Performance and fault tolerance of the ideal system network via additional parallelity

Cover Page

Cite item

Full Text

Abstract

The article considers methods for increasing the performance of system networks by increasing their parallelism in two ways: using their copies and parallel channels in each copy. The article considers methods for constructing non-blocking system networks with direct channels of arbitrary size. The article considers methods for constructing non-blocking networks with a given number of parallel channels as networks with the structure of quasi-complete graphs. The article considers a method for constructing system networks of any size with a given number of parallel channels by using the corresponding number of their copies.

About the authors

Viktor Sergeevich Podlazov

V. A. Trapeznikov Institute of Control Sciences of RAS

Email: podlazov@gmail.com
Doctor of Technical (Engineering) Science, assistant professor. Research interests: interconnect architectures and routing in supercomputer systems

References

  1. Kumar A., Peh L. -S., Kundu P., Jha N. K. „Toward ideal on-chip communication using express virtual channels“, IEEE Micro, 28:1 (Jan/Feb 2008), pp. 80–90.
  2. Каравай М. Ф., Подлазов В. С. «Метод инвариантного расширения системных сетей многопроцессорных вычислительных систем. Идеальная системная сеть», Автомат. и телемех, 2010, №127, с. 166–177 (in Russian) Karavai M. F., Podlazov V. S. „An invariant extension method for system area networks of multicore computational systems. An ideal system network“, Autom. Remote Control, 71:12 (2010), pp. 2644–2654.
  3. Каравай М. Ф., Подлазов В. С. «Распределенный полный коммутатор как „идеальная‟ системная сеть для многопроцессорных вычислительных систем», Управление большими системами, 34 (2011), с. 92–116.
  4. Подлазов В. С. «Самомаршрутизируемая неблокируемая системная сеть с прямыми каналами: сложность и быстродействие», Программные системы: теория и приложения, 13:4 (55) (2022), с. 47–76.
  5. Подлазов В. С. «Разные неблокируемые самомаршрутизируемые системные сети с прямыми каналами», Программные системы: теория и приложения, 14:3 (58) (2023), с. 115–138.
  6. Холл М. Комбинаторика. Главы 10–12, Мир, М., 1970, 424 с.
  7. Каравай М. Ф., Пархоменко П. П., Подлазов В. С. «Комбинаторные методы построения двудольных однородных минимальных квазиполных графов (симметричных блок-схем)», Автомат. и телемех, 2009, №2, с. 153–170.
  8. Каравай М. Ф., Подлазов В. С. «Расширенные блок-схемы для идеальных системных сетей», Проблемы управления, 2012, №4, с. 45–51.
  9. Scott S., Abts D., Kim J., Dally W. „The BlackWidow high-radix Clos network“, 3rd International Symposium on Computer Architecture, ISCA'06 (17–21 June 2006, Boston, MA, USA), IEEE, 2006, ISBN 0-7695-2608-X, pp. 16–28.
  10. Alverson R., Roweth D., Kaplan L., Roweth D. Cray$^{mathrm{circledR}}$ XC$^{TM}$ series network, Cray, 28 pp.
  11. Kim J., Dally W. J., Scott S., Abts D. „Technology-driven, highly-scalable dragonfly topology“, 2008 International Symposium on Computer Architecture (21–25 June 2008, Beijing, China), IEEE, 2008, ISBN 978-0-7695-3174-8, pp. 77–88.
  12. Arimilli B., Arimilli R., Chung V., Clark S., Denzel W., Drerup B. „The PERCS high-performance interconnect“, 2010 18th IEEE Symposium on High Performance Interconnects (18–20 August 2010, Mountain View, CA, USA), IEEE, 2010, ISBN 978-0-7695-4208-9, pp. 75–82.
  13. Alverson R., Roweth D., Kaplan L. „The Gemini system interconnect“, 2010 18th IEEE Symposium on High Performance Interconnects (18–20 August 2010, Mountain View, CA, USA), IEEE, 2010, ISBN 978-0-7695-4208-9, pp. 83–87.
  14. Российский интерконнект Ангара-2: 200 Гбит/с при задержках до 0,8 мкс, ServerNews, 2021 URL https://dzen.ru/a/YDQFPwhMw0UkDMw9.
  15. Ajima Yu., Inoue T., Hiramoto Sh., Shimiz T. „Tofu: Interconnect for the K computer“, Fujitsu Scientific & Technical Journal, 48:3 (2012), pp. 280–285.
  16. Bhuyan L. N., Agrawal D. P. „Generalized hypercube and hyperbus structures for a computer network“, IEEE Trans. on Computers, C-33:4 (1984), pp. 323–333.
  17. Tzeng N., Wei S. „Enhanced hypercubes“, IEEE Transactions on Computers, 40:3 (1991), pp. 284–294.
  18. Efe K. „A variation on the hypercube with lower diameter“, IEEE Transactions on Computers, 40:11 (1991), pp. 1312–1316.
  19. Каравай М. Ф., Подлазов В. С. «Расширение возможностей системной сети „Ангара‟», Проблемы управления, 2020, №2, с. 47–56.
  20. Каравай М. Ф., Подлазов В. С. «Оптимальные отказоустойчивые многомерные торы на основе малопортовых маршрутизаторов и хабов», Проблемы управления, 2020, №5, с. 56–64.

