Наиболее распространёнными программными средствами суперкомпьютеров, также как и параллельных или распределённых компьютерных систем являются интерфейсы программирования приложений (API) на основе MPI и PVM, и решения на базе открытого программного обеспечения, наподобие Beowulf и openMosix, позволяющего создавать виртуальные суперкомпьютеры даже на базе обыкновенных рабочих станций и персональных компьютеров. Для быстрого подключения новых вычислительных узлов в состав узкоспециализированных кластеров применяются технологии наподобие ZeroConf. Примером может служить реализация рендеринга в программном обеспечении Shake, распространяемом компанией Apple. Для объединения ресурсов компьютеров, выполняющих программу Shake, достаточно разместить их в общем сегменте локальной вычислительной сети.
В настоящее время границы между суперкомпьютерным и общеупотребимым программным обеспечением сильно размыты и продолжают размываться ещё более вместе с проникновением технологий параллелизации и многоядерности в процессорные устройства персональных компьютеров и рабочих станций. Исключительно суперкомпьютерным программным обеспечением сегодня можно назвать лишь специализированные программные средства для управления и мониторинга конкретных типов компьютеров, а также уникальные программные среды, создаваемые в вычислительных центрах под «собственные», уникальные конфигурации суперкомпьютерных систем.
| Классификация по Флинну | ||
| Одиночный поток команд (Single Instruction) | Множество потоков команд (Multiple Instruction) | |
| Одиночный поток данных (Single Data) | SISD | MISD |
| Множество потоков данных (Multiple Data) | SIMD | MIMD |
· Вычислительная система с одним потоком команд и данных (однопроцессорнаяЭВМ — SISD, Single Instruction stream over a Single Data stream).
· Вычислительная система с общим потоком команд (SIMD, Single Instruction, Multiple Data — одиночный поток команд и множественный поток данных).
· Вычислительная система со множественным потоком команд и одиночным потоком данных (MISD, Multiple Instruction Single Data — конвейерная ЭВМ).
· Вычислительная система со множественным потоком команд и данных (MIMD, Multiple Instruction Multiple Data).
Существуют два типа машин (процессоров), выдающих несколько команд за один такт: суперскалярные машины и VLIW-машины. Суперскалярные машины могут выдавать на выполнение в каждом такте переменное число команд, и работа их конвейеров может планироваться как статически с помощью компилятора, так и с помощью аппаратных средств динамической оптимизации. Суперскалярные машины используют параллелизм на уровне команд путем посылки нескольких команд из обычного потока команд в несколько функциональных устройств. Дополнительно, чтобы снять ограничения последовательного выполнения команд, эти машины используют механизмы внеочередной выдачи и внеочередного завершения команд, прогнозирование переходов, кэши целевых адресов переходов и условное (по предположению) выполнение команд. В отличие от суперскалярных машин, VLIW-машины выдают на выполнение фиксированное количество команд, которые сформатированы либо как одна большая команда, либо как пакет команд фиксированного формата. Планирование работы VLIW-машины всегда осуществляется компилятором. В типичной суперскалярной машине аппаратура может осуществлять выдачу от одной до восьми команд в одном такте. Обычно эти команды должны быть независимыми и удовлетворять некоторым ограничениям, например таким, что в каждом такте не может выдаваться более одной команды обращения к памяти. Если какая-либо команда в потоке команд является логически зависимой или не удовлетворяет критериям выдачи, на выполнение будут выданы только команды, предшествующие данной. Поэтому скорость выдачи команд в суперскалярных машинах является переменной. Это отличает их от VLIW-машин, в которых полную ответственность за формирование пакета команд, которые могут выдаваться одновременно, несет компилятор, а аппаратура в динамике не принимает никаких решений относительно выдачи нескольких команд. Использование VLIW приводит в большинстве случаев к быстрому заполнению небольшого объема внутрикристальной памяти командами NOP (no operation), которые предназначены для тех устройств, которые не будут задействованы в текущем цикле. В существующих VLIW разработках был найден большой недостаток, который был устранен делением длинных слов на более мелкие, параллельно поступающие к каждому устройству. Обработка множества команд независимыми устройствами одновременно является главной особенностью суперскалярной процессорной архитектуры.
