CC BY
41
Применение технологии энергосберегающих
параллельных вычислений в автономных вычислительных системах на отечественной
элементной базе
Басыров А. Г., Шульгин А. Н. Военно-космическая академия имени А. Ф. Можайского Санкт-Петербург, Россия [email protected]
Аннотация. Рассматривается использование архитектуры SPARC в качестве технологической основы реализации новых подходов к организации энергосберегающей параллельной обработки информации. Результаты моделирования показали, что построение автономной высокопроизводительной вычислительной системы на базе процессорного модуля «МЦСТ МВС/С» помимо высокой оперативности при малых массо-габаритных характеристиках обеспечивает эффективные энергосберегающие параллельные вычисления.
Ключевые слова: параллельные вычислительные процессы, энергосбережение, диспетчирование, мобильные вычислительные системы.
ВВЕДЕНИЕ
При построении современных мобильных вычислительных систем (ВС) явно просматривается тенденция к применению многомодульной архитектуры, обеспечивающей требуемые производительность и надежность функционирования ВС за счет внедрения технологий параллельных вычислений и возможностей резервирования аппаратных средств.
Возможности параллельной обработки информации обеспечивают повышение производительности функционирования таких ВС и как следствие - способность решить все большее количество целевых задач в реальном времени. Вместе с тем организация параллельных вычислений в мобильных ВС, с одной стороны, и требования к повышению автономности функционирования таких ВС - с другой, порождают ряд проблем, одной из которых является необходимость снижения энергоемкости параллельных вычислительных процессов (ПВП).
Микропроцессоры МЦСТ
КАК ОСНОВА ДЛЯ ПОСТРОЕНИЯ АВТОНОМНЫХ ВЫ1СОКОПРОИЗВОДИТЕЛЬНЫХ АВТОНОМНЫХ ВЫ1ЧИСЛИТЕЛЬНЫХ СИСТЕМ
Выбор элементной базы для построения автономных ВС основывается на соответствии определяемых для них характеристик базовых аппаратных средств требованиям, предъявляемым к этим ВС. В частности, к таким требованиям относятся:
• защищенность от внешних ионизирующих излучений (что позволяет сделать реальным использование таких ВС в условиях космического пространства);
• использование преимущественно отечественной элементной базы вместо импортной с целью исключения аппаратно-программных «закладок».
Исходя из сказанного, в качестве элементной базы для построения высокоэффективных автономных ВС могут уверенно выступать микропроцессорные средства, реализованные на базе архитектуры SPARC (Scalable Processor ARChitecture - масштабируемая архитектура процессора) специфицированной компанией Sun Microsystems, обладающие всеми чертами RISC-процессоров, сочетая простоту набора команд и высокую скорость исполнения кода [1]. Разработчиком данной элементной базы в России является ЗАО «МЦСТ» (Московский центр SPARC-технологий).
Масштабируемость SPARC-архитектуры дала возможность создать на базе системы на кристалле «МЦСГ-R500S» процессорный модуль «МВС/С», который представляет собой восьмипроцессорную (восьмиядерную) одноплатную универсальную вычислительную систему с оперативной памятью до 8 Гбайт и набором периферийных контроллеров [2]. Основные технические характеристики процессорного модуля «МВС/С» представлены в табл. 1 [3].
Очевидно, что отечественная элементная база не уступает, а по отдельным показателям даже превосходит зарубежные аналоги.
Структурная схема БВС на базе процессорного модуля «МВС/С» показана на рис. 1.
Подход к организации энергосберегающей
ПАРАЛЛЕЛЬНОЙ ОБРАБОТКЕ ИНФОРМАЦИИ
Решение проблемы повышения автономности функционирования мобильных ВС может быть основано на управлении энергопотреблением отдельных компонентов параллельной вычислительной системы (ПВС), учитывающим их энерго-временные характеристики и стохастический характер параллельных вычислений.
В этом случае рассматриваются энергосберегающие ПВП, под которыми понимают процессы одновременного выполнения частей программы несколькими вычислительными модулями ПВС при номинальном качестве и минимальном энергопотреблении ВС [4].
