Pull to refresh

Высокопроизводительные вычисления: проблемы и решения

High performance *
Компьютеры, даже персональные, становятся все сложнее. Не так уж давно в гудящем на столе ящике все было просто — чем больше частота, тем больше производительность. Теперь же системы стали многоядерными, многопроцессорными, в них появились специализированные ускорители, компьютеры все чаще объединяются в кластеры.
Зачем? Как во всем этом многообразии разобраться?
Что значит SIMD, SMP, GPGPU и другие страшные слова, которые встречаются все чаще?
Каковы границы применимости существующих технологий повышения производительности?

Введение


Откуда такие сложности?

Компьютерные мощности быстро растут и все время кажется, что все, существующей скорости хватит на все.
Но нет — растущая производительность позволяет решать проблемы, к которым раньше нельзя было подступиться. Даже на бытовом уровне есть задачи, которые загрузят ваш компьютер надолго, например кодирование домашнего видео. В промышленности и науке таких задач еще больше: огромные базы данных, молекулярно-динамические расчеты, моделирование сложных механизмов — автомобилей, реактивных двигателей, все это требует возрастающей мощности вычислений.
В предыдущие годы основной рост производительности обеспечивался достаточно просто, с помощью уменьшения размеров элементов микропроцессоров. При этом падало энергопотребление и росли частоты работы, компьютеры становились все быстрее, сохраняя, в общих чертах, свою архитектуру. Менялся техпроцесс производства микросхем и мегагерцы вырастали в гигагерцы, радуя пользователей возросшей производительностью, ведь если «мега» это миллион, то «гига» это уже миллиард операций в секунду.
Но, как известно, рай бывает либо не навсегда, либо не для всех, и не так давно он в компьютерном мире закончился. Оказалось, частоту дальше повышать нельзя — растут токи утечки, процессоры перегреваются и обойти это не получается. Можно, конечно, развивать системы охлаждения, применять водные радиаторы или совсем уж жидким азотом охлаждать — но это не для каждого пользователя доступно, только для суперкомпьютеров или техноманьяков. Да и при любом охлаждении возможность роста была небольшой, где-то раза в два максимум, что для пользователей, привыкших к геометрической прогрессии, было неприемлемо.
Казалось, что закон Мура, по которому число транзисторов и связанная с ним производительность компьютеров удваивалась каждые полтора-два года, перестанет действовать.
Пришло время думать и экспериментировать, вспоминая все возможные способы увеличения скорости вычислений.

Формула производительности

Возьмем самую общую формулу производительности:



Видим, что производительность можно измерять в количестве выполняемых инструкций за секунду.
Распишем процесс поподробнее, введем туда тактовую частоту:



Первая часть полученного произведения — количество инструкций, выполняемых за один такт (IPC, Instruction Per Clock), вторая — количество тактов процессора в единицу времени, тактовая частота.
Таким образом, для увеличения производительности нужно или поднимать тактовую частоту или увеличивать количество инструкций, выполняемых за один такт.
Т.к. рост частоты остановился, придется увеличивать количество исполняемых «за раз» инструкций.

Включаем параллельность


Как же увеличить количество инструкций, исполняемых за один такт?
Очевидно, выполняя несколько инструкций за один раз, параллельно. Но как это сделать?
Все сильно зависит от выполняемой программы.
Если программа написана программистом как однопоточная, где все инструкции выполняются последовательно, друг за другом, то процессору (или компилятору) придется «думать за человека» и искать части программы, которые можно выполнить одновременно, распараллелить.

Параллелизм на уровне инструкций


Возьмем простенькую программу:
a = 1
b = 2
c = a + b

Первые две инструкции вполне можно выполнять параллельно, только третья от них зависит. А значит — всю программу можно выполнить за два шага, а не за три.
Процессор, который умеет сам определять независимые и непротиворечащие друг другу инструкции и параллельно их выполнять, называется суперскалярным.
Очень многие современные процессоры, включая и последние x86 — суперскалярные процессоры, но есть и другой путь: упростить процессор и возложить поиск параллельности на компилятор. Процессор при этом выполняет команды «пачками», которые заготовил для него компилятор программы, в каждой такой «пачке» — набор инструкций, которые не зависят друг от друга и могут исполняться параллельно. Такая архитектура называется VLIW (very long instruction word — «очень длинная машинная команда»), её дальнейшее развитие получило имя EPIC (explicitly parallel instruction computing) — микропроцессорная архитектура с явным параллелизмом команд)
Самые известные процессоры с такой архитектурой — Intel Itanium.
Есть и третий вариант увеличения количества инструкций, выполняемых за один такт, это технология Hyper Threading В этой технологии суперскалярный процессор самостоятельно распараллеливает не команды одного потока, а команды нескольких (в современных процессорах — двух) параллельно запущенных потоков.
Т.е. физически процессорное ядро одно, но простаивающие при выполнении одной задачи мощности процессора могут быть использованы для выполнения другой. Операционная система видит один процессор (или одно ядро процессора) с технологией Hyper Threading как два независимых процессора. Но на самом деле, конечно, Hyper Threading работает хуже, чем реальные два независимых процессора т.к. задачи на нем будут конкурировать за вычислительные мощности между собой.

