并行计算机访存模型
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并行计算 分布式计算 网格 高性能计算机资料收集
并行计算分布式计算网格高性能计算机资料收集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（S IMD）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（S ISD）。
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)。
[编辑]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）。
从物理划分上，共享内存和分布式内存是两种基本的并行计算机存储方式，除此之外，分布式共享内存也是一种越来越重要的并行计算机存储方式。
存储问题在计算机中的地位越来越重要，现在计算机的性能在很大程度上决定于存储器，而且新型的计算机有可能采用以存储器为中心而不是传统的以处理器为中心。
共享内存的并行计算机在编程上相对简单，容易使用，但是它有一个重要的缺点就是扩展性较差，不可能有太多的处理器共用相同的存储器，这样由于一致性访问和读写冲突等问题会引起计算效率的降低。
对于分布式内存的并行计算机，其扩展性较好，增加更多的处理器引起的问题不会象共享内存一样突出，但是在这样的计算机上编写并行程序相对较难。
共享内存的并行计算机对于共享内存的并行计算机，各个处理单元通过对共享内存的访问来交换信息、协调各处理器对并行任务的处理。
对这种共享内存的编程，实现起来相对简单，但共享内存往往成为性能特别是扩展性的重要瓶颈。
分布式内存的并行计算机对于分布式内存的并行计算机，各个处理单元都拥有自己独立的局部存储器，由于不存在公共可用的存储单元，因此各个处理器之间通过消息传递来交换信息，协调和控制各个处理器的执行。
计算机发展过程中的三个模型
计算机发展过程中的三个模型
冯·诺伊曼模型是一种基于存储程序的计算机体系结构，由冯·诺伊曼在20世纪40年代提出。
它包括一个中央处理器（CPU）、存储器（内存）、输入输出设备和控制单元。
这种模型的特点是指
令和数据存储在同一存储器中，指令和数据可以通过地址访问，这
种模型成为了现代计算机体系结构的基础。
哈佛体系结构是另一种计算机体系结构模型，它与冯·诺伊曼
模型不同之处在于指令和数据存储在不同的存储器中。
哈佛体系结
构的特点是具有独立的指令存储器和数据存储器，这种模型能够提
高指令和数据的并行处理能力。
并行计算模型是一种计算机模型，它利用多个处理器同时执行
任务以提高计算性能。
这种模型包括多处理器系统、集群计算、分
布式计算等。
并行计算模型的发展使得计算机能够更快地处理大规
模数据和复杂计算任务，提高了计算机的整体性能。
并行计算模型的研究及其应用
并行计算模型的研究及其应用随着计算机技术和应用领域的不断发展，单机计算已经无法满足人们不断增长的需求。
为了提高计算效率和处理能力，人们开始研究并行计算模型。
并行计算是指同时执行多个计算任务，可以极大地提高处理速度和效率。
本文将探讨并行计算模型的研究及其应用。
一、并行计算模型并行计算模型是指在多个处理器之间分配任务并协调它们之间的数据交换和同步的模型。
常见的并行计算模型包括共享内存模型、分布式内存模型和混合内存模型等。
其中，共享内存模型是指多个处理器共享同一个内存空间，分布式内存模型是指每个处理器有自己的私有内存空间，不同处理器之间通过网络进行通信和数据交换，而混合内存模型是指既有共享内存模型又有分布式内存模型的特点。
在并行计算中，为了提高处理效率，需要对任务进行合理分配和调度。
常见的任务分配策略包括静态分配和动态分配。
静态分配是指将任务在执行之前预先分配给处理器，而动态分配则是根据任务数量和处理器负载情况动态地将任务进行分配和调度。
二、并行计算应用领域并行计算模型可以广泛应用于大规模的科学计算、数据处理和图像处理等领域。
以下是一些典型应用案例：1. 天气预报模拟天气预报模拟需要处理大量的气象数据和模拟计算，而这种计算需要高度并行的处理能力。
因此，采用并行计算模型可以很好地加速计算速度和提高计算效率。
2. 图像分析和处理图像处理通常需要大量的计算和数据存储能力，采用并行计算模型可以实现快速的图像处理和分析。
例如，通过并行计算可以在几秒钟内对数以千计的图像进行分析和识别。
3. 科学计算科学计算通常涉及到数据模拟和仿真，需要高度并行的处理能力。
采用并行计算模型可以大大提高科学计算的效率和精度，例如天文学、生物学、物理学等领域的科学计算。
4. 数据处理与分析现代社会中，数码化已经成为一种趋势，数据处理和分析也成为了一项重要的任务。
采用并行计算模型可以快速地分析和挖掘数据，从而实现高效的数据管理与应用。
三、并行计算的优势并行计算模型有以下几个优势：1. 更高的计算效率和处理能力并行计算可以同时执行多个计算任务，从而大大提高处理速度和效率。
面向大数据处理的并行计算模型及性能优化
面向大数据处理的并行计算模型及性能优化随着信息时代的发展，大数据已经成为了人民生产生活中的重要组成部分。
而对大数据进行高效处理和分析已经成为了一个紧迫的问题。
并行计算作为一种解决方案，广泛应用于大数据处理和分析的领域。
本文将讨论面向大数据处理的并行计算模型及其性能优化方法。
一、并行计算模型1. 传统的并行计算模型传统的并行计算模型主要有共享内存模型、分布式内存模型和混合模型。
- 共享内存模型：共享内存模型中，多个处理器通过共享内存交换数据，每个处理器可以同时访问和修改共享内存中的变量。
这种模型的优点是简单易懂，但缺点是并行度有限，不适用于大规模数据处理。
- 分布式内存模型：分布式内存模型中，多个处理器通过消息传递的方式交换数据。
每个处理器有自己的本地内存，并且需要通过消息传递来实现数据的共享或同步。
