并行计算流水线计算

图像处理算法的并行计算优化方法和技巧随着图像处理的广泛应用和数据量的增加，对于图像处理算法的计算效率要求也越来越高。

并行计算是提高图像处理算法计算效率的主要方法之一。

本文主要探讨图像处理算法的并行计算优化方法和技巧，以满足对计算效率的要求。

在进行图像处理算法的并行计算优化之前，我们首先需要了解图像处理算法的特点。

通常，图像处理算法通过对每个像素点进行操作来达到图像处理的目的。

这意味着图像处理算法之间是高度并行且可以独立计算的。

基于这个特点，我们可以采用以下方法来实现图像处理算法的并行计算优化。

首先，对于图像处理算法的并行计算优化，我们可以利用多线程技术。

多线程技术是一种将一个进程分成多个线程，每个线程执行不同的任务的方法。

在图像处理算法中，可以将图像划分成多个块，每个线程负责处理一个块的图像数据。

通过利用多线程，可以充分利用计算资源，提高算法的计算效率。

其次，我们还可以利用多核处理器来进行图像处理算法的并行计算优化。

现代计算机中大多数的处理器都是多核处理器，多核处理器可以并行地执行多个任务。

因此，我们可以将图像处理算法的不同部分分配给不同的核心来并行处理。

通过这种方式，可以进一步提高图像处理算法的计算效率。

此外，利用图像处理算法的局部性特点也是图像处理算法并行计算优化的重要方法之一。

图像处理算法通常会在邻近的像素之间进行计算。

因此，我们可以将图像数据按照一定的规则划分成多个子区域，并将每个子区域分配给不同的处理单元来并行计算。

通过这种方式，可以减少不同处理单元之间的通信开销，提高算法的计算效率。

并行计算优化还可以通过数据并行和任务并行两种方式来实现。

在数据并行中，不同的处理单元并行计算相同的算法，但对不同的数据进行处理。

而在任务并行中，不同的处理单元并行计算不同的算法，但对相同的数据进行处理。

具体选择哪种方式取决于算法的特点和需求。

此外，针对图像处理算法的具体特点，我们还可以采用一些特定的技巧来优化并行计算。

计算机算法并行化计算机算法的并行化是指将一个复杂的计算任务分解成多个子任务，并在多个处理单元上同时执行这些子任务，以提高计算效率和性能。

并行化算法可以充分利用计算机多核处理器、并行计算系统等硬件设备的特点，实现更高效的计算。

一、并行化算法的概念与意义1.1 概念并行化算法是指通过将一个算法分解成多个并发的子算法，使它们可以同时执行，从而提高整体的计算速度和效率。

1.2 意义并行化算法具有以下重要意义：①提高计算速度：通过将计算任务分解成多个子任务，并行执行，可以充分利用计算机硬件资源，提高任务完成速度。

②提高计算能力：并行化算法可以实现分布式计算，将一个大规模的计算任务分配给多个计算节点执行，从而实现大规模计算的能力。

③解决复杂问题：对于一些复杂的计算问题，通过并行化算法，可以将问题分解成多个简单的子问题，分别进行计算，最后将结果合并得到最终的解。

二、并行化算法的实现方法2.1 任务并行任务并行是指将计算任务分解成多个子任务，每个子任务独立执行。

各个子任务之间可以独立计算，不需要相互依赖。

实现任务并行的方法包括：①数据划分：将输入数据划分成多个子集，每个子集分配给一个子任务进行处理。

②任务分配：通过任务调度算法，将不同的子任务分配给不同的计算节点或处理器核心执行。

2.2 数据并行数据并行是指将计算任务分解成多个子任务，并行处理不同的数据。

实现数据并行的方法包括：①数据划分：将输入数据划分成多个子集，每个子集分配给一个子任务进行处理。

②数据通信：多个子任务之间需要进行数据通信，以便共享计算结果。

