并行计算与多核程序设计
第四章 Windows多线程编程及调优->web课件
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在Windows平台下可以通过Windows的线程库来实现多线程编程，可以利用Win32 API或MFC以及.Net Framework提供的接口来实现。实现方式的多样化给Windows编程带来了很大的灵活性，但也使得多线程编程变得复杂。对于多线程的程序我们可以使用Visual Studio调试工具进行调试，也可以使用多核芯片厂家的线程分析与调试工具进行调试及优化。
Windows线程库介绍
Win32 API是Windows操作系统为内核以及应用程序之间提供的接口，将内核提供的功能进行函数封装，应用程序通过调用相关的函数获得相应的系统功能。Win32 API提供了一系列处理线程的函数接口，来向应用程序提供多线程的功能。
MFC是微软基础函数类库(Microsoft Foundation Classes)，由微软提供的，用类库的方式将Win32 API 进行封装, 以类的方式提供给开发者。在MFC类库中，提供了对多线程的支持。由于MFC是在Win32 API 基础之上进行封装的，其基本原理与Win32 API的基本实现原理很类似。MFC对同步对象作了封装，因此对用户编程实现来说更加方便。
.NET Framework由两部分构成：公共语言运行库（Common Language Runtime ，CLR）和Framework类库（Framework Class Library ，FCL）。CLR包括自己的文件加载器、垃圾收集器、安全系统等。CRL提供了一个可靠而完善的多语言运行环境。CLR是一个软件引擎，用于加载应用程序、检查错误、进行安全许可认证、执行和清空内存。Framework类库提供了所有应用程序模型都要使用的一个面向对象的API集合。.NET 基础类库的System.Threading命名空间提供了大量的类和接口来支持多线程。所有与多线程机制相关的类都存放在System.Threading命名空间中。其中Thread类用于创建及管理线程，ThreadPool类用于管理线程池等，此外还提供线程间通讯等实际问题的机制。
使用win32线程API
Win32 函数库中提供了操作多线程的函数，包括创建线程、管理线程、终止线程、线程同步等接口。
线程必须从一个指定的函数开始执行，该函数称为线程函数，具有如下原型:
DWORD WINAPI ThreadFunc (LPVOID lpvThreadParm)；
线程创建
创建线程的函数如下: HANDLE CreateThread (
LPSECURITY_ATTRIBUTES lpThreadAttributes,
SIZE_T dwStackSize,
LPTHREAD_START_ROUTINE lpStartAddress,
LPVOID lpParameter,
DWORD dwCreationFlags,
LPDWORD lpThreadId
);
CreateThread函数中需要传递6个参数。下面简单介绍一下这几个参数的用法：
第一个参数lpThreadAtt，是一个指向SECURITY- ATTRIBUTES结构的指针，该结构制定了线程的安全属性，缺省为 NULL。
第二个参数dwStackSize，是栈的大小，一般设置为0。
第三个参数lpFun是新线程开始执行时，线程函数的入口地址。它必须是将要被新线程执行的函数地址，不能为NULL。
第四个参数lpParameter，是线程函数定义的参数。可以通过这个参数传送值，包括指针或者NULL 。
第五个参数dwCreationFlags，控制线程创建的附加标志，可以设置两种值。0表示线程在被创建后就会立即开始执行；如果该参数为CREATE_SUSPENDED，则系统产生线程后，该线程处于挂起状态，并不马上执行，直至函数ResumeThread被调用；
第六个参数lpThreadID，为指向32位变量的指针，该参数接受所创建线程的ID号。
如果创建成功则返回线程的句柄，否则返回NULL。
线程管理
（1）设置线程的优先级
