Методы организации сложных экспертиз компьютерных систем (47588)

Посмотреть архив целиком

Кафедра информатики и вычислительной техники













Курсовая работа

по информатике на тему:

Методы организации сложных экспертиз компьютерных систем



Содержание


Введение

Глава 1. Методы сложных экспертиз компьютерных систем

1.1 Тесты DHRYSTONE, LINPACK и "ЛИВЕРМОРСКИЕ ЦИКЛЫ"

1.2 Методика SPEC

1.3 Тест ICOMP 2.0 для оценки эффективности микропроцессоров INTEL

1.4 МЕТОДИКА AIM

1.5 МЕТОДИКА ОЦЕНКИ СКОРОСТИ ОБРАБОТКИ ТРАНЗАКЦИЙ

1.6 МЕТОДИКА ОЦЕНКИ ГРАФИЧЕСКИХ ВОЗМОЖНОСТЕЙ

1.7 МЕТОДИКА ОЦЕНКИ ПРОИЗВОДИТЕЛЬНОСТИ СУПЕРКОМПЬЮТЕРОВ

1.8 МЕТОДИКА ОЦЕНКИ КОНФИГУРАЦИЙ WEB

Глава 2. Описание модуля электронного учебника по теме "Методы организации сложных экспертиз компьютерных систем"

2.1 Понятие и требования к электронному учебнику

2.2 Структура и содержание учебника

Заключение

Библиографический список

Приложение



Введение


В современном мире компьютерные технологии приобретают всё большее распространение. Вычислительные системы применяются для решения самых разнообразных задач, что требует их постоянного усовершенствования. Для этой цели были разработаны, а в наше время активно применяются различные методики оценивания компьютерных систем.

Цель работы – провести анализ современных методов организации сложных экспертиз компьютерных систем и разработать модуль электронного учебника по теме "Методы организации сложных экспертиз компьютерных систем".

Объект – процесс создания и экспертизы компьютерных систем.

Предмет – теоретические основы проведения сложных экспертиз компьютерных систем.

Задачи:

  1. Провести анализ современных методов сложных экспертиз компьютерных систем.

  2. Разработать модуль электронного учебника по теме "Методы организации сложных экспертиз компьютерных систем".

Практическая значимость исследования заключается в том, что разработанный модуль электронного учебника по теме "Методы организации сложных экспертиз компьютерных систем" может быть использован для создания электронных учебников по дисциплинам информатики.



Глава 1. Методы сложных экспертиз компьютерных систем


Теоретические положения системного анализа определенное время рассматривались только как некая философия инженера и поэтому при решении задач создания искусственных систем иногда не учитывались. Однако развитие техники привело к тому, что без системного анализа, одним из результатов которого являются концептуальные модели, исследование функционирования систем становится невозможным.

Первоначально компьютер отождествлялся с центральным процессором, основной и понятной характеристикой которого было быстродействие, измеряемое числом команд в единицу времени. Поэтому традиционные методики оценки (benchmarks) отражают только возможности центрального процессора. В основе такой оценки лежит понятие производительности. При этом выделяют так называемое "чистое" процессорное время - период работы собственно процессора при выполнении внутренних операций и время ответа, включающее выполнение операций ввода-вывода, работу ОС и т.д.

Есть два показателя производительности процессоров по "чистому" времени:

1) показатель производительности процессоров на операциях с данными целочисленного типа (integer) MIPS (Million Instruction Per Second - миллион машинных команд в секунду) - отношение числа команд в программе к времени ее выполнения;

2) показатель производительности процессоров на операциях с данными вещественного типа (float point) MFLOPS (миллион арифметических операций над числами с плавающей точкой в секунду).

С понятием MIPS связывалась ранее и другая метрика, основанная на производительности вычислительной системы DEC VAX 11/780. Еще одно определение MIPS используется пользователями и производителями техники IBM, когда за норму выбирается одна из моделей RS/6000. При этом 1 MIPS IBM = 1.6 MIPS DEC.

При всей кажущейся простоте критерия оценки (чем больше MIPS (MFLOPS), тем быстрее выполняется программа) его использование затруднено вследствие нескольких причин:

  1. Процессоры разной архитектуры (особенно RISC) имеют различный набор команд. Так, совмещенная операция умножения и сложения векторов в процессоре POWER 2 существенно сокращает число операций. Кроме того, можно выделить "быстрые" (например, сложение, вычитание) и "медленные" (например, деление) операции, а в результате рейтинг MFLOPS для разных программ окажется разным.

  2. Применение математических сопроцессоров и оптимизирующих компиляторов увеличивает производительность системы, однако рейтинг MIPS может уменьшиться, так как время выполнения команд для операций над данными с плавающей точкой значительно больше и за единицу времени может быть выполнено меньшее число команд, нежели при выполнении соответствующих этим командам подпрограмм.

