《并行处理机》PPT课件
合集下载
并行处理机获奖课件
111 111
111
Cube0
Cube1
Cube2
扩展成超立方体：
有n=log2N个互连函数； Cubei=(bn-1…bi…b0)； 最大连接度=log2N； 结点最大间距=log2N。 应用：几种互连函数反复调用，任意结点间可连接。
2.PM2I单级网络（循环移数网络）
出端编码与连接旳入端结点编码相差2i。
2 2[log2(N+1)-1]
3 log2N
1
动态：没有源开关，借助控制信号重新组合。
单级循环网、多种多级互连网络。
4.设计思绪
根据应用需要（互连网络属性），选择合 理旳特征方式，考虑互连网络旳性能原因， 综合加以合理组合。
目的：低成本、高灵活性、高连接度、低延时、适 合VLSI。
5.互连网络表达
以STARAN网络为例简介。
互换开关：二功能（直通和互换）
拓扑构造：第i级为Cubei； 为何只有三级？
(1)互换功能
入端
控制：级控制(开关为1时互换功能，不然为直通)
0 1 2 3 4 5 6 7
功 能
级控制信号（k2k1k0）
000 001 010 011 100 101 110 111
0
1
2
应用： 屡次调用混洗互换互连函数，可实现任意结点间
旳连接。
4.总结 (1)单级互连网络特征
任一单级互连网络均可表达成N入
N出旳过程。
任一单级互连网络可实现部分结点(一对或几对) 间旳连接，不能实现任意多对结点间旳同步连接。
单级互连网络含义：某些连接措施或拓扑构造。 (2)单级互连网络应用
利用单级互连网络旳特征作为实际IN旳拓扑构造； 经过互换开关作为IN旳可变原因； 经过互换开关屡次控制实现IN旳结点间任意互连。
并行计算机体系结构PPT课件
虚拟存储器的TLB用高速芯片组成
17
二、Amdahl定律
*基本思想：优化某部件所获得的系统性能的改善程度，取 决于该部件被使用的频率，或所占总执行时间的比例
S T0
p
Te
1
(1
fe
)
fe re
*举例：某功能处理时间占系统时间的40%，将其处理速度加
快10倍后，整个系统性能提高多少？ Sp
10
解—已知fe=0.4，re=10，利
23
*特点：吞吐率与I/O软硬件组织方式及OS有很大关系； 能够反映软硬件系统对多任务的响应能力
*提高吞吐率方法： 流水化--使多个作业流水处理； 并行处理--给每个PE分配多个作业，各PE相互协调
3、利用率 *定义：利用率＝持续性能÷峰值性能 *特点：不直接表示系统性能，与前两种指标有密切关系； 对系统性能优化及结构改进起着至关重要的作用！
A系统 B系统
得到性能可扩放性曲线 1
n
影响因素—结构、处理器数、问题规模、存储系统等
25
二、性能评价与比较
1、评价技术
(1)分析技术 *思路：在一定假设条件下，计算机系统参数与性能指标间
存在着某种函数关系，按其工作负载的驱动条件列出方程，用 数学方法求解后评价
*发展：从脱离实际的假设发展到近似求解 近似求解算法—聚合法、均值分析法、扩散法等
2
二、参考教材
1、并行计算机体系结构，陈国良等著，高等教育出版社， ISBN 7-04—11558-1，2002.9
2、并行计算机体系结构，David E.Culler等著，李晓明等译， 机械工业出版社，ISBN 7-111-07888-8，2002.10
3、可扩展并行计算—技术、结构与编程，黄铠、徐志伟著，陆 鑫达等译，机械工业出版社，2000.5
17
二、Amdahl定律
*基本思想：优化某部件所获得的系统性能的改善程度，取 决于该部件被使用的频率，或所占总执行时间的比例
S T0
p
Te
1
(1
fe
)
fe re
*举例：某功能处理时间占系统时间的40%，将其处理速度加
快10倍后，整个系统性能提高多少？ Sp
10
解—已知fe=0.4，re=10，利
23
*特点：吞吐率与I/O软硬件组织方式及OS有很大关系； 能够反映软硬件系统对多任务的响应能力
