Суперкомпьютеров, мейнфреймов и мини-компьютеров

Суперкомпьютеры – один из наиболее динамично развивающихся классов компьютеров, имеющих обширные и очень важные области применения.

По данным ведущих специалистов фирмы Intel растет рынок высокопроизводительных вычислений. К 2007 году его объем уже достиг 10 млрд долл, а в некоторых секторах ежегодный прирост продаж превышает 30 %.

Термин «суперкомпьютер» был использован в начале 60-х годов прошлого столетия, когда группа специалистов Иллинойского университета предложила идею реализации параллельного компьютера – проект SOLOMON.

В 60-х годах количество суперкомпьютеров исчислялось единицами, в 1988 г. (по данным США) их количество достигло 40 шт., в 1991 г. – 760 шт. (Cray Corp, Fujitsu, Hitachi, Nippon Electric (NEC)). После 2000 г. началось массовое производство машин этого класса.

В 80-е годы под суперкомпьютерами было принято считать вычислительные системы с производительностью не меньше 100 млн операций с плавающей точкой в секунду (мегафлоп/с*), при работе с 64-разрядными словами в поле оперативной памяти не меньше одного мегабайта. «Плавающая точка» относится к двоичной версии хорошо известного в научной практике метода представления чисел, когда число записывается в виде произведения, в котором один множитель (мантисса) имеет величину между 0,1 и 1, а другой (порядок) является степенью 10, так 6600 можно записать как 0,66 × 10⁴, а 66 – как 0,66 × 10². Такое представление удобно в научных расчетах, поскольку часто диапазон величин, входящих в задачу бывает очень большим. В компьютерах принято двоичное представление чисел с плавающей точкой. Для суперкомпьютеров, имеющих длину слова 64 разряда, 49 разрядов отводится под мантиссу и 15 разрядов под показатель степени, что позволяет работать в диапазоне 10^-2466 до 10²⁴⁶⁶ с точностью 15 десятичных разрядов мантиссы. К операциям с плавающей точкой относятся сложение, вычитание, умножение и деление двух операторов.

Выполнение таких операций требует несколько большего времени, чем соответствующие действия над числами с фиксированной точкой и целыми.

При определении быстродействия суперкомпьютера время, затрачиваемое на извлечение операндов из оперативной памяти и запись в оперативную память, входит в продолжительность операции.

В начале 90-х годов производительность машин этого класса достигает нескольких миллиардов операций в секунду, а позже уже десятков и сотен миллиардов. Суперкомпьютеры стали обязательным атрибутом парка вычислительной техники всех информационно-развитых стран. С их помощью решаются не только научно-технические, но и комплексные стратегические задачи.

Интенсивное развитие суперкомпьютерных технологий привело к необходимости перехода на новый уровень размерности для описания емкости памяти и производительности компьютеров. По данным подразделения Digital Enterprise Group фирмы Intel, компьютеры с производительностью секстиллион, т.е. 10²¹ операций с плавающей запятой в секунду появятся в 2029 году. Лидером среди приложений, нуждающихся в высокой производительности являются приложения осуществляющие предсказание погоды, климата и глобальных изменений в атмосфере. Потребность производительности (по данным NASA) оценивается 10¹⁶ – 10²¹ FLOPS. Кремниевые устройства для восстановления органов слуха или сетчатки глаза, требуют производительности 10 квадралионов в секунду (10¹⁶).

Они предназначаются для выполнения наиболее сложных (требующих большой производительности) вычислений и обработки информации большого объема. Это многопроцессорные системы, включающие все виды параллельной и последовательной обработки информации и многоуровневую иерархическую структуру запоминающих устройств, имеющих электронную кэш-память большого объема.

Таблица 1.1.

Новый уровень размерностей для описания емкости памяти

производительности компьютеров

Разработчики суперкомпьютеров являются пионерами развития архитектуры компьютеров. Компьютеры следующих уровней по мере удешевления электронных компонентов с некоторой задержкой повторяют все новации в архитектуре, применяемые в суперкомпьютерах.

Как показывают исследования, в среднем вычислительная мощность настольных профессиональных ПК отстает от уровня производительности суперкомпьютеров на 13 лет.