Технологии параллелизма на уровне инструкций активно развивались в 90е и первую половину 2000х годов, но в настоящее время их потенциал практически исчерпан. Можно переставлять местами команды, переименовывать регистры и использовать другие оптимизации, выделяя из последовательного кода параллельно исполняющиеся участки, но все равно зависимости и ветвления не дадут полностью автоматически распараллелить код. Параллелизм на уровне инструкций хорош тем, что не требует вмешательства человека — но этим он и плох: пока человек умнее микропроцессора, писать по-настоящему параллельный код придется ему.

Параллелизм на уровне данных


Векторные процессоры

Мы уже упоминали скалярность, но кроме скаляра есть и вектор, и кроме суперскалярных процессоров есть векторные.
Векторные процессоры выполняют какую-то операцию над целыми массивами данных, векторами. В «чистом» виде векторные процессоры применялись в суперкомьютерах для научных вычислений в 80-е годы.
По классификации Флинна, векторные процессоры относятся к SIMD — (single instruction, multiple data — одиночный поток команд, множественный поток данных).
В настоящее время в процессорах x86 реализовано множество векторных расширений — это MMX, 3DNow!, SSE, SSE2 и др.
Вот как, например, выглядит умножение четырех пар чисел одной командой с применением SSE:

float a[4] = { 300.0, 4.0, 4.0, 12.0 };
float b[4] = { 1.5, 2.5, 3.5, 4.5 };
__asm {
movups xmm0, a ; // поместить 4 переменные с плавающей точкой из a в регистр xmm0
movups xmm1, b ; // поместить 4 переменные с плавающей точкой из b в регистр xmm1
mulps xmm1, xmm0 ; // перемножить пакеты плавающих точек: xmm1=xmm1*xmm0
movups a, xmm1 ; // выгрузить результаты из регистра xmm1 по адресам a
};


Таким образом, вместо четырех последовательных скалярных умножений мы сделали только одно — векторное.
Векторные процессоры могут значительно ускорить вычисления над большими объемами данных, но сфера их применимости ограничена, далеко не везде применимы типовые операции над фиксированными массивами.
Впрочем, гонка векторизации вычислений далеко не закончена — так в последних процессорах Intel появилось новое векторное расширение AVX (Advanced Vector Extension)
Но гораздо интереснее сейчас выглядят

Графические процессоры

Теоретическая вычислительная мощность процессоров в современных видеокартах растет гораздо быстрее, чем в обычных процессорах (посмотрим знаменитую картинку от NVIDIA)

Не так давно эта мощность была приспособлена для универсальных высокопроизводительных вычислений с помощью CUDA/OpenCL.
Архитектура графических процессоров (GPGPU, General Purpose computation on GPU – универсальные расчеты средствами видеокарты), близка к уже рассмотренной SIMD.
Она называется SIMT — (single instruction, multiple threads, одна инструкция — множество потоков). Так же как в SIMD операции производятся с массивами данных, но степеней свободы гораздо больше — для каждой ячейки обрабатываемых данных работает отдельная нить команд.
В результате
1) Параллельно могут выполняться сотни операций над сотнями ячеек данных.
2) В каждом потоке выполняется произвольная последовательность команд, она может обращаться к разным ячейкам.
3) Возможны ветвления. При этом, правда, параллельно могут выполняться только нити с одной и той же последовательностью операций.

GPGPU позволяют достичь на некоторых задачах впечатляющих результатов. но существуют и принципиальные ограничения, не позволяющие этой технологии стать универсальной палочкой-выручалочкой, а именно
1) Ускорить на GPU можно только хорошо параллелящийся по данным код.
2) GPU использует собственную память. Трансфер данных между памятью GPU и памятью компьютера довольно затратен.
3) Алгоритмы с большим количеством ветвлений работают на GPU неэффективно

Мультиархитектуры-


Итак, мы дошли до полностью параллельных архитектур — независимо параллельных и по командам, и по данным.
В классификации Флинна это MIMD (Multiple Instruction stream, Multiple Data stream — Множественный поток Команд, Множественный поток Данных).
Для использования всей мощности таких систем нужны многопоточные программы, их выполнение можно «разбросать» на несколько микропроцессоров и этим достичь увеличения производительности без роста частоты. Различные технологии многопоточности давно применялись в суперкомпьютерах, сейчас они «спустились с небес» к простым пользователям и многоядерный процессор уже скорее правило, чем исключение. Но многоядерность далеко не панацея.

