содержимым строки производится заданием номера (адреса) нужной строки. При записи, кроме адреса строки указывается регистр, содержимое которого следует записать в эту строку. Запись занимает больше времени, чем чтение. Пусть в памяти из трех строк хранятся номера телефонов.

'''Ответ-2''': Предположим, у нас очень много оперативной памяти. Тогда рассмотрим ключ, как двоичную последовательность, то есть, это некое число. Рассмотрим это число, как адрес в памяти - там и будем хранить и искать значение, соответствующее данному ключу.

Итак, повторяем, на уровне исполняемого кода имеется программа в машинных кодах, использующая адреса данных и команд. Эти адреса в общем случае не являются адресами конкретных физических ячеек памяти, в которых размещены эти данные, более того, впоследствии мы увидим, что виртуальным (или программным) адресам могут ставиться в соответствие произвольные физические адреса памяти. То есть при реальном исполнении программы далеко не всегда виртуальная адресация, используемая в программе совпадает с физической адресацией, используемой ЦП при выполнении данной программы.

''(Это то же самое, что и алгоритм вторая попытка)''

* Строка с наименьшим числом единиц - искомая

 

При обновлении кэш-памяти методом сквозной записи контроллер кэш-памяти одновременно обновляет содержимое основной памяти. Иначе говоря, основная память отражает текущее содержимое кэш-памяти. Быстрое обновление позволяет перезаписывать любой блок в кэш-памяти в любое время без потери данных. Система со сквозной записью проста, но время, требуемое для записи в основную память, снижает производительность и увеличивает количество обращений по шине (что особенно заметно в мультизадачной системе).

Пусть у нас есть массив из 60 миллионов элементов и мы хотим вставить элементы в середину. Несмотря на преимущества, которые дает кэш, эта операция займет недели (Какого размера должны быть элементы чтобы копирование 30 миллионов элементов заняло недели? Секунды, ну максимум минуты...).

(Комментарий от Жукова В.В.: Пусть у нас есть список, элементы которого это int'ы. Объединяем их в массивы, например по 8192 штуки (размер int'a - 4 байта, 4 * 8192 = 32768 байт - размер L1-кэша на текущей машине). Например, мы захотели вставить один int в самое начало списка. Тогда нам придётся сдвигать весь первый массив на одну позицию, затем вставлять последний элемент этого массива в начало второго, проделать ту же процедуру со вторым массивом и т.д. В итоге получаем, что нам придётся пройти по всем массивам списка и перезаписать значения в элементах этого массива. Даже обычный длинный массив будет лучше, чем это: во-первых, при прохождении по массиву у нас всё-равно он кэшируется, во-вторых он лежит в последовательном участке памяти, в отличие от предложенных нескольких маленьких массивов, которые находятся в разных местах ОП, в-третьих нам не нужно разыменовывать указатель для перехода к следующему блоку, в-четвёртых, код алгоритма работы с одним массивом будет значительно короче. В общем, плохой пример.)

* Выполнить команду

GRID-сети — это совокупность вычислительных систем, связанных через Интернет (метакомпьютинг). Используются для решения задач, допускающих сегментацию на независимые вычислительные процессы с большим объемом вычислений. Такими задачами являются задача исследования генома, обработку результатов физических испытаний, проект SETI.

Системы данного класса: SMP (Scalable Parallel Processor, ''может всё же Symmetric Multiprocessing?'') состоят из нескольких однородных процессоров и массива общей памяти (разделяемой памяти – shared memory): любой процессор может обращаться к любому элементу памяти. По этой схеме построены 2,4 процессорные SMP сервера на базе процессоров Intel, НР и т. д., причем процессоры подключены к памяти с помощью общей шины. Системы с большим числом процессоров (но не более 32) подключаются к общей памяти, разделенной на блоки, через не блокирующийся полный коммутатор: crossbar. Любой процессор системы получает данное по произвольному адресу памяти за одинаковое время, такая структура памяти называется: UMA - Uniform Memory Access (Architecture). Пример:НР-9000. Дальнейшее масштабирование (увеличение числа процессоров системы) SMP систем обеспечивается переходом к архитектуре памяти: NUMA - Nоn Uniform Memory Access. По схеме, называемой, этой иногда, кластеризацией SMP, соответствующие блоки памяти двух (или более) серверов соединяются кольцевой связью, обычно по GCI интерфейсу. При запросе данного, расположенного вне локального с сервере диапазона адресов, это данное по кольцевой связи переписывается дублируется в соответствующий блок локальной памяти, ту часть его, которая специально отводится для буферизации глобальных данных и из этого буфера поставляется потребителю. Эта буферизация прозрачна (невидима) пользователю, для которого вся память кластера имеет сквозную нумерацию, и время выборки данных, не локальных в сервере, будет равно времени выборки локальных данных при повторных обращениях к глобальному данному, когда оно уже переписано в буфер. Данный аппарат буферизации есть типичная схема кэш памяти. Так как к данным возможно обращение из любого процессора кластера, то буферизация, размножение данных требует обеспечение их когерентности. Когерентность данных состоит в том, что при изменении данного все его потребители должны получать это значение. Проблема когерентности усложняется дублированием данных еще и в процессорных кэшах системы. Системы, в которых обеспечена когерентность данных, буферизуемых в кэшах, называются кэш когерентными (cc-cache coherent), а архитектура памяти описываемого кластера: cc- NUMA (cache coherent Nоn Uniform Memory Access). Классической архитектурой принято считать систему SPP1000.

Для тех, кто тоже не понял этот поток сознания: статья на Хабрахабре [http://habrahabr.ru/post/122479/ «Dataflow-архитектуры. Часть 1»].

С плавающей запятой числа изображаются в виде X = ±M×P±r, где M - мантисса числа (правильная дробь в пределах 0,1 ≤ M < 1), r - порядок числа (целое), P - основание системы счисления. Например, приведенные выше числа с фиксированной запятой можно преобразовать в числа с плавающей запятой так: 0,3254×10^2, 0,36×10^–2, –0,1082×10^3. Нормализованная форма представления имеет огромный диапазон чисел и является основной в современных ЭВМ.

== Попарное суммирование ==

Ниже представлен алгоритм, в цикле обрабатывающий массив — на каждой итерации суммируются числа парами, при этом размер массива уменьшается вдвое.

<pre>

/* Pairwise Summation */

float fp_add(float * flt_arr)

{

long i, j, limit;

float sum[ARR_SIZE / 2 + 1];

if (ARR_SIZE == 2)

return flt_arr[0] + flt_arr[1];

else if (ARR_SIZE == 1)

return flt_arr[0];

for (i = j = 0; i < ARR_SIZE / 2; i++, j += 2)

sum[i] = flt_arr[j] + flt_arr[j + 1];

if (ARR_SIZE & 1)

sum[ARR_SIZE / 2] = flt_arr[ARR_SIZE - 1];

limit = (ARR_SIZE + 1) / 2;

while (limit > 2) {

for (i = j = 0; i < limit / 2; i++, j += 2)

sum[i] = sum[j] + sum[j + 1];

if (limit & 1)

sum[limit / 2] = sum[limit - 1];

limit = (limit + 1) / 2;

}

return sum[0] + sum[1];

}

</pre>

Данный алгоритм работает быстрее, чем упорядоченное суммирование, и при этом дает более аккуратный результат.

 

'''3. Разворачивание циклов'''

ENDDO S1 = S1 + A(I+1)

{{Курс ПОД (3 поток)}}