计算机系统结构与并行处理

计算机体系结构中的多核处理与并行算法

计算机体系结构中的多核处理与并行算法计算机体系结构是指计算机硬件和软件之间的关系以及它们协同工作的方法。

多核处理和并行算法是计算机体系结构中重要的概念和技术，在处理大规模数据和复杂任务时发挥着重要作用。

本文将从多核处理和并行算法的定义、原理、应用以及未来发展等方面展开讨论。

一、多核处理的定义和原理多核处理是指在一台计算机中集成多个处理器核心，每个核心都可以同时执行多个指令和处理多个任务。

通过同时执行多个任务，多核处理可以提高计算机的计算速度和处理效率。

多核处理的原理是将多个核心配置在同一颗芯片中，通过内部互联结构实现核心之间的通信和数据传输。

多核处理的出现是为了解决传统单核处理器在处理大规模数据和复杂任务时遇到的瓶颈问题。

通过使用多核处理器，可以将任务划分为多个子任务，每个子任务由一个核心负责执行，从而实现并行处理，提高系统的处理能力和效率。

二、并行算法的定义和应用并行算法是指将一个计算任务划分为多个可并行执行的子任务，并利用多核处理器的并行计算能力，同时执行这些子任务，最终将结果集成为一个完整的计算结果。

并行算法可以充分利用多核处理器的计算资源，提高计算效率和处理速度。

并行算法的应用范围非常广泛，例如在图像处理中，可以使用并行算法实现快速的图像滤波和增强；在科学计算中，可以使用并行算法进行大规模的数值模拟和数据分析；在人工智能领域，可以使用并行算法进行机器学习和深度学习等任务。

三、多核处理与并行算法的关系多核处理和并行算法是相辅相成的关系。

多核处理提供了硬件基础，使得并行算法得以实施和发挥作用；而并行算法则充分利用了多核处理器的计算资源，并通过合理的任务划分和调度，使得多核处理器能够发挥最大的处理能力和效率。

在实际应用中，通过合理选择并行算法可以充分利用多核处理器的计算能力。

例如，在图像处理中，可以使用并行算法将图像划分为多个子区域，每个子区域由一个核心负责处理，最后将所有处理结果合并得到最终的图像处理结果。

02325计算机系统结构复习资料

第一章计算机系统结构的基本概念从处理数据的角度看，并行级别有位串字串，位并字串，位片串字并，全并行。

位串字串和位并字串基本上构成了SIMD。

位片串字并的例子有：相联处理机STARAN，MPP。

全并行的例子有：阵列处理机ILLIACIV。

从加工信息的角度看，并行级别有存储器操作并行，处理器操作步骤并行，处理器操作并行，指令、任务、作业并行。

存储器操作并行是指可以在一个存储周期内并行读出多个CPU字的，采用单体多字、多体单字或多体多字的交叉访问主存系统，进而采用按内容访问方式，位片串字并或全并行方式，在一个主存周期内实现对存储器中大量字的高速并行操作。

例子有并行存储器系统，以相联存储器为核心构成的相联处理机。

处理器操作步骤并行是指在并行性概念中引入时间因素，让多个处理过程在时间上错开，轮流重复地执行使用同一套设备的各个部分，加快硬件周转来赢得速度。

例子有流水线处理机。

处理器操作并行是指一个指令部件同时控制多个处理单元，实现一条指令对多个数据的操作。

擅长对向量、数组进行处理。

例子有阵列处理机。

指令、任务、作业并行是指多个独立的处理机分别执行各自的指令、任务、作业。

例子有多处理机，计算机网络，分布处理系统。

并行性的开发途径有时间重叠(Time Interl eaving )，资源重复(Resou rceReplication)，资源共享(ResourceSharing)。

