并行处理技术与并行计算机
计算机组成原理中的流水线与并行处理
计算机组成原理中的流水线与并行处理计算机组成原理是指计算机的各个组成部分及其相互关系的原理。
其中，流水线与并行处理是计算机组成原理中的两个重要概念。
本文将从流水线和并行处理的定义、特点、应用以及优缺点等方面进行论述。
一、流水线的定义和特点流水线技术是一种将复杂的任务分解为若干个互相依赖的子任务，并通过时序控制将其分别交给不同的处理单元进行执行的技术。
它可以提高计算机的执行效率和吞吐量。
与串行处理相比，流水线处理具有以下特点：1.任务分解：将复杂的任务分解为多个子任务，每个子任务由不同的处理单元负责执行。
2.流水线寄存器：通过在流水线各个阶段之间插入流水线寄存器，实现了各个阶段之间的数据传递和暂存，确保了数据的正确性和稳定性。
3.并行操作：不同的处理单元可以并行执行不同的任务，提高了计算机的并行处理能力。
4.随机任务执行：由于流水线中的各个阶段是独立的，因此可以随机运行和停止任务，提高了计算机的灵活性。
二、并行处理的定义和特点并行处理是指同时利用多个处理器或者多个处理单元并行执行多个任务的处理方式。
它可以大幅提升计算机系统的运算速度和处理能力。
并行处理的特点如下：1.任务分配：将大任务分解为多个小任务，并分配给多个处理单元同时执行。
2.任务协调：通过合理的任务调度算法，协调各个处理单元之间的任务执行顺序和数据传递，确保整个系统的稳定性和正确性。
3.资源共享：各个处理单元之间可以共享资源，如内存、缓存等，提高资源利用率。
4.计算效率提高：通过多个处理单元同时执行任务，大幅提高了计算效率和处理速度。
三、流水线与并行处理的应用流水线和并行处理在计算机领域被广泛应用，以下是几个常见的应用示例：1.超级计算机：超级计算机通常采用并行处理的方式，利用多个处理器同时进行计算，以提高计算能力。
2.图形处理器：图形处理器（GPU）采用流水线技术，将图像处理任务分解为多个子任务，通过流水线处理实现高效的图形渲染和计算。
并行开发概述
并行计算的概述上海超级计算中心并？什么是并行计算？什么是并行计算z运行于单个处理单元z顺序执行z一次执行一条指令次执行条指令并？什么是并行计算？什么是并行计算什么是超级计算什么是超级计算？？•超级计算机Supercomputer当前处理能力最强运算速度最快的类计算机–当前处理能力最强、运算速度最快的一类计算机•超级计算Supercomputing–利用超级计算机所进行的计算，通常为了解决普通计算机所不能完成的大型复杂问题什么是并行计算什么是并行计算？？•相对于串行计算•简单说，是指利用多个部件共同完成计算任务柜柜台柜台1柜台2排队 A parallel computer is a collection ofprocessing elements that cooperate to l l bl f tsolve large problems fast David E. Culler U.C. Berkeley为什么要并行计算？——大量应用需求的驱动•有限时间内解决复杂计算问题地震层析成像–汽车碰撞实验：32 32 CPU 4CPU 4小时（一个工况）–中尺度天气预报：128 128 CPU 4CPU 4小时，每天定时–药物筛选：64 64 CPU CPU ，500万化合物，一年–个月只能算一个纳秒过程蛋白质折叠，256256CPU CPU 、2个月只能算个纳秒过程–宇宙大尺度结构模拟：256 256 CPU CPU ，6个月汽车碰撞药物筛选飞机设计为什么要并行计算？——计算机技术发展的推动算？芯片上晶体管数目每18个月增长一倍nmÆ65nmÆ32nm，逼近极限90nm艺逼近极•工艺：904.0GHzGHz，步履艰难GHz到4.03.0GHz•主频：从3.0•功耗：单芯片百瓦功耗，mini型“核反应堆”为什么要并行计算？——多核CPU的发展在单个芯片上内置多个处理单元核•在单个芯片上内置多个处理单元－“核”•每个处理器视为小型的并行计算机•双核Æ多核•并行计算已经成为必然并行计算已经成为必然！！并行计算的大量应用（传统应用）•气候环境：天气预报、气候、气象等•生物技术：基因、蛋白质、药物设计生物技术基因蛋白质药物设计•能源：石油勘探与模拟、核能模拟•材料：纳米材料、高分子材料设计•制造：外形设计、碰撞试验、发动机燃烧•国防和国家安全：密码破译、先进武器制造•海量数据处理•…………并行计算怎么算？