高性能计算机的体系结构与程序优化
高性能计算中的并行计算模型及其特点分析
高性能计算中的并行计算模型及其特点分析高性能计算（High-Performance Computing，HPC）是指利用大规模的计算机集群或并行计算机体系结构，通过并行处理技术和优化算法，实现大规模科学计算、复杂数据分析和模拟实验的能力。
在高性能计算中，使用并行计算模型可以提高计算效率和性能，并实现更快速的计算任务处理。
本文将对几种常见的并行计算模型进行分析，并讨论它们的特点。
1. SIMD并行计算模型单指令多数据（SIMD，Single Instruction Multiple Data）是一种并行计算模型，它通过并行执行多个相同指令，在多个数据上同时操作。
SIMD在数据并行性较高的任务中表现出色，如图像处理、信号处理等。
SIMD计算模型的特点是数据并行性强，计算过程中的每个指令会同时作用于多个数据元素。
它可以提高性能，减少资源的浪费。
然而，其缺点是程序设计较为复杂，需要在编程时手动实现并行指令。
2. MIMD并行计算模型多指令多数据（MIMD，Multiple Instruction Multiple Data）是一种并行计算模型，它通过在多个处理单元上执行多个独立的指令，同时处理不同的数据。
MIMD广泛应用于科学计算、仿真模拟等领域。
MIMD计算模型的特点是每个处理单元都独立执行指令，并且可以在不同的数据上进行操作。
这种模型适用于任务之间的数据依赖较弱的情况。
与SIMD相比，MIMD具有更好的灵活性和扩展性，但也会引入更多的通信和同步开销。
3. SPMD并行计算模型单程序多数据（SPMD，Single Program Multiple Data）是一种并行计算模型，它使用多个处理单元执行相同的程序，但处理不同的数据。
SPMD广泛用于科学计算、并行编程和并行算法设计等领域。
SPMD计算模型的特点是多个处理单元以相同的方式执行同一个程序，但每个处理单元可以有不同的数据输入。
它弥补了MIMD模型中通信和同步的不足，并提供了更好的可扩展性和负载均衡性。
计算机体系结构优化方法
计算机体系结构优化方法随着科技的不断发展和计算机应用范围的不断扩大，人们对于计算机性能的需求也越来越高。
计算机体系结构是计算机硬件与软件之间的桥梁，它的设计和优化对提高计算机性能至关重要。
本文将介绍几种常见的计算机体系结构优化方法。
一、流水线技术流水线技术是一种可以同时执行多个指令的技术，它能够充分利用计算机硬件资源，提高计算机的执行效率。
在流水线技术中，计算机的处理过程被划分为多个阶段，每个阶段执行不同的指令。
通过将多个指令交错执行，可以大幅度提高计算机的吞吐量。
同时，流水线技术还能降低处理器的时钟周期，提高计算机的工作频率。
二、超标量技术超标量技术是一种可以同时执行多条指令的技术，它可以通过在一个时钟周期内执行多个指令来提高计算机的执行效率。
在超标量技术中，计算机可以同时从指令流中提取多个指令并执行，而不是依次执行指令。
通过并行执行多条指令，超标量技术可以显著提高计算机的性能。
为了实现超标量执行，计算机需要有多个功能单元和多个寄存器，以支持多条指令的并行执行。
三、向量处理器技术向量处理器技术是一种可以同时处理多个数据元素的技术，它能够将一条指令应用于多个数据元素，从而提高计算机的处理速度。
在向量处理器技术中，计算机可以将多个数据元素存储在向量寄存器中，并通过单条指令同时对多个数据元素进行操作。
与传统的标量处理器相比，向量处理器可以在一个时钟周期内执行更多的计算操作，从而提高计算机的性能。
目前，向量处理器技术已经广泛用于科学计算、图形处理等领域。
四、并行计算技术并行计算技术是一种通过同时使用多个处理器来执行任务的技术，它能够显著提高计算机的计算速度。
在并行计算技术中，计算机可以将一个任务分解成多个子任务，并由多个处理器并行执行。
通过充分利用多个处理器的计算能力，计算机可以在更短的时间内完成任务。
并行计算技术在科学计算、数据分析等领域有着广泛的应用。
结论计算机体系结构优化方法的发展，不仅可以提高计算机的性能和效率，还可以推动计算机技术的发展和进步。
计算机体系结构
计算机体系结构计算机体系结构是指计算机硬件和软件之间的接口、数据传输和运行机制的组织结构。
它决定了计算机系统的性能、可扩展性、可靠性和安全性。
计算机体系结构的设计是计算机科学和工程领域的核心问题之一，它直接影响到计算机的性能和能力。
一、概述计算机体系结构是计算机科学中一个重要的概念，它包括计算机的硬件和软件部分。
计算机硬件包括中央处理器（CPU）、内存、输入输出设备等，而计算机软件则包括操作系统、编译器、应用程序等。
计算机体系结构通过定义指令集架构、存储架构和总线结构等，来决定计算机系统的基本工作原理和功能。
二、指令集架构指令集架构是计算机体系结构的核心部分，它定义了计算机处理器所支持的指令集和指令执行方式。
常见的指令集架构有精简指令集（RISC）和复杂指令集（CISC）两种。
RISC架构采用简化的指令集和固定长度的指令格式，以提高指令执行的效率和速度；而CISC架构则支持更复杂的指令和灵活的地址模式，以提供更强大的功能和灵活性。
三、存储架构存储架构是计算机体系结构中的另一个核心要素，它定义了计算机系统中各种存储器的组织方式和访问机制。
存储器可以分为主存储器（RAM）和辅助存储器（硬盘、固态硬盘等）。
存储架构涉及到存储器的位宽、存储单元的地址和数据传输方式等问题。
不同的存储架构可以影响计算机的内存访问速度和容量。
四、总线结构总线结构是计算机体系结构中用于数据传输和通信的重要组成部分。
它定义了计算机系统中各种硬件组件之间的连接方式和数据传输的规范。
总线结构可以分为系统总线、数据总线和控制总线等不同的层次。
它决定了计算机系统中各个部件之间数据传输的带宽和速度。
五、并行处理并行处理是指利用多个处理器或处理核心同时执行多个任务，以提高计算机系统的性能和并发能力。
