Математические методы оценки вычислительных систем.

Описание:
Математические методы оценки эффективности и производительности параллельных вычислительных систем.
Доступные действия
Введите защитный код для скачивания файла и нажмите "Скачать файл"
Защитный код
Введите защитный код

Нажмите на изображение для генерации защитного кода

Текст:

МИНИСТЕРСТВО ОБРАЗОВАНИЯ РОССИЙСКОЙ ФЕДЕРАЦИИ

МГУПИ

Курсовая работа по курсу

«Вычислительные системы»

Направление подготовки:

«Информатика и вычислительная техника»

Москва

2015


1. Математические методы оценки эффективности и производительности параллельных вычислительных систем.

Под параллельной системой будем понимать вычислительную систему, состоящую из n одинаковых функциональных устройств, объединённых вычислительной сетью. Рассмотрим решение одной вычислительной задачи A на параллельной системе. Пусть время решения задачи A на этой системе составляет T . Пусть время решения задачи A одним устройством, используя последовательный алгоритм, равно T0 .

Обычно ускорение S определяется как отношение [1]:

S =T0/T                                                                               
    (1)

Таким образом, ускорение показывает, во сколько раз можно уменьшить время решения задачи с помощью применения параллельной системы.

Принято определять эффективность E параллельной системы как E =S/n. Эффективность можно переписать как

E=S/n=T0/nT                                                                              
      (2)

Обозначим p1, …, pn – пиковые производительности функциональных устройств, а p1, …, pn – загруженности функциональных устройств.

Тогда производительность p системы равна

p=                                                                         (3)

2. Постановка задачи

Рассмотрим распределённую базу данных, в которой каждый узел логически связан с шестью другими узлами, образуя сеть, состоящую из треугольных ячеек.

 

Рис. 1. Логическое размещение узлов сети.

Узел будем считать функциональным устройством для целей расчёта эффективности и производительности системы.

Информацию в сети разместим следующим образом: всю базу данных разобьём на n частей и распределим по всем n узлам. И данные в каждом узле разобьём на 6 частей и эти части реплицируем на соседние узлы – одну часть на один узел.

Установим, что к базе данных идут запросы на чтение. Ответ на запрос поступает от одного или нескольких (до семи) узлов одновременно в зависимости от объёма запрошенных данных.

В качестве параметра для расчета возьмем скорость передачи данных.

Все узлы по производительности и загруженности будем считать одинаковыми.

Задача: посчитать производительность и эффективность распределённой базы данных относительно базы данных, расположенной в одном узле.

Обозначим V0 – скорость передачи данных от одного узла базы данных, Р0 – загруженность одного узла при передаче данных.

3. Расчет относительной производительности и эффективности

Посчитаем относительную производительность распределённой базы данных. Пиковые производительности и загруженности  узлов равны:

 pi= V0, i=1,…,n ; pi= P0, i=1,…,n

Тогда производительность распределённой базы данных равна:

p=

Где k – количество узлов, передающих данные, k=1, …, 7.

Производительность одного узла равна  следовательно, относительная производительность распределённой базы данных равна:

p0=, т.е. производительность распределённой базы данных прямо пропорциональна степени её фрагментации.

Посчитаем теперь эффективность распределённой базы данных. Начнём с ускорения. Поскольку в формуле (1) фигурирует время, а мы вычисляем эффективность по скорости, зависимость получается обратная:

S=V/V0, где V – скорость передачи данных распределенной базой данных. Причём V=k*V0,  откуда следует, что S=k.

Тогда эффективность распределённой базы данных равна:

E=S/n=k/n

Получаем, что, несмотря на высокую производительность, эффективность распределённой системы невелика, особенно при больших значениях n.

Однако мы рассмотрели случай, когда запрос к базе данных всего один. Предположим, что к базе данных одновременно имеются m запросов. И все эти запросы направлены к разным частям распределенной базы данных, т.е. к разным узлам.

Тогда производительность распределённой базы данных будет равна:

p=

где ki=1, …, 7, i=1,…,m.

а относительная производительность

p0=

Фактически, p0 равна количеству узлов, участвующих в ответе на запросы.

В предельном случае, когда к базе данных имеются n запросов, по одному к каждому узлу,

p0=n.

Эффективность равна:

E=/n

В предельном случае, когда к базе данных имеются n запросов, по одному к каждому узлу,

E=1.

4. Выводы

1)    Распределённая база данных производительней одноузловой и её производительность пропорциональна количеству узлов, участвующих в передаче данных по запросу.

2)    Эффективность распределённой базы данных зависит от её загруженности, т.е. от количества запросов к базе данных и, в пределе, может достигать 1 при условии, что обращение происходит одновременно ко всем узлам.

Литература:

1. Ananth Grama, Anshul Gupta, George Karypis, Vipin Kumar Introduction to Parallel Computing, Second Edition. USA: Addison Wesley, 2003.


Информация о файле
Название файла Математические методы оценки вычислительных систем. от пользователя z3rg
Дата добавления 6.2.2016, 20:36
Дата обновления 6.2.2016, 20:36
Тип файла Тип файла (zip - application/zip)
Скриншот Не доступно
Статистика
Размер файла 39.81 килобайт (Примерное время скачивания)
Просмотров 866
Скачиваний 107
Оценить файл