这种模型的优点是适用于大规模数据处理，但缺点是编程复杂度高。
- 混合模型：混合模型是共享内存模型和分布式内存模型的结合。
多个共享内存模型的计算节点组成一个分布式内存模型的集群。
这种模型既考虑了共享内存模型的便利性，又兼顾了分布式内存模型的灵活性。
2. 新兴的并行计算模型新兴的并行计算模型主要有MapReduce、Spark和MPI。
- MapReduce模型：MapReduce模型是Google提出的一种分布式计算模型。
它将大数据分解为不同的部分，在各个计算节点上并行地执行计算，并将结果进行合并。
MapReduce模型适用于大规模数据的批处理，但不适用于实时计算。
- Spark模型：Spark是一种基于内存的分布式计算框架，具有较高的计算速度。
Spark模型中，数据以弹性分布式数据集（RDD）的形式存储，可以在内存中进行迭代计算。
Spark模型适用于大规模数据的实时计算和迭代计算。
- MPI模型：MPI（Message Passing Interface）模型是一种用于并行计算的标准接口。
它允许不同计算节点进行消息传递，实现数据共享和同步。
计算机体系结构中的并行计算模型
计算机体系结构中的并行计算模型计算机体系结构中的并行计算模型是指通过多个处理单元同时协同工作来完成任务的一种计算方式。
在传统的串行计算模型中，任务是按照顺序执行的，每个任务的执行都需要等待上一个任务的完成。
而在并行计算模型中，多个任务可以并发执行，从而提高计算效率和性能。
并行计算模型可以分为两种主要类型：共享内存模型和分布式内存模型。
一、共享内存模型（Shared Memory Model）共享内存模型是指多个处理单元共享同一块内存空间，每个处理单元可以直接访问内存中的数据。
常见的共享内存模型有多线程模型和多进程模型。
1. 多线程模型多线程模型是指在同一进程内创建多个线程，这些线程可以共享进程的内存空间。
每个线程可以独立执行不同的任务，通过共享内存进行通信和同步。
多线程模型具有资源共享方便、通信速度快的优点，但也需要考虑线程间的同步和数据一致性问题。
2. 多进程模型多进程模型是指创建多个独立的进程来执行不同的任务。
每个进程拥有独立的内存空间，通过进程间通信机制（如管道、消息队列、共享内存等）进行数据交换和同步。
多进程模型具有独立性强、容错性好的优点，但也存在进程切换开销大、通信复杂等问题。
二、分布式内存模型（Distributed Memory Model）分布式内存模型是指多个处理单元通过网络连接，每个处理单元拥有独立的内存空间，彼此之间没有直接访问对方内存的权限。
常见的分布式内存模型有消息传递模型和数据并行模型。
1. 消息传递模型消息传递模型是指通过发送消息来进行处理单元之间的通信。
每个处理单元在执行任务的过程中，需要向其他处理单元发送消息来获取所需的数据或者完成协同计算。
消息传递模型具有灵活性高、可扩展性好的优点，但也需要解决消息传递的开销和同步问题。
2. 数据并行模型数据并行模型是指将任务按照数据划分的方式进行并行计算。
每个处理单元负责处理一部分数据，计算结果再进行合并。
数据并行模型适用于处理大规模数据和需要迭代计算的任务。
并行计算机系统结构
并⾏计算机系统结构
并⾏计算机系统结构
1. 并⾏计算机结构模型
1. 单指令流多数据流机SIMD(Single Instruction Multiple Data)；
2. 并⾏向量计算机PVP(Parallel Vector Processor)；
3. 对称多处理机SMP(Symmetric MultiProcessor)；
4. ⼤规模并⾏处理机MPP(Massively Parallel Processor)；
5. 分布式共享存储DSM(Distributed Shared Memory)
6. 多处理机和⼯作站机群COW(Cluster Of Workstation)（现在常称之为机群）。
1. 并⾏计算机访存模型
1. UMA（Uniform Memory Access）模型是均匀存储访问模型的简称。
2. NUMA(Nonuniform Memory Access)模型是⾮均匀存储访问模型的简称。
3. COMA(Cache-Only Memory Access)模型是全⾼速缓存存储访问的简称。
4. CC-NUMA（Coherent-Cache Nonuniform Memory Access）模型是⾼速缓存⼀致性⾮均匀存储访问模型的简称。
5. NORMA（No-Remote Memory Access）模型是⾮远程存储访问模型的简称。
02_2并行计算机(系统结构)
P
M
P M
P M
...
P M
2019/2/23
23
构建并行机系统的不同存储结构
PVP (Cray
中央存储器 T90)
UMA SMP SGI
多处理机 （ 单地址 空间 共享 存储器 ） (Intel SHV,SunFire,DEC 8400, PowerChallenge,IBMR60,etc.) (KSR-1,DDM) (Stanford Dash, SGI Origin 2000,Sequent NUMA-Q, HP/Convex Exemplar) (Cray T3E)
2019/2/23 10
MPP（Massively Parallel Processor）
处理节点采用微处理器 系统中有物理上的分布式存储器 采用高通信带宽和低延迟的互连网络（专门设 计和定制的） 能扩展至成百上千乃至上万个处理器 异步MIMD，构成程序的多个进程有自己的地 址空间，进程间通信消息传递相互作用
16
Origin3000 与 Altix3000
Origin3000
2019/2/23
Altix3000
17
并行计算机内存访问模型
UMA / NUMA / COMA / CC-NUMA / NORMA
2019/2/23
18
并行计算机访存模型（1）
UMA（Uniform Memory Access）模型是均匀存储访问模型的 简称。其特点是：
