Курсовая работа по дисциплине «информатика» на тему «Классификация вычислительных систем»




Скачать 413.02 Kb.
НазваниеКурсовая работа по дисциплине «информатика» на тему «Классификация вычислительных систем»
страница1/3
Дата публикации12.03.2014
Размер413.02 Kb.
ТипКурсовая
uchebilka.ru > Информатика > Курсовая
  1   2   3
Всероссийский заочный финансово-экономический институт

Кафедра автоматизированной обработки экономической информации
КУРСОВАЯ РАБОТА

По дисциплине «информатика» на тему
«Классификация вычислительных систем»


Исполнитель В.А. Иванова

Специальность Г и М У (вечер)

№ зачетной книжки 04МГБ01293

Руководитель


Москва-2006

Оглавление

  1. Введение…………………………………………………………….….2стр

  2. Классификация Флинна………………………………………….….3стр

  3. Классификация Фенга…………………………………………….…6стр

  4. Классификация Хокни…………………………………………….....8стр

  5. Классификация Скилликорна…………………………………...….9стр

  6. Классификация Дункана…………………………………………...11стр

  7. Заключение………………………………………………………...…13стр

  8. Список литературы…………………………………………………14стр

  9. Практикум

1.Общая характеристика задачи.......................................................... 15стр

2. Выбор ППП…………………………………………………………16стр

3. Описанние алгоритма решения задачи……………………………16стр

4. Проектирование форм выходных документов и графическое представление данных по выбранной задаче................................................19стр


Введение

Стремительное развитие науки и проникновение человеческой мысли во все новые области вместе с решением поставленных прежде проблем постоянно порождает поток вопросов и ставит новые, как правило, более сложные, задачи. Во времена первых компьютеров казалось, что увеличение их быстродействия в 100 раз позволит решить большинство проблем, однако гигафлопная производительность современных суперЭВМ сегодня является явно недостаточной для многих ученых. Электро и гидродинамика, сейсморазведка и прогноз погоды, моделирование химических соединений, исследование виртуальной реальности - вот далеко не полный список областей науки, исследователи которых используют каждую возможность ускорить выполнение своих программ.

Наиболее перспективным и динамичным направлением увеличения скорости решения прикладных задач является широкое внедрение идей параллелизма в работу вычислительных систем. К настоящему времени спроектированы и опробованы сотни различных компьютеров, использующих в своей архитектуре тот или иной вид параллельной обработки данных. В научной литературе и технической документации можно найти более десятка различных названий, характеризующих лишь общие принципы функционирования параллельных машин: векторно-конвейерные, массивно-параллельные, компьютеры с широким командным словом, систолические массивы, гиперкубы, спецпроцессоры и мультипроцессоры, иерархические и кластерные компьютеры, dataflow, матричные ЭВМ и многие другие. Если же к подобным названиям для полноты описания добавить еще и данные о таких важных параметрах, как, например, организация памяти, топология связи между процессорами, синхронность работы отдельных устройств или способ исполнения арифметических операций, то число различных архитектур станет и вовсе необозримым. Возможные пути совершенствования компьютеров и в этом смысле классификация должна быть достаточно содержательной.

В своей работе я расскажу о некоторых представленных в настоящее время классификаций вычислительных систем.


^ Классификация Флинна

Самой ранней и наиболее известной является классификация архитектур вычислительных систем, предложенная в 1966 году М.Флинном. Классификация базируется на понятии потока, под которым понимается последовательность элементов, команд или данных, обрабатываемая процессором. На основе числа потоков команд и потоков данных Флинн выделяет четыре класса архитектур.



<>

ОКОД(SISD) (single instruction stream / single data stream) - одиночный поток команд и одиночный поток данных. К этому классу относятся, прежде всего, классические последовательные машины, или иначе, машины фон-неймановского типа, например, PDP-11 или VAX 11/780. В таких машинах есть только один поток команд, все команды обрабатываются последовательно друг за другом и каждая команда инициирует одну операцию с одним потоком данных. Не имеет значения тот факт, что для увеличения скорости обработки команд и скорости выполнения арифметических операций может применяться конвейерная обработка - как машина CDC 6600 со скалярными функциональными устройствами, так и CDC 7600 с конвейерными попадают в этот класс.