计算机体系结构中的并行处理包括指令级并行和线程级并行两种形式。
指令级并行通过同时执行多条指令来提高处理器的效率；线程级并行则利用多个线程并行执行任务，以提高整个系统的吞吐量。
计算机体系结构
计算机体系结构计算机体系结构是指计算机硬件与软件之间的结构和组织方式，包括计算机系统的层次、组件之间的连接方式、数据流以及控制流等。
它是计算机科学中的一个重要概念，对于理解计算机工作原理和优化计算机性能具有重要意义。
一、引言计算机体系结构是计算机科学领域中一项关键内容。
它关注计算机硬件和软件之间的交互和组织方式，是计算机系统设计的基础。
本文将介绍计算机体系结构的基本概念、组成以及它对计算机性能的影响。
二、计算机体系结构的基本概念1. 冯·诺依曼体系结构冯·诺依曼体系结构是计算机体系结构的基础，提出了程序存储器和数据存储器的概念，启发了后来计算机的设计思想。
在冯·诺依曼体系结构中，程序和数据被存储在同一块内存中，通过控制器实现程序和数据的读写。
2. 分布式体系结构分布式体系结构是一种多台计算机相互协作的体系结构，每台计算机具有独立的处理能力，通过通信网络进行数据交换和协作。
分布式体系结构具有高可靠性、高性能和可扩展性等优势，广泛应用于大规模计算和数据处理领域。
3. 多核体系结构多核体系结构是一种将多个处理核心集成到单个芯片上的体系结构。
多核体系结构有助于提高计算机的处理性能和并发能力，适用于并行计算和多任务处理。
三、计算机体系结构的组成1. 中央处理器（CPU）中央处理器是计算机体系结构的核心组件，负责执行计算机指令和控制计算机的工作流程。
它包括算术逻辑单元（ALU）、控制单元（CU）和寄存器等。
2. 存储器存储器用于存储计算机的程序和数据，分为主存储器和辅助存储器。
主存储器包括随机存取存储器（RAM）和只读存储器（ROM），辅助存储器包括硬盘、光盘和闪存等。
3. 输入输出设备输入输出设备用于与计算机进行信息交互，包括键盘、鼠标、打印机、显示器等。
它们通过输入输出控制器与计算机系统进行数据交换。
四、计算机体系结构的影响因素1. 性能计算机体系结构直接关系到计算机的性能。
计算机体系结构中的指令调度优化研究
计算机体系结构中的指令调度优化研究一、引言计算机体系结构是计算机硬件和软件共同组成的一种计算模型，对于计算机的性能和效率有着至关重要的影响。
其中，指令调度优化是体系结构中的一个关键领域，它旨在通过合理地组织和调度指令，以最大程度地提高计算机的执行效率和性能。
二、指令调度优化的意义指令调度优化可以有效地提高计算机的乱序执行能力，减少指令之间的依赖关系，从而提高指令级并行度，加快运行速度。
通过合理的指令调度优化，可以更好地利用计算机的硬件资源，提高系统整体的效率和性能。
三、指令调度优化的方法1. 静态指令调度优化静态指令调度优化是在编译器阶段进行的优化，通过对程序代码进行分析和重组，将那些容易并行执行的指令放在一起执行，从而减少指令之间的依赖，提高并行性。
这种方法可以通过程序的数据流分析和代码变换技术来实现。
2. 动态指令调度优化动态指令调度优化是在运行时进行的优化，通过对程序代码的动态分析，根据计算机当前的状态和执行情况来决定指令的调度顺序。
这种方法可以根据实时执行的情况来进行调度，可以更加精准地适应当前的运行环境。
四、指令调度优化的挑战指令调度优化在提高计算机性能的同时也面临着一些挑战。
首先，指令调度优化需要分析和处理大量的指令和数据依赖关系，这对计算机的处理能力和内存带宽提出了较高的要求。
其次，在动态指令调度优化中，需要对程序的运行状态进行实时监测和分析，这对计算机的性能和能耗也提出了一定的要求。
五、指令调度优化的应用领域指令调度优化在各种计算领域有着广泛的应用。
例如，在科学计算和仿真中，通过对指令的调度优化可以加速计算过程，提高运行效率。
在嵌入式系统和移动设备中，通过指令调度优化可以减少功耗，延长电池续航时间。
在云计算和大数据领域，通过指令调度优化可以提高并行计算的效率，加速数据处理过程。
六、指令调度优化的发展趋势随着计算机技术的不断发展，指令调度优化也在不断演进。
未来的发展趋势包括更加精细的指令调度优化算法和策略，更加智能和自适应的动态调度方法，以及与新兴技术的结合，如人工智能和量子计算等。
计算机体系结构作业答案(高性能)
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第二讲：二进制与逻辑电路
9. 定点数的表示 a） 分别给出 64 位定点原码和补码表示的数的范围。 解：[-2 , 2 -1] b） 在 32 位定点补码表示中，0x80000000 表示什么数？ 解：-2
31 63 63
10. 浮点数的表示 a） 把单精度数转化为十进制数：0x7ff0000, 0xbe400000, 0xff800000 解 ： 0x7ff0000=0,0000 1111,111 1111 0000 0000 0000 0000=(1.1111111)2*2 3.8368135610839464260099560574934e-34 0xbe400000=1,0111 1100,100 0000 0000 0000 0000=-(1.1)2*2 0xff800000=1,1111 1111,000 0000 0000 0000 0000=-∞ b） 把双精度数转化为十进制数：0x4035000000000000, 0x8008000000000000 解 ： 0x4035000000000000=0,10000000011,0101000000000000000000000000000000000000 000000000000=(1.0101)2*2 0x8008000000000000 =
计算机体系结构性能优化方法