Концепция энергосберегающих вычислений воплотилась в управлении вычислительной нагрузкой посредством ее распределенного выполнения на множестве вычислительных модулей (ВМ) в соответствии с некоторым планом вы-
Таблица 1
Основные технические характеристики процессорного модуля «МВС/С»
Характеристика Значение
Количество машин
Количество процессоров в модуле - 8; в машине -2
Производительность модуля - 4400 MIPS/1600 MFLOPS машины - 1190 MIPS/400 MFLOPS
Память Объем: модуля - до 8 Гбайт; машины -до 2 Гбайт Пропускная способность канала обмена 4 х 2,664 Гбайт/с
Флэш-память 512 Кбайт (OpenBoot PROM, стандарт IEEE-1275-1994)
Периферийная шина PCI Количество слотов 8 Пропускная способность шины 264 Мбайт/с
SCSI-2 Пропускная способность шины 10 Мбайт/с
Ethernet 100 Количество каналов 4 Пропускная способность канала 100 Мбит/с
RS-232 Количество каналов 2 Пропускная способность канала 115 Кбит/с
IDE Пропускная способность канала 33/66 МБайт/с
Рис. 1. Структурная схема автономной ВС на базе процессорного модуля «МВС/С»
числительного процесса. Решение этой задачи возлагается на диспетчер вычислительных процессов [5].
При этом основным инструментом решения задачи энергосбережения при диспетчировании энергосберегающих ПВП является совокупность энергосберегающих состояний, в которых ВМ могут находиться определенное время. В табл. 2 показаны основные энергосберегающие состояния ВМ процессорного модуля «МВС/С».
При планировании ПВП используется функция приоритетов TRM, в соответствии с которой наивысший приоритет присваивается задаче, имеющей наименьший резерв вре-
Таблица 2
Содержание и характеристики энергосберегающих состояний ВМ перспективной бортовой вычислительной системы (БВС) на базе процессорного модуля «МВС/С»
С -состояние Потреб. мощность, Вт Т ППВык' с Т, ППВкл ' с Т, перев' с Содержание состояний
С0 4,8 0 0 0 Активный режим работы всех устройств ВМ
С1 1,8 0,00005 0,00025 0,0003 SoC переводится в режим пониженного энергопотребления
С2 0,6 0,0005 0,0015 0,0020 Внутренние устройства SoC отключены. Boot отключено. Состояние SoC сохраняется в SRAM
С3 0,01 1,5360 3,0720 4,6080 SRAM отключено. Состояние SRAM сохраняется в SSD
мени. На рис. 2 в качестве примера дано графическое представление плана ПВП в виде временной диаграммы реализации параллельного алгоритма комплекса задач автономной ВС для трех ВМ. На рис. 2 видно, как распределены энергосберегающие С-состояния по периодам простоев ВМ.
Результаты моделирования процессов
ДИСПЕТЧИРОВАНИЯ ЭНЕРГОСБЕРЕГАЮЩИХ
ПАРАЛЛЕЛЬНЫХ ВЫШИСЛИТЕЛЬНЫХ ПРОЦЕССОВ ДЛЯ ВЫШИСЛИТЕЛЬНЫХ СИСТЕМ НА БАЗЕ
процессорного модуля МЦСТ «МВС/С»
Моделирование процесса диспетчирования энергосберегающих ПВП позволило объективно оценить эффективность различных подходов к управлению состояниями ВМ в процессе вычислений. В качестве объекта моделирования рассматривалась бортовая ВС на базе процессорного модуля «МЦСТ МВС/С».
Диспетчирование моделировалось для вариантов реализации алгоритма решения комплекса целевых задач на 2, 3 и 4 ВМ. На рис. 3а изображена графовая модель алгоритма комплекса задач для 3-модульной реализации БВС.
В качестве веса данного взвешенного графа [6] указаны значения двух первых начальных моментов случайных величин времени завершения каждой задачи (вершины).
В качестве исходных данных при моделировании выступали: граф целевых задач в форме матрицы смежности ||Я||^ м и множество энергосберегающих С-состояний вычислительных модулей с соответствующими каждому состоянию энерго-временными характеристиками (см. табл. 1).
На рис. 3б показана матрица смежности графа комплекса целевых задач перспективной БВС для трех ВМ.