Первоначальный этап развития суперкомпьютеров связан с созданием так называемых матричных структур, реализующих SIMD-архитектуру. Это группа процессоров, разделяющих общую память и выполняющих один поток инструкций, способных выполнять операции над матрицами, как примитивные инструкции. Количество процессоров, входящих в группу, может составлять 1000 и более.

Одним из важнейших вопросов для параллельных структур был вопрос обмена множества процессоров с модулями ОП (рис. 1.11).

Разделение памяти позволяет всем процессорам параллельной системы иметь доступ к глобальным, или общим модулям памяти. В простой схеме разделения памяти (см. рис. 1.11, а) каждый процессор непосредственно соединяется с каждым банком памяти. Недостаток здесь в том, что процессоры и банки памяти должны иметь очень большое количество соединительных линий. Другое решение (см. рис. 1.11, б) дает «шина» – общий канал связи, по которому каждый процессор посылает запросы к банкам памяти, а последние выдают данные. Такая «шина» может быть перегружена (и, следовательно, работать медленно), когда требуется передавать много сообщений. Еще одно решение представляет собой так называемая «сеть омега» (см. рис. 1.11, в), в ней процессоры связыва-

Рис. 2.11.Различные варианты обмена информацией

для параллельных структур

ются с модулями памяти коммутирующими устройствами, у каждого из которых два входных и два выходных канала. В такой сети каждый процессор может напрямую связываться с каждым модулем памяти, однако здесь нет нужды в таком большом количестве линий связи, которого требует настоящая система с прямыми связями.

Преимущества сети становятся все более очевидными по мере роста числа процессоров и модулей памяти. Недостаток ее в том, что иногда сообщения проходят через множество коммутирующих станций, прежде чем достигают абонента.

Наиболее перспективным способом обмена с ОП является подключение к каждому процессору локальных блоков памяти, с которыми он непосредственно взаимодействует, так называемых систем распределенной памяти. Способы возможного взаимодействия процессоров приведены на рис. 1.12.

В системах распределенной памяти устанавливаются соединения между процессорами, каждый из которых монопольно владеет некоторым количеством памяти. Простейшие схемы соединения процессоров – «кольцо» (см. рис. 1.12, а) и «решетка» (см. рис. 1.12, б). Более специализированная структура связей – «двоичное дерево» (см. рис. 1.12, г). Особенно эффективна она в так называемых экспертных системах, в которых последовательности принятия решений могут быть представлены в виде «дерева». Можно также соединить каждый процессор с каждым (см. рис. 1.12, в), но для этого потребуется нереально большое количество соединений. Одна из новых схем соединения, которая все шире распространяется, основана на топологии гиперкуба (см. рис. 1.12, д), в этой схеме процессоры играют роль вершин многомерного куба и соединены его ребрами (в показанном примере они находятся в вершинах четырехмерного куба). В такой системе каждый процессор может посылать сообщения любому другому процессору по сравнительно короткому пути, при этом процессоры не перегружаются слишком большим количеством соединений.

Оптимальным с точки зрения связей считается гиперкуб, реализованный в первом проекте американского суперкомпьютера. Основные проблемы использования матричных структур (SIMD) были связаны с их программированием и высокой стоимостью технической реализации.

Значительно изменил ситуацию переход к векторно-конвейер­ной архитектуре, представляющей пространственно-временное распараллеливание процессов обработки, внедрение которой связывают с именем Сеймура Крея, основателя фирмы Cray Research Inc., которая до 90-х годов лидировала в производстве суперкомпьютеров. И хотя на современном этапе эта архитектура в чистом

Рис. 1.12. Способы возможного взаимодействия процессоров:

а – «кольцо»; б – «решетка»; в – каждый с каждым; г – «дерево»; д – гиперкуб

виде уже не применяется в новых разработках, однако она оказала значительное влияние на развитие вычислительной техники и некоторые черты этой архитектуры уже в новом технологическом воплощении присутствуют и в современных архитектурах. Принцип конвейерной архитектуры позволяет использовать традиционное последовательное программирование.