计算机体系结构性能优化方法在计算机体系结构的发展过程中，性能优化是一个至关重要的环节。
性能优化是指在保持计算机系统硬件和软件功能的前提下，提高其计算速度、响应时间、资源利用率和可靠性等方面的手段和措施。
本文将介绍一些常见的计算机体系结构性能优化方法。
一、并行计算并行计算是通过将一个任务拆分为多个子任务，然后将这些子任务分配给多个处理器同时执行的方法。
它可以充分利用多核处理器的并行计算能力，提高计算吞吐量和并发能力。
在并行计算中，需要注意任务的划分和调度，合理安排任务的调度顺序和负载均衡，以充分发挥并行计算的优势。
二、指令级并行指令级并行是通过同时执行多条指令来提高计算机的性能。
它包括指令并发和流水线技术。
指令并发是指在同一时钟周期内并行执行多条指令，充分利用处理器的执行单元。
流水线技术是指将指令的执行过程划分为多个阶段，使多条指令在不同阶段同时执行，以提高指令的吞吐量。
三、存储器层次结构优化存储器层次结构是计算机存储器的组织方式。
在性能优化中，存储器的访问速度是一个关键因素。
通过合理设计存储器的层次结构，如缓存技术、预取技术和虚拟存储器技术，可以提高存储器的访问速度和命中率，减少访问延迟，从而提高计算机的性能。
四、并行I/O优化在大规模数据处理和并行计算中，I/O操作成为性能瓶颈。
通过采用并行I/O技术，可以同时进行多个I/O操作，提高数据传输的速度和并发能力。
在并行I/O优化中，还可以使用缓冲区和预读取技术来提高I/O性能，减少CPU等待时间。
五、负载均衡优化负载均衡是指将任务合理分配给多个处理器，使得各个处理器的负载均衡，提高系统的整体性能。
在负载均衡优化中，需要考虑任务的复杂度和执行时间，采用任务分配算法和调度算法来实现任务的均衡分配。
六、优化算法和数据结构优化算法和数据结构是计算机程序设计的关键。
通过优选算法和数据结构，可以提高程序的效率和性能。
在实际应用中，可以使用一些常见的优化算法，如贪心算法、分治算法和动态规划算法，以及高效的数据结构，如哈希表和平衡二叉树，来优化计算机的性能。
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。
巨型计算机发展情况
我国巨型计算机系列发展情况简介巨型计算机的研制水平、生产能力和应用程度，标志着一个国家科学技术的水平和工业发展的程度，象征着一个国家的综合实力。
特别是关系到国家安全的尖端科学领域，巨型计算机的战略地位显得尤为突出。
目前能生产巨型计算机的国家为：美国、日本、俄罗斯、法国、英国、德国、中国等几个国家。
银河系列巨型计算机是中国人民解放军国防科技大学计算机研究所研制的巨型计算机。
目前在国际上达到了先进水平，突破和掌握了更高量级计算机的关键技术，具备了研制更高性能巨型计算机的能力，标志着我国高性能巨型机研制技术取得新突破。
必将对我国国民经济建设、国防建设和科学事业的发展，产生巨大的推动力。
当前，一些发达国家正在进行准备研制万亿次甚至更高速度的巨型计算机，届时精确描绘自然界某些复杂现象的瞬时图象将会呈现在人们面前。
第一代银河─Ⅰ巨型计算机1983年12月银河—Ⅰ巨型计算机在长沙国防科技大学研制成功。
它的诞生标志着我国已跨入了国际计算机领域的先进行列，银河—Ⅰ巨型计算机的运行速度达每秒钟1亿次。
它的研制成功证明了我国已具备了研制高性能、大规模并行巨型机的能力，是我国高技术领域取得的一次重大成果。
第二代银河—Ⅱ巨型计算机1992年11月19日银河—Ⅱ巨型计算机在长沙国防科技大学研制成功。
它的运行速度每秒钟达10亿次。
第三代银河—Ⅲ巨型计算机1997年6月19日银河—Ⅲ巨型计算机在北京通过了国家技术鉴定。
它的研制成功，使我国在这个领域跨入了世界先进行列。
银河—Ⅲ巨型计算机采用了目前国际最新的可扩展多功能处理机并行体系结构，成功设计了由硬件支持的全系统共享访存机制，实现了全局共享分布存储结构。
银河—Ⅲ巨型计算机的整体性能优异，系统软件高效，网络计算环境强大，可靠性设计独特，工程设计优良，运算速度为每秒钟130亿次，综合处理能力是银河—Ⅱ的10倍以上，而体积仅为银河—Ⅱ巨型机的六分之一。
每秒运算4000亿次预报一个月天气仅用15分钟我国研制出超级服务器北京2001年2月17日电：最高运算速度达每秒4032亿次、内存总量达168GB……经过辛勤努力，中国科学院计算机技术研究所近日成功研制出“曙光3000”超级服务器，是继“曙光1000”和“曙光2000”之后我国高性能计算机领域中的又一里程碑，是我国迄今性能最高的国产超级服务器。
高性能计算中异构加速技术优化研究
高性能计算中异构加速技术优化研究随着科技的不断进步，计算机科学领域的高性能计算技术逐渐成为了各行各业越来越重要的技术手段。
在这一过程中，异构加速技术的应用越来越广泛，它既可以大幅提升计算效率，又可以节约成本，因此, 优化异构加速技术已经成为了近几年来学者们的热点研究话题之一。
一、异构加速技术的优势和挑战异构加速技术是指采用不同类型的处理器相结合的方式来提高计算效率，其中相同的任务会被分配到不同种类的处理器中，从而在不影响运行质量的前提下，提高计算处理速度。
异构加速技术在高性能计算中具有显著的优势。
比如，目前流行的GPU就是一种非常典型的异构加速技术，它具有大量的流处理器和内存，能够大幅度提升计算效率，减少能源消耗。
此外， FPGA作为另一种经常应用于高性能计算中的异构加速技术，由于具有高度的灵活性和可重构性，能够容易地适应不同类型的并行计算任务，从而提高了计算效率。
但是，异构加速技术同样也会带来一些挑战。
由于异构处理器体系结构的复杂性，使得这些处理器的编程模型和普通处理器的编程模型存在较大差异，为程序员带来了较大的开发难度。
同时，又由于这些异构处理器需要与主处理器之间的通信，才能充分发挥计算性能，各异构处理器之间通信的效率就显得尤为重要，而这又涉及到各异构处理器在大量数据传输过程中是否存在瓶颈影响计算效率的问题。
