并行计算机体系结构
并行计算体系结构课件.doc
并行计算或称平行计算是相对于串行计算来说的；所谓并行计算可分为时间上的并行和空间上的并行。
吋间上的并行就是指流水线技术，而空间上的并行则是指用多个处理器并发的执行计算。
并行计算科学中主要研究的是空间上的并行问题。
空间上的并行导致了两类并行机的产牛，按照Flynn的说法分为：单指令流多数据流(SIMD)和多指令流多数据流(MIMD)。
我们常用的串行机也叫做单指令流单数据流(SISD)。
MIMD类的机器又可分为以下常见的五类：并行向虽处理机(PVP),对称多处理机(SMP),大规模并行处理机(MPP),工作站机群(COW),分布式共享存储处理机(DSM)o单指令流多数据流:英文SIMD就是指Single Instruction Multiple Data,它用一个控制器來控制多个处理器，同时对一组数据(乂称“数据向量”)屮的每一个分别执行相同的操作来实现空间上的并行性——在微处理器屮实现的SIMD则是一个控制器控制多个平行的处理微元，例如Intel 的MMX或SSE,以及AMD的3D Now!技术。
多指令流多数据流：多指令流多数据流的英文是"Multiple Instruction Stream Multiple Data Stream1*,它使用多个控制器来异步地控制多个处理器，从而实现空间上的并行性。
并行处理机pvp:并行向量处理机最大的特点是系统中的CPU是专门定制的向量处理器(VP)O系统述提供共享存储器以及与VP相连的高速交叉开关。
对称多处理机(SMP):对称多处理机(Symmetric Multiprocessor)最主要的特征是系统的对称性，即每个处理器可以以同等代价访问各个共亨存储器。
显然，SMP的访存模型一定是均匀访存模型(UMA)的。
kkkk优点是并行度很高，但是由于系统总线的带宽是有限的，故处理器的数冃是受限的。
大规模并行处理机(MPP):大规模并行处理机(Massively Parallel Processor)中，每一个节点由商品(微处理器)，局部存储器(分布式存储器)及网络接口电路构成；节点间以定制的高速网络互联。
中科大-并行计算讲义-并行计算机系统与结构模型
Intel Paragon系统框图
I/O部分
SCSI
计算
节点
节点
计算部分
计算 节点
……
服务部分 I/O部分
计算
服务
SCSI
节点
节点
节点
以太网
HIPPI 节点
计算 节点
计算 节点
……
计算 节点
服务 节点
SCSI 节点
FDDI
VME 节点
用户I/O
磁带
HIPPI 节点
计算 节点
计算 节点
……
计算 节点
CU
PE0
PE1
…
P E n-1
IN
M0
M1
…
M m-1
(b)共享存储阵列机
中科大-并行计算讲义-并行计算机系统与结构模 型
2021/1/21
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阵列处理机的特点
• SIMD－单指令多数据流机
• 利用资源重复开拓计算空间的并行
• 同步计算－－所有PE执行相同操作
• 适于特定问题（如有限差分、矩阵运算等） 求解
2021/1/21
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Balance同构对称多处理机系统
80386CPU Weitek1167FPU
…
80386CPU Weitek1167FPU
存储器 8MB
…
存储器 8MB
64KB 高速缓存
…
64KB 高速缓存 系统总线
存储控制器
… 存储控制器
总线适配器 以太局域网
磁盘控制器
…
磁盘
磁盘
总线适配器 多总线
• 阵列处理机 分布存储 共享存储 流水线
• 向量处理机 并行向量机
第11章__并行计算机体系结构简介
第11章__并行计算机体系结构简介1. 引言随着计算机应用的不断发展，对计算机性能和计算能力的需求越来越高，而单一计算机性能的提升已经达到了瓶颈。
面对这种情况，计算机学科开始关注并行计算机。
并行计算机的提出，为解决单一计算机的性能瓶颈开辟了一条新的道路。
本章将简要介绍并行计算机体系结构。
2. 并行计算机的概念并行计算机是使用并行处理器（即多个处理器）来执行并行任务的计算机。
并行处理器是一种能够在同一时间内处理多个指令或多个数据的处理器，因此对于需要进行大量计算的应用程序而言，使用并行计算机可以大大提高计算速度。
