第四章 并行计算概述
《并行计算概述》课件
并行计算的内存模型
并行计算中，多个处理单元之间需要共享数据。有两种常见的内存模型：共 享内存模型和分布式内存模型。
并行计算的任务调度
任务调度是将任务分配给不同的处理单元的过程，旨在提高计算的负载均衡 和整体性能。
分布式并行
多个处理单元分布在不同的 计算机节点上，通过消息传 递进行通信和同步。
向量并行
使用向量处理器同时处理多 个数据，提高计算效率。
并行计算的优点和局限性
1 优点
大大提高了计算速度和效率，加快解决复杂问题的能力。
2 局限性
需要特定的硬件和软件支持，编程复杂度较高，数据依赖等问题需处理。
并行计算的基本模型
《并行计算概述》PPT课 件
并行计算是指同时使用多个计算资源来解决一个问题的计算方式。它利用并 行性提高计算速度，已在各个领域得到广泛应用。
什么是并行计算？
并行计算是一种计算方式，利用多个计算资源同时进行工作，来加快问题的 解决速度。通过拆分任务，可以将复杂问题分解为多个可并行处理的子问题。
并行计算的发展历程
共享内存模型ቤተ መጻሕፍቲ ባይዱ
多个处理单元共享同一块内存来 进行通信和同步。
消息传递模型
通过消息传递实现不同处理单元 的通信和同步。
数据并行模型
任务被分解为多个相同的子任务， 每个处理单元处理其中一部分。
并行计算的通信机制
在并行计算中，处理单元之间需要进行通信来协调任务的执行和数据的传输。常用的通信机制包括点对点通信 和集体通信。
1
1960s - 1980s
研究并行计算的初期阶段，以计算机硬件性能提升为主。
2
1990s - 2010s
并行计算技术逐渐成熟，出现了多种并行计算模型和编程框架。
并行计算的基本原理
并行计算的基本原理并行计算的基本原理什么是并行计算•并行计算是一种通过同时执行多个计算任务来提高计算效率的技术。
它可以同时处理多个相互独立的子任务，从而加快整个计算过程。
并行计算的优势•提高计算效率：通过同时处理多个任务，对计算资源进行最大化的利用，从而减少计算时间。
•解决复杂问题：某些计算任务可能因为规模庞大而难以处理，通过并行计算可以将任务分割成多个子任务进行处理，从而更容易解决复杂的问题。
•增加可靠性：通过并行计算，即使某个任务出现故障，其他任务仍然可以继续执行，不会影响整个计算过程的可靠性。
并行计算的基本原理任务划分•并行计算的第一步是将整个计算任务分割成多个子任务，每个子任务相互独立，可以同时执行。
•任务划分的关键是找到能够并行执行的子任务，尽量保证各个子任务的负载均衡，避免某个任务过于繁重，导致整体计算效率下降。
任务通信•并行计算中的各个子任务需要相互通信，以便协调计算过程和交换计算结果。
•任务通信可以通过共享内存或消息传递来实现。
共享内存是多个任务共享同一块内存空间，可以直接读写变量，但需要注意同步问题；消息传递是通过发送和接收消息来进行任务间的通信，需要建立通信通道，并确保消息的正确传递。
任务调度•任务调度是指将各个子任务分配到计算资源上进行执行的过程。
•任务调度的目标是最大化地利用计算资源，以提高计算效率。
任务调度算法可以根据任务的优先级、负载均衡等因素进行选择。
结果合并•各个子任务执行完成后，需要将它们的计算结果进行合并，得到最终的计算结果。
•结果合并的过程可能涉及到数据的整合、计算的合并等操作，需要确保合并过程的正确性和有效性。
并行计算的应用领域•科学计算：并行计算可以加快科学计算的速度，从而提高研究效率。
在天气预报、基因组测序等领域都有广泛应用。
•数据处理：在大数据处理的场景中，通过并行计算可以更快地对海量数据进行处理和分析。
•人工智能：训练深度学习模型时，可以利用并行计算提高训练速度，加快模型的收敛过程。
并行计算概述PPT课件
• 第一篇 并行计算的基础 • 第一章 并行计算机系统及其结构模型 • 第二章 当代并行机系统：SMP、MPP和Cluster • 第三章 并行计算性能评测
• 第二篇 并行算法的设计 • 第四章 并行算法的设计基础 • 第五章 并行算法的一般设计方法 • 第六章 并行算法的基本设计技术 • 第七章 并行算法的一盘
桥
系统 I
节点 2
节点 N
SAN(e.g.Myrinet)