二、优化异构加速技术的主要思路针对异构加速技术的优劣之处和存在的问题，学者们在研究中提出了一些优化异构加速技术的主要思路。
1. 完善异构处理器的编程模型由于不同类型的处理器之间的指令集和架构都存在较大的区别，因此异构处理器的编程模型需要与传统处理器有所不同，才能更好地适应异构计算的需要。
为了解决这一问题，学者们一般会开发一些针对异构处理器的编程语言和框架，以及一些适应不同类型异构处理器的优化库，比如CUDA，OpenCL，以及Intel的MKL 等。
2. 优化主从处理器的通信机制在异构处理器体系结构中，主处理器在运行异构并行任务时，通常需要通过硬件或者软件来与异构处理器进行通信，这就涉及到主从处理器之间的通信机制。
第1讲-高性能计算与高性能计算机
并行计算平民化的到来！
每个程序员面临的多核并行计算时代
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 四核 多核
• 并行计算已经成为必然！
本PPT部分内容来源于国家高性能计算中心（合肥）
通信密集型应用（Network-intensive)：
协同工作，网格计算，遥控和远程诊断等。 应用领域：网站、信息中心、搜索引擎、电信、流媒体等。
本PPT部分内容来源于国家高性能计算中心（合肥） 2016/3/15 16
1. 高性能计算的意义（6）
千万亿次超级计算机的应用需求
应用领域
生物医学
应用需求
蛋白质电子态的计算 药物发明中的筛选过程 蛋白质折叠 发动机燃烧模拟和机翼设计模拟 短期天气预报 长期天气预报 局部突发性灾难预报（如洪水、海啸） 完全等离子分析（包括电子结构分析） 核武器数值模拟 天然气燃烧 复合材料的结构分析和功能预测 新材料发明 超新星三维模拟 密码破译 先进武器模拟 2016/3/15
高性能计算与并行程序设计
计算机学院计算机科学与技术系 主讲：陈 蕾 博士/副教授 E-mail: chenlei@
本PPT部分内容来源于国家高性能计算中心（合肥） 2016/3/15
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为什么要开设这门课程
本课程主要涉及高性能计算和并行程序设计，其核心是 并行技术
澄清对并行计算的认识：
●不是少数人的专利 ●高性能计算随着机群系统、多核处理器的出现将逐渐普及到桌面系统
了解高性能计算的前沿技术发展情况 锻炼基本的资料检索、文献阅读、归纳整理和口头报告的能力 实实在在体验并行软件开发
计算机科学与技术专业 超算课程
计算机科学与技术专业超算课程超算课程在计算机科学与技术专业中扮演着重要的角色。
超级计算机是一种性能强大的计算机系统，能够处理大规模的科学计算和数据分析任务。
超算课程旨在培养学生对超级计算机的理解和应用能力，为他们在科学研究、工程设计和数据分析等领域提供强大的计算支持。
超算课程通常包括以下几个方面的内容：1. 超级计算机体系结构：介绍超级计算机的组成和工作原理，包括处理器、内存、存储和网络等关键组件。
学生将学习如何利用超级计算机的并行计算能力来解决复杂的科学计算问题。
2. 并行计算模型：介绍常见的并行计算模型，如共享内存模型和分布式内存模型。
学生将学习如何设计并实现并行算法，以充分利用超级计算机的并行处理能力。
3. 高性能计算工具和技术：介绍常用的高性能计算工具和技术，如MPI和OpenMP等。
学生将学习如何使用这些工具和技术来编写高效的并行程序。
4. 并行算法设计和优化：介绍常见的并行算法设计技巧，如任务划分、负载平衡和通信优化等。
学生将学习如何将串行算法转化为并行算法，并通过优化算法和数据结构来提高程序的性能。
5. 高性能计算应用领域：介绍超级计算机在科学研究、工程设计和数据分析等领域的应用案例。
学生将学习如何将超级计算机应用于自己的研究和项目中，以解决实际问题。
超算课程的学习对计算机科学与技术专业的学生具有重要意义。
首先，超级计算机已经成为科学研究和工程设计的重要工具。
学习超算课程可以使学生熟悉超级计算机的工作原理和应用方法，为他们在科研和工程项目中提供强大的计算支持。
超算课程可以培养学生的并行计算能力。
并行计算已经成为计算机科学与技术的重要研究领域，也是提高计算机性能的重要途径。
学习超算课程可以使学生了解并行计算的基本概念和技术，并学会设计和实现高效的并行算法。
超算课程还可以培养学生的问题解决能力。
在超算课程中，学生将面临各种复杂的科学计算问题，需要运用所学的知识和技术来解决。
通过解决这些问题，学生可以提高自己的问题解决能力和创新能力。
航天二院706所
中国航天科工集团第二研究院七〇六所企业简介中国航天科工二院706所始建于1957年，是我国最早从事计算机研究的大型骨干专业研究所之一，是以计算机软硬件研制及产品开发应用为主，集研究、设计、试验、生产和服务于一体的国防领域计算机与控制技术核心研究所。
产品涉及嵌入式计算机软硬件、信息安全、网络存储、软件工程与评测、惯性测量、射频识别、芯片设计、电磁兼容、数控等专业领域，是总装备部军用计算机及软件技术专业组成员单位，是总装备部军用计算机研制生产定点单位。
拥有国防科技工业软件测试与评价实验室、中国航天软件评测中心、国家保密科技评测中心（中国航天科工集团公司）分中心。
技术实力1.技术领域中国航天科工二院706所致力于军队信息化建设，坚持走军民融合式发展之路，注重技术积累与创新，形成嵌入式计算机软硬件技术、信息安全技术、网络存储技术、软件工程与评测技术、惯性测量技术、射频识别技术、芯片设计技术、电磁兼容及电能质量、数控技术等优势技术。
与结构工艺、电源、可靠性等支撑专业共同构建较为完善、互为支撑的专业体系。
获得国防科技工业局50项科研许可和41项生产许可，拥有国家专利45项。