时间重叠是指在并行性概念中引入时间因素，让多个处理过程在时间上错开，轮流重复地执行使用同一套设备的各个部分，加快硬件周转来赢得速度。

例子有流水线处理机。

资源重复是指一个指令部件同时控制多个处理单元，实现一条指令对多个数据的操作。

例子有阵列处理机，相联处理机。

资源共享是指用软件方法让多个用户按一定时间顺序轮流使用同一套资源以提高资源的利用率，从而提高系统性能。

例子有多处理机，计算机网络，分布处理系统。

SISD:一个指令部件控制一个操作部件，实现一条指令对一个数据的操作。

并行处理与体系结构

所设计的结点体系结构允许使用不同的通信体系结构(例如以太网或HPS)。
通信协议独立于通信硬件：如以太网或HPS，都允许使用标准IP协议或IBM 专用用户空间协议。
哈尔滨工业大学计算机科学与技术学院
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例题： MPI及超立方体计算机
消息传递接口(MPl)是使用少量独立(正交)语言特征的佳例。
随着附加处理器的增多，系统性能会有多大改进。
哈尔滨工业大学计算机科学与技术学院
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例如，假定一个有n个处理器的系统，作数据库服务器用
它拥有美国人口数据库，通常有100位美国科学家查询，其性能为每秒1000个事务处理(TPS)。
现在如果我们将处理器数加倍成2n，能期望速度有多少改进?期望是多少？
所增加的资源中，处理器最为常见；也可能是存储器容量和I／O容量。
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（2）问题规模可扩展性
是指系统在处理更大数据量和工作负载的更大求解问题时其性能如何。
例如：仍以上述的数据库服务器为例，如果该服
务器上装有中国人口的数据库，则此服务器的服务质量将会如何? 注意到此数据库的大小已增至原来的5
实际系统总有一个最大存储器容量的上限。例如：
IBM SP2中的每个结点最多可容纳2GB 存储器；
CrayT3D为64MB。
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（3）软件可扩展性
包括：
操作系统的一个新版本，它具有更多功能性，如多线程，从而可支持更多的用户进程，更大的地址空间以及更高效的内核功能等。
哈尔滨工业大学计算机科学与技术学院64哈尔滨工业大学计算机科学与技术学院65哈尔滨工业大学计算机科学与技术学院666419哈尔滨工业大学计算机科学与技术学院67哈尔滨工业大学计算机科学与技术学院68例如高位存储器扩充存储器和扩展存储器哈尔滨工业大学计算机科学与技术学院69考虑到代的可扩展性ibmrs6000smp作了过度设计第一代的smp基于powerpc601处理器

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。

计算机体系结构并行计算基础知识

计算机体系结构并行计算基础知识计算机体系结构是计算机硬件和软件的结构和组织方式。

而并行计算指的是在计算机中同时执行多个任务或指令的能力。

在本文中，我们将探讨计算机体系结构中的并行计算的基础知识。

一、并行计算的概念和原理并行计算是指同时使用多个处理器或计算单元来执行任务或指令。

与串行计算相比，它能够加快计算速度，提高系统的整体性能。

并行计算的原理是将一个大任务或指令分解成多个小任务或指令，并利用多个处理器或计算单元同时执行这些小任务或指令。

这样可以充分利用计算资源，提高系统的运行效率。

二、并行计算的分类并行计算可以按照不同的标准进行分类。

下面是几种常见的分类方式：1.按照并行计算的粒度，可以分为指令级并行、线程级并行、过程级并行、任务级并行等。

指令级并行是指同时执行多条指令，线程级并行是指同时执行多个线程，过程级并行是指同时执行多个独立的过程，任务级并行是指将一个大任务分解成多个小任务，并同时执行这些小任务。

2.按照并行计算的结构，可以分为共享内存并行计算和分布式并行计算。

共享内存并行计算是指多个处理器共享同一块内存，分布式并行计算是指每个处理器都有自己的内存，通过网络进行通信和协调。

3.按照并行计算的拓扑结构，可以分为串行结构、对称多处理结构、集群结构等。

串行结构是指只有一个处理器的结构，对称多处理结构是指多个处理器之间没有主从关系，集群结构是指多个处理器通过网络连接起来，具有主从关系。

三、并行计算的优势和应用并行计算具有以下优势：1.提高计算速度：通过同时执行多个任务或指令，可以加快计算速度，提高系统的整体性能。

2.提高系统的可靠性：当一个处理器出现故障时，其他处理器可以继续工作，保证系统的正常运行。

3.节省成本：通过并行计算，可以充分利用计算资源，减少计算机的数量和成本。

并行计算的应用非常广泛，包括科学计算、人工智能、图像处理、数据挖掘等领域。

在科学计算中，通过并行计算可以加快模拟和分析的速度；在人工智能中，通过并行计算可以提高机器学习和深度学习的效率；在图像处理和数据挖掘中，通过并行计算可以快速处理大量的数据。

