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Taxonomia de Flynn y su clasificacion más actual

Trabajo de investigacion n° 1 De Arquitectura de computadoras
by

Nelly Vallejo Muiba

on 22 April 2013

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Transcript of Taxonomia de Flynn y su clasificacion más actual

Taxonomía de Flynn Los sistemas de este tipo se caracterizan por tener un único flujo de instrucciones sobre un único flujo de datos, es decir, se ejecuta una instrucción detrás de otra. Este es el concepto de arquitectura de Von Neumann donde, en cualquier momento, sólo se ejecuta una única instrucción.
Un ejemplo de estos sistemas son las máquinas secuenciales convencionales.


Modelo SISD (Single Instruction Single Data) SISD (Single Instruction Single Data). SISD SIMD MIMD MISD Control Procesador Memoria Secuencia de Instrucciones Secuencia de Datos SIMD (Single Instruction Multiple Data).
Estos sistemas tienen un único flujo de instrucciones que operan sobre múltiples flujos de datos. Estos sistemas los tenemos en las máquinas vectoriales con hardware escalar y vectorial.
El procesamiento es síncrono, la ejecución de las instrucciones sigue siendo secuencial como en el caso anterior, todos los elementos realizan una misma instrucción pero sobre una gran cantidad de datos. Por este motivo existirá concurrencia de operación, es decir, esta clasificación es el origen de la máquina paralela.
El funcionamiento de este tipo de sistemas es el siguiente. La Unidad de Control manda una misma instrucción a todas las unidades de proceso (ALUs). Las unidades de proceso operan sobre datos diferentes pero con la misma instrucción recibida.
Existen dos alternativas distintas que aparecen después de realizarse esta clasificación: Este tipo de computadora es paralela al igual que las SIMD, la diferencia con estos sistemas es que MIMD es asíncrono. No tiene un reloj central. Cada procesador en un sistema MIMD puede ejecutar su propia secuencia de instrucciones y tener sus propios datos. Esta caracteristica es la más general y poderosa de esta clasificación. conjunto de
instrucciones
1 conjunto de
instrucciones
2 conjunto de
instrucciones
3 procesador
1 procesador
2 procesador
3 Los sistemas MIMD se clasifican en:
•Sistemas de Memoria Compartida.
•Sistemas de Memoria Distribuida.
•Sistemas de Memoria Compartida
Distribuida. Sistemas de Memoria Compartida. Sistemas de Memoria Distribuida. Sistemas de Memoria Compartida
Distribuida. MISD (Multiple Instrucion Single Data).
Son sistemas con múltiples instrucciones que operan sobre un único flujo de datos. Este tipo de sistemas no ha tenido implementación hasta hace poco tiempo.
Los sistemas MISD se contemplan de dos maneras distintas:
• Varias instrucciones operando simultáneamente sobre un único dato.
• Varias instrucciones operando sobre un dato que se va convirtiendo en un resultado que será la entrada para la siguiente etapa. Se trabaja de forma segmentada, todas las unidades de proceso pueden trabajar de forma concurrente.
Ejemplos de estos tipos de sistemas son los arrays sistólicos o arrays de procesadores. También podemos encontrar aplicaciones de redes neuronales en máquinas masivamente paralelas.
En este modelo, secuencias de instrucciones pasan a través de múltiples procesadores. Diferentes operaciones son realizadas en diversos procesadores. N procesadores, cada uno con su propia unidad de control comparten una memoria común. Sistemas de Memoria Compartida.
En este tipo de sistemas cada procesador tiene acceso a toda la memoria, es decir hay un espacio de direccionamiento compartido. Tienen tiempos de acceso a memoria uniformes ya que todos los procesadores se encuentran igualmente comunicados con la memoria principal y las lecturas y escrituras de todos los procesadores tienen exactamente las mismas latencias; y además el acceso a memoria es por medio de un ducto común. En esta configuración, debe asegurarse que los procesadores no tengan acceso simultáneamente a regiones de memoria de una manera en la que pueda occurrir algún error.
Desventajas:
•El acceso simultáneo a memoria es un problema.
•Poca escabilidad de procesadores, debido a que se puede generar un cuello de botella al incrementar el numero de CPU's.
• En computadoras vectoriales como Crays, etc.
Todos los CPUs tienen un camino libre a la memoria.
No hay interferencia entre CPUs.
• La razón principal por el alto precio de Cray es la memoria.
Ventaja:
La facilidad de la programación. Es mucho más fácil programar en estos sistemas que en sistemas de memoria distribuida. Sistemas de Memoria Distribuida.
Estos sistemas tienen su propia memoria local. Los procesadores pueden compartir información solamente enviando mensajes, es decir, si un procesador requiere los datos contenidos en la memoria de otro procesador, deberá enviar un mensaje solicitándolos. Esta comunicación se le conoce como Paso de Mensajes.
Ventajas:
•La escalabilidad. Las computadoras con sistemas de memoria distribuida son fáciles de escalar, mientras que la demanda de los recursos crece, se puede agregar más memoria y procesadores.
Desventajas:
•El acceso remoto a memoria es lento.
•La programación puede ser complicada. Siatemas de Memoria Compartida Distribuida
Es un cluster o una partición de procesadores que tienen acceso a una memoria compartida común pero sin un canal compartido. Esto es, físicamente cada procesador posee su memoria local y se interconecta con otros procesadores por medio de un dispositivo de alta velocidad, y todos ven las memorias de cada uno como un espacio de direcciones globales. El acceso a la memoria de diferentes clusters se realiza bajo el esquema de Acceso a Memoria No Uniforme (NUMA), la cual toma menos tiempo en accesar a la memoria local de un procesador que accesar a memoria remota de otro procesador.
