Теория и практика параллельных вычислений
Оценка трудоемкости операций передачи данных
Время выполнения коммуникационных операций значительно превышает длительность вычислительных команд. Оценка трудоемкости операций приема-передачи может быть осуществлена с использованием двух основных характеристик сети передачи: латентности (latency), определяющей время подготовки данных к передаче по сети, и пропускной способности сети (bandwidth), задающей объем передаваемых по сети за 1 секунду данных, – более полное изложение вопроса содержится в лекции 3.
Пропускная способность наиболее распространенной на данный момент сети Fast Ethernet – 100 Mбит/с, для более современной сети Gigabit Ethernet – 1000 Мбит/с. В то же время скорость передачи данных в системах с общей памятью обычно составляет сотни и тысячи миллионов байт в секунду. Тем самым, использование систем с распределенной памятью приводит к снижению скорости передачи данных не менее чем в 100 раз.
Еще хуже дело обстоит с латентностью. Для сети Fast Ethernet эта характеристика имеет значение порядка 150 мкс, для сети Gigabit Ethernet – около 100 мкс. Для современных компьютеров с тактовой частотой свыше 2 ГГц различие в производительности достигает не менее чем 10000 – 100000 раз. При указанных характеристиках вычислительной системы для достижения 90% эффективности в рассматриваемом примере решения задачи Дирихле (т.е. чтобы в ходе расчетов обработка данных занимала не менее 90% времени от общей длительности вычислений и только 10% времени тратилось бы на операции передачи данных) размер блоков вычислительной сетки должен быть не менее N=7500 узлов по вертикали и горизонтали (объем вычислений в блоке составляет 5N2
операций с плавающей запятой).
Как результат, можно заключить, что эффективность параллельных вычислений при использовании распределенной памяти определяется в основном интенсивностью и видом выполняемых коммуникационных операций при взаимодействии процессоров. Необходимый при этом анализ параллельных методов и программ может быть выполнен значительно быстрее за счет выделения типовых операций передачи данных – см.
лекцию 3. Так, например, в рассматриваемом учебном примере решения задачи Дирихле практически все пересылки значений сводятся к стандартным коммуникационным действиям, имеющим адекватную поддержку в стандарте MPI (см. рис. 11.14):
Рис. 11.14. Операции передачи данных при выполнении метода сеток с распределенной памятью
- рассылка количества узлов сетки всем процессорам – типовая операция передачи данных от одного процессора всем процессорам сети (функция MPI_Bcast);
- рассылка полос или блоков узлов сетки всем процессорам – типовая операция передачи разных данных от одного процессора всем процессорам сети (функция MPI_Scatter);
- обмен граничных строк или столбцов сетки между соседними процессорами – типовая операция передачи данных между соседними процессорами сети (функция MPI_Sendrecv);
- сборка и рассылка погрешности вычислений всем процессорам – типовая операция передачи данных от всех процессоров всем процессорам сети (функция MPI_Allreduce);
- сборка на одном процессоре решения задачи (всех полос или блоков сетки) – типовая операция передачи данных от всех процессоров сети одному процессору (функция MPI_Gather).
