Новосибирский государственный университет

Факультет информационных технологий

ICT SBRAS

Словарь-справочник по информатике (онтология информатики)

Классификация Фенга

В основу классификации Фенга заложены две простые численные характеристики параллелизма (пословный и поразрядный параллелизм).

В 1972 году Т.Фенг предложил классифицировать ВС на основе двух простых характеристик. Первая - число бит n в машинном слове, обрабатываемых параллельно при выполнении машинных инструкций. Практически во всех современных компьютерах это число совпадает с длиной машинного слова. Вторая характеристика равна числу слов m, обрабатываемых одновременно данной ВС. Немного изменив терминологию, функционирование любого компьютера можно представить как параллельную обработку n битовых слоев, на каждом из которых независимо преобразуются m бит. Опираясь на такую интерпретацию, вторую характеристику обычно называют шириной битового слоя.

Если рассмотреть предельные верхние значения данных характеристик, то каждую ВС можно описать парой чисел (n,m) и представить точкой на плоскости в системе координат длина слова - ширина битового слоя. Площадь прямоугольника со сторонами n и m определяет интегральную характеристику потенциала параллельности P архитектуры и носит название максимальной степени параллелизма ВС: P(C)= mn. По существу, данное значение есть ничто иное, как пиковая производительность, выраженная в других единицах. В период появления данной классификации, а это начало 70-х годов, еще казалось возможным перенести понятие пиковой производительности как универсального средства сравнения и описания потенциальных возможностей компьютеров с традиционных последовательных машин на параллельные. Понимание того факта, что пиковая производительность сама по себе не столь важна, пришло позднее, и данный подход отражает, естественно, степень осмысления специфики параллельных вычислений того времени.

Рассмотрим компьютер Advanced Scientific Computer фирмы Texas Instruments (TI ASC). В основном режиме он работает с 64-х разрядным словом, причем все разряды обрабатываются параллельно. АЛУ имеет четыре одновременно работающих конвейера, содержащих по восемь ступеней. Такая организация дает 4×8=32 бита в каждом битовом слое, и значит компьютер TI ASC может быть представлен в виде (64,32).

На основе введенных понятий все ВС в зависимости от способа обработки информации, заложенного в их архитектуру, можно разделить на четыре класса.

Недостатки предложенной классификации достаточно очевидны и связаны со способом вычисления ширины битового слоя m. По существу Фенг не делает никакого различия между процессорными матрицами, векторно-конвейерными и многопроцессорными системами. Не делается акцент на том, за счет чего компьютер может одновременно обрабатывать более одного слова: множественности функциональных устройств, их конвейерности или же какого-то числа независимых процессоров. Если в системе N независимых процессоров имеют каждый по F конвейерных функциональных устройств с длиной конвейера L, то для вычисления ширины битового слоя надо просто найти произведение данных характеристик.

Конечно, опираясь на данную классификацию, достаточно трудно (а иногда и невозможно) осознать специфику той или иной ВС. Однако достоинством является введение единой числовой метрики для всех типов компьютеров, которая вместе с описанием потенциала вычислительных возможностей конкретной архитектуры позволяет сравнить любые два компьютера между собой.

Ключевые термины, связанные с термином "классификация фенга":

  1. Классификация Хендлера

Литература

Дополнительная:

  1. Воеводин Вл.В. Методы описания и классификации архитектур вычислительных систем / Вл.В. Воеводин, А.П. Капитонова. - М.:Издательство МГУ, 1994. - 79 с. - ISBN 5-211-03355-8.

Ключевые термины:  архитектура вычислительной машины;   процессор;   уровни параллелизма;


Контекстный поиск: Задайте образец для поиска:
    

|А.М.Федотов| |Преподавание| |Современные проблемы информатики| |Информатика| |Ключевые термины| |Персоны|

Федотова Ольга Анатольевна
[SBRAS]
НГУ
ФИТ НГУ
ИВТ СО РАН
© 2007-2024, Новосибирский государственный университет, Новосибирск
© 1998-2024, Институт вычислительных технологий СО РАН, Новосибирск
© 1998-2024, Федотов А.М.
    Дата последней модификации: 25.11.2013