^ SHAPE \* MERGEFORMAT

ОКМД(SIMD) (single instruction stream / multiple data stream) - одиночный поток команд и множественный поток данных. В архитектурах подобного рода сохраняется один поток команд, включающий, в отличие от предыдущего класса, векторные команды. Это позволяет выполнять одну арифметическую операцию сразу над многими данными - элементами вектора. Способ выполнения векторных операций не оговаривается, поэтому обработка элементов вектора может производиться либо процессорной матрицей, как в ILLIAC IV, либо с помощью конвейера, как, например, в машине CRAY-1.





МКОД(MISD) (multiple instruction stream / single data stream) - множественный поток команд и одиночный поток данных. Определение подразумевает наличие в архитектуре многих процессоров, обрабатывающих один и тот же поток данных. Однако ни Флинн, ни другие специалисты в области архитектуры компьютеров до сих пор не смогли представить убедительный пример реально существующей вычислительной системы, построенной на данном принципе. Ряд исследователей относят конвейерные машины к данному классу, однако это не нашло окончательного признания в научном сообществе.





МКМД(MIMD) (multiple instruction stream / multiple data stream) - множественный поток команд и множественный поток данных. Этот класс предполагает, что в вычислительной системе есть несколько устройств обработки команд, объединенных в единый комплекс и работающих каждое со своим потоком команд и данных.



^ Классификация Фенга

В 1972 году Т.Фенг предложил классифицировать вычислительные системы 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 вычислительной системой. 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 вычислительную систему C 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 вычислительной системы: 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.

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

  • Разрядно-последовательные пословно-последовательные (n=m=1). В каждый момент времени такие компьютеры обрабатывают только один двоичный разряд. Представителем данного класса служит давняя система MINIMA с естественным описанием (1,1).

  • Разрядно-параллельные пословно-последовательные (n > 1 , m = 1). Большинство классических последовательных компьютеров, так же как и многие вычислительные системы, эксплуатируемые до сих пор, принадлежит к данному классу: IBM 701 с описанием (36,1), PDP-11 (16,1), IBM 360/50 и VAX 11/780 - обе с описанием (32,1).

  • Разрядно-последовательные пословно-параллельные (n = 1 , m > 1). Как правило, вычислительные системы данного класса состоят из большого числа одноразрядных процессорных элементов, каждый из которых может независимо от остальных обрабатывать свои данные. Типичными примерами служат STARAN (1, 256) и MPP (1,16384) фирмы Goodyear Aerospace, прототип известной системы ILLIAC IV компьютер SOLOMON (1, 1024) и ICL DAP (1, 4096).

  • Разрядно-параллельные пословно-параллельные (n > 1, m > 1). Большая часть существующих параллельных вычислительных систем, обрабатывая одновременно mn двоичных разрядов, принадлежит именно к этому классу: ILLIAC IV (64, 64), TI ASC (64, 32), C.mmp (16, 16), CDC 6600 (60, 10), BBN Butterfly GP1000 (32, 256).

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.

^ Классификация Хокни

Р. Хокни - известный английский специалист в области параллельных вычислительных систем, разработал свой подход к классификации, введенной им для систематизации компьютеров, попадающих в класс MIMD по систематике Флинна.

Как отмечалось, класс MIMD чрезвычайно широк, причем наряду с большим числом компьютеров он объединяет и целое множество различных типов архитектур. Хокни, пытаясь систематизировать архитектуры внутри этого класса, получил иерархическую структуру, представленную на рисунке:



Основная идея классификации состоит в следующем. Множественный поток команд может быть обработан двумя способами: либо одним конвейерным устройством обработки, работающем в режиме разделения времени для отдельных потоков, либо каждый поток обрабатывается своим собственным устройством. Первая возможность используется в MIMD компьютерах, которые автор называет конвейерными (например, процессорные модули в Denelcor HEP). Архитектуры, использующие вторую возможность, в свою очередь опять делятся на два класса:

  • MIMD компьютеры, в которых возможна прямая связь каждого процессора с каждым, реализуемая с помощью переключателя.

  • MIMD компьютеры, в которых прямая связь каждого процессора возможна только с ближайшими соседями по сети, а взаимодействие удаленных процессоров поддерживается специальной системой маршрутизации через процессоры-посредники.