*提高吞吐率方法： 流水化--使多个作业流水处理； 并行处理--给每个PE分配多个作业，各PE相互协调
3、利用率 *定义：利用率＝持续性能÷峰值性能 *特点：不直接表示系统性能，与前两种指标有密切关系； 对系统性能优化及结构改进起着至关重要的作用！
A系统 B系统
得到性能可扩放性曲线 1
n
影响因素—结构、处理器数、问题规模、存储系统等
25
二、性能评价与比较
1、评价技术
(1)分析技术 *思路：在一定假设条件下，计算机系统参数与性能指标间
存在着某种函数关系，按其工作负载的驱动条件列出方程，用 数学方法求解后评价
*发展：从脱离实际的假设发展到近似求解 近似求解算法—聚合法、均值分析法、扩散法等
2
二、参考教材
1、并行计算机体系结构，陈国良等著，高等教育出版社， ISBN 7-04—11558-1，2002.9
2、并行计算机体系结构，David E.Culler等著，李晓明等译， 机械工业出版社，ISBN 7-111-07888-8，2002.10
3、可扩展并行计算—技术、结构与编程，黄铠、徐志伟著，陆 鑫达等译，机械工业出版社，2000.5
哈工大并行计算第一章PPT课件
26
脉动阵列的特点：
处理单元简单 流水 算法专业
27
例：数据流计算机 数据流的计算模型--试图使并行计算的
基本方面在机器层显式化，而不利用有 可能限制程序并行性的人为约束。
它的想法是程序由一个基本数据依赖图来表 示；
一个指令可能在获得了它的操作数后的任意 时刻被执行，不是显式控制线性程序列的固 定组合。
22
2.Flynn分类法 MkhealFlynn(1972)根据指令和数据流概 念提出了不同计算机系统结构的分类法。
23
24
传统的顺序机被称为SISD(单指令流 单数据流)计算机。
向量计算机--标量和向量硬件装备， 或以SIMD(单指令流多数据流)机的形 式出现。
并行计算机则属MIMD(多指令流多数 据流)机
并行处理与体系结构
联系方式：综合楼220 电话：
1
课程背景
并行处理技术已经成为现代计 算机科研与发展的关键技术；
其推动力来自实际应用对高性 能、低价格和持续生产力日益 增长的要求
2
计算机原理的概念 计算机体系结构的概念 (Amdahl)；
3
并行主要研究：
先行方式、流水方式、向量化； 并发性、同时性； 数据并行性、划分； 交叉、重叠、多重性、重复； 时间共享、空间共享； 多任务处理、多道程序、多线程
存在一些有效的方法：
将编译器命令插入源代码，帮编译器做出较好的结果。 这样，用户可与编译器进行交互重构程序，这已被证 明对提高并行计算机性能是十分有用的。
16
7.并行程序的设计环境
隐式并行性
伊利诺依大学的David Kuck和Rice大学 的KenKennedy以及他们的合作者都已采 用这种隐式并行性方法。
脉动阵列的特点：
处理单元简单 流水 算法专业
27
例：数据流计算机 数据流的计算模型--试图使并行计算的
基本方面在机器层显式化，而不利用有 可能限制程序并行性的人为约束。
它的想法是程序由一个基本数据依赖图来表 示；
一个指令可能在获得了它的操作数后的任意 时刻被执行，不是显式控制线性程序列的固 定组合。
22
2.Flynn分类法 MkhealFlynn(1972)根据指令和数据流概 念提出了不同计算机系统结构的分类法。
23
24
传统的顺序机被称为SISD(单指令流 单数据流)计算机。
向量计算机--标量和向量硬件装备， 或以SIMD(单指令流多数据流)机的形 式出现。
并行计算机则属MIMD(多指令流多数 据流)机
并行处理与体系结构
联系方式：综合楼220 电话：
1
课程背景
并行处理技术已经成为现代计 算机科研与发展的关键技术；
其推动力来自实际应用对高性 能、低价格和持续生产力日益 增长的要求
2
计算机原理的概念 计算机体系结构的概念 (Amdahl)；
3
并行主要研究：
先行方式、流水方式、向量化； 并发性、同时性； 数据并行性、划分； 交叉、重叠、多重性、重复； 时间共享、空间共享； 多任务处理、多道程序、多线程