  3. Научные приложения в основном связаны с интенсивными вычислениями над вещественными числами с плавающей точкой, коммерческие и офисные – с целочисленной арифметикой и обработкой транзакций баз данных. Графические приложения критичны и к вычислительным мощностям, и к параметрам графической подсистемы.

Ещё более сложные проблемы появляются при необходимости оценок многопроцессорных систем, в частности SMP (Symmetric MultiProcessing – симметричная мультипроцессорная обработка) к МРР(Massively Parallel Processing - обработка с массовым параллелизмом). В целом показатели MFLOPS и MIPS зависят от архитектуры процессора и типа выполняемой программы. Такое положение привело к разработке и использованию ряда тестов, ориентированных на оценку вычислительных систем с учетом специфики их предполагаемого использования. Поэтому оценка процессоров с разной архитектурой основана на создании тестовой смеси из типовых операторов, влияющих на их производительность.


1.1 Тесты DHRYSTONE, LINPACK и "ЛИВЕРМОРСКИЕ ЦИКЛЫ"


Для работы с показателями MIPS и MFLOPS чаще всего используются системы тестов Dhrystone, LINPACK и "Ливеморские циклы".

Тестовая смесь Dhrystone состоит из 100 команд: 53 - операторы присвоения, 32 - управления и 15 - вызова функций. Результатом работы этого теста является число Dhrystone в секунду. При этом на системе DEC VAX 11/780 результат составлял 1757 Dhrystone, и поэтому считалось, что 1 DEC MIPS равен 1757 Dhrystone. Сейчас Dhrystone практически не применяется.

Тесты LINPACK и "Ливерморские циклы" появились в середине 60-х гг.

"Ливерморские циклы" состоят из фрагментов программ для решения численных задач на языке Фортран, имеющих реальное хождение в Ливерморской национальной лаборатории им. Лоуренса в США. В этих фрагментах используются различные вычислительные алгоритмы: сеточные, последовательные, волновые, что существенно относительно соответствия вычислительных и аппаратных структур. Соответствие этих структур друг другу должно обеспечить максимальную эффективность вычислений. При проведении тестовых испытаний может использоваться либо набор из 14 циклов (малый набор), либо набор их 24 циклов (большой набор). При использовании векторных и параллельных машин важным фактором, определяющим эффективность работы для конкретного приложения, является коэффициент векторизуемости алгоритма. На "Ливерморских циклах" этот коэффициент составляет от 0 до 100 % , что подтверждает возможность их применения для широкого круга вычислительных систем.

LINPACK включает набор программ на Фортране, предназначенных для решения систем линейных алгебраических уравнений. Важность этого тестового набора, так же как и "Ливерморских циклов", определяется практической значимостью и применимостью этих алгоритмов для решения реальных задач. В основе используемых в LINPACK алгоритмов лежит метод декомпозиции: исходная матрица представляется в виде произведения двух матриц стандартной структуры, к которому собственно и применяется алгоритм нахождения решения. Важная особенность системы LINPACK - ее структурированность. В частности, выделяется базовый уровень системы, обеспечивающий реализацию элементарных операций над векторами, куда входят подпрограммы умножения векторов на скаляр и сложения векторов, а также скалярного произведения векторов. Этот уровень называется BLAS (Basic Linear Algebra Subprograms). Все операции выполняются над вещественными числами двойной точности, а результат измерения выражается в М FLOPS.

В настоящее время используются два уровня теста: LINPACK DP - для исходной матрицы размером 100x100 и LINPACK ТРР - для матрицы размером 1000x1000. Для многих современных вычислительных систем первый уровень этого теста может дать заведомо превосходящие возможности системы результаты за счет того, что исходная матрица размером 100x100 может быть целиком размещена в кэш-памяти. Использование теста LINPACK ТРР пока снимает эту проблему, однако даже и этот тест для систем с массовым параллелизмом не может быть использован. Для таких систем рекомендуется тест LINPACK HPC (Highly Parallel Computing), который позволяет полностью загрузить вычислительные ресурсы МРР-системы, увеличивая размеры матрицы. При этом следует иметь в виду, что для параллельных систем (SMP и МРР) применяются специальные варианты этого теста, обеспечивающие распараллеливание вычислений.


Случайные файлы

Файл
149236.rtf
19109-1.rtf
25738-1.rtf
160822.rtf
87765.doc




Чтобы не видеть здесь видео-рекламу достаточно стать зарегистрированным пользователем.
Чтобы не видеть никакую рекламу на сайте, нужно стать VIP-пользователем.
Это можно сделать совершенно бесплатно. Читайте подробности тут.