并行计算机可以分类为以下三类：（1）指令级并行计算机：每个指令被分成数个步骤，不同步骤可以并行执行，以提高计算速度。
（2）进程级并行计算机：多个处理器执行不同的程序或进程，从而提高计算速度。
（3）数据级并行计算机：多个处理器对同一数据进行不同的计算，以提高计算速度。
3. 并行计算机的体系结构并行计算机的体系结构包括处理器阵列、多处理器、超级计算机等。
（1）处理器阵列：处理器阵列是由多个同构的处理器组成的结构，每个处理器都有自己的主存储器和指令流。
处理器阵列相对简单，但是需要使用特殊的编程技术，在编写并行程序时需要考虑负载平衡、同步和通信等问题。
（2）多处理器：多处理器是由多个不同类型的处理器组成的计算机系统，这些处理器可以是同构的，也可以是异构的。
多处理器系统采用共享存储器结构或分布式内存结构。
由于多处理器系统特点是强一致性和数据共享，它需要使用特殊算法来避免死锁和竞争条件等问题。
（3）超级计算机：超级计算机是由数千个处理器组成的计算机系统，它的计算能力是常规计算机的数十倍或数百倍。
超级计算机一般使用NUMA结构、MPP结构或混合结构，采用分布式内存结构可以有效解决存储器容量的限制问题，同时使用高速互联技术可以提高计算速度。
4. 并行计算机的优缺点并行计算机相对于单一计算机性能的优势主要体现在以下几个方面：（1）计算速度快：并行计算机可以同时执行多个任务，因此可以大大缩短计算时间。
计算机体系结构与并行计算
计算机体系结构与并行计算计算机体系结构是指计算机硬件和软件之间的接口，它涉及到计算机系统的组成和功能。
而并行计算是指多个任务同时进行，以提高计算机的处理能力和效率。
本文将从计算机体系结构和并行计算两个方面进行探讨，并分析二者之间的关系。
一、计算机体系结构计算机体系结构包括指令系统、处理器组织、存储组织和输入输出系统等。
其中，指令系统是计算机硬件与软件之间的接口，用于定义计算机所能执行的操作。
处理器组织是指负责执行指令和控制计算机操作的部件，包括运算器、控制器等。
存储组织是指计算机用来存储数据和程序的部件，包括主存储器、辅助存储器等。
输入输出系统则负责计算机与外部设备之间的数据传输和交互。
计算机体系结构的设计与优化直接影响着计算机的性能和效率。
在过去，计算机体系结构主要以单核处理器为主，即一次只能处理一个任务。
而随着科技的发展，为了满足越来越复杂的应用需求，人们开始将目光转向了并行计算。
二、并行计算并行计算是指多个任务之间通过并行执行共同完成某一计算任务。
它可以将一个大型任务划分为多个子任务，通过不同的处理器或计算核心同时执行，从而提高计算速度和效率。
并行计算可分为两种类型：数据并行和任务并行。
数据并行主要是指对大规模数据进行划分，使得每个处理器可以处理一部分数据，并在各个处理器之间进行数据交换和通信。
任务并行则是指将一个大型任务拆分成多个小任务，由不同的处理器执行，最终将结果合并。
这种方式可以充分利用多个处理器的计算能力，加快任务完成的速度。
并行计算的优势在于同时进行多个计算任务，提高了计算的效率和吞吐量。
它在大规模科学计算、数据处理和图形渲染等领域得到了广泛应用。
然而，并行计算也面临着一些挑战，如任务划分、负载平衡和数据同步等问题，需要通过合理的算法设计和系统结构来解决。
三、计算机体系结构与并行计算的关系计算机体系结构和并行计算是相辅相成的关系。
计算机体系结构提供了并行计算所需的硬件平台和系统支持，而并行计算则在提高计算机性能和效率方面对体系结构提出了更高的要求。
并行多核体系结构基础
并行多核体系结构基础1. 引言并行多核体系结构是指在一个计算机系统中，使用多个处理器核心来同时执行多个任务或处理多个线程。
这种体系结构的设计旨在提高计算机系统的性能和吞吐量，使得计算任务可以更加高效地完成。
2. 多核体系结构的发展历程多核体系结构的发展可以追溯到20世纪60年代，当时人们开始研究如何将多个处理器集成到一个芯片上。
随着技术的进步，芯片上集成的处理器数量逐渐增加，从最初的双核、四核到现在的八核、十六核甚至更多。
3. 多核体系结构的优势3.1 提高系统性能通过利用并行计算，多核体系结构可以同时执行多个任务或处理多个线程，从而提高系统的整体性能。
每个处理器核心都可以独立地执行指令，并访问自己的缓存和寄存器文件，避免了单一处理器可能遇到的瓶颈问题。
3.2 增加系统吞吐量由于每个处理器核心都可以同时执行任务，多核体系结构可以实现更高的系统吞吐量。
多个任务可以并行执行，而不会相互干扰，从而提高了整体的处理能力。