При моделировании отрабатывались алгоритмы условных и безусловных переводов ВМ в энергосберегающие
Intellectual Technologies on Transport. 2017. ^ 2
ВМ 3 2
С2 С1
С1 С1
1 А 1 ' 8 17 19 20
1 2 5 сз 9 II 15 СЗ 18 сз
\ 3 6 сз 10 13 16 СЗ
\C2\C1 \С1
Активный режим работы ВМ (состояние СО)
Периоды простоев ВМ
Рис. 2. Временная диаграмма реализации параллельного алгоритма комплекса целевых задач перспективной БВС для трех ВМ
н=
0 1 1 1 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0
0 □ 0 0 1 1 1 0 0 0 0 а 0 0 0 0 0 0 0 0
0 □ 0 0 1 1 0 0 □ 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0
0 0 0 0 1 1 1 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0
0 0 0 0 0 0 1 0 0 0 о 0 0 0 0 0 0 0
0 0 0 0 0 0 0 0 1 0 а а 0 0 0 0 0 0 0 1}
0 0 0 0 0 0 1 1 1 а 0 0 0 0 0 0 0 0 0
0 0 0 0 0 с 0 0 0 0 1 1 1 0 с 0 0 0 0 &
0 0 0 0 0 0 0 0 & 0 1 1 1 0 0 0 0 0 0 0
0 □ 0 0 0 0 0 0 □ 0 0 0 1 0 0 0 0 0 0 0
0 0 0 Й 0 0 0 0 0 0 0 0 1 1 1 0 0 0 0
0 0 0 0 а 0 0 0 0 0 0 а 0 1 1 1 0 0 0 0
0 0 0 0 □ 0 0 0 и 0 0 0 0 0 0 1 0 0 0 □
0 с 0 0 0 0 0 0 0 0 0 а 0 0 0 0 1 0 1 0
0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 1 1 0 0
0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 1 0 0
0 0 0 0 а с 0 0 0 0 0 а 0 0 0 0 0 0 1 0
0 0 0 0 0 с 0 0 0 0 а 0 0 (1 0 0 0 0 0 1
0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 а 0 0 0 0 0 0 0 0 1
0 0 0 0 0 0 0 0 и 0 а 0 0 □ 0 0 0 0 0 0
Рис. 3. Модели алгоритма комплекса задач БВС для трех ВМ: а) графовая модель алгоритма; б) матрица смежности графа
.¿Щ 146,16
С-состояния. В каждом испытании случайным образом генерировались 1-е и 2-е моменты случайной величины времени завершения каждого задания, распределенной по закону Вейбулла - Гнеденко [7].
При сравнительной оценке эффективности функционирования ПВС различной конфигурации важна оценка ее функционирования за определенный период времени ДТ. В качестве такой оценки может выступать возможное количество циклов Ь выполнения ПВП за период ДТ, которое находится из соотношения
Ь--
м
(1)
ПВП
где ДТ - период функционирования ПВС; ТПВП - время выполнения ПВП.
Тогда энергоемкость ПВП за период ДТ может быть найдена из выражения
^ПВП - (Т!ВМ ' РАР + ТЕпр • РС* )Ь,
(2)
где Ь - количество циклов выполнения ПВП за ДТ; Т^ВМ -суммарное время работы всех ВМ; Т^пр - суммарное время простоев всех ВМ; РАр - мощность, потребляемая ВМ в активном режиме; Рс* - мощность, потребляемая ВМ в энергосберегающем состоянии.
Результаты расчетов энергоемкости при диспетчировании энергосберегающих ПВП в БВС малых космических аппаратов для разного количества ВМ и способов управления энергопотреблением ВМ за период функционирования в течение 1 ч (3600 с) с учетом параметров энергосберегающих состояний, представленных в табл. 1, показаны в табл. 3.
На рис. 4 показаны соотношения величин энергоемкости функционирования БВС при выполнении ПВП при различных способах управления энергопотреблением ВМ (для 1, 2, 3 и 4 ВМ) за 1 ч функционирования.