节 点1 P / C 节 点N M e m P / C
… P/C
交 叉 开 关 总 线 或
…
I / O
…P/C
开 关 总 线 或 交 叉
并行计算
+ + + +
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。
+ 并行计算机有以下五种访存模型：
+ 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） + 非远程存储访问模型（NORMA）。
不像串行计算机那样，全世界基本上都在使用冯· 诺伊曼的计算模型； 并行计算机没有一个统一的计算模型。不过，人们已经提出了几种有 价值的参考模型：PRAM模型，BSP模型，LogP模型，C^3模型等。
+ 并行计算机是靠网络将各个处理机或处理
器连接起来的，一般来说有以下几种方式： 处理单元间有着固定连接的一类网络，在 程序执行期间，这种点到点的链接保持不 变；典型的静态网络有一维线性阵列、二 维网孔、树连接、超立方网络、立方环、 洗牌交换网、蝶形网络等。静态连接
+ 节点度:射入或射出一个节点的边数。在单
ቤተ መጻሕፍቲ ባይዱ
向网络中，入射和出射边之和称为节点度。 + 网络直径:网络中任何两个节点之间的最长 距离，即最大路径数。 + 对剖宽度:对分网络各半所必须移去的最少 边数。 + 对剖带宽:每秒钟内，在最小的对剖平面上 通过所有连线的最大信息位（或字节)。
第11章 并行计算机体系结构
向量寄存器/ 向量缓冲器
向量处理机
*向量功能部件：向量的各分量采用流水操作方式； *向量存取部件：采用多级中间寄存器完成向量快速存取；
转上页
3、提高向量处理性能的方法 (1)多个功能部件并行操作技术 *向量指令并行执行的条件： a)不存在向量寄存器使用冲突； b)不存在功能部件使用冲突。 (2)链接技术 采用“相关专用通路”思想，解决指令中向量寄存器的RAW 相 (3)条件语句和稀疏矩阵的处理技术 关，实现向量指令串的“并行”执行。 利用向量屏蔽控制技术将标量语句循环→向量语句；
1.2
一、向量处理机
并行计算机系统简介
1、向量处理方式 (课本P334) 有横向处理、纵向处理、纵横处理三种。 *横向处理：每次处理完向量的一个分量。
例: D=A×(B+C)，N次处理di=ai×(bi+ci)
*纵向处理：每次处理完向量的一个子操作； 例: D=A×(B+C) 两次处理 E=B+C 则 D=A×E
利用位向量+压缩向量技术实现稀疏矩阵，减少带宽需求。 (4)向量规约技术 对向量寄存器的分量计数器进行控制实现复杂功能。
4、并行向量处理机(PVP)
*定义：由多个向量处理器(VP)构成的能够并行处理多个向 量的向量多处理机，又称多向量机。
VP VP
„
VP
互连网络(纵横交叉开关)
SM
SM
„
SM
并行向量处理机PVP
按系统结构分类 Flynn分类法 按通信方式分类 按并行度分类
1) 按系统结构分类：
• • • • • • 层次结构的并行处理系统 非层次结构的并行处理系统 重复结构的并行处理系统 可变结构的并行处理系统 共享存储器型多处理机系统 分布存储器型多处理机系统
并行计算的模型
并行计算的模型随着科技的飞速发展和计算机性能的不断提升，人们对计算能力的要求也越来越高。
在计算机领域中，并行计算成为了一个备受研究和探讨的热门话题。
与串行计算相比，它能够在更短的时间内完成更多的计算任务，因此在大数据处理、科学计算和人工智能等应用领域发挥着至关重要的作用。
并行计算的模型是实现高效并行计算的关键，本文将介绍三种常见的并行计算模型，并对其优缺点进行分析。
一、SPMD模型SPMD模型是Single Program Multiple Data的缩写，即在所有处理器上执行同一个程序，对不同的数据进行操作。
SPMD是目前最为常用的并行计算模型之一。
在SPMD模型中，所有处理器执行同一个程序，但是数据的处理在不同的处理器上进行。
处理器之间通过消息传递来实现数据的交换和同步。
SPMD模型的优点在于实现简单，易于编写程序，同时能够发挥出多处理器的并行计算能力。
然而，由于SPMD模型的所有处理器都需要执行相同的指令，所以会浪费大量的处理器资源，并且在处理器数量较多时容易出现死锁等问题。
二、MPI模型MPI（Message Passing Interface）模型是一种消息传递接口，它在并行计算中广泛使用。
MPI模型允许处理器之间通过消息传递进行通信和同步，从而实现并行计算。
MPI模型的优点在于能够对不同处理器之间进行更加灵活的通信和同步，因此在处理器数量较多和计算规模较大的情况下，能够发挥出更高的性能。
同时，MPI模型也具有较好的可移植性，能够在不同的平台上进行移植。
但是，MPI模型的实现较为复杂，需要编写大量的通信代码，并且不同的MPI实现之间性能存在较大差异。
三、OpenMP模型OpenMP（Open Multi-Processing）模型是一种面向共享内存的并行计算模型，它是针对多核处理器的一种解决方案。
OpenMP模型允许程序员通过增加一些指令和注释来实现并行化，从而让程序在多处理器上并行执行。
并行算法
定义
并行算法是并行计算中非常重要的问题。并法研究应该确立一个“理论－设计－实现－应用”的系统方法， 形成一个完善的 “架构—算法—编程”方法论，这样才能保证并行算法不断发展并变得更加实用。
简介
简单的说，算法就是求解问题的方法和步骤。并行算法，就是在并行机上用很多个处理器联合求解问题的方 法和步骤。实际上，在自然界中并行是客观存在的普遍现象，关键问题在于能不能很好的利用。由于人们的思维 能力以及思考问题的方法对并行不太习惯，且并行算法理论不成熟，所以总是出现了需求再来研究算法，不具有 导向性，同时实现并行算法的并行程序性能较差，往往满足不了人们的需求。并行算法的研究历史可简单归纳为： 上世纪70到80年代，并行算法研究处于高潮；到上世纪90年代跌入低谷；目前，又处于研究的热点阶段。现在， 人们已经可以自己搭建PC cluster，利用学习到的理论知识来解决实际问题，不再是纸上谈兵，这也为我们提供 了新的机遇和挑战 。
