Комментарии пользователей (353)

Вадим комментирует → Видеопроцессоры и технологии аппаратного ускорения 27 декабря 2012 в 09:02

Улучшенная поддержка аппаратного ускорения DXVA 1.0 Ускорение DXVA, реализованное в Elecard MPEG-2 Decoder, позволяет существенно снизить нагрузку на процессор и увеличить производительность. Новая версия Elecard MPEG-2 Video Decoder предлагает улучшенную поддержку аппаратного ускорения, посредством использования режима VLD (Variable Length Decoding), доступного на новых видеокартах и неттопах. Производительность DXVA Первый тест (Рисунок 1): Производительность на различных видео-картах. Системная конфигурация: Intel Pentium D (Dual Core) с тактовой частотой 2,66 GHz. Для сравнения, последний тест, показанный на графике, был проведен на видео-карте NVIDIA 9300M GS на процессоре Intel Core Duo P9500 с тактовой частотой 2,53 GHz. Full HD (1080p) MPEG-2 4:2:0 видео. Изображение уменьшено. Щелкните, чтобы увидеть оригинал. Рис.1. Первый тест: Производительность на различных видео-картах. Второй тест (Рисунок 2): Производительность при декодировании двух и трех потоков одновременно. Системная конфигурация: Intel Core Duo P9500 с тактовой частотой 2,53 Ghz (мобильный) Full HD (1080p) MPEG-2 4:2:0 видео. Изображение уменьшено. Щелкните, чтобы увидеть оригинал. Рис. 2. Второй тест: Производительность при декодировании двух и трех потоков одновременно. Поддерживаемые видео-карты Все видео-карты с поддержкой технологии NVIDIA PureVideo(tm) и ATI Avivo(tm), включая: ATi Radeon HD 2xxx series ATi Radeon HD 3xxx series ATi Radeon HD 4xxx series ATi Radeon Xxxx series ATi Radeon 9xxx series ATi Radeon 8500 ATi Radeon 7xxx series NVIDIA GeForce GTX 2xx series NVIDIA GeForce 9xxx series NVIDIA GeForce 8xxx series NVIDIA GeForce 7xxx series NVIDIA GeForce 6xxx series NVIDIA GeForce 5 FX series NVIDIA GeForce 4 MX series Intel integrated chips (G45, 965 and possibly many others) Проблемы: Видео-карты ATI Radeon HD серии 2xxx поддерживают DXVA декодирование потоков только с разрешением SD, при этом декодер будет работать в программном режиме. В этом случае может помочь установка более ранней версии драйверов ATI Catalyst 8.12. Если Ваша видеокарта указана в данном списке и работает некорректно в DXVA режиме, пожалуйста свяжитесь со службой технической поддержки Технические характеристики Декодер поддерживает все режимы аппаратного ускорения при декодировании MPEG-2: MoComp (минимальный режим, IDCT и VLD выполняются процессором) IDCT (VLD выполняется процессором) VLD (максимальный режим, декодирование при полном аппаратном ускорении) Последние изменения Добавлена поддержка декодирования цифрового потока (также известна как VLD или режим BitStreamRaw). Поддержка интегрирована в новейших видео-адаптерах NVIDIA и ATI Примечание: Ранее данные видео-карты отображали черный экран. Тесты были успешно проведены на NVIDIA 9300M GS (подробности в таблицах производительности DXVA) Поддержка интегрированного видео Intel G45 Поддержка интегрированного видео Intel 965 Поддержка платформы Intel Atom, которая имеет возможность декодирования до 4 HD MPEG-2 потоков одновременно в DXVA режиме Примечание: Поддержка данной платформа была протестирована на неттопе fit-2pc.

0

Chernets_V прокомментировал → Распределенные операционные системы и облачные вычисления 27 декабря 2012 в 08:58