并行计算机系统结构

并⾏计算机系统结构
并⾏计算机系统结构
1. 并⾏计算机结构模型
1. 单指令流多数据流机SIMD(Single Instruction Multiple Data)；
2. 并⾏向量计算机PVP(Parallel Vector Processor)；
3. 对称多处理机SMP(Symmetric MultiProcessor)；
4. ⼤规模并⾏处理机MPP(Massively Parallel Processor)；
5. 分布式共享存储DSM(Distributed Shared Memory)
6. 多处理机和⼯作站机群COW(Cluster Of Workstation)（现在常称之为机群）。

1. 并⾏计算机访存模型
1. UMA（Uniform Memory Access）模型是均匀存储访问模型的简称。

2. NUMA(Nonuniform Memory Access)模型是⾮均匀存储访问模型的简称。

3. COMA(Cache-Only Memory Access)模型是全⾼速缓存存储访问的简称。

4. CC-NUMA（Coherent-Cache Nonuniform Memory Access）模型是⾼速缓存⼀致性⾮均匀存储访问模型的简称。

5. NORMA（No-Remote Memory Access）模型是⾮远程存储访问模型的简称。

《计算机组成与系统结构》课件第9章

2) 多级互连网络另一种组织与控制更为有效的交换网络是基于a×b交换开关构造而成的。2×2交换开关是一种最常用的二元开关，如图9.13(a)所示，它有两个输入和两个输出，从任意输入线到达的消息都可以交换到任意的输出线上。
图 9.13 2×2的交换开关
图 9.14 Omega网络
多级互连网络设计的关键是: (1) 选择何种交换开关; (2) 交换开关之间采用何种拓扑连接; (3) 对交换开关采用何种控制方式。
图 9.3 计算机分类
9.3 阵列处理机和向量处理机
9.3.1 阵列处理机阵列处理机属于分布式内存SIMD(DM-SIMD)系统，它
由许多在不同数据集合上执行同样指令序列、完成同样功能的完全相同的处理器组成。阵列处理机中的处理器共享一个控制器(所以它不是通常意义上的独立CPU)，控制器发布指令，指令由处理器阵列中的处理器执行。因为阵列机中的所有处理器是以步调一致的方式工作的，所以处理器之间不需要同步，这就大大简化了这种系统的设计。
向量-寄存器处理器的基本组成如图9.5所示，它是以 Cray-1为基础的一个模型，标量部分是MIPS，向量部分是 MIPS的逻辑向量扩展，其主要模块功能如下:
(1) 向量寄存器组。 (2) 向量功能单元。 (3) 向量Load-Store部件。 (4) 标量寄存器组。
图 9.5 基本的向量-寄存器体系结构
9.4 互连网络
9.4.1 基本概念互连网络(Interconnection Network)是一种由开关元件按
照一定的拓扑结构和控制方式构成的网络，用于实现计算机系统中部件之间、处理器之间、部件与处理器之间甚至计算机之间的相互连接，
根据连接的设备数和设备的接近程度，可以将互连网络分为以下四类:

