CPUda ketma-ket interfeyslar

|
CPUda ketma-ket interfeyslar
|
bet | 12/28 | Sana | 31.05.2024 | Hajmi | 6,58 Mb. | | #258326 |
Bog'liq BMI RakhimovAlijonFinal2024 (3)CPUda ketma-ket interfeyslar. Protsessorlarning asosiy e'tibori parallel ishlov berishga qaratilgan bo‘lsa-da, protsessor ichidagi ba’zi operatsiyalar ketma-ket ishlov berishni o‘z ichiga olishi mumkin, bunda ma’lumotlar yoki ko‘rsatmalar ketma-ket qayta ishlanadi:
Yadro ichida ketma-ket bajarilishi: protsessorlar turli darajalarda parallellikdan foydalansa-da, ba’zi vazifalar hali ham ketma-ket ishlov berishni talab qilishi mumkin. Masalan, ba’zi ko‘rsatmalar yoki operatsiyalar parallel bajarilishini oldini oluvchi ma’lumotlarga bog‘liq bo‘lishi mumkin. Bunday hollarda protsessor ushbu ko‘rsatmalarni ketma-ket, ketma-ket bajaradi.
Boshqaruv oqimi: filiallar va sakrashlar kabi boshqaruv oqimi ko‘rsatmalari CPU ichidagi bajarish oqimini belgilaydi. Ushbu ko‘rsatmalar odatda ketma-ket bajariladi, protsessor ko‘rsatmalarni dasturni boshqarish oqimida belgilangan tartibda olib keladi va bajaradi.
Xotiraga kirish: Xotiraga kirish ko‘pincha ketma-ket operatsiyalarni o‘z ichiga oladi, ayniqsa operativ xotiradan ma’lumotlarni olish yoki keshga kirishni amalga oshirishda. Protsessorlar xotiraning kechikishi ta’sirini yumshatish uchun keshni oldindan yuklash va tartibsiz xotiraga kirish kabi usullarni qo‘llasa-da, xotiraga kirishning asosiy jarayoni ketma-ket sodir bo‘ladi.
2.2.Parallel ishlov beruvchi kutubxonalar
Parallel ishlov berish kontseptsiyasi katta ma’lumotlarni tahlil qilishni osonlashtirish va undan mazmunli ma’lumotlarni olish uchun paydo bo‘ladi. Nutqni qayta ishlash, tibbiy tasvirlash, bioinformatika va shunga o‘xshash ko‘plab sohalar katta hajmdagi murakkab ma’lumotlarni tahlil qilishda qiyinchiliklarga duch kelmoqda. Ba’zi muammolar mavjud bo‘lib, ularda ishlash vaqtining murakkabligini hatto ko‘plab protsessorlar bilan ham yaxshilash mumkin emas.
Parallel algoritmlar samarali deb ataladi, agar ularning ish vaqtining murakkabligi protsessorlar soniga bo‘linib ketma-ket ishlov berishda eng yaxshi ish vaqti murakkabligiga teng bo‘lsa. Hamma narsani parallel qilish kerak emas. Masalan, foydalanuvchi tajribasi ketma-ket vazifadir. Agar boshqa ip parallel ishlov berish uchun rag‘batlantirilmaydigan narsani bosmoqchi bo‘lganida, bitta ip ekranni qayta chizsa, u ketma-ket bo‘lishi kerak. Ba’zida ketma-ket ishlov berish parallel ishlashga qaraganda tezroq bo‘ladi, bunda ikkinchisi barcha ma’lumotlarni bir joyda to‘plashni talab qiladi, lekin birinchisi ma’lumotlarni to‘plashi shart emas.
