3. Развернутый поурочный сценарий с речью преподавателя
Этап 1. Организационный момент, актуализация и мотивация (5 мин / 5 мин)
Речь преподавателя:
«Здравствуйте, уважаемые студенты! Занимайте свои рабочие места. Староста, прошу доложить об отсутствующих.
На предыдущем занятии мы подробно изучили законы Мура, падение масштабирования Деннарда и причину остановки роста тактовых частот на уровне 5–6 ГГц — так называемую „тепловую стену“. Сегодня наша цель — научиться применять эти фундаментальные знания на практике при подборе аппаратного обеспечения.
Представьте реальную ситуацию: заказчик собирает киберспортивный компьютер для турниров по Counter-Strike 2. Неопытный консультант советует взять флагманский 24-ядерный процессор Core i9 с тактовой частотой 6.0 ГГц. Однако профессиональные киберспортсмены выбирают 8-ядерный чип Ryzen 7 7800X3D с частотой всего 5.0 ГГц. Почему процессор с меньшей частотой и втрое меньшим числом ядер оказывается заметно быстрее и обеспечивает несравнимо более плавную картинку? На этот вопрос мы сегодня ответим с инженерной и математической точностью!»
Этап 2. Вводный инструктаж и актуализация понятий (10 мин / 7 мин)
Речь преподавателя:
«Взгляните на экран (слайды 3–5). Вспомним уравнение времени выполнения программы:
$$T_{CPU} = \frac{I}{IPC \times f}$$
Тактовая частота $f$ — это лишь число тактов генератора. Если ядро за такт выполняет мало инструкций (низкий $IPC$), либо конвейер вынужден простаивать сотни тактов из-за задержек обращения к оперативной памяти (DDR5 Latency), высокая частота превращается в тепло без полезной работы.
Именно поэтому в задачах с непредсказуемой выборкой данных гигантский кэш 3D V-Cache (96 МБ) дает больше преимуществ, чем лишний гигагерц частоты.
Второй важнейший инструмент сегодняшнего практикума — закон Амдала (слайд 9):
$$S(N) = \frac{1}{(1 - p) + \frac{p}{N}}, \quad S_{\max} = \frac{1}{1 - p}$$
Закон показывает: если программа имеет хотя бы 20% последовательного кода ($p = 0.80$), то даже миллион ядер не ускорят её более чем в $1 / 0.20 = 5$ раз! Все упрется в те самые 20%, где один поток опрашивает интерфейс или координирует транзакции.
Сегодня каждый из вас выполнит индивидуальное практическое исследование по 4 вариантам прикладных нагрузок: киберспорт, 3D-рендеринг, офисная работа и сервер виртуализации. Оценка открытая, 4-балльная: 2 балла за точность матриц и расчётов, 1 балл за объяснение физики и архитектуры, 1 балл за обоснование выбора и критику альтернатив».
Этап 3. Демонстрационный показ решения типового кейса (5 мин / 5 мин)
Речь преподавателя:
«Разберём эталонный пример расчёта (обратите внимание на доску).
Допустим, доля параллельного кода составляет $p = 0.85$. Каково ускорение на 8 ядрах?
Последовательная доля: $1 - 0.85 = 0.15$.
Параллельная часть на 8 ядер: $0.85 / 8 = 0.10625$.
Итоговое время: $0.15 + 0.10625 = 0.25625$.
Ускорение: $S(8) = 1 / 0.25625 \approx 3.90\times$.
А какой теоретический предел при $N \to \infty$? $S_{\max} = 1 / 0.15 \approx 6.67\times$. Видите: даже на бесконечном суперкомпьютере сборка не ускорится сильнее, чем в 6.67 раза!
Также мы рассчитываем удельную энергоэффективность: делим баллы многопоточного Cinebench на максимальный лимит мощности (Ватты). Этот показатель наглядно демонстрирует, почему серверные чипы при скромной частоте 3.2 ГГц работают экономичнее разогнанных десктопов».
Этап 4. Самостоятельная практическая работа студентов (40 мин / 30 мин)
Речь преподавателя:
«Откройте на своих компьютерах интерактивный рабочий лист zanyatie.html.
1. Заполните поля ФИО и группы, укажите номер своего варианта согласно распределению по списку журнала.
2. В Задании 1 заполните строки удельной энергоэффективности для 4 процессоров и ответьте на аналитические вопросы о кэше и ядрах P/E.
3. В Задании 2 рассчитайте значения ускорений по закону Амдала для трех профилей ($p = 0.40, 0.70, 0.95$) для 4, 8, 16, 32 ядер и предела $S_{\max}$.
4. В Задании 3 составьте инженерный протокол выбора чипа строго под профиль своего варианта.
Данные в бланке сохраняются автоматически. Я провожу индивидуальные консультации. На самостоятельную работу отводится 40 минут (30 минут в сокращенном регламенте). Приступайте к выполнению!»
Этап 5. Контроль, проверка и разбор ошибок (15 мин / 10 мин)
Речь преподавателя:
«Время самостоятельной работы подошло к концу. Сохраните черновики и обратите внимание на экран. Сверим полученные расчетные данные:
1. В Задании 2 для офисного профиля ($p = 0.40$): $S(4) = 1.43\times$, $S(8) = 1.54\times$, $S(16) = 1.60\times$, $S(32) = 1.63\times$, а предел $S_{\max} = 1.67\times$. При переходе с 4 на 32 ядра ускорение составляет всего 14%! Это наглядно доказывает бессмысленность покупки 32-ядерных CPU для офисных компьютеров.
2. Для рендеринга ($p = 0.95$): на 32 ядрах ускорение достигает $12.55\times$, а предел — $20\times$. Здесь каждый рубль, вложенный в ядра, оправдан.
3. По Варианту 1 (киберспорт): абсолютное большинство верно указало узкое место — Cache-latency bound. 96 МБ 3D V-Cache исключают простой конвейера на сотни тактов при выборке из DDR5.
4. По Варианту 4 (сервер виртуализации): почему нельзя ставить Core i9? Потому что 2 канала DDR5 без ECC парализуют 30 виртуальных машин дефицитом пропускной способности памяти, а 12 каналов AMD EPYC обеспечивают бесперебойный поток данных».
Этап 6. Итог занятия, рефлексия и домашнее задание (5 мин / 3 мин)
Речь преподавателя:
«Подведем итоги практического занятия. Сегодня мы научились главному инженерному принципу: нет универсального лучшего процессора, есть процессор, оптимально соответствующий конкретному профилю нагрузки.
Каждый студент сегодня получает баллы по 4-балльной матрице за очный протокол в zanyatie.html. Нажмите кнопку „Печать / Сохранить в PDF“ и сдайте сформированный файл на проверку.
Относительно домашнего задания: файл domashnee_zadanie.html является резервным. Его выполняют исключительно те, кто пропустил сегодняшнюю пару по уважительной причине или направлен на пересдачу. Срок сдачи для таких студентов будет сообщен индивидуально.
Всем спасибо за аналитическую работу. Занятие окончено!»