В терминах вычислительной математики вектор – это, по существу, упорядоченный массив независимых чисел. Такие массивы и называются векторами, поскольку в геометрии они могли бы представлять набор значений координат: например, массив из трех чисел может представлять точку или направление в трехмерном пространстве, а массив из четырех чисел – точку или направление в четырехмерном пространстве. В вычислительном контексте вектора могут насчитывать тысячи элементов, не имея никакой геометрической интерпретации. Часто бывает, что одна и та же операция должна быть выполнена над каждым элементом вектора (например, сложение, вычитание, умножение и т.п. двух векторов). При скалярном выполнении, например, операции умножения двух векторов первый элемент одного вектора умножается на первый элемент другого, второй умножается на второй и т.д. Векторный вариант выполнения предполагает одновременное выполнение этой операции над каждой парой векторов (с помощью параллельно работающих процессоров). Реализация этой операции осуществляется с помощью SIMD-структуры со всеми вытекающими последствиями.

Конвейерная обработка – метод повышения быстродействия одиночного процессора – подобно линии сборки автомобиля на конвейере (рис. 1.13). Идея, впервые использованная Генри Фордом, оказалась весьма перспективной и в области вычислительной техники.

Любая вычислительная операция распадается на ряд шагов, выполняемых специализированными компонентами процессора (реализующими его систему команд). В обычном процессоре (см. рис. 1.13, а) пока одна компонента работает, остальные бездействуют (простаивают). На рис. 1.13 операция умножения распадается на следующие шаги: извлечение из памяти порядка и мантиссы обоих чисел и выделение этих частей, сложение порядков, умножение мантисс и представление результатов в требуемой форме. Процессор с конвейерной организацией действует аналогично автомобильному конвейеру, по выполнении шага операций над одной парой чисел другая пара поступает для выполнения того же шага, не дожидаясь, пока первая пара пройдет все этапы операции. Естественно, что любая конвейерная обработка имеет смысл при массовом производстве и эффект от нее наступает после заполнения конвейера вновь поступающими данными (мертвое время конвейера). При этом скорость конвейерной обработки зависит от длины конвейера. Так, если длина конвейера равна N компонентам, то после заполнения такой процессор будет работать в N раз быстрее обычного процессора последовательной обработки. Выбор длины конвейера – вопрос достаточно сложный, поскольку любая параллельная обработка (в том числе и векторная) предполагает соблюдение двух основных требований – независимость потока команд и независимость потока данных. Большие сложности при работе конвейеров представляют ветвящиеся алгоритмы. Хотя разработчики принимают немалые усилия для преодоления этих трудностей (сцепление конвейеров, «спекулятивное» выполнение инструкций, эвристическое предсказание переходов и т.п.).

Начало конвейерной обработке положила поточная обработка в первых суперкомпьютерах с разделением процессоров на процессоры команд (осуществляющие доставку и дешифровку команд данных) и процессоры обработки данных, производящие непосредственную обработку. При этом для исключения потерь времени на доставку дешифровка следующей команды осуществляется процессором команд во время выполнения текущей команды процессорами обработки данных. Эта процедура в настоящее время реализована практически во всех современных микропроцессорах (начиная с Intel 8086).Примерно до середины 90-х годов XX в. основное направление развития суперкомпьютерных технологий было связано с построением специализированных многопроцессорных систем из массовых микросхем. Один из сформировавшихся подходов – SMP (Symmetric Multi Processing), подразумевал объединение многих процессоров с использованием общей памяти, что сильно облегчало программирование, но предъявляло высокие требования к самой памяти. Использовалась как поточная, так и векторная обработка. Сохранить быстродействие таких систем при увеличении количества узлов до десятков было практически невозможно. Кроме того, этот подход оказался самым дорогим в аппаратной реализации. На порядок более дешевым и практически бесконечно масштабируемым оказался способ MPP (Massively Parallel Processing), при котором независимые специализированные вычислительные модули объединяются специализированными каналами связи, причем те и другие создавались под конкретный компьютер и ни в каких других целях не применялись.

Рис. 2.13.Принцип конвейерной архитектуры

Идея создания кластерных рабочих станций явилась фактически развитием метода MPP, поскольку логически МРР не сильно отличается от обычной локальной сети. Локальная сеть стандартных персональных компьютеров при соответствующем программном обеспечении, использовавшаяся как многопроцессорный суперкомпьютер, и стала прародительницей современного кластера. Сейчас слова кластер и суперкомпьютер в значительной степени синонимы (хотя традиционные кластеры по-прежнему имеют широкое распространение). Эта идея получила воплощение, когда благодаря оснащению персональных компьютеров высокоскоростной шиной PCI и появлению дешевой, но быстрой сети Fast Ethernet кластеры стали догонять специализированные МРР-системы по коммуникационным возможностям. Это означало, что современную МРР-систему можно создать из стандартных серийных компьютеров при помощи серийных коммуникационных технологий, причем такая система обходится дешевле, в среднем, на два порядка.