4并行应用开发3并行算法设计并行算法并行应用2并行计算机系统软件操作系统并行通讯协议和实现处理器和硬件平台1并行计算机体系结构网络设备和互联典型的机群系统结构并行向主要并行计算机类型•并行向量机–Parallel Vector Processor，银河1号，地球模拟器•对称多处理机–Symmetric Multiprocessor，曙光1号，SGI Power Challenge y p g •大规模并行处理机–Massively Parallel Processor，神威I，IBM SP2•分布共享存储多处理机–Distributed Shared Memory，SGI Origin2000/3000•集群或集群系统–Cluster，Cluster of Workstation，曙光40004000A A，深腾6800并行计算机体系架构VPVPVP …交叉开关P/C P/CP/C…总线或交叉开关P/CP/CP/C…LM LM LMSM (a) PVP SM(b) SMP , 物理上单一地址空间定制网络(c) MPP , 物理/逻辑上多地址空间()(),物理上单地址空间(),物逻辑多地空间虚拟分布共享存储(DSM) LM LM LMP/CP/CP/C…LM LM LMP/CP/CP/C…定制网络(d) DSM 逻辑上单一地址空间定制/标准网络(e) Cluster/COW, 物理/逻辑上多地址空间体系架构理论模型：UMA, NUMA, cc UMA, NUMA, cc--NUMATop500 体系架构趋势(1993－2009)2009)9)2009) Top500 互联技术的发展趋势(1993－200当前世界主要超级计算机RakSit C tA hit t –TOP500TOP500，，20102010年年1111月月nk SiteComputer Architecture1National SupercomputingCenter in Tianjin ，China Tianhe-1A -NUDT TH MPP , X5670 2.93Ghz 6C,NVIDIA GPU, FT-1000 8C NUDTMPP 2DOE/SC/Oak Ridge National Laboratory ，United StatesJaguar -Cray XT5-HE Opteron 6-core 2.6 GHz Cray Inc.MPPNational Supercomputing Nebulae -Dawning TC3600 Blade, Intel X5650, 3Centre in Shenzhen ,(NSCS)ChinaNVidia Tesla C2050 GPU DawningClusterGSIC Center , Tokyo Institute of Technology TSUBAME 2.0 -HP ProLiant SL390s G7 Xeon 6C X5670, Nvidia GPU, Linux/Windows 4JapanNEC/HPCluster 5DOE/SC/LBNL/NERSC United StatesHopper -Cray XE6 12-core 2.1 GHz Cray Inc.MPP提纲•前言•并行计算机¾并行计算方法软件开发•并行并行软件开发•展望与挑战•数据并行：分解数据，并行处理寻找并行性f i 0t 99d for i=0 to 99 do a[i]=b[i]+c[i]end for•功能并行：分解问题，并行处理a=2 b=3Task1 = (a+b)/2Task2 = a*bResult = Task1+Task2•流水线：依据次序，时域并行并行算法设计三个要点•寻求问题求解过程中的并行性•寻求并行算法与并行计算机结构的最佳匹配•合理的组织任务，减少额外开销并行算法设计的四个步骤1.划分–数据分解或功能分解2.通信–确定通信模式(局部/全局),负载均衡,3.3聚集–依据计算机规模聚合并行化,最小化并行开销,可扩展性44.映射–将任务分配给处理器并行算法设计的四个步骤PartitioningA s D e M a O r c P 0P 1p 0p 1p 0p 1s i g n m e c o m p o s p p i n gh e s t r P 2P 3p 2p 3p 2p 3n ti t i o na t i o nTasksProcessesProcessorsSequential computationParallel programPartition 分解•分解，即将大规模的计算量分解成小份task –区域分解domain decomposition–任务分解functional decomposition•注意事项check list–task数至少比并行处理器数目多–每个task对应的计算量相当–分解task数目要和问题规模相对应–分解需要尽可能的避免不必要的通讯/存储Communication 通讯•每个子task可以同时(concurrency)在不同处理每个时器上计算，但是无法避免子task间交换数据–区域分解：task间通讯比较难分析–任务分解：task间通讯直接，即task的数据流•Communication注意事项check list子间通平衡–task间通讯平衡–任务间的全局通讯–计算和通讯尽量能够重叠(overlap)–不同task的计算能同时(concurrently)进行，•Communication注意事项check list意–各子task间通讯平衡–任务间的全局通讯可能会降低并行算法的可扩展性，稳定性–计算和通讯尽量能够重叠(overlap)，如果不，需要用divide