TÍNH TOÁN LƯỚI_ GVHD: PGS.TS NGUYỄN PHI KHỨ
CHƯƠNG I
GIỚI THIỆU TÍNH TOÁN LƯỚI
Tính toán mạng lưới (grid) ngày nay không còn là một giải pháp hàn lâm hay
thử nghiệm. Với những tiến bộ quan trọng về phần mềm triển khai, người ta hy vọng
nó sẽ đem sức mạnh của siêu máy tính tới tất cả người dùng PC đơn lẻ trên thế giới.
I. Khái niệm
Grid là một loại hệ thống phân tán, bố trí song song, cho phép linh hoạt chia sẻ,
tuyển lựa và tập hợp các nguồn tài nguyên độc lập và rải rác về địa lý, tùy theo khả
năng sẵn có, công suất, hoạt động, chi phí và yêu cầu về chất lượng dịch vụ của người
sử dụng.
Hình 1: Mô hình tính toán lưới
Tính toán lưới (TTL) có nghĩa là tất cả hoặc một phần của một nhóm máy tính,
máy chủ và thiết bị lưu trữ trong mạng doanh nghiệp, được “ảo hóa” (virtualize)
thành một cỗ máy tính lớn. Vì TTL giải phóng những khả năng tính toán không được
sử dụng vào một thời điểm bất kỳ, chúng có thể cho phép các doanh nghiệp tăng
cường rất nhiều về tốc độ, sức mạnh xử lý thông tin và sự liên kết, thúc đẩy các quy
HVTH: NGUYỄN THỊ NAM Trang 1
TÍNH TOÁN LƯỚI_ GVHD: PGS.TS NGUYỄN PHI KHỨ
trình tính toán mật độ cao. Trong khi đó, chi phí vẫn sẽ được giữ ở mức thấp vì TTL
có thể được xây dựng từ chính hạ tầng hiện có, góp phần đảm bảo sự huy động tối ưu
các khả năng tính toán.
TTL cho phép ảo hóa các chức năng tính toán phân tán cũng như các nguồn xử
lý, băng thông mạng và khả năng lưu trữ, để từ đó tạo ra một hệ thống đơn đồng nhất,
cho phép người sử dụng và các ứng dụng truy cập thông suốt vào các tính năng điện
toán rộng lớn. Giống như người lướt web xem một nội dung thống nhất qua web,
người sử dụng tính toán lưới cũng nhìn thấy một máy tính ảo cực lớn duy nhất.
Hình 2: Mô hình tính toán lưới dựa trên Internet
Trọng tâm của TÍNH TOÁN LƯỚI dựa trên một tập hợp mở của nhiều chuẩn và
giao thức, ví dụ Kiến trúc dịch vụ lưới mở (OGSA), cho phép liên lạc qua nhiều môi
trường hỗn tạp và phân tán về địa lý. Với TÍNH TOÁN LƯỚI, các tổ chức và doanh

nghiệp có thể tối ưu hóa khả năng tính toán và các nguồn dữ liệu, tập trung chúng lại
thành những khối sức mạnh lớn, chia sẻ chúng qua mạng và thúc đẩy sự phối hợp,
tương tác.
Giả dụ, khi một người có chiếc máy tính cá nhân tham gia đóng góp sức mạnh xử
lý trong một mạng lưới gridmuốn chạy một ứng dụng đòi hỏi thêm sức mạnh xử lý thì
công việc đang được giải quyết trên chiếc máy đó sẽ được tự động tái phân bổ tới một
HVTH: NGUYỄN THỊ NAM Trang 2
TÍNH TOÁN LƯỚI_ GVHD: PGS.TS NGUYỄN PHI KHỨ
máy khác trong lưới đang “rảnh rỗi” và không bị trưng dụng sức mạnh tính toàn vào
công việc nào.
Hình 4
Xây dựng một lưới grid có thể đơn giản như việc cho phép một số lượng nhỏ PC
hoặc server hoặc mạng lưu trữ tận dụng những khả năng chưa được khai thác hết. Từ
một quy mô triển khai ban đầu nhỏ, người sử dụng có thể dần dần hoặc lập tức mở
rộng lưới tùy theo nhu cầu của doanh nghiệp. Lưới này không chỉ có thể liên kết các
quy trình hoạt động của một bộ phận mà có thể phối hợp các phòng ban với nhau hoặc
thậm chí liên kết sức mạnh hạ tầng của một số doanh nghiệp độc lập.
II. Ưu điểm và Khuyết điểm của tính toán lưới
1. Ưu điểm
TÍNH TOÁN LƯỚI có thể đem lại những ích lợi rất rộng lớn. Nó tăng tốc độ
xử lý để rút ngắn thời gian thu được kết quả, từ đó cho phép tiết kiệm thời gian và
tài nguyên phục vụ cho việc giải quyết những vấn đề mà trước đó chưa được xử lý.
TÍNH TOÁN LƯỚI nâng cao năng suất và sự phối hợp trong doanh nghiệp bằng
cách cho phép các bộ phận và phòng ban phân tán ở nhiều nơi tạo ra các “tổ chức
ảo” để chia sẻ dữ liệu và tài nguyên. Grid khiến cho hạ tầng hoạt động của doanh
nghiệp linh hoạt hơn với việc cho phép truy nhập lập tức vào hệ thống tính toán và
các kho dữ liệu để “cảm nhận” và phản hồi kịp thời những yêu cầu. Grid cũng góp
HVTH: NGUYỄN THỊ NAM Trang 3
TÍNH TOÁN LƯỚI_ GVHD: PGS.TS NGUYỄN PHI KHỨ
phần đảm bảo khai thác tốt nhất các khả năng tính toán hiện có của một công ty

dựa trên những khoản đã đầu tư. Triển khai TÍNH TOÁN LƯỚI cũng góp phần
tránh được nguy cơ phân bổ tài nguyên không cân đối xảy ra rất phổ biến và tránh
được các chi phí phát sinh. Một ích lợi lớn khác của TÍNH TOÁN LƯỚI là nó giải
phóng các bộ phận quản lý CNTT khỏi gánh nặng của việc quản lý các hệ thống
không đồng nhất.
So sánh grid với các công nghệ khác:
So với khái niệm cluster và điện toán phân tán khác, grid có điểm chung là
đem các nguồn sức mạnh tính toán lại làm một nhưng khác ở chỗ nó không cần có
sự giới hạn về không gian địa lý hay sự đồng nhất về nền điều hành. Khác biệt cơ
bản giữa khái niệm cluster (bó) với grid (lưới) chủ yếu nằm ở phương thức quản
lý các nguồn tài nguyên. Đối với cluster, việc phân bổ tài nguyên được thực hiện
bởi một đối tượng quản lý tài nguyên trung tâm và tất cả các nút (node) mạng
hoạt động phối hợp với nhau như một nguồn đơn thống nhất. Đối với grid, mỗi nút
có đối tượng quản lý tài nguyên riêng và các nguồn tài nguyên độc lập trong lưới
có thể trải rộng khắp một hoặc nhiều tổ chức.
Trên thực tế grid không phải là một cuộc cách mạng mới mà có thể coi nó
là một bước tiến hóa trong công nghệ điện toán phân tán, giống như web, chia sẻ
file ngang hàng và các công nghệ ảo khác. Giống như web, TÍNH TOÁN LƯỚI giảm
bớt tính phức tạp khi mà nhiều người cùng khai thác một nền hoạt động thống
nhất. Cái khác của nó đối với web chủ yếu là sự hỗ trợ liên lạc. So với mạng ngang
hàng (P2P), TÍNH TOÁN LƯỚI có điểm chung là cho phép người sử dụng chia sẻ
file nhưng khác ở chỗ việc chia sẻ đó không chỉ là các file mà có thể là nhiều tài
nguyên khác. So với các công nghệ ảo khác, grid giống ở chỗ cho phép ảo hóa các
nguồn lực CNTT. Điểm khác là trong khi đối tượng và mục tiêu của các công nghệ
ảo là một hệ thống đơn thì grid cho phép ảo hóa những nguồn tài nguyên tản mát
và vô cùng rộng lớn.
Grid đã được thương mại hóa như thế nào?
Các nhà cung cấp giải pháp điện toán hàng đầu thế giới như Oracle, IBM,
HP, Dell, Microsoft và Sun đều đã và đang có sách lược đầu tư lớn vào việc phát
triển các sản phẩm và dịch vụ TÍNH TOÁN LƯỚI.