Yagona protsessorli tizimlarda protsessorga kirishlar to‘plami beriladi va u qayta ishlashdan so‘ng chiqishni qaytaradi. Protsessorning ishlashi chastota chegarasini oshirish orqali tezroq amalga oshirilishi mumkin. Biroq, ma’lum bir chegara mavjud, undan tashqari protsessor juda katta miqdorda issiqlik chiqaradi. Protsessor orqali harakatlanadigan elektronlar tomonidan chiqariladigan issiqlik miqdori juda yuqori, shuning uchun protsessor eriydigan ma’lum chastota chegarasi mavjud.
Parallel hisoblashning o‘ziga xos kamchiliklari bor, masalan, protsessorlar o‘rtasidagi bog‘liqlik, ya’ni bir protsessor boshqa protsessorda ishlaydigan jarayon natijalarini kutishi mumkin. Zamonaviy hisoblashda biz yadro atamasi yordamida protsessorlar soniga murojaat qilamiz. Ikki yadroli, ko‘p yadroli, i3, i5, i7 va boshqalar protsessorlar sonini bildiradi.
Parallel ishlov berish, asosan, monoton jarayonni hisoblash vaqtini minimallashtirish uchun , undan kerakli natijalarga erishish uchun katta ma’lumotlar to‘plamini kichik mazmunli qismlarga bo‘lish orqali ishlatiladi . Veb-xizmatlar, ijtimoiy media, nutqni qayta ishlash, tibbiy tasvirlash, bioinformatika va shunga o‘xshash ko‘plab sohalar har kuni to‘playdigan terabaytlar ma’lumotlarini tahlil qilishda qiyinchiliklarga duch kelishmoqda. Ba’zi muammolar mavjud bo‘lib, ularda ishlash vaqtining murakkabligini hatto ko‘plab protsessorlar bilan ham yaxshilash mumkin emas.
Ba’zi hollarda, masalan , interfeys bilan foydalanuvchi tajribasi, parallel ip bilan ishlov berish, u biror narsaga kirishga harakat qilganda va parallel ip boshqa joyga o‘tganda umidsizlikni keltirib chiqaradi. Parallel algoritmlar samarali deb ataladi, agar ularning ish vaqtining murakkabligi protsessorlar soniga bo‘linib ketma-ket ishlov berishda eng yaxshi ish vaqti murakkabligiga teng bo‘lsa. Shuning uchun, ba’zi harakatlar faqat ketma-ket bo‘lishi kerak va uni parallel yoki ketma-ket qilish tendentsiyasini baholash alohida muammolar sohasidir.
Ushbu muammoni bartaraf etish uchun biz ko‘rsatmalarni qayta ishlash uchun bir nechta protsessor ishlatiladigan parallel ishlov berishga o‘tamiz. Shunday qilib, ish yuki bir nechta protsessorlar o‘rtasida taqsimlanadi. Parallel ishlov berish kutubxonalaridan ko‘plab sohalarda foydalanish mumkin:
Yuqori unumdorlikdagi hisoblash (HPC): Parallel ishlov berish kutubxonalari HPCda iqlimni modellashtirish, molekulyar dinamika va astrofizika simulyatsiyasi kabi keng ko‘lamli hisoblashlar talab qilinadigan vazifalar uchun juda muhimdir.
Raqamli usullar: TBB va OpenMP kabi kutubxonalar raqamli usullar uchun parallel algoritmlarni amalga oshirishda, differentsial tenglamalarni, matritsa operatsiyalarini va optimallashtirish muammolarini echish uchun hisoblashlarni tezlashtirishda yordam beradi.
Ma’lumotlarni tahlil qilish va mashinani o‘rganish:
Big Data Analytics: Apache Spark kabi vositalar katta ma’lumotlar to‘plamlarini boshqarish uchun parallel ishlov berishdan foydalanadi, bu esa tezroq ma’lumotlarni tahlil qilish va real vaqtda qayta ishlash imkonini beradi.
Mashinani o‘rganish va chuqur o‘rganish: TensorFlow va PyTorch kabi ramkalar murakkab modellarni yanada samarali o‘qitish uchun parallel ishlov berishdan (ko‘pincha GPU tezlashtirish uchun CUDA bilan) foydalanadi. TBB kabi kutubxonalar xususiyat muhandisligi va ma’lumotlarni qayta ishlash vazifalarini tezlashtirishi mumkin.