and conquer分解算法–不同task的计算能同时(concurrently)进行，t k(tl)进行Agglomeration（聚集）将算具•将分解和通讯得到的算法具体化–将子task聚集在一起，增加子任务大小，减少总的子任务数目–对计算和数据的重复存放•在聚集阶段，需要面对3个目标–减少通讯开销g y•增加每个子任务的粒度granularity–一定的灵活性，保证映射阶段的可扩展性减少软件程的开销–减少软件工程的开销Mapping（映射）•建立task和并行处理器的映射关系•目标：减少总的执行时间–增强concurrency–将相互通讯密集的task放在临近的节点上NP--complete）l t •映射问题有大量理论研究（NP•针对需要负载不均衡(load imbalance)–考虑动态负载平衡–需要增加额外的通讯/计算开销不同的并行层次专业领域科学家应用层并行问题本身专领域科学家方法层粒度分析建模专业领域科学家算法层并行算法计算数学家程序层并行实现计算机专家提纲•前言•并行计算机•并行计算方法¾并行软件开发•展望与挑战展望与挑战两种内存模型•共享存储CPUCPUCPUCPUCPUM M•分布式存储M M CPUCPUCPUCPUCPUM M M M M M M M M M M M M MM M M M并行程序实现技术•共享存储–自动并行化–线程并行–编译器制导语言，OpenMP编译器制导语言•分布式存储－消息传递–MPI，Message Passing Interface –PVM，Parallel Virtual Machine •其他–数据并行，HPF–混合并行程序并行化途径•串行程序自动并行化对部分应用有效有效自动并行化只对部分应用编译器执行自动并行化，只对部分应用编译器执行自动并行化只–编译器执行自动并行化，只为止没有行之有效的方法和工具工具目前为止没有行之有效的方法和–目前并行途径(编译制导)个重要途径半自动化并行途径成为目前的个重要途径半自动化–成为目前的一个重要成为目前的一个重要途径•使用全新的并行语言，如HPF–需要重写已有程序需要重已有程序•串行程序＋并行化扩展–基于已有程序进行改写–当前主流的并行程序实现途径–MPI，OpenMP！谢谢，欢迎提问和讨论！谢谢，欢迎提问和讨论。
自考《计算机系统结构》第9章精讲
第九章并⾏处理技术 本章讲述的重点内容就是阵列处理机和多处理机，对阵列机的基本结构、主要特点、以及阵列机的互连络和并⾏存储器的⽆冲突访问等内容要加强理解。
本章应掌握的概念有：阵列处理机、络拓扑结构、单级⽴⽅体络、多级⽴⽅体等。
⼀、并⾏处理技术（识记）： 并⾏性主要是指同时性或并发性，并⾏处理是指对⼀种相对于串⾏处理的处理⽅式，它着重开发计算过程中存在的并发事件。
并⾏性通常划分为作业级、任务级、例⾏程序或⼦程序级、循环和迭代级以及语句和指令级。
作业级的层次⾼，并⾏处理粒度粗。
粗粒度开并⾏性开发主要采⽤MIMD⽅式，⽽细粒度并⾏性开发则主要采⽤SIMD⽅式。
开发计算机并⾏性的⽅法主要有：资源重复、时间重叠和资源共享三种⽅法。
⼆、SIMD并⾏计算机（阵列处理机） 阵列机也称并⾏处理机。
它将⼤量重复设置的处理单元按⼀定⽅式互连成阵列，在单⼀控制部件CU（Contrul Unit）控制下对各⾃所分配的不同数据并⾏执⾏同⼀指令规定的操作，是操作并⾏的SIMD计算机。
它采⽤资源重复的措施开发并⾏性。
是以SIMD（单指令流多数据流）⽅式⼯作的。
1、阵列机的基本结构（识记） 阵列机通常由⼀个控制器CU、N个处理器单元PE（Processing Element）、M个存储模块以及⼀个互连络部件（IN）组成。
根据其中存储器模块的分布⽅式，阵列机可分为两种基本结构：分布式存储器的阵列机和共享存储器的阵列机（理解⼆者不同之处）。
阵列机的主要特点： 它采⽤资源重复的⽅法引⼊空间因素，这与利⽤时间重叠的流⽔线处理机是不⼀样的。
它是利⽤并⾏性中的同时性⽽不是并发性，所有的处理单元必须同时进⾏相同操作（资源重复同时性）（我们想象⼀下亚运会的开幕式⼤型团体操表演，每个⼈就是⼀个PE，他们听从⼀个总指挥的指令，同时进⾏⾃⼰的操作，很快地就能"计算"出⼀个结果（队形）来。
） 它是以某类算法为背景的专⽤计算机，基本上是专⽤于向量处理的计算机（某类算法专⽤机）。
并行计算
+ + + +
为利用并行计算，通常计算问题表现为以下特征： （1）将工作分离成离散部分，有助于同时解决； （2）随时并及时地执行多个程序指令； （3）多计算资源下解决问题的耗时要少于单个计 算资源下的耗时。 + 并行计算是相对于串行计算来说的，所谓并行计算 分为时间上的并行和空间上的并行。 时间上的并行 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。
+ 并行计算机有以下五种访存模型：
+ 均匀访存模型（UMA）
+ 非均匀访存模型（NUMA）
+ 全高速缓存访存模型（COMA）
