для чего нужен сопроцессор
Сопроцессор
Различают следующие виды сопроцессоров:
* математические сопроцессоры общего назначения, обычно ускоряющие вычисления с плавающей запятой,
* сопроцессоры ввода-вывода (например — Intel 8089), разгружающие центральный процессор от контроля за операциями ввода-вывода или расширяющие стандартное адресное пространство процессора,
сопроцессоры для выполнения каких-либо узкоспециализированных вычислений.Сопроцессоры могут входить в набор логики, разработанный одной конкретной фирмой (например, Intel выпускала для процессоров 8086 и 8088 сопроцессоры 8087 и 8089, Motorola — сопроцессор Motorola 68881) или выпускаться сторонним производителем (например, Weitek (англ.) 1064 для Motorola m68k и 1067 для Intel 80286).
Связанные понятия
В области компьютеризации под аппаратным ускорением понимают применение аппаратного обеспечения для выполнения некоторых функций быстрее по сравнению с выполнением программ процессором общего назначения. Примерами аппаратного ускорения может служить блоковое ускорение выполнения в графическом процессоре и инструкции комплексных операций в микропроцессоре.
Суперскалярный процессор (англ. superscalar processor) — процессор, поддерживающий так называемый параллелизм на уровне инструкций (то есть, процессор, способный выполнять несколько инструкций одновременно) за счёт включения в состав его вычислительного ядра нескольких одинаковых функциональных узлов (таких как АЛУ, FPU, умножитель (integer multiplier), сдвигающее устройство (integer shifter) и другие устройства). Планирование исполнения потока инструкций осуществляется динамически вычислительным.
Программи́руемая логи́ческая интегра́льная схе́ма (ПЛИС, англ. programmable logic device, PLD) — электронный компонент (интегральная микросхема), используемый для создания конфигурируемых цифровых электронных схем. В отличие от обычных цифровых микросхем, логика работы ПЛИС не определяется при изготовлении, а задаётся посредством программирования (проектирования). Для программирования используются программатор и IDE (отладочная среда), позволяющие задать желаемую структуру цифрового устройства в.
AMP или ASMP (от англ.: Asymmetric multiprocessing, рус.: Асимметричная многопроцессорная обработка или Асимметричное мультипроцессирование) — тип многопроцессорной обработки, который использовался до того, как была создана технология симметричного мультипроцессирования (SMP); также использовался как более дешевая альтернатива в системах, которые поддерживали SMP.
Как устроены DPU, сопроцессоры для обработки данных
Специализированные процессоры ASIC для конкретных областей — один из способов «перезапустить» закон Мура и преодолеть ограничения универсальных CPU общего назначения. Сейчас это очень перспективная область развития микроэлектроники. Собственные проекты есть у Google, Amazon и других компаний. Например, Google выпускает тензорные процессоры Google TPU, а в дата-центрах Amazon работают чипы AWS Graviton на ядре ARM.
Первые представляют собой ASIC для нейронных сетей, вторые — 64-битные ARM общего назначения для оптимизации соотношения цены и производительности в рабочих нагрузках, требующих больших вычислительных ресурсов.
Еще один класс универсальных ASIC, где в последнее время идут активные эксперименты, — это специализированные сопроцессоры для обработки данных (data processing unit, DPU), разновидность умных сетевых карт (SmartNIC). Вот некоторые представители этого вида: Nvidia BlueField 2, Fungible и Pensando DSC-25.
Что они из себя представляют? Для каких задач подходят? Давайте посмотрим.
Что такое SmartNIC
Обычные сетевые карты (NIC) построены на интегральной схеме специального назначения (ASIC), которая спроектирована на работу Ethernet-контроллером. Часто эти микросхемы проектируют для выполнения вторичных функций. Например, контроллеры Mellanox ConnectX также поддерживают высокоскоростной протокол Infiniband. Это отличные специализированные чипы, но их функциональность нельзя изменить.
В отличие от простых сетевых карт, SmartNIC допускает загрузку в контроллер дополнительного программного обеспечения уже самим пользователем, то есть после покупки аппаратного обеспечения. Это расширяет или изменяет функциональность ASIC. Процедура чем-то похожа на покупку смартфона и установку на него различных приложений.
Чтобы такое стало возможным, SmartNIC требует повышенной вычислительной мощности и дополнительной памяти, по сравнению с обычными NIC. Речь идет о более мощных многоядерных ARM-процессорах, установке специализированных сетевых процессоров (flow processing cores, FPC) и программируемых пользователем вентильных матриц (FPGA).