主板全国中文核心期刊、中国计算机学会会刊《计算机工程与设计》承担了多项国防重点型号任务和国家重大工程任务，产品广泛应用于各军兵种、政府机关，以及航天航空、电力能源、石油化工、交通运输等各个领域。
嵌入式计算机技术中国航天科工二院706所建立了先进的嵌入式计算机EDA设计开发、仿真分析及测试验证环境，掌握了嵌入式系统系统总体架构设计、高速电路设计、千万门级FPGA设计、固件和设备驱动软件设计、电磁兼容性设计、抗恶劣环境设计等关键技术，具有面向多种体系架构自主开发板级产品和整机系统的能力。
遵循开放式通用技术标准，基于X86、DSP、PowerPC、龙芯、飞腾等多种高性能处理器，开发了不同体系架构多种总线多个系列的嵌入式高性能计算机产品。
捷联惯性测量技术中国航天科工二院706所建有完备的惯性技术试验室，拥有高精度温控三轴位置速率转台、高精度寻北仪等一系列专业标定测试设备，突破了快速启动，大动态、抗恶劣环境，小型化、低功耗、高精度等核心技术，具备惯性测量装置总体设计能力。
计算机体系结构中的高性能计算与云计算
计算机体系结构中的高性能计算与云计算在现代社会中，计算机已经成为我们生活中不可或缺的一部分。
而在计算机领域中，计算机体系结构起着关键的作用。
计算机体系结构可以简单地理解为计算机硬件和软件之间的界面，它决定了计算机的性能和功能。
而在计算机体系结构中，高性能计算和云计算是两个重要的概念。
高性能计算，即High-Performance Computing（HPC），是一种利用大规模计算资源进行大规模计算和处理的技术。
高性能计算旨在通过利用并行计算和分布式系统来提供更快、更强大的计算能力，从而解决大规模、复杂的科学和工程问题。
高性能计算通常用于需要大量计算资源和高度并行计算的领域，例如天气预报、核物理、天文学等。
它可以利用多台计算机之间的协作，通过划分问题和数据并行处理，实现快速的计算和分析。
在高性能计算中，最常见的体系结构是超级计算机。
超级计算机不仅拥有庞大的计算能力，还具备快速的数据通信和存储能力。
它通常由许多处理器、大量内存和高速网络组成，能够同时运行大量任务。
与高性能计算相对应的是云计算，即Cloud Computing。
云计算是一种通过互联网提供计算资源和服务的模式。
它将计算能力、存储资源和应用程序提供给用户，使得用户能够根据实际需求获取所需的计算资源。
云计算可以分为公有云、私有云和混合云。
公有云是由第三方服务提供商提供的计算资源，用户可以按需使用。
私有云是指由个体、企业或组织自己运行和管理的云计算环境，用户可以拥有更高的控制权和安全性。
混合云则是公有云和私有云的结合，用户可以根据实际需求选择合适的计算资源。
云计算的优势在于弹性扩展、共享资源和按需付费。
用户可以根据实际需求随时调整计算资源的规模，共享资源可以提高资源利用率，而按需付费则可以节省成本。
云计算已经广泛应用于各个领域，包括企业、科研机构和个人用户。
高性能计算和云计算虽然在某些方面具有相似之处，但也存在一些区别。
高性能计算更注重计算能力和实时性，而云计算则更注重灵活性和可扩展性。
超算工作总结
超算工作总结超级计算机，也称为超级计算机或超级计算机，是一种能够执行复杂计算任务的高性能计算机。
在今天的科学和工程领域，超级计算机的作用不言而喻。
它们被用来模拟天气模式、研究基因组、设计新药物、优化工程设计等。
作为一名超级计算机工程师，我有幸参与了多个超级计算项目，并在此总结一下我的工作经验。
首先，作为超级计算机工程师，我需要对计算机体系结构有深入的了解。
我需要熟悉各种处理器架构、内存层次结构、网络拓扑结构等。
这些知识对于优化计算任务的性能至关重要。
在我的工作中，我经常需要对计算任务进行性能分析，并根据分析结果对计算任务进行调优。
其次，我需要熟练掌握并行编程技术。
超级计算机通常由成千上万甚至数十万个处理器组成，因此并行编程是必不可少的。
我通常使用MPI和OpenMP等并行编程库来编写并行程序，以充分利用超级计算机的计算资源。
另外，我还需要对计算任务有深入的了解。
在我的工作中，我经常需要与科学家和工程师合作，了解他们的计算需求，并根据需求设计和优化计算任务。
这需要我具备跨学科的知识背景，能够理解不同领域的计算需求，并将其转化为高效的计算任务。
最后，我需要具备良好的沟通能力和团队合作精神。
超级计算项目通常涉及多个团队的合作，包括硬件团队、软件团队、科学家团队等。
作为一名超级计算机工程师，我需要能够与不同团队合作，共同解决计算任务中的各种挑战。
总的来说，作为一名超级计算机工程师，我需要具备深入的计算机体系结构知识、熟练的并行编程技术、跨学科的知识背景以及良好的沟通能力和团队合作精神。
通过不断地学习和实践，我相信我能够在超级计算领域取得更多的成就。
计算机组成原理冯诺依曼体系结构
计算机组成原理冯诺依曼体系结构计算机组成原理是计算机科学的核心课程之一，它涉及计算机的硬件和软件组成部分以及它们之间的相互连接和工作方式。
冯诺依曼体系结构是现代计算机体系结构的基础，它是一种将数据和指令存储在同一存储器中的设计思想。
本文将针对计算机组成原理冯诺依曼体系结构进行详细介绍。
一、冯诺依曼体系结构的概念与特点冯诺依曼体系结构是由冯·诺伊曼于1945年提出的，它的主要特点有以下几个方面：1. 存储程序：冯诺依曼体系结构中，计算机的指令和数据都存储在同一块存储器中，它们没有区别对待。
这种存储程序的特性使得计算机可以按照指令顺序执行程序。
2. 指令执行周期：冯诺依曼体系结构的计算机按照指令的执行顺序进行操作。
每条指令的执行需要经过若干个时钟周期，包括取指令、解码、执行和存储结果等步骤。
3. 存储器与运算器的分离：冯诺依曼体系结构中，存储器和运算器是分离的，它们通过数据总线和控制总线进行通信。
这种结构使得计算机的存储器和运算器可以独立地进行工作。
二、计算机组成原理中的主要组成部分计算机组成原理主要包括以下几个组成部分：1. 运算器：运算器是计算机的核心部分，它包括算术逻辑单元（ALU）、寄存器等。