当一个线程被创建时，它的优先级等于它所属进程的优先级。可以通过调用SetThreadPriority函数来设置线程的相对优先级。线程的优先级是相对其所属的进程的优先级而言的。
例如：Bool SetThreadPriority (HANDLE hPriority , int nPriority) ; 参数hPriority 是指向待设置的线程句柄，线程与包含它的进程的优先级关系如下：
线程优先级 = 进程优先级 + 线程相对优先级
（2）线程的挂起与恢复
进程中的每个线程都有挂起计数器(suspend count) 。当挂起计数器值为0 时，线程被执行；当挂起计数器值大于0 时，调度器不去调度该线程。
不能够直接访问线程的挂起计数器，可以通过调用Windows API 函数来改变它的值。可以通过调用SuspendThread()函数来挂起。可以通过调用ResumeThread()函数来恢复。这两个函数的原型如下：
DWORD SuspendThread(HANDLE hThread)；
该函数用于挂起指定的线程，如果函数执行成功，则线程的执行被终止。每次调用SuspendThread() 函数，线程将挂起计数器的值增1 。
DWORD ResumeThread(HANDLE hThread)；
该函数用于结束线程的挂起状态来执行这个线程。每次调用ResumeThread() 函数，线程将挂起计数器的值减1 ，若挂起计数器的值为0，则不会再减。
（3）线程等待
Win32 API提供了一组能使线程阻塞其自身执行的等待函数WaitForSingleObject、WaitForMultipleObject。这些函数在其参数中的一个或多个同步对象产生了信号，或者超过规定的等待时间才会返回。在等待函数未返回时，线程处于等待状态，线程只消耗很少的CPU时间。最常用的等待函数是：
DWORD WaitForSingleObject(HANDLE hHandle，
DWORD dwMilliseconds);
而函数WaitForMultipleObject可以用来同时监测多个对象，该函数的声明为：
DWORD WaitForMultipleObject(DWORD nCount,
CONST HANDLE *lpHandles,
BOOL bWaitAll,
DWORD dwMilliseconds);
线程终结 在线程函数返回时，线程自动终止。如果需要在线程的执行过程中终止则可调用函数：
VOID ExitThread (DWORD dwExitCode) ；
如果在线程的外面终止线程，则可调用下面的函数：
BOOL TerminateThread (HANDLE hThread, DWORDdw ExitCode) ；
Win32多线程的实现
下面这个程序首先创建两个线程，当输入为1时，执行线程，否则挂起线程。
例4.2 简单的多线程创建、执行、挂起、终止的程序例子
#include
#include
using namespace std;
DWORD WINAPI FunOne(LPVOID param){
while(true)
{
Sleep(1000);
cout<<"hello! ";
}
return 0;
}
DWORD WINAPI FunTwo(LPVOID param){
while(true)
{ Sleep(1000);
cout<<"world! ";
}
return 0;
}
int main(int argc, char* argv[])
{
int input=0;
HANDLE hand1=CreateThread (NULL, 0, FunOne, (void*)&input, CREATE_SUSPENDED, NULL);
HANDLE hand2=CreateThread (NULL, 0, FunTwo, (void*)&input, CREATE_SUSPENDED,
NULL);
while(true){
cin>>input;
if(input==1)
{
ResumeThread(hand1);
ResumeThread(hand2);
}
else