+ 一致性高速缓存非均匀存储访问模型（CC-
NUMA） + 非远程存储访问模型（NORMA）。
不像串行计算机那样，全世界基本上都在使用冯· 诺伊曼的计算模型； 并行计算机没有一个统一的计算模型。不过，人们已经提出了几种有 价值的参考模型：PRAM模型，BSP模型，LogP模型，C^3模型等。
+ 并行计算机是靠网络将各个处理机或处理
器连接起来的，一般来说有以下几种方式： 处理单元间有着固定连接的一类网络，在 程序执行期间，这种点到点的链接保持不 变；典型的静态网络有一维线性阵列、二 维网孔、树连接、超立方网络、立方环、 洗牌交换网、蝶形网络等。静态连接
+ 节点度:射入或射出一个节点的边数。在单
ቤተ መጻሕፍቲ ባይዱ
向网络中，入射和出射边之和称为节点度。 + 网络直径:网络中任何两个节点之间的最长 距离，即最大路径数。 + 对剖宽度:对分网络各半所必须移去的最少 边数。 + 对剖带宽:每秒钟内，在最小的对剖平面上 通过所有连线的最大信息位（或字节)。
大数据处理中的并行计算方法
大数据处理中的并行计算方法随着互联网和信息技术的快速发展，大数据已经成为当代社会中不可忽视的重要资源。
然而，大数据的处理和分析面临着巨大的挑战，主要体现在数据量庞大、复杂度高以及处理速度要求快等方面。
为了应对这些挑战，大数据处理中的并行计算方法被广泛应用。
并行计算是指将一个大任务分解为多个小任务，并在多台计算机上同时进行计算，以提高整体计算效率的一种计算方式。
在大数据处理中，采用并行计算方法可以有效地利用多台计算机的计算能力，加速数据处理的速度和效率。
在大数据处理中应用广泛的并行计算方法有以下几种：1. 数据分片并行：这种方法将原始数据分为多个小于单台计算机内存容量的数据块，每个数据块由一个独立的计算节点处理。
数据分片并行可以在短时间内处理大量数据，并且计算过程中不存在数据依赖关系，可以实现高度并行计算。
2. 数据流并行：数据流并行是将数据按照特定的规则拆分成多个数据流，并通过多个计算节点对数据流进行并行处理。
每个节点负责处理一个或多个数据流，可以同时进行计算和处理不同的数据。
数据流并行可以提高计算效率，降低计算时间。
3. 任务并行：任务并行是将整个数据处理任务拆分为多个子任务，并由不同的计算节点同时执行。
每个子任务可以独立进行计算，并将结果合并以得到最终的处理结果。
任务并行可以充分利用多台计算机的计算能力，加速数据处理的速度。
4. 模型并行：这种方法主要适用于复杂的大数据处理任务，通过将大型模型分解为多个小模型，并在不同的计算节点上并行运算，最后将结果进行整合得到最终的处理结果。
模型并行可以充分利用多台计算机的计算资源，加速模型的训练和推理过程。
5. 任务流并行：任务流并行是将一个大型数据处理任务划分为多个阶段，并在不同的计算节点上并行执行。
每个阶段可以独立进行计算，通过将阶段之间的数据传递和协调进行任务流的并行计算。
任务流并行可以提高数据处理的效率，并减少数据处理过程中的等待时间。
总的来说，大数据处理中的并行计算方法可以通过充分利用多台计算机的计算能力，加速数据处理的速度和效率。
大规模并行计算技术的发展
大规模并行计算技术的发展一、前言大规模并行计算技术是计算机科学领域中的一个重要研究方向，它广泛应用于高性能计算、人工智能等领域，对推动科技发展有着重要的作用。
本文将从历史、应用及发展趋势等方面详细介绍大规模并行计算技术的发展。
二、历史大规模并行计算技术的起源可以追溯到20世纪60年代，当时的超级计算机系统利用多个中央处理器同时处理一些任务，从而实现了任务的并行处理。
1969年Seitz提出利用消息传递机制在计算机间进行通信，从而实现分布式计算的思想。
此后，随着计算机技术的发展，大规模并行计算技术得到了广泛的应用，并逐渐成为计算机科学领域中的一个研究热点。
三、应用1.高性能计算高性能计算是大规模并行计算技术的重要应用之一。
利用大规模并行计算技术，可以同时运行多个计算任务，从而实现计算的高效率和高性能。
大规模并行计算技术已经被广泛应用于天气预报、环境模拟、动力学模拟等领域。
2.人工智能人工智能是近年来大规模并行计算技术的一个重要应用领域。
利用大规模并行计算技术，可以加速深度学习、神经网络等复杂计算任务的处理，从而提高人工智能系统的性能和效率。
同时，大规模并行计算技术也为人工智能的研究提供了广阔的平台。
四、发展趋势1.异构计算异构计算是大规模并行计算技术发展的一个趋势。
利用异构计算，可以将不同类型的硬件设备相互配合，以实现更高效的计算。
随着计算机技术的不断发展，异构计算将成为大规模并行计算技术的一项重要发展方向。
2.云计算云计算是大规模并行计算技术未来的一个趋势。
利用云计算，可以将计算资源进行统一管理，从而实现分布式部署和管理。
随着互联网技术的不断发展，云计算将更广泛地应用于大规模并行计算领域。
3.智能计算智能计算是大规模并行计算技术未来另一个重要的发展趋势。
利用智能计算，可以将大规模并行计算和人工智能技术相结合，从而实现更高效、更自动化的计算。