I/O总 线 ,系 统 总 线
接口
LAN(e.g.以 太 网 ,FDDI)
系统 II
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网络性能指标
• 节点度（Node Degree）：射入或射出一个节点的边数。在单向网络中， 入射和出射边之和称为节点度。
2
N / 2向）
4
2( N 1)
N
4
N 1
2N
4
2 N/2
2N
3 2loN g 1
1
非
N 1
是
N
非
2(N N)
非
2N
是
2N
非
N 1
星形
2
N N 1
超立方
N 2n
n
n
非 N / 2
是
N/2
N 1 nN/ 2
立方环
Nk2k
3
2k1k/2 N/(2k)
是
3N/ 2
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动态互连网络 (1)
1100
1110 1101
1111
0010
0011
1010
并行计算的基本概念
并行计算的基本概念并行计算的基本概念[转贴2008-02-25 09:57:26]1、并行计算：并行计算是指同时对多个任务或多条指令、或对多个数据项进行处理。
完成此项处理的计算机系统称为并行计算机系统，它是将多个处理器通过网络连接以一定的方式有序地组织起来。
2、指令流：机器执行的指令序列；3、数据流：由指令流调用的数据序列，包括输入数据和中间结果。
4、SIMD计算机：有一个控制部件和许多处理单元,所有的处理单元在控制部件的统一控制下工作。
控制部件向所有的处理单元广播同一条指令，所有的处理单元同时执行这条指令，但是每个处理单元操作的数据不同。
5、MIMD计算机没有统一的控制部件，含有多个处理器，各处理器可以独立地执行不同的指令，每个处理器都有控制部件，各处理器通过互连网络进行通信。
6、并行向量处理机（PVP）在并行向量处理机中有少量专门定制的向量处理器。
每个向量处理器有很高的处理能力。
并行向量处理机通过向量处理和多个向量处理器并行处理两条途径来提高处理能力。
7、大规模并行处理机（MPP）大规模并行处理机一般指规模非常大的并行计算机系统，含有成千上万个处理器。
它一般采用分布的存储器，存储器一般为处理器私有，各处理器之间用消息传递的方式通信。
大规模并行处理机的互连网络一般是专门设计定制的。
8、分布式共享存储器多处理机（DSM）分布式共享存储器多处理机的主要特点是它的存储器在物理上是分布在各个结点中的，但是通过硬件和软件为用户提供一个单一地址的编程空间，即形成一个虚拟的共享存储器。
它通过高速缓存目录支持分布高速缓存的一致性。
9、机群(COW或NOW) 是由高档商品微机（包括工作站）用高速商品互连网络（有的商用机群也使用定制的网络）连接而成，每个结点都是一台完整的计算机（可能没有鼠标、显示器等外设）。
10、对称多处理机（SMP）对称多处理机的最大特点是其中的各处理器完全平等，无主从之分。
所有的处理器都可以访问任何存储单元和I/O设备。
并行计算的并行化应用
并行计算的并行化应用并行计算是一种利用多个处理单元同时执行任务的技术，可以提高计算机处理数据的速度。
在今天的信息时代，数据量越来越庞大，处理速度越来越重要。
为了解决大数据处理的问题，多核处理器的出现为并行计算提供了有利条件。
并行计算的应用场景越来越广泛，特别是在科学计算、数据挖掘、人工智能等领域，并行计算的作用日益凸显。
本文将从并行计算的定义、应用领域、工作原理、并行化应用等方面对并行计算进行介绍。
一、并行计算的定义并行计算是指在一台计算机或多台计算机上同时执行多个任务，以提高计算机的运行效率。
并行计算包括共享内存并行计算和分布式并行计算。
共享内存并行计算指多个处理单元共享同一个内存资源，各处理单元间通过内存访问协议来实现对共享资源的访问。
分布式并行计算是指多台计算机分布在不同地点上，工作方式是通过网络连接进行通信，服务端向客户端传送任务，客户端将任务完成后将结果返回给服务端。
二、并行计算的应用领域并行计算的应用范围很广，其中最主要的包括科学计算、数据挖掘和人工智能。
科学计算是指在工程、生命科学和物理学等领域中，需要针对大量数据进行分析和建模的计算任务。