Tasvir va signalni qayta ishlash:
Haqiqiy vaqtda tasvirni qayta ishlash: Parallel ishlov berish kutubxonalari kuzatuv, tibbiy tasvirlash va kengaytirilgan haqiqat kabi ilovalar uchun juda muhim bo‘lgan tasvir va videolarni real vaqtda qayta ishlash imkonini beradi.
Signalni qayta ishlash: Telekommunikatsiya va audio ishlov berish kabi sohalarda filtrlash, FFT hisob-kitoblari va ma’lumotlarni siqish uchun parallel algoritmlar qo‘llaniladi.
Kompyuter grafikasi va vizualizatsiya:
Renderlash: Kompyuter grafikasida parallel ishlov berish tasvirlar va animatsiyalarni ko‘rsatish uchun zarur, bunda CUDA va OpenCL kabi kutubxonalar grafik dvigatellarda keng qo‘llaniladi.
Virtual haqiqat (VR) va kengaytirilgan haqiqat (AR): Bu texnologiyalar real vaqtda 3D grafikalarni qayta ishlashni talab qiladi, bunda parallel ishlov berish silliq va immersiv tajribalarni taʼminlaydi. Moliyaviy xizmatlar:
Algoritmik savdo: Parallel ishlov berish real vaqt rejimida savdo qarorlarini qabul qilish uchun katta ma’lumotlar to‘plamini tahlil qiladigan murakkab algoritmlarni tezkor bajarish imkonini beradi.
Xatarlarni boshqarish va firibgarlikni aniqlash: Moliyaviy institutlar katta hajmdagi tranzaksiya ma’lumotlarini tezda qayta ishlash va tahlil qilish, xavflarni aniqlash va firibgarlik faoliyatini aniqlash uchun parallel algoritmlardan foydalanadi.
Bioinformatika:
Genomik ketma-ketlik: Parallel ishlov berish genomik ma’lumotlarni tahlil qilishni tezlashtirish uchun qo‘llaniladi, bu genetik o‘zgarishlarni aniqlash va biologik funktsiyalarni tushunish uchun katta ma’lumotlar to‘plamini qayta ishlashni o‘z ichiga oladi.
Proteomika va dori-darmonlarni kashf qilish: Bu sohalar oqsil tuzilmalarini tahlil qilish va dorilarning o‘zaro ta’sirini simulyatsiya qilish uchun parallel algoritmlardan foydalanadi.
Muhandislik va ishlab chiqarish:
Kompyuter Yordamidagi Dizayn (SAPR) va Kompyuter Yordamidagi Muhandislik (CAE): Parallel ishlov berish muhandislik dizayni va tahlilida, masalan, chekli elementlar tahlili (FEA) va hisoblash suyuqlik dinamikasi (CFD) kabi simulyatsiya dasturlari ish faoliyatini yaxshilaydi.
Robototexnika va avtomatlashtirish: Robototexnika ilovalarida real vaqtda boshqarish va qayta ishlash ko‘pincha bir nechta sensorlar va aktuatorlarni samarali boshqarish uchun parallel hisoblashni talab qiladi.
Telekommunikatsiyalar:
Tarmoq simulyatsiyasi va optimallashtirish: Parallel ishlov berish 5G va undan keyingi tarmoqlar uchun juda muhim bo‘lgan keng ko‘lamli aloqa tarmoqlarini simulyatsiya qilish va ularning ishlashini optimallashtirishga yordam beradi.
Signalga ishlov berish: Parallel algoritmlar aloqa tizimlarida signallarni kodlash, dekodlash va siqish samaradorligini oshiradi.
Asosiy parallel ishlov berish tillari kengaytmalari MPI hisoblanadi.
|
| |