Распределенные операционные системы Распределенная операционная система существует как единая oперационная система в масштабах вычислительной системы. Каждый компьютер сети, работающей пoд управлением распределенной ОС, выполняет часть функций этой глобальной ОС. Распределенная ОС объединяет все компьютеры сети в том смысле, что они работают в тесной кoоперации друг с другом для эффективного использования всех ресурсов компьютерной сети. Распределенная ОС, динамически и автоматически распределяя работы по различным машинам системы для обработки, заставляет набор сетевых машин работать как виртуальный унипроцессор. Пользoватель распределенной ОС, вообще говоря, не имеет сведений о том, на какой машине выполняется его работа. Архитектура распределенной системы: каждый компьютер является автономным модулем, состоящим из ЦП, памяти и периферийных устройств. Соответствие модели не нарушается даже несмотря на то, что компьютер не располагает локальной файловой системой: он должен иметь периферийные устройства для связи с другими машинами, а все принадлежащие ему файлы могут располагаться и на ином компьютере. Физическая память, доступная каждой машине, не зависит от процессов, выполняемых на других машинах. Этой особенностью распределенные системы отличаются от сильносвязанных многопроцессорных систем. Соответственно, и ядро системы на каждой машине функционирует независимо от внешних условий эксплуатации распределенной среды. Существует два типа распределенных операционных систем. Мультипроцессорная операционная система управляет ресурсами мультипроцессора. Мулътикомпъютерная операционная система разрабатывается для гомогенных мультикомпьютеров. Распределенные системы традиционно делятся на следующие категории: 1)периферийные системы, представляющие собой группы машин, отличающихся ярковыраженной общностью и связанных с одной (обычно более крупной) машиной. Периферийные процессоры делят свою нагрузку с центральным процессором и переадресовывают ему все обращения к операционной системе. Цель периферийной системы состоит в увеличении общей производительности сети и в предоставлении возможности выделения процессора одному процессу в операционной среде UNIX. Система запускается как отдельный модуль; в отличие от других моделей распределенных систем, периферийные системы не обладают реальной автономией, за исключением случаев, связанных с диспетчеризацией процессов и распределением локальной памяти. 2)распределенные системы типа "Newcastle", позволяющие осуществлять дистанционную связь по именам удаленных файлов в библиотеке. Удаленные файлы имеют спецификацию (составное имя), которая в указании пути поиска содержит специальные символы или дополнительную компоненту имени, предшествующую корню файловой системы. Реализация этого метода не предполагает внесения изменений в ядро системы, вследствие этого он более прост, чем другие методы, рассматриваемые в этой главе, но менее гибок. 3)абсолютно "прозрачные" распределенные системы, в которых для обращения к файлам, расположенным на других машинах, достаточно указания их стандартных составных имен; распознавание этих файлов как удаленных входит в обязанности ядра. Маршруты поиска файлов, указанные в их составных именах, пересекают машинные границы в точках монтирования, сколько бы таких точек ни было сформировано при монтировании файловых систем на дисках. Операционные системы для однопроцессорных компьютеров Операционные системы традиционно строились для управления компьютерами с одним процессором. Основной задачей этих систем была организация легкого доступа пользователей и приложений к разделяемым устройствам, таким как процессор, память, диски и периферийные устройства. Говоря о разделении ресурсов, мы имеем в виду возможность использования одного и того же аппаратного обеспечения различными приложениями изолированно друг от друга. Для приложения это выглядит так, словно эти ресурсы находятся в его полном распоряжении, при этом в одной системе может выполняться одновременно несколько приложений, каждое со своим собственным набором ресурсов. В этом смысле говорят, что операционная система реализует виртуальную машину (virtual machine), предоставляя приложениям средства мультизадачности. Важным аспектом совместного использования ресурсов в такой виртуальной машине является то, что приложения отделены друг от друга. Так, невозможна ситуация, когда при одновременном исполнении двух приложений, А и В, приложение А может изменить данные приложения В, просто работая с той частью общей памяти, где эти данные хранятся. Также требуется гарантировать, что приложения смогут использовать предоставленные им средства только так, как предписано операционной системой. Например, приложениям обычно запрещено копировать сообщения прямо в сетевой интерфейс. Взамен операционная система предоставляет первичные операции связи, которые можно использовать для пересылки сообщений между приложениями на различных машинах. Следовательно, операционная система должна полностью контролировать использование и распределение аппаратных ресурсов. Поэтому большинство процессоров поддерживают как минимум два режима работы. В режиме ядра (kernelmode) выполняются все разрешенные инструкции, а в ходе выполнения доступна вся имеющаяся память и любые регистры. Напротив, в пользовательском режиме (user mode) доступ к регистрам и памяти ограничен. Так, приложению не будет позволено работать с памятью за пределами набора адресов, установленного для него операционной системой, или обращаться напрямую к регистрам устройств. На время выполнения кода операционной системы процессор переключается в режим ядра. Однако единственный способ перейти из пользовательского режима в режим ядра — это сделать системный вызов, реализуемый через операционную систему. Поскольку системные вызовы — это лишь базовые службы, предоставляемые операционной системой, и поскольку ограничение доступа к памяти и регистрам нередко реализуется аппаратно, операционная система в состоянии полностью их контролировать. Существование двух режимов работы привело к такой организации операционных систем, при которой практически весь их код выполняется в режиме ядра. Результатом часто становятся гигантские монолитные программы, работающие в едином адресном пространстве. Оборотная сторона такого подхода состоит в том, что перенастроить систему часто бывает нелегко. Другими словами, заменить или адаптировать компоненты операционной системы без полной перезагрузки, а возможно и полной перекомпиляции и новой установки очень трудно. С точки зрения открытости, проектирования программ, надежности или легкости обслуживания монолитные операционные системы — это не самая лучшая из идей. Более удобен вариант с организацией операционной системы в виде двух частей. Одна часть содержит набор модулей для управления аппаратным обеспечением, которые прекрасно могут выполняться в пользовательском режиме. Например, управление памятью состоит в основном из отслеживания, какие блоки памяти выделены под процессы, а какие свободны. Единственный момент, когда мы нуждаемся в работе в режиме ядра, — это установка регистров блока управления памятью. Вторая часть операционной системы содержит небольшое микроядро (microkernel), содержащее исключительно код, который выполняется в режиме ядра. На практике микроядро должно содержать только код для установки регистров устройств, переключения процессора с процесса на процесс, работы с блоком управления памятью и перехвата аппаратных прерываний. Кроме того, в нем обычно содержится код, преобразующий вызовы соответствующих модулей пользовательского уровня операционной системы в системные вызовы и возвращающий результаты. Изображение уменьшено. Щелкните, чтобы увидеть оригинал. Использование микроядра дает нам разнообразные преимущества. Наиболее важное из них состоит в гибкости: поскольку большая часть операционной системы исполняется в пользовательском режиме, относительно несложно заменить один из модулей без повторной компиляции или повторной установки всей системы. Другой серьезный плюс заключается в том, что модули пользовательского уровня могут в принципе размещаться на разных машинах. Так, мы можем установить модуль управления файлами не на той машине, на которой он управляет службой каталогов. Другими словами, подход с использованием микроядра отлично подходит для переноса однопроцессорных операционных систем на распределенные компьютеры. У микроядер имеется два существенных недостатка. Во-первых, они работают иначе, чем существующие операционные системы, а попытки поменять сложившееся «статус-кво» всегда встречают активное сопротивление («если эта операционная система подходила для моего деда — она подойдет и для меня»). Во-вторых, микроядро требует дополнительного обмена, что слегка снижает производительность. Однако, зная как быстры современные процессоры, снижение производительности в 20 % вряд ли можно считать фатальным. Мультипроцессорные операционные системы Важным, но часто не слишком очевидным расширением однопроцессорных операционных систем является возможность поддержки нескольких процессоров, имеющих доступ к совместно используемой памяти. Концептуально это расширение несложно. Все структуры данных, необходимые операционной системе для поддержки аппаратуры, включая поддержку нескольких процессоров, размещаются в памяти. Основная разница заключается в том, что теперь эти данные доступны нескольким процессорам и должны быть защищены от параллельного доступа для обеспечения их целостности. Однако многие операционные системы, особенно предназначенные для персональных компьютеров и рабочих станций, не могут с легкостью поддерживать несколько процессоров. Основная причина такого поведения состоит в том, что они были разработаны как монолитные программы, которые могут выполняться только в одном потоке управления. Адаптация таких операционных систем под мультипроцессорные означает повторное проектирование и новую реализацию всего ядра. Современные операционные системы изначально разрабатываются с учетом возможности работы в мультипроцессорных системах. Многопроцессорные операционные системы нацелены на поддержание высокой производительности конфигураций с несколькими процессорами. Основная их задача — обеспечить прозрачность числа процессоров для приложения. Сделать это достаточно легко, поскольку сообщение между различными приложениями или их частями требует тех же примитивов, что и в многозадачных однопроцессорных операционных системах. Идея состоит в том, что все сообщение происходит путем работы с данными в специальной совместно используемой области данных, и все что нам нужно — это защитить данные от одновременного доступа к ним. Защита осуществляется посредством примитивов синхронизации. Мультикомпьютерные операционные системы Мультикомпьютерные операционные системы обладают гораздо более разнообразной структурой и значительно сложнее, чем мультипроцессорные. Эта разница проистекает из того факта, что структуры данных, необходимые для управления системными ресурсами, не должны больше отвечать условию легкости совместного использования, поскольку их не нужно помещать в физически общую память. Единственно возможным видом связи является передача сообщений (messagepassing). Мультикомпьютерные операционные системы в основном организованы так, как показано на рис. Изображение уменьшено. Щелкните, чтобы увидеть оригинал. Каждый узел имеет свое ядро, которое содержит модули для управления локальными ресурсами — памятью, локальным процессором, локальными дисками и т. д. Кроме того, каждый узел имеет отдельный модуль для межпроцессорного взаимодействия, то есть посылки сообщений на другие узлы и приема сообщений от них.Поверх каждого локального ядра лежит уровень программного обеспечения общего назначения, реализующий операционную систему в виде виртуальной машины, поддерживающей параллельную работу над различными задачами. На деле, как мы сейчас кратко рассмотрим, этот уровень может даже предоставлять абстракцию мультипроцессорной машины. Другими словами, он предоставляет полную программную реализацию совместно используемой памяти. Дополнительные средства, обычно реализуемые на этом уровне, предназначены, например, для назначения задач процессорам, маскировки сбоев аппаратуры, обеспечения прозрачности сохранения и общего обмена между процессами. Другими словами, эти средства абсолютно типичны для операционных систем вообще. Множество аспектов проектирования мультикомпьютерных операционных систем одинаково важны для любой распределенной системы. Основная разница между мультикомпьютерными операционными системами и распределенными системами состоит в том, что в первом случае обычно подразумевается, что аппаратное обеспечение гомогенно и полностью управляемо. Множество распределенных систем, однако, строится на базе существующих операционных систем. Достоинства многопроцессорных систем с общей памятью (мультипроцессоров) 1.Производительность 2.Надежность Недостатки мультипроцессоров: 1.ПО (приложения, языки, ОС) сложнее, чем для однопроцессорных ЭВМ 2.Ограниченность при наращивании (физ. размеры - близость к памяти, 64 процессора - максимально достигнутое). Достоинства распределенных систем Распределенная система - совокупность независимых компьютеров, которая представляется пользователю единым компьютером. Примеры: сеть рабочих станций (выбор процессора для выполнения программы, единая файловая система), роботизированный завод (роботы связаны с разными компьютерами, но действуют как внешние устройства единого компьютера, банк со множеством филиалов, система резервирования авиабилетов. Почему создаются распределенные системы? В чем их преимущества перед централизованными ЭВМ? 1-ая причина - экономическая. Закон Гроша (Herb Grosh, 25 лет назад)- быстродействие процессора пропорциональна квадрату его стоимости. С появлением микропроцессоров закон перестал действовать - за двойную цену можно получить тот же процессор с несколько большей частотой. 2-ая причина - можно достичь такой высокой производительности путем объединения микропроцессоров, которая недостижима в централизованном компьютере. 3-я причина - естественная распределенность (банк, поддержка совместной работы группы пользователей ). 4-ая причина - надежность (выход из строя нескольких узлов незначительно снизит производительность). 5-я причина - наращиваемость производительности. В будущем главной причиной будет наличие огромного количества персональных компьютеров и необходимость совместной работы без ощущения неудобства от географического и физического распределения людей, данных и машин. Почему нужно объединять PC в сети? 1.Необходимость разделять данные. 2.Преимущество разделения дорогих периферийных устройств, уникальных информационных и программных ресурсов. 3.Достижение развитых коммуникаций между людьми. Электронная почта во многих случаях удобнее писем, телефонов и факсов. 4.Гибкость использования различных ЭВМ, распределение нагрузки. 5.Упрощение постепенной модернизации посредством замены компъютеров. Недостатки распределенных систем: 1.Проблемы ПО (приложения, языки, ОС). 2.Проблемы коммуникационной сети (потери информации, перегрузка,развитие и замена).