Схема Xilinx Alveo U25
На платах SmartNIC зачастую выделяют отдельное ядро ARM для уровня управления, некоторые платы допускают загрузку модифицированного ядра Linux. Эти специализированные ядра ARM распределяют нагрузку по остальным вычислительным модулям, собирают статистику и логи, отслеживают состояние SmartNIC. Непосредственно сетевой трафик через них не проходит.
Для каких задач подходят DPU
Сопроцессоры для обработки данных (DPU) — типичное расширение сетевых плат SmartNIC, к которым добавляют функциональность NVMe или NVMe over Fabrics (NVMe-oF). Такая плата позволяет разгрузить центральный процессор, забрав себе все задачи ввода-вывода.
Для примера можно рассмотреть устройство SmartNIC микроконтроллера Broadcom NetXtreme-S BCM58800. Он работает как программируемая сетевая карта и поддерживает (NVMe-oF).
Архитектура карты Broadcom Stingray на базе микроконтроллера BCM58800
В Broadcom Stingray установлено восемь ядер ARM v8 A72 на частоте 3 ГГц, и это, возможно, самая высокая тактовая частота среди ARM на любых SmartNIC. Сетевая карта комплектуется до 16 ГБ памяти DDR4. На аппаратном уровне поддерживается шифрование на скорости до 90 Гбит/с и некоторые функции по обработке данных: дедупликация, удаляющее кодирование RAID 5 и RAID 6.
На схеме также отмечен ускоритель TruFlow. Это патентованная технология Broadcom для аппаратного ускорения сетевых операций, в том числе операций программного коммутатора Open vSwitch (OvS) и др.
Nvidia BlueField 2
Mellanox — один из первопроходцев в разработке умных сетевых карт, и ведущим продуктом сейчас считается плата BlueField 2, которая позиционируется как Data Processing Unit (DPU).
Архитектура Nvidia/Mellanox BlueField 2
Ключевые приложения DPU:
Здесь реализован массив из восьми ядер ARM v8 A72, контроллер памяти DDR4 и двухпортовый сетевой адаптер Ethernet или InfiniBand (два на 100 Гбит/с или один 200 Гбит/с), плюс специализированные ASIC-блоки для ускорения различных функций: регулярных выражений, хэширования SHA-2 и др.
Pensando
Один из новых стартапов в области SmartNIC — компания Pensando, которая предлагает на рынке так называемые Distributed Services Card, это Pensando DSC-25 (для корпоративных серверов) и Pensando DSC-100 (для облачных провайдеров). 
Pensando DSC-25 и Pensando DSC-100
Основным продуктом считается Pensando DSC-25. Это карта с одним DPU-процессором P4 (Capri) для обработки данных, дополнительными ARM-ядрами и аппаратными ускорителями отдельных функций.
Схема Pensando DSC-25
Основной процессор DPU и ARM-ядра через общую шину межсоединения подключены к контроллеру PCIe и массиву оперативной памяти (до 4 ГБ).
Отдельные аппаратные ускорители здесь называются Service Processing Offloads. Как и в карте Mellanox, они берут на себя шифрование, обработку дисковых операций и другие задачи.
Fungible
Высокоуровневая архитектура Fungible
Что дальше?
Вокруг концепции DPU в последнее время много хайпа. В этом обзоре упомянуты не все компании, которые пытаются выйти на этот рынок (Intel, Xilinx и другие).
Факт в том, что концепция SmartNIC появилась уже давно, а крупные компании вроде Google и Amazon разработали и внедрили собственные внутренние решения. В то же время был сформирован рынок, который заполнили сторонние игроки.
Сейчас появляется второе поколение SmartNIC на основе FPGA. Технология программируемых пользователем вентильных матриц созрела до такой степени, что теперь может стать основополагающей технологией для SmartNIC. Десять лет назад рынок буквально наводнили графические ускорители — это была первая значительная волна в технологиях аппаратного ускорения. Теперь, когда FPGA преодолели рубеж в три миллиона логических блоков, эти микросхемы тесно интегрируются с другими составными блоками для обработки сетевого трафика, памятью, системой хранения и вычислительными ядрами. Технологии SmartNIC и FPGA отлично дополняют друг друга.
