ISSN 0021-3454 (печатная версия)
ISSN 2500-0381 (онлайн версия)
Меню

10
Содержание
том 60 / ОКТЯБРЬ, 2017
СТАТЬЯ

DOI 10.17586/0021-3454-2017-60-5-440-446

УДК 681.3

ЭНЕРГОЭФФЕКТИВНЫЙ ГЕТЕРОГЕННЫЙ МНОГОПРОЦЕССОРНЫЙ АППАРАТНО-ПРОГРАММНЫЙ КОМПЛЕКС

Леохин Ю. Л.
Московский институт электроники и математики Национального исследовательского университета „Высшая школа экономики“; профессор


Дворецкий И. Н.
Московский институт электроники и математики Национального исследовательского университета „Высшая школа экономики“; научный сотрудник


Аннотация. Обсуждаются вопросы использования гибридных, гетерогенных архитектур серверов, вычислительные модули которых состоят из универсальных процессоров, программируемых логических интегральных схем и графических процессоров. Использование гетерогенной архитектуры позволяет повысить эффективность решения таких задач, как web-приложения, поиск и индексация больших массивов данных, хостинг физических и виртуальных серверов, маршрутизация, параллельные и „облачные“ вычисления. Представлены результаты оценки эффективности ряда прикладных задач с параллельными вычислениями — умножения матриц, операций с большими данными, поиска подстрок в потоке данных в режиме реального времени по шаблону. Описана архитектура гетерогенного многопроцессорного аппаратно-программного комплекса, построенного на базе открытой телекоммуникационной платформы и стандарта microTCA/AMC, опытный образец которого изготовлен в рамках проекта „Разработка и организация высокотехнологичного производства энергоэффективных многопроцессорных аппаратно-программных серверных комплексов для государственных и корпоративных информационных систем и центров обработки данных“.
Ключевые слова: гетерогенный многопроцессорный аппаратно-программный комплекс, графический процессор, программируемые логические интегральные схемы, параллельные вычисления, операционные системы, встраиваемые вычислительные системы

Список литературы:
  1. EMC Digital Universe with Research & Analysis by IDC. The Digital Universe of Opportunities: Rich Data and the Increasing Value of the Internet of Things. April 2014 [Электронный ресурс]: http://www.emc.com/leadership/digital-universe/index.htm.
  2. Панкин А. В. Построение структуры бортовых вычислительных устройств на основе плис FPGA // Системы и средства связи, телевидения и радиовещания. 2013. № 1—2. С. 79—81.
  3. Шагурин И., Шалтырев В., Волов А. „Большие“ FPGA как элементная база для реализации систем на кристалле // Электронные компоненты. 2006. № 5. С. 83—88.
  4. Абрамов С. М., Дбар С. А., Климов А. В., Климов Ю. А., Лацис А. О., Московский А. А., Орлов А. Ю., Шворин А. Б. Возможности суперкомпьютеров „СКИФ“ ряда 4 по аппаратной поддержке в ПЛИС различных моделей параллельных вычислений // Материалы Междунар. науч.-техн. конф. „Суперкомпьютерные технологии: разработка, программирование, применение“ (СКТ-2010), 27 сент. — 2 окт. 2010 г., Дивноморское, Россия. Таганрог: Изд-во ТТИ ЮФУ, 2010. Т. 1. С. 11—21. 
  5. Джораев А. Р. Гибридные вычислительные системы на основе GPU для задач биоинформатики // Компьютерные исследования и моделирование. 2010. Т. 2, № 2. С. 163—167.
  6. Боресков А. В., Харламов А. А. Основы работы с технологией CUDA. М.: ДМК Пресс, 2010. 232 с.
  7. Salibekyan S. M., Panfilow P. B. Object-attribute architecture for design and modeling of distribute automation system // Automation and Remote Control. 2012. Vol. 73, N 3. P. 587—595. DOI: 10.1134/S0005117912030174.
  8. Cao Z, Liu XL, Li Q et al. An intra-server interconnect fabric for heterogeneous computing // J. of Computer Science and Technology. 2014. N 29(6). P. 976—988. DOI 10.1007/s11390-014-1483-0.
  9. Conti F., Marongiu A., Pilkington C., Benini L. He-P2012: performance and energy exploration of architecturally heterogeneous many-cores // J. of Signal Processing Systems. 2016. Vol. 85 (3). P. 325—340. DOI:10.1007/ s11265-015-1056-7.
  10. Леохин Ю. Л., Жигунов А. М., Морозов Г. В. Исследование эффективности решения прикладных задач с параллельными вычислениями на ПЛИС, CPU, GPU // Качество. Инновации. Образование. 2015. № 11. С. 47—58.
  11. Leokhin Y., Myagkov A., Panfilov P. GoMapReduce parallel computing model implementation on a cluster of Plan9 virtual machines // Proc. of the 26th DAAAM Intern. Symp. on Intelligent Manufacturing and Automation. N.Y.: Curran Associates, Inc., 2015. Vol. 1. P. 656—662. DOI: 10.2507/26th.daaam.proceedings.089.
  12. Leokhin Y., Panfilov P. A study of Cloud/IX operating system for the ARM-based data center server platform // Procedia Engineering. 2015. Vol. 100. P. 1696—1705. DOI: 10.1016/j.proeng.2015.01.545.
  13. Леохин Ю. Л., Дворецкий И. Н., Салибекян С. М. Энергоэффективный многопроцессорный аппаратнопрограммный комплекс для ЦОД // Системный администратор. 2013. № 12 (133). С. 66—68
  14. Леохин Ю. Л., Дворецкий И. Н. Тенденции развития науки и техники в области производства серверного оборудования для дата-центров // Изв. вузов. Приборостроение. 2013. Т. 56, № 12. С. 20—24.