^ Классификация Скилликорна

В 1989 году была сделана очередная попытка расширить классификацию Флинна и, тем самым, преодолеть ее недостатки. Д.Скилликорн разработал подход, пригодный для описания свойств многопроцессорных систем и некоторых нетрадиционных архитектур.

Предлагается рассматривать архитектуру любого компьютера, как абстрактную структуру, состоящую из четырех компонент:

  • процессор команд (IP - Instruction Processor) - функциональное устройство, работающее, как интерпретатор команд; в системе, вообще говоря, может отсутствовать;

  • процессор данных (DP - Data Processor) - функциональное устройство, работающее как преобразователь данных, в соответствии с арифметическими операциями;

  • иерархия памяти (IM - Instruction Memory, DM - Data Memory) - запоминающее устройство, в котором хранятся данные и команды, пересылаемые между процессорами;

  • переключатель - абстрактное устройство, обеспечивающее связь между процессорами и памятью.

Функции процессора команд во многом схожи с функциями устройств управления последовательных машин и, согласно Д.Скилликорну, сводятся к следующим:

  • на основе своего состояния и полученной от DP информации IP определяет адрес команды, которая будет выполняться следующей;

  • осуществляет доступ к IM для выборки команды;

  • получает и декодирует выбранную команду;

  • сообщает DP команду, которую надо выполнить;

  • определяет адреса операндов и посылает их в DP;

  • получает от DP информацию о результате выполнения команды.

Функции процессора данных делают его, во многом, похожим на арифметическое устройство традиционных процессоров:

  • DP получает от IP команду, которую надо выполнить;

  • получает от IP адреса операндов;

  • выбирает операнды из DM;

  • выполняет команду;

  • запоминает результат в DM;

  • возвращает в IP информацию о состоянии после выполнения команды.

В терминах таким образом определенных основных частей компьютера структуру традиционной фон-неймановской архитектуры можно представить в следующем виде:

Это один из самых простых видов архитектуры, не содержащих переключателей. Для описания параллельных вычислительных систем автор зафиксировал четыре типа переключателей, без какой-либо явной связи с типом устройств, которые они соединяют:

  • 1-1 - переключатель такого типа связывает пару функциональных устройств;

  • n-n - переключатель связывает i-е устройство из одного множества устройств с i-м устройством из другого множества, т.е. фиксирует попарную связь;

  • 1-n - переключатель соединяет одно выделенное устройство со всеми функциональными устройствами из некоторого набора;

  • nxn - каждое функциональное устройство одного множества может быть связано с любым устройством другого множества, и наоборот.

Классификация -Д. Скилликорна состоит из двух уровней. На первом уровне она проводится на основе восьми характеристик:

  1. количество процессоров команд (IP);

  2. число запоминающих устройств (модулей памяти) команд (IM);

  3. тип переключателя между IP и IM;

  4. количество процессоров данных (DP);

  5. число запоминающих устройств (модулей памяти) данных (DM);

  6. тип переключателя между DP и DM;

  7. тип переключателя между IP и DP;

  8. тип переключателя между DP и DP.

На втором уровне классификации Д.Скилликорн просто уточняет описание, сделанное на первом уровне, добавляя возможность конвейерной обработки в процессорах команд и данных.

^ Классификация Дункана

Р.Дункан излагает свой взгляд на проблему классификации архитектур параллельных вычислительных систем, причем сразу определяет тот набор требований, на который, с его точки зрения, может опираться искомая классификация:

  • Из класса параллельных машин должны быть исключены те, в которых параллелизм заложен лишь на самом низком уровне, включая:

    • конвейеризацию на этапе подготовки и выполнения команды (instruction pipelining), т.е. частичное перекрытие таких этапов, как дешифрация команды, вычисление адресов операндов, выборка операндов, выполнение команды и сохранение результата;

    • наличие в архитектуре нескольких функциональных устройств, работающих независимо, в частности, возможность параллельного выполнения логических и арифметических операций;

    • наличие отдельных процессоров ввода/вывода, работающих независимо и параллельно с основными процессорами.

Причины исключения перечисленных выше особенностей автор объясняет следующим образом. Если рассматривать компьютеры, использующие только параллелизм низкого уровня, наравне со всеми остальными, то, во-первых, практически все существующие системы будут классифицированны как "параллельные" (что заведомо не будет позитивным фактором для классификации), и, во-вторых, такие машины будут плохо вписываться в любую модель или концепцию, отражающую параллелизм высокого уровня.