Суров закон, но это закон

Параллельность, это хороший способ обойти ограничение роста тактовой частоты, но у него есть собственные ограничения.
Прежде всего, это закон Амдала, который гласит
Ускорение выполнения программы за счет распараллеливания её инструкций на множестве вычислителей ограничено временем, необходимым для выполнения её последовательных инструкций.

Ускорение кода зависит от числа процессоров и параллельности кода согласно формуле



Действительно, с помощью параллельного выполнения мы можем ускорить время выполнения только параллельного кода.
В любой же программе кроме параллельного кода есть и последовательные участки и ускорить их с помощью увеличения количества процессоров не получится, над ними будет работать только один процессор.

Например, если выполнение последовательного кода занимает всего 25% от времени выполнения всей программы, то ускорить эту программу более чем в 4 раза не получится никак.
Давайте построим график зависимости ускорения нашей программы от количества параллельно работающих вычислителей-процессоров. Подставив в формулу 1/4 последовательного кода и 3/4 параллельного, получим


Грустно? Еще как.
Самый быстрый в мире суперкомпьютер с тысячами процессоров и терабайтами памяти на нашей, вроде бы даже неплохо (75%!) параллелящейся задаче, меньше чем вдвое быстрее обычного настольного четырехядерника.
Причем всё еще хуже, чем в этом идеальном случае. В реальном мире затраты обеспечение параллельности никогда не равны нулю и потому при добавлении все новых и новых процессоров производительность, начиная с некоторого момента, начнет падать.
Но как же тогда используется мощь современных очень-очень многоядерных суперкомпьютеров?
Во многих алгоритмах время исполнения параллельного кода сильно зависит от количества обрабатываемых данных, а время исполнения последовательного кода — нет. Чем больше данных требуется обработать, тем больше выигрыш от параллельности их обработки. Потому «загоняя» на суперкомп большие объемы данных получаем хорошее ускорение.
Например перемножая матрицы 3*3 на суперкомпьютере мы вряд ли заметим разницу с обычным однопроцессорным вариантом, а вот умножение матриц, размером 1000*1000 уже будет вполне оправдано на многоядерной машине.
Есть такой простой пример: 9 женщин за 1 месяц не могут родить одного ребенка. Параллельность здесь не работает. Но вот та же 81 женщина за 9 месяцев могут родить (берем максимальную эффективность!) 81 ребенка, т.е.получим максимальную теоретическую производительность от увеличения параллельности, 9 ребенков в месяц или, в среднем, тот же один ребенок в месяц на 9 женщин.
Большим компьютерам — большие задачи!

Мультипроцессор

Мультипроцессор — это компьютерная система, которая содержит несколько процессоров и одно видимое для всех процессоров. адресное пространство.
Мультипроцессоры отличаются по организации работы с памятью.

Системы с общей памятью

В таких системах множество процессоров (и процессорных кэшей) имеет доступ к одной и той же физической оперативной памяти. Такая модель часто называется симметричной мультипроцессорностью (SMP). Доступ к памяти при таком построении системы называется UMA (uniform memory access, равномерный доступ) т.к. любой процессор может обратиться к любой ячейке памяти и скорость этого обращения не зависит от адреса памяти. Однако каждый микропроцессор может использовать свой собственный кэш.

Несколько подсистем кэш-памяти процессоров, как правило, подключены к общей памяти через шину

Посмотрим на рисунок.
Что у нас хорошего?
Любой процессор обращается ко всей памяти и вся она работает одинаково. Программировать для таких систем проще, чем для любых других мультиархитектур. Плохо то, что все процессоры обращаются к памяти через шину, и с ростом числа вычислительных ядер пропускная способность этой шины быстро становится узким местом.
Добавляет головной боли и проблема обеспечения когерентности кэшей.

Когерентность кэша

Допустим, у нас есть многопроцессорный компьютер. Каждый процессор имеет свой кэш, ну, как на рисунке вверху. Пусть некоторую ячейку памяти читали несколько процессоров — и она попала к ним в кэши. Ничего страшного, пока это ячейка неизменна — из быстрых кэшей она читается и как-то используется в вычислениях.
Если же в результате работы программы один из процессоров изменит эту ячейку памяти, чтоб не было рассогласования, чтоб все остальные процессоры «видели» это обновление придется изменять содержимое кэша всех процессоров и как-то тормозить их на время этого обновления.
Хорошо если число ядер/процессоров 2, как в настольном компьютере, а если 8 или 16? И если все они обмениваются данными через одну шину?
Потери в производительности могут быть очень значительные.