На этом фоне можно ожидать вторую волну аппаратных ускорителей. И тогда к комплекту CPU + GPU добавится третий элемент — DPU. Сопроцессор для обработки данных освободит серверные процессоры от инфраструктурных задач. Исследования показывают, что в сильно виртуализированных средах сетевые процессы, такие как транзакции OvS, могут занимать более 30% процессорного времени на хосте. Представьте, что дисковые операции, шифрование, DPI и сложная маршрутизация выполняются отдельным модулем. Это потенциально снимет значительную часть нагрузки с CPU.
Стартапы вроде Pensando и Fungible со своими инновациями столкнулись на рынке с технологическими лидерами, такими как Xilinx, Intel, Broadcom и Nvidia. Это технологическое соревнование, за которым всегда интересно наблюдать.
Секретный сопроцессор Apple M1: что это, зачем и как работает
Публикаций о сопроцессоре Apple Matrix (AMX) уже довольно много. Но большинство не особо понятны всем и каждому. Я же попытаюсь объяснить нюансы работы сопроцессора понятным языком.
Почему Apple не слишком распространяется об этом сопроцессоре? Что в нем такого секретного? И если вы читали о Neural Engine в SoC M1, у вас могут возникнуть затруднения в плане понимания, что такого необычного в AMX.
Но для начала вспомним базовые вещи (если вы хорошо знаете, что такое матрицы, а таких читателей, уверен, на Хабре большая часть, то первый раздел можете пропускать, — прим. перев.).
Что такое матрица?
Если по-простому, то это таблица с числами. Если вы работали в Microsoft Excel, то, значит, вы имели дело с подобием матриц. Ключевым отличием матриц от обычных таблиц с числами — в операциях, которые можно с ними выполнять, а также специфической сути. Матрицу можно представить в виде самых разных форм. Например, в виде строк, тогда это вектор-строка. Или в виде столбца, тогда это, что вполне логично, вектор-столбец.
Мы можем складывать, вычитать, масштабировать и умножать матрицы. Сложение — самая простая операция. Вы просто добавляете каждый элемент отдельно. Умножение немного сложнее. Вот простой пример.
Что касается прочих операций с матрицами, об этом можно почитать здесь.
Почему мы вообще заговорили о матрицах?
Дело в том, что они повсеместно используются в:
• Обработке изображений.
• Машинном обучении.
• Распознавании рукописного текста и речи.
• Сжатии.
• Работе с аудио и видео.
Что касается машинного обучения, то для этой технологии нужны производительные процессоры. И просто добавить несколько ядер в чип — не вариант. Сейчас ядра «заточены» под выполнение определенных задач.
Количество транзисторов в процессоре ограничено, соответственно, количество задач/модулей, которые можно добавить в чип, тоже ограничено. В целом, можно бы просто добавить еще ядер в процессор, но это просто ускорит выполнение стандартных вычислений, которые и так выполняются быстро. Поэтому в Apple решили пойти другим путем и выделить модули для обработки изображений, декодирования видео и выполнения задач машинного обучения. Эти модули — сопроцессор и ускорители.
В чем разница между сопроцессором Apple Matrix и Neural Engine?
Если вы интересовались Neural Engine, то, вероятно, знаете, что он также выполняет операции с матрицами для работы с задачами машинного обучения. Но если так, то зачем тогда понадобился еще и сопроцессор Matrix? Может быть, это одно и тоже? Я ничего не путаю? Разрешите мне прояснить ситуацию и рассказать, в чем же разница, объяснив, почему нужны обе технологии.
Главный процессор (ЦП), сопроцессоры и ускорители обычно могут обмениваться данными по общей шине данных. ЦП обычно контролирует доступ к памяти, в то время как ускоритель, такой как GPU, часто имеет собственную выделенную память.
Признаю, что в своих прежних статьях я использовал термины «сопроцессор» и «ускорители» в качестве синонимов, хотя это не одно и то же. Так, GPU и Neural Engine — ускорители разных типов.
В обоих случаях у вас есть специальные области памяти, которые ЦП должен заполнить данными, которые он хочет обработать, плюс еще одна область памяти, которую CPU заполняет списком инструкций, которые должен выполнить ускоритель. Процессору требуется время для выполнения этих задач. Приходится все это координировать, заполнять данные, а затем ждать получения результатов.
И подобный механизм годен для масштабных задач, а вот для малых тасков это уже перебор.
В этом преимущество сопроцессоров перед ускорителями. Сопроцессоры сидят и следят за потоком инструкций машинного кода, которые поступают из памяти (или, в частности, кеша) в ЦП. Сопроцессор вынужден реагировать на конкретные инструкции, которые они были заставлены обрабатывать. Между тем, ЦП в основном игнорирует эти инструкции или помогает облегчить их обработку сопроцессором.