  • Классификация должна быть согласованной с классификацией Флинна, показавшей правильность выбора идеи потоков команд и данных.

  • Классификация должна описывать архитектуры, которые однозначно не укладываются в систематику Флинна, но, тем не менее, относятся к параллельным архитектурам (например, векторно-конвейерные).

Учитывая вышеизложенные требования, Дункан дает неформальное определение параллельной архитектуры, причем именно неформальность дала ему возможность включить в данный класс компьютеры, которые ранее не вписывались в систематику Флинна. Итак, параллельная архитектура - это такой способ организации вычислительной системы, при котором допускается, чтобы множество процессоров (простых или сложных) могло бы работать одновременно, взаимодействуя по мере надобности друг с другом. Следуя этому определению, все разнообразие параллельных архитектур Дункан систематизирует так, как показано на рисунке:



По существу систематика очень простая: процессоры системы работают либо синхронно, либо независимо друг от друга, либо в архитектуру системы заложена та или иная модификация идеи MIMD. На следующем уровне происходит детализация в рамках каждого из этих трех классов.

Заключение

В этой работе я представила некоторые из представленных в настоящее время способов классификации вычислительных систем. Также существуют другие варианты классификации. Например, классификация Хендлера в основу которой, закладывается явное описание возможностей параллельной и конвейерной обработки информации вычислительной системой. При этом он намеренно не рассматривает различные способы связи между процессорами и блоками памяти и считает, что коммуникационная сеть может быть нужным образом сконфигурирована и будет способна выдержать предполагаемую нагрузку. Или классификация представленная Шнайдером.В 1988 году он предложил новый подход к описанию архитектур параллельных вычислительных систем, попадающих в класс SIMD систематики Флинна. Основная идея заключается в выделении этапов выборки и непосредственно исполнения в потоках команд и данных. Именно разделение потоков на адреса и их содержимое позволяет описать такие ранее "неудобные" для классификации архитектуры, как компьютеры с длинным командным словом.

Классификация Дж.Шора, появившаяся в начале 70-х годов, интересна тем, что представляет собой попытку выделения типичных способов компоновки вычислительных систем на основе фиксированного числа базисных блоков: устройства управления, арифметико-логического устройства, памяти команд и памяти данных. Дополнительно предполагается, что выборка из памяти данных может осуществляться словами, то есть выбираются все разряды одного слова, и/или битовым слоем - по одному разряду из одной и той же позиции каждого слова (иногда эти два способа называют горизонтальной и вертикальной выборками соответственно). А так же множество других классификаций предтавленные разными учеными в разное время.

Из всего многообразия представленных классификации нельзя выявить одну, которая бы в полной мере охватывала все вычислительные системы и давала их полную характеристику. Все они имеют свои достоинства и недостатки. В конце своей работы я хочу привести три сформулированные Шнайдером цели, которым должна служить хорошо построенная классификация:

  • облегчать понимание того, что достигнуто на сегодняшний день в области архитектур вычислительных систем, и какие архитектуры имеют лучшие перспективы в будущем;

  • подсказывать новые пути организации архитектур - речь идет о тех классах, которые в настоящее время по разным причинам пусты;

  • показывать, за счет каких структурных особенностей достигается увеличение производительности различных вычислительных систем; с этой точки зрения, классификация может служить моделью для анализа производительности.


Список литературы

Основная

1.Информатика: Учебник / Под ред. Н.В. Макаровой. М.: Финансы и статистика, 1997.

2. Вычислительные системы, сети и телекоммуникации: Учебник / Под ред. А.П. Пятибратова. М.: Финансы и статистика, 1999.

3. Супер-ЭВМ. Аппаратная и программная организация. /Под ред. С.К. Фернбаха М.: Радио и связь. 1999.

4. Параллельные ЭВМ. Архитектура, программирование и алгоритмы. М.: Радио и связь. Р. Хокни. К.Джессхоуп, 1986.