以上是并行算法的常规研究内容 。
未来应用
随着时代的进步，我们需要不断调整研究方向。目前并行算法研究的新走向是：并行算法研究内容不断拓宽， 并行计算被纳入研究范畴；与广大用户领域结合，注重应用，强调走到用户中去，为用户解决问题；重视新的、 非常规计算模式，如神经计算、量子计算等，这些模式能够解决某类特定问题，有其自身的优越性。
访存模型
并行计算机有以下五种访存模型：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）。
计算模型
不像串行计算机那样，全世界基本上都在使用冯·诺伊曼的计算模型；并行计算机没有一个统一的计算模型。 不过，人们已经提出了几种有价值的参考模型：PRAM模型，BSP模型，LogP模型，C^3模型等 。
并行计算模型分析课件
并行计算模型分析课件
目录
• 并行计算模型概述 • 并行计算模型的基础知识 • 并行计算模型的算法分析 • 并行计算模型的应用场景 • 并行计算模型的未来发展趋势 • 并行计算模型经典案例解析
01
并行计算模型概述
并行计算模型的定义
并行计算模型是一种描述并行计算过 程的抽象模型，它通过数学或逻辑方 式表示并行计算的基本原理和结构。
生物信息学
03
利用并行计算模型分析大规模生物数据，帮助解决基
因组学和蛋白质组学等复杂问题。
并行计算模型在大数据处理中的应用
01
实时数据流处理
使用并行计算模型对实时大数据 流进行实时分析，为决策提供实 时支持。
02
分布式存储和计算
利用并行计算模型实现大数据的 分布式存储和计算，提高处理效 率。
03
数据挖掘和机器学 习
1. 共享内存模型：多个处理单元共享同 一内存空间，各处理单元之间通过通信 协议进行信息交互。
2. 分布式内存模型：每个处理单元拥有 独立的内存空间，通过通信是研究和设计高效 并行算法的基础，它有助于理解
并行计算的特性和性能瓶颈。
通过分析和比较不同并行计算模 型的优缺点，可以选择最适合特 定应用场景的模型，从而提高程
Spark并行计算模型
总结词
内存存储、数据流式处理、大规模数据处理。
详细描述
Spark是一个基于内存的分布式计算系统，它具有快速的数据访问速度和高效的计算能力，能够处理 大规模数据集。它提供了丰富的编程接口，支持Java、Scala、Python等多种编程语言。
Google TensorFlow并行计算模型
05
并行计算模型的未来发展趋势
基于新型硬件的并行计算模型
目录
• 并行计算模型概述 • 并行计算模型的基础知识 • 并行计算模型的算法分析 • 并行计算模型的应用场景 • 并行计算模型的未来发展趋势 • 并行计算模型经典案例解析
01
并行计算模型概述
并行计算模型的定义
并行计算模型是一种描述并行计算过 程的抽象模型，它通过数学或逻辑方 式表示并行计算的基本原理和结构。
生物信息学
03
利用并行计算模型分析大规模生物数据，帮助解决基
因组学和蛋白质组学等复杂问题。
并行计算模型在大数据处理中的应用
01
实时数据流处理
使用并行计算模型对实时大数据 流进行实时分析，为决策提供实 时支持。
02
分布式存储和计算
利用并行计算模型实现大数据的 分布式存储和计算，提高处理效 率。
03
数据挖掘和机器学 习
1. 共享内存模型：多个处理单元共享同 一内存空间，各处理单元之间通过通信 协议进行信息交互。
2. 分布式内存模型：每个处理单元拥有 独立的内存空间，通过通信是研究和设计高效 并行算法的基础，它有助于理解
并行计算的特性和性能瓶颈。
通过分析和比较不同并行计算模 型的优缺点，可以选择最适合特 定应用场景的模型，从而提高程
Spark并行计算模型
总结词
内存存储、数据流式处理、大规模数据处理。
详细描述
Spark是一个基于内存的分布式计算系统，它具有快速的数据访问速度和高效的计算能力，能够处理 大规模数据集。它提供了丰富的编程接口，支持Java、Scala、Python等多种编程语言。
Google TensorFlow并行计算模型
05
并行计算模型的未来发展趋势
基于新型硬件的并行计算模型
并行计算的四种模型
并行计算的四种模型
并行计算的四种模型包括共享内存模型、消息传递模型、数据流模型和数据并行模型。
1. 共享内存模型：多个处理器共享同一块内存空间，通过读写共享内存来进行通信和同步。
这种模型易于理解和编程，但需要处理同步和竞争等问题。
2. 消息传递模型：多个处理器通过发送和接收消息进行通信。
每个处理器有自己的本地内存，并通过消息传递来进行同步和数据传输。
这种模型适用于分布式系统和网络环境，但消息传递的开销较大。
3. 数据流模型：程序以数据流为中心，通过对数据流的操作来描述并行计算。
数据流模型中的计算节点可以并行执行，而且可以根据输入输出的可用性自动调度。
这种模型适用于数据密集型计算和流式处理。
4. 数据并行模型：将数据分割成多个部分，不同处理器对不同的数据部分进行并行计算。
数据并行模型适用于并行化的图像处理、矩阵运算等应用。
它的优势在于数据之间的独立性，但需要注意数据分割和负载平衡的问题。
计算机科学中的并行计算模型
计算机科学中的并行计算模型在计算机科学领域中，随着计算机技术的不断发展，对计算效率的追求也日益增强。
并行计算作为一种重要的计算模型，被广泛运用于高性能计算、大数据处理等领域。
本文将为您介绍计算机科学中的并行计算模型及其应用。
一、并行计算模型的定义并行计算模型是一种计算机系统中多个处理器或计算核心同时工作来解决计算问题的方式。
它的出现主要是为了解决串行计算模型中计算速度慢、效率低的问题。
通过充分利用多个处理器的计算能力，可以将计算任务分解成多个子任务，同时进行计算，从而大大提高了计算速度。