0

K.Daria прокомментировала → Распределенные операционные системы и облачные вычисления 27 декабря 2012 в 08:50

Распределенная операционная система существует как единая oперационная система в масштабах вычислительной системы. Каждый компьютер сети, работающей пoд управлением распределенной ОС, выполняет часть функций этой глобальной ОС. Распределенная ОС объединяет все компьютеры сети в том смысле, что они работают в тесной кoоперации друг с другом для эффективного использования всех ресурсов компьютерной сети. Распределенная ОС, динамически и автоматически распределяя работы по различным машинам системы для обработки, заставляет набор сетевых машин работать как виртуальный унипроцессор. Пользoватель распределенной ОС, вообще говоря, не имеет сведений о том, на какой машине выполняется его работа. Появление сетей, предназначенных для взаимной связи различных компьютеров, привело к разработке средств, а затем и операционных систем, позволяющих осуществлять управление, так называемой, мультимашинной архитектурой, то есть совокупности полносоставных компьютеров (процессоры, память, вводы-выводы...), связанных в сеть. В этом случае речь идет о распределенных вычислительных системах. Архитектура распределенной системы: каждый компьютер является автономным модулем, состоящим из ЦП, памяти и периферийных устройств. Соответствие модели не нарушается даже несмотря на то, что компьютер не располагает локальной файловой системой: он должен иметь периферийные устройства для связи с другими машинами, а все принадлежащие ему файлы могут располагаться и на ином компьютере. Физическая память, доступная каждой машине, не зависит от процессов, выполняемых на других машинах. Этой особенностью распределенные системы отличаются от сильносвязанных многопроцессорных систем. Соответственно, и ядро системы на каждой машине функционирует независимо от внешних условий эксплуатации распределенной среды. Существует два типа распределенных операционных систем. Мультипроцессорная операционная система (multiprocessor operating system) управляет ресурсами мультипроцессора. Мультикомпьютерная операционная система (multicomputeroperating system) разрабатывается для гомогенных мультикомпьютеров. Существует большое сходство между мультимашинной организацией и архитектурой слабо связанных мультипроцессоров; в обоих структурах процессоры связаны через канал связи, а не через общую память. Различия заключаются в следующем: 1)в случае распределенных систем (мультимашинная архитектура) связь между процессорами осуществляется относительно медленно (сеть), а системы независимы; 2)в случае параллельных систем (мультипроцессорная архитектура) связь осуществляется быстро (шина), а системы относительно сильно связаны между собой. Распределенные операционные системы, такие как Mach и Chorus могут применяться и при мультимашинной, и при мультипроцессорной организации. Распределенные системы традиционно делятся на следующие категории: 1)периферийные системы, представляющие собой группы машин, отличающихся ярковыраженной общностью и связанных с одной (обычно более крупной) машиной. Периферийные процессоры делят свою нагрузку с центральным процессором и переадресовывают ему все обращения к операционной системе. Цель периферийной системы состоит в увеличении общей производительности сети и в предоставлении возможности выделения процессора одному процессу в операционной среде UNIX. Система запускается как отдельный модуль; в отличие от других моделей распределенных систем, периферийные системы не обладают реальной автономией, за исключением случаев, связанных с диспетчеризацией процессов и распределением локальной памяти. 2)распределенные системы типа "Newcastle", позволяющие осуществлять дистанционную связь по именам удаленных файлов в библиотеке. Удаленные файлы имеют спецификацию (составное имя), которая в указании пути поиска содержит специальные символы или дополнительную компоненту имени, предшествующую корню файловой системы. Реализация этого метода не предполагает внесения изменений в ядро системы, вследствие этого он более прост, чем другие методы, рассматриваемые в этой главе, но менее гибок. 3)абсолютно "прозрачные" распределенные системы, в которых для обращения к файлам, расположенным на других машинах, достаточно указания их стандартных составных имен; распознавание этих файлов как удаленных входит в обязанности ядра. Маршруты поиска файлов, указанные в их составных именах, пересекают машинные границы в точках монтирования, сколько бы таких точек ни было сформировано при монтировании файловых систем на дисках. Распределенная организация операционной системы позволяет упростить работу пользователей в сетевых средах. В распределенной операционной системе реализованы механизмы, которые дают возможность пользователю представлять и воспринимать сеть в виде традиционного однопроцессорного компьютера. Характерными признаками распределенной организации операционной системы являются: наличие единой справочной службы разделяемых ресурсов, единой службы времени, использование механизма вызова удаленных процедур (RPC) для прозрачного распределения программных процедур по машинам, многонитевой обработки, позволяющей распараллеливать вычисления в рамках одной задачи и выполнять эту задачу сразу на нескольких компьютерах сети, а также наличие других распределенных служб. Проекты для создания распределенных операционных систем Проект Globe посвящен созданию крупных распределенных систем с помощью разделяемых объектов и связанных с ними методов. Разработчики могут генерировать приложения с использованием программного обеспечения промежуточного слоя, а не создавать сетевые программы непосредственно на базе транспортного уровня, как это происходит сейчас. Активные копии объектов, которые взаимодействуют на одноранговой основе, будут доступны одновременно на всех машинах в распределенной системе, и все пользователи смогут вызывать методы объектов. Подход позволит системам работать без централизованного хранилища объектов, что дает возможность сократить сетевой трафик и избежать ошибок, связанных с недоступностью хранилища. Globe расширяет функциональность распределенных систем и увеличивает скорость за счет выполнения таких операций, как возвращение информационного наполнения Web-страницы, получение сообщения электронной почты, предоставление доступа к файлу или поиск имени ресурсов в каталоге. Opus базируется на проекте WebOS, который был реализован в университете Беркли с целью предоставления распределенным приложениям служб операционной системы, в том числе механизмов обнаружения ресурсов и управления ими, удаленного выполнения процессов, аутентификации и защиты. Opus добавляет к оболочке WebOS механизм перекрытия (overlay), который позволяет приложениям прозрачным образом передавать базовой сети свои требования на ресурсы, а затем использовать предоставленные ресурсы. Это крайне важно, поскольку на одной машине разработчики приложений могут для предоставления служб использовать возможности локальной операционной системы. Однако в распределенной системе, разработчики приложений должны сами создавать службы в соответствии с множеством стандартов и множеством серверов приложений, что требует больших усилий со стороны программиста и немалых системных ресурсов. Opus решает эту проблему, предоставляя по Internet базовые службы операционных систем, необходимые для создания приложений, которые являются распределенными, доступными, масштабируемыми и динамически реконфигурируемыми. Метакомпьютинг Метакомпьютинг — одно из намного обеспечения, требуюправлений развития сети Интернет, ставящее перед собой задачу стирания барьеров между разнородными, пространственно распределенными вычислительными системами, образовав сверхкомпьютер или метакомпьютер, который для пользователей и программистов выступал бы как единая вычислительная среда, доступная непосредственно с рабочего места (ПК или рабочей станции). Идея объединения ресурсов отдельных компьютеров появилась еще в 60-е годы. В статье «Что такое грид? Три критерия» Ян Фостер приводит высказывание Лена Клейнрока, датируемое 1969 годом: «Вероятно, мы скоро увидим распространение «компьютерных коммунальных услуг», которые, подобно электричеству и телефону придут в дома и офисы по всей стране.» Именно 60-е годы характеризуются бурным развитием интерактивных многотерминальных систем разделения времени. В таких системах компьютер отдавался в распоряжение нескольким пользователям. Каждый пользователь получал собственный терминал, с помощью которого мог вести диалог с компьютером. И хотя вычислительная мощность оставалась полностью централизованной, функции ввода-вывода стали распределенными. Такие системы стали первым шагом на пути к созданию локальных сетей. Первые локальные сети начали появляться только в 70-е годы. Это было связано с технологическим прорывом в области создания компьютеров, появлением больших интегральных схем. Середина 80-х годов характеризуется появлением стандартных технологий объединения компьютеров в сеть, таких как Ethernet, Arcnet, Token Ring, Token Bus, несколько позже FDDI. Мощным стимулом для их появления послужили персональные компьютеры. Эти массовые продукты явились идеальными элементами для построения сетей – с одной стороны, они были достаточно мощными, а с другой – явно нуждались в объединении своей вычислительной мощности для решения сложных задач. Таким образом, на рубеже 90-х годов были созданы все условия для начала работ над программным обеспечением, призванным объединить вычислительные ресурсы: массовый выпуск персональных компьютеров и развитая высокоскоростная сетевая инфраструктура. Термин «метакомпьютинг» возник в начале 90-х годов. Со временем это понятие эволюционировало. В те времена метакомпьютинг означал объединение нескольких разнородных вычислительных ресурсов в локальной сети организации для решения одной задачи. Основная цель построения метакомпьютера заключалась в оптимальном распределении частей работы по вычислительным системам различной архитектуры и мощности. Например, предварительная обработка данных могла производиться на пользовательской рабочей станции, основное моделирование – на векторно-конвейерном суперкомпьютере, а визуализация результатов – на специальной графической станции. В дальнейшем исследования в области метакомпьютинга развивались путем перехода от локальных вычислительных сред к глобальным средам. Компьютерные глобальные сети к средине 90-х годов, работающие на основе скоростных цифровых каналов (таких, как оптоволокно), существенно расширили набор своих услуг и догнали в этом отношении локальные сети. Стало возможным создание служб, работа которых связана с доставкой пользователю больших объемов информации в реальном масштабе времени. Для глобальных сред стала актуальной задача однородного доступа к вычислительным ресурсам. Метакомпьютерные системы можно характеризовать следующим: 1. Объединяют большое количество компьютеров с разной архитектурой и разной мощностью посредством локальной или глобальной среды. 2. Предоставляют прозрачный однородный доступ к метакомпьютерам. 3. Имеют динамическую конфигурацию: вычислительные системы могут как подключаться, так и отключаться от системы, не нарушая функциональности всей системы. 4. Вычислительные узлы практически не взаимодействуют друг с другом Распределенная операционная среда - новый класс програмщийся для воплощения идеи метакомпьютинга Грид – распределенная среда, и ее функционирование обеспечивается специальной формой программного обеспечения (ПО) – сервисами. Сервисы обладают сетевым интерфейсом, благодаря чему становится возможным удаленное обслуживание клиентов. В отличие от модели “клиент-сервер” в Грид тот или иной набор сервисов устанавливается на каждом ресурсе, хотя традиционное серверное обслуживание также не исключается.