5. Параллельные вычислительные системы. Б.А.Головкин М.: Наука. 1993

6. Параллельные вычисления, В.В. Воеводин-СПб. БХВ-Петербург, 2002
7 Ошибки-ловушки при программировании на Фортране, Под ред. Г.К.Боровин -М. Hаука- 1997
Дополнительная
1.Мельников В.В. Защита информации в компьютерных системах. М.: Финансы и статистика, 1997.
2. В.В. Корнеев. Параллельные вычислительные системы. -М <Нолидж>, 1999


Практическая часть


  1. Общая характеристика задачи


Используя ППП на ПК, необходимо произвести расчет эластичного спроса в маркетинговых исследованиях по заданным показателям, позволяющим проследить изменение спроса на товар при изменении цены (соотношения показателей указаны в шапке таблицы на рис. 1).

Введите текущее значение даты между таблицей и ее названием.

По данным таблицы постройте гистограмму с заголовком, названием осей координат и легендой.



№ п\п

Цена тыс. руб. (Ц)

Количество товара, шт. (К)

Выручка от реализации Тыс. руб. (Ц*К)

Изменение в цене, %(Цj+1j)/((Цjj+1)/2)

Изменение в спросе %(Кj+1-Kj)/((Kj+1+Kj)/2)

Эластичность спроса (изменение в спросе/изменение в цене)

1

0,35

5000













2

0,34

5200













3

0,33

5400













4

0,32

5600













5

0,31

5800













6

0,30

6000













7

0,29

6200













8

0,28

6400













9

0,27

6600













10

0,26

6800













11

0,25

7000













12

0,24

7200














Рис. 1 Таблица для расчета эластичного спроса в маркетинговых исследованиях
Цель данной задачи в расчете экономических показателях (выручка от реализации продукции, изменение в цене в процентном показателе, изменение в спросе, также в процентном показатели, и вычисление эластичного спроса по раннее выявленным показателям). И в построение гистограммы на основе полученных расчетов.

Практическая часть курсовой работы решена при использовании табличного процессора Microsoft Excel.
2. Выбор ППП
Свою практическую часть курсовой работы я решила выполнить при использовании Microsoft Excel, так как табличный процессор предназначен для обработки данных табличной формы. Я думаю, использование электронных таблиц в решения выбранной мною задачи является саамам простым и доступным способом. Построение гистограммы после расчетов экономических показателей дает возможность наглядного изображения результатов проделанной работы.


  1. Описание алгоритма решения задачи



Цена товара

в тыс. руб.
^

Изменение в спросе в %-показателе

Изменение в цене, %-показателе


Эластичность спроса

Выручка от реализации тыс. руб.

  1   2   3

Добавить документ в свой блог или на сайт

Похожие:

Курсовая работа по дисциплине «информатика» на тему «Классификация вычислительных систем» iconКурсовая работа по дисциплине «Информатика» на тему: «Обзор ресурсов Internet по социологии»

Курсовая работа по дисциплине «информатика» на тему «Классификация вычислительных систем» iconКурсовая работа по дисциплине «Информатика» на тему «Автоматизация...

Курсовая работа по дисциплине «информатика» на тему «Классификация вычислительных систем» iconКурсовая работа по дисциплине : «Информатика» тема: «Особенности операционной системы unix»

Курсовая работа по дисциплине «информатика» на тему «Классификация вычислительных систем» iconПояснительная записка к курсовой работе по дисциплине "Информатика"...

Курсовая работа по дисциплине «информатика» на тему «Классификация вычислительных систем» iconКурсовая работа по дисциплине «Информатика и программирование»
Тема курсовой работы : Разработка информационно-справочной системы «Олимпиада»

Курсовая работа по дисциплине «информатика» на тему «Классификация вычислительных систем» iconКонтрольная работа по дисциплине «Информатика». На тему: «MathCad....

Курсовая работа по дисциплине «информатика» на тему «Классификация вычислительных систем» iconРеферат по дисциплине Безопасность жизнедеятельности на тему «Механическая...

Курсовая работа по дисциплине «информатика» на тему «Классификация вычислительных систем» iconКурсовая работа По дисциплине «Основы информационных систем»

Курсовая работа по дисциплине «информатика» на тему «Классификация вычислительных систем» iconКурсовая работа по дисциплине: «Проектирование информационных систем»

Курсовая работа по дисциплине «информатика» на тему «Классификация вычислительных систем» iconПрограмма
Эволюционная классификация вычислительных систем на примере развития отечественной техники

Вы можете разместить ссылку на наш сайт:
Школьные материалы


При копировании материала укажите ссылку © 2013
контакты
uchebilka.ru
Главная страница


<