Рис. 5 иллюстрирует величину эффекта, представленного в виде процента снижения энергопотребления функционирования БВС при реализации ПВП по методике с условным отключением ВМ за 1 ч функционирования:
Таблица 3
Результаты расчетов параметров энергосберегающих ПВП для ПВС с различным числом ВМ и способов управления энергопотреблением
Количество ВМ Тпвп, с Т!вм, с Г!пр, с L ¿пвп, Вт'Ч
Без откл. ВМ С безусл. откл. ВМ С условн. откл. ВМ
1 ВМ 240,29 240,29 0,0 14,8 5,8 - -
2 ВМ 177,20 240,29 106,90 20,3 11,7 8,1 7,8
3 ВМ 164,70 240,29 253,81 22,1 17,6 9,5 8,5
4 ВМ 159,54 240,29 397,87 23,1 23,4 10,2 8,8
Рис. 4. Соотношение величин энергоемкости функционирования БВС при различных способах управления энергопотреблением ВМ
Рис. 5. Энергосберегающий эффект при реализации ПВП по методике с условным отключением ВМ за 1 час работы
• по отношению к способу управления энергопотреблением ВМ без перевода ВМ в пассивный режим работы (ДЕБП);
• по отношению к способу с безусловным переводом в пассивный режим функционирования (ДЕБУП).
Заключение
Технологии энергосберегающих параллельных вычислений в автономных вычислительных системах активно исследуются и широко применяются при решении различных целевых задач [8-11].
Исходя из анализа результатов моделирования, можно сделать выводы, что:
• при увеличении связности графа алгоритма целевых задач и их количества эффективность диспетчирования энергосберегающих ПВП с использованием условных переходов ВМ в энергосберегающие состояния растет на 10-42 % по сравнению с функционированием ВМ без отключения и от 6 до 20 % - по сравнению с методом безусловного отключения ВМ;
• элементная база МЦСТ, реализующая архитектуру SPARC, соответствует требованиям, предъявляемым к ап-
паратным составляющим перспективных БВС и обеспечивает построение высокопроизводительных универсальных бортовых вычислительных комплексов. Предлагаемое построение перспективной БВС на базе процессорного модуля «МЦСТ МВС/С» помимо высокой оперативности при малых массово-габаритных характеристиках обеспечивает эффективную реализацию энергосберегающих параллельных вычислений.
Литература
1. Ким А. К. Развитие и реализация архитектуры вычислительных комплексов серии «Эльбрус» для решения задач ракетно-космической обороны / А. К. Ким, В. И. Перекатов, Ю. Х. Сахин // Вопр. радиоэлектроники. Сер. ЭВТ, 2010, вып. 3. С. 5-17.
2. Ким А. К. Современные российские микропроцессоры / А. К. Ким // МЦСТ Вычислительные технологии, 2012. С. 10-17.
3. Ким А. К. Микропроцессоры и вычислительные комплексы семейства «Эльбрус / А. К. Ким, В. И. Перекатов, С. Г. Ермаков. СПб.: Питер, 2013. С. 68-77.
4. Басыров А. Г. Методика организации энергосберегающего функционирования бортовой вычислительной системы космического аппарата / А. Г. Басыров // Тр. ВКА им. А. Ф. Можайского, 2009, вып. 627. С. 243-252.
5. Басыров А. Г. Диспетчер энергосберегающего параллельного вычислительного процесса / А. Г. Басыров, А. В. Да-неев, А. Б. Мастин // Современные технологии. Системный анализ. Моделирование, 2010, № 3 (27). C. 157-162.
6. Кустов В. Н. Основы теории ограниченного структурного параллелизма / В. Н. Кустов. СПб.: МО РФ, 1992. 246 с.
7. Вадзинский Р. Н. Справочник по вероятностным распределениям / Р. Н. Вадзинский. СПб.: Наука, 2001. 158 с.
8. Кулешов С. В.Технология удаленного мониторинга пространственного положения пилотируемого летательного аппарата и состояния его бортовых систем в режиме реального времени / С. В. Кулешов, А. А. Зайцева, А. Ю. Аксенов // Интеллектуальные технологии на транспорте, 2016, вып. 6. C. 43-49.
9. Advanced Configuration and Power Interface Specification. Hewlett-Packard/Intel/Microsoft/Phoenix/Toshiba, Revision 3.0b, 2006. 606 p.
10. Wang S. Application Configuration Selection for Energy-efficient Execution on Multicore Systems / S. Wang, B. Luo, W. Shi, D. Tiwari // J. Parallel and Distributed Computing, 2016, vol. 87, pp. 43-54.