二、并行计算模型的分类在计算机科学中，存在多种不同的并行计算模型，常见的有以下几种：1. SIMD（Single Instruction, Multiple Data）SIMD模型是一种单指令多数据的并行计算模型。
在该模型中，多个处理器同时执行相同的指令，在不同的数据上进行计算。
这种模型适用于能够将计算任务划分为多个独立子任务的情况，例如图像处理、信号处理等。
2. MIMD（Multiple Instruction, Multiple Data）MIMD模型是一种多指令多数据的并行计算模型。
在该模型中，每个处理器可以独立执行不同的指令，同时处理不同的数据。
这种模型适用于复杂的计算任务，例如科学计算、模拟仿真等。
3. SPMD（Single Program, Multiple Data）SPMD模型是一种单程序多数据的并行计算模型。
在该模型中，多个处理器使用相同的程序，并行地处理不同的数据。
这种模型主要用于需要执行相同计算过程的任务，例如并行排序、并行搜索等。
4. BSP（Bulk Synchronous Parallel）BSP模型是一种批同步并行计算模型。
在该模型中，计算任务被划分为多个超级步，每个超级步包含一系列计算和同步操作。
该模型的优点是结构简单、通信开销小，适用于大规模数据处理和分布式计算。
三、并行计算模型的应用并行计算模型在计算机科学和工程中有着广泛的应用，主要体现在以下几个方面：1. 高性能计算并行计算模型在高性能计算中起到关键作用。
并行计算模型
·一般而言，分布存储的MIMD模型的可编程性比较差，但在BSP模型中，如果计算和通信可以合适的平衡 （例如g=1），则它在可编程方面呈现出主要的优点；
·在BSP模型上，曾直接实现了一些重要的算法（如矩阵乘、并行前序运算、FFT和排序等），他们均避免 了自动存储管理的额外开销；
· BSP模型可以有效的在超立方体络和光交叉开关互连技术上实现，显示出，该模型与特定的技术实现无关， 只要路由器有一定的通信吞吐率；
LogP模型的特点
(1)抓住了络与处理机之间的性能瓶颈。g反映了通信带宽，单位时间内最多有L/g个消息能进行处理机间传 送。
(2)处理机之间异步工作，并通过处理机间的消息传送来完成同步。 (3)对多线程技术有一定反映。每个物理处理机可以模拟多个虚拟处理机(VP)，当某个VP有访问请求时，计 算不会终止，但VP的个数受限于通信带宽和上下文交换的开销。VP受限于络容量，至多有L/g个VP。 (4)消息延迟不确定，但延迟不大于L。消息经历的等待时间是不可预测的，但在没有阻塞的情况下，最大不 超过L。 (5)LogP模型鼓励编程人员采用一些好的策略，如作业分配，计算与通信重叠以及平衡的通信模式等。 (6)可以预估算法的实际运行时间。
LogP模型的不足之处
（1）对络中的通信模式描述的不够深入。如重发消息可能占满带宽、中间路由器缓存饱和等未加描述。 （2）LogP模型主要适用于消息传递算法设计，对于共享存储模式，则简单地认为远地读操作相当于两次消 息传递，未考虑流水线预取技术、Cache引起的数据不一致性以及Cache命中率对计算的影响。 （3）未考虑多线程技术的上下文开销。 （4）LogP模型假设用点对点消息路由器进行通信，这增加了编程者考虑路由器上相关通信操作的负担。
PRAM模型的缺点
·在BSP模型上，曾直接实现了一些重要的算法（如矩阵乘、并行前序运算、FFT和排序等），他们均避免 了自动存储管理的额外开销；
· BSP模型可以有效的在超立方体络和光交叉开关互连技术上实现，显示出，该模型与特定的技术实现无关， 只要路由器有一定的通信吞吐率；
LogP模型的特点
(1)抓住了络与处理机之间的性能瓶颈。g反映了通信带宽，单位时间内最多有L/g个消息能进行处理机间传 送。
(2)处理机之间异步工作，并通过处理机间的消息传送来完成同步。 (3)对多线程技术有一定反映。每个物理处理机可以模拟多个虚拟处理机(VP)，当某个VP有访问请求时，计 算不会终止，但VP的个数受限于通信带宽和上下文交换的开销。VP受限于络容量，至多有L/g个VP。 (4)消息延迟不确定，但延迟不大于L。消息经历的等待时间是不可预测的，但在没有阻塞的情况下，最大不 超过L。 (5)LogP模型鼓励编程人员采用一些好的策略，如作业分配，计算与通信重叠以及平衡的通信模式等。 (6)可以预估算法的实际运行时间。
LogP模型的不足之处
（1）对络中的通信模式描述的不够深入。如重发消息可能占满带宽、中间路由器缓存饱和等未加描述。 （2）LogP模型主要适用于消息传递算法设计，对于共享存储模式，则简单地认为远地读操作相当于两次消 息传递，未考虑流水线预取技术、Cache引起的数据不一致性以及Cache命中率对计算的影响。 （3）未考虑多线程技术的上下文开销。 （4）LogP模型假设用点对点消息路由器进行通信，这增加了编程者考虑路由器上相关通信操作的负担。
PRAM模型的缺点
并行计算模型研究及其应用
并行计算模型研究及其应用一、并行计算模型的概述随着科技的不断发展，计算机的性能得到了显著提升。
然而，单个计算机的计算能力仍然存在瓶颈，无法满足大规模的数据处理需求。
并行计算模型应运而生，其核心思想是将任务分配给多个计算单元，并行地执行任务。
并行计算模型可以明显提高计算效率，缩短计算时间。
并行计算模型一般分为两大类：共享内存模型和分布式内存模型。
其中，共享内存模型指的是许多处理器共享一块内存，每个处理器可以访问同一块内存，实现多个处理器之间的通讯。
而分布式内存模型则是每个处理器都有自己的内存，通过网络进行通信。
二、共享内存模型共享内存模型的主要思想是将内存分为若干个区域，每个处理器都可以访问同一块内存。
共享内存模型的特点是通讯速度较快，但是需要一个高速的内存总线来提供共享空间。
常见的共享内存模型有以下三种：1. 对称多处理器模型（SMP）SMP模型通常由多个处理器、共享内存以及一个总线组成。
每个处理器都可以访问同一块内存，并且可以通过总线进行通讯。
SMP模型的主要优点是处理器之间的通讯速度快，但是需要高速的硬件支持，因此价格也比较高。