3.3 提高能源效率相比于传统的单核体系结构，在多核体系结构中，每个处理器核心可以根据任务的需求进行动态调整频率和电压。
这样可以更好地平衡性能和功耗之间的关系，提高能源效率。
4. 多核体系结构的挑战4.1 线程同步与通信在多核体系结构中，不同的处理器核心可能同时执行不同的线程或任务。
为了保证数据一致性和正确性，需要进行线程同步和通信操作。
这对程序员来说是一个挑战，需要仔细设计并发算法和数据结构。
4.2 热点问题由于多个处理器核心共享同一片内存区域，可能会导致热点问题。
当多个处理器核心同时访问同一片内存区域时，会引起竞争条件和缓存一致性问题。
有效地解决热点问题是一个复杂而重要的任务。
4.3 调度与负载均衡在多核体系结构中，如何合理地调度任务和实现负载均衡是一个挑战。
由于不同的任务可能具有不同的特性和需求，需要设计合适的调度算法和负载均衡策略。
5. 多核体系结构的应用领域多核体系结构已经广泛应用于各个领域，包括科学计算、人工智能、图像处理等。
并行计算体系结构
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最新的TOP500计算机
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最新的TOP500计算机
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来自Cray的美洲豹“Jaguar”，凭借1.75 PFlop/s(每秒1750万亿 次)的计算能力傲视群雄。“Jaguar”采用了224162个处理器核 心
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结构模型
共享内存/对称多处理机系统(SMP)
PVP：并行向量机
单地址空间 共享存ess) SMP：共享内存并行机（ Shared Memory Processors ）。多个处理器通过交叉开关 （Crossbar）或总线与共享内存互连。
来自中国的曙光“星云”系统以1271万亿次/s的峰值速度名列 第二
• 采用了自主设计的HPP体系结构、高效异构协同计算技术
• 处理器是32nm工艺的六核至强X5650，并且采用了Nvidia Tesla C2050 GPU做协处理的用户编程环境；
异构体系结构 专用 通用
TOP500中85%的系统采用了四核处理器，而有5%的系统已经使
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Cluster：机群系统
Cluster(Now,Cow)： 群集系统。将单个节点，用商业网 络 ：Ethernet，Myrinet，Quadrics， Infiniband，Switch等连结起来形成群 集系统。
• 每个节点都是一个完整的计算机 （SMP或DSM），有自己磁盘和操 作系统
系统在物理上分布、逻辑上共享。各结点有
自己独立的寻址空间。
• 单地址空间 、分布共享
• NUMA（ Nonuniform Memory Access ）
计算机体系结构的演变
计算机体系结构的演变计算机体系结构是指计算机硬件和软件之间的结构组织关系。
它对于计算机系统的性能、可靠性和功能实现具有重要影响。
随着科技的发展和计算机应用的日益普及，计算机体系结构不断演变，以下将从简单到复杂、从单一到多元等方面分析计算机体系结构的变化过程。
一、早期计算机体系结构在计算机发展的初期阶段，早期计算机体系结构主要以冯·诺依曼结构为主。
这种结构包括五个基本组成部分：运算器、控制器、存储器、输入设备和输出设备。
运算器负责完成算术和逻辑运算，控制器负责控制计算机的各种操作，存储器用于存储程序和数据，输入设备和输出设备则用于与用户进行交互。
这种体系结构简单明了，但同时也存在着数据瓶颈和程序存储能力限制等问题。
二、微程序控制体系结构20世纪70年代，随着处理器和芯片技术的进步，计算机体系结构发生了重大变革，微程序控制体系结构应运而生。
微程序控制体系结构将硬件和软件分离，将指令集合和控制存储器分开，由控制存储器中的微程序来控制计算机的操作。
这种体系结构具有灵活性和可扩展性，方便了计算机的设计和维护。
同时，这也为后来的超长指令字（VLIW）和超标量处理器打下了基础。
三、并行体系结构随着计算机应用需求的增加，计算机体系结构逐渐向并行化方向发展。
并行体系结构将计算任务分解为多个子任务，由多个处理器并行执行，加快了计算速度。
并行体系结构主要分为共享内存和分布式内存两种类型。