Ventajas:
•Presenta escalabilidad como en los sistemas de memoria distribuida.
•Es fácil de programar como en los sistemas de memoria compartida.
•No existe el cuello de botella que se puede dar en máquinas de sólo memoria compartida.
kkgjgitiufjdjrut clasificación del mimd
sistemas de memoria compartida
Todos los procesadores comparten el mismo espacio de direcciones.
El programador no necesita conocer la ubicación de los datos.
Sistemas con memoria distribuida
Cada procesador tiene su propio espacio de direcciones particulares.
El programador necesita saber donde estan los datos. Arquitectura de memoria compartida
UMA.
NUMA.
COMA UMA: Multiprocesadores de Acceso Uniforme a Memoria. Estos computadores
tienen sus procesadores interconectados a través de un mecanismo de
switches a una memoria compartida centralizada. Entre estos mecanismos están:
un bus común, crossbar switches o packet-switched networks.
Encore Multimax y Sequent Symetry S81 son ejemplos comerciales de este
tipo de multiprocesadores. NUMA: Multiprocesadores de Acceso No-Uniforme a Memoria. Estos multiprocesadores tienen el espacio de direccionamiento compartido y la memoria distribuida. La memoria compartida está formada por la memoria local de los procesadores. El tiempo de acceso a memoria depende de si el acceso es local al procesador o no. La BBN TC2000 y la SGI Origen 2000 son ejemplos
de este modelo de computación paralela. Arquitectura de memoria privada
MPP
LAN
CLUSTER Cluster de PC's
El término cluster se aplica a los conjuntos de computadoras, mediante
una red de alta velocidad que se comportan como si fuesen una sola con mayor poder de computo. Hoy en día los clusters de PC's tienen un papel importante en aplicaciones científicas, de ingeniería, comerciales, simulaciones, etc.
La tecnología de clusters ha evolucionado apoyándose en actividades que van
desde aplicaciones de supercómputo y software de misiones críticas, servidores Web y comercio electrónico, hasta bases de datos de alto rendimiento.
El uso de clusters surge gracias a varias tendencias actuales como la disponibilidad de microprocesadores económicos de alto rendimiento
y redes de alta velocidad, la existencia de herramientas para cómputo distribuido de alto rendimiento, así como la creciente necesidad de potencia computacional para aplicaciones que la requieran.un clustetiene las siguientes características: alto rendimiento, alta disponibilidad, equilibrio de carga y escalabilidad. Cluster de alto rendimiento. Está diseñado para dar altas prestaciones en cuanto a capacidad de cálculo superiores.
Los motivos para utilizar un cluster de alto rendimiento son:
el tamaño del problema por resolver.
el precio de la máquina necesaria para resolverlo.
Cluster de alta disponibilidad. Se caracterizan por compartir los discos de almacenamiento de datos y por estar constantemente monitorizándose entre sí. Podemos dividirlo en dos clases:
de alta disponibilidad de infraestructura y
de alta disponibilidad de aplicación.
Cluster de balanceo de carga. Está compuesto por uno o más ordenadores que actúan como front-end del cluster, y que se ocupan de repartir las peticiones de servicio que reciba el cluster, a otros ordenadores del cluster que forman el back-end de éste.
Escalabilidad. Es la propiedad deseable de un sistema, una
red o un proceso, que indica su habilidad o bien manejar el crecimiento
continuo de trabajo de manera ruida, o bien para estar preparado para crecer en tamaño sin perder calidad en los servicios ofrecidos. La capacidad de este tipo de clusters se puede ampliar fácilmente añadiendo más ordenadores al cluster. En esta clasificación podemos incluir los primeros PC, estaciones de trabajo y los
conceptos de segmentación, superescalares y prebúsqueda de instrucciones. Tipos de Arquitecturas SIMD
Procesadores vectoriales: Las características y exigencias del procesamiento vectorial son propias para la ejecución segmentada, básicamente porque se eliminan las dificultades de la segmentación (no riesgos estructurales, de datos o control) permitiendo tener el cauce lleno y generando resultados a par de elementos por ciclo.
Obviamente surgen nuevas exigencias en cuanto al flujo de datos de entrada y la recepción de salida.
Los procesadores vectoriales son arquitecturas que tienen cauces para procesamiento de vectores. Máquina sistólicas- array
En un array sistólico hay un gran número de elementos de proceso (EPs) idénticos con una
limitada memoria local. Los EPs están colocados en forma de matriz (array) de manera que sólo están permitidas las conexiones con los EPs vecinos. Por lo tanto, todos los procesadores se encuentran organizados en una estructura segmentada de forma lineal o matricial. Los datos fluyen de unos EPs a sus vecinos a cada ciclo de reloj, y durante ese ciclo de reloj los elementos de proceso realizan una operación sencilla.
El adjetivo sistólico viene precisamente del hecho de que todos los procesadores vienen
sincronizados por un único reloj es como su “corazon” que hace moverse a la máquina. Procesadores vectoriales
Un procesador vectorial ejecuta de forma segmentada instrucciones sobre vectores.
La diferencia con los matriciales es que mientras los matriciales son comandados por las
