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

8 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

50440. Енергозбереження. Методичні вказівки 441 KB
  Лабораторні роботи дають змогу студентам що вивчають курс перевірити та дослідити теорію яку подано в навчальних посібниках та лекціях дають знання щодо шляхів раціонального використання всіх видів енергії від її виробництва до споживання. Після виконання кожної лабораторної роботи оформлюється звіт. Звіт про виконання лабораторної роботи повинен мітити: назву та мету лабораторної роботи; короткі теоретичні відомості які необхідні для захисту лабораторної роботи непотрібно друкувати всі теоретичні відомості з методички чи книжки;...
50441. Определить средние значения очередей пассажиров и машин и средние значения времени пребывания на стоянке пассажиров и машин 106.5 KB
  Система массового обслуживания представляет собой стоянку такси, на которую поступает поток пассажиров с интенсивностью и поток машин с интенсивностью заявок в час (все потоки простейшие). Пассажиры образуют очередь, которая уменьшается на 1, когда к стоянке подходит машина. В случае, когда на стоянке нет пассажиров, в очередь становятся машины. Число мест для машин на стоянке ограничено (n=10). Очередь пассажиров не ограничена, посадка производится мгновенно.
50442. Моделирование детерминированных процессов 70 KB
  Исследование задачи моделирования на ЭВМ детерминированных составляющих произвольных воздействий в системах управления. Машинная реализация схемы моделирования порождающего детерминированный процесс однородного дифференциального уравнения осуществляется в настоящей работе стандартными средствами пакета SIMULINK. Полученное по исходным данным дифференциальное уравнение с вычисленными начальными условиями реализуется в схему моделирования которая средствами системы SIMULINK преобразуется в блокдиаграмму Sмодели...
50443. Синтез линейно-параметрических моделей детерминированных процессов 87 KB
  Пусть gt непрерывный по времени детерминированный процесс заданный своим аналитическим выражение и его изображение по Лапласу где характеристический многочлен его дифференциальной модели. Введение “n†новых переменных величин по правилу i=11n приводит к совокупной системе уравнений для Выражения 5 и 6 определяют структуру полученной дифференциальной динамической модели детерминированного процесса gt: система уравнений 5 представляет собой динамический блок формирования...
50444. Моделирование стационарных случайных процессов 231 KB
  Получение реализации стационарного случайного процесса с заданными вероятностными свойствами основано на линейном преобразовании случайной функции. Вычисление ковариационной функции выходного процесса приводит к цепочке равенств 3 учитывая что получим следующее выражение: 4 По определению дисперсия выходного сигнала равна: 5 Из выражения 5 следует что для вычисления дисперсии выходного сигнала знания дисперсии входного сигнала недостаточно а необходимо располагать его ковариационной...
50445. Статистические модели сигналов в линейных системах 527 KB
  Пусть случайный стационарный процесс заданный своим математическим ожиданием 1 и ковариационной функцией 2 поступает на вход стационарной линейной системы с весовой функцией . Соотношение входвыход в установившемся режиме равно = 3 Из выражения 3 следует что математическое ожидание сигнала на выходе системы . 4...
50446. Статистические модели сигналов в линейных системах 5.07 MB
  Пусть стационарный случайный процесс заданный своим математическим ожиданием 1 и ковариационной функцией 2 поступает на вход стационарной линейной системы с весовой функцией . Ковариационная функция сигнала на выходе системы описывается выражением ....
50447. Изучение распределения Гаусса и двумерного распределения Максвелла на механической модели 72.5 KB
  Тема: Изучение распределения Гаусса и двумерного распределения Максвелла на механической модели. Для подобного рода вычислений необходимо знать закон или функцию распределения. Закон нормального распределения имеет вид 1.На рисунке 1 показан график распределения Гаусса; на нём представлены две кривые с разными мерами точности причём h1 h2.
50448. Определение коэффициента внутреннего трения жидкостей капилярным вискозиметром 55 KB
  Если по трубке течёт установившийся поток жидкости или газа то отдельные части потока движутся вдоль плавных линий тока форма которых определяется стенками трубки.При уве личении скорости потока даже в прямой трубке линии тока начинают закручиваться в виде вих рей или водоворотов и начинается энергичное перемешивание жидкости. Было установленно что характер течения жидкости зависит от значения безразмерной величи ны Reкоторая называется числом Рейнольда 1.В данной работе он определяется...