{
SuspendThread(hand1);
SuspendThread(hand2); }
};
TerminateThread(hand1,1);
TerminateThread(hand2,1);
return 0;
}
并行计算期末试题及答案
并行计算期末试题及答案
1. 基础概念部分
并行计算是一种计算模式，它使用多个处理单元同时执行计算操作，以加快计算速度。在现代计算机系统中，我们常常使用多核处理器、图形处理器（GPU）或者分布式系统来实现并行计算。
1.1 并行计算的优势
并行计算具有以下几个优势：
加速计算速度：通过同时执行多个计算任务，可以极大地提高计算效率。
解决大规模问题：并行计算可以处理大规模和复杂的问题，提供更精确的结果。
降低能耗：通过合理利用处理器资源，可以降低计算任务的能耗。
应用广泛：并行计算可以应用于各个领域，如科学计算、大数据分析、机器学习等。
1.2 并行计算的分类
并行计算按照任务之间的关系可以分为两类：
数据并行：将数据划分为多个子集，同时在不同的处理器上进行计算，然后将计算结果汇总。常见的应用包括矩阵运算、图像处理等。 任务并行：将任务划分为多个子任务，每个子任务由一个独立的处理器执行，最后将各个子任务的结果合并。常见的应用包括并行搜索算法、并行排序等。
2. 并行计算的算法设计
2.1 并行算法设计要点
在设计并行算法时，需要考虑以下几个要点：
任务划分：将计算任务划分为多个子任务，确保各个子任务之间的计算工作均衡，并保持任务之间的独立性。
任务调度：合理安排各个处理器上的任务执行顺序和时间，最大程度地减少通信开销和等待时间。
数据通信：处理器之间需要进行数据交换和通信，应选择合适的通信方式，并考虑通信延迟和带宽等因素。
数据同步：在多个处理器之间，可能需要进行数据同步操作，确保各个处理器之间的数据一致性。
2.2 并行算法实例：并行矩阵乘法
并行矩阵乘法是一个常见的数据并行算法，可以有效地利用多核处理器加速大规模矩阵运算。具体算法如下：
步骤1：将输入矩阵划分为若干个小矩阵，每个小矩阵分配给一个处理器。
步骤2：每个处理器计算相应小矩阵的部分结果。 步骤3：将各个处理器计算得到的部分结果进行求和，得到最终的矩阵乘积结果。
并行计算导论教学设计 (2)
1 并行计算导论教学设计
前言
随着计算机性能的不断提高，对于科学计算和数据处理的要求也越来越高。传统的串行计算方式已经无法满足当前的需求，因此出现了并行计算的概念。并行计算指的是利用多个处理器或计算机同时处理同一个问题，从而大大加快计算速度。
在现代科技发展的背景下，学习并行计算成为了计算机领域中不可或缺的一个部分。本篇文档将介绍并行计算导论的教学设计。
教学目标
本门课的教学目标主要包括以下几个方面：
1. 掌握并行计算的基本概念，了解并行计算的发展历程；
2. 学习并行计算的各种模型和算法，了解它们的适用范围及各自的优缺点；
3. 掌握并行计算的编程模式和技巧，能够使用一些常见的并行编程框架进行开发；
4. 学会并行计算在现实生活中的应用，了解它对各种领域带来的改变；
5. 完成一个小型的并行计算项目，体会并行计算带来的优越性能。
教学内容
为了让学生能够更好地达到教学目标，我们将对并行计算导论的教学内容进行以下分类：
理论基础
1. 并行计算的发展历程；
2. 并行计算的基本概念和术语； 2 3. 并行计算中的一些特殊问题，如并发、同步、通信等；
4. 并行计算的各种模型，如SPMD、MPMD等。
并行算法
1. 各种并行算法的概述；
2. 并行算法的适用范围及各自的优缺点；
3. 常见的并行算法设计范式，如分治法、动态规划等；
4. 基于MPI和OpenMP的并行算法实现。
并行编程
1. 并行编程语言的基础知识，如C、C++、Fortran等；
2. 并行编程框架和库的概述，如MPI、OpenMP、CUDA、OpenCL等；
3. MPI和OpenMP的编程模式和技巧，如进程通信、线程创建、同步机制、调度等；
4. CUDA和OpenCL的编程方式和优化技巧，如流水线、共享内存、纹理内存等。
应用案例
1. 并行计算在各个领域的应用，如人工智能、金融、气象预报等；