Многоядерные процессоры

Как бы снизить нагрузку на шину?
Прежде всего можно перестать её использовать для обеспечения когерентности. Что для этого проще всего сделать?
Да-да, использовать общий кэш. Так устроены большинство современных многоядерных процессоров.

Посмотрим на картинку, найдем два отличия от предыдущей.
Да, кэш теперь один на всех, соответственно, проблема когерентности не стоит. А еще круги превратились в прямоугольники, это символизирует тот факт, что все ядра и кэши находятся на одном кристалле. В реальной действительности картинка несколько сложнее, кэши бывают многоуровневыми, часть общие, часть нет, для связи между ними может использоваться специальная шина, но все настоящие многоядерные процессоры не используют внешнюю шину для обеспечения когерентности кэша, а значит — снижают нагрузку на нее.
Многоядерные процессоры — один из основных способов повышения производительности современных компьютеров.
Уже выпускаются 6 ядерные процессоры, в дальшейшем ядер будет еще больше… где пределы?
Прежде всего «ядерность» процессоров ограничивается тепловыделением, чем больше транзисторов одновременно работают в одном кристалле, тем больше этот кристалл греется, тем сложнее его охлаждать.
А второе большое ограничение — опять же пропускная способность внешней шины. Много ядер требуют много данных, чтоб их перемалывать, скорости шины перестает хватать, приходится отказываться от SMP в пользу

NUMA

NUMA (Non-Uniform Memory Access — «неравномерный доступ к памяти» или Non-Uniform Memory Architecture — «Архитектура с неравномерной памятью») — архитектура, в которой, при общем адресном пространстве, скорость доступа к памяти зависит от ее расположения Обычно у процессора есть " своя" память, обращение к которой быстрее и «чужая», доступ к которой медленнее.
В современных системах это выглядит примерно так



Процессоры соединены с памятью и друг с другом с помощью быстрой шины, в случае AMD это Hyper Transport, в случае последних процессоров Intel это QuickPath Interconnect
Т.к. нет общей для всех шины то, при работе со «своей» памятью, она перестает быть узким местом системы.
NUMA архитектура позволяет создавать достаточно производительные многопроцессорные системы, а учитывая многоядерность современных процессоров получим уже очень серьезную вычислительную мощность «в одном корпусе», ограниченную в основном сложностью обеспечения кэш-когерентности этой путаницы процессоров и памяти.
Но если нам нужна еще большая мощность, придется объединять несколько мультипроцессоров в

Мультикомпьютер


Мультикомпьютер — вычислительная система без общей памяти, состоящая из большого числа взаимосвязанных компьютеров (узлов), у каждого из которых имеется собственная память. При работе над общей задаче узлы мультикомпьютера взаимодействуют через отправку друг другу сообщений.
Современные мультикомпьютеры, построенные из множества типовых деталей, называют вычислительными кластерами.
Большинство современных суперкомпьютеров построены по кластерной архитектуре, они объединяют множество вычислительных узлов с помощью быстрой сети (Gigabit Ethernet или InfiniBand) и позволяют достичь максимально возможной при современном развитии науки вычислительной мощности.
Проблемы, ограничивающие их мощность, тоже немаленькие
Это:
1) Программирование системы с параллельно работающими тысячами вычислительных процессоров
2) Гигантское энергопотребление
3) Сложность, приводящая к принципиальной ненадежности

Сводим все воедино


Ну вот, вкратце пробежались почти по всем технологиям и принципам построения мощных вычислительных систем.
Теперь есть возможность представить себе строение современного суперкомпьютера.
Это мультикомпьютер-кластер, каждый узел которого — NUMA или SMP система с несколькими процессорами, каждый из процессоров с несколькими ядрами, каждое ядро с возможностью суперскалярного внутреннего параллелизма и векторными расширениями. Вдобавок ко всему этому во многих суперкомпьютерах установлены GPGPU — ускорители.
У всех этих технологий есть плюсы и ограничения, есть тонкости в применении.
А теперь попробуйте эффективно загрузить-запрограммировать всё это великолепие!
Задача нетривиальная… но очень интересная.
Что-то будет дальше?

Источники информации

Курс «Основы параллельных вычислений» Интернет-университета суперкомпьютерных технологий
Классификация Флинна на сайте parallels.ru
MultiProcessors, their Memory organizations and Implementations by Intel & AMD
Многоядерность, как способ увеличения производительности вычислительной системы
Википедия и Интернет

P.S. Текст родился как попытка самому разобраться и упорядочить в голове информацию о технологиях из области высокопроизводительных вычислений. Возможны неточности и ошибки, буду очень благодарен за замечания и комментарии.
Tags: высокопроизводительные вычисленияGPGPUSMPNUMASIMDSIMTсуперкомпьютерпроцессоры
Hubs: High performance
Total votes 79: ↑79 and ↓0 +79
Comments 43
Comments Comments 43

Popular right now