计算机体系结构基本概念

计算机体系结构基本概念计算机体系结构是指计算机系统中的各个组成部分之间的关系和交互方式。

它是计算机硬件与软件之间的接口，决定了计算机系统的工作方式、性能表现以及可扩展性。

本文将介绍计算机体系结构的基本概念和相关内容。

一、计算机体系结构的概述计算机体系结构是指计算机系统的结构组织，包括硬件和软件。

主要由计算机硬件、指令系统、运算方式和数据流组成。

计算机体系结构的目标是提供高性能、可靠性、可扩展性和高效能的计算机系统。

计算机体系结构的设计通常以指令集架构和微架构为基础。

二、指令集架构指令集架构是计算机体系结构中的一个重要概念。

它定义了计算机系统处理信息的方式。

指令集架构包括计算机的指令集、寄存器、数据类型和地址模式等。

根据指令集的不同，可以将计算机体系结构分为复杂指令集计算机（CISC）和精简指令集计算机（RISC）。

三、微架构微架构是指计算机体系结构的实现方式。

它包括处理器的内部结构、数据通路、控制流和存储相关的电路设计。

微架构的设计影响着计算机系统的性能和功能。

常见的微架构包括超标量、乱序执行和流水线等。

四、存储结构与存储器层级存储结构是指计算机系统中用于存储数据的层次结构。

存储器层级分为寄存器、高速缓存、内存和辅助存储器等。

不同层级的存储器具有不同的特点，如容量、速度和价格等。

存储结构的设计旨在提高计算机系统的访问速度和运行效率。

五、总线结构总线结构是计算机体系结构中连接各个组件的通信系统。

它包括地址总线、数据总线和控制总线等。

总线结构的设计影响着计算机系统的数据传输速度和可扩展性。

六、并行处理与多核技术并行处理是指多个处理器或计算单元同时执行指令，提高计算机系统的运行速度和性能。

多核技术则是将多个处理核心集成到同一个芯片上，实现并行运算。

并行处理和多核技术在高性能计算、科学计算和图像处理等领域得到广泛应用。

七、虚拟化技术虚拟化技术是指通过软件将计算机资源抽象为多个逻辑实体，实现多个操作系统和应用程序的隔离和共享。

未来计算机体系结构的发展趋势

未来计算机体系结构的发展趋势随着科技的不断发展，计算机体系结构也在不断演进，朝着更高效、更强大的方向发展。

未来计算机体系结构的发展趋势主要包括以下几个方面：1. 并行处理能力的提升：未来计算机体系结构将更加注重并行处理能力的提升。

传统的冯·诺伊曼体系结构限制了计算机的并行处理能力，而未来的计算机体系结构将采用更加灵活的方式，如多核处理器、GPU等，以实现更高效的并行计算。

2. 智能化和自适应性：未来计算机体系结构将趋向于智能化和自适应性。

智能化的计算机体系结构可以根据不同的任务和场景进行智能调整，提高计算机的性能和效率。

自适应性的计算机体系结构可以根据计算负载的变化自动调整资源分配，提高计算机的利用率。

3. 内存和存储的创新：未来计算机体系结构将在内存和存储方面进行创新。

传统的计算机体系结构中，内存和存储是分开的，数据需要从存储器中加载到内存中进行计算。

未来的计算机体系结构将采用更加紧密集成的内存和存储，将计算和存储的距离缩短，提高计算速度和效率。

4. 能源效率的提升：未来计算机体系结构将更加注重能源效率的提升。

传统的计算机体系结构在高性能计算的同时也带来了高能耗的问题。

未来的计算机体系结构将采用更加节能的设计，如低功耗芯片、动态电压调整等，以提高计算机的能源效率。

5. 安全性和可靠性的增强：未来计算机体系结构将加强对安全性和可靠性的考虑。

随着互联网的普及和信息技术的发展，计算机系统面临着越来越多的安全威胁和故障风险。

未来的计算机体系结构将采用更加安全和可靠的设计，如硬件加密、容错技术等，以保护计算机系统的安全和稳定运行。

6. 软硬件协同设计：未来计算机体系结构将更加注重软硬件协同设计。

传统的计算机体系结构中，硬件和软件是分开设计的，导致了性能和效率的限制。

未来的计算机体系结构将采用软硬件协同设计，将硬件和软件的优势结合起来，实现更高效的计算和更好的用户体验。

总结起来，未来计算机体系结构的发展趋势将注重并行处理能力的提升、智能化和自适应性、内存和存储的创新、能源效率的提升、安全性和可靠性的增强，以及软硬件协同设计。

计算机体系结构流水线与并行处理的测试

计算机体系结构流水线与并行处理的测试计算机体系结构的不断发展和演进使得计算机的性能有了极大的提升。

在这个过程中，流水线技术和并行处理技术被广泛应用于计算机体系结构设计中，以实现更高效和快速的计算能力。

然而，为了确保计算机体系结构的正确性和稳定性，对流水线和并行处理的系统进行测试显得尤为重要。

