并行处理机和多处理机系统的概念、并行处理机与多处理机

操作系统课后复习题答案第一章一、简答题3.什么是操作系统？操作系统在计算机系统中的主要作用是什么？操作系统是管理系统资源、控制程序执行、改善人机界面、提供各种服务,并合理组织计算机工作流程和为用户有效地使用计算机提供良好运行环境的一种系统软件.主要作用(1)服务用户—操作系统作为用户接口和公共服务程序(2)进程交互—操作系统作为进程执行的控制者和协调者(3)系统实现—操作系统作为扩展机或虚拟机(4)资源管理—操作系统作为资源的管理者和控制者15.什么是多道程序设计？多道程序设计有什么特点？多道程序设计是指允许多个作业（程序）同时进入计算机系统内存并执行交替计算的方法。

从宏观上看是并行的，在一个时间段，它们都在同时执行，都处于执行的开始点和结束点之间；从微观上看是串行的，在某一时刻，他们在同一台计算机上交替、轮流、穿插地执行。

（1）可以提高CPU、内存和设备的利用率；（2）可以提高系统的吞吐率，使单位时间内完成的作业数目增加；（3）可以充分发挥系统的并行性，使设备和设备之间，设备和CPU 之间均可并行工作。

19.分时系统中，什么是响应时间？它与哪些因素有关？分时系统的响应时间是指用户从终端发出一个命令到系统处理完这个命令并做出回答所需要的时间。

这个时间受时间片长度、终端用户个数、命令本身功能、硬件特性、主存与辅存的交换速度等影响。

23.现代操作系统具有哪些基本功能？请简单叙述之。

（1）处理器管理；（2）存储管理；（3）设备管理；（4）文件管理；（5）联网与通信管理。

/某tip某/简述操作系统资源管理的资源复用技术。

系统中相应地有多个进程竞争使用资源，由于计算机系统的物理资源是宝贵和稀有的，操作系统让众多进程共享物理资源，这种共享称为资源复用。

（1）时分复用共享资源从时间上分割成更小的单位供进程使用；（2）空分复用共享资源从空间上分割成更小的单位供进程使用。

二、应用题2、答：画出两道程序并发执行图如下：(1)两道程序运行期间，CPU存在空闲等待，时间为100至150m之间(见图中有色部分)。

了解计算机系统中的多核处理器和并行计算计算机技术在现代社会中扮演着越来越重要的角色。

为了满足不断增长的计算需求，人们开发了各种技术来提高计算机系统的性能。

其中，多核处理器和并行计算是最重要的两个方向。

本文将深入探讨多核处理器和并行计算的原理、应用以及未来发展趋势。

多核处理器指的是在一颗处理器芯片上集成多个处理核心。

与传统的单核处理器相比，多核处理器能够同时执行多个任务，大大提高了计算性能。

多核处理器的原理基于并行计算的概念。

并行计算指的是将任务分解为多个子任务，并在不同的处理器核心上同时执行这些子任务。

通过合理地划分任务，可以充分利用处理器的计算能力，提高计算效率。

多核处理器和并行计算的应用十分广泛。

在科学计算领域，很多复杂的计算问题需要大量的计算资源。

多核处理器可以将这些计算任务划分为多个子任务，并在多个核心上同时运行，从而提高计算速度。

比如，在天气预报领域，用多核处理器进行并行计算可以快速模拟和预测天气的变化。

在图像处理和视频编码领域，多核处理器可以并行处理图像和视频数据，提高处理速度和质量。

此外，多核处理器还可以应用于数据库管理、网络传输和数据分析等领域，提高系统的响应速度和吞吐量。

然而，多核处理器和并行计算也面临一些挑战。

首先，任务的划分和调度是一个复杂的问题。

如何将任务划分为合理的子任务，并将它们调度到不同的核心上执行，是一个需要深入研究的问题。

同时，多核处理器的并行计算需要良好的内存访问和数据共享机制，以避免数据冲突和竞争条件。

此外，多核处理器的功耗和散热问题也需要解决。

随着核心数量的增加，处理器的功耗和温度会迅速上升，对散热设计提出了更高的要求。

未来，多核处理器和并行计算还有很大的发展空间。

随着技术的进步，芯片制造工艺将逐渐提高，核心数量将继续增加。

同时，新的并行编程模型和工具将被开发出来，使开发者能够更方便地利用多核处理器的性能。

此外，人工智能和深度学习等新兴领域对计算性能的需求也将推动多核处理器和并行计算的发展。

计算机并行处理1 什么是计算机并行处理计算机并行处理（Parallel Computing）是指在多个处理器之间分配任务，同时处理这些任务，实现计算任务的高效处理。