Некоторым промежуточным архитектурным решением представляется разработанный фирмой IBM суперкомпьютер SP (Scalable POWERparallel), получивший широкое распространение. Он представляет так называемую MSIMD-архитектуру, которую иногда называют массивно параллельной обработкой по схеме неразделяемых ресурсов, а иногда масс-процессорной макроконвейерной или динамической сетевой архитектурой. Компьютер построен на основе фактически автономных рабочих станций этой фирмы RS-6000, на базе 64-разрядного RISC-процессора POWER*. Модули объединяются с помощью специализированной коммуникационной матрицы. Система построена по модульному принципу, расширяется от 16 до 152 узлов, структура коммуникационной матрицы может настраиваться на конкретное приложение.

Мощный толчок развитию кластерных технологий дал быстрый рост производительности вновь выпускаемых массовых процессоров. Это сделало высокопроизводительные решения доступными даже для отечественных производителей и привело к появлению отечественных суперкомпьютеров на уровне западных и японских моделей. Самый мощный кластер в России на 2005 – 2006 гг. МВС 15000 БН с реальной производительностью 5,3 TFlops, построен из вычислительных узлов компании IBM на базе процессоров POWER PC и системной сети Myrinet.

Доля кластеров в списке суперкомпьютеров за период с 2000 до 2004 г. увеличилась с 2,2 до 60,8 %. При этом более 71,5 % процессоров, используемых для создания суперкомпьютеров, – массово выпускаемые процессоры компаний Intel и AMD.

Кластерные технологии используются и в новейших суперкомпьютерных разработках ведущих изготовителей: например, в самом мощном суперкомпьютере IBM BlueGene/L с производительностью более 136 TFlops использовались многие элементы кластерной архитектуры.

Сфера применения кластерных систем сейчас нисколько не меньше, чем суперкомпьютеров с другой архитектурой. Суперкомпьютерное моделирование может во много раз удешевить и ускорить выход на рынок новых продуктов, а также улучшить их качество. Так, вместо того, чтобы создавать дорогостоящие тестовые модели новых автомобилей и проводить натурные испытания для исследования их безопасности (разбивать их о стенку), можно быстрее и точнее все посчитать на компьютерных моделях. Благодаря этому многим западным автомобильным концернам удалось сократить срок разработки новых моделей автомобиля в пять раз, с 10 до 2-х лет.

Компьютерная обработка геофизических данных позволяет создавать высокодетализированные модели нефтяных и газовых месторождений, обеспечивая более эффективную, безопасную и дешевую разработку скважин. В табл. 1.2 и 1.3 представлены сравнительные данные по различным областям использования суперкомпьютеров и сравнительные данные их производительности в этих областях.

Несколько слов об архитектуре суперкомпьютеров на базе кластерных систем, как наиболее перспективном направлении развития подобного вида компьютеров. Как уже указывалось, кластер состоит из вычислительных узлов на базе стандартных процессоров. Большинство таких систем высшего уровня (Тор 500) выполнены на процессорах Intel (Xeon, Xeon EM64, Itanium 2). Часто используются процессоры POWER 2 и POWER 2 PC компании IBM. В последнее время популярностью пользуются процессоры АМD (Operton и его двухъядерная версия).

Каждый узел работает под управлением своей копии операционной системы, в большинстве случаев – Linux. Состав и мощность узлов могут быть разными в рамках одного кластера, однако чаще они строятся из однородных компонентов.

Кластер – сложный программно-аппаратный комплекс, и задача построения кластера не ограничивается объединением большого количества процессоров в один сегмент. Использование тех или иных компонентов и выбор конкретной коммуникационной среды зависит от многих факторов и, прежде всего, от типа задач, для которых строится кластер. Для некоторых хорошо распараллеливаемых задач (таких, как компоновка независимых сюжетов в видео-

Таблица 1.2

Сравнительные данные по использованию суперкомпьютеров

фрагменте) главный фактор быстродействия – мощный процессор, а производительность коммуникационной среды не играет основной роли. В то же время для задач расчета сплошных сред (гидро-, газо-, аэро-, электродинамики и т.п.) важна производительность системной коммуникационной среды, иначе увеличение числа узлов в кластере будет мало влиять на скорость решения задачи.