2. 并行计算的实际性能对比，如串行计算、多核并行计算、GPU加速等；
ansys多cpu并行计算设置
关于ansys程序运行大内存多核CPU的设置问题转载 近期出现这些问题找了些资料并整理下放这里了。下面这些方法并没有一一试过。 1.ansys结果文件过大如何处理 解决超大结果文件的方案主要有四种方法 方法一将磁盘格式转换为NTFS 方法二在begin level的时候加上一条命令/configfsplitvalue其中value is the
size of file the final size equal to nvalven is the number of sub-file在PC机上面一般1单位4M则/configfsplit750 生成每个分割后的文件都是3G的大小在这个命令下不只是rst文件被分割只要是由ansys所产生的binary文件都会。 如下面命令大概会产生6个rst文件 /configfsplit1 14MB /prep7 et145 mpex12e11
mpprxy10.3 blc41011 esize0.1 vmeshall /solu da5all sfa2pres0.1
solve 方法三将不同时间段内的结果分别写入一序列的结果记录文件使用/assign命令和重启动技术ANSYS采用向指定结果记录文件追加当前计算结果数据方式使用/assign指定的文件所以要求指定的结果记录文件都是新创建的文件否则造成结果文件记录内容重复或混乱。特别是反复运行相同分析命令流时在重复运行命令流文件之前一定要删除以前生成的结果文件序列。 方法四采用载荷步文件批处理方式求解在结果文件大小达到极限而终止计算时同样可以接着计算不过在重新计算时在重启动对话框里选择—create .rst并且read上次的计算结果。 转simwe
2.ansys中物理内存和虚拟内存设置 增大物理内存是提高解题效率的关键。 虚拟内存理想配置为物理内存250Mansys的运行速
度与内存大小直接有关对于同一台机器内存由256M增大到512M时计算同一题目的速度可以提高几倍解体规模可以达10万自由度以上。 转aoxue 3.ansys计算是提示内存不足查看却还有很多内存没有使用如何解决 1加大虚拟内存 2在ANSYS
串行和并行算法
串行和并行算法
引言
在计算机科学中，算法是指解决问题的一系列步骤或规则。在计算机程序中，算法起着至关重要的作用。根据计算机程序运行时指令的执行顺序，算法可以分为串行算法和并行算法。本文将深入探讨串行和并行算法的概念、特点以及应用领域。
串行算法
串行算法是指在计算机程序中所有指令按照顺序依次执行的算法。在串行算法中，计算机程序只使用一个处理器核心来执行所有的指令。串行算法是最基本的算法类型，也是最常见的算法类型之一。
特点
1. 顺序执行：串行算法的特点是指令按照严格的顺序依次执行，每个指令的执行都依赖于前一个指令的执行结果。
2. 单核心：串行算法只使用一个处理器核心，不能利用多核心并行计算的优势。
应用
串行算法广泛应用于各行各业，如文本处理、图像处理、数值计算等。其中一些问题由于其本质的顺序性质，只能用串行算法来解决，例如排序算法中的冒泡排序就是经典的串行算法。
并行算法
并行算法是指在计算机程序中，多个指令可以同时执行的算法，通过利用多个处理器核心的计算能力，实现指令的并行执行。
特点
1. 并行执行：并行算法的特点是指令可以同时执行，不需要等待前一个指令的执行结果。 2. 多核心：并行算法使用多个处理器核心来执行指令，充分利用了多核技术的优势。
应用
并行算法广泛应用于需要大量计算的领域，如科学计算、人工智能、数据挖掘等。在这些领域中，数据量庞大，串行算法往往无法满足实时计算的需求，而并行算法可以通过利用多核并行计算来加速计算过程，提高计算效率。
串行算法与并行算法的区别与联系
串行算法和并行算法在指令执行的顺序和处理器核心的使用上存在明显的区别。串行算法按照指令的顺序执行，只使用一个处理器核心，而并行算法可以同时执行多条指令，使用多个处理器核心。
两者存在联系的地方在于，并行算法可以通过将串行算法中的一部分指令并行执行，来提高程序的执行效率。例如，在冒泡排序算法中，可以将排序过程分为多个子任务，每个子任务可以在不同的处理器核心上并行执行，加快排序速度。