并行处理可以提高计算机系统的处理性能，快速处理大量数据和复杂的运算。

2 并行处理的优点并行处理的优点在于可以极大地提高计算机运算速度和处理能力。

由于多个处理器同时处理任务，可以大幅度降低计算时间，缩短任务执行的时间。

并行处理还可以提高计算机系统的可靠性和可用性。

如果系统中有一个处理器出现问题，其它处理器可以代替它完成任务，保证计算任务的顺利完成。

3 并行处理的应用领域并行处理在科学计算、图像处理、人工智能、分布式计算、虚拟化等领域中得到了广泛的应用。

在科学计算领域，应用并行处理可以加快计算速度，缩短计算时间，提高科学研究效率。

在人工智能领域，应用并行处理可以提高神经网络训练的速度，加快深度学习算法的执行，提高人工智能的效率和准确性。

在分布式计算领域，应用并行处理可以将任务分配到多个计算机，实现分布式计算，缩短计算时间。

在虚拟化领域，应用并行处理可以提高虚拟机的并发性能，提升虚拟机的运行效率和响应速度。

4 并行处理的实现方式并行处理的实现方式有多种，包括共享内存并行处理、分布式内存并行处理、GPU并行处理等。

共享内存并行处理是指多个处理器之间共享同一块内存，同时访问内存中的数据，实现任务之间的通讯和同步。

分布式内存并行处理是指将任务分配到多个计算机上，在网络通信的支持下，实现分布式计算，提高运算速度和计算能力。

GPU并行处理是指使用图形处理器（GPU）进行并行处理，由于GPU具有高效的并行计算能力，可以加速并行计算任务的处理速度。

5 并行处理的挑战尽管并行处理在提高计算能力方面具有巨大的优势，但其实现也存在一系列的挑战。

其中最主要的挑战包括负载均衡问题、数据通讯问题、同步与互斥问题、死锁问题等。

负载均衡问题是指如何将任务分配到多个处理器上，保证各个处理器的负载均衡，避免某些处理器过载或空闲。

《计算机系统结构》期末考试复习题一、选择题：1、我们称由（B ）实现的机器为虚拟机器。

A、硬件B、软件C、微程序D、固件2、计算机系统结构设计者所关心的是（C ）所看到的的计算机结构。

A、硬件设计人员B、逻辑设计人员C、机器语言或汇编语言程序员D、高级语言程序员3、计算机组成是计算机系统结构的（B ）。

A、硬件实现B、逻辑实现C、软件实现D、以上三种4、在计算机系统设计时，为了提高系统性能，应当注意（A ）。

A、加快经常性使用指令的执行速度B、要特别精心设计少量功能强大的指令B、要减少在数量上占很小比例的指令的条数D、要加快少量指令的速度5、SIMD计算机可以处理（D ）。

A、多指令流、单数据流B、单指令流单数据流C、多指令流多数据流D、单指令流多数据流6、在提高CPU性能的问题上，从系统结构角度，可以（C ）。

A、提高时钟频率B、减少程序指令条数C、减少每条指令的时钟周期数D、减少程序指令条数和减少每条指令的时钟周期数7、冯.诺依曼计算机是（B ）。

A、以存储器为中心B、以CPU为中心C、以处理输入/输出危重点D、以存储器与计算器为中心8、解决软件移植最好的办法就是（C ）。

A、采用模拟方法B、采用仿真的方法C、采用统一高级语言D、采用统一标准设计计算机结构9、对计算机系统结构，下列透明的是（A ）。

A、数据总线宽度B、浮点数表示C、CPU寄存器个数D、存储器的编址方法10、以下对系统程序员不透明的是（B ）。

A、系列机各档不同的数据通路宽度B、虚拟存储器C、指令缓冲寄存器D、存储器读写缓冲寄存器11、在浮点数表示中，尾数的位数多少主要影响（ B ）。

A、表数范围B、表数精度C、表数效率D、运算实现容易程度12、当浮点数的尾数基值为（A ）时，其表数效率最高（假如不考虑隐藏位）。

A、16B、8C、4D、213、当浮点数的尾数基值为（ D ）时，其表数精度最高，表数范围最大。

A、2B、8C、16D、2或414、当浮点数的尾数用原码表示，基值为2，阶码用移码表示，基值为2时，若尾数部分占23位（不含符号位），阶码占8位（含符号位），则表示的最大负数和最大正数分别为（ C ）。