Классификация машин MIMD-архитектуры :
· Переключаемые — с общей памятью и с распределённой памятью.
· Конвейерные.
· Сети — регулярные решётки, гиперкубы, иерархические структуры, изменяющие конфигурацию.
В класс конвейерных архитектур (по Хокни) попадают машины с одним конвейерным устройством обработки, работающим в режиме разделения времени для отдельных потоков. Машины, в которых каждый поток обрабатывается своим собственным устройством Хокни назвал переключаемыми. В класс переключаемых машин попадают машины, в которых возможна связь каждого процессора с каждым, реализуемая с помощью переключателей — машины с распределённой памятью. Если же память есть разделяемый ресурс, машина называется с общей памятью. При рассмотрении машин с сетевой структурой Хокни считал, что все они имеют распределённую память. Дальнейшую классификацию он проводил в соответствии с топологией сети.
В 1972 году Фенг предложил классифицировать вычислительные системы на основе двух простых характеристик. Первая — число n бит в машинном слове, обрабатываемых параллельно при выполнении машинных инструкций. Практически во всех современных компьютерах это число совпадает с длиной машинного слова. Вторая характеристика равна числу слов m, обрабатываемых одновременно данной ВС. Немного изменив терминологию, функционирование ВС можно представить как параллельную обработку n битовых слоёв, на каждом из которых независимо преобразуются m бит. Каждую вычислительную систему можно описать парой чисел (n, m). Произведение P = n x m определяет интегральную характеристику потенциала параллельности архитектуры, которую Фенг назвал максимальной степенью параллелизма ВС.
Параллельные системы также классифицируют по Хэндлеру (W. Handler), Шнайдеру (L.Snyder), Скилликорну (D. Skillicorn).
Классификация Скилликорна (1989) была очередным расширением классификации Флинна. Архитектура любого компьютера в классификации Скилликорна рассматривается в виде комбинации четырёх абстрактных компонентов: процессоров команд (Instruction Processor — интерпретатор команд, может отсутствовать в системе), процессоров данных (Data Processor — преобразователь данных), иерархии памяти (Instruction Memory, Data Memory — память программ и данных), переключателей (связывающих процессоры и память). Переключатели бывают четырёх типов — «1-1» (связывают пару устройств), «n-n» (связывает каждое устройство из одного множества устройств с соответствующим ему устройством из другого множества, то есть фиксирует попарную связь), «n x n» (связь любого устройства одного множества с любым устройством другого множества). Классификация Скилликорна основывается на следующих восьми характеристиках:
· Количество процессоров команд IP
· Число ЗУ команд IM
· Тип переключателя между IP и IM
· Количество процессоров данных DP
· Число ЗУ данных DM
· Тип переключателя между DP и DM
· Тип переключателя между IP и DP
· Тип переключателя между DP и DP
Конвейерная архитектура (pipelining) была введена в центральный процессор с целью повышения быстродействия. Обычно для выполнения каждой команды требуется осуществить некоторое количество однотипных операций, например: выборка команды из ОЗУ, дешифрация команды, адресация операнда в ОЗУ, выборка операнда из ОЗУ, выполнение команды, запись результата в ОЗУ. Каждую из этих операций сопоставляют одной ступени конвейера. Например, конвейер микропроцессора с архитектурой MIPS-I содержит четыре стадии:
· получение и декодирование инструкции (Fetch)
· адресация и выборка операнда из ОЗУ (Memory access)
· выполнение арифметических операций (Arithmetic Operation)
· сохранение результата операции (Store)
После освобождения k-й ступени конвейера она сразу приступает к работе над следующей командой. Если предположить, что каждая ступень конвейера тратит единицу времени на свою работу, то выполнение команды на конвейере длиной в n ступеней займёт n единиц времени, однако в самом оптимистичном случае результат выполнения каждой следующей команды будет получаться через каждую единицу времени.