多核和摩尔定律
多核和摩尔定律
多核处理器（multi-core processors）指的是包含两个或更多独立核心的单一处理器芯片。这些核心能够同时执行多个任务，提高了计算设备的处理能力和效率。多核技术是微处理器设计中的重要发展之一，尤其是在个人电脑、服务器以及移动设备中广泛应用。
摩尔定律（Moore's Law）是由英特尔共同创始人戈登·摩尔（Gordon E. Moore）于1965年提出的观察结果，他预测集成电路上可容纳的晶体管数量大约每两年翻倍，而与此同时成本则下降一半。换句话说，摩尔定律表明了计算能力和存储能力的大着时间的推移将呈指数级增长。
多核处理器与摩尔定律之间存在密切关系：
1. 物理限制：随着晶体管尺寸接近物理极限，继续缩小已经变得越来越困难。这意味着单个核心的速度提升空间有限，因此制造商转向增加核心数目来提升性能。
2. 功耗和热量：随着频率的提高，处理器产生的热量和所需的能源也在增加。多核处理器允许在较低的频率下分配工作务，从而减少了总体能耗和发热量。
3. 并行计算：许多现代软件被设计为支持并行处理，即能够将任务分割成较小的部分，然后在多个处理器核心间同时执行。多核处理器使得这种类型的软件能够充分利用硬件资源，提高整体性能。 4. 经济因素：随着晶体管价格格的持续下降，添加额外的核心比提高单个核心的速度要经济得多。这使得多核处理器成为一种成本效益高的解决方案。
然而，尽管摩尔定律促进了多核处理器的发展，但实际上多核处理器的出现早于摩尔定律的形成。而且，随着晶体管尺寸接近原子级别，摩尔定律所描述的快速增长趋势正在放缓，这给未来的处理器设计带来了挑战。研究人员和工程师正在探索新的材料和技术，例如量子计算和神经形态工程学，以维持硬件性能的持续增长。
《并行计算》课程复习
1 《并行计算》课程总结与复习 2017/5/15
第一篇 并行计算硬件平台：并行计算机
Ch1 并行计算与并行计算机结构模型
1.1 计算与计算机科学
1.2 单处理机与指令级并行
1.3 多核处理器与线程级并行
何谓多核处理器及意义
微处理器中的并行方式
ILP, TLP, 多任务OS, SMT, CMP, 虚拟化技术
Intel超线程技术
1.4 并行计算机体系结构
并行计算机结构模型
SISD, SIMD, MISD, MIMD；
SIMD, PVP, SMP, MPP, COW(Cluster), DSM
并行计算机访存模型
UMA,NUMA,COMA,CC-NUMA,NORMA
不同存储结构的并行机系统(P20图1.11)
1.5 更多的并行计算概念
PFLOPS, TFLOPS, GFLOPS
TOP500中的Rmax和Rpeak指标
Ch2 并行计算机系统互连与基本通信操作
2.1 并行计算机互连网络
并行计算机的互连方式
静态互连：LA(LC), MC, TC, HC；(P42表2.1 各种网络特性表)
动态互连：Bus, Crossbar Switcher, MIN(Multistage Interconnection
Networks)
特别地，标准网络互连：FDDI, 快速以太网, Myrinet, InfiniBand
2.2-2.5 通信代价公式
SF和CT基本公式
SF和CT在一维环、带环绕的Mesh、超立方上的通信代价公式
Ch3 典型并行计算机系统介绍（略）
3.1 共享存储多处理机系统
3.2 分布存储多计算机系统
3.3 分布共享存储计算机系统
3.4 机群系统 2 Ch4 并行计算性能评测
4.1 基本性能指标
4.2 加速比性能定律
Amdahl, Gustafson, Sun&Ni定律
异构多核处理器的并行计算问题研究
异构多核处理器的并行计算问题研究
随着新一代计算机技术的不断涌现，越来越多的科研项目需要高效、快速、准确地进行大规模并行计算，以分析、处理和模拟海量数据，提高计算效率。而异构多核处理器正是这种需求下的理想解决方案，它由多个不同类型的处理设备组成，可以最大限度地提高计算机的性能和效率。然而，针对异构多核处理器的并行计算问题还存在一定的技术挑战和困难，本文将从以下三个方面进行探讨。
一、异构多核处理器的架构