存在一些有效的方法：
将编译器命令插入源代码，帮编译器做出较好的结果。 这样，用户可与编译器进行交互重构程序，这已被证 明对提高并行计算机性能是十分有用的。
16
7.并行程序的设计环境
隐式并行性
伊利诺依大学的David Kuck和Rice大学 的KenKennedy以及他们的合作者都已采 用这种隐式并行性方法。
《指令级并行概念》课件
向更高级别的并行度发展
异构并行计算
利用不同类型的处理器实现并行计算，如GPU、 FPGA等加速器与CPU的混高级别的并行度发展，如线程级并行和 任务级并行。
并行算法和编程模型的研 究
随着并行计算技术的发展，需要研究更高效 的并行算法和编程模型，以充分利用硬件资 源并降低编程难度。
减少内存访问延迟
通过优化内存访问机制， 减少访问延迟，提高处理 器的性能。
支持多种编程模型
为了满足不同应用的需求 ，指令级并行处理器应该 支持多种编程模型，如向 量编程、消息传递接口（ MPI）等。
03
指令级并行编程模型
指令级并行编程模型的定义
指令级并行编程模型是一种利用现代处理器指令级并行性的编程模型，旨在提高 程序的执行效率。
并行算法设计
指令级并行也应用于并行算法设计，通过优化算法和数据结构，充 分利用处理器资源，提高算法的执行效率。
02
指令级并行处理器的结构
指令级并行处理器的组成
指令译码单元
将取回的指令进行译码，确定 指令的操作码和操作数。
执行单元
负责执行指令，完成相应的操 作。
指令取指单元
负责从内存中取出指令并存放 到指令缓冲区中。
。
超长指令字（VLIW）处理器
03
将多条指令打包成一个超长指令字，由一个控制器来调度和分
配这些指令到不同的执行单元。
指令级并行处理器的设计思路
充分利用硬件资源
通过并行处理技术，使处 理器能够在同一时间内执 行多个操作，从而提高处 理器的性能。
优化指令调度
根据指令的顺序和依赖关 系，合理地分配和调度指 令，以减少等待和冲突， 提高处理器的效率。
《指令级并行概念》ppt课件
计算机系统结构课件：第五章 并行处理技术
并行结构、并行软件、并行算法等多个方面。
一.并行性概念
在数值计算，数据处理，信息处理或人工智能求解过程中，可能存在 某些能同时进行运算或操作的部分。
在同一时刻或同一Biblioteka 间间隔内完成多个性质相同或不同的任务。
同时性（simultaneity）:指两个或多个事件在同一时 刻发生在多个资源中。 并发性（concurrency）:指两个或多个事件在同一时 间间隔内发生在多个资源中。
级5 作业级（程序）
任务级（过程或
级4 程序段）
粗粒度
通信需求 与调度开 级3
销
级2
子任务级（例 行程序或子程
序）
循环或迭代
中粒度
细粒度
级1 指令或语句
现代计算机程序运行并行性级别
并行程 度
五种程序执行级别体现了不同的算法 粒度规模以及通信和控制要求的变化。 级别越低，软件进程的粒度越细。一般 情况，程序可在这些级别的组合状态下 运行。
✓ 开发程序作业级的粗粒度并行性主要取决于高效的操作系统和所用 算法的效率。
✓ 共享变量通信常用于支持中、细粒度计算。消息传递型多计算机用 于中粒度和粗粒度的计算。通常情况下，粒度越细，并行性潜力越大， 通信和调度的开销也越大。细粒度能提供较高的并行度，但与粗粒度计 算相比，其通信开销也较大。大规模并行性通常是在细粒度级上开发。 如：SIMD或MIMD计算机上开发的数据并行性。
计算机系统结构
Computer Architecture
第五章 并行处理机和多处理机
控制器CU ADB
0 1
。。。。 63
累加器
ACAR0 ACAR1 ACAR2 ACAR3
ALU
CU总线
方位总线
一.并行性概念
在数值计算，数据处理，信息处理或人工智能求解过程中，可能存在 某些能同时进行运算或操作的部分。
在同一时刻或同一Biblioteka 间间隔内完成多个性质相同或不同的任务。