instrucciones, los vectoriales son comandados por flujos de datos continuos. A este tipo se le considera MISD puesto que varias instrucciones son ejecutadas sobre un mismo dato (el vector), si bien es una consideración algo confusa aunque aceptada de forma
mayoritaria. Computadores vectoriales:
Son máquinas segmentadas que incluyen instrucciones máquina que operan sobre vectores.
Las operaciones vectoriales se caracterizan por repetir la misma
operación sobre los elementos de un vector
Ventajas:
– En cada instrucción vectorial, el cálculo de cada componente del vector el
resultado es independiente del resto de componentes con lo que se reduce
el número de dependencias de datos
– Una instrucción vectorial supone
gran cantidad de trabajo reduciendo el cuello de botella de la memoria de instrucciones
equivale a un bucle de instrucciones escalares, sin la sobrecarga de las instrucciones de control de bucle, ni de los riesgos de control.
Accede a memoria tiene un patrón de acceso conocido a priori con lo que las organizaciones de memoria de múltiples módulos funcionan sin
intervención de una ante memoria Existen dos tipos de máquinas con arquitectura del juego de
instrucciones vectorial:
– Computadores vectoriales segmentados con una unidad aritméticológica
segmentada en muchas etapas
– Computadores SIMD con múltiples unidades aritmético-lógicas
Tipos de computadores vectoriales segmentados:
– Con registros vectoriales. Los operandos vectoriales se encuentran
en registros vectoriales, con instrucciones para cargarlos desde
memoria o almacenarlos en memoria
– Memoria-memoria. Los operandos vectoriales se encuentran en la
memoria principal con lo que el tamaño de los operandos vectoriales es
ilimitado pero todas las instrucciones sufren el acceso a memoria Los computadores matriciales están formados
por varias unidades de proceso que realizan la
misma secuencia de operaciones sobre distintos
conjuntos de datos de manera simultánea
controlados por una única unidad de control
Responden al modelo SIMD de Flynn
Pueden realizar las operaciones sobre matrices,
grupos de datos o vectores diferenciándose de
las vectoriales en que en éstas cada elemento
se procesa de manera simultánea Los computadores matriciales pueden ser de dos tipos:
– Memoria compartida. Los módulos de memoria son compartidos por
todos los elementos de proceso. Para evitar los conflictos de acceso, se
divide la memoria en un número de módulos independientes de memoria diferente al de las unidades de ejecución
– Memoria distribuida. En este esquema cada elemento de proceso
posee su propio módulo de memoria con datos locales. La manera de
llevarlo a cabo es distribuyendo los datos antes de la ejecución.
No todos los elementos pueden usarse en todas las instrucciones, proporcionan mecanismos para dejar ociosas a las unidades de ejecución que no se requieran. Redes de Área Local (LAN): conecta varias estaciones dentro de la misma institución.
Las LAN constan de los siguientes componentes:
- Computadores
- Tarjetas de interfaz de red
- Dispositivos periféricos
- Medios de networking
- Dispositivos de networking
Las LAN permiten a las empresas aplicar tecnología informática para compartir localmente archivos e impresoras de manera eficiente, y posibilitar las comunicaciones internas [CISCO SYSTEMS, INC, 2009].
Algunas de las tecnologías comunes de LAN son:
- Ethernet: topología de bus lógica y en estrella física o en estrella extendida.
- Token Ring: topología de anillo lógica y una topología física en estrella.
- FDDI: topología de anillo lógica y topología física de anillo doble.
Existen varias categorías de sistemas UMA.
• Sistema Simétrico
Cuando todos los procesadores tienen el mismo tiempo de acceso a todos los componentes del sistema (incluidos los periféricos), reciben el nombre de sistemas multiprocesador simétrico.
Los procesadores tienen el mismo dominio (prioridad) sobre los periféricos y cada procesador tienen la misma capacidad para procesar.
• Sistema Asimétrico
Los sistemas multiprocesador asimétrico, son sistemas con procesadores maestros y procesadores esclavos, en donde sólo los primeros pueden ejecutar aplicaciones y dónde en tiempo de acceso para diferentes procesadores no es el mismo. Los procesadores esclavos (attached) ejecutan código usuario bajo la supervisión del maestro, por lo tanto cuando una aplicación es ejecutada en un procesador maestro dispondrá de una cierta prioridad. Ejemlos:
Cray-2
IBM 370
UNIVAC 1100/80 MEMORIA COMPARTIDA DE UMA A NUMA
UMA
Escalabillidad limitada. Numero maximo de procesadores:16 a 32.
mejoras(en memoria local- para los procesadores): se evitan accesos a memoria atravez de la red. El acceso a memoria ya no e uniforme. Nacen los sistemas con memorias de acceso no uniforme: NUMA.
NUMA:
El tiempo de acceso a meoria difiere entre palabras. La información esta distribuida Ejemplos reales:
ILLIAC IV
MAQUINA DE CONEXIÓN Bibliografía - Webgrafía •http://telematica.cicese.mx/computo/super/cicese2000/paralelo/Part3.html
•http://html.rincondelvago.com/arquitecturas-avanzadas.html
•http://arqui-g1.wikispaces.com/MIMD
•http://es.wikipedia.org/wiki/Taxonom%C3%ADa_de_Flynn
•http://html.rincondelvago.com/sistemas-distribuidos.html Estaciones de trabajo y PC Diagrama de estación de trabajo Michael J. Flynn (nacido el 20 de mayo de 1934 en Nueva York) es un profesor de la Universidad Stanford estadounidense, con estudios en ingeniería electrónica y ciencias de la computación. Flynn cofundó Palyn Associates junto a Max Paley y es el Presidente de Maxeler Technologies. En 1972, propuso la taxonomía de Flynn.