0

Вадим комментирует → Модель OSI 27 декабря 2012 в 08:49

Эталонная семиуровневая модель OSI (Open System Interconnect) В начале 80-х годов ISO признала необходимость создания модели сети, на основе которой поставщики оборудования телекоммуникаций могли создавать взаимодействующие друг с другом сети. В 1984 году такой стандарт был выпущен под названием "Эталонная модель взаимодействия открытых систем" (Open System Interconnect - OSI) или OSI/ISO. Эталонная модель OSI стала основной архитектурной моделью для систем передачи сообщений. При рассмотрении конкретных прикладных телекоммуникационных систем производится сравнение их архитектуры с моделью OSI/ISO. Эта модель является наилучшим средством для изучения современной технологии связи. Эталонная модель OSI делит проблему передачи информации между абонентами на семь менее крупных и, следовательно, более легко разрешимых задач. Конкретизация каждой задачи производилась по принципу относительной автономности. Очевидно, автономная задача решается легче. Каждой из семи областей проблемы передачи информации ставится в соответствие один из уровней эталонной модели. Два самых низших уровня эталонной модели OSI реализуются аппаратным и программным обеспечением, остальные пять высших уровней, как правило, реализуются программным обеспечением. Эталонная модель OSI описывает, каким образом информация проходит через среду передачи (например, металлические провода) от прикладного процесса-источника (например, по передаче речи) до процесса-получателя. Изображение уменьшено. Щелкните, чтобы увидеть оригинал. В качестве примера связи типа OSI предположим, что Система А на Рис.1 имеет информацию для отправки в Систему В. Прикладной процесс Системы А сообщается с Уровнем 7 Системы А (верхний уровень), который сообщается с Уровнем 6 Системы А, который в свою очередь сообщается с Уровнем 5 Системы А, и так далее до Уровня 1 Системы А. Задача Уровня 1 - отдавать (а также забирать) информацию в физическую среду. После того, как информация проходит через физическую среду и принимается Системой В, она поднимается через слои Системы В в обратном порядке (сначала Уровень 1, затем Уровень 2 и т.д.), пока она, наконец, не достигнет прикладного процесса Системы В. Каждый из уровней сообщается с выше- и нижестоящими уровнями данной системы. Однако для выполнения присущих уровню задач необходимо сообщение с соответствующим уровнем другой системы, т.е. главной задачей Уровня 1 Системы А является связь с Уровнем 1 Системы В; Уровень 2 Системы А сообщается с Уровнем 2 Системы В и т.д. Уровневая модель OSI исключает прямую связь между соответствующими уровнями разных систем. Следовательно, каждый уровень Системы А использует услуги, предоставляемые ему смежными уровнями, чтобы осуществить связь с соответствующим ему уровнем Системы В. Нижестоящий уровень называется источником услуг, а вышестоящий - пользователем услуг. Взаимодействие уровней происходит в так называемой точке предоставления услуг. Взаимоотношения между смежными уровнями отдельной системы показаны на Рис. 2 Изображение уменьшено. Щелкните, чтобы увидеть оригинал. Обмен управляющей информацией между соответствующими уровнями разных систем производится в виде обмена специальными "заголовками", добавляемыми к полезной информационной нагрузке. Обычно заголовок предшествует фактической прикладной информации. Каждый нижележащий уровень передающей системы добавляет к поступившему от вышележащего уровня информационному блоку свой заголовок с необходимой управляющей информацией для соответствующего уровня другой системы (Рис.3). Изображение уменьшено. Щелкните, чтобы увидеть оригинал. В принимающей системе производится анализ данной управляющей информации и удаление соответствующего заголовка перед передачей информационного блока вышележащему уровню. Таким образом, размер информационного блока увеличивается при движении сверху вниз по уровням в передающей системе и уменьшается при движении снизу вверх по уровням в принимающей системе. Эталонная модель OSI не является реализацией сети. Она только определяет функции протокола каждого уровня. Описание уровней эталонной модели OSI [/b] Каждый уровень имеет заранее заданный набор функций, которые он должен выполнить для проведения связи. Прикладной уровень (уровень 7) - это самый близкий к пользователю уровень OSI. Он отличается от других уровней тем, что не обеспечивает услуг ни одному из других уровней OSI. Он обеспечивает услугами прикладные процессы, лежащие за пределами масштаба модели OSI. Примерами таких прикладных процессов могут служить процессы передачи речевых сигналов, базы данных, текстовые процессоры и т.д. Прикладной уровень идентифицирует и устанавливает наличие предполагаемых партнеров для связи, синхронизирует совместно работающие прикладные процессы, а также устанавливает и согласовывает процедуры устранения ошибок и управления целостностью информации. Прикладной уровень также определяет, имеется ли в наличии достаточно ресурсов для предполагаемой связи. Представительный уровень (уровень 6) отвечает за то, чтобы информация, посылаемая из прикладного уровня одной системы, была читаемой для прикладного уровня другой системы. При необходимости представительный уровень осуществляет трансляцию между множеством форматов представления информации путем использования общего формата представления информации. Представительный уровень занят не только форматом и представлением фактических данных пользователя, но также структурами данных, которые используют программы. Поэтому кроме трансформации формата фактических данных (если она необходима), представительный уровень согласует синтаксис передачи данных для прикладного уровня. Сеансовый уровень (уровень 5) устанавливает, управляет и завершает сеансы взаимодействия между прикладными задачами. Сеансы состоят из диалога между двумя или более объектами представления. Сеансовый уровень синхронизирует диалог между объектами представительного уровня и управляет обменом информации между ними. Кроме того, сеансовый уровень предоставляет средства для отправки информации, класса услуг и уведомления в исключительных ситуациях о проблемах сеансового, представительного и прикладного уровней. Транспортный уровень (уровень 4) Граница между сеансовым и транспортным уровнями может быть представлена как граница между протоколами высших (прикладных) уровней и протоколами низших уровней. В то время как прикладной, представительный и сеансовый уровни заняты прикладными вопросами, четыре низших уровня решают проблемы транспортировки данных. Транспортный уровень обеспечивает услуги по транспортировке данных, что избавляет высшие слои от необходимости вникать в ее детали. Функцией транспортного уровня является надежная транспортировка данных через сеть. Предоставляя надежные услуги, транспортный уровень обеспечивает механизмы для установки, поддержания и упорядоченного завершения действия каналов, систем обнаружения и устранения неисправностей транспортировки и управления информационным потоком (с целью предотвращения переполнения системы данными из другой системы). Сетевой уровень (уровень 3) - это комплексный уровень, который обеспечивает возможность соединения и выбор маршрута между двумя конечными системами. Поскольку две конечные системы, желающие организовать связь, может разделять значительное географическое расстояние и множество подсетей, сетевой уровень является доменом маршрутизации. Протоколы маршрутизации выбирают оптимальные маршруты через последовательность соединенных между собой подсетей. Традиционные протоколы сетевого уровня передают информацию вдоль этих маршрутов. Канальный уровень (уровень 2) (формально называемый информационно-канальным уровнем) обеспечивает надежный транзит данных через физический канал. Выполняя эту задачу, канальный уровень решает вопросы физической адресации (в противоположность сетевой или логической адресации), топологии сети, линейной дисциплины (каким образом конечной системе использовать сетевой канал), уведомления об ошибках, упорядоченной доставки блоков данных и управления потоком информации. Физический уровень (уровень 1) определяет электротехнические, механические, процедурные и функциональные характеристики установления, поддержания и разъединения физического канала между конечными системами. Спецификации физического уровня определяют такие характеристики, как величины напряжений, параметры синхронизации, скорость передачи физической информации, максимальные расстояния передачи информации, физические соединители и другие аналогичные характеристики. Физической средой в различных телекоммуникационных системах могут быть самые разнообразные средства от простейшей пары проводов до сложной системы передачи синхронной цифровой иерархии. Данный курс лекций посвящен рассмотрению именно физических сред и физического уровня эталонной модели взаимодействия открытых систем.