同时性（simultaneity）:指两个或多个事件在同一时 刻发生在多个资源中。 并发性（concurrency）:指两个或多个事件在同一时 间间隔内发生在多个资源中。
级5 作业级（程序）
任务级（过程或
级4 程序段）
粗粒度
通信需求 与调度开 级3
销
级2
子任务级（例 行程序或子程
序）
循环或迭代
中粒度
细粒度
级1 指令或语句
现代计算机程序运行并行性级别
并行程 度
五种程序执行级别体现了不同的算法 粒度规模以及通信和控制要求的变化。 级别越低，软件进程的粒度越细。一般 情况，程序可在这些级别的组合状态下 运行。
✓ 开发程序作业级的粗粒度并行性主要取决于高效的操作系统和所用 算法的效率。
✓ 共享变量通信常用于支持中、细粒度计算。消息传递型多计算机用 于中粒度和粗粒度的计算。通常情况下，粒度越细，并行性潜力越大， 通信和调度的开销也越大。细粒度能提供较高的并行度，但与粗粒度计 算相比，其通信开销也较大。大规模并行性通常是在细粒度级上开发。 如：SIMD或MIMD计算机上开发的数据并行性。
计算机系统结构
Computer Architecture
第五章 并行处理机和多处理机
控制器CU ADB
0 1
。。。。 63
累加器
ACAR0 ACAR1 ACAR2 ACAR3
ALU
CU总线
方位总线
并行计算机体系结构第二章共66页PPT资料
指令条数Ic的程序的执行时间为T=Ic*CPI* ζ。 指令的执行：取指令、指令译码、取操作数、操作、存操
作数。指令部件和功能部件协同完成。 在流水线中，指令流出时就完成了译码，所以每条指令有
一个与操作相关的功能部件时间常数和数据传送的最小执 行周期数。对R-R型指令，CPI=TFU。
2.1 计算机速度
Wi=fiW则，其中V1为单机运行速度。
S(p )n
W i n1i W V1 O i (n)WV W n1fii n1 fO i (n)n
n
fi 1
i1
fi V1O(n)
i1iV 1
V1 i1 i
i1 i W
2.3.2 加速比通式
当程序的并行度大于系统的处理机数时（i>P），应该将i按 P进行分组，需要运行的次数为i/P次，此时的加速比
2.1 计算机速度
为了定量讨论机器速度，定义下列参数
ζ：时钟周期
Ic：给定程序的指令数
f=1/ ζ ：时钟频率
T：给定程序的执行时间。
CPI：执行每条指令的平均 周期数。
IPC=1/CPI：平均每拍流 出的指令数。
TFU：功能部件时间常数， 一般为功能部件的流水线 段数+2.
2.1 计算机速度
加速比定义为 S(p) T(1) T(n)
其中T(1)是程序在单处理机上执行完的时间，T(n)是程序 以并行度i（i<=P，其中P为处理机数目）并行执行完程 序的时间。1<=S(p)<=P
2.3.2 加速比通式
多机运行过程中，一定会有多个计算机之间的通信
S(p) T(1) T(n)O(n)
设总工作量为W，并设程序中并行度为i的工作量为
2.1.1 MIPS、Flops和PDR
作数。指令部件和功能部件协同完成。 在流水线中，指令流出时就完成了译码，所以每条指令有
一个与操作相关的功能部件时间常数和数据传送的最小执 行周期数。对R-R型指令，CPI=TFU。
2.1 计算机速度
Wi=fiW则，其中V1为单机运行速度。
S(p )n
W i n1i W V1 O i (n)WV W n1fii n1 fO i (n)n
n
fi 1
i1
fi V1O(n)
i1iV 1
V1 i1 i
i1 i W
2.3.2 加速比通式
当程序的并行度大于系统的处理机数时（i>P），应该将i按 P进行分组，需要运行的次数为i/P次，此时的加速比
2.1 计算机速度
为了定量讨论机器速度，定义下列参数
ζ：时钟周期
Ic：给定程序的指令数
f=1/ ζ ：时钟频率
T：给定程序的执行时间。
CPI：执行每条指令的平均 周期数。
IPC=1/CPI：平均每拍流 出的指令数。
TFU：功能部件时间常数， 一般为功能部件的流水线 段数+2.