一、流水线的测试流水线技术是指将一条指令的执行分为多个阶段，不同阶段可以并行运行，从而提高处理指令的速度。

在流水线中，存在着各种可能的冲突，例如结构冲突、数据冲突和控制冲突。

为了测试流水线，必须充分考虑这些冲突，并设计相应的测试用例。

结构冲突是由于多个操作共享同一资源导致的问题，例如多个指令同时访问同一个存储器单元。

为了测试结构冲突，可以设计多个操作并发执行，观察是否会发生资源竞争的情况。

数据冲突是由于后续指令需要依赖前面指令的结果而导致的问题，例如后一条指令需要使用前一条指令的运算结果。

为了测试数据冲突，可以设计一系列需要数据依赖的指令，观察数据是否能够正确传递和处理。

控制冲突是由于分支指令的执行而导致的问题，例如跳转指令会改变程序的执行流程。

为了测试控制冲突，可以设计各种不同的分支情况，观察分支指令是否能够正确地改变程序的执行路径。

二、并行处理的测试并行处理技术是指同时运行多个处理器来执行多个指令或任务，以提高整个系统的并行计算能力。

对于并行处理系统的测试，需要充分考虑并行计算的正确性、性能和可扩展性。

对于并行计算的正确性测试，可以设计一系列的并行任务，观察是否能够正确执行和得到预期的结果。

同时，还需要测试并行任务之间的通信和同步机制，以确保数据能够正确地传递和协调。

对于并行计算的性能测试，可以通过设计大规模的并行任务或者重复执行同一个任务来评估计算系统的性能。

观察计算系统的并行效率、加速比和负载平衡等指标，以评估并行处理的性能提升程度。

对于并行计算的可扩展性测试，可以通过逐步增加处理器数量或者增加任务规模来观察系统的扩展性能力。

计算机系统结构自考笔记

计算机系统结构自考笔记一、计算机系统结构概述。

1. 计算机系统的层次结构。

- 从底层到高层：硬件、操作系统、系统软件、应用软件。

- 各层次的功能及相互关系。

例如，硬件为软件提供运行平台，软件控制硬件资源的使用等。

2. 计算机系统结构的定义。

- 经典定义：程序员所看到的计算机属性，即概念性结构与功能特性。

- 包括指令系统、数据类型、寻址技术、I/O机制等方面的属性。

3. 计算机系统结构的分类。

- 按指令流和数据流的多倍性分类。

- 单指令流单数据流（SISD）：传统的单处理器计算机。

- 单指令流多数据流（SIMD）：如阵列处理机，适合进行数据并行处理。

- 多指令流单数据流（MISD）：较少见的结构。

- 多指令流多数据流（MIMD）：多处理器系统，如对称多处理机（SMP）。

- 按存储程序原理分类。

- 冯·诺依曼结构：程序和数据存储在同一存储器中，按地址访问。

- 哈佛结构：程序存储器和数据存储器分开，有各自独立的地址空间。

二、数据表示与指令系统。

1. 数据表示。

- 数据类型。

- 数值型数据（整数、浮点数）：不同的表示格式，如定点数的原码、反码、补码表示；浮点数的IEEE 754标准表示。

- 非数值型数据（字符、字符串、逻辑数据等）。

- 数据的存储方式。

- 大端存储与小端存储：大端存储是高位字节存于低地址，小端存储是低位字节存于低地址。

2. 指令系统。

- 指令格式。

- 操作码：表示指令的操作类型，如加法、减法等操作。

- 地址码：指出操作数的地址或操作数本身。

有零地址、一地址、二地址、三地址等指令格式，每种格式的特点及适用场景。

- 指令类型。

- 数据传送指令：在寄存器、存储器等之间传送数据。

- 算术运算指令：加、减、乘、除等运算。

- 逻辑运算指令：与、或、非等逻辑操作。

- 控制转移指令：如无条件转移、条件转移、子程序调用与返回等，用于改变程序的执行顺序。

三、存储系统。

1. 存储器层次结构。

- 高速缓冲存储器（Cache） - 主存储器 - 辅助存储器的层次结构。

计算机体系结构第5章_并行处理技术

第5章并行处理技术
3.累加和并行算法
对于累加和这样的递归操作，为了加快并行计算，常采用递归折叠方法。
一般而言，对于在P个处理单元上实现P个元素累加求和，需要折叠 log2 P 次，并行相加 log2 P 次，并行传送数据的次数根据各PE间互连网络的拓扑结构不同而有很大差异。设加法1次所需的时间为t加，并行相加的总次数为n，数据在两个相邻处理单元之间传送一次所需的时间为t传，并行传送数据的总次数为 x，则并行处理所需的总的时间为：nt加+ xt传。
在设计互连网络时应考虑以下的四个特征： 1.通信工作方式通信工作方式可分为同步和异步两种。 2.控制策略控制策略分为集中和分散两种。 3.交换方式交换方式分为线路交换和分组交换两种。 4.网络拓扑网络拓扑分为静态和动态两种。
第5章并行处理技术
5.3.2 互连函数的表示互连函数----互连函数描述的是各处理单元之间或处理单元与共享主存
