commit 461d71ac1e159ce487e263dd59613cb4faafebcb
parent eb02a9ff6b9f11137997d3e6536def96630ebfa0
Author: Ivan Gankevich <igankevich@ya.ru>
Date: Thu, 16 Nov 2017 16:43:50 +0300
Edit architecture.
Diffstat:
2 files changed, 23 insertions(+), 21 deletions(-)
diff --git a/arma-thesis-ru.org b/arma-thesis-ru.org
@@ -2487,7 +2487,7 @@ IP-адрес, передавая, сколько узлов уже связан
Управляющие объекты реализуют логику (порядок выполнения) программы в методах
~act~ и ~react~ и хранят состояние текущей ветки исполнения. Как логика, так и
состояние задаются программистом. В методе ~act~ какая-либо функция либо
-вычисляется непосредственно, либо разлагается на вложенные функции
+вычисляется непосредственно, либо разлагается на вызовы вложенных функций
(представляемые подчиненными управляющими объектами), которые впоследствии
отправляются на конвейер. В методе ~react~ подчиненные управляющие объекты,
вернувшиеся с конвейера, обрабатываются их родительским объектом. Вызовы методов
@@ -2746,7 +2746,9 @@ downstream-объектов. Это означает, что если решае
т.е.\nbsp{}на одном ядре процессора может работать несколько секций звеньев
конвейера, каждая из которых может обрабатывать несколько объектов
последовательно, но одна секция не может работать сразу на нескольких ядрах, а
-объект не может обрабатываться сразу несколькими секциями конвейера.
+объект не может обрабатываться сразу несколькими секциями конвейера. Таким
+образом, программа представляет собой конвейер, через который проходят
+управляющие объекты.
#+name: fig-pipeline
#+begin_src dot :exports results :file build/pipeline-ru.pdf
@@ -2892,9 +2894,9 @@ Parallel)\nbsp{}cite:valiant1990bridging, применяемой в систем
кода, различные ветки которого могут быть запущены на нескольких аппаратных
потоках одного процессорного ядра, т.е.\nbsp{}ветки, осуществляющие доступ к
различным блокам памяти или использующие смешанную арифметику (целочисленную и с
-плавающей точкой). Ветки кода, которые используют различные модули процессора,
-являются подходящими кандидатами для параллельного запуска на процессорном ядре
-с несколькими аппаратными потоками.
+плавающей точкой). Ветки кода, которые используют различные модули центрального
+процессора, являются подходящими кандидатами для параллельного запуска на
+процессорном ядре с несколькими аппаратными потоками.
Таким образом, вычислительную модель на основе конвейера можно рассматривать как
/массивно асинхронную модель/ (bulk-asynchronous model) из-за параллельной
diff --git a/arma-thesis.org b/arma-thesis.org
@@ -2405,7 +2405,7 @@ short) and /pipelines/\nbsp{}--- which form a basis of the programme.
Kernels implement control flow logic in theirs ~act~ and ~react~ methods and
store the state of the current control flow branch. Both logic and state are
implemented by a programmer. In ~act~ method some function is either directly
-computed or decomposed into nested functions (represented by a set of
+computed or decomposed into nested function calls (represented by a set of
subordinate kernels) which are subsequently sent to a pipeline. In ~react~
method subordinate kernels that returned from the pipeline are processed by
their parent. Calls to ~act~ and ~react~ methods are asynchronous and are made
@@ -2427,14 +2427,14 @@ nodes (see fig.\nbsp{}[[fig-subord-ppl]]).
In principle, kernels and pipelines machinery reflect the one of procedures and
call stacks, with the advantage that kernel methods are called asynchronously
-and in parallel to each other (as much as programme logic allows). Kernel field
-is the stack, ~act~ method is a sequence of processor instructions before nested
-procedure call, and ~react~ method is a sequence of processor instructions after
-the call. Constructing and sending subordinate kernels to the pipeline is nested
-procedure call. Two methods are necessary to make calls asynchronous, and
-replace active wait for completion of subordinate kernels with passive one.
-Pipelines, in turn, allow to implement passive wait, and call correct kernel
-methods by analysing their internal state.
+and in parallel to each other (as much as programme logic allows). Kernel fields
+are stack local variables, ~act~ method is a sequence of processor instructions
+before nested procedure call, and ~react~ method is a sequence of processor
+instructions after the call. Constructing and sending subordinate kernels to the
+pipeline is nested procedure call. Two methods are necessary to make calls
+asynchronous, and replace active wait for completion of subordinate kernels with
+passive one. Pipelines, in turn, allow to implement passive wait, and call
+correct kernel methods by analysing their internal state.
#+name: fig-subord-ppl
#+begin_src dot :exports results :file build/subord-ppl.pdf
@@ -2558,8 +2558,8 @@ graph G {
For efficiency reasons object pipeline and fault tolerance techniques (which
will be described later) are implemented in the C++ framework: From the author's
perspective C language is deemed low-level for distributed programmes, and Java
-incurs too much overhead and is not popular in HPC community. The framework is
-called Bscheduler, it is now in proof-of-concept development stage.
+incurs too much overhead and is not popular in HPC. The framework is called
+Bscheduler, it is now in proof-of-concept development stage.
**** Application programming interface.
Each kernel has four types of fields (listed in table\nbsp{}[[tab-kernel-fields]]):
@@ -2601,7 +2601,7 @@ be set, otherwise the system will not find the target kernel.
When kernel execution completes (its ~act~ method finishes), the kernel is
explicitly sent to some other kernel, this directive is explicitly called inside
~act~ method. Usually, after the execution completes a kernel is sent to its
-parent by setting principal field to the address/identifier of the parent,
+parent by setting ~principal~ field to the address/identifier of the parent,
destination IP-address field to the source IP-address, and process identifier to
the source process identifier. After that kernel becomes a downstream kernel and
is sent by the system to the node, where its current principal is located
@@ -2787,15 +2787,15 @@ to run several computations on the same set of processes, and use all of the
computer devices at maximal efficiency. For example, when one object writes data
to a file, the other do computations on the processor in parallel. This
minimises downtime of the processor and other computer devices and increases
-throughput of the computer cluster.
+overall throughput of the computer cluster.
Pipelining of otherwise sequential steps is beneficial not only for code working
with different devices, but for code different branches of which are suitable
for execution by multiple hardware threads of the same processor core,
i.e.\nbsp{}branches accessing different memory blocks or performing mixed
-arithmetic (integer and floating point). Code branches which use different
-modules of processor are good candidates to run in parallel on a processor core
-with multiple hardware threads.
+arithmetic (integer and floating point). Code branches which use different CPU
+modules are good candidates to run in parallel on a processor core with multiple
+hardware threads.
So, computational model with a pipeline can be seen as /bulk-asynchronous
model/, because of the parallel nature of programme steps. This model is the