2.1 计算机速度
加速比定义为 S(p) T(1) T(n)
其中T(1)是程序在单处理机上执行完的时间，T(n)是程序 以并行度i（i<=P，其中P为处理机数目）并行执行完程 序的时间。1<=S(p)<=P
2.3.2 加速比通式
多机运行过程中，一定会有多个计算机之间的通信
S(p) T(1) T(n)O(n)
设总工作量为W，并设程序中并行度为i的工作量为
2.1.1 MIPS、Flops和PDR
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
《并行计算概述》PPT课件
Model
Project
Clip
Rasterize
2019/5/16
48
Processing One Data Set (Step 4)
Model
Project
Clip
Rasterize
The pipeline processes 1 data set in 4 steps
2019/5/16
49
Processing Two Data Sets (Step 1)
2019/5/16
23
并行化方法
域分解（Domain decomposition） 任务分解（Task decomposition） 流水线（Pipelining）
2019/5/16
24
域分解
First, decide how data elements should be divided among processors
2019/5/16
并行计算
3
并行的层次
程序级并行
粗
子程序级并行
并 行
语句级并行
粒 度
操作级并行
微操作级并行
细
2019/5/16
4
FLOPS
Floating point number Operations Per Second --每个时钟周期执行浮点运算的次数
理论峰值＝CPU主频＊每时钟周期执行浮点运 算数＊CPU数目
并行计算 Parallel Computing
基本概念
如何满足不断增长的计算力需求？
用速度更快的硬件，也就是减少每一条指令所 需时间
优化算法（或者优化编译） 用多个处理机(器)同时解决一个问题
并行机调度的基础页PPT文档
n1 j 1
pj
表示n-1个不小于Cmax(LPT)-pn 的数相加。
将（2）式进行变换:
2. LPT准则
2.2LPT的证明
（2）
Cmax(LPT)
p n1
j1 j
m
pn
p n1
j1 j
m
m 1pn(1m 1)pn
p n
j1 j
m
(1m1)pn
2. LPT准则
备时间为Cmax(LPT)-pn，且满 足下面的不等式：
Cmax(LPT)pn
p n1
j1 j
m
（2）
从0时刻开始加工进程，经Cmax(LPT)-pn 后 ，所有 的机器仍处于忙碌状态，无空闲机器，（否则第n工 件已被 放置在空闲机器上加工）,
2. LPT准则
2.2LPT的证明
（2） 所以pj ≥ Cmax(LPT)-pn 成立，又n≥m+1， n-1≥m
Cmax（OPT）按最优顺序加工，工件的最大完工时间。
2. LPT准则
2.1LPT及应用举例
7
5
7
5
6
6
4
4
4
图5 OPT加工的顺序图
2. LPT准则
2.2LPT的证明 在Pm||Cmax情况下，Cmax(LPT)与Cmax(OPT)如下关系：
Cmax(LPT) 4 1
（1）
Cmax(OPT) 3 3m
并行机调度问题
） （The Makespan without Preemptions
1. 常用符号的意义 2. LPT准则
2.1LPT及应用举例 2.2LPT的证明 3. CP准则 3.1寻找Critial Path的方法 3.2 CP准则 4. LNS准则
- 1、下载文档前请自行甄别文档内容的完整性，平台不提供额外的编辑、内容补充、找答案等附加服务。
- 2、"仅部分预览"的文档,不可在线预览部分如存在完整性等问题,可反馈申请退款(可完整预览的文档不适用该条件!)。