计算机基础知识理解计算机中的并行计算和多核处理器在计算机科学领域中，计算机的性能提升一直是一个重要的研究方向。

而并行计算和多核处理器技术的引入为计算机性能的提升带来了重要的突破。

一、并行计算的概念和原理并行计算是指在同一时间内，多个任务可以同时进行，从而提高计算效率。

这是通过将一个问题拆分为多个子问题，并使用多个处理单元同时处理，最后再将各个子问题的结果进行合并得到最终解决方案。

并行计算的原理包括任务并行和数据并行。

任务并行是指将一个任务划分为多个子任务，然后由不同的处理单元分别处理，最后通过数据通信和同步机制进行结果的合并。

数据并行是指将同一个任务的数据划分为多个部分，然后由多个处理单元并行处理各自的数据，最后将结果进行合并。

二、多核处理器的介绍和原理多核处理器是指在一个芯片上集成了多个处理核心的处理器。

与传统的单核处理器相比，多核处理器能够并行地执行多个任务，从而提高系统的整体性能。

多核处理器的原理是将计算密集型的任务分配给不同的处理核心进行处理，而将串行和通信密集型的任务交给专门的处理核心进行处理。

多核处理器有两种形式：对称多处理器（SMP）和异构多处理器（AMP）。

在SMP架构中，每个处理核心都是相同的，并且共享同一片内存和总线。

而在AMP架构中，每个处理核心可以具有不同的性能和特点，它们可以独立地运行不同的任务。

三、并行计算和多核处理器的应用并行计算和多核处理器技术在各个领域都有着重要的应用。

在科学计算领域，它们被广泛应用于模拟和仿真、大规模数据处理和分析等任务。

在人工智能领域，它们被用于深度学习和机器学习算法的训练和推理。

在图像和视频处理领域，它们被应用于图像处理、视频编解码等任务。

并行计算和多核处理器技术还在云计算和大数据领域有着重要的应用。

通过将大规模的计算任务分配给多个处理核心并行处理，可以加快任务的执行速度，提高系统的负载均衡和资源利用率。

同时，多核处理器技术还能够提供更好的响应时间和性能预测能力，使得云计算和大数据系统能够更加高效地运行。

并行处理机和多处理机系统的概念、并行处理机与多处理机系统的区别、多处理机运行过程。

多处理机性能模型SIMD 计算机的概念SIMD 计算机处理任务的性能计算。

并行处理机与多处理机系统的区别：§并行处理机的并行性在于指令内部，而多处理机的并行性在于指令外部。

§并行处理机把同种操作集中在一起，由指令直接启动各个PE同时工作。

多处理机用专门的指令来表示并发关系，一个任务开始执行时能够派生出与它同时执行的另一些任务，如果任务数多于处理机数，多余的任务进入排队器等待。

§并行处理机只有一个CU，自然同步。

多处理机执行时间可能互不相同它们的工作进度不会也不必保持相同。

多处理机性能模型：当多处理机系统以峰值速度运行时，所有处理机都在做着有用的工作，没有一台处理机处于空闲状态。

N台处理机对系统性能都有贡献，系统的处理速度随N的增加而增加。

但以下原因引起系统不能达到峰值性能：……( 请复习教材347 页)典型例子：试在含一个PE 的SISD 机和在含8 个PE 的且连接成一个线性环的SIMD机上计算假定完成每个加法用30ns ，乘法50ns ，沿双向环在相邻PE 间移数需要10ns 。