数据挖掘是指在大数据环境中提取有价值的信息，以支持商业决策和科学研究。
近年来，人工智能技术逐渐成为主流，深度学习、卷积神经网络等技术已经成为了解决自然语言处理、图像识别等问题的主要手段。
这些领域的复杂计算任务需要大量的计算资源支持，只有并行计算才能解决这些问题。
三、并行计算的工作原理并行计算的工作原理与串行计算不同。
串行计算是指计算机按照固定的顺序执行任务，一个任务完成后才能执行下一个任务。
而并行计算是指多个任务在同一时间内并行执行，实现高速计算。
为了实现并行计算，需要解决任务分配、任务调度、结果归并等问题。
首先，为了实现并行计算，需要将任务分解成多个子任务，并将这些子任务分配给多个处理中心。
任务分配的目标是使每个处理单元在执行任务的时间上尽可能均衡，避免某些处理单元负载过重而出现瓶颈。
并行计算技术
并行计算技术一、引言随着科技的发展，计算机的计算能力逐渐成为瓶颈。
为了提高计算机的性能，人们不断寻求新的计算技术。
并行计算技术应运而生，成为提升计算机性能的重要手段之一。
本文将介绍并行计算技术的基本概念、分类、应用领域以及优势和挑战。
二、基本概念并行计算是指同时使用多个计算资源进行计算的技术。
它可以将一个大问题划分为多个小问题，通过并行执行这些小问题的计算任务，从而提高整体的计算速度。
并行计算技术可以应用于各种计算任务，包括科学计算、数据处理、图像处理等。
三、分类并行计算技术按照计算资源的数量和连接方式可以分为多种类型，主要包括共享内存并行计算、分布式并行计算和混合并行计算。
1. 共享内存并行计算共享内存并行计算是指多个计算资源共享同一片物理内存进行计算。
它的特点是计算资源之间可以直接访问共享内存，因此数据共享方便，通信成本较低。
常见的共享内存并行计算技术包括OpenMP 和CUDA。
2. 分布式并行计算分布式并行计算是指将计算任务分发到多个计算节点上进行计算，并通过网络进行通信和数据传输。
每个计算节点有自己的独立内存和计算资源。
分布式并行计算可以充分利用大规模计算资源，适用于大规模、复杂的计算任务。
常见的分布式并行计算技术包括MPI 和MapReduce。
3. 混合并行计算混合并行计算是指将共享内存并行计算和分布式并行计算相结合的计算方式。
它可以充分利用多种计算资源，提高计算效率。
常见的混合并行计算技术包括MPI+OpenMP和MPI+CUDA。
四、应用领域并行计算技术在各个领域都有广泛的应用。
以科学计算为例，天气预报、气候模拟、物理模拟等都需要大量的计算资源进行计算。
并行计算技术可以加速这些计算任务，提高计算效率。
在数据处理方面，大规模数据的分析和挖掘也需要并行计算技术来提供高效的计算能力。
此外，图像处理、人工智能、金融风险分析等领域也都在使用并行计算技术。
五、优势和挑战并行计算技术具有以下优势：1. 提高计算效率：并行计算技术可以将大问题划分为小问题并行计算，大大缩短了计算时间。
并行计算：第四章 并行计算性能评测
固定不变的计算负载； 固定的计算负载分布在多个处理器上的， 增加处理器加快执行速度，从而达到了加速的目的。
国家高性能计算中心（合肥）
13
Amdahl定律（2）
国家高性能计算中心（合肥）
9
机器的成本、价格与性/价比
机器的成本与价格 机器的性能/价格比 Performance/Cost Ratio ：系指
用单位代价（通常以百万美元表示）所获取的性能（通 常以MIPS或MFLOPS表示） 利用率（Utilization）：可达到的速度与峰值速度之比
Wp Wp Wp Wp Wp Wp
1 2 3456
处理器数P (a)
T1 T
1
Tp
Tp
T1 Tp
T 1
Tp
T1
T 1
Tp Tp
1 2 3456
处理器数P (b)
1024x
S1024=1024/(1+1023f)
91x
48x 31x 24x 1x
0% 1% 2% 3% 4%
100%
程序中顺序部分的百分比f
Amdahl’s Law 表明：
适用于实时应用问题。当问题的计算负载或规模固定 时，我们必须通过增加处理器数目来降低计算时间；
加速比受到算法中串行工作量的限制。
Amdahl’s law: argument against massively parallel systems