HVTH: NGUYỄN THỊ NAM Trang 4
TÍNH TOÁN LƯỚI_ GVHD: PGS.TS NGUYỄN PHI KHỨ
Thiết lập một hệ thống TÍNH TOÁN LƯỚI không đơn thuần chỉ là có một
mạng máy tính tốc độ cao. Yếu tố quan trọng nhất chính là một nền phần mềm
điều phối sức mạnh của các máy tính tham gia đóng góp sức mạnh nhiều dạng
khác nhau trong lưới.
Trên thị trường đã xuất hiện những nền phần mềm thương mại hoặc dịch
vụ phục vụ cho việc này. Ví dụ, Oracle đã tung ra thị trường Application Server
10g, được coi là phần mềm trung gian đầu tiên giúp đơn giản hóa việc quản lý các
ứng dụng chạy trên môi trường TÍNH TOÁN LƯỚI. Đây là một bộ sản phẩm gồm
khoảng 600 cải tiến trong ứng dụng tích hợp và cơ sở hạ tầng các dịch vụ Web.
Oracle Application Server 10 được xây dựng dựa trên các chuẩn mở, tạo ra
một nền tảng thống nhất cho các khả năng hỗ trợ yêu cầu đa dạng của một doanh
nghiệp thương mại điện tử, bao gồm các chức năng hỗ trợ như phần mềm cổng
dành cho doanh nghiệp, lưu trữ tốc độ cao, tình báo doanh nghiệp, quản lý đồng
nhất, phát triển ứng dụng nhanh, kết nối không dây và các dịch vụ Web. Oracle
Application Server 10g cũng là sản phẩm trung gian duy nhất trong ngành giải
pháp điện toán doanh nghiệp được trang bị các công nghệ tích hợp và TÍNH TOÁN
LƯỚI lắp sẵn.
Với việc đưa thêm khả năng TÍNH TOÁN LƯỚI, phần mềm Application
Server 10g giúp khách hàng giảm thời gian, sức lao động và chi phí cho việc quản
lý CNTT bằng cách kết hợp các hệ thống máy chủ, hệ thống lưu trữ và các phần
mềm cần thiết. Kết quả là các doanh nghiệp có thể sử dụng sức mạnh của toàn bộ
hệ thống hay lưới cho tất cả các ứng dụng dành cho doanh nghiệp chứ không phải
mua thêm tính năng cho các ứng dụng riêng biệt. Oracle Application Server 10g
được cung cấp với ba phiên bản: Java Edition (giá 5.000 USD tính trên một bộ vi
xử lý hoặc 100 USD/một người sử dụng), Standard Edition (10.000 USD/bộ vi xử
lý hoặc 200 USD/người sử dụng) và Enterprise Edition (20.000 USD/bộ vi xử lý
hoặc 400 USD/một người sử dụng).
Trong khi đó, Sun Microsystems gần đây tung ra một mô hình dịch vụ với

cách tiếp cận khác. Họ gọi đây là cơ chế thu tiền tính theo người sử dụng đầu tiên
áp dụng đối với kiến trúc TÍNH TOÁN LƯỚI. Với chi phí khởi điểm là 1 USD/bộ xử
lý/giờ, dịch vụ tính toán theo lưới này của Sun được cung cấp theo từng gói tính
HVTH: NGUYỄN THỊ NAM Trang 5
TÍNH TOÁN LƯỚI_ GVHD: PGS.TS NGUYỄN PHI KHỨ
bằng tiếng đồng hồ. Sun khẳng định mô hình này có thể cho phép khách hàng khai
thác sức mạnh tính toán giống như sử dụng các tiện ích thông thường như điện
thoại, điện gia dụng hay nước…từ hạ tầng của nhà cung cấp dịch vụ.
Một số lợi thế khá rõ ràng:
1) Không cần phải mua các máy chủ SMP lớn cho các ứng dụng mà có thể được
tách ra và nuôi ra các máy chủ nhỏ hơn (trong đó chi phí ít hơn so với các máy chủ
SMP). Kết quả sau đó có thể được nối và phân tích khi công việc (s) hoàn thành.
2) Phần lớn hiệu quả hơn sử dụng các nguồn lực nhàn rỗi. Việc làm có thể được
nuôi ra máy chủ nhàn rỗi hoặc thậm chí máy tính để bàn nhàn rỗi. Nhiều người
trong số các nguồn lực này ngồi nhàn rỗi đặc biệt là trong thời gian off giờ làm
việc.
3) Grid môi trường, nhiều hơn modular và không có điểm duy nhất của thất bại.
Nếu một trong các máy chủ / máy tính để bàn trong lưới điện không có nhiều
nguồn lực khác có thể chọn tải. Việc làm có thể tự động khởi động lại nếu thất bại
xảy ra.
4) Các chính sách có thể được quản lý bởi các phần mềm lưới. Một số các lưới cho
phép các phần mềm phổ biến nhất bao gồm Platform LSF, Sun Grid Engine, liệu
Synapse, PBS, Condor, UnivaUD, trong số những người khác. Mỗi làm tốt công việc
giám sát tài nguyên và đệ trình công việc quản lý dựa trên các công cụ chính sách
nội bộ.
5) quy mô mô hình này rất tốt. Cần thêm các nguồn tài nguyên tính toán chỉ cần
cắm chúng vào lưới khách hàng bằng cách cài đặt trên máy tính để bàn hoặc máy
chủ bổ sung. Họ có thể được gỡ bỏ cũng như dễ dàng trên bay.
6) Nâng cấp có thể được thực hiện trên bay mà không có lịch trình thời gian chết.
Vì có quá nhiều tài nguyên một số có thể được thực hiện offline, trong khi để lại đủ

