Параллельный код: 18. Последовательный и параллельный коды.

18. Последовательный и параллельный коды.

При последовательном способе каждый временной такт используется для отображения одного разряда слова, все разряды которого передаются по каналу последовательно, и фиксируются одним и тем же элементом. Номер разряда определяется номером такта, который отсчитывается от некоторого нулевого положения, совпадающего с началом слова. Таким образом, двоичный код слова представляется в виде некоторой временной последовательности потенциальных или импульсных сигналов, соответствующих значениям цифр в разрядах слов. При параллельном способе все разряды двоичного кода слова передаются в одном временном такте, фиксируются отдельными элементами и проходят через отдельные каналы, каждый из которых служит для представления и передачи только одного разряда слова. При этом код слова развертывается не во времени, а в пространстве, так как значения цифр всех разрядов слова передаются по нескольким электрическим цепям одновременно Устройства вычислительной техники в зависимости от применяемого кода называются устройствами последовательного или параллельного действия.

Для достижения высокого быстродействия основные устройства современных ЭВМ строятся параллельными. Однако они требуют большего количества аппаратуры, чем устройства последовательного действия, т.к. при параллельном коде надо иметь столько шин, а также запоминающих и преобразующих элементов, сколько разрядов в слове. Поэтому в некоторых устройствах применяют последовательно-параллельный код, при котором слова разбиваются на «слоги». «Слоги» передаются, а иногда и обрабатываются последовательно. При этом каждый «слог» представляется параллельным кодом.

22. Классификация эвм.

ЭВМ — комплекс технических и программных средств, объединенных общим управлением и предназначенных для переработки информации по заданному алгоритму.

Сообщения, являющиеся зафиксированной в некоторой материальной форме информацией, могут быть непрерывными (аналоговыми) и дискретными (цифровыми). В зависимости от вида обрабатываемой информации вычислительные машины делятся на: аналоговые (АВМ), цифровые (общепринято ЭВМ), аналого-цифровые (АЦВМ).

По назначению различают ЭВМ общего назначения и специализированные. ЭВМ общего назначения обладают широкими возможностями при решении задач, относящихся к различным отраслям. Специализированные ЭВМ предназначаются для решения определенного класса задач. Они могут быть счетными, управляющими и информационными. По производительности ЭВМ подразделяются на сверхпроизводительные ЭВМ (суперЭВМ), ЭВМ высокой производительности, ЭВМ средней производительности, ЭВМ малой производительности.

23. Основные параметры эвм.

К основным параметрам ЭВМ относятся производительность, число разрядов машинного слова, емкость оперативной памяти (ОП), максимальная скорость передачи информации между центральной частью ЭВМ (процессор (ПР) и ОП) и периферийными (внешними) устройствами, надежность, габаритные размеры, потребляемая мощность.

В настоящее время производительность ЭВМ общего назначения характеризуется упрощенно скоростью выполнения смеси команд, выполняемых в единицу времени при решении широкого круга задач.

Число разрядов машинного слова определяет максимальное число разрядов машины, в которые записываются числовые или командные коды. Разрядность ЭВМ связана с точностью вычислений. Увеличение числа разрядов повышает точность, но снижает производительность (при прочих равных условиях).

Емкость оперативной памяти характеризуется числом ячеек памяти, в которых могут храниться системные программы, программы пользователей и обрабатываемые данные.

Максимальная скорость передачи информации между центральной частью ЭВМ и периферийными устройствами оценивается количеством передаваемых слов в единицу времени.

Надежность ЭВМ определяется средним временем работы между отказами.

Габаритные размеры и потребляемая мощность ЭВМ, — наиболее важные параметры для специализированных ЭВМ. Развитие элементной базы ведет к снижению габаритных размеров и потребляемой мощности.