智能计算将成为未来大规模并行计算技术的一个重要方向。
五、结论大规模并行计算技术是计算机科学领域中的一个重要研究方向。
并行计算的容错技术
并行计算的容错技术随着计算机技术不断发展，我们越来越依赖计算机处理日常事务，从简单的文本处理到复杂的机器学习和人工智能应用。
但是，随之而来的问题也越来越多，其中之一是计算机的容错性。
计算机系统的故障可能会导致严重的后果，如财产损失、数据丢失甚至生命危险。
为了增强计算机的容错性，许多研究人员致力于开发并行计算的容错技术，以加强计算机系统的稳定性和可靠性。
并行计算是指在多个计算节点之间分配任务的一种计算方式。
当所有节点完成自己的任务后，结果将被合并为一个最终结果。
并行计算提高了计算效率和速度，使我们处理大规模问题变得更加容易。
然而，由于计算资源和计算节点非常大，节点之间存在互相干扰导致的错误概率就会增加。
相对于传统的、串行计算，出现错误的概率更大，因此，在并行计算中，容错技术非常重要。
实现并行计算的容错技术可以应对不同的故障，如节点故障、网络故障、软件故障等。
存在很多种方法来处理这种类型的故障，每一种方法在应对和解决问题上都有不同的效率和实现方式。
这里我们将展示几种常用的方法，以及它们如何提高计算系统的容错性。
1. 重复计算重复计算是一种最简单的通用容错技术。
在重复计算中，相同的任务会在多个节点之间分配并行运行。
当节点完成任务后，节点会把计算结果与其他节点的计算结果进行对比，以确定计算结果的准确性。
因此，如果一个节点出现故障，其它节点可以继续进行计算，并且重复计算可以使最终结果更加准确。
重复计算虽然很简单，但是这种技术在容错时表现出色，因为它能够很好地应对节点故障和网络故障。
然而，重复计算也会增加计算量，因此如果有大量计算需要完成，选择重复计算技术可能会导致计算速度慢或计算成本过高。
2. 检查点和重启检查点和重启（C/R）是一种较为复杂的容错技术，可用于快速恢复意外停机的节点。
该技术会在计算系统的不同步骤中创建检查点，保存系统状态、数据和任务信息。
如果发现当前节点故障，计算节点可以通过加载检查点来恢复系统状态，从上一个检查点处继续进行计算。
并行程序设计原理
并行程序设计原理随着计算机技术的飞速发展，计算机系统的处理能力不断提高，但是单个处理器的性能已经无法满足现代应用的大量计算需求。
人们开始将多个处理器组成一个并行计算机系统，以提高处理能力。
并行计算机系统具有多个处理器，并且这些处理器能够同时处理不同的任务，从而提高计算能力。
利用并行计算机系统开发并行程序需要特定的技术和方法。
本文将介绍并行程序设计的原理。
1. 并行处理的基本原理并行处理是指多个处理器同时执行不同的任务。
在并行计算机系统中，每个处理器都可以独立地执行任务，而这些处理器之间通过共享存储器进行通信和数据交换。
（1）任务分配：并行处理需要将任务分配给多个处理器，以实现多个处理器的协同工作。
（2）通信与同步：并行处理需要处理器之间进行通信和同步，确保数据的正确性和计算的一致性。
（3）负载均衡：在并行计算机系统中，要保证所有处理器都得到合理的任务分配，以实现尽可能平衡的负载，从而提高整个系统的效率和性能。
2. 并行程序的基本特点并行程序具有一下几个特点：（1）可扩展性：并行程序可以随着处理器数量的不断增加而提高计算能力，形成高性能的计算机系统。
（2）复杂性：并行程序处理的问题一般比串行程序复杂，需要更多的算法和技巧，也需要更加严格的编程规范和方法。
（3）可重复性：并行程序的结果应该是可重复的，即在多次执行相同的任务时得到相同的结果。
（4）可移植性：并行程序应该具有可移植性，即可以在不同的计算机系统中执行，而不需要对程序进行太多的修改。
（1）分解问题：设计并行程序需要将整个问题分解成多个子问题，以方便并行计算。
（2）任务调度：设计并行程序需要合理地安排任务的执行顺序，以尽可能避免处理器的空闲时间，提高计算效率。
4. 并行程序的设计方法在设计并行程序时，需要遵循一些基本的方法：（1）数据并行：数据并行是指将数据分成多个部分，分配给不同的处理器并行处理。
这种方法适用于数据独立性较强的问题。
（4）管道并行：管道并行是指将整个计算过程分成多个部分，每个部分交替执行。
超级计算机的并行计算算法分析
超级计算机的并行计算算法分析随着科技的不断发展，计算机技术也日新月异。
超级计算机是目前世界上计算能力最强的机器之一，不能仅仅依靠单个处理器，而需要采用并行计算算法来解决复杂的计算问题。
本文将对超级计算机的并行计算算法进行分析。
一、并行计算并行计算是指同时在多个处理器上执行计算任务以获得更快的计算结果的计算技术。
并行计算技术因其高效性在各个领域都得到了广泛的应用。
在超级计算机上，采用并行计算算法可以使计算时间大幅缩短。
二、超级计算机的并行计算分类超级计算机的并行计算有两种主要的分类方式：共享内存并行和分布式内存并行。
共享内存并行是指在多个处理器之间共享一个内存单元的并行计算。
多个处理器可以同时访问同一个内存中的数据，并且可以直接进行通信。