cho công việc để tiếp tục. Bằng cách này có thể được nâng cấp cascaded như
không có hiệu lực các dự án đang tiếp diễn.
7) Việc làm có thể được thực hiện trong thực hiện tăng tốc song song.
2. Khuyết điểm
1) Đối với các ứng dụng bộ nhớ đói mà không thể tận dụng lợi thế của MPI người
sử dụng có thể bị buộc để chạy trên một SMP lớn
HVTH: NGUYỄN THỊ NAM Trang 6
TÍNH TOÁN LƯỚI_ GVHD: PGS.TS NGUYỄN PHI KHỨ
2) Có thể cần phải có một kết nối nhanh giữa các tính toán các nguồn lực (gigabit
ethernet ở mức tối thiểu).
3) Một số ứng dụng có thể cần phải được tinh chỉnh để có đầy đủ lợi thế của mô
hình mới.
4) Khu vực đã được tận dụng tốt của tính toán lưới bao gồm tin sinh học,
cheminformatics, khoan dầu và, và các ứng dụng tài chính.
III. Mốt số thành phần cơ bản trong mô hình tính toán lưới
Môi trường lưới có thể phân thành 3 lớp:
1. Lớp ứng dụng (Grid Application)
Lớp ứng dụng rất phong phú, chẳng hạn, từ việc truy xuất dữ liệu qua điện
thoại di động đến những hệ mô phỏng xử lý một lượng dữ liệu lớn để có thể quan
sát quá trình diễn biến của một thí nghiệm khoa học nào đó
2. Lớp cơ sở hạ tầng (Grid Infrastructures)
Lớp hạ tầng cơ sở gồm hệ thống máy tính, siêu máy tính, các hệ lưu trữ, hạ tầng
truyền dẫn và Internet
3. Lớp giữa (Grid Middleware).
Còn lớp giữa cung cấp cho lớp ứng dụng và lớp cơ sở hạ tầng những giao
thức được chuẩn hóa, tạo khả năng truy cập lưới dễ dàng, thuận tiện.
Có thể xem lớp giữa là một PM hệ thống nằm giữa lớp PM ứng dụng và hệ
điềuhành, nhằm cung cấp các dịch vụ (DV) cho các ứng dụng như DV khám phá tài
nguyên (Discovery), lưu trữ (Storage), thực thi (Execution), thôngtin
(Information), theo dõi tài nguyên (Resource Monitoring), kiểm lỗi và phục hồi

(Failure Detector and Recovery)… Đây là những DV cốt lõi đểcho người dùng tham
gia vào môi trường lưới. Tùy theo yêu cầu của người dùng, lớp ứng dụng sẽ tạo
cho người dùng một nền tảng ứng dụng (Platform) thích hợp.
IV. Từ tính toán lưới đến tính toán đám mây
Tính toán lưới đã phát triển rất mạnh trên thế giới để liên kết những hệ
thống tính toán với nhau nhằm giải những bài toán cực lớn. Hệ thống bao gồm
phần cứng, phần mềm (PM), đường truyền và hàng bao nhiêu thiết bị khác…trong
những không gian thích hợp tạo một môi trường tính toán gọi là môi trường lưới.
HVTH: NGUYỄN THỊ NAM Trang 7
TÍNH TOÁN LƯỚI_ GVHD: PGS.TS NGUYỄN PHI KHỨ
Nói đến tính toán lưới là nói đến những cơsở hạ tầng cực mạnh, những siêu
máy chủ, những thiết bị lưu trữ lớn,những clusters, những PM ứng dụng và sự
quản trị hệ thống phức hợp; là nói đến tính toán song song, phân chia thời gian,
các thuật toán tối ưu xử lý phân bố tài nguyên tính toán, lưu trữ…Những mô hình
tính toán lưới gần đây cũng tiếp cận đến cách khai thác PM như một DV, khai thác
nền tảng như một DV, đã có DV máy chủ ảo và thực sự chúng đã chuyển hoá dần
sang tính toán mây. Tính toán mây đều có những đặc điếm nói trên của tính toán
lưới, nhưng còn phát triển cao hơn ở những khía cạnh sau:
Tính toán mây là một mô hình tính toán năng động cao, có khả năng mở
rộng đến các tài nguyên ảo trên Internet. Hạ tầng cơ sở của tính toán mây được
khai thác như một DV (IaaS –Infrastructure as aService). Người dùng không phải
đầu tư vốn vào thiết bị và không phảilo bảo trì thiết bị và hàng nhiều công việc
khác liên quan mà chỉ chịuchi phí khai thác thiết bị ảo trên Internet do nhà cung
cấp phân bố,quản lý. Người dùng truy cập đến tính toán mây thông qua các DV
Webservices.
Hình 5: Mô hình tính toán mây
(hình lấy trên Internet)
HVTH: NGUYỄN THỊ NAM Trang 8
TÍNH TOÁN LƯỚI_ GVHD: PGS.TS NGUYỄN PHI KHỨ
Nền tảng của một ứng dụng nào đó được khai thác như một DV (PaaS-

Platform as a Service). Người dùng không phải chịu chiphí cho toàn bộ nền tảng
của ứng dụng mà chỉ chịu chi phí cho phần nềntảng nào được sử dụng.
PM được khai thác như một DV(SaaS-Software as a Service). Không phải
trả bản quyền cho PM mà ngườidùng chỉ trả tiền khai thác PM đó.
Tiện ích tính toán (UtilityComputing). Người dùng chỉ chịu chi phí cho
những tài nguyên, tiện íchđược khai thác, không khác gì trả tiền điện, tiền nước
theo đồng hồ đomà ta đã rất quen thuộc trong cuộc sống hàng ngày.
HVTH: NGUYỄN THỊ NAM Trang 9
TÍNH TOÁN LƯỚI_ GVHD: PGS.TS NGUYỄN PHI KHỨ
CHƯƠNG II:
KIẾN TRÚC HỆ THÔNG TÍNH TOÁN SONG SONG
I. Giới thiệu
Tác giả của “ Hệ thống Parallel đối với kho dữ liệu” đã so sánh tinh toán song
song với việc xây dựng một ngôi nhà. Ngôi nhà tương ứng với các vấn đề được giải
quyết và công nhân là các CPU. Có rất nhiều công việc khác nhau liên quan đến việc
xây dựng ngôi nhà và để có được công việc thực hiện có hiệu quả các công nhân phải
làm việc trên các nhiệm vụ riêng biệt theo đúng thứ tự.
Thuật ngữ tính toán Parallel được sử dụng trong bài viết này đề cập đến thực
hiện đồng thời hoặc cùng lúc - nhiệm vụ riêng lẻ đang được thực hiện cùng một lúc. Cơ
sở dữ liệu quan hệ song song như Informix XPS, IBM DB2 Enterprise- Extended
Edition, NCR Teradata, và Sybase IQ12-Multiplex cho phép thực hiện truy vấn song
song thông qua việc thực hiện đồng thời và cùng lúc với SQL trên các CPU riêng biệt,
mỗi trích xuất dữ liệu từ ổ đĩa riêng của mình, nắm giữ một phần của cơ sở dữ liệu.
Những gì làm chậm tiến trình xử lý là do sự phụ thuộc tuần tự, đây là một tình
trạng mà trong đó tác vụ B không có thể bắt đầu cho đến khi tác vụ A hoàn thành.
Nguồn gốc đoạn code SAS chạy tuần tự. Xem xét một chương trình SAS đơn giản mà
đọc và thay đổi một tập dữ liệu, sắp xếp, và sau đó tính toán thống kê tóm tắt theo
nhóm. PROC SORT không bắt đầu cho đến khi kết thúc bước DATA và PROC MEANS sẽ
không chạy cho đến khi sắp xếp kết thúc. Tổng thời gian thực hiện cho công việc là
tổng thời gian cho các bước riêng biệt.

