16228

Оценка производительности многопроцессорного вычислительного комплекса

Лабораторная работа

Информатика, кибернетика и программирование

Методические указания к лабораторной работе по дисциплине Теоретические основы автоматизированного управления Лабораторная работа № 4 Оценка производительности многопроцессорного вычислительного комплекса Цель работы: Приобрести навыки анализа сетей мас...

Русский

2013-06-20

61.5 KB

5 чел.

Методические указания к лабораторной работе

по дисциплине

«Теоретические основы автоматизированного управления»

Лабораторная работа № 4

Оценка производительности многопроцессорного вычислительного комплекса 

Цель работы: Приобрести навыки анализа сетей массового обслуживания на основе метода имитационного моделирования с использованием ЭВМ

Материальное обеспечение:

Компьютер, система моделирования на ЭВМ.

Теоретическая часть

Большинство информационных систем имеет сложную структуру и характеризуется многообразием связей между элементами. Примерами являются сети связи, вычислительные сети и пр. Элементы этих систем описываются различными системами массового обслуживания. Совокупность взаимосвязанных систем массового обслуживания принято называть сетью массового обслуживания (СеМО).

Сети массового обслуживания предназначены для формализованного описания и исследования сложных информационных систем. С помощью СеМО возможно получение вероятностно-временных и надежностных характеристик изучаемых объектов, проведение сетевого планирования с целью оптимизации сроков выполнения комплексов работ и т.д.

Вполне очевидно, что сети массового обслуживания являются более сложными образованиями, чем отдельные СМО. В самом общем случае все СеМО можно разделить на два больших класса: замкнутые и разомкнутые. В основе такого деления лежит следующий классификационный признак: число циркулирующих в сети заявок. В замкнутой сети находится постоянное количество заявок, в разомкнутой сети это количество переменно.

Кроме того любая сеть может быть классифицирована как однородная и неоднородная. Однородность бывает структурной и параметрической. В структурно однородной сети массового обслуживания все СМО однотипны и могут отличаться друг от друга значениями отдельных параметров, например числом каналов. В параметрически однородных сетях у отдельных СМО не различия и в значениях параметров. Неоднородные сети имеют в своем составе СМО, отличающиеся и структурой и значениями параметров.

В качестве объекта исследования в лабораторной работе принят многопроцессорный вычислительный комплекс (МПК) имеющий следующую общую структуру (рис. 1).

Рис. 1

Каждому процессору назначена своя программа и при ее выполнении процессор может обращаться к любому модулю оперативной памяти. Связующим звеном в комплексе выступает система коммутации, которая организуется по разному в зависимости от архитектуры вычислительного комплекса. В частности, комплекс может строиться на основе многовходовых модулей памяти и тогда структура МПК становится полносвязной (рис. 2)

Рис. 2

Другим, полярным вариантом структуры можно рассматривать МПК на основе общей шины (рис. 3).

Рис. 3

В случае полносвязной структуры возможны конфликты при одновременном обращении двух и более процессоров к одному модулю ОП. В этом случае процессор, обратившийся к занятому модулю памяти вынужден ожидать освобождения последнего. Вследствие этого могут возникать задержки в выполнении программ и реальная производительность МПК будет ниже его потенциальных возможностей.

При организации МПК на основе общей шины задержки могут наступать, когда шина захвачена одним из процессоров при обращении к какому-либо модулю памяти. Результат аналогичен ранее рассмотренному - производительность МПК также падает и причиной ее является «узкое» место комплекса - общая шина. Наращивание количества общих шин (структура с двойной или тройной шиной) позволяет частично решить проблему резкого падения производительности МПК, а если число шин довольно велико, то такой комплекс стремится в варианту полносвязной структуры.

Формально структура СеМО, описывающей МПК может быть представлена следующим образом (рис.4а - полносвязный комплекс, рис.4б - комплекс на основе общей шины).