首先，异构多核处理器的架构与普通的多核处理器有所不同。它包括CPU、GPU、DSP等多种计算设备，其中GPU的主频较高，擅长密集的矩阵运算和图形渲染，而CPU则具有更强的通用计算能力。在这种架构下，如何应对各种设备的不同特点，以及如何让它们之间进行协同计算，是第一个亟待解决的问题。
二、异构多核处理器的应用场景
异构多核处理器的应用场景广泛，可以用于机器学习、计算机视觉、语音识别等各种高级算法的实现。例如，在图像处理方面，GPU可以快速地对图像进行卷积操作，而CPU则可以实现图像的抓边处理。但是，针对不同的应用场景，需要对异构多核处理器进行定制化的设计和编程，以优化计算效率。因此，如何实现不同应用场景下的异构多核处理器编程和设计，也是需要深入研究的领域。
三、异构多核处理器的并行计算问题
最后，针对异构多核处理器的并行计算问题，我们需要从以下几个方面进行研究：
1.任务划分与数据划分：异构多核处理器需要将运算任务划分为多个子任务，然后分配到不同的设备上运行。同时，需要将数据划分为不同的块，以便于不同设备之间的数据传输和计算。如何进行任务和数据的合理划分是异构多核处理器并行计算的基础。
2.任务调度：在多核处理器中，如何合理优化任务调度，提高设备之间的负载均衡，是一项非常重要的工作。任务调度需要综合考虑设备的运算速度、存储空间等多方面的因素，以实现最优的计算结果。
3.通信开销：在异构多核处理器的并行计算过程中，设备之间的通信开销是不可避免的。如何降低通信开销，并保证设备之间的数据一致性，是需要考虑的因素。
CSAMT拟二维反演并行计算程序设计
第３３卷第６期 物探化探计算技术 ２０１１年ｌ１月
文章编号：１ｏ０ｌ一１７４９（２０１ １）Ｏ６—一０６７３—ｏ４
ＣＳＡＭＴ拟二维反演并行计算程序设计
梁 萌
（中国地质科学院地球物理地球化学勘查研究所，河北廊坊０６５０００）
摘要：可控源音频大地电磁法（ＣＳＡＭＴ）拟二维反演并行计算程序，基于多进程与多线程方式 实现程序的并行化，并形成相应的算法和程序。采用该并行计算程序，在多处理器多核工作站上 进行实测数据的计算测试，结果表明，ＣＳＡＭＴ拟二维反演并行计算程序可以有效提高反演效 率。
关键词：ＣＳＡＭＴ；并行计算；多进程；多线程 中图分类号：ＴＰ ３１ 文献标识码：Ａ
０前言
ＣＳＡＭＴ反演在物探同类反演中耗时相对较 长，特别是在对一条剖面上的多个测点同时进行拟 二维反演解释时，反演的效率是首要考虑的问题。 要解决这个问题的方法有两种途径：①提高单点反 演的计算速度；②开发并行算法。通过第一种方法 解决此问题存在一定难度，采用第二种方式研究高 效的并行算法，是获得高速计算的一种良好选择。 并且，随着多处理器多核工作站的出现，以及个人 计算机多核处理器的普及，又为并行计算提供了良 好的运行平台。 根据ＣＳＡＭＴ拟二维反演计算程序的特点，作 者将多进程与多线程并行计算技术引人到ＣＳＡＭＴ 反演计算中，设计实现了并行计算程序，有效地提 高了拟二维反演解释的计算效率。
１ ＣＳＡＭＴ拟二维反演并行计算
程序设计
ＣＳＡＭＴ拟二维反演计算，具有在反演计算过 程中各个测点的计算相对独立，正演计算过程中各 个频点的正演计算相对独立，故可以在这两个级别 上分别实现计算程序的并行化。 并行计算程序可以根据运行平台的处理器个 数分解测点数据，将分解后的数据分配到反演进程 上进行并行计算，实现在测点粒度级上的多进程并 行计算。若运行平台含有２个处理器，共有测点 ４９个，测点由ｌ到４９编号，则按照如下方式分配 测点数据： 处理器１（反演进程１）：１、２、３、４、５、…、２４、４９， 共２５个测点。 处理器２（反演进程２）：２５、２６、２７、２８、…、４８， 共２４个测点。 在反演过程中，正演计算采用把频点数据分配 到单个处理器的多个核上，实现在频点粒度级上的 多线程并行计算。若运行平台单个处理器含有４ 个核，共有２２个频点数据，并有１到２２编号，则应 按照如下方式分配频点数据： 核１（正演线程１）：１、２、３、４、５、２ｌ，共６个。 核２（正演线程２）：６、７、８、９、１０、２２，共６个。 核３（正演线程３）：１１、ｌ２、１３、ｌ４、１５，共５个。 核４（正演线程４）：ｌ６、ｌ７、ｌ８、１９、２０，共５个。 ＣＳＡＭＴ拟二维反演并行计算程序具体设计如 图１（见下页）所示。