Một trình tự thực hiện hiệu quả hơn là pipelineParallelism (đường ống song
song). Điều này có thể khi tác vụ B đòi hỏi đầu ra từ tác vụ A nhưng nó không cần tất
cả các đầu ra trước khi nó có thể bắt đầu. Trong ví dụ của chúng tôi, PROC SORT thực
sự không cần tất cả các dữ liệu đầu ra của bước DATA trước khi nó có thể bắt đầu. Sắp
xếp có thể bắt đầu chỉ với hai mẩu tin và sau đó tiếp tục bằng cách thêm và sắp xếp
mẩu tin nhiều hơn khi chúng trở nên sẵn có. PROC MEANS có thể bắt đầu tính toán
HVTH: NGUYỄN THỊ NAM Trang 10
TÍNH TOÁN LƯỚI_ GVHD: PGS.TS NGUYỄN PHI KHỨ
ngay khi hai mẩu tin đầu tiên của nhóm giống nhau đã sẵn có từ PROC SORT. Bởi vì
các luồng dữ liệu trong một dòng liên tục từ một tác vụ này đến một công việc khác,
thời gian thực hiện chương trình được rút ngắn đáng kể bằng pipelineParallelism.
Xử lý song song độc lập xảy ra khi không có sự phụ thuộc giữa các tác vụ và
chúng có thể được hoàn thành đồng thời. Giả sử như chúng ta có hai tập dữ liệu cần
phải được đọc, thao tác, sắp xếp, và sau đó kết hợp trước khi tính toán thống kê tóm
tắt nhóm.
Nếu chúng ta đọc và thao tác cả hai bộ dữ liệu cùng một lúc và có các bản ghi xử
lý ảnh hưởng vào hai hoạt động Sắp xếp riêng biệt thực hiện cùng một lúc, sau đó
chúng ta đã đạt được cả hai song song độc lập và song song pipeline.
Song song độc lập kết hợp với song song pipeline rõ ràng là tốt nhất để giảm
thiểu thời gian thực hiện.
Hình 1: Loại chương trình thực thi
II. Phần cứng
Hệ thống máy tính cấp doanh nghiệp giải quyết nhiệm vụ quan trọng các vấn đề
sử dụng cơ sở dữ liệu rất lớn. Chúng cần phải có tính sẵn sàng cao và đáng tin cậy
(thường 24x7x365) và có khả năng đáp ứng nhu cầu hiệu suất ngày càng tăng.
Các ứng dụng chính chạy trên máy tính được tìm thấy trong các trung tâm dữ liệu
doanh nghiệp rơi vào một trong ba loại: OLTP, DSS, hoặc truyền thông doanh nghiệp.
HVTH: NGUYỄN THỊ NAM Trang 11
TÍNH TOÁN LƯỚI_ GVHD: PGS.TS NGUYỄN PHI KHỨ
 OLPT: Xử lý giao dịch trực tuyến liên quan đến việc quản lý hằng ngày của các

chức năng kinh doanh, chủ yếu sử dụng cơ sở dữ liệu quan hệ. Một ví dụ là đơn
hàng.
 DSS: Hệ thống hỗ trợ quyết định đề cập đến khai thác, phân tích và trình bày
dữ liệu từ cơ sở dữ liệu historic để cho phép đưa ra quyết định dựa trên tri
thức. OLAP, xử lý phân tích trực tuyến, là một kiểu con của DSS. Một ví dụ là
việc kiểm tra bán hàng hàng tuần so với quý trước theo thành phố trong phạm
vi bang.
 Truyền thông doanh nghiệp bao gồm các hoạt động nhắn tin và truyền thông,
máy chủ web, và hệ thống tìm kiếm tài liệu.
Bốn kiến trúc phần cứng hiện đang có sẵn cho nền tảng cấp doanh nghiệp:
 Hệ thống đa xử lý đối xứng (SMP): Còn được gọi là hệ thống bộ nhớ chia sẻ.
Nhiều CPU và tài nguyên liên quan đang chạy dưới một điều hành hệ thống duy
nhất. Bộ nhớ và nguồn tài nguyên đĩa được chia sẻ.
 Hệ thống xử lý song song cực lớn (MPP): Còn được gọi là bộ nhớ hệ thống phân
tán. Trường hợp duy nhất của hệ điều hành và ứng dụng đang chạy trên rất
nhiều các nút vật lý riêng biệt, mỗi thành phần gồm một hoặc nhiều bộ vi xử lý
và tài nguyên liên quan. Thường thì không có tài nguyên được chia sẻ giữa các
nút và thông tin liên lạc giữa các nút được thực hiện bằng cách chuyển thông
điệp giữa các hệ điều hành của các nút.
 Hệ thống phân cụm (SMP): trường hợp riêng biệt của một hệ điều hành chạy
trên một nút SMP riêng biệt, với mỗi nút đang chạy một cá thể của ứng dụng
và có thể chia sẻ các thiết bị lưu trữ và dữ liệu.
 Hệ thống bộ nhớ truy cập không đồng dạng (Numa): Còn được gọi là hệ thống
phân phối bộ nhớ chia sẻ. Một kết hợp của phân cụm nền tảng MPP và SMP.
III. Hệ thống đa xử lý đối xứng (SMP)
Có thể được sử dụng rộng rãi nhất kiến trúc phần cứng song song ngày nay là đa
đối xứng (SMP), một bước tiến đáng kinh ngạc trong hệ thống CPU đơn.
Tất cả các nhà sản xuất máy tính lớn làm cho máy SMP, nhưng người sử dụng
SAS có thể là quen thuộc nhất với CN và Hewlett-Packard.
Trong các hệ thống đơn CPU ban đầu, bộ vi xử lý đã buộc phải hỗ trợ trong các