ALU负责进行基本的算术和逻辑运算，寄存器用于存储临时数据和结果。
2. 控制器：控制器负责指挥计算机的各个组成部分协同工作，它包括指令寄存器、程序计数器、指令译码器等。
控制器从存储器中取指令，并根据指令的内容发出相应的控制信号。
3. 存储器：存储器用于存储计算机的指令和数据，它可以分为主存储器和辅助存储器两种。
主存储器是计算机中的主要存储器，它采用随机访问方式，速度较快；辅助存储器用于存储大量的数据和程序，它的容量比主存储器大，但速度较慢。
4. 输入输出设备：输入输出设备用于计算机与外部环境之间的信息交换，包括键盘、鼠标、显示器、打印机等。
输入设备将外部信息传输给计算机，输出设备将计算机处理的结果显示或输出。
计算机组织与体系结构
计算机组织与体系结构1. 引言计算机组织与体系结构是计算机科学中重要的概念之一。
它主要关注计算机硬件和软件之间的相互关系，以及如何设计和组织计算机系统的不同层次和组件。
本文将介绍计算机组织与体系结构的基本概念、关键组件和主要技术，以及其在计算机科学领域中的重要性和应用。
本文旨在帮助读者深入理解计算机组织与体系结构的基本原理和设计原则。
2. 计算机组织与体系结构的定义计算机组织指的是计算机硬件和软件之间的逻辑和物理结构，它涉及到计算机系统的层级、模块和交互方式。
计算机组织通常由中央处理器（CPU）、内存、输入输出设备和总线等组成。
计算机体系结构则定义了计算机系统的组织和操作方式，包括指令集架构、寻址方式和内存管理等。
它描述了计算机硬件和软件之间的接口以及计算机系统的行为。
3. 计算机组织与体系结构的关键组件3.1 中央处理器（CPU）中央处理器是计算机的核心组件，负责执行指令和控制计算机的操作。
它包括算术逻辑单元（ALU）、控制单元（CU）和寄存器。
中央处理器是计算机组织与体系结构中最重要的组件之一。
3.2 内存内存是计算机用来存储数据和指令的地方。
根据访问方式的不同，内存可以分为随机存取存储器（RAM）和只读存储器（ROM）。
内存的容量和速度对计算机的性能有着重要影响。
3.3 输入输出设备输入输出设备允许计算机与外部世界进行信息交互。
常见的输入输出设备包括键盘、鼠标、显示器和打印机等。
输入输出设备的种类和性能取决于应用需求和用户需求。
3.4 总线总线是计算机内部各组件之间传输数据和控制信号的通道。
它由数据总线、地址总线和控制总线等组成。
总线的宽度和速度直接影响计算机的数据传输和通信效率。
4. 计算机组织与体系结构的主要技术4.1 并行计算并行计算是指多个处理器同时执行任务，以提高计算机系统的速度和性能。
它包括并行处理器的设计和并行执行的算法和程序设计等方面。
4.2 缓存技术缓存是一种快速读写的存储器，它用来存储最常用的数据和指令，以加快计算机的访问速度。
计算机体系结构RISC与CISC架构的比较
计算机体系结构RISC与CISC架构的比较计算机体系结构是指计算机中硬件和软件之间的组织方式以及它们之间的交互关系。
在计算机体系结构中，RISC（精简指令集计算机）和CISC（复杂指令集计算机）是两种主要的架构方式。
本文将对RISC和CISC架构进行比较，以探讨它们的优劣势以及应用领域。
1. 架构原理RISC架构采用简单而精简的指令集，指令长度一般为固定的32位，指令的执行时间也相对较短。
RISC架构鼓励使用寄存器进行数据操作，减少了对内存的频繁访问。
指令的执行速度快，功耗较低。
CISC架构则采用更复杂且功能更为全面的指令集，指令的长度和执行时间相对较长。
CISC架构支持多种寻址方式，可以直接对内存进行操作，因此指令的灵活性更强。
2. 指令集与指令执行RISC架构的指令集简单且规模较小，每个指令只能完成特定的功能，执行速度快。
RISC架构的指令执行耗时短，能够高效地进行流水线处理，提高了处理器的性能。
CISC架构的指令集较为复杂，包含大量功能丰富的指令。
每条指令能够完成多个操作，但执行速度相对较慢，消耗较多的处理器资源。
CISC架构的指令执行时间不稳定，难以实现高性能的流水线处理。
3. 硬件复杂度和成本RISC架构的硬件设计相对简单，指令集规模较小，对硬件的要求相对较低，因此硬件复杂度相对较低，成本也较低。
RISC架构的处理器可在较小的芯片上实现高性能。
CISC架构的硬件设计相对复杂，指令集规模较大，对硬件的要求较高，因此硬件复杂度相对较高，成本也较高。
CISC架构的处理器需要更大的芯片面积来容纳更多的电路和复杂的指令集。
4. 程序执行效率和编译器优化RISC架构的指令集简洁，指令执行时间相对较短，能够通过流水线等技术实现高效的指令并行执行，提高程序的执行效率。
而且，RISC架构的指令集易于编译器进行优化。
CISC架构的指令集复杂，指令执行时间相对较长，难以充分利用指令并行执行的优势，影响了程序的执行效率。
计算机体系结构优化技巧
计算机体系结构优化技巧计算机体系结构是指计算机硬件和软件系统的组织方式和结构。
在如今的信息技术时代，为了追求更高的性能和效率，优化计算机体系结构变得尤为重要。
本文将介绍一些计算机体系结构优化的技巧，帮助读者更好地理解和应用。
一、流水线技术流水线技术是一种有效优化计算机体系结构的方法。
它通过将指令的执行划分为多个步骤，并通过各个步骤之间的并行操作来提高指令执行的效率。
这种技术可以充分利用计算资源，减少指令之间的等待时间，提高整体系统的吞吐量。
二、超标量技术超标量技术是指在一个时钟周期内同时执行多条指令的技术。
通过增加执行单元和加大存储容量，超标量技术可以利用更多的资源并行执行多条指令，以提高计算机的执行效率。
这种技术可以达到更高的指令级并行度，从而使计算机能够更快地完成任务。
三、向量处理技术向量处理技术是一种通过对数据向量进行并行操作来提高计算机性能的方法。
通过引入向量寄存器和向量指令，计算机可以同时操作多个数据元素，从而实现高效的向量计算。