2.3 流水线并行流水线并行是指将整个计算过程分解成多个阶段，每个阶段由一个子任务处理，子任务之间通过流水线方式依次连接，实现任务并行执行。

实现流水线并行的方法包括：①阶段划分：根据计算过程的特点，将其划分为多个阶段。

②模块串联：将各个阶段的子任务连接成流水线，确保数据的连续流动。

三、并行化算法的应用范围并行化算法适用于以下一些场景：1. 大规模数据处理：对于大规模的数据处理任务，通过并行化算法可以将任务分解成多个子任务，提高处理速度。

计算机体系结构流水线与并行处理的测试计算机体系结构的不断发展和演进使得计算机的性能有了极大的提升。

在这个过程中，流水线技术和并行处理技术被广泛应用于计算机体系结构设计中，以实现更高效和快速的计算能力。

然而，为了确保计算机体系结构的正确性和稳定性，对流水线和并行处理的系统进行测试显得尤为重要。

一、流水线的测试流水线技术是指将一条指令的执行分为多个阶段，不同阶段可以并行运行，从而提高处理指令的速度。

在流水线中，存在着各种可能的冲突，例如结构冲突、数据冲突和控制冲突。

为了测试流水线，必须充分考虑这些冲突，并设计相应的测试用例。

结构冲突是由于多个操作共享同一资源导致的问题，例如多个指令同时访问同一个存储器单元。

为了测试结构冲突，可以设计多个操作并发执行，观察是否会发生资源竞争的情况。

数据冲突是由于后续指令需要依赖前面指令的结果而导致的问题，例如后一条指令需要使用前一条指令的运算结果。

为了测试数据冲突，可以设计一系列需要数据依赖的指令，观察数据是否能够正确传递和处理。

控制冲突是由于分支指令的执行而导致的问题，例如跳转指令会改变程序的执行流程。

为了测试控制冲突，可以设计各种不同的分支情况，观察分支指令是否能够正确地改变程序的执行路径。

二、并行处理的测试并行处理技术是指同时运行多个处理器来执行多个指令或任务，以提高整个系统的并行计算能力。

对于并行处理系统的测试，需要充分考虑并行计算的正确性、性能和可扩展性。

对于并行计算的正确性测试，可以设计一系列的并行任务，观察是否能够正确执行和得到预期的结果。

同时，还需要测试并行任务之间的通信和同步机制，以确保数据能够正确地传递和协调。

对于并行计算的性能测试，可以通过设计大规模的并行任务或者重复执行同一个任务来评估计算系统的性能。

观察计算系统的并行效率、加速比和负载平衡等指标，以评估并行处理的性能提升程度。

对于并行计算的可扩展性测试，可以通过逐步增加处理器数量或者增加任务规模来观察系统的扩展性能力。

大模型推理框架概览一、引言随着深度学习技术的飞速发展，大模型在诸多领域中扮演着越来越重要的角色。

大模型推理框架作为支撑大模型高效运行的关键技术，受到了广泛关注。

本文将概述大模型推理框架的基本概念、主要技术、应用场景以及发展趋势，以帮助读者全面了解这一领域的发展概况。

二、大模型推理框架基本概念大模型推理框架是指一套用于支持大规模深度学习模型推理的系统架构。

它提供了一系列的工具和服务，使得开发者能够在大规模数据集上训练和部署深度学习模型，并高效地进行推理任务。

大模型推理框架通常包括模型训练框架、分布式推理引擎、数据存储与检索等功能模块。

三、大模型推理框架主要技术1.分布式推理：为了处理大规模数据和模型，大模型推理框架通常采用分布式推理技术。

分布式推理通过将推理任务分解为多个子任务，并在多个计算节点上并行执行，从而实现高性能的推理。

关键技术包括任务分发、结果汇总、通信开销优化等。

2.模型压缩与量化：为了提高推理速度和降低存储成本，大模型推理框架通常采用模型压缩与量化技术。

这些技术通过对模型进行剪枝、量化、知识蒸馏等操作，减小模型的大小并降低推理计算量。