dữ liệu đầu vào / đầu ra hoạt động. Trong khi I / O đang diễn ra, CPU không thể thực
hiện tính toán và ngược lại. Dữ liệu chỉ có thể di chuyển giữa bộ nhớ và I / O thông
HVTH: NGUYỄN THỊ NAM Trang 12
TÍNH TOÁN LƯỚI_ GVHD: PGS.TS NGUYỄN PHI KHỨ
qua giao diện CPU. Đầu tiên cải tiến là để giảm tải I / O cho một bộ điều khiển riêng
biệt. Bộ điều khiển này trực tiếp giao diện với bộ nhớ mà không cần sự hỗ trợ của
CPU. Chỉ liên lạc CPU bộ điều khiển I / O trong bursts ngắn để biết nó ở đâu trong bộ
nhớ để đặt hoặc lấy dữ liệu từ đĩa. Khi CPU và I / O điều khiển là đồng thời hoạt
động, một dạng đơn giản song song độc lập đang diễn ra-khác nhau, hoạt động riêng
biệt đang xảy ra đồng thời
Một điểm quan trọng ở đây là cả hai thành phần được truy cập vào các phần
khác nhau của không gian bộ nhớ như nhau. Điều này có nghĩa rằng một kiến trúc bộ
nhớ chia sẻ được đặt ra.
Hình 2. Sự phát triển của SMP
Một khi đã trở thành có thể cho nhiều hơn một thiết bị CPU hoặc I / O điều khiển-
để truy cập vào cùng một bộ nhớ, rõ ràng bước tiếp theo là cho phép một số bộ xử lý
độc lập và I / O bộ điều khiển để chia sẻ một không gian bộ nhớ duy nhất lớn hơn.
Trong một kiến trúc bộ nhớ chia sẻ, hệ điều hành thực thi tách biệt chặt chẽ giữa
các hoạt động đồng thời. Với các thành phần CPU và I / O điều khiển-có một phần của
bộ nhớ được giao và hệ điều hành đảm bảo sự tách biệt hợp lý của các không gian
giao nhau để một thành phần không can thiệp cấp phát bộ nhớ khác.
HVTH: NGUYỄN THỊ NAM Trang 13
TÍNH TOÁN LƯỚI_ GVHD: PGS.TS NGUYỄN PHI KHỨ
Điều quan trọng là nhận ra rằng trong một kiến trúc bộ nhớ chia sẻ các CPU
cũng chia sẻ cùng bus hoặc đường dẫn đến bộ nhớ chính. Điều này có nghĩa rằng chỉ
có một CPU hoặc bộ điều khiển I / O có thể được đọc hoặc ghi vào bộ nhớ tại một thời
điểm. Trong khi tốc độ bus là nhanh, vẫn còn là một tốc độ truyền tải dữ liệu hữu hạn,
được gọi là băng thông bộ nhớ
Hệ điều hành được sử dụng để quản lý truy cập vào bộ nhớ, và một kỹ thuật
được gọi là bộ nhớ đệm, chi tiết sau này, được sử dụng để giảm bộ nhớ tranh chấp và

cải thiện hiệu suất tổng thể.
Cách phổ biến nhất mà SMP được sử dụng trong đa nhiệm. Trong khi một CPU
đang thực hiện một chương trình, CPU khác cũng đang thực hiện chương trình đó.
Vì hệ điều hành giữ tiến trình riêng biệt và ẩn với nhau, nó xuất hiện mỗi
chương trình là nó đang chạy trên một máy xử lý tuần tự đơn CPU. Đây là những gì
cho phép SAS để chạy trên máy đa CPU như gia đình của Sun của máy chủ doanh
nghiệp.
Nhưng điều gì nếu chúng ta có một hệ thống bốn CPU và chỉ có một chương
trình đang thực thi? Ba CPU đang thực thi bị lãng phí. Vì vậy, trong khi đa nhiệm rất
hữu ích, nó không vốn dĩ đã sử dụng tất cả sức mạnh của kiến trúc SMP. Cách tiếp cận
hợp lý là để cho tất cả các CPU hợp tác trên một chương trình duy nhất (hoặc ứng
dụng). Mục đích rõ ràng là để làm cho chương trình thực hiện nhanh hơn và giả định
là bằng cách đặt tất cả bốn CPU để làm việc trên cùng một chương trình, chương trình
sẽ thực hiện bốn lần nhanh hơn.
Trong cùng một cách thức, vấn đề lớn gấp bốn lần sẽ hoàn thành trong thời
gian cần một đơn CPU để giải quyết ban đầu. Áp dụng nhiều bộ xử lý đồng thời cùng
một vấn đề là một tính năng cơ bản của xử lý song song.
Hình 3 cho thấy đa nhiệm trên một hệ thống SMP ba bộ vi xử lý, và Hình 4 cho
thấy đa nhiệm và xử lý song song trên cùng một hệ thống. Trong hình 3, các phần của
bộ nhớ đã được gán cho mỗi trong ba công việc đang chạy.
HVTH: NGUYỄN THỊ NAM Trang 14
TÍNH TOÁN LƯỚI_ GVHD: PGS.TS NGUYỄN PHI KHỨ
Hình 3: Đa nhiệm trên một hệ thống SMP
Trong hình 4, tuy nhiên, chỉ có hai công việc đang chạy: một CPU đang chạy một
công việc và hai đang chạy khác. Nhận thấy rằng các đơn CPU có không gian bộ nhớ
riêng của mình nhưng các CPU hợp tác cả hai đều có quyền truy cập vào các phần
cùng bộ nhớ. Sự tách biệt hợp lý giữa hai công việc, tuy nhiên, vẫn đang được duy trì
bởi hệ thống.
Hình 4 Xử lý song song trên hệ thống SMP
HVTH: NGUYỄN THỊ NAM Trang 15

TÍNH TOÁN LƯỚI_ GVHD: PGS.TS NGUYỄN PHI KHỨ
HVTH: NGUYỄN THỊ NAM Trang 16
TÍNH TOÁN LƯỚI_ GVHD: PGS.TS NGUYỄN PHI KHỨ
IV. Ưu và nhược điểm của SMP
Sự thành công thương mại của hệ thống SMP phần lớn là do khả năng đa nhiệm
các ứng dụng tuần tự hiện có (cũ) và các chương trình có rất ít hoặc không có sửa đổi.
Chúng làm điều này bằng cách không chạy các ứng dụng song song, trong thực tế
các ứng dụng cho rằng đó là trên một máy CPU đơn và thực hiện tuần tự giống như nó
trên một máy tính duy nhất-CPU thông thường. Trong khi một trong ứng dụng đang
thực thi trên một trong CPU, một ứng dụng khác đang thực thi trên CPU khác. Do số
lượng lớn bộ nhớ được cài đặt trên hệ thống SMP-thường 512 megabyte (MB) hoặc
nhiều hơn cộng với một megabyte hay hơn của bộ nhớ cache-các hệ thống này có hiệu
quả cao để hỗ trợ cho nhiều người sử dụng chạy nhiều ứng dụng cùng một lúc, đặc
biệt là các ứng dụng OLTP.
Xử lý song song có thể được thực hiện khi các ứng dụng được viết để hỗ trợ nó.
Một số cơ sở dữ liệu quan hệ đã được viết đặc biệt để sử dụng đa CPU có sẵn trong
máy SMP. Nếu RDBMS hỗ trợ nhiều chủ đề, sau đó các CPU có thể hợp tác như trong
hình 4 để tăng tốc độ thực hiện truy vấn. Điều này được thực bằng cách phân chia các
code thành các vùng song song và tuần tự. Nhiều bộ vi xử lý làm việc trên nhiều chủ đề
đang tồn tại trong những vùng song song nhưng chỉ có một công việc khi chương trình
là trong một khu vực tuần tự.
Hạn chế quan trọng nhất của kiến trúc SMP là khả năng mở rộng của nó. Trong
ngắn hạn, calability là cải tiến để có được bằng cách thêm một bộ xử lý bổ sung cho hệ
thống. Các mục tiêu của việc thêm bộ vi xử lý là: (1) thực hiện một công việc nhanh
hơn(tăng tốc độ) hoặc (2) tăng kích thước của công việc có thể được hoàn thành
trong một khoảng thời gian nhất định (quy mô lên).
Để đo lường khả năng mở rộng, trước tiên chúng ta tính toán / ước tính một tỷ
lệ kích thước việc chia thời gian hoàn thành cho một máy CPU duy nhất. Hy vọng rằng
tỷ lệ này sẽ có quy mô tương ứng với số lượng các bộ vi xử lý. Chúng ta muốn thấy
hoặc là tăng gấp đôi số lượng các bộ vi xử lý sẽ tăng gấp đôi lên tốc độ và quy mô lên