Преимущество заключается в том, что инструкции, выполняемые сопроцессором, можно включить в обычный код. В случае GPU все иначе — программы шейдеров помещаются в отдельные буферы памяти, которые затем нужно явно переносить в GPU. Использовать для этого обычный код не получится. И как раз поэтому AMX отлично подходит для выполнения простых задач, связанных с обработкой матриц.
Нюанс здесь в том, что требуется определить инструкции в архитектуре набора инструкций (ISA) вашего микропроцессора. Таким образом, при использовании сопроцессора применяется более тесная интеграция с процессором, чем при использовании ускорителя.
Создатели ARM, кстати, долгое время сопротивлялись добавлению кастомных инструкций в ISA. И это — одно из преимуществ RISC-V. Но в 2019 году разработчики сдались, заявив однако следующее: «Новые инструкции сочетаются со стандартными инструкциями ARM. Чтобы избежать фрагментации программного обеспечения и поддерживать согласованную среду разработки программного обеспечения, ARM ожидает, что клиенты будут использовать пользовательские инструкции в основном в вызываемых библиотечных функциях».
Это может быть хорошим объяснением отсутствию описания AMX-инструкций в официальной документации. ARM просто ожидает от Apple того, что компания включит инструкции в библиотеках, предоставленных клиентом (в этом случае Apple).
А в чем отличие матричного сопроцессора от векторного SIMD?
В общем-то не так сложно спутать матричный сопроцессор с векторной SIMD-технологией, которая есть в большинстве современных процессоров, включая ARM. SIMD расшифровывается как Single Instruction Multiple Data.
SIMD позволяет увеличить производительность системы в случае необходимости выполнения одной и той же операции над несколькими элементами, что тесно связано с матрицами. В общем-то, инструкции SIMD, включая инструкции ARM Neon или Intel x86 SSE или AVX, часто используются для ускорения умножения матриц.
Но векторный движок SIMD — часть ядра микропроцессора, так же как и ALU (модуль арифметической логики) и FPU (модуль с плавающей запятой) являются частью ЦП. Ну а уже декодер инструкций в микропроцессоре «решает» какой функциональный блок активировать.
А вот сопроцессор — это отдельный физический модуль, а не часть ядра микропроцессора. Раньше, например, Intel’s 8087 был отдельным чипом, который предназначался для ускорения операций с плавающей запятой.
Вам может показаться странным, что кто-то разработал такую сложную систему, с отдельным чипом, который обрабатывает данные, идущие от памяти в процессор, с целью обнаружить инструкцию с плавающей запятой.
Но ларчик открывается просто. Дело в том, что в оригинальном 8086 процессоре было всего 29 000 транзисторов. У 8087 их было уже 45 000. В конечном итоге технологии позволили интегрировать FPU-модули в основной чип, избавившись от сопроцессоров.
Но почему AMX не является частью ядра Firestorm в М1 — не совсем понятно. Может быть, Apple просто решила вывести нестандартные ARM-элементы за пределы основного процессора.
Но почему про AMX не особо говорят?
Если AMX не описан в официальной документации, как мы вообще смогли о нем узнать? Спасибо разработчику Дугаллу Джонсону, кто выполнил прекрасный реверс-инжиниринг M1 и обнаружил сопроцессор. Его работа описана вот здесь. Как оказалось, для математических операций, связанных с матрицами Apple создала специализированные библиотеки и/или фреймворки вроде Accelerate. Все это включает следующие элементы:
• vImage — обработка изображений более высокого уровня, такая как преобразование между форматами, манипулирование изображениями.
• BLAS — своего рода отраслевой стандарт линейной алгебры (то, что мы называем математикой, имеющей дело с матрицами и векторами).
• BNNS — используется для запуска нейронных сетей и обучения.
• vDSP — цифровая обработка сигналов. Преобразования Фурье, свертка. Это математические операции, выполняемые при обработке изображения или любого сигнала, содержащего звук.
• LAPACK — функции линейной алгебры более высокого уровня, например, решение линейных уравнений.
Джонсон понимал, что именно эти библиотеки будут использовать сопроцессор AMX для ускорения вычислений. Поэтому он разработал специализированный софт для анализа и мониторинга действий библиотек. В конечном итоге ему удалось обнаружить недокументированные инструкции машинного кода AMX.
А Apple не документирует все это потому, что ARM LTD. старается не особо афишировать информацию. Дело в том, что если кастомные функции действительно будут широко применяться, это может привести к фрагментации экосистемы ARM, о чем и говорилось выше.