Хотя конкретная архитектура кластера определяется архитектурой решаемой задачи, с самых общих позиций структура любого кластера включает в себя следующие взаимосвязанные элементы, показанные на рис. 1.14.

Таблица 1.3

Сравнительные данные по производительности суперкомпьютеров

Системная сеть, или высокоскоростная коммуникационная среда выполняет задачу обеспечения эффективности вычислений. Для задач, не требующих интенсивных обменов данными, наиболее доступный тип коммуникационной среды – это Gigabit Ethernet. Для задач, требующих высокие скорости обменов, применяются специализированные коммуникационные устройства, более чем в два раза превышающие пропускную способность Gigabit Ethernet. Правда, стоимость их значительно выше.

Задача эффективного доступа узлов к данным решается с по­мощью вспомогательной сети (как правило, Gigabit Ethernet). Сервисная сеть отвечает за распределение задач между узлами кластера, а также за управление узлами (без участия операционной системы).

Рис. 1.14. Схема кластерной конфигурации

Конкретная архитектура кластеров определяется областью их применения. Можно выделить четыре типа кластерных систем:

вычислительные кластеры;

кластеры баз данных;

отказоустойчивые кластеры;

кластеры для распределения загрузки.

Первые два типа кластерных систем не требуют пояснений, за исключением, может быть, того, что вычислительные кластеры – наиболее многочисленный вид кластеров и их разновидности определяются областями их применения, указанными в табл. 1.2 и 1.3.

Отказоустойчивые кластеры строят для того, чтобы наилучшим образом обеспечить надежность работы критически важных применений. Работа приложения дублируется на разных узлах, и в случае ошибки на одном из них приложение продолжает работать или автоматически загружается на другом.

Кластеры распределения загрузки используются для распределения большого потока запросов по многим серверам. Такие решения часто применяются для поддержки Web-узлов с динамическим содержимым, постоянно обращающихся к базам данных, например поисковых систем. В зависимости от размера сервиса кластеры распределения загрузки могут иметь достаточно большое количество узлов.

В заключении этого обсуждения компьютеров высшей производительности необходимо кратко остановиться на вопросе, который имеет к этим машинам непосредственное отношение. Очень перспективным способом организации использования суперкомпьютеров является разработанный в рамках Европейского союза так называемый Data Grid Project, нацеленный на создание сети Европейских суперкомпьютеров Data Grid Intranet.

Грид (GRID) – перспективное направление развития информационных технологий (ИТ). Хотя оно не нашло воплощения в индустриальных стандартах (2005 г.), все страны – лидеры ИТ рынка имеют государственные программы разработки грид-технологий.

Термин «грид» применяется по аналогии с понятием «Power grid» – система, интегрирующая мощности электрических сетей в единое «хранилище» энергии, откуда она перераспределяется вне зависимости от ее источника. Внедрение таких технологий в сфере высокопроизводительных вычислений позволит кардинально упростить доступ к вычислительным ресурсам и сделать их использование на порядок более эффективным. Помимо интеграции вычислительных ресурсов грид-технологии позволят интегрировать разнородные емкости хранения информации и базы данных для создания глобального информационного пространства. Основные цели этого проекта следующие:

интеграция вычислительных мощностей – интеграция разнородных вычислительных систем в единое пространство с динамическим распределением ресурсов между приложениями;

интеграция источников данных, например интеграция в единую виртуальную базу разнородных баз данных, распределенных территориально и реализованных на разных аппаратных платформах.

Этот проект в Европе ориентирован на три основные приложения:

физика высоких энергий в рамках Международного центра ядерных исследований (CERN – Швейцария), где требуются колоссальные вычислительные мощности как для управления крупнейшими в мире ускорительными комплексами, так и особенно для обработки результатов физических экспериментов;

биология и медицина (в рамках организации CNRS – Франция);

мониторинг окружающей среды (в рамках Европейского агентства ESA – Италия).

В заключении следует отметить, что постоянно растущие потребности во всебольшей производительности компьютеров ставят вопрос о предельных возможностях традиционной архитектуры Фон-Неймана на базе кремниевой твердотельной электрике.