của máy lý tưởng nó sẽ làm cả hai.
Mặc dù quản lý bộ nhớ ảnh hưởng đến một máy SMP chạy song song, giới hạn
băng thông là yếu tố quan trọng hơn là hạn chế khả năng mở rộng. Đây không phải là
HVTH: NGUYỄN THỊ NAM Trang 17
TÍNH TOÁN LƯỚI_ GVHD: PGS.TS NGUYỄN PHI KHỨ
số lượng bộ nhớ mà không quy mô, đó là quyền truy cập vào bộ nhớ bus băng thông là
không quy mô.
V. SMP hạn chế bộ nhớ
Có một điều quan trọng ngắt kết nối giữa tốc độ mà một CPU có thể xử lý dữ liệu
và tốc độ dữ liệu có thể được nó truy cập vào. Bộ nhớ truy cập ngẫu nhiên động và tất
cả các biến thể của nó (SDRAM, eDRAM, và CDRAM) chỉ đơn giản là không thể cung
cấp dữ liệu cho CPU nhanh đủ.
Giải pháp là tạo ra một bộ nhớ cache của bộ nhớ truy cập ngẫu nhiên tĩnh giữa
các CPU và bộ nhớ chính. Nó đắt tiền, nhưng tốt hơn phù hợp với tốc độ của CPU.
Khi CPU đưa ra yêu cầu, mong là các dữ liệu được yêu cầu sẽ đã cư trú trong bộ
nhớ cache, sản xuất ra một hit cache. Nếu có, bộ vi xử lý có thể tiếp tục mà không cần
phải chờ đợi lấy từ bộ nhớ chính. Khi các dữ liệu không phải là trong bộ nhớ cache - là
lỡ cache-sau đó bộ nhớ chính phải được truy cập và hiệu suất chịu. May mắn thay, kỹ
thuật bộ nhớ đệm đã được tinh chế tới mức tỷ lệ hit của 95-99% là phổ biến cho nhiều
ứng dụng cơ sở dữ liệu.
Bộ nhớ đệm rõ ràng cải thiện hiệu suất. Đồng thời, tuy nhiên, nó tạo ra một vấn
đề khác mà làm giảm hiệu suất. Nếu mỗi CPU có bản sao riêng của mình dữ liệu trong
bộ nhớ cache riêng của mình, những gì sẽ xảy ra khi một trong những CPU thay đổi
một giá trị trong bản sao lưu của nó, sau đó được viết qua trong bộ nhớ chính?
Các CPU khác phải được thông báo hoặc chúng sẽ sử dụng dữ liệu không đúng và
có khả năng gây ra lỗi.
Các giải pháp để duy trì sự gắn kết bộ nhớ cache yêu cầu mỗi CPU liên tục "lắng
nghe" bus cho các thông điệp từ các CPU khác mà chúng đang viết cho bộ nhớ. Khi
điều đó xảy ra, các CPU khác phải cập nhật bộ nhớ cache của mình. Như số CPU trong
hệ thống SMP song song tăng, mỗi CPU phải dành nhiều thời gian "bus đánh hơi" và

dội và nạp lại bộ nhớ cache của nó.
VI. SMP hạn chế băng thông
Ngay cả trong hầu hết bộ nhớ cache hệ thống SMP nhất quán , truy cập vào các
bộ nhớ vật lý chia sẻ - bus-là một nút cổ chai.
HVTH: NGUYỄN THỊ NAM Trang 18
TÍNH TOÁN LƯỚI_ GVHD: PGS.TS NGUYỄN PHI KHỨ
Một khi băng thông có sẵn đã được sử dụng hoàn toàn, cho dù hiệu quả của hệ
điều hành là quản lý băng thông, thêm CPU khác sẽ không góp phần vào khả năng mở
rộng nhưng trong thực tế sẽ làm giảm hiệu suất.
Mặc dù kiến trúc SMP thường được xem là không khả năng mở rộng để xử lý
song song với cấu hình lớn, từ mười đến hai mươi CPU dựa trên hệ thống các thành
phần khác như SMP, các nhà cung cấp HP và Sun đang làm việc để phát triển công
nghệ làm tăng ngưỡng khả năng mở rộng cho cơ sở dữ liệu quan hệ như Informix và
Oracle.
Tuy nhiên, tại thời điểm này, hầu hết các nhà quan sát đồng ý rằng hệ thống SMP
là thích hợp hơn để lưu trữ 100 GB hỗ trợ quyết định Marts dữ liệu hơn là để kho dữ
liệu có kích thước terabyte.
VII. Những hệ thống xử lý song song cực lớn (MPP)
Hệ thống xử lý song song cực lớn giải quyết vấn đề của SMP là khả năng mở
rộng. Hệ thống MPP có một kiến trúc bộ nhớ phân tán, đó là chínhsự khác biệt với
kiến trúc bộ nhớ chia sẻ SMP. Một ý tưởng quan trọng phía sau MPP là mỗi CPU có
quyền riêng, bộ nhớ riêng không chia sẻ của mình thay vì tranh nhau băng thông bộ
nhớ chia sẻ.
Điều này có nghĩa là số lượng các bộ xử lý tăng lên, cả hai số lượng bộ nhớ và
băng thông bộ nhớ cũng tăng lên. Kích thước của máy không còn bị hạn chế bởi băng
thông bộ nhớ bị nghẽn nút cổ chai.
Một hệ thống MPP bao gồm các nút, mà chủ yếu là các máy tính độc lập với một
CPU, bộ nhớ cục bộ, và I / O và đĩa.
Kết nối các nút là một hệ thống phụ giao tiếp tốc độ cao, cho phép chúng gửi và
nhận tin nhắn và dữ liệu từ một nơi khác. Mỗi nút có một thành phần giao diện mạng

cho phép nó giao tiếp đến hệ thống con.
HVTH: NGUYỄN THỊ NAM Trang 19
TÍNH TOÁN LƯỚI_ GVHD: PGS.TS NGUYỄN PHI KHỨ
Hình 5: Hệ thống song song cực đại
Một vài điểm cần phải được ghi nhận về hình 5. Đầu tiên, các sơ đồ cho thấy chỉ
có năm nút nhưng hệ thống MPP có thể có ít như bốn nút hoặc vài trăm nút.
Bởi vì khả năng mở rộng băng thông không giới hạn một cách có hiệu quả , số
lượng các nút là không giới hạn. Ví dụ, Cơ quan Khí tượng Quốc gia, bây giờ là chuyển
sang một hệ thống SP RS/6000 của IBM với 416 nút để chạy các mô hình toán học
phức tạp cần thiết cho dự báo thời tiết và khí hậu.
Thứ hai, sơ đồ cho thấy một CPU duy nhất trong mỗi nút nhưng nhiều CPU trong
các nút MPP là không thể, nhưng trong thực tế ngày càng phổ biến. Hệ thống dự báo
thời tiết của quốc gia có 768 bộ xử lý. Trong phần sau, chúng ta cùng bàn luận về kiến
trúc SMP nhóm.
Cuối cùng, mặc dù mỗi nút được hiển thị như có riêng I / O khả năng của mình,
điều này là không nhất thiết phải là trường hợp. Hầu hết hệ thống MPP có các nút điều
khiển với một mức độ cao hơn khả năng của đầu vào / đầu ra. Các nút cấp cao hơn
cũng được gọi là nút giao tiếp hoặc nút máy chủ, và chúng có quyền truy cập vào tất
cả các dữ liệu được lưu trữ trên tất cả các nút hoặc một tập hợp con của các nút. Phần
mềm tuần tự, như SAS, phải được cài đặt trên một nút giao tiếp để chúng có thể truy
cập tất cả các dữ liệu.
Cấu hình khác là một số nút có thể không có khả năng lưu trữ đĩa riêng mình và
khi chúng cần dữ liệu, nó đi qua một nút điều khiển để lấy được nó từ một nút khác
HVTH: NGUYỄN THỊ NAM Trang 20
TÍNH TOÁN LƯỚI_ GVHD: PGS.TS NGUYỄN PHI KHỨ
Ngoài ra, các nút có thể có đĩa public, không riêng tư. Cả hai cấu hình là các dạng
của kiến trúc chia sẻ đĩa và sẽ được thảo luận sau.
1. Hệ thống giao tiếp phụ
Dữ liệu truyền qua một hệ thống MPP bằng tin nhắn mà các lập trình viên
làm phải được thông qua, và có rất nhiều thông điệp được truyền. Tuy nhiên, khả