                    а)                                                                                   б)

Рис. 4

Длительность идеального цикла выполнения операций в МПК может быть определена как сумма среднего времени выполнения команды процессором (Tпр), времени обращения к памяти (TОП) и времени, затрачиваемого на коммутацию (Tком): = Tпр + TОП + Tком. Вследствии упомянутых причин длительность реального цикла (Tр) будет отличаться от этой величины. Отношение Tид и Tр дает относительную производительность МПК и позволяет определить потери производительности, связанные с конфликтами в МПК.

Постановка задачи на лабораторную работу

Подготовка к работе:

По данному описанию и рекомендованной литературе изучить основные положения, связанные с организацией сетевых моделей, и общую структуру программы на языке моделирования GPSS.

Задание по экспериментальной части:

Исследовать показатели производительности МПК.

Исходные данные:

тип структуры МПК

число процессоров  -  n;

число модулей ОП -  m;

среднее время выполнения команды процессором - Tпр;

время обращения к памяти - TОП;

время коммутации - Tком.

Допущения:

исследование проводится на ограниченном отрезке времени функционирования МПК, т.е. количество выполняемых программ остается неизменным и равным числу процессоров.

Требуется определить:

характер изменения относительной производительности МПК при варьировании исходных данных в некотором диапазоне

Методические указания по выполнению работы:

Модели, подлежащие исследованию, записаны на рабочей дискете с системой моделирования под именами:

modelvk.gps  - модель МПК полносвязной структуры;

modelosh.gps - модель МПК на основе общей шины.

Запуск модели осуществляется набором в командной строке сообщения:

gpss.bat <имя модели>.

По окончании прогона модели результаты помещаются на рабочий диск в файл с однотипным именем и расширением .lst.

Описания моделей в виде текстов программ на GPSS приведены в приложении.

При выполнении экспериментальной части студент должен:

проанализировать задание в соответствии с указанным преподавателем вариантом и уточнить задачу исследования;

вызвать на компьютере для редактирования текст программы с требуемой для работы моделью;

ввести необходимые исходные данные и запустить модель на выполнение;

проанализировать результаты моделирования на экране в интерактивном режиме и получить листинг;

пункты 2-4 повторить по каждому сочетанию исходных данных для своего варианта;

Примечание: при необходимости следует уточнить исходные данные и искомые характеристики у преподавателя.

Содержание отчета

Схема исследуемой СМО.

Исходные данные для проведения исследования.

Распечатки листингов с результатами.

Графики с результатами зависимостей, указанных в варианте работы.

Выводы по результатам исследований.

Контрольные вопросы

Как классифицируются сети массового обслуживания?

Физический смысл понятий «структурно однородная СеМО» и «параметрически однородная СеМО».

Пояснить общий алгоритм функционирования модели.

Как в модели задаются случайные величины?

Как в модели описываются исходные данные?

Назначение основных элементов листинга с результатами моделирования.

Варианты работы

Тип структуры ВК

n

m

Tпр (мкс)

TОП (мкс)

Tком (мкс)

Вид исследуемой зависимости

1.

полносвязная

8,10,12

5

100

50

15

P (%) от n

2.

полносвязная

8

2,4,6

100

50

15

P (%) от m

3.

полносвязная

10

6

100

50

10,20,30

P (%) от Tком

4.

с общей шиной

2,5,8

4

100

50

15

P (%) от n

5.

с общей шиной

4

2,6,8

100

50

15

P (%) от m

6.

с общей шиной

8

5

100

50

10,20,30

P (%) от Tком

Литература:

Клейнрок Л. Теория массового обслуживания. М.: Машиностроение, 1979.

Моделирование сложных дискретных систем на ЭВМ третьего поколения: (Опыт применения GPSS). Голованов О.В. и др. М.: Энергия, 1978.

Советов Б.Я., Яковлев С.А. Моделирование систем: Курсовое проектирование. М.: Высшая школа, 1988.

Советов Б.Я., Яковлев С.А. Моделирование систем: Лабораторный практикум. М.: Высшая школа, 1988.

Черненький В.М. Имитационное моделирование. Разработка САПР. Книга 9. М.: Высшая школа, 1990.