En 1995 recibió el premio Harry H. Goode Memorial Award por sus contribuciones al área del procesamiento de la información. Computadoras vectoriales DIAGRAMA DE COMPUTADORAS VECTORIALES maquina de conexión Maquina de conexión a 4 unidades Maquina de conexión a la ALU Maquina de conexión de pipa PC CRAY 2 Gracias por su atención Clasificación mas actualidad
Alumna: Nelly Vallejo Muiba
Alfonso Cuellar Bertol
Docente: Ing. Jose Luiz Machicado Téran
Carrera: Ingeniería de Sistemas
4to Semestre
Año: 2-2012 PROCESAMIENTO MASIVAMENTE PARALELO (MPP)

El Procesamiento masivamente paralelo (Massively parallel processing / MPP) es otro diseño de procesamiento paralelo. Para evitar los cuellos de botella en el bus de memoria, MPP no utiliza memoria compartida. En su lugar, distribuye la memoria RAM entre los procesadores de modo que se semeja a una red (cada procesador con su memoria distribuida asociada es similar a un computador dentro de una red de procesamiento distribuido). Debido a la distribución dispersa de los recursos RAM, esta arquitectura es también conocida como dispersamente acoplada (loosely coupled), o compartiendo nada (shared nothing). Los procesadores utilizan un esquema de paso de mensajes análogo a los paquetes de datos en redes. Este sistema reduce el tráfico del bus, debido a que cada sección de memoria observa únicamente aquellos accesos que le están destinados, en lugar de observar todos los accesos, como ocurre en un sistema SMP. Únicamente cuando un procesador no dispone de la memoria RAM suficiente, utiliza la memoria RAM sobrante de los otros procesadores. Esto permite sistemas MPP de gran tamaño con cientos y aún miles de procesadores. MPP es una tecnología escalable. Universidad Autonama del Beni "José Ballivian
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