并行程序设计方法和模型研究
并行程序设计方法和模型研究
摘要
随着并行硬件系统的发展，并行编程愈趋重要。本文主要研究了并行程序的模型、设计方法以及并行编程的一些标准。另外，随着通用GPU（GPGPU）的发展，本文还讨论了利用GPU进行并行计算，其中重点讲述了CUDA（通用并行计算架构）。
1. 并行系统划分
要实现软件并行执行的目标，就必须为多个线程同时执行提供一个硬件平台。对计算机体系结构分类的经典方法就是费林分类法。
费林分类法（Flynn's Taxonomy）是一种高效能计算机的分类方式，1972提出，把计算机分为四种类型：单指令流单数据流（SISD）、单指令流多数据流（SIMD）、多指令流单数据流（MISD）、多指令流多数据流（MIMD）。
SISD (Single Instruction Single Data)：单处理指令单数据，一条指令处理一个数据，所有的冯诺依曼体系结构的“单处理器计算机”都是这类，其硬件不支持任何形式的并行，所有的指令都串行执行。在某个时钟周期内，CPU只能处理一个数据流。
SIMD (Single Instruction Multiple Data)：单指令多数据，用一个指令流同时处理多个数据流。此类机器在诸如数字信号处理、多媒体信息处理、向量运算处理等应用领域非常有效。时至今日，几乎所有的计算机都以各种形式的指令集形式实现SIMD功能，例如Intel处理器中实现的MMX、SSE、SSE2、SSE3等扩展指令集。这些扩展指令集都能够在单个时钟周期内处理多个数据单元，这些数据单元存储在浮点寄存器中。
MISD (Multiple Instruction Single Data)：多指令单数据，采用多个指令流同时对一个数据流进行处理。但是在大多数情况下，多个指令流处理多个数据流才是更加有效的处理方式，因此，MISD并行计算机一般只是作为一种理论模型出现。
MIMD (Multiple Instruction Multiple Data)：多指令多数据，每个处理
并行计算与分布式计算的原理与应用
并行计算与分布式计算的原理与应用
在当今信息技术高速发展的大环境下，计算机应用的领域与边界越来越宽广，为了满足巨大数据的处理和分析需求，传统的计算模式已经无法满足要求。这时候，并行计算和分布式计算等新型计算模式受到越来越多人的关注和青睐。本文将系统介绍并行计算和分布式计算的基本原理、应用场景和常见技术。
一、并行计算的原理和技术
并行计算是指将一个大问题分成许多小问题，将这些小问题交给多个处理器并行处理，最后把结果汇总起来解决原来的大问题的一种计算模式。这种方式通过增加计算机内部处理器数量来实现计算速度的加快，同时减少单核处理器的运算时间。并行计算的核心思想是“任务并行”，即将大任务分成许多个小任务，将它们分别分配到多个处理器上，并使用同步技术让它们在不同处理器上并行地执行。
要实现并行计算，需要解决两个重要问题，即“任务分配”和“结果合并”。任务分配是指如何将一个大问题分解成可供处理器并行处理的若干小任务，这需要根据问题的特点设计任务分配策略，以加快并行程序的执行速度；结果合并是指如何将多个处理器的计算结果进行合并，并返回正确的答案。
常见的并行计算技术包括并行架构、分布式共享存储系统、分布式文件系统以及分布式数据库等。其中，最常见的并行计算技术是并行架构，即使用多处理器架构来加速计算，如采用了多核CPU，多线程等技术，可以极大的提高计算效率。
二、分布式计算的原理和技术
分布式计算是指将一个大问题分成许多小问题，将这些小问题交给多个计算节点并行处理，最后把结果汇总起来解决原来的大问题的一种计算模式。分布式计算的核心思想是“数据分布和任务分发”，即将大数据分成若干部分，并将部分数据分别分派到不同的计算机节点上，从而同时处理多个任务，以缩短处理时间。
分布式计算的优点是处理任务规模无上限、内部资源利用率高和系统可靠性好等优点。分布式计算可以通过多台计算机网络协同工作，以加快数据的处理速度，而且可以相对灵活地处理各种类型的大规模数据，例如海量计算数据、多媒体数据、Web数据等。