0

K.Daria прокомментировала → Распределенные операционные системы и облачные вычисления 27 декабря 2012 в 08:44

Что такое облачные вычисления? Суть концепции облачных вычислений заключается в предоставлении конечным пользователям удаленного динамического доступа к услугам, вычислительным ресурсам и приложениям (включая операционные системы и инфраструктуру) через интернет. Развитие сферы хостинга было обусловлено возникшей потребностью в программном обеспечении и цифровых услугах, которыми можно было бы управлять изнутри, но которые были бы при этом более экономичными и эффективными за счет экономии на масштабе. Большинство сервис-провайдеров предлагают облачные вычисления в форме VPS-хостинга, виртуального хостинга, и ПО-как-услуга (SaaS). Облачные услуги долгое время предоставлялись в форме SaaS, например, Microsoft Hosted Exchange и SharePoint. Сложные бизнес-процессы Вычислительные облака состоят из тысяч серверов, размещенных в датацентрах, обеспечивающих работу десятков тысяч приложений, которые одновременно используют миллионы пользователей. Непременным условием эффективного управления такой крупномасштабной инфраструктурой является максимально полная автоматизация. Кроме того, для обеспечения различным видам пользователей - облачным операторам, сервис-провайдерам, посредникам, ИТ-администраторам, пользователям приложений - защищенного доступа к вычислительным ресурсам облачная инфраструктура должна предусматривать возможность самоуправления и делегирования полномочий. Концепция облачных вычислений значительно изменила традиционный подход к доставке, управлению и интеграции приложений. По сравнению с традиционным подходом, облачные вычисления позволяют управлять более крупными инфраструктурами, обслуживать различные группы пользователей в пределах одного облака, а также означают полную зависимость от провайдера облачных услуг. Microsoft предлагает следующие варианты организации облачных вычислений: Частное облако Решения Microsoft для частных облаков гарантируют гибкость и контроль за использованием облачных ресурсов в соответствии с потребностями предприятия. Частное облако от Microsoft обеспечивает непрерывное предоставление услуг, дает более глубокое представление о работе приложений и рабочих нагрузках – все это позволяет предприятию полностью сосредоточиться на повышении ценности бизнеса. Кроме того, если предприятие выберет предложение, предполагающее размещение, предварительную или индивидуальную настройку, то оно получит такое решение для частного облака, которое максимально полно будет соответствовать потребностям бизнеса данного предприятия. Общедоступное облако Windows Azure – облачная платформа, позволяющая разрабатывать и использовать приложения, отличающиеся неограниченной масштабируемостью и простотой использования. Эта гибкая платформа дает возможность легко масштабировать приложения в зависимости от потребностей бизнеса. Используя бизнес-модель "оплата за использование", предприятие не будет тратить деньги на те услуги, которые ему не нужны. Windows Azure позволяет ускорить разработку и выполнение приложений благодаря использованию уже имеющихся навыков разработки в средах .NET, PHP или Java. Преимущества Будущее облачных вычислений – в сочетании общедоступных и частных облаков, а не в выборе какого-то одного вида. Распространенной станет ситуация, когда предприятие будет выполнять часть работы в частном облаке, затем перемещать ее в общедоступное, а затем вновь возвращаться в частное. В нашем представлении частное облако – это первый шаг к построению такого облака, которое позволит выйти в общедоступное. Именно эту систему мы называем Windows Azure. Microsoft разрабатывает предложение по облачной платформе, которое позволит совмещать частные и общедоступные облака. Облачные вычисления, оптимально соответствующие потребностям бизнеса Облачные решения от Microsoft обеспечивают полный контроль из собственного центра обработки данных, ЦОД партнеров либо ЦОД Microsoft. Только с облачными решениями Microsoft можно получить: Полный комплект инструментов администрирования. Возможность видеть все приложения, находящиеся в единой консоли в обычной, а также в частной и общедоступной облачных средах. Полный комплект средств удостоверения. После входа в систему пользователи получают все традиционные, частные и общедоступные облачные услуги, к которым у них имеется доступ. Возможность разработки приложений, работающих как в частных, так и в общедоступных облаках. Типы облаков По мнению Parallels, в ближайшие 5-10 лет бОльшая часть ИТ переместится в облака пяти различных типов. Будут проприетарные платформенные облака, предоставляющие различные платформенные услуги, – Google (тип 1), Microsoft (тип 2) и другие крупные ИТ игроки (тип 3), такие как IBM, Apple, HP и Amazon. Будут облака услуг (тип 4), где мы ожидаем возникновение тысяч облачных провайдеров, предлагающих широкий спектр услуг. В качестве примера можно привести веб-хостинг и хостинг приложений, вертикально интегрированные структуры (правительство, здравоохранение, и т.д.), независимых производителей ПО (стратегическое развитие бизнеса, системы клиентской поддержки и т.д.), телекоммуникационные услуги (голосовая почта, VOIP). И наконец будут облака, управляемые корпоративными ИТ (тип 5), которые будут предоставлять услуги для внутреннего использования и для использования сотрудниками и партнерами. Платформенные облака Тип1: Облако Google Тип2: Облако Microsoft Тип3: Другие облака(например, IBM и Apple — Amazon, Facebook, Adobe и другие) Облака услуг Тип4: Облака сервис-провайдеров — операторы связи, веб-хостеры, ISV, SaaS Тип5: Внутренние облака крупных компаний (Fortune 1000) При сегодняшнем уровне конкуренции на рынке ИТ залогом успеха является переход к пятому типу облаков или привлечению сторонних ресурсов для переход на четвертый тип. Для решения этой задачи Parallels создает решения, экосистемы и налаживает партнерские связи с сервис-провайдерами и компаниями, чтобы выстроить эффективную инфраструктуру предоставления облачных услуг. Кроме того, Parallels продолжает заниматься развитием SaaS направления, чтобы обеспечить независимым производителям ПО и сервис-провайдерам возможность предоставлять SaaS-приложения, отвечающие современным стандартам отрасли.