11. Bui D.-M. Energy Efficiency for Cloud Computing System Based on Predictive Optimization / D.-M. Bui, Y. Yoon, E.-N. Huh, S. Jun, S. Lee / J. Parallel and Distributed Computing, 2017, vol. 102, pp. 103-114.
Application of Energy Saving Technology of Parallel Computation in the Autonomous Computing Systems in the Domestic Element Base
Basyrov A. G., Shulgin A. N. Military Space Academy named A. F. Mozhaisky St. Petersburg, Russia [email protected]
Abstract. The article discusses the use of architecture-SPARC as a technological basis for the implementation of new approaches to energy saving parallel processing of information. The results of modeling showed that the construction of an Autonomous, high-performance computing system based on the processor module "MCST MVS/C", in addition to high efficiency at small mass-dimensional characteristics, ensures effective implementation of energy-saving parallel computing.
Keywords: parallel computing processes, energy saving, dispatching, mobile computing system.
References
1. Kim A. K., Perekatov V. I., Sahin Yu. H. The Development and Implementation of Architecture, Computer Systems Series "Elbrus" for Solving Problems of Rocket-space Defense [Raz-vitie i realizaciya arhitektury vychislitel'nyh kompleksov serii "EHl'brus" dlya resheniya zadach raketno-kosmicheskoj obo-rony], Questions of radio electronics [Voprosy radioehlektroniki], 2010, vol. 3, pp. 5-17.
2. Kim A. K. Modern Russian Microprocessors [Sovremen-nye rossijskie mikroprocessory], MCST Computing technology [MCST Vychislitel'nye tekhnologii], 2012, pp.10-17.
3. Kim A. K., Perekatov V. I., Ermakov S. G. Microprocessors and Computer Systems of the Family "Elbrus" [Mikroprocessory i vychislitel'nye kompleksy semejstva "EHl'brus"], St. Petersburg, Piter, 2013, pp. 68-77.
4. Basyrov A. G. The Methods of Organization of Energy Saving Functioning of the Onboard Computer System Spacecraft [Metodika organizacii ehnergosberegayushchego funk-cionirovaniya bortovoj vychislitel'noj sistemy kosmicheskogo apparata], Works MSA named after A. F. Mozhaisky Works MSA
named after A. F. Mozhaisky [Trudy VKA imeni A. F. Mozhajsko-go], 2009, vol. 627, pp. 243-252.
5. Basyrov A. G., Daneev A. V., Mastin A. B. Energy Saving Manager of Parallel Computing Process [Dispetcher ehnergosberegayushchego parallel'nogo vychislitel'nogo processa], Modern technology. System analysis. Modeling [Sovremennye tekhnologii. Sistemnyj analiz. Modelirovanie], 2010, vol. 3 (27), pp. 157-162.
6. Kustov V. N. Fundamentals of the Theory of Limited Structural Parallelism [Osnovy teorii ogranichennogo struk-turnogo parallelizma], St. Petersburg, MO RF, 1992, 246 p.
7. Vadzinskij R. N. The Reference Probability Distributions [Spravochnik po veroyatnostnym raspredeleniyam], St. Petersburg, Nauka, 2001, 158 p.
8. Kuleshov S. V., Zaytseva A. A., Aksenov A. Yu. The Technology of Remote Monitoring of the Spatial Position of the Aircraft and the State of Its Onboard Systems in Real Time [Tehnologiya udalennogo monitoringa prostranstvennogo polo-zheniya pilotiruemogo letatelnogo apparata i sostoyaniya ego bortovyih sistem v rezhime realnogo vremeni], Intellektualnyie tehnologii na transporte [Intellectual technologies on transport], 2016, vol. 6, pp. 43-49.
9. Advanced Configuration and Power Interface Specification. Hewlett-Packard/Intel/Microsoft/Phoenix/Toshiba, Revision 3.0b, 2006. 606 p.
10. Wang S., Luo B., Shi W., Tiwari D. Application Configuration Selection for Energy-efficient Execution on Multicore Systems. J. Parallel and Distributed Computing, 2016, vol. 87, pp. 43-54.
11. Bui D.-M., Yoon Y., Huh E.-N., Jun S., Lee S. Energy Efficiency for Cloud Computing System Based on Predictive Optimization. J. of Parallel and Distributed Computing, 2017, vol. 102, pp. 103-114.