2. 非一致存储访问模型（NUMA）NUMA模型把系统内存分为多个区域，每个区域分别和一个或多个处理器相连。
每个处理器都可以访问同一块内存，但是访问速度并不相同。
NUMA模型可以提供不同处理器之间的通讯，并且可以增加处理器的数量，但是需要更复杂的硬件支持。
3. 多线程模型多线程模型是在共享内存模型的基础上，通过线程的方式实现多个任务并行执行。
多线程模型通常需要采用锁机制来避免多个线程访问同一块内存，保证数据的一致性。
多线程可以提高计算效率，但是同时也会增加代码的复杂性。
三、分布式内存模型分布式内存模型的主要思想是每个处理器都有自己独立的内存，通过网络进行通讯。
分布式内存模型的特点是通讯速度较慢，但是能够支持非常大的计算量。
常见的分布式内存模型有以下两种：1. MPI模型MPI（Message Passing Interface，消息传递接口）模型是一个通用的消息传递库，可以用于编写并行程序。
高性能计算中的并行计算模型比较及优化策略
高性能计算中的并行计算模型比较及优化策略概述：在高性能计算领域，提升计算性能是一个重要的目标。
为了实现高性能计算，需采用并行计算模型来充分利用计算资源。
本文将介绍几种常见的并行计算模型，并探讨优化策略以提升计算性能。
1.并行计算模型比较在高性能计算中，有多种常见的并行计算模型。
下面将对几种常见的并行计算模型进行比较。
1.1.共享内存模型共享内存模型是一种基于共享存储器的并行计算模型。
在该模型中，所有计算节点可以访问共享存储器。
这种模型适合于在一个计算任务中存在大量共享数据的情况。
常见的共享内存模型包括OpenMP和Pthreads。
1.2.分布式内存模型在分布式内存模型中，每个计算节点拥有自己的独立内存。
计算节点之间通过消息传递实现通信。
这种模型适用于分布式计算环境，可以充分利用集群或分布式系统的计算资源。
常见的分布式内存模型包括MPI（消息传递接口）和Hadoop。
1.3.流水线模型流水线模型将计算任务划分为多个阶段，每个阶段由不同的计算单元负责。
多个计算单元可以并行执行不同的阶段，从而提高计算效率。
流水线模型常用于数据流处理、图像处理等领域。
2.优化策略为了实现高性能计算，在选择合适的并行计算模型的基础上，还需要采取一些优化策略。
下面将介绍一些常用的优化策略。
2.1.任务划分与负载均衡在并行计算中，合理的任务划分和负载均衡对于提高计算性能至关重要。
任务划分应该确保计算节点之间的负载均衡，避免出现计算节点之间的负载不平衡现象。
负载均衡可以通过动态调整任务划分、调整数据分配等方式实现。
2.2.通信优化通信是并行计算中必不可少的环节。
为了减少通信开销，可以采用一些优化策略。
比如，采用消息合并技术可以将多个小消息合并为一个大消息，降低通信开销。
此外，还可以采用异步通信、减少通信次数等方式优化通信性能。
2.3.数据局部性优化在高性能计算中，数据局部性对于性能影响重大。
通过合理的数据布局和数据访问方式，可以降低数据访问延迟，提高计算效率。
高性能计算中的并行计算模型
高性能计算中的并行计算模型随着科学技术不断发展，计算机的速度也在逐年提高。
高性能计算机的出现，让我们能够在极短的时间内完成大规模的计算任务，为科研和工程领域带来了无限方便。
而其中的并行计算模型则承担了巨大的责任。
本文将介绍并行计算模型在高性能计算中的应用，以及其在不同场景下的优劣势。
并行计算模型，简单来说，就是指将一个大型计算问题分割成若干个小型计算问题，然后使用多台计算机同时计算每个小问题，最终将结果汇总。
在高性能计算中，我们通常使用的并行计算模型有三种：共享内存模型、分布式内存模型和混合模型。
首先是共享内存模型。
在这种模型下，多个计算任务共享同一个内存，从而实现高效率的计算。
由于任务之间共用数据，所以在调度管理上需要考虑任务之间的同步冲突。
共享内存模型在多核CPU上的应用非常广泛，比如常见的OpenMP就是一种基于共享内存模型的编程模型。
如果硬件底层支持了大规模并发读写同一个内存，那么该模型的效率会非常高。
接下来是分布式内存模型。
相比共享内存模型，分布式内存模型可以根据需要在不同的计算机上动态地分配任务。
不同计算机之间通过网络进行通信，相应地，共享内存中需要考虑的同步问题也就不复存在了。
分布式内存模型的扩展性和灵活性非常强，可以根据实际情况对计算节点进行分配和优化。
然而，由于网络通信的需要，这种模型的通信时间会比共享内存模型长，可能会成为计算瓶颈。
最后是混合模型。
混合模型结合了共享内存模型和分布式内存模型的优点，既可以利用多核CPU中共享内存的设计，又可以根据需要进行任务的分配和优化。
混合模型相对于单一的模型来说，对于不同的计算任务可以更加灵活地做出适当的调整，是非常实用的模型。
在选择不同模型时，我们还需要考虑到程序本身的特点和我们所需要解决的问题。
比如CPU个数越多，共享内存模型的表现越好。
如果涉及到数据通信的问题，则分布式内存模型可能更为合适。
而混合模型则可兼具前两种模型的优点，以便更好地适应计算任务本身。
并行运算机访存模型
并行运算机体系结构讲义I、引入：一、运算机系统结构的分类（从运算机系统结构的并行性能动身）弗林（Flynn）分类法1966年M.J.Flynn依照指令流和数据流（所谓指令流是运算机在计算进程中执行的一串指令；而数据流是指令执行进程中的一串数据。
）的不同组织方式，把运算机系统的结构分为以下4类：1. 单指令流，单数据流(SISD)——这确实是一个单处置器。
2.单指令流，多数据流(SIMD)——同一指令由多个处置器执行，这些处置器利用不同数据流，有各自的数据内存，但共享一个指令内存和操纵处置器（负责存取和发送指令）。
处置器一般是专用的，不要求通用性。
3. 多指令流，单数据流(MISD)——4. 多指令流，多数据流(MIMD)——每一个处置器存取自己的指令，操作自己的数据。
处置器通常就采纳一般的微处置器。
这是一个粗略的模型分类，许多机械是这些类型的混合体。