Появляется ряд чисто теоретических разработок архитектур определяющих дальнейшее развитие компьютерных технологий – это квантовый компьютинг, молекулярный компьютинг, нейронный компьютинг, компьютер на основе ДНК-логики и т.п. Учитывая, как давно ведутся разговоры о нейрокомпьютинге, при отсутствии реальных результатов внедрения его в практическое использование трудно ожидать от всех перечисленных предложений прорывных результатов в ближайшем будущем.

Мейнфрейм – синоним понятия «большой универсальный компьютер». Мейнфреймы и до сегодняшнего дня остаются наиболее мощными (не считая суперкомпьютеров) вычислительными системами общего назначения, обеспечивающими непрерывный круглосуточный режим эксплуатации. Они могут содержать один или несколько процессоров, каждый из которых, в свою очередь, может оснащаться векторными сопроцессорами (ускорителями операций с суперкомпьютерной производительностью). Прогресс в области элементно-конструкторской базы позволил существенно сократить габариты основных устройств. Наряду со сверхмощными мейнфреймами, требующими организации двухконтурной водяной системы охлаждения, имеются менее мощные модели, для охлаждения которых достаточно принудительной воздушной вентиляции. Эти модели построены по блочно-модульному принципу и не требуют специальных помещений и кондиционеров.

Основными поставщиками мейнфреймов являлись известные компьютерные компании Amdahl, ICL, SIEMENS NIXDORF и некоторые другие, но ведущая роль всегда принадлежала, безусловно, компании IBM. Именно проект по созданию новой архитектуры компьютеров – мейнфреймов, реализованный IBM в первой половине 1960 г., определил одно из основных направлений развития компьютерной индустрии на долгие годы. Этот проект был нацелен на создание стандартизованной, хорошо масштабируемой, высоконадежной архитектуры компьютеров универсального назначения. 4 апреля 1964 г. появилось семейство вычислительных машин IBM-System/360, первоначально включающее в себя восемь моделей: нижнего (1), среднего (3) и высшего (4) уровня.

Большие универсальные компьютеры IBM 360 были первыми в мире системами, предназначенными как для коммерческих, так и для научных целей. Эта серия дополнялась в процессе развития еще шестью моделями как среднего, так и высшего (научного) уровня. Модели строились на базе стандартных аппаратурных и программных продуктов и были совместимы сверху вниз, имея единую систему команд.

В начале 1970-х годов IВМ выпустила на рынок новое поколение машин, получивших название System 370, совместимых с системой IBM 360, но использовавших усовершенствованные процессоры, оперативную и внешнюю память. Это позволило расширить их возможности по поддержке одновременно работающих пользователей и более ресурсоемких и динамических приложений. Основные новации IBM 370 – возможность использования нескольких процессоров в рамках одной системы, полноценная поддержка виртуальной памяти и новый 128-разрядный блок вещественной арифметики. Всего было выпущено около 17 моделей разного уровня. Эти компьютеры использовали специализированные операционный системы: OS/360, OS/370, MVS (Multiple Virtual Storage) и ее вариации.

Новое поколение мейнфреймов System 390 появилось в начале 1990 г., но сохранило совместимость с предыдущими моделями. В процессе создания IBM 390 произошло обновление всей электронной базы – МП, ОП и ВЗУ на несколько поколений. В период с 1990 по 1999 г. было выпущено множество разнообразных систем под названием IBM S/390 Enterprise Server или ESA/390 (ESA – Enterprise System Architecture). Старшие две модели системы с названием «Summit» имели водяное охлаждение, младшие – воздушное.

В 2000 г. название «System 390» было заменено на «IBM e Server z Series». В октябре был представлен самый мощный на тот период компьютер массового коммерческого применения – z Series 900. Тогда же появилась новая 64-разрядная ОС – z/OS. В 2002 г. было представлено семейство z Series 800 для задач среднего уровня, 2003 г. был отмечен появлением новой модели z Series –
e Server z Series 990, в 2004 г. появилась новая система среднего уровня z Series 890.

В середине 2005 г. семейство мейнфреймов пережило очередное переименование. С этого времени все системы этого класса обозначают System z9. Одновременно с этим объявлено о создании новой модели – 109. эти модели отвечают современным жестким требованиям корпоративных систем по доступности и надежности. Возможность непрерывного профилактического обслуживания (без прерывания работы комплекса) вносит весомый вклад в то, что среднее время наработки на отказ системы z Series исчисляется десятилетиями, а предложенная IBM система комплексирования – Parallel Sysplex (традиционные кластеры), характеризуется повышенной живучестью комплекса: его надежность сейчас 99,999 %, что позволяет обслуживать пользователей 24 ч в сутки 365 дн. в году.