这种方法的好处在于简化了程序的编写和测试，但是由于多个处理器之间直接竞争访问相同内存单元，而且一旦一个处理器崩溃就会导致整个系统崩溃，因此可扩展性有限。
分布式内存并行是指通过网络连接多台计算机来完成任务的并行计算。
多个处理器之间彼此独立，每个处理器独立运行程序，处理器之间通信需要通过网络。
这种方法的好处在于可以轻松地增加处理器的数量，从而提高性能。
然而，需要花费更多的时间和精力来编写程序。
三、超级计算机并行计算算法超级计算机具有高度的可扩展性，其采用的并行计算算法具有良好的可移植性和高效性。
下面将介绍一些常用的超级计算机并行计算算法。
1. 分治法分治法是将一个大问题划分为并行计算任务并将每个任务分配给不同的处理器的算法。
这种算法的优点是非常灵活，适用于各种计算任务。
然而，可能需要一些计算任务来调度更多的处理器，从而提高效率。
2. 数据并行数据并行算法将一种处理任务分为独立的子任务，每个子任务由不同的处理器处理。
这种算法适用于可分解问题，可以非常容易地扩展以利用更多处理器的优势。
但是，可能需要更高的通信开销来处理独立的子任务。
3. 任务并行任务并行算法将一个大任务划分为相互依赖的子任务，每个子任务由不同的处理器处理。
计算机体系结构中的并行计算与向量处理
计算机体系结构中的并行计算与向量处理在当今计算机科学领域中，随着科技的不断发展和进步，我们对于计算机体系结构的要求也越来越高。
为了提高计算机的计算速度和处理能力，我们需要运用并行计算和向量处理的技术。
本文将探讨计算机体系结构中的并行计算与向量处理的概念、原理以及应用。
一、并行计算的概念与原理1.1 并行计算的概念并行计算是指多个处理器同时进行计算任务，从而提高计算速度和处理能力的一种计算模式。
在传统的计算机体系结构中，计算任务被分配给单个处理器执行，而在并行计算中，计算任务可被同时分配给多个处理器并行执行。
1.2 并行计算的原理并行计算的实现依赖于任务的划分与调度。
在并行计算中，任务将被划分为更小的子任务，并分配给不同的处理器进行并行计算。
每个处理器将执行指定的子任务，然后将结果合并以获得最终的计算结果。
二、向量处理的概念与应用2.1 向量处理的概念向量处理是一种针对向量数据进行高效处理的计算模式。
在传统的计算机体系结构中，对于每个数据的处理都需要单独执行指令，而向量处理可以同时处理一组数据，极大地提高了计算效率。
2.2 向量处理的应用向量处理在科学计算、图像处理、机器学习等领域有着广泛的应用。
例如，在天气预报中，我们需要对大量气象数据进行处理和模拟，利用向量处理可以大幅缩短计算时间，提高预报的准确性。
在图像处理中，向量处理可以同时处理多个像素点，实现高效的图像处理和特征提取。
在机器学习中，向量处理的并行计算能力可以加速大规模数据的训练和预测过程。
三、并行计算与向量处理的优势与挑战3.1 并行计算与向量处理的优势并行计算与向量处理在提高计算效率和处理能力方面具有明显的优势。
通过并行计算，计算任务可以同时分配给多个处理器执行，极大地缩短了计算时间。
而向量处理则能够同时处理多个数据，充分利用了硬件资源，加快了计算速度。
3.2 并行计算与向量处理的挑战尽管并行计算与向量处理具有许多优势，但也存在一些挑战。
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并行处理技术与并行计算机[摘要]：本文从计算机的体系结构和软件系统两方面阐述了并行处理技术的主要技术，并介绍了并行计算机发展的现状和趋势。[关键词]：并行处理，并行计算机[ABSTRACT]:Inthispaper,wesummarizetheprimarytechnologyofparallelprocessingfromtwoaspect--------architectureandsoftware,andwealsointroducethestatusinquoandtrendofparallelcomputer.[KEYWORDS]:ParallelProcessing;ParallelComputer;
引言
计算机系统发展到今天,其性能价格已经极大的满足了多数人的需要,VLSI技术的发展使得计算机系统的性能得以飞速的提高..单处理机系统提高运算速度的主要途径是体系结构和电路工艺上的改进.结构上包括流水线结构,向量处理和指令级并行性的开发等,它只能把速度提高大约十倍,电路上的新材料还未成熟,而微小化几乎要接近极限.在80年代中期,美国科技政策署就提出了巨大挑战(GrandChallenges)的任务,其中的气候模拟,半导体模拟,受控核聚变研究,海洋环流等需要大量复杂计算的问题都需要运算速度比现有的系统高的多的超级计算机.早在80年代初,各种16/32位的高性能微处理机的并行机系统就出现了,并行处理技术以其高性能,广大的发展潜力,必将成为21世纪制造高性能计算机的关键计算.对并行处理技术的研究包括了并行机硬件和并行软件系统.本文将在这两方面进行探讨,最后说明目前并行计算机的一些发展概况及趋势.
