динамически настраиваемая коммуникационная среда на

ДИНАМИЧЕСКИ НАСТРАИВАЕМАЯ КОММУНИКАЦИОННАЯ СРЕДА НА ОСНОВЕ
ТЕХНОЛОГИИ NGIO
DYNAMICALLY ADJUSTABLE COMMUNICATION ENVIRONMENT ON THE BASIS OF NGIO
TECHNOLOGY
Н.В.Ефанов
Уфимский государственный авиационный технический университет, Уфа
Тел.: (3472) 51-20-48, факс: (3472) 51-20-48, e-mail: [email protected]
Одним из преимуществ параллельных вычислительных комплексов является их способность адаптироваться к
внешним условиям, в частности, за счет динамического перераспределения вычислительной мощности в зависимости
от приоритета решаемых задач. В данном докладе предлагается механизм формирования оптимальных конфигураций
динамически настраиваемой архитектуры многопроцессорной вычислительной системы (МВС) с использованием
интерфейса внешних устройств Next Generation I/O (NGIO). Переход от шинной идеологии организации МВС к
топологии "точка-точка" в сочетании с распределенными составными коммутаторами позволяет разрешить
противоречие между постоянно увеличивающейся частотой работы шины микропроцессоров и скоростью обмена с
внешними устройствами. Использование коммутаторов с пространственным разделением каналов обеспечивает
полнодоступность межсоединений и минимальную задержку маршрутизации. Однако с ростом числа коммутируемых
процессоров происходит резкое увеличение возможных топологических вариантов межпроцессорных соединений. При
этом повышается риск выбора неоптимальной, с точки зрения результирующей производительности и
отказоустойчивости, конфигурации МВС. Для решения указанной проблемы предлагается процедура, которая
обеспечивает направленное формирование облика МВС с заданным набором свойств. В качестве компонентов
векторного критерия эффективности сформированных конфигураций МВС использованы такие характеристики
вычислительного процесса, как длительность исполнения вычислительного алгоритма, выраженная в тактах
макрокоманд, включающих транзакции записи, чтения, пересылки и операции обработки данных, средняя загрузка
процессоров, средняя плотность сообщений и общее число связей структуры межсоединений. Основу предлагаемой
процедуры составляет специально разработанный мобильный генетический алгоритм оптимизации распределения
фрагментов вычислительного алгоритма между отдельными процессорами МВС. Совокупности номеров
вычислительных операций, реализуемых каждым процессором на соответствующем вычислительном такте,
кодируются в виде составной хромосомы с помощью стандартного двоичного кода Грея. Состав начальной популяции
формируется на основе случайной выборки с равномерным законом распределения. Отбор производится с
использованием указанного выше векторного критерия и механизма случайного выбора с адаптацией. Специфика
исследуемой задачи оптимизации обуславливает проведение многоточечного или равномерного кроссинговера, а
также осуществление мутаций в пределах только тех участков хромосом, которые кодируют операции, допускающие
параллельное исполнение. В свою очередь, механизм случайного выбора предусматривает моделированию
нормального закона распределения вероятности отбора, математическое ожидание которого принимается равным
значению функции пригодности наилучшей для данного поколения хромосомы популяции. При этом дисперсия
распределения меняется в зависимости от предыстории поиска. Если в очередном поколении произошла смена
наилучшей хромосомы, то дисперсия принимает максимальное значение, расширяя тем самым диапазон поиска. Если
на протяжении нескольких поколений более предпочтительная хромосома не находится, то дисперсия уменьшается, в
простейшем случае, пропорционально числу поколений. Тем самым формируются предпосылки для элитного отбора,
сохраняющего наилучшую из найденных хромосом популяции. Мобильность алгоритма позволяет осуществлять
"сцепление" отдельных участков хромосом, соответствующих различным группам параллельных вычислительных
операций. Таким образом, после завершения процедуры оптимизации в подобной хромосоме переменной длины
оказывается закодированной информация о распределении фрагментов вычислительного алгоритма управления
между отдельными процессорами.
Эффективность предложенного метода навигации МВС иллюстрируется примерами синтеза алгоритмов
реконфигурации архитектуры кластера на базе 12 микропроцессоров Alpha 21164, входящего в состав вычислительного
комплекса Уфимского государственного авиационного технического университета.
1