- 3、如文档侵犯您的权益，请联系客服反馈,我们会尽快为您处理(人工客服工作时间：9:00-18:30)。
设A、B和C为3个 8×8 的二维矩阵。若给定A和B，则为计算
C=A*B的 64 个分量，可用下列公式
7
cij aik bkj
k 0
其中， 0≤i≤7 且 0≤j≤7。
SIMD处理机的算法举例-
在SISD计算机上求解这个问题， 可执行用FORTRAN语言编写的下列
程序
DO 10 I=0,7
并行处理机的控制部件中进行的是单指令流，因此与高 性能单处理机一样，指令基本上是串行执行，最多加上使用 指令重叠或流水线的方式工作。
指令重叠是将指令分成两类，把只适合串行处理的控制 和标量类指令留给控制部件自己执行，而把适合于并行处理 的向量类指令播送到所有处理单元，控制让处于活跃的那些 处理单元去并行执行。因此这是一种标量控制类指令和向量 类指令的重叠执行。
ILLIAC Ⅳ的处理单元阵列结构
PU5
PU5
6
7
PU6
PU0
PU1
3
PБайду номын сангаас7
PU8
PU9
PU5 8
PU7
PU8
PU15
PU1
6
PU5
PU56
5
PU57
PU63
PU0
PU0
PU1
PU7
图 8.2 ILLIAC Ⅳ处理单元的互连结构
SIMD处理机的算法举例-矩阵加法
在阵列处理机上，解决矩阵加法是最简单的一维情形。若有 两个 8×8 的矩阵A、B相加，所得结果矩阵C也是一个 8×8
（2）共享存贮的并行处理机。
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。互连网IN受CU控制，具有双向性采用分布式存 贮器组成基本结构。
共享-分布存储器
CU
SC
PE
PE
… PEN-
0
1
1
ICN
MM0 MM1 … MMN-1
CU
I/O-CH
CUM
I/ … S
O
M
PEM0 PEM1
PE0 PE1
8.2.1 并行处理机的算法
•处理单元阵列 由64个PUi构成,每个Pui包括(PEi和PEMi)
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。 •阵列控制器 CU 相当一台小型控制计算机
第 8 章 并行处理机
8.1 并行处理（SIMD）机原理 8.2 并行处理机算法 8.3 并行处理机举例
8.1.1 并行处理机的原理和基本构成
并行处理机是通过重复设置大量相同的处理单元PE（ Processing Element），将它们按一定的方式互连，在统一的 控制部件CU（Control Unit）控制下，对各自分配来的不同数 据并行地完成同一条指令所规定的操作。它依靠操作一级的并 行处理来提高系统的速度。
对处理单元阵列实现控制,(发控制信号,广播公共地址, 广播公共数据)对指令流进行译码控制,利用CU内部资源可以进 行标量操作,接受和处理各类中断，其他输入输出操作。
•I/O系统
由磁盘文件系统DFS，输入输出子系统和宿主计算机S/C 构成（驻留操作系统，编译程序，I/O服务程序等）
8.2.1 并行处理机的算法
矩 阵 乘 程 序 执 行 流 程 图
DO 10 J=0, 7 C(I,J)=0 DO 10 K=0, 7
10 C(I,J)=C(I,J)+A(I,K)*B(K,J)
需要经过I、J、K三重循环完成。每重循环执行 8 次，总共需要 512次乘、加的时间， 此外每次还应包括执行循环控制、 判别等其他操作需花费的时间。
SIMD处理机的算法举例-
如果在SIMD阵列处理机上运算，则可用 8 个处理单元并行计算矩阵C(I，J)的 某一行或某一列，即将J循环或I
以消去J循环为例，可执行用 FORTRAN语言编写的程序
DO 10 I=0, 7 C(I,J)=0 DO 10 K=0, 7 10 C(I,J)=C(I,J)+A(I,K)*B(K,J)
图
（A）具有共享存贮器并行处理机结构
ICN
SC
I/O D 接 口
PEMN1
PEMN1
（B）分布存贮器并行处理机结构