Параллельный код — Большая Энциклопедия Нефти и Газа, статья, страница 4

Cтраница 4

Передача информации со стробированием.  [46]

Рассмотрим двд метода передачи параллельного кода по нескольким линиям: со стробированием, при котором используется синхронная передача, и с квитированием, при котором используется асинхронная передача.  [47]

Передача информации со стробированием.  [48]

Рассмотрим два метода передачи параллельного кода по нескольким линиям: со стробированием, использующим синхронную передачу и, с квитированием, в котором используется асинхронная передача.  [49]

Параллель и ы и регистр.| Последовательный регистр.  [50]

Информация поступает в виде параллельного кода, т.е. все разряды одновременно по п проводам.  [51]

Кодопреобразователи предназначены для преобразования т-элементного параллельного кода на входе и в-элементный параллельный код на выходе.  [52]

Свраализацией называется процесс преобразования параллельного кода состояния ЭВМ в последовательный и передача его в средства отображения информации.  [53]

Выход состоит в преобразовании параллельного кода состояния ЭВМ в последовательный, передаче его в СП, а затем преобразовании последовательного кода в параллельный ( десериализация) для отображения на экране дисплея или записи в буфер регистрации.  [54]

Считываемые с барабана числа параллельным кодом поступают в регистр слов, из которого выбираются коды яркости последовательных точек. Место высвечиваемой на экране точки определяется счетчиком Х р счетчиком Y, задающими число элементов разложения по осям X и У. Счетчик X работает синхронно со счетчиком опроса X и сбрасывается синхронизирующими импульсами с барабана.  [55]

Считывание числа производится также параллельным кодом — одновременно по всем разрядам. Для считывания необходимо подать по шине мс импульс считывания информации ис.  [56]

Микросхема 564ИР9 в роли реверсивного регистра.  [57]

Для записи информации в параллельном коде на управляющий вход P / S подается напряжение W. При вводе последовательным кодом на входе P / S устанавливается напряжение уровня 0, а входная информация подается на входы / и К согласно таблице состояний ( табл. 12 — 6 и 12 — 7), В триггере первого разряда перед входом К шлеется инвертор, и поэтому при соединении входов J а К первый разряд регистра обращается в D-триггер. Как при последовательной записи, так и при параллельной ввод информации происходит синхронно по фронту ОД тактовых импульсов.  [58]

Выход устройства осуществлен в параллельном коде, что удобно для сопряжения его с ЦВМ.  [59]

Структурная схема передающего цифрового устройства ТУ — ТС — ТИ-ПД.| Структурная схема приемного многофункционального цифрового устройства.  [60]

Страницы:      1    2    3    4    5

Что такое параллельное программирование? | TotalView by Perforce

Сложные проблемы требуют комплексных решений. Вместо того, чтобы часами ждать завершения работы программы, почему бы не использовать параллельное программирование? Параллельное программирование помогает разработчикам разбить задачи, которые должна выполнить программа, на более мелкие сегменты работы, которые можно выполнять параллельно. Хотя параллельное программирование может потребовать больше времени от разработчиков для создания эффективных параллельных алгоритмов и кода, в целом оно экономит время за счет использования мощности параллельной обработки за счет одновременного запуска программы на нескольких вычислительных узлах и ядрах ЦП.

В этом блоге мы разберем:

• Что такое параллельное программирование?
• Как работает параллельное программирование?
• Для чего используется параллельное программирование
• Почему следует выбирать TotalView для параллельного программирования?

Что такое параллельное программирование?

Параллельное программирование, говоря простым языком, представляет собой процесс разбиения задачи на более мелкие задачи, которые можно выполнять одновременно с использованием нескольких вычислительных ресурсов.

Термин «параллельное программирование» может использоваться взаимозаменяемо с параллельной обработкой или в сочетании с параллельными вычислениями, что относится к системам, обеспечивающим высокую эффективность параллельного программирования.

При параллельном программировании задачи распараллеливаются, чтобы их можно было выполнять одновременно, используя несколько компьютеров или несколько ядер ЦП. Параллельное программирование имеет решающее значение для крупномасштабных проектов, в которых необходимы скорость и точность. Это сложная задача, но она позволяет разработчикам, исследователям и пользователям выполнять исследования и анализ быстрее, чем с помощью программы, которая может обрабатывать только одну задачу за раз.