năng nghẽn nút cổ chai, chứ không còn là băng thông bộ nhớ.
Những nút cổ chai tiềm ẩn sẽ trở thành mức giao tiếp băng thông mà ở đó
dữ liệu có thể được chuyển giữa các nút.
Khi số lượng các nút trong hệ thống tăng, nhu cầu về các hệ thống giao tiếp
phụ cũng tăng lên. Nhiều nút có nghĩa là dữ liệu di chuyển qua lại giữa các máy
nhiều hơn, với áp lực tương ứng trên mạng.
Ngoài ra, di chuyển dữ liệu xuất hiện không chỉ vì các truy vấn SQL. Một
quá trình tải kho dữ liệu theo tháng có thể tải 100-gigabyte hoặc nhiều hơn.
Có một số cách để thiết lập các hệ thống phụ truyền thông. Cách đơn giản
nhất là để thiết lập một mạng cục bộ (LAN) giữa các nút, với backbone Ethernet
sử dụng giao thức TCP / IP cho các giao thức node-to-node.
Tuy nhiên, thực tế, phương pháp này hạn chế trầm trọng các băng thông và
các chi phí giao thức TCP / IP cao. Sử dụng giao thức TCP / IP trên Ethernet, một
băng thông 2 triệu byte trên giây với thời gian chờ tới hàng chục mili giây là phổ
biến.
Nhanh, nhưng không đủ tốt, vì vậy công nghệ "Gigabit Ethernet" nhanh
chóng được giới thiệu. Đối với một MPP hiệu suất cao, băng thông giao tiếp nên có
hàng trăm triệu byte trên giây và độ trễ tính bằng micro giây.
Fibre Channel là một mạng tốc độ cao và công nghệ kết nối thiết bị ngoại vi
di chuyển dữ liệu lên đến một gigabit trên giây với thời gian chờ 10 micro giây.
Tuy nhiên, hệ thống cao cấp, thường bao gồm sở hữu độc quyền tốc độ cao.
Bynet-V2 MPP Interconnect của NCR cung cấp băng thông 120MB mỗi giây,
và hệ thống Cray giao diện GigaRing cung cấp một băng thông 900MB/sec.
Không phụ thuộc vào công nghệ cơ sở, giao tiếp hệ thống phụ phải được tùy
chỉnh thiết kế và tối ưu hóa cho mỗi cài đặt. Bất cứ khi nào có thể, thông điệp khởi
tạo được thực hiện trong phần cứng, như là các chuyển mạch và định tuyến theo
HVTH: NGUYỄN THỊ NAM Trang 21
TÍNH TOÁN LƯỚI_ GVHD: PGS.TS NGUYỄN PHI KHỨ
con đường tin nhắn. Như nhiều công việc đi vào điều chỉnh hiệu suất mạng như đi
vào điều chỉnh các nút và các cơ sở dữ liệu. Khi so sánh các hệ thống MPP, hiệu

suất của các hệ thống phụ giao tiếp là một tính năng quan trọng và được sử dụng
bởi các nhà cung cấp để phân biệt hệ thống của họ khỏi đối thủ cạnh tranh của họ.
Hai phương pháp phổ biến nhất để cao hiệu suất hệ thống phụ giao tiếp là
một mạng điểm-điểm và một mạng chuyển đổi đa tầng. Ý tưởng cơ bản đằng sau
một mạng điểm-điểm (PTPN) là mỗi nút có một liên kết trực tiếp đến một số lượng
nhỏ các nút khác, hàng xóm gần nhất của nó. Trong một hai chiều "lưới", mỗi nút
có bốn người hàng xóm gần nhất (phía bắc, nam, đông và tây); trong một lưới ba
chiều, mỗi nút có sáu hàng xóm (N, S, E, W, cộng với mặt trước và sau.) Trong một
hypercube, số lượng các nước láng giềng là log2 * số nút.
Hình 6 Lưới 2 chiều PTPN
Nếu một thông điệp từ một nút trong PTPN cần phải đi đến nút khác hơn là
một nút hàng xóm gần nhất sau đó một "đội thùng" được hình thành, với các nút
can thiệp vào trên con đường đi qua thông điệp theo cho đến khi nó đến đích. Từ
quan điểm của khả năng mở rộng, một quy mô PTPN cùng với số nút và, theo quan
điểm định giá, chi phí là cố định cho mỗi nút.
Tuy nhiên, những bất lợi là thời gian chờ thông điệp tăng lên cùng với số
lượng các nút (và số lượng tin nhắn). Điều này là bởi vì không chỉ làm khoảng
cách, số lượng bước nhảy-tăng như số nút tăng, nhưng mỗi nút phải giữ thông
HVTH: NGUYỄN THỊ NAM Trang 22
TÍNH TOÁN LƯỚI_ GVHD: PGS.TS NGUYỄN PHI KHỨ
điệp với chỉ là một phần nhỏ của thời gian trong khi nó xử lý nó. Vấn đề thứ hai
với PTPN là thông điệp tranh chấp. Hai tin nhắn với nhau, hoặc cùng các địa điểm
có thể cùng một lúc cần cùng một đường.
Nên nhớ rằng hàng trăm hoặc hàng ngàn tin nhắn có thể hoạt động cùng
một lúc. Khi tranh chấp xảy ra, một tin nhắn phải chờ đợi và do đó hiệu suất trung
bình sẽ bị ảnh hưởng. Đây là nơi mà lập trình rất quan trọng. Tranh chấp có thể
được giảm nếu hầu hết các thông điệp được trao đổi giữa hàng xóm gần nhất.
Tuy nhiên, điều này yêu cầu các lập trình viên phải nhận thức được bố trí
vật lý của dữ liệu, đó là khó khăn, có thể trì hoãn thiết kế và phát triển chương
trình, và làm giảm tính di động của chương trình.