0

DimONE прокомментировал → Модель OSI 27 декабря 2012 в 08:39

Модель OSI и уровни сетевой модели с протоколами В таблице ниже рассматриваются уровни модели OSI в ее эталонном виде. Левая колонка описывает название уровня модели на английском и русском языках. Во второй колонке обозначены общепринятые понятия PDU, которые используются на соответствующем уровне. Далее описываются устройства и протоколы, работающие на каждом уровне модели OSI. Замыкает таблицу соответствие модели TCP/IP. Изображение уменьшено. Щелкните, чтобы увидеть оригинал. Физический уровень модели OSI Описывает среду передачи данных, методы кодирования информации, физические параметры кабельной системы и применяемые разъемы. Это уровень физической организации сети (сколько жил, какие разъемы, длительность и сила импульса и т.д.). Говоря о различных стандартах прокладки сети и изготовления проводников (к примеру, разница в сечении оптоволоконных соединений по Европейскому стандарту и Американскому) мы имеем в виду именно физический уровень модели. Канальный уровень модели OSI (DataLink) Отвечает за формирование кадров, физическую адресацию устройств, проверку контрольной суммы и поддерживает возможность отправки уведомлений о доставке при отсутствии вышестоящих уровней. На этом уровне эталонной модели OSI функционируют подуровни LLC1, LLC2 и LLC3 именно онни на низком уровне могут обеспечить гарантированную доставку данных, которые на данном уровне модели называются кадрами. Сетевой уровень (Network) Выполняет протокольную адресацию данных и отвечает за передачу данных между сетями. На этом уровне выполняется маршрутизация. На сетевом уровне модели OSI работают маршрутизаторы (Routers) и функционирует протокол IP. На этом уровне выбирается кратчайший и самый дешевый маршрут доставки данных, также поддерживается определение прблем в сетевой среде и так называемых "заторов". Кроме протокола IP на сетевом уровне работают протоколы IPv6, IPX, X.25, OSPF, IPsec и др. Транспортный уровень (Transport) Отвечает за доставку данных, отправку уведомлений о доставке и адресацию данных приложениям (порты). Разновидностей протоколов транспортного уроня достаточно много и каждый из них отвечает за собственный тип доставки. Некоторые из протоколов модели OSI транспортного уровня не предусматривают вообще уведомлений о доставке. Примером такого протокола служет UDP. В случае данного протокола, он контролирует только целостность самих переданных данных, но уведомление о доставке не отправляется. Протокол же TCP гарантирует доставку даных до узла-получателя, контролирую процесс передачи, разбивая и склеивая данные, отправляя оповещение о доставке данных участнику передачи-отправителю. Сеансовый уровень модели OSI (Session) Отвечает за поддержку существующего сеанса связи, а также соблюдение условий для установки сеанса. Задача установить соединения после проверки корректности данных, предоставленных представительским уровнем. Благодаря данному уровню эталонной модели приложениям, а также службам, доступна длительная поддержка связи между собой. Данный уровень гарантирует, что в рамках установленных правил сеанс связи не будет прерван. Именно здесь определяются условия установки и разрыва соединения между участниками процесса сетевого взаимодействия. Представительский уровень (Presentation) Отвечает за шифрование данных, аутентификацию пользователей и формат передаваемых данных. Как пример использования данного уровня модели можно выделить вариант передачи данных между двума различными устройствами, которые не поддерживают формат данных, используемых другим из них. В этом случае узлы имеют договоренность о представлении данных в формате, понятном обоим узлам (в шифрованном или не шифрованном виде). За форматирование данных в надлежащий формат отвечает представительский уровень модели OSI. Прикладной уровень (Application) Применяется для накопления данных, поступающих от приложения. Прикладной уровень это не само приложение, а те данные, которые поступают в оперативную память. Это блок оперативной памяти, который предназначен для отправки. Блок оперативной памяти принадлежит непосредственно программе и его можно представить в виде цикла (очереди), которая работает, отправляя данные через сокет.

+1

DimONE прокомментировал → Распределенные операционные системы и облачные вычисления 27 декабря 2012 в 08:32

Облачные вычисления – вычисления проводимые в готовой инфраструктуре к которой есть доступ через сеть. Инфраструктура может состоять из тысяч, сотен тысяч вычислительных узлов, дисковых массивов. Все это соединено в единую сеть и функционирует как одна большая вычислительная машина. Все настроено и доступно из «коробки». Развитие облачных вычислений ведет к созданию больших абстрактных компьютеров, в которых: Все составные части используются на полную мощность – утилизация простаивающих ресурсов. При количестве серверов тысячи, десятки и тем более сотни тысяч, затраты на простаивающие сервера вырастут прилично и станет не рационально использование облачных вычислений. Поэтому развивается виртуализация, когда на одну машину ставится несколько операционных систем. Виртуализацией управляют гипервизоры, специальное ПО обеспечивающее работу и распределение ресурсов нескольких операционных систем. Высокая степень параллелизма Вычисления. Если на локальной машине ваши потоки могут выполняться параллельно, при наличии 2 и более ядер или процессоров. То в облаке вы сможете запускать 100, 1000 и более потоков, они смогут выполняться на отдельных серверах (если это конечно реализовал провайдер облачных услуг). Что это даст? Скорость выполнения скриптов перестанет иметь значение, там где задачу можно распараллелить, используйте несколько потоков, их можно использовать даже при рендеринге веб страниц. Данные. Распределенное хранение значительно надежнее хранения в одной точке. Такие хранилища могут сберечь данные и после ядерной войны или гибели континента, за счет географического разнесения. Единая инфраструктура для разработки приложений под облако. Вы используете высокоуровневый API, где операционная система под покрывалом новой программной прослойки и передает привет BIOS. Вы используете ресурсы «бесконечной» машины вот и все.

0

Вадим комментирует → Распределенные операционные системы и облачные вычисления 27 декабря 2012 в 08:27

Распределённые операционные системы Распределённая ОС, динамически и автоматически распределяя работы по различным машинам системы для обработки, заставляет набор сетевых машин обрабатывать информацию параллельно. Пользователь распределённой ОС, вообще говоря, не имеет сведений о том, на какой машине выполняется его работа. Распределённая ОС существует как единая операционная система в масштабах вычислительной системы. Каждый компьютер сети, работающей под управлением распределённой ОС, выполняет часть функций этой глобальной ОС. Распределённая ОС объединяет все компьютеры сети в том смысле, что они работают в тесной кооперации друг с другом для эффективного использования всех ресурсов компьютерной сети. В результате сетевая ОС может рассматриваться как набор операционных систем отдельных компьютеров, составляющих сеть. На разных компьютерах сети могут выполняться одинаковые или разные ОС. Например, на всех компьютерах сети может работать одна и та же ОС UNIX. Более реалистичным вариантом является сеть, в которой работают разные ОС, например, часть компьютеров работает под управлением UNIX, часть — под управлением NetWare, а остальные — под управлением Windows NT и Windows 98. Все эти операционные системы функционируют независимо друг от друга в том смысле, что каждая из них принимает независимые решения о создании и завершении своих собственных процессов и управлении локальными ресурсами. Но в любом случае операционные системы компьютеров, работающих в сети, должны включать взаимно согласованный набор коммуникационных протоколов для организации взаимодействия процессов, выполняющихся на разных компьютерах сети, и разделения ресурсов этих компьютеров между пользователями сети. Если операционная система отдельного компьютера позволяет ему работать в сети, и может предоставлять свои ресурсы в общее пользование и/или использовать ресурсы других компьютеров сети, то такая операционная система отдельного компьютера также называется сетевой ОС. Таким образом, термин «сетевая операционная система» используется в двух значениях: как совокупность ОС всех компьютеров сети и как операционная система отдельного компьютера, способного работать в сети. Из этого определения следует, что такие операционные системы, как, например, Windows NT, NetWare, Solaris, HP-UX, являются сетевыми, поскольку все они обладают средствами, которые позволяют их пользователям работать в сети.