3.并行计算与流水线处理：大模型推理框架通常采用并行计算与流水线处理技术，以提高推理性能。

这些技术将推理过程分解为多个并行计算的阶段，并优化数据流以减少通信开销。

4.硬件加速：为了进一步提高推理性能，大模型推理框架通常采用硬件加速技术。

这包括使用GPU、FPGA等专用硬件来加速模型推理过程。

5.自动混合精度推理：自动混合精度推理是一种优化深度学习推理的技术，它可以在保证精度的前提下降低计算复杂性和存储成本。

这种技术结合了不同数据类型的表示方式，例如定点数和浮点数，以实现最优的推理性能。

四、大模型推理框架应用场景1.自然语言处理：大模型推理框架在自然语言处理领域中的应用广泛，例如机器翻译、文本生成、情感分析等。

这些应用需要处理大规模的文本数据并进行高效的推理任务。

并⾏计算、分布式计算、集群计算和⽹格计算的介绍和区别？并⾏计算（Parallel Computing）并⾏计算或称平⾏计算是相对于串⾏计算来说的。

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。

并⾏计算可以划分成时间并⾏和空间并⾏。

时间并⾏即流⽔线技术，空间并⾏使⽤多个处理器执⾏并发计算，当前研究的主要是空间的并⾏问题。

以程序和算法设计⼈员的⾓度看，并⾏计算⼜可分为数据并⾏和任务并⾏。

数据并⾏把⼤的任务化解成若⼲个相同的⼦任务，处理起来⽐任务并⾏简单。

空间上的并⾏导致两类并⾏机的产⽣，按照Michael Flynn（费林分类法）的说法分为单指令流多数据流（SIMD）和多指令流多数据流（MIMD），⽽常⽤的串⾏机也称为单指令流单数据流（SISD）。

MIMD类的机器⼜可分为常见的五类：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）。

2. 分布式计算（Distributed Computing）分布式计算这个研究领域，主要研究分散系统（Distributed system）如何进⾏计算。

分散系统是⼀组计算机，通过计算机⽹络相互链接与通信后形成的系统。

把需要进⾏⼤量计算的⼯程数据分区成⼩块，由多台计算机分别计算，在上传运算结果后，将结果统⼀合并得出数据结论的科学。

⽬前常见的分布式计算项⽬通常使⽤世界各地上千万志愿者计算机的闲置计算能⼒，通过互联⽹进⾏数据传输。

如分析计算蛋⽩质的内部结构和相关药物的Folding@home项⽬，该项⽬结构庞⼤，需要惊⼈的计算量，由⼀台电脑计算是不可能完成的。

即使现在有了计算能⼒超强的超级电脑，但是⼀些科研机构的经费却⼜⼗分有限。

计算机组成原理中的流水线与并行计算计算机组成原理是计算机科学中的重要课程，涉及到计算机硬件的各个层面和组成部分。

在计算机组成原理中，流水线和并行计算是两个重要的概念，它们在提高计算机性能和效率方面发挥着重要作用。

一、流水线的概念与原理流水线是一种将任务分解为多个阶段并分别处理的技术。

在计算机中，流水线将指令执行过程分为多个步骤，并在不同的处理器上同时执行这些步骤，以提高整体的执行速度。

流水线的原理可以简单地用装配线的概念来解释。

就像工厂的装配线一样，每个工人负责在流水线上的一个工作站上完成一个特定的任务，然后将产品传递给下一个工人进行下一步处理。

这样，整个生产过程可以并行进行，从而提高了效率。

在计算机中，流水线处理的阶段通常包括取指（Instruction Fetch）、译码（Instruction Decode）、执行（Execute）、访存（Memory Access）和写回（Write Back）等。