Một chương trình tối ưu hóa cho một lưới hai chiều có thể không thích hợp
cho một loại hình khác nhau. Hơn nữa, nếu một nút khác được thêm vào, chương
trình có thể được sửa đổi. Tuy nhiên, trong một mạng đa tầng chuyển mạch
(MSSN), không có khái niệm của hàng xóm gần nhất hoặc lữ đoàn bucket. Một
thông điệp được truyền thông qua một loạt thiết bị chuyển mạch trung gian có
tính chất riêng biệt xử lý từ các nút. Nguồn của tin nhắn và địa điểm xác định
trình tự thiết bị chuyển mạch hơn là đường đi của nó, nhưng số lượng
switchesdoes không nhất thiết phải phụ thuộc vào nguồn và điểm đến vì không có
các nút cảm ứng và chuyển mạch được lại gần nhau hơn những cái khác. Thời
gian trễ cho bất kỳ cặp nút giao tiếp là giống nhau cho tất cả các cặp. Bộ chuyển
mạch có hai chiều: chiều rộng, hoặc chiều ngang và chiều sâu, chiều dọc
Trong hình 7 dưới đây, chiều rộng là bốn và chiều sâu là ba. Bất kỳ thông
điệp phải đi qua ba thành phần switch để đi từ nguồn tới đích.
Theo dự kiến, có một chi phí phải trả cho độ trễ đồng đều giữa các cặp nút.
Chiều rộng của một MSSN tự nhiên sẽ tăng lên khi số lượng các nút tăng, độ sâu
chỉ đôi khi tăng lên.
Tăng chiều rộng không gây ra vấn đề: tăng gấp đôi số lượng các nút chỉ
đơn giản là làm cho việc chuyển đổi gấp đôi chiều rộng.
HVTH: NGUYỄN THỊ NAM Trang 23
TÍNH TOÁN LƯỚI_ GVHD: PGS.TS NGUYỄN PHI KHỨ
Hình 7: 2x2 Ba-Giai đoạn chuyển mạch mạng.
Tuy nhiên, tại một điểm nhất định thêm một lớp chuyển đổi sẽ phải được
thêm vào chiều sâu. MSSNs có con số kỳ diệu mà khi đạt đến làm cho một nâng cấp
đáng kể cần thiết. Con số kỳ diệu là điểm dừng mà việc bổ sung chỉ hơn một nút sẽ
buộc toàn bộ mạng để thêm một cấp độ sâu của nó.
Trong hình 7, con số kỳ diệu là tám. Bổ sung thêm nút thứ chín có yêu cầu
toàn bộ làm tăng thêm sự chuyển đổi. Tăng gấp đôi số lượng các nút sẽ tăng gấp
đôi số lượng thành phần chuyển mạch, với chi phí tăng hậu quả cho bản thân thiết
bị chuyển mạch cộng với tủ, năng lượng, làm mát, cáp, bảo dưỡng và chi phí hành
chính.

Kích thước vật lý của một quy mô MSSN superlinearly, thường là N * log (N)
trong đó N là số nút.
Mặc dù độ phức tạp và chi phí của một MSSN tăng lên, có lợi thế lớn cho nó.
Đầu tiên, thời gian trễ trung bình cho một tin nhắn phát triển rất chậm. Thêm cấp
độ chuyển đổi thêm sẽ làm tăng thời gian trễ chỉ đôi chút, không nơi nào gần bằng
như sự gia tăng của một nút bổ sung trong một PTPN
Thứ hai, bởi vì khoảng cách (đo theo chiều sâu switch) giữa các cặp nút
trong một MSSN vẫn giữ nguyên cho tất cả các cặp của các nút, các lập trình viên
không cần phải quá quan tâm về cách bố trí vật lý của dữ liệu. Tối ưu hóa code
không đòi hỏi một kiến thức chi tiết về các vị trí bảng cơ sở dữ liệu hoặc kế hoạch
phân vùng.
Hình 7 cho thấy một MSSN rất đơn giản. Thông thường, mỗi phần tử switch
có thể hỗ trợ lên đến mười sáu nút. Càng xuống sâu switch, đường lối khác nhau
HVTH: NGUYỄN THỊ NAM Trang 24
TÍNH TOÁN LƯỚI_ GVHD: PGS.TS NGUYỄN PHI KHỨ
nhiều hơn từ các nguồn thông điệp đến nút đích. Sự dư thừa này cải thiện hiệu
suất bằng cách giảm khả năng ganh đua cho một cổng chuyển đổi nhất định và cải
thiện khả năng chịu lỗi bằng cách cung cấp một đường dẫn sao lưu trong trường
hợp của một cổng hoặc switch thất bại.
2. Quản lý bộ nhớ phân tán
Bộ nhớ đệm đóng một vai trò quan trọng trong mỗi node của một bộ nhớ hệ
thống phân phối. Như với một hệ thống bộ nhớ chia sẻ, cache bộ nhớ tốc độ cao
nằm giữa CPU và bộ nhớ chính của nút. Tuy nhiên, vấn đề gắn kết bộ nhớ cache,
thường không tồn tại trong một một hệ thống phân phối MPP vì mỗi nút được làm
việc với phần riêng của cơ sở dữ liệu trong một kiến trúc phần mềm không chia sẻ.
Khi một biến chia sẻ được sử dụng bởi một nút điều khiển, đó là trách nhiệm các
lập trình viên phần mềm, chứ không phải của hệ thống điều hành, để đảm bảo
rằng tất cả các CPU biết về những thay đổi đó.
Mỗi nút có, tư nhân, không gian bộ nhớ chia sẻ riêng biệt của nó. Bộ nhớ có
sẵn cho các nút khác không thể nhìn thấy. Điều này tốt ở đó không có nút khác có

thể can thiệp vào dữ liệu "cục bộ", nhưng nó cũng có nghĩa là dữ liệu lưu giữ từ xa
thì không được truy cập trực tiếp. Khi một nút cần dữ liệu từ một nút khác, các lập
trình viên phải sử dụng thiết bị nhắn tin của hệ điều hành để sắp xếp truyền dữ
liệu. "Bộ nhớ ảo" thường không được sử dụng trên các máy DM vì chi phí phân
trang cần thiết để ghi vào đĩa canm áp dụng một hiệu quả không đáng kể. "Bộ nhớ
ảo" thường không được sử dụng trên các máy DM vì chi phí phân trang cần thiết
để ghi vào đĩa canm áp dụng một hiệu quả không đáng kể.
Thay vào đó, các lập trình song song ràng buộc chương trình của họ để
thực thi trong bộ nhớ vật lý có sẵn cho các nút. Điều này có nghĩa là dung lượng
bộ nhớ vật lý là một cân nhắc quan trọng ở thiết kế hệ thống, nếu bảng trung gian
được tạo ra bởi SQL phải được tổ chức trong bộ nhớ, sau đó dung lượng bộ nhớ có
sẵn sẽ trở thành một yếu tố hạn chế về kích thước và độ phức tạp của các truy vấn
có thể hoạt động hiệu quả. Kết quả là, hệ thống MPP với một gigabyte bộ nhớ cho
mỗi nút là không phổ biến. Dòng Cray Origin2000 hỗ trợ lên đến 4GB bộ nhớ cho
mỗi nút, và IBM RS/6000 SP Power3 SMP hỗ trợ lên đến 16GB/node.
HVTH: NGUYỄN THỊ NAM Trang 25