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并行计算

王朝百科·作者佚名  2009-10-24
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并行计算(Parallel Computing)是指同时使用多种计算资源解决计算问题的过程。为执行并行计算,计算资源应包括一台配有多处理机(并行处理)的计算机、一个与网络相连的计算机专有编号,或者两者结合使用。并行计算的主要目的是快速解决大型且复杂的计算问题。此外还包括:利用非本地资源,节约成本 ― 使用多个“廉价”计算资源取代大型计算机,同时克服单个计算机上存在的存储器限制。

传统地,串行计算是指在单个计算机(具有单个中央处理单元)上执行软件写操作。CPU 逐个使用一系列指令解决问题,但其中只有一种指令可提供随时并及时的使用。并行计算是在串行计算的基础上演变而来,它努力仿真自然世界中的事务状态:一个序列中众多同时发生的、复杂且相关的事件。

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。

并行计算科学中主要研究的是空间上的并行问题。 空间上的并行导致了两类并行机的产生,按照Flynn的说法分为:单指令流多数据流(SIMD)和多指令流多数据流(MIMD)。我们常用的串行机也叫做单指令流单数据流(SISD)。

MIMD类的机器又可分为以下常见的五类:

并行向量处理机(PVP)

对称多处理机(SMP)

大规模并行处理机(MPP)

工作站机群(COW)

分布式共享存储处理机(DSM)。

访存模型

并行计算机有以下四种访存模型:

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)和非远程存储访问模型(NORMA)。

 
 
 
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