(1)若处理单元的个数P＜n2
第5章并行处理技术
第5章并行处理技术
下面分析这种并行算法的计算时间和通信时间。 ①计算时间用Pij计算Cij时，需要对(n/m×n/m)阶子矩阵中的每个元素cij进行n次乘法和n次加法，故Pij的运行时间为： n/m×n/m×n×(t乘+t加)=n3/m2×(t乘+t加)
(3)∵ t乘、t加和tw 均为一个指令周期，ts忽略不计，n=64，m=8 ∴ 整个矩阵乘算法所需的总的运行时间为： TP =n3/m2×(t乘+t加)+ 2(mts + n2/m×tw) =643/82×(1+1)+2(0+642/8×1) =9216(指令周期)
第5章并行处理技术

了解计算机系统的并发和并行处理

了解计算机系统的并发和并行处理计算机系统的并发和并行处理是现代计算机体系结构中重要的概念和技术。

随着计算机性能的提升和应用需求的增加，对于处理大量数据和提高计算效率具有重要意义。

本文将介绍并发和并行处理的概念、原理、优势和应用。

一、并发处理的概念和原理并发处理是指系统中多个任务同时进行，通过时间片轮转等调度算法，使得多个任务在单位时间内交替执行，给用户的感觉就是同时执行。

计算机系统通过并发处理提高系统资源的利用率，减少用户的等待时间。

实现并发处理的关键是操作系统调度和进程管理机制。

操作系统通过给每个进程分配时间片，并以特定的顺序调度执行，以实现多任务的同时进行。

并发处理的实现依赖于计算机硬件中的时钟和中断机制，通过时钟中断中断当前进程的执行，切换到下一个需要执行的进程，从而实现多任务之间的切换。

在并发处理中，需要解决的关键问题是进程间的同步和互斥。

通过使用信号量、互斥量和条件变量等同步原语，可以确保多个进程之间的数据访问和操作的一致性，避免资源竞争和死锁的发生。

二、并行处理的概念和原理并行处理是指系统中多个任务同时进行，每个任务在独立的处理器上执行。

与并发处理不同，并行处理是通过硬件上的多个处理单元实现的，能够同时执行多个任务，大大提高了计算效率和系统的吞吐量。

在并行处理中，需要解决的核心问题是任务的划分和调度。

通过将大任务划分为多个小任务，分配给不同的处理单元并行执行，从而提高系统的并行度和计算能力。

同时，为了保证任务的正确执行，还需要解决任务之间的通信和同步问题，以确保数据的一致性和并行操作的正确性。

并行处理有两种常见的形式：共享内存和分布式内存。

共享内存是指多个处理单元共享同一块物理内存，在不同处理单元之间通过读写内存的方式进行通信和同步。

而分布式内存则是将任务划分到不同的处理单元上，每个处理单元拥有独立的内存，通过消息传递的方式进行通信和同步。

三、并发处理和并行处理的优势并发处理和并行处理的优势受益于计算机系统的硬件和操作系统技术的发展。

《计算机体系结构设计》第07章并行处理与普适计算

Replication）：即时间并行+空间并行技术，当前并行机制的主流。如
多核CPU，每个处理器核内部有多级指令流水线。资源共享（Resource Sharing）：
是一种软件方式，利用软件让多个用户按一定时间顺序轮流地使用同一套资源，以提高其利用率，这样相应地提高整个系统的性能。例如多道程序分时系统。
7.3.2 多处理机系统中的存储器管理
（1）集中共享（共享存储）的并行处理机
每个PE没有局部存触器，存储模块以集中形式为所有
PE共享。
CU
SC
PE0 PE1
… PEN-1
ICN
MM0 MM1
… MMN-1
I/O-CH I/O … SM 图7.15 集中共享存储器结构
（2）分布共享（分布存储）的并行处理机
7.1 并行计算机系统结构 7.2 单处理机系统中的并行机制 7.3 多处理机系统的组织结构 7.4 多处理机操作系统和算法 7.5 从计算机到网络 7.6 普适计算和移动计算习题7
7.1.1 指令级并行和机器并行
1 并行性（Parallelism）
并行计算机系统最主要的特性就是并行性（Parallelism），并行性是指计算机系统具有的同时运算或同时操作的特性，它包括同时性与并发性两种含义。同时性（Simultaneity）：指两个或多个事件在同一时刻
发线程级并行和指令级并行的技术，使用的是线程级并行性（Thread Level Parallelism，简称TLP）。
实现多线程有两种主要的方法：细粒度（Fine-Grained）多线程粗粒度（Coarse-Grained）多线程
7.2.2 单片多核处理器CMP
单芯片多处理器(Chip Multiprocessors，CMP)与同时多线程处理器(Simultaneous Multithreading，SMT)，这