Как работает параллельное программирование?

Параллельное программирование работает путем назначения задач различным узлам или ядрам. В системах высокопроизводительных вычислений (HPC) узел представляет собой автономную единицу компьютерной системы, содержащую память и процессоры, работающие под управлением операционной системы. Процессоры, такие как центральные процессоры (ЦП) и графические процессоры (ГП), представляют собой микросхемы, содержащие набор ядер. Ядра — это модули, выполняющие команды; может быть несколько ядер в процессоре и несколько процессоров в узле.

При параллельном программировании разработчик пишет код с помощью специализированного программного обеспечения, чтобы упростить выполнение своей программы на нескольких узлах или процессорах. Простой пример использования параллельного программирования для ускорения обработки — перекрашивание изображения. Разработчик пишет код, чтобы разбить общую задачу по изменению отдельных аспектов изображения путем сегментации изображения на равные части, а затем назначает перекрашивание каждой части другой параллельной задаче, каждая из которых выполняется на своих собственных вычислительных ресурсах. После завершения параллельных задач полный образ собирается заново.

Методы параллельной обработки могут использоваться на устройствах, начиная от встроенных, мобильных, ноутбуков и рабочих станций и заканчивая крупнейшими в мире суперкомпьютерами. Различные компьютерные языки предоставляют различные технологии для реализации параллелизма. Для C, C++ и Fortran OpenMP, открытая многопроцессорность, предоставляет кроссплатформенный API для разработки параллельных приложений, которые позволяют выполнять параллельные задачи между ядрами ЦП. Когда процессам необходимо обмениваться данными между различными компьютерами или узлами, обычно используется такая технология, как MPI, интерфейс передачи сообщений. У обеих моделей есть преимущества. Несколько ядер на одном узле совместно используют память. Общая память обычно быстрее для обмена информацией, чем передача сообщений между узлами по сети. Однако существует ограничение на количество ядер, которые может иметь один узел. По мере роста проектов разработчики могут использовать оба типа параллелизма вместе. Однако одной из проблем, с которыми сталкиваются разработчики, является правильная декомпозиция их алгоритма и распараллеливание между несколькими узлами и несколькими ядрами для достижения максимальной производительности и отладка их параллельного приложения, когда оно работает неправильно.

Для чего используется параллельное программирование?

Способность параллельного программирования к декомпозиции задач делает его подходящим решением для сложных задач, связанных с большими объемами данных, сложными вычислениями или масштабными симуляциями. Ранее неразрешимые проблемы были декомпозированы с помощью параллельного программирования, например, моделирование погоды, разработка вакцин и астрофизические исследования.

Варианты использования параллельного программирования включают:

• Передовая графика в индустрии развлечений
• Прикладная физика
• Климатические исследования
• Электротехника
• Финансово-экономическое моделирование
• Молекулярное моделирование
• Национальная оборона и ядерное оружие
• Разведка нефти и газа
900s
• Квантовая механика 016 Почему стоит выбрать TotalView для параллельного программирования?

  Создать параллельное приложение, которое эффективно решает задачу, используя несколько вычислительных ресурсов, сложно. Понимание того, как работает параллельная программа и как обрабатываются данные, затруднено при работе на одном компьютере, но становится чрезвычайно сложным при работе в параллельной среде. Для отладки параллельных программ разработчикам нужен отладчик, специально созданный для параллельных сред. TotalView — это инструмент отладчика для параллельного кода. Он предоставляет разработчикам возможность уменьшить сложность своего параллельного кода и легко увидеть, как их потоки и процессы работают в их параллельном приложении. Разработчикам легко сосредоточиться на отдельных процессах и потоках, чтобы проанализировать, как они выполняют свой код и исследуют данные, которые они производят. Все аспекты TotalView построены вокруг отладки и управления несколькими процессами и потоками одновременно.