公式推导
后的工作负载为W=fW+(1-f)G(p)W，所以存储受限的加速为
操作系统的并行计算
操作系统的并行计算操作系统是一种软件系统，负责管理和分配计算机资源，提供用户与计算机硬件之间的交互界面。
在计算机科学中，操作系统的并行计算是指多个任务（或进程）同时执行，从而提高计算机的效率和性能。
本文将介绍操作系统的并行计算原理、应用和优势。
一、并行计算原理并行计算是将一个复杂的计算任务分解成多个子任务，然后并行执行这些子任务，最后将结果合并。
操作系统实现并行计算的原理主要包括以下几个方面：1. 进程管理：操作系统通过进程管理来实现并行计算。
每个进程都是一个独立的执行单元，运行在不同的处理器核心上，彼此之间可以并行执行不同的任务。
2. 线程管理：操作系统通过线程管理来实现并发执行。
线程是进程中的一个独立执行单元，可以共享同一进程的资源，可以更细粒度地控制并行执行。
3. 调度算法：操作系统使用调度算法来优化并行计算的效率。
常用的调度算法包括先来先服务（FCFS）、最短作业优先（SJF）、轮转法等，通过合理的任务调度，实现任务并行执行。
4. 同步机制：操作系统使用同步机制来确保并行计算中的数据一致性和互斥访问。
常用的同步机制包括互斥锁、信号量、条件变量等，通过合理的同步机制，防止多个任务同时访问共享资源造成的数据错误。
二、并行计算的应用并行计算广泛应用于科学计算、大规模数据处理、人工智能等领域。
以下列举几个常见的并行计算应用：1. 并行算法：并行算法是指通过并发执行多个计算步骤来加速计算过程。
例如，并行排序算法可以将一个大数据集分成多个子集，分别排序后再进行合并，从而提高排序的效率。
2. 高性能计算：高性能计算是指通过并行计算来加速复杂的科学计算任务，如气象模拟、流体力学计算等。
通过使用多个处理器核心，可以将任务分解成多个子任务并行执行，大大缩短计算时间。
3. 数据并行：数据并行是指将大规模数据集分成多个子集，分别在不同的处理器上进行计算，最后合并计算结果。
数据并行广泛应用于大数据处理、机器学习等领域，提高了数据处理的效率和速度。
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SIMD
• 最主要的一类SIMD并行机是流水线处理机。流水 线处理机又称为并行向量处理机（PVP） ，一般 通过时间重叠技术实现并行处理。流水线处理机 在结构设计中采用流水线的概念，把一个功能部 件分成几个不同的部分，每一部分对一对操作数 执行部分功能。YH－1。 • 另一类是阵列处理机。 阵列处理机由成千上万个 功能非常简单的处理机构成，数据以某种方式流 经各个处理机．由它们进行处理。它是利用资源 重复的方法开拓并行性。
指令与数据
• SPMD(Single-Program Multuple-Data)， 同时执行相同的程序对不同数据操作 • MPMD(Multiple-Program Multuple-Data)， 同时有多个程序对不同的数据进行操作
存储方式
• 共享内存。处理单元通过对共享内存的访问来交 换信息协调各处理器对并行任务的处理。共享内 存是性能特别是扩展性的瓶颈 • 分布式内存。各个处理单元拥有独立的局部存储 器，处理器之间通过消息传递来交换信息，协调 和控制各个处理器的执行。有很好的扩展性和很 高的性能 • 分布式共享内存。结合前两者特点，提高了整个 系统的计算能力而且可以提高系统的模块性和扩 展性有利于快速构造超大型的计算系统
进程间通信
• 现代操作系统提供基本的系统调用函数， 允许位于同一台处理机或不同处理机的多 个进程之间相互交流信息，操作具体表现 为三种形式：通信、同步和聚集。 • 以上的三种形式统称为进程间通信，操作 的具体数据对象为消息，具体的操作为消 息传递。
通信
• 进程间的数据传递称为进程间通信。 • 在同一台处理机中，通信可以读/写操作系 统提供的共享数据缓存区来实现。 • 不同处理机中，通信可以通过网络来实现。
MIMD
