5. Классификация многопроцессорных систем. Матричные системы.
См. вопрос 2.
Матричные системы - относятся к классу single-instruction-multiple-data machines (SIMD) или data parallel architectures. Ключевой характеристикой этой модели программирования является то, что операция может быть выполнена параллельно на каждом элементе большой регулярной структуры данных, таких как массивы и матрицы.
Модель программирования (data parallel programming model)была напрямую реализована в физическом аппаратном уровне. Обычно управляющий процессор (Пр) осуществлял рассылку каждой инструкции по массиву процессорных элементов(data processing element)(ПрЕ), которые были соединены между собой в форме регулярной решетки, как показано на рис 1.12
Матричные системы ориентированы на большой класс вычислительных задач, которые требуют выполнения матричных операций или обработки массивов, т.е. когда выполняются одинаковые операции на уровне каждого элемента массива или матрицы, вовлекающие в процесс вычисления соседние элементы. Т.о. управляющий процессор инструктирует процессоры данных по выполнению каждой операции над локальным элементом данных, или все выполняют операцию коммуникации-обмена данных (все сразу).
Набор команд первого векторного процессора CDC Star-100 включал в себя векторные операции, которые позволяли комбинировать два источника векторов из памяти и создавать в памяти вектор результата. Машина работала на полной скорости тогда, когда векторы были соседними и, следовательно, основное время тратилось на простое транспонирование матриц. Сенсационное изменение произошло в 1976 году, когда был представлен CREY-1, в котором концепция LOAD-STORE архитектуры была расширенна на обработку векторов и реализована в процессорах CDC 6600 и CDC 7600 (и продолжена в современных RISC машинах). Векторы в памяти, с любым фиксированным шагом по индексу, были перенесены в или из соседних (близких) регистров посредством загрузки вектора и хранения инструкций. Арифметика выполнялась на векторных регистрах. Использование очень быстрых скалярных процессоров (80 MHz), интегрированных с векторными операциями и использующих большую полупроводниковую память, привело к мировому господству суперкомпьютеров рассматриваемого класса.
Машинная организация, поддерживая модели data parallel programming models, развивается по направлению к более общим параллельным архитектурам множественной кооперации микропроцессоров, более масштабируемой разделяемой памяти и MPA машинам, несмотря на то, что существуют решения в области создания специализированных компьютерных сетей, поддерживающие глобальную синхронизацию процессоров. В последнем случае сетевая поддержка выступает в роли барьера, который в особых точках программы переводит каждый процесс в режим ожидания до тех пор, пока остальные процессы, не достигнут заданной точки синхронизации. В действительности SIMD подход эволюционировал в SPMD(single-programm-multiple-data)подход, в котором все процессоры выполняют копии одних и тех же программ и имеют, таким образом, в большей мере схожесть с более структурированными формами разделяемой памяти и МР программирования.
В середине 1980-х возрождение SIMD data parallel machineпривело к появлению других архитектурных направлений, которые были исследованы в академических институтах и промышленности, но не получили широкого распространения.