SISD是传统的顺序处置运算机。
SIMD以阵列处置机为代表。
MISD在实际中代表何种运算机，存在着不同的观点。
MIMD的代表是多处置机。
二、并行性技术一个理想的运算机系统结构应在处置速度、存储容量和I/O吞吐能力三者之间取得平稳。
而并行性技术是实现这种平稳的要紧手腕。
并行性技术包括时刻并行、空间并行、时刻并行+空间并行、资源共享4种方式。
也确实是说, 运算机系统中提高并行性的方法就其大体思想而言，可归纳如下4条途径：(1) 时刻重叠：即多个处置进程在时刻上彼此错开，连番重叠地利用同一套硬件设备的各个部份，以加速硬件周转时刻而博得速度。
因现在刻重叠可称为时刻并行技术。
(2) 资源重复：在并行性概念中引入空间因素，以数量取胜的原那么，通过重复设置硬件资源，大幅度提高运算机系统的性能。
随着硬件价钱的降低，这种方式在单处置机中普遍利用，而多处置机本身确实是实施“资源重复”原理的结果。
因此资源重复可称为空间并行技术。
(3) 时刻重叠+资源重复：在运算机系统中同时运历时刻并行和空间并行技术，这种方式在运算机系统中取得普遍利用，成为并行性主流技术。
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并行计算机体系结构讲义I、引入：一、计算机系统结构的分类（从计算机系统结构的并行性能出发）弗林（Flynn）分类法1966年M.J.Flynn按照指令流和数据流（所谓指令流是计算机在计算过程中执行的一串指令；而数据流是指令执行过程中的一串数据。
）的不同组织方式，把计算机系统的结构分为以下4类：1. 单指令流，单数据流(SISD)——这就是一个单处理器。
2.单指令流，多数据流(SIMD)——同一指令由多个处理器执行，这些处理器使用不同数据流，有各自的数据内存，但共享一个指令内存和控制处理器（负责存取和发送指令）。
处理器通常是专用的，不要求通用性。
3. 多指令流，单数据流(MISD)——4. 多指令流，多数据流(MIMD)——每个处理器存取自己的指令，操作自己的数据。
处理器通常就采用普通的微处理器。
这是一个粗略的模型分类，许多机器是这些类型的混合体。
SISD是传统的顺序处理计算机。
SIMD以阵列处理机为代表。
MISD在实际中代表何种计算机，存在着不同的看法。
MIMD 的代表是多处理机。
二、并行性技术一个理想的计算机系统结构应在处理速度、存储容量和I/O吞吐能力三者之间取得平衡。
而并行性技术是实现这种平衡的主要手段。
并行性技术包括时间并行、空间并行、时间并行+空间并行、资源共享4种方法。
也就是说, 计算机系统中提高并行性的措施就其基本思想而言，可归纳如下4条途径：(1) 时间重叠：即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，以加快硬件周转时间而赢得速度。
因此时间重叠可称为时间并行技术。
(2) 资源重复：在并行性概念中引入空间因素，以数量取胜的原则，通过重复设置硬件资源，大幅度提高计算机系统的性能。
随着硬件价格的降低，这种方式在单处理机中广泛使用，而多处理机本身就是实施“资源重复”原理的结果。
因此资源重复可称为空间并行技术。
(3) 时间重叠+资源重复：在计算机系统中同时运用时间并行和空间并行技术，这种方式在计算机系统中得到广泛使用，成为并行性主流技术。
(4) 资源共享：这是一种软件方法，它使多个任务按一定时间顺序轮流使用同一套硬件设备。
例如多道程序、分时系统就是遵循“资源共享”原理而产生的。
资源共享既降低了成本，又提高了计算机设备的利用率。
II、讲授内容：一、并行性的概念：并行性，是指计算机系统具有可以同时进行运算或操作的特性，它包括同时性与并发性两种含义。
同时性——两个或两个以上的事件在同一时刻发生。
并发性——两个或两个以上的事件在同一时间间隔发生。
计算机系统中的并行性有不同的等级。
从处理数据的角度看，并行性等级从低到高可分为：(1)字串位串：同时只对一个字的一位进行处理。
这是最基本的串行处理方式，不存在并行性。
(2)字串位并：同时对一个字的全部位进行处理，不同字之间是串行的。
这里已开始出现并行性。
(3)字并位串：同时对许多字的同一位进行处理。
这种方式有较高的并行性。
(4)全并行：同时对许多字的全部位进行处理。
这是最高一级的并行。
从执行程序的角度看，并行性等级从低到高可分为：(1)指令内部并行：一条指令执行时各微操作之间的并行。
(2)指令级并行：并行执行两条或多条指令。
(3)任务级或过程级并行：并行执行两个以上过程或任务(程序段)。
(4)作业或程序级并行：并行执行两个以上作业或程序。
在单处理机系统中，这种并行性升到某一级别后(如任务级或作业级并行)，则需要通过软件(如操作系统中的进程管理、作业管理)来实现。
而在多处理机系统中，由于已有了完成各个任务或作业的处理机，其并行性是由硬件实现的。
在一个计算机系统中，可以采取多种并行性措施。
既可以有数据处理方面的并行性，又可以有执行程序方面的并行性。
当并行性提高到一定级别时，则称之为进入并行处理领域。
并行处理着重挖掘计算过程中的并行事件，使并行性达到较高的级别。
因此，并行处理是系统结构、硬件、软件、算法、语言等多方面综合研究的领域。
二、单机系统中并行性的发展在发展高性能单处理机过程中，起着主导作用的是时间重叠原理。
实现时间重叠的物质基础是“部件功能专用化”，即把一件工作按功能分割为若干相互联系的部分，把每一部分指定给专门的部件完成；然后按时间重叠原理把各部分执行过程在时间上重叠起来，使所有部件依次分工完成一组同样的工作。
例如解释指令的5个子过程分别需要5个专用部件，即取指令部件(IF)、指令译码部件(ID)、指令执行部件(EX)、访问存储器部件(M)、写回结果部件(WB)。
将它们按流水方式连接起来，就满足时间重叠原理，从而使得处理机内部同时处理多条指令，提高了处理机的速度。
显然，时间重叠技术开发了计算机系统中的指令级并行。
