Параллелизм на уровне процессоров

Векторные компьютеры

Многие задачи в физических и технических науках содержат векторы, в противном случае они имели бы очень сложную структуру. Часто одни и те же вычисления выполняются над разными наборами данных в одно и то же время. Структура этих программ позволяет повышать скорость работы благодаря параллельному выполнению команд. Существует два метода, которые используются для быстрого выполнения больших научных программ. Хотя обе схемы во многих отношениях схожи, одна из них считается расширением одного процессора, а другая — параллельным компьютером.

Массивно-параллельный процессор (array processor) состоит из большого числа сходных процессоров, которые выполняют одну и ту же последовательность команд применительно к разным наборам данных.

Для программистов векторный процессор (vector processor) очень похож на массивно-параллельный процессор (array processor). Как и массивно-параллельный процессор, он очень эффективен при выполнении последовательности операций над парами элементов данных. Но, в отличие от первого (array processor), все операции сложения выполняются в одном блоке суммирования, который имеет конвейерную структуру.

Мультипроцессоры

Система нескольких параллельных процессоров, разделяющих общую память, называется мультипроцессором. Поскольку каждый процессор может записывать или считывать информацию из любой части памяти, их работа должна согласовываться программным обеспечением, чтобы не допустить каких-либо пересечений.

Возможны разные способы воплощения этой идеи. Самый простой из них — наличие одной шипы, соединяющей несколько процессоров и одну общую память. Схема такого мультипроцессора показана на рис. 2.7, а. Такие системы производят многие компании.

При наличии большого числа быстро работающих процессоров, которые постоянно пытаются получить доступ к памяти через одну и ту же шину, будут возникать конфликты. Чтобы разрешить эту проблему и повысить производительность компьютера, были разработаны различные модели. Одна из них изображена на рис. 2.7, б. В таком компьютере каждый процессор имеет свою собственную локальную память, которая недоступна для других процессоров. Эта память используется для программ и данных, которые не нужно разделять между несколькими процессорами. При доступе к локальной памяти главная шина не используется, и, таким образом, поток информации в этой шине снижается.

Рис. 2.7. Мультипроцессор с одной шиной и одной общей памятью (а); мультипроцессор в котором для каждого процессора имеется собственная локальная память (б)

Дата добавления: 2014-01-20