У Apple появляется возможность, не особо афишируя все это, позже изменить работу систем при необходимости — например, удалять или добавлять AMX-инструкции. Для разработчиков достаточно платформы Accelerate, все остальное система сделает сама. Соответственно, Apple может контролировать как оборудование, так и ПО для него.
Преимущества сопроцессора Apple Matrix
Здесь много всего, отличный обзор возможностей элемента сделала компания Nod Labs, которая специализируется на машинном обучении, интеллекте и восприятии. Они, в частности, выполнили сравнительные тесты производительности AMX2 и NEON.
Как оказалось AMX в два раза быстрее выполняет необходимые для выполнения действий с матрицами операции. Это не значит, конечно, что AMX лучше всех, но для машинного обучения и высокопроизводительных вычислений — да.
В качестве вывода можно сказать, что сопроцессор Apple — впечатляющая технология, которая дает Apple ARM преимущество в задачах машинного обучения и высокопроизводительных вычислений.
Реферат на тему «Сопроцессоры»
Онлайн-конференция
«Современная профориентация педагогов
и родителей, перспективы рынка труда
и особенности личности подростка»
Свидетельство и скидка на обучение каждому участнику
Реферат на тему: «Сопроцессоры»
Сопроцессор- специальная интегральная схема, которая работает в содружестве с
главным процессором. Обычно сопро цессор настраивается на выполнение
представления. И эту операцию сопроцесссор может реализо вать во много раз
быстрее, чем главный процессор. Таким об разом компьютеp с сопроцессором
работает намного проворнее.
сопроцессор разрабатывается как спе циальное устройство по реализации конкретно
определенной функции. Так репертуар сопроцессора ограничен, он может ре
ализовывать выделенные для него функции как никто другой.
Как и любой другой микpопpоцессоp, сопроцессор работа ет по тем же принципам. Он
просто выполняет программы со держащие последовательность микpопpоцессоpных
команд. Соп роцессор не держит под управлением основную массу цепей компьютеpа.
В обычном режиме микpопpоцессоp выполняет все функции компьютеpа. И лишь когда
встречается задача с которой лучше справится сопроцессор, ему передаются данные
и команды уп равления, а центральный процессор ожидает результаты.
Сопроцессоры, большей частью использующиеся в PC, яв ляются математическими
сопроцессорами. В математике они специализируются по умножению и делению чисел.
Математические сопроцессоры называют ещё процессорами с плавающей запятой,
потому что они особенно ярко проявляют свои возможности в этой области
математики. Числа с плаваю щей запятой часто используются в научных расчетах и
представляются, как правило, мантиссой и ординатой.
Преимущество, получаемое от установки математического сопроцессора, зависит от
того какие задачи решаются на компьютере. Согласно утверждению Intel сопроцессор
может уменьшить время выполнения математических операций, таких как
умножение,деление, возведение в степень на 80% и более.
Скорость выполнения простых операций, таких как сложение и вычитание практически
С практической точки зрения, производительность систе мы, касающейся подготовки
расчётов, не может быть улучшена математическим сопроцессором.
Сопроцессор и главный микропроцессор могут работать на разных тактовых частотах
(от собственных тактовых генерато ров).
Когда отношение частот микропроцессора и сопроцессора выражается целым числом,
они работают синхронно и могут пе редавать информацию друг другу оптимальным
образом. Несинх ронизированая работа требует, чтобы один или другой из них
ожидал завершения цикла своего партнёра, что влечёт за со бой появление
небольшого, но реального периода ожидания.
Семейство сопроцессоров Intel составляют: 8087, 80287, 80387, 80387SX.
Каждый из них специально разработан для работы с соот ветствующим
микропроцессором главного семейства Intel. Каж дый из этих четырёх имеет свои
характерные особенности. Ог раничения по единовременной обработке информации в
8, 16, 32 бит остались далеко позади. Сопроцессоры Intel брабаты вают сразу 80
бит. Каждый сопроцессор содержит восемь 80-битных регистров, в которых он и
осуществляет свои вы числения. Они работают с 32-, 64- или 80-битными числами с
плавающей запятой; 32- или 64-битными целыми числами. Как правило сопроцессоры
работают как придатки центрального.
Оба процессора висят на адресно-информационных линиях компьютера и выполняют
каждый свои команды по мере их появления в программе. Сопроцессоры могут
выполнять свои функции параллельно с работой центрального процессора, то есть
оба мозга в данном случае думают одновременно, потому что каждый из них читает
свои команды прямо с шины, и цент ральному процессору не приходится прерываться,
чтобы выдать команду сопроцессору.