并行处理机的单指令流多数据流处理方式和由它产生的特殊结构是 以诸如有限差分、矩阵、信号处理、线性规划等一系列计算问题为背景发 展起来的。这些计算问题的共同特点是可以通过各种途径把它们转化成为 对数组或向量的处理，而并行处理机正好利用多个处理单元对向量或数组 所包含的各个分量同时计算， 从而获得很高的处理速度。
LDA ALPHA
; 全部(α)由PEMi送PEi的累加器RGAi
ADRN ALPHA+1 ; 全部(α+1)与(RGAi)进行浮点 加， 结果送RGAi
STA ALPHA+2 ; 全部(RGAi)由PEi送PEMi的α+2单元
这里， 0≤i≤63。
SIMD处理机的算法举例-
由于矩阵乘是二维数组运算，故它比循环加要复杂一些。
的矩阵。只需把A、B居于相应位置的分量存放在同一个
PEM内，且在全部 64个PEM中，令A的分量均为同一地址α， B的分量单元均为同一地址α+1，而结果矩阵C的各个结果分 量也相应存放于各PEM同一地址α+2的单元内，如图 6.4 所 示。这样，只需用下列3条ILLIAC Ⅳ的汇编指令就可以一次 实现矩阵相加：
并行VS流水， 资源重复，Vs 时间重叠； 同时性，VS 并发性; 其设备利用率却可能没有多个单功能流水线部件那样高。 只有在硬件价格有了大幅度下降及系统结构有了较大改进的情况下，并行处理机 才能具有较好的性能价格比。
第 6 章 并行处理机和相联处理机
第 8 章 并行处理机
8.1 并行处理（SIMD）机原理 8.2 并行处理机算法 8.3 并行处理机举例
并行处理机分类
并行处理机根据存贮器采用的组成方式不同分成两种基本 构成。
（1）分布存贮的并行处理机
各个处理单元设有局部存贮器存放分布式数据，只能被 本处理单元直接访问。此种局部存贮器称为处理单元存贮器 （Processing Element Memory）PEM。在控制部件CU内设 有一个用来存放程序的主存贮器CUM。整个系统在CU统一 控制下运行系统程序的用户程序。执行主存中的用户程序指 令播送给各个PE，控制PE并行地执行。
C=A*B的 64 个分量，可用下列公式
7
cij aik bkj
k 0
其中， 0≤i≤7 且 0≤j≤7。
SIMD处理机的算法举例-
在SISD计算机上求解这个问题， 可执行用FORTRAN语言编写的下列
程序
DO 10 I=0,7
并行处理机的控制部件中进行的是单指令流，因此与高 性能单处理机一样，指令基本上是串行执行，最多加上使用 指令重叠或流水线的方式工作。
指令重叠是将指令分成两类，把只适合串行处理的控制 和标量类指令留给控制部件自己执行，而把适合于并行处理 的向量类指令播送到所有处理单元，控制让处于活跃的那些 处理单元去并行执行。因此这是一种标量控制类指令和向量 类指令的重叠执行。
ILLIAC Ⅳ的处理单元阵列结构
PU5
PU5
6
7
PU6
PU0
PU1
3
PБайду номын сангаас7
PU8
PU9
PU5 8
PU7
PU8
PU15
PU1
6
PU5
PU56
5
PU57
PU63
PU0
PU0
PU1
PU7
图 8.2 ILLIAC Ⅳ处理单元的互连结构
SIMD处理机的算法举例-矩阵加法
在阵列处理机上，解决矩阵加法是最简单的一维情形。若有 两个 8×8 的矩阵A、B相加，所得结果矩阵C也是一个 8×8
（2）共享存贮的并行处理机。
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。互连网IN受CU控制，具有双向性采用分布式存 贮器组成基本结构。
共享-分布存储器
CU
SC
PE
PE
… PEN-
0
1
1
ICN
MM0 MM1 … MMN-1
CU
I/O-CH
CUM
I/ … S
O
M
PEM0 PEM1
PE0 PE1
8.2.1 并行处理机的算法
•处理单元阵列 由64个PUi构成,每个Pui包括(PEi和PEMi)