这种技术在科学计算、图像处理和信号处理等领域有广泛的应用，可以提高计算机的运算速度和吞吐量。
四、多核处理技术多核处理技术是指在一个处理器芯片上集成多个处理核心的技术。
通过将任务分配给不同的核心并行执行，多核处理技术可以提高计算机的处理能力和响应速度。
这种技术适用于多线程应用和大规模数据处理，能够有效地提高计算机的整体性能。
五、缓存优化技术缓存是计算机体系结构中非常重要的组成部分，对系统的性能有着重要的影响。
缓存优化技术包括提高缓存命中率、减少缓存访问冲突、优化缓存替换策略等。
通过合理设计和优化缓存子系统，可以减少数据访问延迟，提高计算机的运行速度。
总结：计算机体系结构优化技巧是为了提高计算机系统性能和效率而采取的一系列方法和措施。
流水线技术、超标量技术、向量处理技术、多核处理技术和缓存优化技术都是常见且有效的优化手段。
随着计算机应用领域的不断扩大和技术的不断进步，优化计算机体系结构将变得更加重要和复杂。
“高性能计算课件PPT教程”
应用案例
探索并行计算软件在科学计 算中的各种应用案例。
数据并行和任务并行的区别
数据并行
探索数据并行的基本原理和应用 场景。
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了解主流的并行计算框架以及将 它们应用到数据并行和任务并行 设计中。
集群计算系统的管理和操作
集群管理技术 系统安装和配置
高性能计算在云计算和大数据场景下的应 用
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云计算与高性能计算
了解高性能计算在云计算环境下的实现
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应用。
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了解多级并行的原理及其在高性能计算 中的应用。
调度器优化
介绍调度器的原理和使用方法，提高系 统的并行计算效率。
并行计算软件设计原则
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GPU加速计算和异构计算体系 结构
1 CUDA编程模型
学习CUDA并行计算编程模 型和程序设计方法。
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寄存器的使用
• • • • • • for ( k=0;k<10;k++) { for (j=0;j<1000;j++) 执行运算过程B； } 运算过程B的大小也是我们必须考虑的。如果B过大， CPU内部寄存器的压力就会很大，如果寄存器的数量 不足以保存B中出现的所有数据，可能会出现颠簸的现 象，刚刚从寄存器中换出的数据也许就是下一个需要 的数据，还得重新读入寄存器，这对效率显然是有影 响的。解决的办法是将循环体过大的循环拆分成若干 循环体较小的循环，这种方法叫做循环分布，循环体 拆分的粒度是以寄存器数量的多少为参考的。
• 技术方面的缺点需要通过结构来弥补 • DRAM慢，SRAM小＝》存储器层次结构
– 体系结构方面的革新
• 各个级别上并行性的开发
• 如何支持编程?
– 共享内存 – 承担一些软件较难完成的优化工作
• 如动态执行, 猜测执行, COMA等
三种类型的体系结构技术
• 保守的结构
– 硬件仅提供必需的设施, 如大量的寄存器 – 高性能能否最终达到, 完全依赖软件
指令调度的例子
假设：取数时间较长，后续指令不能立即使用 源程序语句：a = b + c; d = e - f; a, b, c, d ,e, f 都在存储器中. Slow code: Fast code: LW Rb,b LW Rb,b LW Rc,c LW Rc,c ADD Ra,Rb,Rc LW Re,e SW a,Ra ADD Ra,Rb,Rc LW Re,e LW Rf,f LW Rf,f SW a,Ra SUB Rd,Re,Rf SUB Rd,Re,Rf SW d,Rd SW d,Rd
寄存器的使用
• 寄存器的使用基本上是可以控制的
– 在汇编子程序里完全可以控制 – 在C语言里用register说明用得最多的变量
• 需要考虑CPU内通用寄存器和浮点寄存器的数量
– 编译程序在生成代码前，会进行寄存器分配
• 程序设计与优化时，可考虑寄存器利用
– 最内层循环体不宜过长，寄存器会不够用 – 循环展开的次数不能太多
• 折衷的结构
– 硬件做一些动态的优化, 如高速缓存 – 软件仍有优化的余地
• 包揽式的结构
– 硬件试图做充分的动态优化, 如COMA – 认为软件在动态分析和优化方面能力有限
结点内并行：超长指令字结构
• 芯片面积主要用于功能部件和高速缓存
– 完全依赖编译程序开发指令级并行性
• 分支预测, 循环展开, 软件流水, 踪迹调度
更一般的形式
• 原始循环
DO 10 I = 1, N B(I) = A(I) * A(I) 10 C(I) = 1 / B(I)
• 进一步优化
DO 10 I = 1, N, 3 B(I) = A(I) * A(I) B(I+1)=A(I+1)*A(I+1) B(I+2)=A(I+2)*A(I+2) C(I) = 1 / B(I) C(I+1) = 1 / B(I+1) 10 C(I+2) = 1 / B(I+2)
运算顺序的调整
• • • • • • • • • 如下例所示： b[0]=a[0]*a[0]; c[0]=1/b[0]; b[1]=a[1]*a[1]; c[1]=1/b[1]; b[2]=a[2]*a[2]; c[2]=1/b[2]; …… 是求一系列数的平方的倒数的操作。虽然因为 c[0] 紧接着 b[0] 计算，让计算的内在含义更明显，也更 符合通常的思维习惯，但对于流水线来说效率极令流，同时执行多条指令