Этот сопроцессор бал разработан специально для исполь зования с Intel 8086,
8088, 80186, 80188. Поэтому у него идентичные с этими микропроцессорами
возможности по адреса ции и восприятию информации. Причём этот сопроцессор сам
8088 семейства). Он устанавливается в стандартный 40-контактный разъём и
увеличивает список ко манд компьютера на 68 едениц.
Существуют три модификации этого сопроцессора, разли чающихся по частоте: 5, 8,
Точно так же, 80286 является расширением 8086, 80287 является развитием 8087.
Главным достоинством 80287 служит возможность функционировать как в реальном,так
и в защищен ном режиме 80286 микропроцессора. Он имеет возможность ад ресации ко
80287 почти полностью совместим с 8087 и может исполь зоватьпочти всё
программное обеспечение последнего. Главное функциональное отличие этих
сопроцессоров в способе обра ботки сбойных ситуаций. При выявлении ошибки эти
чипы могут вести себя по разному. Впрчем программное обеспечение может
скомпенсировать эти расхождения.
80287 размещается в 40-контактном DIP-корпусе. Но не в пример своему младшему
собрату, 80287 может работать с от личной от центрального микропроцессора
Хотя 80287 напрямую подключается к тактовому генератору центрального
микропроцессора, в него встроена цепь делите ля, которая уменьшает внутреннюю
частоту в три раза.
Используя свой собственный генератор, 80287 может су щественно повысить свою
Так же, как и у 8087, 80287 различают четыре модифика ции, различающихся по
80287 совместим с 80386 микропроцессором. Однако они работают на разных
частотах, и, следовательно, требуется специальный интерфейс для доступа к шине
80386 должны осуществляться 16-битными словами, что потен циально уменьшает
Точно так же, как Intel, учтя уроки прошлого, произвёл 80386, 80387 стал
дальнейшей разработкой 80287 сопроцессо ра. Оставаясь командно совместимым с
80287, 80387 увеличил скорость манипуляций данными. Но опять-таки имелись расхож
все трансцендентные и логарифмические функции.
16-битной шине 80386SX вместо 32-битной шины данных.
80387 и 80387SX могут выполнять все программы для 80287. Обратное не
эквивалентно. Главной проблемой 387-х являются немного отличающиеся результаты
вычислений трансцендентальной функции от 80287.
80387 работает на той же частоте что и центральный процессор. Имеются
соответствующие модификации этого сопро цессора вплоть до 25 Мгц.
Курс повышения квалификации
Дистанционное обучение как современный формат преподавания
Курс профессиональной переподготовки
Информатика: теория и методика преподавания в образовательной организации
Курс профессиональной переподготовки
Математика и информатика: теория и методика преподавания в образовательной организации
Ищем педагогов в команду «Инфоурок»
Номер материала: ДБ-1015931
Не нашли то что искали?
Вам будут интересны эти курсы:
Оставьте свой комментарий
Авторизуйтесь, чтобы задавать вопросы.
Госдума приняла закон об использовании онлайн-ресурсов в школах
Время чтения: 2 минуты
Путин поручил не считать выплаты за классное руководство в средней зарплате
Время чтения: 1 минута
ВПР для школьников в 2022 году пройдут весной
Время чтения: 1 минута
Учителям предлагают 1,5 миллиона рублей за переезд в Златоуст
Время чтения: 1 минута
Педагогам Северной Осетии в 2022 году будут выплачивать надбавки за стаж
Время чтения: 2 минуты
Школьники из Москвы выступят на Международной олимпиаде мегаполисов
Время чтения: 3 минуты
Подарочные сертификаты
Ответственность за разрешение любых спорных моментов, касающихся самих материалов и их содержания, берут на себя пользователи, разместившие материал на сайте. Однако администрация сайта готова оказать всяческую поддержку в решении любых вопросов, связанных с работой и содержанием сайта. Если Вы заметили, что на данном сайте незаконно используются материалы, сообщите об этом администрации сайта через форму обратной связи.
Все материалы, размещенные на сайте, созданы авторами сайта либо размещены пользователями сайта и представлены на сайте исключительно для ознакомления. Авторские права на материалы принадлежат их законным авторам. Частичное или полное копирование материалов сайта без письменного разрешения администрации сайта запрещено! Мнение администрации может не совпадать с точкой зрения авторов.