计算机系统结构课件：第五章并行处理技术

多机互连多计算机系统
并行处理技术发展
时间重叠
先行控制高速缓存
指令操作宏流水线
异构型多处理机系统
高级语言数据库处理机
松散耦合系统、专用外围处理机
功能专用化
计算机系统结构
Computer Architecture
第五章并行处理机和多处理机
并行处理中需研究的课题：
（1）在处理机数目很多的情况下，要把任何一个问题分成足够多的并行过程（即任务分配）非常困难，并且也不是所有问题都能做到这一点。
第五章并行处理机和多处理机
时延（TC ）——机器各子系统间通信开销的时间量度。如：存贮时延是处理机访问存贮器所需时间；同步时延是两台处理机互相同步所需的时间。
通信时延问题：计算机中不同的时延是由机器内部系统结构，实现技术和通信方式决定。系统结构和实现技术将会影响子系统间容许时延的选择。可以用平衡粒度和时延的办法来求得较好的计算机系统性能。
分布存贮器阵列处理机结构
CU CUM
SC
I/O
D
接口
PEM0 PEM1
PE0
PE1
ICN
PEMN-1 PEN-1
计算机系统结构
Computer Architecture
第五章并行处理机和多处理机
ILLIAC-IV 结构（分布存贮器并行处理机结构）
•处理单元阵列
由64个结构完全相同的处理单元PEi 构成，每个处理单元PEi字长 64位，PEMi为隶属于PEi的局部存储器，每个存储器有2K字，全部 PEi由CU统一管理，PEi都有一根方式位线，用来向CU传送每个PEi 的方式寄存器D中的方式位，使CU能了解各PEi的状态是否活动，作为控制它们工作的依据。