– 在分析区间内，指令以数据流的方式执行 – 弥补编译器在静态分析和调度方面的不足 – 换代后目标码不重新编译也能获得较好的性能
• 需要发掘指令级并行性的新来源
– 精确的动态分支预测，消除分支损耗 – 设置大量换名寄存器，消除虚假的数据依赖 – 不等分支完成，就开始执行目标指令（猜测） – 同时执行分支的多个目标（多标量）
性能不仅依赖于结构
• 性能的提高依赖于体系结构上的革新
– 硬件技术的发展对体系结构提出了新的要求 – 各个层次并行性的开发是新体系结构的主要特征
• 实际性能的提高更依赖于体系结构与编译技 术、操作系统、应用算法间的配合与协调
– Architectural Support for Programming Languages and Operating Systems, Since 1988
– 指令系统结构不兼容
• 显式并行指令结构（EPIC）
– Explicitly Parallel Instruction Computer – 128位的Group包括3条指令 – 设置专门的域指示指令间是否存在依赖关系 – 可连接多个Group以支持更大范围内的并行
结点内并行：同时多线程结构
• 由硬件提供快速的上下文切换机制
• 体系结构是硬件和系统软件之间的界面
– Enable High Performance – Support Ease Programming
• 编程模型是应用和计算机系统间的界面
– 理想的模型: 应用不必了解具体的结构特征
体系结构的主要研究内容
• 如何提高性能?
– 先进的工艺技术－－纯粹属于硬件的范围？
• • • • • • • • • • 形式B： for(k=0;k<10;k++){ for(j=0;j<1000;j++) 执行运算过程B1； } for(k=0;k<10;k++){ for(j=0;j<1000;j++) 执行运算过程B2； } 形式A比较符合人们的习惯思维方式，形式B对 循环的拆分更彻底，更加有利于并行执行。
运算顺序的调整
• • • • • • • • • 现在变动如下： b[0]=a[0]*a[0]; b[1]=a[1]*a[1]; b[2]=a[2]*a[2]; …… c[0]=1/b[0]; c[1]=1/b[1]; c[2]=1/b[2]; …… 调整以后，先是整个的把 数组b[]计算出来，然后再 计算数组c[]，此时，需要 的b[]数组中的数据都已经 计算出来了，就不会存在 流水线停滞的问题。
应用程序员可以做什么？
• 仔细地研究编译器的优化功能和选项
– -O2, -O3, -finline-functions, -funroll-loops
• 充分利用已经优化过的库函数
– 如BLAS等 – 如果可能，找或编适合自己需要的高效率库
• 做一些源程序级的优化
– 最典型的一种优化：循环展开 – 为编译程序的优化提供更多的机会
发挥CPU内并行性的主要手段
• 编译程序：静态指令调度
– 分析程序中的指令流 – 在不影响结果的前提下，对指令重新排序 – 缺点：不能获得运行时的动态信息 – 改进：基于profile的指令调度或优化
• 硬件：超标量、动态指令调度
– 由专用硬件检查即将执行的一段指令 – 挑选出源操作数和功能部件都已齐备的指令 – 缺点：硬件会变得很复杂、降低时钟频率
高性能计算机的 体系结构与程序优化
提纲
• • • • • • 应用编程与体系结构的关系 高性能计算机体系结构概述 CPU内的并行结构（指令级并行） 存储器的层次结构 多体交叉的并行存储系统 分布存储系统中的通信优化
体系结构的位置
Programming Models Architecture Applications System Software Hardware
循环展开的例子
• 展开前的代码 DO 10 I = 1, N 10 Y(I) = A*X(I) + Y(I) • 这是一种常见的写法 • 循环体里包含的运算 量较小（1加、1乘） • 循环控制意味着转移 • 如果CPU一拍能做4 个浮点运算，这个循 环的性能就不高了 • 展开4次后的代码 DO 10 I = 1，N，4 Y(I)=A*X(I)+Y(I) Y(I+1)=A*X(I+1)+Y(I+1) Y(I+2)=A*X(I+2)+Y(I+2) 10 Y(I+3)=A*X(I+3)+Y(I+3)
存储层次发挥作用的基本原理
• 程序的访存局部性（locality）
– 时间局部性：最近访问的，将来还要访问 – 空间局部性：访问了A，则要访问A的近邻
• 局部性使快速存储区的内容多次被访问
– 比喻：80%的时间花在20%的代码上
• 工作集：最近程序集中访问的地址空间
– 调整程序结构，使工作集小于cache容量
– 全系统的查找需大量时间
存储器的供数率跟得上吗？
• CPU消耗数据的速率远大于存储器供数率
– 时钟频率增长的速度大于访存时间缩短的速度 – 同时执行多条指令要求供数率进一步提高 – 多线程或芯片内多处理器要求访问多组数据
• 已知的解决方案：存储器层次结构
– 片内cache的供数率能满足指令级并行的要求? – 片内cache的命中率足够高? – 为多个线程或处理器提供各自的cache? – 如何通过程序或算法的改进增强访存局部性?
– 引入了更多的指令级和线程级并行性 – 容忍远程访问延迟和数据依赖的负面影响
• 多个上下文之间的切换机制
– 发生事件时切换(有点象进程的切换) – 每个时钟周期都切换: 每次取不同线程的指令
• 多个线程的指令在同一流水线中(无依赖)
• 第一个多线程系统(Tera)已经问世
– 多线程同时工作对cache干扰很大
• 优化后的循环
DO 10 I = 1, N 10 B(I) = A(I) * A(I) DO 20 I = 1, N 20 C(I) = 1 / B(I)