+1

Pochtalion Pechkin прокомментировал → ТЕМЫ КУРСОВЫХ РАБОТ 26 декабря 2012 в 21:23

пичкуров руслан 11. Параллельное программирование в комьютерных системах

0

Алексей Алёшин прокомментировал → Украинские университеты оказалась за бортом мирового рейтинга репутации вузов 26 декабря 2012 в 11:20

Юрий, Вы во многом правы, но не во всем, конечно. Геополитика геополитикой, но уровень нашего образования падает катастрофически. Не думаю, что по нашим, украинским параметрам в оценке рейтингов ВУЗов мира наши высшие учебные заведения выплывут на первые места. Это - удручающая реальность. Другое дело, кому именно это нужно, это вопрос отдельный. А наиболее объективные рейтинги составляют сейчас в Китае, и уж это точно не англо-саксы.

0

Юрий комментирует → Украинские университеты оказалась за бортом мирового рейтинга репутации вузов 26 декабря 2012 в 10:41

Это не удивительно. Так как англо-саксы исключительно исходя из политической задачи формирования комплекса неполноценности у граждан стран СНГ составляют такие рейтинги. Это геополитика. Нас там не ждут. Это во первых. А во вторых невозможно составить полноценный "честный" рейтинг вузов так как рейтинг составляется на основании соответствия со стандартами составителя, а не стандартами принятыми в отдельно взятом государстве и которые были разработаны для определенной государственной системы.

0

Алексей Алёшин прокомментировал → ТЕМЫ КУРСОВЫХ РАБОТ 21 декабря 2012 в 10:47

А имя и фамилию слабо написать?

0

RadulA комментирует → ТЕМЫ КУРСОВЫХ РАБОТ 20 декабря 2012 в 18:36

Компьтерные системы в робототехнике

0

Chernets_V прокомментировал → Модель OSI 20 декабря 2012 в 08:41

Функции канального уровня модели OSI Функции протоколов канального уровня различаются в зависимости от того, предназначен ли данный протокол для передачи информации в локальных или в глобальных сетях. Протоколы канального уровня, используемых в локальных сетях, ориентируются на использование разделяемых между компьютерами сети сред передачи данных. Поэтому в этих протоколах имеется подуровень доступа к разделяемой среде. Хотя канальный уровень локальной сети и обеспечивает доставку кадра между любыми двумя узлами локальной сети, он это делает только в сети с совершенно определенной топологией связей, именно той топологией, для которой он был разработан. К таким типовым топологиям, поддерживаемым протоколами канального уровня локальных сетей, относятся общая шина, кольцо и звезда. Использование разделяемой среды передачи данных делает в локальных сетях ненужными процедуры управления потоком кадров. Локальная сеть базовой топологии не может переполниться кадрами, так как узлы сети не могут начать генерацию нового кадра до приема предыдущего кадра станцией назначения. Еще одной особенностью протоколов канального уровня локальных сетей является широкое использование дейтаграмнных процедур. Это объясняется хорошим качеством каналов связи, редко искажающим биты в передаваемых кадрах. Примерами протоколов канального уровня для локальных сетей являются протоколы Token Ring, Ethernet, Fast Ethernet, 100VG-AnyLAN, FDDI. В глобальных сетях, которые редко обладают регулярной топологией, канальный уровень обеспечивает обмен сообщениями между двумя соседними компьютерами, соединенными индивидуальной линией связи. К таким протоколам типа "точка-точка" относятся протоколы PPP, SLIP, LAP-B, LAP-D. Эти протоколы не используют подуровня доступа к среде, но требуют наличия процедур управления потоком кадров, так как промежуточные коммутаторы могут переполниться при слишком высокой интенсивности трафика по некоторым индивидуальным каналам. Кроме того, из-за высокой степени зашумленности глобальных каналов связи в протоколах этих сетей широко используются методы передачи данных с предварительным установлением соединения и повторными передачами кадров при их искажениях и потерях. Канальный уровень оперирует единицами данных называемыми кадрами (frame). В общем случае каждый протокол канального уровня имеет свой особый формат кадра. В локальных сетях канальный уровень разделяется на два подуровня: уровень управления логическим каналом (logical link control, LLC). уровень доступа к среде (media access layer, MAC), Уровень LLC отвечает за достоверную передачу кадров данных между узлами, а также реализует функции интерфейса с прилегающим к нему сетевым уровнем. MAC-уровень лежит ниже LLC-уровня и выполняет функции обеспечения доступа к разделяемой между узлами сети общей среде передачи данных. Стандартные протоколы канального уровня часто различаются реализацией метода доступа к разделяемой среде, в то время как функции LLC-уровня гораздо меньше варьируются от одного стандарта к другому. Уровень LLC дает более высоким уровням возможность управления качеством услуг, предоставляемых канальным уровнем. Так передача данных на канальном уровне может быть выполнена дейтаграммным способом либо с установлением соединений, с подтверждением правильности приема либо без подтверждения. Прием кадра из сети и отправка его в сеть связаны с процедурой доступа к среде передачи данных. В локальных сетях используется разделяемая среда передачи данных, поэтому все протоколы канального уровня локальных сетей включают процедуру доступа к среде, которая и является главной функцией МАС-уровня. Кроме того, МАС-уровень должен согласовать дуплексный режим работы уровня LLC с полудуплексным режимом работы физического уровня. Для этого он буферизует кадры с тем, чтобы при получении доступа к среде, передать их по назначению. Для доступа к разделяемой среде в локальных сетях используется два типа методов доступа: методы случайного доступа, методы маркерного доступа. Особенностью всех методов доступа к передающей среде, используемых в локальных сетях, является распределенный характер механизма их реализации, то есть в решении этой задачи участвуют все компьютеры на равных (или почти равных) основаниях. Такая децентрализация делает работу сети более надежной. Методы случайного доступа основаны на том, что каждая станция сети пытается получить доступ к среде в тот момент времени, когда ей это становится необходимым. Если среда уже занята, то станция повторяет попытки доступа до тех пор, пока очередная попытка не окажется успешной. Хотя принцип случайного доступа допускает различные реализации, широко используется только метод случайного доступа технологии Ethernet. Методы маркерного доступа основаны на детерминированной передаче от одного узла сети другому специального кадра информации - маркера (токена) доступа. Маркерные методы доступа используются в сетях Token Ring, ArcNet и FDDI. В таких сетях право на доступ к среде передается циклически от станции к станции по логическому кольцу. Канальный уровень обеспечивает корректность передачи каждого кадра, помещая специальную последовательность бит в начало и конец каждого кадра, чтобы отметить его, а также вычисляет контрольную сумму, суммируя все байты кадра определенным способом и добавляя контрольную сумму к кадру. Когда кадр приходит, получатель снова вычисляет контрольную сумму полученных данных и сравнивает результат с контрольной суммой из кадра. Если они совпадают, кадр считается правильным и принимается. Если же контрольные суммы не совпадают, то фиксируется ошибка. Функции канального уровня реализуются установленными в компьютерах сетевыми адаптерами и соответствующими им драйверами, а также различным коммуникационным оборудованием: мостами, коммутаторами, маршрутизаторами, шлюзами. В зависимости от того, какой протокол реализует сетевой адаптер, адаптеры делятся на Ethernet-адаптеры, Token Ring-адаптеры, FDDI-адаптеры и т. д. Аналогично, коммутаторы, мосты и машрутизаторы могут иметь порты, поддерживающие различные канальные протоколы.

