Многопроцессорные системы с локальной памятью и многомашинные системы
Существуют два различных способа построения крупномасштабных систем с распределенной памятью. Простейший способ заключается в том, чтобы исключить аппаратные механизмы, обеспечивающие когерентность кэш-памяти, и сосредоточить внимание на создании масштабируемой системы памяти. Несколько компаний разработали такого типа машины. Наиболее известным примером такой системы является компьютер T3D компании Cray Research. В этих машинах память распределяется между узлами (процессорными элементами) и все узлы соединяются между собой посредством того или иного типа сети. Доступ к памяти может быть локальным или удаленным. Специальные контроллеры, размещаемые в узлах сети, могут на основе анализа адреса обращения принять решение о том, находятся ли требуемые данные в локальной памяти данного узла, или размещаются в памяти удаленного узла. В последнем случае контроллеру удаленной памяти посылается сообщение для обращения к требуемым данным.
Чтобы обойти проблемы когерентности, разделяемые (общие) данные не кэшируются. Конечно, с помощью программного обеспечения можно реализовать некоторую схему кэширования разделяемых данных путем их копирования из общего адресного пространства в локальную память конкретного узла. В этом случае когерентностью памяти также будет управлять программное обеспечение. Преимуществом такого подхода является практически минимальная необходимая поддержка со стороны аппаратуры, хотя наличие, например, таких возможностей как блочное (групповое) копирование данных было бы весьма полезным. Недостатком такой организации является то, что механизмы программной поддержки когерентности подобного рода кэш-памяти компилятором весьма ограничены. Существующая в настоящее время методика в основном подходит для программ с хорошо структурированным параллелизмом на уровне программного цикла.
Машины с архитектурой, подобной Cray T3D, называют процессорами (машинами) с массовым параллелизмом (MPP Massively Parallel Processor). К машинам с массовым параллелизмом предъявляются взаимно исключающие требования. Чем больше объем устройства, тем большее число процессоров можно расположить в нем, тем длиннее каналы передачи управления и данных, а значит и меньше тактовая частота. Происшедшее возрастание нормы массивности для больших машин до 512 и даже 64К процессоров обусловлено не ростом размеров машины, а повышением степени интеграции схем, позволившей за последние годы резко повысить плотность размещения элементов в устройствах. Топология сети обмена между процессорами в такого рода системах может быть различной. На рис. 10.5 приведены характеристики сети обмена для некоторых коммерческих MPP.
Для построения крупномасштабных систем альтернативой рассмотренному в предыдущем разделе протоколу наблюдения может служить протокол на основе справочника, который отслеживает состояние кэшей. Такой подход предполагает, что логически единый справочник хранит состояние каждого блока памяти, который может кэшироваться. В справочнике обычно содержится информация о том, в каких кэшах имеются копии данного блока, модифицировался ли данный блок и т.д. В существующих реализациях этого направления справочник размещается рядом с памятью. Имеются также протоколы, в которых часть информации размещается в кэш-памяти. Положительной стороной хранения всей информации в едином справочнике является простота протокола, связанная с тем, что вся необходимая информация сосредоточена в одном месте. Недостатком такого рода справочников является его размер, который пропорционален общему объему памяти, а не размеру кэш-памяти. Это не составляет проблемы для машин, состоящих, например, из нескольких сотен процессоров, поскольку связанные с реализацией такого справочника накладные расходы можно преодолеть. Но для машин большего размера необходима методика, позволяющая эффективно масштабировать структуру справочника.
| Фирма | Название | Коли-чество узлов | Базовая тополо-гия | Разряд-ность связи (бит) Частота синхро-низации (Мгц) Пиковая полоса пропус-кания связи (Мбайт/с) Общая полоса пропус-кания (Мбайт/с) Год выпуска |
| Thinking Machines | CM-2 | 1024-4096 | 12-мер-ный куб | 1 7 1 1024 1987 |
| nCube | nCube/ten | 1-1024 | 10-мер-ный куб | 1 10 1.2 640 1987 |
| Intel | iPSC/2 | 16-128 | 7-мерный куб | 1 16 2 345 1988 |
| Maspar | MP-1216 | 32-512 | 2-мерная сеть+сту-пенчатая Omega | 1 25 3 1300 1989 |
| Intel | Delta | 2-мерная сеть | 16 40 40 640 1991 | |
| Thinking Machines | CM-5 | 32-2048 | многосту-пенчатое толстое дерево | 4 40 20 10240 1991 |
| Meiko | CS-2 | 2-1024 | многосту-пенчатое толстое дерево | 8 70 50 50000 1992 |
| Intel | Paragon | 4-1024 | 2-мерная сеть | 16 100 200 6400 1992 |
| Cray Research | T3D | 16-1024 | 3-мерный тор | 16 150 300 19200 1993 |
Рис. 10.5. Характеристики межсоединений некоторых коммерческих MPP
В частности, чтобы предотвратить появление узкого горла в системе, связанного с единым справочником, можно распределить части этого справочника вместе с устройствами распределенной локальной памяти. Таким образом можно добиться того, что обращения к разным справочникам (частям единого справочника) могут выполняться параллельно, точно также как обращения к локальной памяти в распределенной памяти могут выполняться параллельно, существенно увеличивая общую полосу пропускания памяти. В распределенном справочнике сохраняется главное свойство подобных схем, заключающееся в том, что состояние любого разделяемого блока данных всегда находится во вполне определенном известном месте. На рис. 10.6 показан общий вид подобного рода машины с распределенной памятью. Вопросы детальной реализации протоколов когерентности памяти для таких машин выходят за рамки настоящего обзора. 
Рис. 10.6. Архитектура системы с распределенной внешней
памятью и распределенным по узлам справочником