Лекция 19-20. Классификация вычислительных систем. Параллельные алгоритмы. Классификация Флинна архитектур

 

Основные принципы развития цикла Эллиота:

• Цены финансового рынка развиваются в виде распознаваемых моделей.
• Модели повторяются по форме.
• Развитие принимает форму пяти волн особой структуры.
• Три волны из них, обозначенные цифрами 1, 3, 5, действительно осуществляют направленное движение.
• Волны 1, 3, 5 разделяются двумя противотрендовыми коррекциями, обозначенными цифрами 2 и 4.
• Волна 2 никогда не заходит за начало волны 1.
• Волна 3 никогда не бывает самой короткой.
• Волна 4 никогда не заходит на территорию волны 1.

 

ЧИСЛА ФИБОНАЧЧИ И ХАРАКТЕРИСТИКИ ВОЛН

Ральф Эллиот первым подал идею использовать числовую последовательность
Фибоначчи для составления прогнозов в рамках технического анализа. С
помощью чисел и коэффициентов Фибоначчи можно прогнозировать длину
каждой волны и время ее завершения. Не затрагивая вопроса времени,
обратимся к наиболее часто применяемым правилам определения длины
Эллиотовских волн. Под длиной в данном случае имеется в виду ее
повышение или понижение по шкале цен.

Импульсные волны.

Волна 3 обычно имеет длину, составляющую 1,618 волны 1, реже – равную
ей.

Две из импульсных волн часто бывают равны по длине, обычно это волны 5
и 1. Обычно это происходит, если длина волны 3 меньше, чем 1,618
длины волны 1.

Часто встречается соотношение, при котором длина волны 5 равна 0,382
или 0,618 расстояния, пройденного ценой от начала волны 1 до конце
волны 3.

Коррекции

Длины корректирующих волн составляют определенный коэффициент
Фибоначчи от длины предшествующей импульсной волны. В соответствии с
правилом чередования волны 2 и 4 должны чередоваться в процентном
соотношении. Наиболее распространенным примером является следующий:
волна 2 составила 61,8% волны 1, при этом волна 4 может составлять
только 38,2% или 50% от волны 3.

Лекция 19-20. Классификация вычислительных систем. Параллельные алгоритмы. Классификация Флинна архитектур

Чтобы дать более полное представление о многопроцессорных вычислительных системах, помимо высокой производительности необходимо назвать и другие отличительные особенности. Прежде всего, это необычные архитектурные решения, направленные на повышение производительности (работа с векторными операциями, организация быстрого обмена сообщениями между процессорами или организация глобальной памяти в многопроцессорных системах и др.).

Понятие архитектуры высокопроизводительной системы является достаточно широким, поскольку под архитектурой можно понимать и способ параллельной обработки данных, используемый в системе, и организацию памяти, и топологию связи между процессорами, и способ исполнения системой арифметических операций. Попытки систематизировать все множество архитектур впервые были предприняты в конце 60-х годов и продолжаются по сей день.

В 1966 г. М.Флинном (Flynn) был предложен чрезвычайно удобный подход к классификации архитектур вычислительных систем. В его основу было положено понятие потока, под которым понимается последовательность элементов, команд или данных, обрабатываемая процессором. Соответствующая система классификации основана на рассмотрении числа потоков инструкций и потоков данных и описывает четыре архитектурных класса:

SISD = Single Instruction Single Data

MISD = Multiple Instruction Single Data

SIMD = Single Instruction Multiple Data

MIMD = Multiple Instruction Multiple Data

 

SISD (single instruction stream / single data stream) – одиночный поток команд и одиночный поток данных. К этому классу относятся последовательные компьютерные системы, которые имеют один центральный процессор, способный обрабатывать только один поток последовательно исполняемых инструкций. В настоящее время практически все высокопроизводительные системы имеют более одного центрального процессора, однако каждый из них выполняет несвязанные потоки инструкций, что делает такие системы комплексами SISD-систем, действующих на разных пространствах данных. Для увеличения скорости обработки команд и скорости выполнения арифметических операций может применяться конвейерная обработка. В случае векторных систем векторный поток данных следует рассматривать как поток из одиночных неделимых векторов.

 

MISD (multiple instruction stream / single data stream) – множественный поток команд и одиночный поток данных. Теоретически в этом типе машин множество инструкций должно выполняться над единственным потоком данных. До сих пор ни одной реальной машины, попадающей в данный класс, создано не было.

SIMD (single instruction stream / multiple data stream) – одиночный поток команд и множественный поток данных. Эти системы обычно имеют большое количество процессоров, от 1024 до 16384, которые могут выполнять одну и ту же инструкцию относительно разных данных в жесткой конфигурации. Единственная инструкция параллельно выполняется над многими элементами данных.

MIMD (multiple instruction stream / multiple data stream) – множественный поток команд и множественный поток данных. Эти машины параллельно выполняют несколько потоков инструкций над различными потоками данных. В отличие от упомянутых выше многопроцессорных SISD-машин, команды и данные связаны, потому что они представляют различные части одной и той же задачи. Например, MIMD-системы могут параллельно выполнять множество подзадач с целью сокращения времени выполнения основной задачи. Большое разнообразие попадающих в данный класс систем делает классификацию Флинна не полностью адекватной. Действительно, и четырехпроцессорный SX-5 компании NEC, и тысячепроцессорный Cray T3E попадают в этот класс.

Итак, что же собой представляет каждый класс? В SISD, как уже говорилось, входят однопроцессорные последовательные компьютеры типа VAX 11/780. Однако, многими критиками подмечено, что в этот класс можно включить и векторно-конвейерные машины, если рассматривать вектор как одно неделимое данное для соответствующей команды. В таком случае в этот класс попадут и такие системы, как CRAY-1, CYBER 205, машины семейства FACOM VP и многие другие.