• MIMD(Multiple-Instruction Multiple-Data)， 同时有多条指令对不同的数据进行操作。 • 这类计算机是并行计算机的一种较理想的 结构、每个处理机在各自惟一的数据流上 执行各自的指令流，与其他处理机无关。 • 它们都是由一些可编程的且均可各自执行 自己程序的处理机组成。
第4章 并行计算概述
济南大学网络中心
为什么需要并行计算
• 计算和理论与实验并列被普遍认为是人类认识自然世界的 三大支柱,这种计算主要是指应用于科学与工程的,以高性 能计算机为平台的大规模并行计算.它已成为一项学科:大 规模科学与工程计算.而大规模并行计算也已成为研究科 学与工程技术的一种崭新的手段和方式,采用这种手段和 方式的科学研究与工程技术研究设计则称为计算方式的科 学与工程 (Computational Science and Engineering) .例 如著名的波音777飞机的设计基本上是依靠高性能计算机 的无纸设计,它可以大量节省传统设计技术中的昂贵的风 洞实验,设计时间也大大缩短. • 并行计算可以加快速度，即在更短的时间内解决相同的问 题或在相同的时间内解决更多更复杂的问题，特别是对一 些新出现的巨大挑战问题不使用并行计算是根本无法解决 的
并行计算机的分类
• 按照指令与数据 SIMD， MIMD，SPMD，MPMD • 按照存储方式 共享内存，分布式内存，分布式共享内存
SIMD
• SIMD(Single-Instruction Multiple-Data)， 同时用相同的指令对不同的数据进行操作 • 这是计算机体系结构上的一个重要分类。 对于数据并行类问题，这种计算机能够达 到很高的处理速度。不像SISD计算机中只 有一个指令单元，SIMD计算机有一个指令 流， 可能有多个单元在执行，然而在任何 时间点只有一 条指令在执行。
分布式共享存储MIMD
• 分布式共享存储MIMD系统中每个处理机都有各自的局存。 由于不需要集中的开关机构，因而它的扩展性比共享存储 MIMD系统好，可以连接大量的处理机，编程也较方便， 适合科学工程计算。 • 系统实现了统一的地址空间，该系统采用了一种共享虚拟 存储技术－共享虚拟存储器SVM(shared virtual memory)。 在分布式存储的多处理机系统中，物理存储是分布在各个 节点上的，这些分布的存储器就构成了一个全局共享的虚 拟存储器。在共享虚拟存储器中，每个虚拟地址空间的大 小等于单个节点所能提供的空间大小，系统中所有节点共 享这个虚拟地址空间。共享虚拟存储器地址空间以页面形 式组织．系统中所有节点可以访问这些页面。
并行编程环境
• 如果编程模型与某种特定并行系统联系太紧密， 则将导致程序无法在并行计算机之间移植。所以 并行计算机的高级抽象非常有用。到了20世纪90 年代中期，出现了大量的并行编程环境。这为应 用开发者带来了混淆，导致并行计算无法成为主 流应用。 • 并行计算的主要目标是解决一大批具有重大挑战 意义的科学工程计算问题。并行计算的顺利发展， 在很大程度上取决于一个适用于不同计算机体系 结构的通用性程序设计语言标准。
并行编程环境
• 并行编程环境为构建并行程序提供了基本工具、语言 功能和应用编程接口(API)。编程环境指称为“编程 模型”的计算机系统的特定抽象。传统的串行计算机 使用著名的冯· 诺伊曼模型。所有串行计算机都使用 这种模型，所以软件设计者们都针对一种抽象设计软 件，并期望它能被映射到大多数串行计算机上 • 但并行计算具有多种可能的模型，反映出并行系统处 理器的个之间连接方式。最通用的模型是基于广泛应 用的并行体系结构之一：共享存储器，具有消息传递 的分布式存储器，或两种类型的混合。
并行计算的适用领域
• 中长期天气预报。 • 大型机械设计 • 信息战。关键是对信息的处理速度，如雷达信息 的处理 • 地震洪水预报预测 • 石油矿物勘测 • 生物信息处理 • 天体物理学 • 商业应用：股票交易等
提高计算能力的基本途径
• 器件：新工艺（超大规模集成电路） • 新材料（生物计算机、光计算机） • 系统结构的改进：主要是克服Von Neumann的瓶颈问题。
同步
• 同步是使位于相同或不同处理机中的多个 进程之间的相互等待的操作，它要求进程 的所有操作均必须等待到达某一控制状态 之后才并行。
聚集
