Однокристальный ассоциативный процессор САМ2000

На концептуальном уровне многие сегодняшние проблемы повышения эффективности параллельной обработки данных связаны с вопросами представления данных в адресных запоминающих устройствах и указанием способа их параллельной обработки. Данные должны быть представлены в виде ограниченного количества форматов (например, массивы, списки, записи). Также должна быть явно создана структура связей между элементами данных посредством указателей на адреса памяти элементов. В свою очередь, при обработке этих данных порождается совокупность операций, обеспечивающих доступ к данным по указателям. При подготовке и исполнении параллельных программ анализ этой совокупности операций составляет, в сущности, проблему, так называемого, распараллеливания по данным. Кроме того, указанные операции по доступу к данным часто образуют — в силу своей природы — неподдающиеся распараллеливанию блоки программного кода.

Сформировавшаяся триада — алгоритмы прикладных задач, общесистемное программное обеспечение и аппаратные средства — существенно ориентирована именно на традиционную адресную обработку данных. Помимо обусловленной этим подходом громоздкости операционных систем и систем программирования, адресный доступ к памяти служит препятствием к созданию вычислительных средств с архитектурой, ориентированной на более эффективное использование параллелизма обработки данных.

Преодоление ограничений, обусловленных адресным доступом к памяти, возможно за счет использования ассоциативного способа обработки данных, позволяющего выбирать все данные, удовлетворяющие некоторому задаваемому критерию поиска, и производить над всеми выбранными данными требуемые преобразования [1, 2]. Определенная подобным образом ассоциативная обработка включает возможность массовой параллельной выборки данных и массовой их обработки. Критерием поиска данных может быть совпадение с любым элементом данных, достаточным для выделения искомых данных из всех данных. Поиск данных может происходить по фрагменту, имеющему большую или меньшую корреляцию с заданным элементом данных.

Исследованы и в разной степени используются несколько подходов, различающихся полнотой реализации модели ассоциативной обработки. Если реализуется только ассоциативная выборка данных с последующим поочередным использованием найденных данных, то говорят об ассоциативной памяти или памяти, адресуемой по содержимому. При достаточно полной реализации всех свойств ассоциативной обработки, используется термин «ассоциативный процессор». Примером такого процессора может служить STARAN [2]. Кроме того, модель ассоциативной обработки может достаточно эффективно быть реализована на специализированных параллельных системах из большого числа процессоров, каждый из которых имеет собственную небольшую локальную память. Подобные вычислительные структуры обычно называют памятью с обработкой, многофункциональной памятью, интеллектуальной памятью и рядом других терминов.

Рис. Структура САМ 2000 — бинарное дерево

Однако следует проанализировать возможности использования памяти с обработкой. Представляется, что переход от одной крайности (только хранение данных в традиционной памяти) к другой (вся обработка данных только в памяти) заведомо не продуктивен. Компромиссным решением может быть реализация в интеллектуальной памяти простой массово параллельной обработки данных и вычисление агрегированных значений типа сумма компонент вектора, определение минимальной или максимальной компоненты вектора и тому подобные. Сложная обработка данных производится в процессоре, к которому подключается рассматриваемая интеллектуальная память. Этот подход положен, например, в основу проекта контекстно-адресуемой (ассоциативной) памяти САМ 2000 [3].

САМ 2000 объединяет возможности ассоциативного процессора, ассоциативной памяти, динамической памяти в одном кристалле. Этот кристалл может выполнять просто функции динамической памяти, а также производить простую массово параллельную обработку содержимого, хранящегося в динамической памяти.

В основе САМ 2000 лежит концепция увеличения качества данных. Множество простых процессоров в кристалле памяти выполняют массово-параллельную обработку содержимого памяти прежде, чем отправить результаты этой обработки в процессор. Например, нахождение среднего k чисел в традиционном вычислительном модуле с кэш-памятью требует пересылки данных с последующим выполнением только одной операции с каждым данным. При этом создается большая нагрузка на интерфейс «процессор-память», определяющий фактически производительность обработки. В САМ 2000 среднее может быть вычислено так, что сумма чисел может быть получена в памяти и передана в процессор, где выполняется вычисление среднего.

Каждый кристалл САМ 2000 выполняет функцию микросхемы интеллектуальной памяти и имеет 4 шины: двунаправленную шину данных, подсоединяемую к основному процессору или процессорам, однонаправленную входную шину команд, по которой поступает выполняемая всеми кристаллами команда; однонаправленную входную шину ввода; однонаправленную выходную шину вывода.

Литература

1. Т. Кохонен. Ассоциативная память. М.: Мир, 1980.

2. Амамия М., Танака Ю. Архитектура ЭВМ и искусственный интеллект. М.: Мир, 1993.

3. 3.Smith D., Hall J., Miyake K. The CAM2000 Chip Architecture. Rutgers University, http://www.cs.rugers.edu/pub/technical-reports.