Supplementary files

Supplementary Files
Action
1. JATS XML
Download


Creative Commons License
This work is licensed under a Creative Commons Attribution 4.0 International License.

Согласие на обработку персональных данных с помощью сервиса «Яндекс.Метрика»

1. Я (далее – «Пользователь» или «Субъект персональных данных»), осуществляя использование сайта https://journals.rcsi.science/ (далее – «Сайт»), подтверждая свою полную дееспособность даю согласие на обработку персональных данных с использованием средств автоматизации Оператору - федеральному государственному бюджетному учреждению «Российский центр научной информации» (РЦНИ), далее – «Оператор», расположенному по адресу: 119991, г. Москва, Ленинский просп., д.32А, со следующими условиями.

2. Категории обрабатываемых данных: файлы «cookies» (куки-файлы). Файлы «cookie» – это небольшой текстовый файл, который веб-сервер может хранить в браузере Пользователя. Данные файлы веб-сервер загружает на устройство Пользователя при посещении им Сайта. При каждом следующем посещении Пользователем Сайта «cookie» файлы отправляются на Сайт Оператора. Данные файлы позволяют Сайту распознавать устройство Пользователя. Содержимое такого файла может как относиться, так и не относиться к персональным данным, в зависимости от того, содержит ли такой файл персональные данные или содержит обезличенные технические данные.

3. Цель обработки персональных данных: анализ пользовательской активности с помощью сервиса «Яндекс.Метрика».

4. Категории субъектов персональных данных: все Пользователи Сайта, которые дали согласие на обработку файлов «cookie».

5. Способы обработки: сбор, запись, систематизация, накопление, хранение, уточнение (обновление, изменение), извлечение, использование, передача (доступ, предоставление), блокирование, удаление, уничтожение персональных данных.

6. Срок обработки и хранения: до получения от Субъекта персональных данных требования о прекращении обработки/отзыва согласия.

7. Способ отзыва: заявление об отзыве в письменном виде путём его направления на адрес электронной почты Оператора: info@rcsi.science или путем письменного обращения по юридическому адресу: 119991, г. Москва, Ленинский просп., д.32А

8. Субъект персональных данных вправе запретить своему оборудованию прием этих данных или ограничить прием этих данных. При отказе от получения таких данных или при ограничении приема данных некоторые функции Сайта могут работать некорректно. Субъект персональных данных обязуется сам настроить свое оборудование таким способом, чтобы оно обеспечивало адекватный его желаниям режим работы и уровень защиты данных файлов «cookie», Оператор не предоставляет технологических и правовых консультаций на темы подобного характера.

9. Порядок уничтожения персональных данных при достижении цели их обработки или при наступлении иных законных оснований определяется Оператором в соответствии с законодательством Российской Федерации.

10. Я согласен/согласна квалифицировать в качестве своей простой электронной подписи под настоящим Согласием и под Политикой обработки персональных данных выполнение мною следующего действия на сайте: https://journals.rcsi.science/ нажатие мною на интерфейсе с текстом: «Сайт использует сервис «Яндекс.Метрика» (который использует файлы «cookie») на элемент с текстом «Принять и продолжить».