• 聚集将位于同步后不同处理机中的多个进 程的局部结果综合起来，通过某种操作， 例如最大值、最小值、累加和，产生一个 新的结果，存储在某个指定的或者所有的 进程变量中。
群集系统的优点
• 系统开发周期短。群集系统往往依赖于现有的成熟技术，既不用更新 研制计算节点、又不用重新设计操作系统和编译系统．而把开发的重 点放在通信和并行编程环境，节省了大量的研发时间。 • 用户投资风险小。因为群集系统的每一个节点机同时也是一台独立的 工作站，即使整个系统对某些应用问题并行效率不高，它的节点仍然 可以作为单个工作站使用。 • 系统价格低。由于群集系统的节点机可以批量生产．因而价格比传统 巨型机或MPP机要便宜得多。 • 节约系统资源。群集系统结构灵活，可以将不同体系结构、不同性能 的工作站联在一起，充分利用现有设备。 • 系统扩展性好。从规模上，群集系统大多使用通用网络．系统扩展容 易，从性能上，对大多数中、粗粒度的并行应用都有较高的效率。 • 系统容错性好。由于采用了失效切换技术，失效节点上的任务可以透 明地转移到其他节点上继续运行。 • 应用面较广。群集系统建立在成熟的技术基础之上，且有了失效切换 技术，更适合用作超级统的串行计算，分为“指令” 和“数据”两个部分，并在程 序 执行时“独立地申请和占有” 内 存空间，且所有计算均局限于 该内存空间。
进程 1
进程 2
发送信息
接收信息
并行计算将进程相对独立的 分配于不同的节点上，由 各自独立的操作系统调度， 享有独立的CPU和内存资源 （内存可以共享）；进程间 相互信息交换通过消息传递
工作站（微机）机群（COW）
• 群集(也称为机群)系统。群集(cluster)系统 是利用高速通用网络将一组高性能工作站 或高档PC机，按照某种结构联接起来，并 在并行程序设计以及可视化人机交互继承 开发环境支持下、统一调度、协调处理， 实现高效并行处理的系统。
群集系统的特点
• 群集系统具有以下特点： 1 每个节点都是一个完整的计算机、都有自己独 立的存储系统。 2 节点机间通过消息传递的机制来开发并行应用。 3 可以最大限度地增加节点机的个数，突破SMP 体系的瓶颈问题。 4 节点机往往依赖于现有的、成熟的技术。 5 典型的群集系统常常依赖于通用的网络体系通 信效率低于专用的MPP系统，因此比较适用于粗 粒度的并行。
MIMD的分类
• 根据内存分布和存储方式的不同，MIMD可 以分为： 共享存储MIMD(SMP)； 分布式共享存储MIMD （DSM）， 分布式存储MIMD 大规模并行处理机（MPP） 工作站（微机）机群（COW）
共享存储MIMD
• 也称为对称多处理机(Symmetric multiprocesor, SMP) • SMP系统是并行技术发展初期最常见的多处理机计算机体系。 在这种计算机中．每个处理机的地位都是一 样的、它们连接 在一起，通过某种中央开关机构(如公共总线、交叉开关等) 来访问全局共享存储器。由于存储系统共享，每一个处理机 均能直接访问内存中的所有数据。 • 由于存储器共享，导致这类外算机存在一个无法突破的处理 机与存储系统间的瓶颈。因此、 SMP系统很少能使用超过 100个CPU。当前，SMP计算机在网络服务器中应用较为广 泛，但是对于超大规模的应用和科学计算来说，SMP计算机 就往往无能为力了。
并行算法设计
• SIMD并行计算机一 般适合同步并行算法 • MIMD并行计算机适 合异步并行算法 • 对于SPMD，要设法 加大计算时间相对于 通信时间的比重，减 少通信次数甚至以计 算换通信，一个好的 算法应呈现右图模式：
并行算法设计
• 若能实现计算与通 信的重叠，将是更 理想的计算模式： • 对于MPMD并行算 法各并行部分一般 是异步执行的，最 好能够降低通信次 数，增大计算相对 于通信的比重：
传统的冯.诺依曼的结构计算机的核心是一台以串行方式操作的主处理 机。由于昂贵的硬件价格，该结构计算机完成的功能较简单、更多功 能是由软件完成。随着计算机应用领域扩大、高级语言及操作系统的 出现，这种功能分配的设计理念引起很多矛盾、从而迫使人们对计算 机系统结构进行改进。计算机系统结构改进主要围绕着增加时间间隔 内的操作数．即所谓并行处理技术进行。