0

Chernets_V прокомментировал → Модель OSI 20 декабря 2012 в 08:37

Сетевая модель OSI (англ. open systems interconnection basic reference model — базовая эталонная модель взаимодействия открытых систем, сокр. ЭМВОС; 1978 г) — сетевая модель стека сетевых протоколов OSI/ISO, разработка которого так и не была завершена. В настоящее время основным используемым стеком протоколов является TCP/IP, разработанный ещё до принятия модели OSI и вне связи с ней. 1 Уровни модели OSI 1.1 Прикладной уровень 1.2 Представительский уровень 1.3 Сеансовый уровень 1.4 Транспортный уровень 1.5 Сетевой уровень 1.6 Канальный уровень 1.7 Физический уровень

0

DenN прокомментировал → ТЕМЫ КУРСОВЫХ РАБОТ 17 декабря 2012 в 11:42

21. Распределенные операционные системы Завадский

0

DenN прокомментировал → ТЕМЫ КУРСОВЫХ РАБОТ 17 декабря 2012 в 11:40

19. Компьютерные системы и искусственный интеллект Иванов Сергей

0

Alexey Kistenev комментирует → ТЕМЫ КУРСОВЫХ РАБОТ 13 декабря 2012 в 21:52

18. Компьютерные системы в космосе. Пожалуйста, можете закрепить за мной.

0

Мамулат Анатолий прокомментировал → Видеопроцессоры и технологии аппаратного ускорения 13 декабря 2012 в 10:24

Изображение уменьшено. Щелкните, чтобы увидеть оригинал. Для вывода на экран монитора непрерывной череды кадров в одной из современных трехмерных игр требуется недюжинная производительность. Вполне логично, что нынешние графические адаптеры по производительности не уступают последним моделям процессоров. Но в то время, когда видеоплате не приходится трудиться над обработкой видеоданных, ее потенциал остается невостребованным. Для того чтобы она не простаивала и могла по мере надобности взять на себя определенные задачи, тем самым облегчая участь центрального процессора, были разработаны специальные функции ускорения работы ПК. Сейчас мы расмотрим, как работают эти технологии и как с их помощью можно повысить производительность компьютера. Каким образом видеоплата повышает скорость работы ПК? Вычислительными возможностями видеоплат способны воспользоваться лишь специально адаптированные программы. Они должны уметь напрямую взаимодействовать с графическим чипом и поддерживать, как минимум, одну из четырех технологий аппаратного ускорения. CUDA. Компания NVIDIA разработала технологию Compute Unified Device Architecture, которая часто используется для выполнения сложных научных и технических вычислений, а также для обработки видео и изображений. Stream. Производитель видеоплат ATI (теперь AMD) разработал похожую технологию аппаратного ускорения Stream. Обе они работают со всеми операционными системами, кроме Mac OS, и только с графическим чипом соответствующего производителя. Разработчикам программного обеспечения приходится, таким образом, выполнять двойную работу, чтобы графические адаптеры обоих производителей могли ускорять работу их программ. Следующие две технологии подходят для чипов обоих производителей (NVIDIA и AMD). OpenCL. Технология, представленная компанией Apple в 2008 году, работает в сочетании с любой операционной системой и любым аппаратным обеспечением. Но до настоящего момента практически не существует программ для ускорения работы ПК с помощью OpenCL. К тому же, что касается прироста производительности, OpenCL значительно отстает от CUDA и Stream. DirectCompute. Поддержка данной технологии была интегрирована Microsoft в DirectX 11. Однако она работает только в сочетании с Windows Vista и Windows 7 и небольшим количеством программ. Какой прирост производительности обеспечивает графический чип? Это, конечно, зависит от видеоплаты, а также от производительности остальных компонентов. Выигрыш в производительности определяется также программным обеспечением и выполняемыми задачами. В большинстве случаев конвертирование HD-видео при поддержке графического процессора может выполняться до двадцати раз быстрее. Скорость работы с фильтрами и эффектами при обработке фотографий может возрасти до трехсот раз. Чем объясняется высокая производительность CUDA и аналогичных технологий? Центральный процессор на системной плате, приступая к выполнению сложных вычислительных операций, вначале разбивает их на несколько отдельных задач, а затем производит их поочередную обработку. Промежуточный результат сохраняется в сверхбыстрой, но небольшой по объему памяти центрального процессора - в его регистрах. При переполнении регистров данные попадают в кэш-память - промежуточную память, также размещенную непосредственно на чипе. Однако на обмен данными между нею и оперативной памятью уходит сравнительно много времени, поэтому общая скорость работы оказывается невысокой. Графические процессоры в некоторых случаях способны выполнять подобные операции быстрее. Это возможно благодаря следующим двум обстоятельствам. Параллельные вычисления. Если требуется выполнить множество схожих вычислительных операций, некоторые из них могут быть обработаны графическим процессором одновременно. Например, при обработке видео и изображений программе приходится изменять миллионы пикселов, применяя при этом повторяющиеся методы. Для этого видеоплата имеет сотни крохотных процессоров, называемых потоковыми (Stream Processor). Более высокая скорость доступа к памяти. Как и центральные процессоры, видеоплаты также используют собственные промежуточную и оперативную память. Однако они имеют значительно большее количество регистров быстрой памяти, что заметно ускоряет выполнение вычислений. Какие видеоплаты поддерживают CUDA и прочие аналогичные технологии? CUDA поддерживают видеоплаты NVIDIA серии 8000 и выше, технология Stream требует наличия видеоплаты как минимум серии HD 4000. Какое количество потоковых процессоров имеют видеоплаты? Все зависит от модели. GeForce GTX 590 обладает двумя чипами Fermi, в каждом из которых имеется по 512 потоковых процессоров. Самая мощная в настоящее время видеокарта от AMD - Radeon HD 6990 - тоже имеет два чипа (Cayman) по 1536 процессоров. Однако несмотря на количественное преимущество, видеоадаптер HD 6990 значительно уступает GTX 590 в скорости работы. Как активировать CUDA или Stream? В этом нет необходимости, поскольку технологии являются неотъемлемой составляющей аппаратной части видеоплат. Как только драйвер видеоплаты определит программу, которая поддерживает CUDA, Stream или OpenCL, он автоматически обеспечит существенное повышение скорости работы ПК. Для оптимальной производительности установите последнюю версию драйвера для соответствующей видеоплаты. Важно: владельцам видеоплат AMD необходимо дополнительно загрузить и установить пакет AMD Media Codec Package (раньше он назывался драйвером ATI Avivo). Какие программы поддерживают эти технологии? Прежде всего - это видео и графические редакторы поддерживающие технологии аппаратного ускорения с помощью видеоплат. Почему не все программы поддерживают данные технологии? Пока OpenCL не получит широкого распространения, разработчикам ПО придется адаптировать каждую программу для поддержки графических чипов NVIDIA и AMD. Однако далеко не все разработчики готовы идти на дополнительные издержки. К тому же лишь немногие программы способны обеспечить непрерывный поток простых вычислительных операций, которые можно выполнять параллельно. Это хорошо работает в сочетании с видео- и графическими редакторами. Для почтовых клиентов, например Outlook, или текстовых редакторов, таких как Word, поддержка этих технологий заметным преимуществом не является. Может ли графический процессор заменить центральный? Нет. Они устроены абсолютно по-разному. Центральный процессор является универсальным вычислительным блоком, способным обрабатывать и передавать данные другим компонентам компьютера. Напротив, графические процессоры являются узконаправленными «специалистами»: хотя они выполняют сравнительно небольшое количество задач, зато делают это с очень высокой скоростью.

0

K.Daria прокомментировала → Видеопроцессоры и технологии аппаратного ускорения 13 декабря 2012 в 10:06

http://e-learning.onu.edu.ua/novosti/videoprocessory.html

0