并行处理技术
1.并行机的体系结构对于计算机系统，存在着几种不同的分类法。本文将根据并行计算机的基本结构特点，分成以下四种结构：传统的向量并行机VPP，多处理机MP，工作站机群NOW及大规模并行处理机MPP。1.1VPP传统的向量并行机
向量机已经使用了十几年，到现在，其编译技术日益成熟，适用范围逐步扩大。向量机发展到现在，已经遇到了严重的障碍，主要有三个方面：首先，它的效率取决于应用程序中可向量化语句所占的比例。仅仅采用向量流水技术，加速比不会很高。另一方面，提高向量机性能的主要途径是加快主频，而现在主频的再提高潜力不大。其次，向量机主要开发低层次的并行性，而低层次的并行有一定的限度。最后是它的可伸缩性。复杂度不允许连接太多的处理机。一些主要的向量机有CDC7600,Cyber205,ETA-10,CRAY1,CRAYYMP/C90,FujitsuVP200VP500,NEC的SX-3等。1.2多处理机MPMP(Multiprocessor)结构具有两台以上的处理机，在操作系统控制下通过共享的主存或输入输出子系统或高速通讯网络进行通讯。多处理机属MIMD系统。MP系统有两种不同的系统结构：紧耦合系统（TCS）和松耦合系统（LCS）.紧耦合
是通过共享主存实现处理机间的互相通信，处理机间的相互联系比较紧密。按所用处理机类型是否相同及对称，又可分为同构或异构及对称或非对称的形式。常见组合是同构对称式和异构非对称式多机系统。同时它有两种典型的形式：一种是不带高速缓冲存储器（如CMMP多机系统）；另一种是带专用高速缓冲寄存器（如IBM3084多机系统）。松耦合是通过消息传递方式来实现处理机间的相互通信，而每个处理机是由一个独立性较强的计算机模块组成。在多机系统中，无论使用什么耦合的结构，在处理机之间，处理机和主存之间以及处理机和I/O之间都要通过互联网络实现信息交换。多机系统的性能在很大程度上依赖于互联网络。多处理机之间数据的交换可以使用串口，并口，DMA，共享存储器和双端口RMA等方法达到此目的。衡量多处理机调度性能好坏的主要参数通常有：完成所有任务所需最少时间；完成所有任务所需最少处理机数；最小平均流时间即执行每个任务所需平均时间；处理机的最大利用率或最小空闲时间1.3工作站群NOW（NetworkofWorkstations）NOW是用互联网将两个以上高性能的工作站连接在一起，并配以相应的支撑软件，构成一个分布式并行计算机系统，工作站之间的程序执行和消息传递都是并行的。具有并行计算性能的NOW，能加速作业的执行，NOW的互联可以采用Ethernet，FDDI，VLTRAnet，ATM等。它是一种新兴的并行机结构，充分利用各工作站或微机资源，统一调度，协调处
理，以实现高效并行处理。NOW具有用户投资风险小，编程方便，结构灵活，可扩展性好等优点。需要解决的关键问题是实现高带宽，低延迟的互联网技术。一些NOW有：SGI公司的PowerChallengeArray(CPU数128个，速度46.1GFLOPS),DEC公司的TurboLaserCluster(CPU数96个，速度57，6GFLOPS)。1.4大规模并行处理机MPPMPP用各种互联网络把成百上千个处理器互联起来，具有很好的可扩充性，处理器间的同步是以消息传递为主，没有共享存储器。通常处理器数量有100个以上，有两种常见的结构：SIMD（单指令流多数据流）和MIMD（多指令流多数据流）。SIMD将大量重复设置的处理单元按一定方式互连成阵列，在单一控制部件CU(ContrulUnit)控制下对各自所分配的不同数据并行执行同一指令规定的操作，是操作并行的SIMD计算机。MIMD是系统由多个处理器自动的对不同数据执行不同的操作，它是实现作业，任务，指令和数组各个级别的全面并行处理的理想结构。MPP的处理器间的连接方式主要有：hypercube，mesh，tree结构等。而对于诸如单总