（ 1 ）SISD 计算机上计算S 需要多少时间？（ 2 ）SIMD 计算机上计算S 需要多少时间？（ 3 ）SIMD 上计算S 相对于SISD 计算机的加速比是多少？解：(1) 在SISD 机上，无需移数，所有运算是串行的，需要8 次加法，7 次乘法，因此：T0=8x30+7x50=590ns(2) 在SIMD 机上，首先将8 个加法分配到8 个处理机上，然后在4 个处理机上执行4 次乘法，需移数1 次（ 4 个处理机同时），然后再执行 2 次乘法，需移数2 次（同时），最后再执行一次乘法（移数 4 次），因此所需T8=1x30+3x50+(1+2+4)x10=250ns(3) 加速比S=T0/T8=590/250=2.36在SIMD 上计算过程说明如下：1 ：在8 个PE 上执行加法，结果在8 个PE 中2 ：在PE2 、PE4 、PE6 、PE8 上执行乘，需要将PE1 、PE3 、PE5 、PE7 的运算结果分别移到PE2 、PE4 、PE6 、PE83 ：在PE4 、PE8 上执行乘法，需要将PE2 、PE6 的运算结果分别移到PE4 、PE84 ：在PE8 上执行一次乘法，需要将PE4 的运算结果移到PE8 。

并行处理机名词解释
并行处理机（Parallel Processing Machine，PPM）是一种具有多个处理器的计算机系统，可以同时运行多个程序或处理大量的数据。

并行处理机最初被设计用于处理大量的科学计算，但现在已经广泛应用于各种领域，包括数据库管理、图像处理、机器学习等。

并行处理机可以分为对称多处理机（SMP）和非对称多处理机（NUMA）两种类型。

SMP系统中，所有的处理器都可以访问共享内存，因此所有的处理器都可以同时访问同一块内存。

在NUMA系统中，每个处理器都有自己的本地内存，但仍然可以访问全局内存。

在并行处理机中，任务通常被分成许多子任务，然后分配给不同的处理器处理，这样可以加快计算速度。

并行处理机中的任务分配和调度通常由操作系统或者硬件调度器完成，以确保处理器之间的负载均衡，同时最大限度地利用系统的资源。

并行处理机的性能通常可以通过增加处理器的数量来提高。

然而，这也需要更复杂的编程技术和算法，以确保任务之间的正确同步和协调。

此外，为了获得最佳性能，必须选择合适的硬件、操作系统和算法，并优化任务分配和数据访问模式。

总之，并行处理机是一种强大的计算机系统，可以通过多处理器和并行计算来提高计算速度和性能，适用于需要处理大量数据和复杂计算的应用程序。

并行计算机并行计算机一、介绍随着计算机技术的快速发展，如何提高计算机的运算速度成为了计算机科学领域的热门话题。

并行计算机作为一种能够提高计算机运算速度的方法，被越来越多地应用于各个领域的计算机中。

并行计算机是指一种能够同时进行多个计算任务的计算机系统。

与传统计算机相比，它的特点在于能够同时运行多个处理器或计算节点，以达到更高的计算速度。

这种方式可以大大提高计算机所能够处理的数据量和运算速度，从而在各种大规模数据处理领域都得到了广泛的应用。

二、并行计算机的分类并行计算机按照不同的分类标准，可以被分为不同的类型。

下面是几种常见的分类方式：1.按处理器类型分类并行计算机可以按照所使用的处理器的类型来进行分类。

根据处理器的架构和特性不同，可以将并行计算机分为以下几种：（1）向量处理器并行计算机：处理器以向量或矩阵作为单位进行处理。

（2）向共享存储并行计算机：多个处理器共享一块内存，可以进行共享内存的并行计算。

（3）分布式存储并行计算机：多个处理器分别拥有独立的存储器，进行分布式存储的并行计算。

（4）混合并行计算机：同时拥有向共享存储和分布式存储特性的并行计算机。

2.按并行机构分类并行计算机可以按照处理器之间的连接方式和信息交换机构的不同进行分类。

常见的分类方式如下：（1）总线型：处理器通过共享同一总线来进行通信和数据交换。

（2）环型：处理器通过相互连接成环的方式来进行通信和数据交换。

（3）网型：处理器之间通过网络进行通信和数据交换，可以是点对点连接或复杂的拓扑结构。

（4）树型：处理器之间以树状结构进行连接，可以是二叉树、三叉树或更多分枝的结构。

3.按任务分配方式分类并行计算机可以按照任务分配的方式来进行分类。

常见的分类方式如下：（1）静态任务分配：在任务开始运行前就已经将任务分配到各个处理器中。

（2）动态任务分配：在任务运行过程中，根据负载情况和处理器能力进行任务动态分配。

（3）任务窃取：处理器可以从其他处理器任务队列中窃取任务。

一、简答题（2题）相关概念、原理、方法说明及比较分析例题1：解释下列术语层次机构：按照计算机语言从低级到高级的次序，把计算机系统按功能划分成多级层次结构，每一层以一种不同的语言为特征。