По мере того, как конфедициальность становится одним из главных требований бизнеса, поддержка SSL-транзакций (защищенные сетевые протоколы) превращается в определяющий фактор при выборе сервера. IBM z Series может работать с восемнадцатью криптографическими сопроцессорами, которые могут обрабатывать несколько тысяч защищенных транзакций в секунду без снижения скорости обработки.

В архитектурном плане мейнфреймы представляют собой многопроцессорные системы с одним или несколькими центральными и периферийными процессорами с общей памятью, связанными между собой высокоскоростными магистралями передачи данных, что оказалось неприемлемым для суперкомпьютеров из-за большого количества процессоров. При этом основная вычислительная нагрузка приходится на центральные процессоры, а периферийные процессоры (в терминологии IВМ – селекторные, блок-мультиплексные, мультиплексные каналы и процессоры телеобработки) обеспечивают работу с широкой номенклатурой периферийных устройств.

Первоначально мейнфреймы были ориентированы на централизованную модель вычислений, работали под управлением патентованных операционных систем и имели ограниченные возможности для объединения в единую систему оборудования различных фирм-поставщиков. Однако повышенный интерес потребителей к открытым системам, построенным на базе международных стандартов и позволяющим достаточно эффективно использовать все преимущества такого подхода, заставил поставщиков мейнфреймов существенно расширить возможности операционных систем в направлении совместимости. В настоящее время они демонстрируют свою «открытость», обеспечивая возможность использования протоколов межсоединений OSI и ТСР/IP или предоставляя возможность работы на компьютерах под управлением операционной системы UNIX собствен­ной разработки.

Стремительный рост производительности персональных компьютеров, рабочих станций и серверов создал тенденцию перехода с мейнфреймов на компьютеры менее дорогих классов – миникомпьютеры и многопроцессорные серверы. Эта тенденция получила название «разукрупнение» (downsizing). Однако этот процесс несколько замедлился. Основной причиной возвращения интереса к мейнфреймам эксперты считают сложность перехода к распределенной архитектуре клиент-сервер, оказавшейся выше, чем предполагалось. Кроме того, многие пользователи считают, что распределенная среда не обладает достаточной надежностью для наиболее ответственных приложений, которой обладают мейнфреймы.

Главным недостатком мейнфреймов в настоящее время остается относительно низкое соотношение производительность-стоимость. Однако фирмами-поставщиками мейнфреймов предпринимаются значительные усилия по улучшению этого показателя.

Следует также помнить, что в мире существует огромная инсталлированная база мейнфреймов, на которой работают десятки тысяч прикладных программных систем. Отказаться от годами наработанного программного обеспечения просто неразумно. Вновь создаваемые системы, с одной стороны, позволили модернизировать существующие системы, обеспечив сокращение эксплуатационных расходов, с другой – создали но­вую базу для наиболее ответственных приложений.

В связи с этим, несмотря на всевозможные (и постоянные) пророчества, предрекавшие неминуемую и скорую смерть этой платформы, в 2004 г. она успешно отметила свое 40-летие; при этом, по оценкам ведущих аналитических агентств мира, до 70 % критически важной корпоративной информации хранится и обрабатывается именно с помощью мейнфреймов.

Мини-компьютеры получили широкое распространение в
70-х – 80-х годах. Популярность этих машин объяснялась их малыми размерами, стоимостью (относительно больших компьютеров) и универсальными возможностями. Производительность их была более низкая, чем у больших систем, а длина слова равнялась 16 разрядам, однако параметры этих компьютеров вполне удовлетворяли большое количество пользователей. Наиболее популярные мини-компьютеры выпускали две фирмы США: Hewlett Packard (HP) и Digital Equipment Corporation (DEC), последняя выпустила серию компьютеров PDP II и VAX. Отечественные аналоги этих компьютеров были разработаны в рамках системы малых компьютеров (СМ, CM 1, 2 (HP), CM3, 4, 1420, 1300 и т.д.), однако к настоящему времени персональные компьютеры и рабочие станции по своим характеристикам превосходят большинство мини-компьютеров.