线结构，单环结构，星形结构，全互连结构等则不适宜于MPP系统。对单总线或单环结构，总线瓶颈严重，当结点数超过数十台后系统性能随结点数增加而急剧下降，虽然为改善这一不足出现了双总线，双环等结构，但对于超大规模（结点数上千时）MPP系统来说，系统性能仍然很低。对于星型结构，中央节点将成为系统的瓶颈，而且一旦中央节点故障，整个系统就瘫痪。对于全互连结构，虽然理论上来说时最佳互连结构，但当互连结点数很多情况下，物理上实现极为困难。即使能实现代价也会很高。如何减少通信开销和同步开销是MPP技术的关键所在，当前的研究集中在如何获得高效的通信技术上，其目的是提高应用中的计算通信比。通信开销有以下几个来源：网络接口，通信延迟，收发开销。要想尽可能的减少通信开销，有效的途径是改善网络接口，减小或重叠通信延迟和降低发收开销。由于网络接口与结点体系结构有事不可分的一个整体，因而对高效的通信技术的研究和追求正是MPP体系结构迅速进步的巨大动力。决定互连网络性能的另一个重要因素是网络的路由算法。近年来被广为采用的“虫蛀式”路由算法（WormholeRouting）将流水线技术的原理用于数据传输技术，不但减少了设备量，提高了数据传输速度，更为重要的是，它在相当程度上减轻了传送一个信息包所需时间与结点间距离的相关性，从而使用户编程时不必过多的考虑系统的拓扑结构。这种算法已成为当前的主流技术。目前MPP一般采用低价格，高性能的通用微处理机芯片做处理单元，因而性价比高，通用性好。典型代表有Cray公司的T3D（CPU数1024个，速度152GFLOPS），Intel公司的ParagonXP/S(CPU数3680个，速度184GFLOPS)。
2并行软件并行机使用的效率和方便性的解决有赖于并行软件（ParallelSoftware）的发展。对并行软件的讨论包括：并行操作系统，2.1并行操作系统
任何操作系统的功能都有两个：一是对计算机资源进行管理，二是为用户使用计算机提供支持。对并行机而言，一般可以划分成两类：主从式结构和浮动式结构。在主从式系统中，在一个或多个处理机上运行主操作系统，在其他大量的处理机上运行从操作系统。主操作系统具有完善的操作系统功能，并为从系统分配任务；从系统是一个简单的操作系统内核，负责对主系统分配的多个运行任务进行管理和调度。在浮动式结构中，每个处理机上的操作系统都是一个完整的系统，它们具有完全相同的功能。所谓浮动，是指各处理机上的操作系统都可以作为主系统与其他处理机发生关系，也都可以作为从系统承担运算任务。并行操作系统的主要研究内容有：机间通信和处理机负载平衡；进程通信；线程机制。较著名的并行操作系统有：Mach，SVR，4.2/MP，Solaris及OSF/1等。2.2并行算法
并行算法是研究在各种并行计算机上求解问题，处理数据的算法。它由一些独立的，可以并行运算的计算模块组成，这些模块彼此间能互相通信。把一个问题分解成为互相独立，但彼此又有联系的若干问题（或若干进程）是并行算法研究的主要方法和手段。并行算法的特点可归纳为“多，分，高，模，混，序”。所谓“多”是指“多重”，“多层”，“多步”等方法；“分”是指“分裂”，“分解”，“分块”，“分片”，“分区”等一系列：分而治之方法；“高”，是指“高精度”，“高维化”等；“模”是一批有效的物理或数值模拟方法，如求解大型组合优化问题用的模拟退火法SAA。“混”主要指“混乱迭代”等异步并行方法。“序”是指重新排序。并行算法按不同处理范畴分为数值并行算法和非数值并行算法。按照指令流分为SIMD算法和MIMD算法；按是否同步分为同步算法和异步算法。同步算法是某些进程必
须等待别的进程的一类并行算法；异步算法是指诸进程不必相互等待的一类并行算法。一般，当有K(>1)个进程时，可以同一分为：SIMD算法（1个指令流保证同步）；同步MIMD算法（K个指令流需同步）；异步算法（K个指令流中MIMD不需同步）。并行算法的主要来源于两个方面：一是将串行算法改写成并行算法。这种较容易实现，当受到串行框架的限制，难以取得较高并行度的算法；二是从数学模型出发直接构造并行算法。这比较难实现，但深入研究会使并行算法的设计有所突破。现已形成了一些理论和技术：NC理论，并行复杂度理论，下界技术，倍增技术，划分原理，对称技术，平衡树法，分治
策略，流水线技术等。2.3并行语言