虚拟机：用软件实现的机器。

翻译：先用转换程序把高一级机器上的程序转换为低一级机器上等效的程序，然后再在这低一级机器上运行，实现程序的功能。

解释：对于高一级机器上的程序中的每一条语句或指令，都是转去执行低一级机器上的一段等效程序。

执行完后，再去高一级机器取下一条语句或指令，再进行解释执行，如此反复，直到解释执行完整个程序。

计算机系统结构：传统机器程序员所看到的计算机属性，即概念性结构与功能特性。

透明性：在计算机技术中，把这种本来存在的事物或属性，但从某种角度看又好像不存在的概念称为透明性。

计算机组成：计算机系统结构的逻辑实现，包含物理机器级中的数据流和控制流的组成以及逻辑设计等。

计算机实现：计算机组成的物理实现，包括处理机、主存等部件的物理结构，器件的集成度和速度，模块、插件、底板的划分与连接，信号传输，电源、冷却及整机装配技术等。

软件兼容：一个软件可以不经修改或者只需少量修改就可以由一台计算机移植到另一台计算机上运行。

差别只是执行时间的不同。

兼容机：由不同公司厂家生产的具有相同系统结构的计算机。

模拟：用软件的方法在一台现有的计算机(称为宿主机)上实现另一台计算机(称为虚拟机)的指令系统。

仿真：用一台现有计算机(称为宿主机)上的微程序去解释实现另一台计算机(称为目标机)的指令系统。

并行性：计算机系统在同一时刻或者同一时间间隔内进行多种运算或操作。

只要在时间上相互重叠，就存在并行性。

它包括同时性与并发性两种含义。

时间重叠：在并行性概念中引入时间因素，让多个处理过程在时间上相互错开，轮流重叠地使用同一套硬件设备的各个部分，以加快硬件周转而赢得速度。

资源重复：在并行性概念中引入空间因素，以数量取胜。

通过重复设置硬件资源，大幅度地提高计算机系统的性能。

并行计算机体系结构并行计算机体系结构是指一种由多个处理器（或多个核心）并行工作的计算机体系结构。

它的设计目标是提高计算机的计算能力和处理速度，使得多个任务可以同时进行，从而提高系统的整体效率。

并行计算机体系结构有多种形式，以下是一些常见的体系结构类型：1. 对称多处理器（SMP）：在SMP体系结构中，所有的处理器共享同一个内存和I/O系统。

各个处理器可以同时访问共享资源，因此可以并行执行任务。

2. 多核处理器：多核处理器是在一个物理芯片上集成了多个处理核心，每个核心可以同时执行不同的任务。

多核处理器可以提供更好的性能和能源效率，因为多个任务可以在同一芯片上并行执行。

3. 集群系统：集群系统是由多个计算节点组成的并行计算机系统。

每个计算节点都具有自己的处理器、内存和I/O系统，节点之间通过高速网络进行通信和协作。

集群系统可以通过节点之间的并行计算实现更大规模的计算任务。

4. GPU加速系统：GPU（图形处理器）是一种专门用于图形渲染和计算的处理器。

近年来，GPU也被广泛用于并行计算任务，可以提供比传统CPU更高的计算能力。

GPU加速系统是将多个GPU集成到计算机系统中，利用GPU的并行计算能力提高系统的整体性能。

5. 分布式计算系统：分布式计算系统是通过将计算任务分发到多台计算机上并行执行，以实现更大规模的计算任务。

各个计算机通过网络进行通信和协作，共同完成任务。

分布式计算系统可以提供更高的计算速度和可扩展性。

并行计算机体系结构的设计和优化需要考虑诸多因素，包括任务划分、并行调度、数据共享与同步、通信开销等。

不同的应用场景和性能需求可能需要选择不同的并行计算机体系结构来实现最佳的性能。