### 并行体系结构知识点详解 #### 一、并行计算机概述 - **定义**：并行计算机是指能够同时执行多个任务或指令的计算机系统，它通过多个处理单元的协同工作来加速计算过程。 - **Flynn分类法**： - **SISD (Single Instruction Stream, Single Data Stream)**：单指令流单数据流，传统的冯·诺依曼架构计算机即属于此类。 - **SIMD (Single Instruction Stream, Multiple Data Streams)**：单指令流多数据流，适用于需要对大量数据执行相同操作的场景。 - **MISD (Multiple Instruction Streams, Single Data Stream)**：多指令流单数据流，实际应用较少。 - **MIMD (Multiple Instruction Streams, Multiple Data Streams)**：多指令流多数据流，最常见的一种并行处理模式。 #### 二、当代并行机系统 - **并行向量机(PVP)**：专门用于处理向量运算的并行计算机。 - **对称多处理机(SMP)**：多个处理器共享内存和总线的系统。 - **大规模并行处理机(MPP)**：多个节点各自拥有独立的内存，通过网络连接进行通信。 - **分布式共享存储(DSM)**：通过高速网络连接多个节点，每个节点有自己的本地内存，但整体形成一个统一的内存空间。 - **工作站机群(COW)**：由多台工作站组成的工作站集群，通过网络进行通信。 #### 三、并行计算机的需求与发展趋势 - **需求**： - 加快计算速度。 - 提高计算精度。 - 满足快速时效要求。 - 进行无法替代的模拟计算。 - **发展趋势**： - **位级并行**：利用数据的位宽来实现并行处理。 - **指令级并行**：在同一时钟周期内执行多条指令。 - **线程级并行**：通过多个线程的并发执行来提高性能。 #### 四、SIMD阵列机特点 - 使用资源重复方法来开拓计算问题空间的并行性。 - 所有处理单元必须同步工作。 - 与并行算法紧密结合可以提高效率。 - 通常用于特定领域的计算任务。 #### 五、多计算机系统演变 - **第一代(1983-1987)**：如Ipsc/1、Ameteks/14等。 - **第二代(1988-1992)**：如Paragon、Intel Delta等。 - **第三代(1993-1997)**：如MIT的J-machine。 #### 六、并行计算机的访存模型 - **UMA(Uniform Memory Access)**：所有处理器均等访问内存。 - **NUMA(Non-Uniform Memory Access)**：不同处理器访问内存的速度不同。 - **COMA(Cache Only Memory Access)**：所有数据只存在于缓存中。 - **CC-NUMA(Cache Coherent Non-Uniform Memory Access)**：结合了缓存一致性和NUMA的特点。 #### 七、性能评测 - **有效CPI**(Cycles Per Instruction)：衡量执行指令所需时钟周期的数量。 - **MIPS**(Million Instructions Per Second)：每秒百万条指令数，衡量计算机的性能。 - **CPU执行时间**：完成特定任务所需的总时间。 #### 示例题目解答 1. **题目**：使用40MHz主频的标量处理器执行一个典型测试程序，计算执行该程序的有效CPI、MIPS速率及总的CPU执行时间。 - **解答**： - **有效CPI**：\(1.55\) - **MIPS**：\(25.8\) - **CPU执行时间**：\(0.00375\)秒 2. **题目**：欲在40MHz主频的标量处理器上执行20万条目标代码指令程序，计算平均CPI和相应的MIPS速率。 - **解答**： - **平均CPI**：\(2.12\) - **MIPS**：\(18.9\) #### 八、并行机性能评测的意义 - 发挥并行机的优势，提高使用效率。 - 评估并行算法的性能，优化并行策略。 - 为并行计算系统的优化提供依据。 通过对《并行体系结构(陈国良版)》的学习，不仅可以了解并行计算的基本概念和技术，还能深入理解各种并行体系结构的特点及其适用场景，这对于从事高性能计算、大数据处理等领域的人来说尤为重要。同时，通过对书中习题的解答，可以帮助读者更好地掌握并行计算的核心知识和技术要点。

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