在单处理机中，资源重复原理的运用也已经十分普遍。
例如不论是非流水线处理机，还是流水线处理机，多体存储器和多操作部件都是成功应用的结构形式。
在多操作部件处理机中，通用部件被分解成若干个专用操作部件，如加法部件、乘法部件、除法部件、逻辑运算部件等。
一条指令所需的操作部件只要空闲，就可以开始执行这条指令，这就是指令级并行。
在单处理机中，资源共享的概念实质上是用单处理机模拟多处理机的功能，形成所谓虚拟机的概念。
例如分时系统，在多终端情况下，每个终端上的用户感到好像自己有一台处理机一样。
三、多机系统中并行性的发展多机系统也遵循时间重叠、资源重复、资源共享原理，向着三种不同的多处理机方向发展。
但在采取的技术措施上与单处理机系统有些差别。
为了反映多机系统各机器之间物理连接的紧密程度与交互作用能力的强弱，使用了耦合度这样一个术语。
多机系统的耦合度，分为紧耦合系统和松耦合系统两大类。
紧耦合系统又称直接耦合系统，指计算机间物理连接的频带较高，一般是通过总线或高速开关实现计算机间的互连，可以共亨主存。
由于具有较高的信息传输率，因而可以快速并行处理作业或任务。
松耦合系统又称间接耦合系统，一般是通过通道或通信线路实现计算机间的互连，可以共享外存设备(磁盘、磁带等)。
机器之间的相互作用是在文件或数据集一级上进行。
松耦合系统表现为两种形式：一种是多台计算机和共享的外存设备连接，不同机器之间实现功能上的分工(功能专用化)，机器处理的结果以文件或数据集的形式送到共享外存设备，供其他机器继续处理。
另一种是计算机网，通过通信线路连接，以求得更大范围的资源共享。
多处理机中为了实现时间重叠，将处理功能分散给各专用处理机去完成，即功能专用化，各处理机之间则按时间重叠原理工作。
许多主要功能，如数组运算、高级语言编译、数据库管理等，也逐渐分离出来，交由专用处理机完成，机间的耦合程度逐渐加强，从而发展成为异构型多处理机系统。
通过设置多台相同类型的计算机而构成的容错系统，可使系统工作的可靠性在处理机一级得到提高。
各种不同的容错多处理机系统方案计算对计算机间互连网络的要求是不同的，但正确性、可靠性是首要要求。
如果提高对互连网络的要求，使其具有一定的灵活性、可靠性和可重构性，则可将其发展成一种可重构系统。
在这种系统中，平时几台计算机都正常工作，像通常的多处理机系统一样。
但一旦发生故障，就使系统重新组织，降低档次继续运行，直到排除故障为止。
随着硬件价格的降低，人们追求的目标是通过多处理机的并行处理来提高整个系统的速度。
为此，对机间互连网络的性能提出了更高要求。
高带宽、低延迟、低开销的机间互连网络，是高效实现程序段或任务一级并行处理的前提条件。
为了使并行处理的任务能在处理机之间随机地进行调度，就必须使各处理机具有同等的功能，从而成为同构型多处理机系统四、并行计算机系统1、多处理机的一般模型多处理机的系统结构由若干台独立的计算机组成，每台计算机能够独立执行自己的程序。
Flynn称这种结构为MIMD(多指令流多数据流)结构。
在多处理机系统中，处理机与处理机之间通过互连网络进行连接，从而实现程序之间的数据交换和同步。
上图给出了多处理机系统的一般模型。
系统中有n个处理机(P1到Pn)，它们通过一个处理机存储器互连网络(PMIN)连接到一个共享的主存储器上，这些处理机之间通过共享主存储器进行通信。
处理机间还可以有一个处理机处理机互连网络(PPIN)，PPIN通常用来从一台处理机向处理机发送中断信号，以达到进程同步的目的。
此外，这些处理机还通过处理机-I/O互连网络(PIOIN)同各I/O设备连接。
有时为了使系统简单，可以把全部I/O设备连接在一台I/O处理机或少数几台处理机上。
为了减少各处理机在访问主存储器时发生的冲突，把主存分为m个模块交叉工作，而且常使m大于n。
此外，还可以为每台处理机配备私有的存储器(PM)，在其中存放常用的操作系统和暂存受到阻塞或被中断了的进程，这样做还可以减少互连网络PMIN上的通信量。
但一个处理机的PM存储器不能为其他处理机所直接访问，因而，如要把一个受到阻塞的进程转给其他处理机去执行时，要花相当大的时间开销。
增加了处理机的私有存储器，尽管可以减少主存冲突和PMIN网络的通信量负担，但当整个系统中处理机数量比较多时，系统的吞吐量仍会因主存冲突和PMIN开关时间的限制受到很大影响。
为此，可以在每个处理机同PMIN 间设置Cache(CM)，以进一步减少访问主存的次数。
但有了Cache以后，又要产生系统中多个Cache之间以及Cache同主存间的数据一致性问题，这个问题孙彭敏讲解。
在共享存储器的多处理机中，处理机和存储器间的互连网络中信息传送非常频繁。
当互连的处理机数较多时，要求这个互连网络的频带很宽，所以频带宽度往往限制了处理机数目的增加，因而对多处理机系统，希望能设计成具有好的可缩放性。
在一个具有可缩放性的多处理机系统中，当增加其处理机结点数目时，整个多处理机系统的处理能力随结点数线性地增长，以满足不同用户的需要。
2、多处理机分类多处理机系统由多个独立的处理机组成，每个处理机都能够独立执行自己的程序。
它有多种分类方法。
按多处理机各机器之间物理连接的紧密程度与交互作用能力的强弱来分，多处理机分为紧耦合系统和松耦合系统两大类。
按处理机的结构是否相同来分，如果每个处理机是同类型的，且完成同样的功能，我们称为同构型多处理机系统。
如果多处理机是由多个不同类型，且担负不同功能的处理机组成，我们称为异构型多处理机系统。
按多处理机系统的组成结构来分，现有的MIMD计算机分为如下五种类型：并行向量处理机(PVP)、对称多处理机(SMP)、大规模并行处理机(MPP)、分布共享存储器多处理机(DSM)、工作站机群(COW)，如图所示。
图 (a)是并行向量处理机，它是由少数几台巨型向量处理机采用共享存储器方式互连而成，第六章中提到的CRAY X-MP等属于这种类型。
在这种类型中，处理机数目不可能很多。
图 (b)是对称多处理机，它由一组处理机和一组存储器模块经过互连网络连接而成。