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。 •阵列控制器 CU 相当一台小型控制计算机
第 8 章 并行处理机
8.1 并行处理（SIMD）机原理 8.2 并行处理机算法 8.3 并行处理机举例
8.1.1 并行处理机的原理和基本构成
并行处理机是通过重复设置大量相同的处理单元PE（ Processing Element），将它们按一定的方式互连，在统一的 控制部件CU（Control Unit）控制下，对各自分配来的不同数 据并行地完成同一条指令所规定的操作。它依靠操作一级的并 行处理来提高系统的速度。
对处理单元阵列实现控制,(发控制信号,广播公共地址, 广播公共数据)对指令流进行译码控制,利用CU内部资源可以进 行标量操作,接受和处理各类中断，其他输入输出操作。
•I/O系统
由磁盘文件系统DFS，输入输出子系统和宿主计算机S/C 构成（驻留操作系统，编译程序，I/O服务程序等）
8.2.1 并行处理机的算法
矩 阵 乘 程 序 执 行 流 程 图
DO 10 J=0, 7 C(I,J)=0 DO 10 K=0, 7
10 C(I,J)=C(I,J)+A(I,K)*B(K,J)
需要经过I、J、K三重循环完成。每重循环执行 8 次，总共需要 512次乘、加的时间， 此外每次还应包括执行循环控制、 判别等其他操作需花费的时间。
SIMD处理机的算法举例-
如果在SIMD阵列处理机上运算，则可用 8 个处理单元并行计算矩阵C(I，J)的 某一行或某一列，即将J循环或I
以消去J循环为例，可执行用 FORTRAN语言编写的程序
DO 10 I=0, 7 C(I,J)=0 DO 10 K=0, 7 10 C(I,J)=C(I,J)+A(I,K)*B(K,J)
图
（A）具有共享存贮器并行处理机结构
ICN
SC
I/O D 接 口
PEMN1
PEMN1
（B）分布存贮器并行处理机结构
并行处理机的单指令流多数据流处理方式和由它产生的特殊结构是 以诸如有限差分、矩阵、信号处理、线性规划等一系列计算问题为背景发 展起来的。这些计算问题的共同特点是可以通过各种途径把它们转化成为 对数组或向量的处理，而并行处理机正好利用多个处理单元对向量或数组 所包含的各个分量同时计算， 从而获得很高的处理速度。
LDA ALPHA
; 全部(α)由PEMi送PEi的累加器RGAi
ADRN ALPHA+1 ; 全部(α+1)与(RGAi)进行浮点 加， 结果送RGAi
STA ALPHA+2 ; 全部(RGAi)由PEi送PEMi的α+2单元
这里， 0≤i≤63。
SIMD处理机的算法举例-
由于矩阵乘是二维数组运算，故它比循环加要复杂一些。
的矩阵。只需把A、B居于相应位置的分量存放在同一个
PEM内，且在全部 64个PEM中，令A的分量均为同一地址α， B的分量单元均为同一地址α+1，而结果矩阵C的各个结果分 量也相应存放于各PEM同一地址α+2的单元内，如图 6.4 所 示。这样，只需用下列3条ILLIAC Ⅳ的汇编指令就可以一次 实现矩阵相加：
并行VS流水， 资源重复，Vs 时间重叠； 同时性，VS 并发性; 其设备利用率却可能没有多个单功能流水线部件那样高。 只有在硬件价格有了大幅度下降及系统结构有了较大改进的情况下，并行处理机 才能具有较好的性能价格比。
第 6 章 并行处理机和相联处理机
第 8 章 并行处理机
8.1 并行处理（SIMD）机原理 8.2 并行处理机算法 8.3 并行处理机举例
并行处理机分类
并行处理机根据存贮器采用的组成方式不同分成两种基本 构成。
（1）分布存贮的并行处理机
各个处理单元设有局部存贮器存放分布式数据，只能被 本处理单元直接访问。此种局部存贮器称为处理单元存贮器 （Processing Element Memory）PEM。在控制部件CU内设 有一个用来存放程序的主存贮器CUM。整个系统在CU统一 控制下运行系统程序的用户程序。执行主存中的用户程序指 令播送给各个PE，控制PE并行地执行。