Шрайбер Т.Дж. Моделирование на GPSS. М.: Машиностроение, 1980.

ПРИЛОЖЕНИЕ

Описание программной модели многопроцессорного вычислительного комплекса полносвязной структуры (файл modelvk.gps) 

      SIMULATE

Начало моделирования

1      FUNCTION   RN$1,C13

Описание закона

0,0/0.1,0.104/0.2,0.222/0.3,0.357/0.4,0.511/0.5,0.693/

распределения случайных

0.6,0.915/0.7,1.304/0.8,1.610/0.9,2.303/0.97,3.507/

величин

0.995,5.298/0.999,7

1      TABLE      M$1,50,50,10

Описание выходных данных

1      VARIABLE   X$1+1+X$2*RN$1/1000

Расчет номера модуля ОП

2      VARIABLE   (X$3+X$4+X$5)*100/TB$1

Расчет процента производительности

3      VARIABLE   X$1-1

Расчет числа заявок

      GENERATE   ,,,1

Генерация исходной заявки

      SPLIT      V$3,ABC,1

Расщепление заявки

ABC    MARK

Начало цикла

      SEIZE      P$1

Занятие процессора

      ADVANCE    X$3,FN$1

Выполнение команды

      RELEASE    P$1

Освобождение процессора

      ADVANCE    X$5

Задержка заявки при передача по системе коммутации

      ASSIGN     2,V$1

Выбор модуля ОП

      SEIZE      P$2

Занятие модуля ОП

      ADVANCE    X$4

Выборка из памяти

      RELEASE    P$2

Освобождение модуля памяти

      TABULATE   1

Сбор статистики

      SAVEVALUE  6-,1

Окончание обработки заявки

      TEST_LE    X$6,0,ABC

Проверка условия окончания моделирования

      SAVEVALUE  7,V$2

Запоминание результата

      TERMINATE  1

Окончание моделирования

      INITIAL    X$1,6,X$2,3

Задание исходных данных

      INITIAL    X$3,100,X$4,50,X$5,10

      INITIAL    X$6,10000

      START      1

      END

Окончание моделирования

Исходные данные:

X$1 – число процессоров;

X$2 – число модулей ОП;

X$3 - среднее время выполнения команд процессором (мкс);

X$4 - время обращения к памяти ЭВМ (мкс);

X$5 - время коммутации (мкс).

Результат:

X$7


Описание программной модели многопроцессорного вычислительного комплекса на основе общей шины (файл
modelosh.gps) 

      SIMULATE

Начало моделирования

1      FUNCTION   RN$1,C13

Описание закона

0,0/0.1,0.104/0.2,0.222/0.3,0.357/0.4,0.511/0.5,0.693/

распределения случайных

0.6,0.915/0.7,1.304/0.8,1.610/0.9,2.303/0.97,3.507/

величин

0.995,5.298/0.999,7

1      TABLE      M$1,50,50,10

Описание выходных данных

1      VARIABLE   X$1+1+X$2*RN$1/1000

Расчет номера модуля ОП

2      VARIABLE   (X$3+X$4+X$5)*100/TB$1

Расчет процента производительности

3      VARIABLE   X$1-1

Расчет числа заявок

4      VARIABLE   x$1+x$2+1

Расчет номер общей шины

      GENERATE   ,,,1

Генерация исходной заявки

      SPLIT      V$3,ABC,1

Расщепление заявки

ABC    MARK

Начало цикла

      SEIZE      P$1

Занятие процессора

      ADVANCE    X$3,FN$1

Выполнение команды

      RELEASE    P$1

Освобождение процессора

      SEIZE      V$4

Занятие общей шины

      ADVANCE    X$5

Задержка заявки при передача по системе коммутации

      ASSIGN     2,V$1

Выбор модуля ОП

      SEIZE      P$2

Занятие модуля ОП

      ADVANCE    X$4

Выборка из памяти

      RELEASE    P$2

Освобождение модуля памяти

      RELEASE    V$4

Освобождение общей шины

      TABULATE   1

Сбор статистики

      SAVEVALUE  6-,1

Окончание обработки заявки

      TEST_LE    X$6,0,ABC

Проверка условия окончания моделирования

      SAVEVALUE  7,V$2

Запоминание результата

      TERMINATE  1

Окончание моделирования

      INITIAL    X$1,6,X$2,3

Задание исходных данных

      INITIAL    X$3,100,X$4,50,X$5,10

      INITIAL    X$6,10000

      START      1

      END

Окончание моделирования

Исходные данные:

X$1 – число процессоров;

X$2 – число модулей ОП;

X$3 - среднее время выполнения команд процессором (мкс);

X$4 - время обращения к памяти ЭВМ (мкс);

X$5 - время коммутации (мкс).

Результат:

X$7


Модуль ОП 1

Процессор 1

Модуль ОП 2

Процессор 2

Модуль ОП m

Процессор n

Система коммутации

Модуль ОП 1

Процессор 1

Модуль ОП 2

Процессор 2

Модуль ОП m

Процессор n

Модуль ОП 1

Процессор 1

Модуль ОП 2

Процессор 2

Модуль ОП m

Процессор n

Пр. 1

МОП 1

Пр. 1

Пр. 2

Пр. n

ОШ

МОП 2

МОП m

Пр. n

Пр. 2

МОП  m

МОП 2

МОП 1


 

А также другие работы, которые могут Вас заинтересовать

71061. Створення форм Access 651.21 KB
  Мета: Набути навичок створення форм Access за допомогою майстра. Засвоїти правила побудови структури бази даних та окремих її об’єктів. База даних «Облік товару» Створити такі форми: форму, що містить повну інформацію про клієнтів;
71063. Створення простих запитів і запитів з параметрами 2.47 MB
  Вигляд у режимі таблиці. Вигляд у режимі конструктора. Вигляд у режимі таблиці. Вигляд у режимі конструктора. Створити простий запит на вибірку Клієнти, що відображає усі запити таблиць Клієнти і Реалізація за полями Код клієнта, НазвФірми, Телефон, № Накл Витрати, Дата, Відмітка про оплату.
71064. Організація між табличних зв’язків 1014.76 KB
  Створити таблиці до бази даних Вінницький технічний коледж: студенти групи і відділення. Створення таблиці Студенти: Створення таблиці Групи: Створення таблиці Відділення: Завдання 2: створити зв’язки між таблицями: Створюю такі зв’язки між таблицями: Таблиці ВідділенняГрупа зв’язок по полях: Скорочена назва та Відділення тип зв’язку один до багатьох.
71066. Методы в JavaScript 22.65 KB
  Во время интерпретации HTML-документа браузером создаются объекты JavaScript. Свойства объектов определяются параметрами тегов языка HTML. Структура документа отражается в иерархической структуре объектов, соответствующих HTML-тегам. Родителем всех объектов является объект windows, расположенный на самом верхнем уровне иерархии...
71067. Основы работы с MathCAD 141 KB
  Mathcad работает с документами. С точки зрения пользователя, документ - это чистый лист бумаги, на котором можно размещать области трех основных типов: математические выражения, текстовые фрагменты и графические области. Математические выражения К основным элементам математических выражений Mathcad относятся типы данных, операторы, функции и управляющие структуры.
71068. Численное интегрирование и дифференцирование 150 KB
  Дело в том что для большого числа элементарных функций первообразные уже не выражаются через элементарные функции в результате чего нельзя вычислить определенный интеграл с помощью формулы Ньютона-Лейбница. Особенно важны формулы приближенного интегрирования при решении задач содержащих функции заданные таблично.
71069. Решение дифференциальных уравнений в частных производных 276.5 KB
  В этом случае решаемые уравнения содержат частные производные и называются дифференциальными уравнениями в частных производных. Такие разностные уравнения записывают для всех узлов сетки и получают в результате систему из n уравнений с nнеизвестными. Гиперболические уравнения в частных производных...