计算机系统结构与并行计算技术导论课程

计算机系统结构与并行计算技术导论课程计算机系统结构与并行计算技术导论课程是计算机科学与技术领域的一门重要课程。

本课程旨在介绍计算机系统的组成结构及其原理，并探讨并行计算技术在计算机系统中的应用。

通过学习本课程，学生将对计算机系统的运行机制、硬件组成和性能优化有深入的理解。

一、计算机系统结构概述计算机系统结构是指计算机硬件和软件组成的总体结构，是计算机系统中各个组件之间的联系和相互作用关系。

计算机系统结构包括计算机的层次结构、指令系统和存储系统等方面的内容。

在本课程中，我们将深入探讨这些内容，以便学生能够全面了解计算机系统的组成和工作原理。

1. 计算机层次结构计算机层次结构是一种层次化的设计思想，将计算机系统划分为不同的层次，每个层次都有各自的功能和特点。

常见的计算机层次结构包括冯·诺依曼结构和哈佛结构。

冯·诺依曼结构将存储器和处理器放在同一个空间中，而哈佛结构将存储器和处理器分开。

学生需要了解这些不同的计算机层次结构，并理解它们的优缺点。

2. 指令系统指令系统是计算机的操作指令和数据在计算机内部流动的规则。

指令系统包括指令的格式、编码方式和执行过程等方面的内容。

在本课程中，学生将学习不同类型的指令系统，如CISC（复杂指令集计算机）和RISC（精简指令集计算机）等，以及它们在计算机性能方面的影响。

3. 存储系统存储系统是计算机系统中负责存储程序和数据的组件，包括主存储器、缓存和辅助存储器等。

学生需要了解不同类型存储器的特点，如RAM（随机访问存储器）和ROM（只读存储器）等，以及存储器的层次结构和访问方式等。

二、并行计算技术概述并行计算技术是指在计算过程中使用多个处理器或计算机系统同时工作，以提高计算速度和处理能力。

并行计算技术广泛应用于科学计算、数据分析和人工智能等领域。

在本课程中，我们将介绍并行计算的基本原理和应用技术，以及常见的并行计算模型和算法。

1. 并行计算的基本原理并行计算的基本原理是将计算任务划分成多个子任务，并同时在多个处理器上执行，最后将子任务的结果合并得到最终结果。

并行计算机体系结构

并行计算机体系结构并行计算机体系结构是指一种由多个处理器（或多个核心）并行工作的计算机体系结构。

它的设计目标是提高计算机的计算能力和处理速度，使得多个任务可以同时进行，从而提高系统的整体效率。

并行计算机体系结构有多种形式，以下是一些常见的体系结构类型：1. 对称多处理器（SMP）：在SMP体系结构中，所有的处理器共享同一个内存和I/O系统。

各个处理器可以同时访问共享资源，因此可以并行执行任务。

2. 多核处理器：多核处理器是在一个物理芯片上集成了多个处理核心，每个核心可以同时执行不同的任务。

多核处理器可以提供更好的性能和能源效率，因为多个任务可以在同一芯片上并行执行。

3. 集群系统：集群系统是由多个计算节点组成的并行计算机系统。

每个计算节点都具有自己的处理器、内存和I/O系统，节点之间通过高速网络进行通信和协作。

集群系统可以通过节点之间的并行计算实现更大规模的计算任务。

4. GPU加速系统：GPU（图形处理器）是一种专门用于图形渲染和计算的处理器。

近年来，GPU也被广泛用于并行计算任务，可以提供比传统CPU更高的计算能力。

GPU加速系统是将多个GPU集成到计算机系统中，利用GPU的并行计算能力提高系统的整体性能。

5. 分布式计算系统：分布式计算系统是通过将计算任务分发到多台计算机上并行执行，以实现更大规模的计算任务。

各个计算机通过网络进行通信和协作，共同完成任务。

分布式计算系统可以提供更高的计算速度和可扩展性。

并行计算机体系结构的设计和优化需要考虑诸多因素，包括任务划分、并行调度、数据共享与同步、通信开销等。

不同的应用场景和性能需求可能需要选择不同的并行计算机体系结构来实现最佳的性能。

超级计算机的体系结构与并行计算技术

超级计算机的体系结构与并行计算技术超级计算机指的是一种能够高效处理大规模计算问题的计算机。

这些计算机拥有非常高的计算能力和存储能力，能够执行超级复杂的算法和模拟。

在许多领域，如气象、地震预测、分子模拟、机器学习等，超级计算机已经成为了一个不可或缺的工具。

超级计算机的体系结构和并行计算技术是其高效运行的关键。

一、超级计算机的体系结构超级计算机的体系结构是指它的硬件和软件组成的结构，可以分为以下几个方面：1.处理器处理器是超级计算机最核心的组件，控制着整个计算过程。

现代超级计算机上普遍采用的处理器架构是多核心处理器。

这种架构能够将一个处理器划分为多个独立的核心，并行地执行不同的指令，从而提高处理速度。

2.内存内存是超级计算机存储数据和程序的地方。

超级计算机上的内存分为多级缓存和主存。

缓存从小到大分为L1、L2和L3三级缓存，而主存则用来处理更多的数据和更长的程序。

3.互连网络超级计算机的处理器和内存之间需要高速的数据通信。

这就需要一个快速的互连网络，将各个处理器和内存之间连接起来。

互连网络通常采用高速总线或高速交换机。

4.I/O系统I/O系统是超级计算机用来输入和输出数据的系统。

因为超级计算机有大量的数据需要处理和存储，所以I/O系统也需要具备高速度和大容量。

二、并行计算技术超级计算机的并行计算技术是指如何利用并行计算架构来提高整个计算过程的效率。

并行计算主要分为以下三种：1.共享内存并行计算共享内存并行计算是指多个处理器共享同一个内存构成的系统。

这种系统具有高效的通信和调度机制，能够有效地对大量的计算任务进行处理。

2.分布式内存并行计算分布式内存并行计算是指多个处理器在不同的计算机中执行同一个程序。

这种计算模式利用了多台计算机的处理能力，在数据并行和任务并行方面都具有优越性。

3.混合并行计算混合并行计算是指在同一个计算任务中同时采用共享内存和分布式内存两种并行计算模式。

这种并行计算模式具有高效的计算机制，能够处理各种类型的计算任务。