  В дополнение к мощным технологиям для отладки MPI, OpenMP и других параллельных технологий, TotalView дополнительно предоставляет возможность отлаживать код CUDA, работающий на графических процессорах, находить утечки и другие проблемы с памятью в вашем коде, выполнять шаг назад по исполняемому коду с расширенным реверсом отладка и возможность легко удаленно отлаживать код.

  Следующие шаги

  Узнайте, как TotalView поддерживает отладку для параллельного программирования, подписавшись на бесплатную пробную версию.

  Попробуйте сейчас 

  Понимание параллельного программирования и его использования

  Параллельное программирование часто используется взаимозаменяемо с терминами параллельная обработка, параллельные вычисления и решения для параллельных вычислений. Параллельное программирование похоже на параллельную работу 10 станков для раскатывания буррито вместо того, чтобы медленно делать 100 буррито самостоятельно. С точки зрения информатики, параллельное программирование — это процесс разделения задачи на более мелкие задачи, которые могут выполняться одновременно — параллельно — с использованием нескольких вычислительных ресурсов. Другими словами, параллельное программирование позволяет программистам запускать крупномасштабные проекты, требующие скорости и точности.

  Вы можете использовать методы параллельной обработки на различных устройствах, от мобильных устройств до ноутбуков и суперкомпьютеров.

  Разные языки программирования используют разные технологии для обеспечения параллелизма. Открытая многопроцессорная обработка (OpenMP) предоставляет кроссплатформенный API для разработки параллельных приложений с использованием C, C++ и Fortran для ядер одного процессора.

  С другой стороны, такие технологии, как интерфейс передачи сообщений (MPI), позволяют выполнять параллельные процессы между разными компьютерами или узлами.

  Параллельное программирование — это общая концепция, которая может описывать многие типы процессов, выполняемых одновременно на одной и той же машине или на разных машинах. Прежде чем углубиться, давайте рассмотрим несколько популярных моделей параллельного программирования:

  • Модель с общей памятью

  • Модель передачи сообщений

  • Модель разделенного глобального адресного пространства

  5 900 Процессы описывают эти модели взаимодействуют друг с другом в параллельном программировании. Давайте рассмотрим каждый из них, а также некоторые принципы параллельного программирования более подробно ниже.

  Параллелизм данных берет заданную задачу и разделяет ее выполнение на работу, которую необходимо выполнить. Продолжим пример с буррито. Скажем, вам и двум вашим друзьям нужно приготовить 100 буррито. Один из способов разделить это — сделать 33 буррито одновременно.

  Параллелизм задач — это разделение выполнения задачи на отдельные задачи. На этот раз вместо того, чтобы делить работу с буррито по количеству буррито, один друг делал лепешку, другой готовил чоризо, а третий собирал.

  Многопоточное программирование — это подмножество параллельного программирования, в котором более чем один набор последовательных инструкций («поток») выполняется

  одновременно . Многопоточность — это концепция, которая может существовать либо на одном ядре, либо на нескольких процессах. Если потоки выполняются на одном процессоре, процессор быстро переключается между потоками. Важно отметить, что на одном ядре быстро переключающиеся процессы — это не истинное -представление многопоточного программирования, а скорее пример того, что ЦП отдает приоритет выполнению этих процессов. Когда потоки выполняются на нескольких процессорах, они выполняются одновременно .

  Многопоточное программирование включает несколько потоков, запускаемых несколькими процессорами, и позволяет выполнять параллельные задачи при выполнении из общего резерва памяти или пула.

  В модели с общей памятью программа представляет собой набор процессов, использующих общие или общие переменные. Эта программа является общей с аффилированными данными, хранящимися в основной памяти. Все процессы имеют доступ к этой общей программе и данным. Каждому процессу назначается отдельная часть программы и данных, а основная программа создает отдельные процессы для каждого процессора. После запуска процессов все они присоединяются к основной программе.

  Процессы совместно используют глобальное адресное пространство, где они асинхронно выполняют функции чтения и записи.