共享内存体系结构中，多个处理器共享同一块内存，通过并发访问实现数据交换。
而分布式内存体系结构则是将多个处理器分布在不同的存储器模块上，通过消息传递实现数据通信。
四、多核体系结构近年来，随着芯片制造工艺的进步，多核体系结构成为了计算机体系结构的主流趋势。
多核体系结构将多个处理器集成在一块芯片上，通过共享缓存和高速互联等技术，使得多个核心可以同时进行计算任务。
这种体系结构能够提高系统的性能和能效，同时也带来了并行编程的挑战和资源管理的复杂性。
并行计算机体系结构的分类
并行计算机体系结构的分类并行计算机体系结构是指在计算机系统中，通过多个处理单元同时执行任务以提高计算性能的架构框架。
根据不同的设计思想和实现方式，可以将并行计算机体系结构分为多种分类。
本文将介绍几种常见的并行计算机体系结构分类，并对其特点和应用进行讨论。
1.指令级并行体系结构指令级并行体系结构（ILP）是基于指令级并行技术的一种体系结构。
ILP通过将单个指令分解为多个子操作，并在不同的处理单元上同时执行这些子操作，从而实现指令级并行。
这种体系结构适用于需要大量计算的应用，如科学计算和图像处理。
其中，超标量和超流水线是常见的ILP体系结构。
超标量体系结构通过在一个时钟周期内同时发射多条指令，利用指令之间的独立性实现指令级并行。
而超流水线体系结构则通过将指令的执行过程分解为多个阶段，并在每个阶段上同时执行不同的指令，进一步提高了并行度。
这两种体系结构能够充分利用处理器资源，提高计算性能。
2.向量处理体系结构向量处理体系结构是基于向量处理器的一种体系结构。
向量处理器是一种特殊的处理器，能够同时处理多个数据元素。
在向量处理体系结构中，处理器通过执行向量指令，对向量数据进行并行操作。
这种体系结构适用于需要对大规模数据进行相同类型操作的应用，如科学计算和图像处理。
向量处理体系结构具有高度的并行性和数据吞吐量，能够充分利用数据级并行性，提高计算性能。
然而，由于向量处理器对数据的访问具有一定的限制，对于不适合向量化的应用，其性能优势可能会受到限制。
3.多核体系结构多核体系结构是指在一个计算机系统中，使用多个处理核心来执行任务的体系结构。
每个处理核心都具有独立的处理器和内存，能够同时执行不同的指令流。
多核体系结构适用于需要同时执行多个任务的应用，如服务器和大数据处理。
多核体系结构具有良好的可扩展性和并行性，能够提供更高的计算性能。
通过将任务分配给不同的处理核心，可以充分利用系统资源，提高系统的吞吐量和响应速度。
然而，多核体系结构也面临着任务调度和数据共享的挑战，需要采用合适的并行编程模型和调度算法来优化性能。
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并行计算机系统的软件技术
计算模式:
单程序多数据模式:系统由多个独立的进程组成, 它们都运行相同的程序,但处理的数据集合不同 流水线式: 分阶段计算模式: 分而治之式 多完成人模式
并行计算机系统的软件技术
通信方式:
共享变量 消息传递
:多指令流单数据流(流水线处理机): MIMD体系结构:多指令流多数据流
一致性内存访问(UMA) 非一致性内存访问(NUMA) 仅高速缓存访问(COMA) MPP:大规模并行处理系统 COW:工作站集群
多计算机系统:
并行计算机系统的性能问题
硬件性能指标: 延迟时间:CPU发送分组至接收到响应的时间间隔 带宽:系统每秒能传送的信息量 软件性能指标: 加速比:一个程序在有n个处理器的计算机上运行和在只 有一个处理器的计算机上运行的速度之比 获得更高的性能: 增加更多的CPU,但要能够保持相同的CPU平均带宽和不 变的平均延迟时间 减少或隐藏延迟时间的技术:数据复制,数据预取,多线程 技术,使用无阻塞的写
并行计算机体系结构
计算机体系结构的分类
SISD体系结构:单指令流单数据流
以单一的指令流从存储器取指令,以单一的数据流从存储器取操作数并将 结果写回存储器
单一的控制部件,多个处理部件 阵列处理机和向量处理机 多个处理部件,多条指令同时在一份数据上进行操作 多处理机系统:共享物理内存
SIMD体系结构:单指令流多数据流
并行计算机系统的软件技术
控制模式: 使用一个控制线程的方式 使用多个线程控制的方式 并行粒度: 多个独立线程协同工作解决同一个问题 在一个程序调用了一个过程后并不等待调用结 束就继续往下执行,使调用者和被调用者并行运 行 进程用某种方法创建多个线程,所有的线程都在 进程的地址空间中运行