Опубликован: 15.09.2004 | Доступ: свободный | Студентов: 3814 / 1390 | Оценка: 4.31 / 4.05 | Длительность: 09:26:00
ISBN: 978-5-9556-0018-5
Специальности: Разработчик аппаратуры
Лекция 8:

Способы организации высокопроизводительных процессоров. Процессоры баз данных. Потоковые процессоры. Нейронные процессоры. Процессоры с многозначной (нечеткой) логикой

< Лекция 7 || Лекция 8: 123 || Лекция 9 >
Аннотация: В данной лекции рассматриваются математические основы, способы организации и особенности проектирования процессоров баз данных, потоковых процессоров, нейронных процессоров и процессоров с многозначной (нечеткой) логикой.
Ключевые слова: машина баз данных, СУБД, доступ, сервер, связь, транзакция, Internet-приложение, программная реализация, поиск, потоковый процессор, SIMD, instruction stream, data stream, вычитание, сложение, операции, ресурсоемкие приложения, MMX, шифрование, производительность, processor, SSP, многопотоковый процессор, MSP, SSE, ПО, команда, Internet, кодирование, декодирование, DAP, MPP, Connection, управляющее устройство, процессорный элемент, векторные, скорость передачи, нейронная сеть, нейрон, процессор, функция, память, синапс, информация, коэффициенты, размерность, гиперпространство, гиперплоскость, вычисление, определение, аппроксимация, точность, очередь, алгоритм, нейросетевой вычислитель, нейрокомпьютер, класс, нейросетевой алгоритм, поле, неформализуемые и плохо формализуемые задачи, нечеткая логика, fuzzy logic, нечеткая математика, истина, ложь, единица, функция принадлежности, объединение, пересечение, отрицание, FAT, approximation, управляющие, нечеткий процессор, вывод, AND, bell, adaptive, logic, аналоговый сигнал, микропроцессор, аппаратные средства, NASA

Процессоры баз данных

Процессорами (машинами) баз данных в настоящее время принято называть программно-аппаратные комплексы, предназначенные для выполнения всех или некоторых функций систем управления базами данных ( СУБД ). Если в свое время системы управления базами данных предназначались в основном для хранения текстовой и числовой информации, то теперь они рассчитаны на различные форматы данных, в том числе графические, звуковые и видео. Процессоры баз данных выполняют функции управления и распространения, обеспечивают дистанционный доступ к информации через шлюзы, а также репликацию обновленных данных с помощью различных механизмов тиражирования. В больших информационных системах наметился переход от тривиальной архитектуры "клиент – сервер" к трехуровневой архитектуре с распределенными базами данных (клиент, сервер с СУБД и серверы собственно с данными).

Современные процессоры баз данных должны обеспечивать естественную связь накапливаемой в базах данных информации со средствами оперативной обработки транзакций и Internet-приложениями. Это должны быть системы, которые дают пользователям возможность в любой момент обратиться к корпоративным данным и проанализировать их, вне зависимости от того, где эти данные размещаются.

Решение таких задач требует существенного увеличения производительности систем управления базами данных. Однако традиционная программная реализация многочисленных функций современных СУБД на ЭВМ общего назначения приводит к появлению громоздких и непроизводительных систем с недостаточно высокой надежностью. Необходим поиск новых архитектурных и аппаратных решений. Интенсивные исследования, проводимые в этой области в настоящее время, привели к пониманию необходимости использования в качестве процессоров баз данных специализированных параллельных вычислительных систем. Создание такого рода систем связывается с реализацией параллелизма при выполнении последовательности операций и транзакций, а также конвейерной потоковой обработки данных.

Потоковые процессоры

Потоковыми называют процессоры, в основе работы которых лежит принцип обработки многих данных с помощью одной команды. Согласно классификации Флинна, они принадлежат к SIMD (single instruction stream / multiple data stream) архитектуре. Технология SIMD позволяет выполнять одно и то же действие, например, вычитание и сложение, над несколькими наборами чисел одновременно. SIMD-операции для чисел двойной точности с плавающей запятой ускоряют работу ресурсоемких приложений для создания контента, трехмерного рендеринга, финансовых расчетов и научных задач. Кроме того, усовершенствованы возможности 64-разрядной технологии MMX (целочисленных SIMD-команд); эта технология распространена на 128-разрядные числа, что позволяет ускорить обработку видео, речи, шифрование, обработку изображений и фотографий. Потоковый процессор повышает общую производительность, что особенно важно при работе с 3D-графическими объектами.

Может быть отдельный потоковый процессор (Single-streaming processorSSP) и многопотоковый процессор (Multi-Streaming ProcessorMSP).

Ярким представителем потоковых процессоров является семейство процессоров Intel, начиная с Pentium III, в основе работы которых лежит технология Streaming SIMD Extensions (SSE, потоковая обработка по принципу "одна команда – много данных"). Эта технология позволяет выполнять такие сложные и необходимые в век Internet задачи как обработка речи, кодирование и декодирование видео- и аудиоданных, разработка трехмерной графики и обработка изображений.

Представителями класса SIMD считаются матрицы процессоров: ILLIAC IV, ICL DAP, Goodyear Aerospace MPP, Connection Machine 1 и т.п. В таких системах единое управляющее устройство контролирует множество процессорных элементов. Каждый процессорный элемент получает от устройства управления в каждый фиксированный момент времени одинаковую команду и выполняет ее над своими локальными данными.

Другими представителями SIMD-класса являются векторные процессоры, в основе которых лежит векторная обработка данных. Векторная обработка увеличивает производительность процессора за счет того, что обработка целого набора данных (вектора) производится одной командой. Векторные компьютеры манипулируют массивами сходных данных подобно тому, как скалярные машины обрабатывают отдельные элементы таких массивов. В этом случае каждый элемент вектора надо рассматривать как отдельный элемент потока данных. При работе в векторном режиме векторные процессоры обрабатывают данные практически параллельно, что делает их в несколько раз более быстрыми, чем при работе в скалярном режиме. Максимальная скорость передачи данных в векторном формате может составлять 64 Гбайт/с, что на 2 порядка быстрее, чем в скалярных машинах. Примерами систем подобного типа являются, например, процессоры фирм NEC и Hitachi.

< Лекция 7 || Лекция 8: 123 || Лекция 9 >