  В модели передачи сообщений параллельных процесса обмениваются данными, передавая сообщения друг другу. Эти сообщения могут быть асинхронными или синхронными.

  Модели многораздельного глобального адресного пространства (PGAS) находятся где-то между моделями общей памяти и передачи сообщений. PGAS предоставляет глобальное адресное пространство памяти, логически разделенное для каждого процесса. Параллельные процессы «разговаривают», выполняя асинхронные операции, такие как функции чтения и записи в глобальном адресном пространстве.

  Поскольку параллельное программирование отлично подходит для декомпозиции сложных задач, оно обычно лучше всего проявляется при использовании сложных вычислений, больших наборов данных или крупных симуляций.

  Вот несколько примеров использования параллельного программирования:

  • Продвинутая графика в индустрии развлечений

  • Прикладная физика

  • Климатические исследования

  • Электротехника

  • Финансово-экономическое моделирование

  • Молекулярное моделирование

  • Национальная оборона и ядерное оружие 90

    Разведка нефти и газа

  • Квантовая механика

  Вы можете использовать параллельное программирование, если хотите быстро обрабатывать большие объемы данных. Это просто и может помочь вам завершить проекты быстро и эффективно. Хотя параллельное программирование может создавать технический долг и требовать больших затрат времени на настройку — в конце концов, программистам необходимо разрабатывать эффективные параллельные алгоритмы и код — этот процесс в целом экономит время. Используя мощность параллельной обработки, параллельное программирование запускает определенную программу на нескольких вычислительных узлах и ядрах ЦП одновременно.

  Обработка данных не должна быть сложной, а с помощью параллельного программирования вы можете вывести свой список дел на новый уровень.

  Наиболее значительным преимуществом параллельного программирования является более быстрое выполнение кода, экономя время выполнения и усилия . Вместо того, чтобы запускать последовательный код, вы будете запускать параллельный код. Эти преимущества особенно очевидны при крупномасштабном параллелизме данных, как показано в нашем примере выше. Параллелизм данных — это когда каждый поток работает над одним и тем же набором задач над подмножеством значений. Это означает, что каждый поток выполняет одну и ту же задачу с разными наборами данных — распараллеливаются сами данные, а не сами задачи. Меньшее количество задач означает меньше времени и усилий, а значит, больше времени можно потратить на другие детали и проекты.

  Однако параллельное программирование не ограничивается параллелизмом данных. Мы можем распределить выполнение кода между несколькими задачами для более быстрого выполнения, распределив задачи по разным потокам и между разными процессорами . Поступая таким образом, мы также увеличиваем естественные ресурсы программы для работы и тем самым увеличиваем ее возможности. Короче говоря, мы делаем вещи быстрее.

  При всех достоинствах скорости есть и недостатки. При параллельном программировании код выполняется непоследовательно. Если операция требует определенного порядка кода для обработки следующего оператора, эта операция завершится ошибкой, если вы примените параллельное программирование.

  Поскольку во время параллельного программирования код меняется быстро, это также может привести к возникновению нескольких новых ошибок. Две большие ошибки, на которые следует обратить внимание: гонки данных , когда два процесса непреднамеренно получают одни и те же данные и создают неожиданные мутации, и тупиковые ситуации , когда потоки не могут должным образом освободить память, заставляя их бесконечно ждать друг друга, чтобы завершить процесс.

  Давайте перейдем от концепции к чему-то конкретному. В этом разделе мы рассмотрим введение в параллельные вычисления.

  В этом примере мы будем использовать C# и Обработка данных для создания общего последовательного цикла, выполняемого в нескольких потоках.

  Чтобы понять параллельное программирование в бизнес-контексте, представьте, что вы пытаетесь обработать большую группу данных о заработной плате.

  Чтобы обработать эти данные, вы можете разделить их на более мелкие части и выполнить через параллели. Выполняя эти параллели, вы берете такие элементы данных, как человек.имя и их зарплату, и обрабатываете их в разных потоках.