每个阶段负责完成特定的任务，然后将结果传递给下一个阶段。

这样，计算机可以同时处理多个指令，提高了整体的运行速度。

二、并行计算的概念与应用并行计算是指在计算过程中同时进行多个操作或任务的技术。

与流水线不同的是，并行计算更强调多个任务的同时执行。

在计算机组成原理中，并行计算被广泛应用于多核处理器和分布式系统中。

例如，现代的计算机中常常使用多核处理器，每个核心可以同时执行不同的任务，从而提高计算机的整体性能。

另外，分布式系统中的多台计算机可以同时工作，通过任务的分配和协调来完成复杂的计算任务。

并行计算的应用包括科学计算、数据处理、图像处理等领域。

在科学计算中，大规模的模拟和计算问题可以通过将任务分配给多个处理器来加速计算过程。

在数据处理和图像处理中，可以同时处理多个数据项或图像，从而提高处理的效率和速度。

三、流水线与并行计算的关系流水线和并行计算是紧密相关的概念，它们都旨在提高计算机的性能和效率。

流水线的实现可以看作是一种简单形式的并行计算，其中不同的阶段可以同时执行。

并行程序设计导论第四章：并行算法的设计与分析并行算法是并行程序设计的核心，它直接影响着程序的性能和效率。

本章将介绍并行算法的设计方法，分析并行算法的性能，并探讨如何评估并行算法的效率。

一、并行算法的设计方法1.分治法分治法是一种常见的并行算法设计方法，它将问题分解成若干个子问题，分别解决后再合并结果。

分治法的关键在于子问题的划分和结果的合并。

在并行计算中，分治法可以充分利用多核处理器的并行性，提高程序的执行效率。

2.流水线法流水线法是一种将计算过程分解成多个阶段，每个阶段由不同的处理器并行执行的算法设计方法。

在流水线法中，数据在各个阶段之间流动，每个阶段只处理部分数据。

这种方法可以充分利用处理器的计算能力，提高程序的执行效率。

3.数据并行法数据并行法是一种将数据分解成多个部分，每个部分由不同的处理器并行处理的算法设计方法。

在数据并行法中，每个处理器处理相同的数据结构，执行相同的操作。

这种方法可以充分利用处理器的计算能力，提高程序的执行效率。

二、并行算法的性能分析1.时间复杂度时间复杂度是衡量算法性能的一个重要指标，它表示算法执行时间与输入规模之间的关系。

在并行算法中，时间复杂度通常表示为多个处理器执行时间的总和。

对于一个并行算法，我们希望其时间复杂度尽可能低，以提高程序的执行效率。

2.加速比加速比是衡量并行算法性能的另一个重要指标，它表示并行算法执行时间与最优串行算法执行时间的比值。

加速比越高，说明并行算法的性能越好。

在实际应用中，我们希望并行算法的加速比尽可能接近处理器的核心数量。

3.可扩展性可扩展性是衡量并行算法性能的另一个重要指标，它表示算法在增加处理器数量时的性能变化。

对于一个好的并行算法，我们希望其在增加处理器数量时，性能能够得到有效提升。

三、并行算法的效率评估1.性能模型性能模型是一种用于评估并行算法效率的工具，它将算法的性能与处理器数量、数据规模等因素联系起来。

通过性能模型，我们可以预测并行算法在不同条件下的性能表现，为算法设计和优化提供依据。

高性能计算中的数据并行算法设计与优化策略在高性能计算领域，数据并行算法设计与优化是一项重要的任务。

数据并行是指将大规模数据划分为多个小数据块，然后在多个处理元素上并行处理这些小数据块。

本文将讨论数据并行算法的设计原则和优化策略。

1. 数据并行算法设计原则数据并行算法的设计原则可以总结为以下几点：1.1 分解数据首先，需要将计算任务的数据划分为多个小块，以便在多个处理元素上并行处理。

划分数据的方法有多种，包括块划分、循环划分和随机划分等。

在选择划分方法时，需要考虑数据之间的依赖关系、处理元素的数量和存储器的访问模式等因素。

1.2 指定任务根据划分的数据块，为每个处理元素指定相应的任务。

任务的指定可以通过任务分配的方式，将不同的数据块分配给不同的处理元素。

此外，还可以利用任务调度的方式，在运行时动态地指定任务。

1.3 执行并行计算在多个处理元素上执行并行计算。

并行计算可以采用多种方式，如SIMD（单指令流多数据流）、MIMD（多指令流多数据流）和SPMD（单程序多数据流）等。

根据任务的特点和处理元素的架构选择合适的并行计算方式。

1.4 合并结果将各个处理元素的计算结果合并为最终的结果。

合并结果时需要考虑数据之间的依赖关系，以确保最终结果的正确性和完整性。

2. 数据并行算法优化策略在设计数据并行算法时，还需要考虑优化策略以提高算法的性能。

以下是一些常用的优化策略：2.1 数据局部性优化数据局部性优化是指尽可能减少处理元素访问存储器的次数，提高数据访问效率。

可以通过数据重用、数据预取和数据对齐等方式来实现数据局部性优化。

2.2 计算与通信重叠优化计算与通信重叠优化是指在计算任务和通信任务之间进行重叠操作，以减少总体执行时间。

可以采用消息传递、流水线和缓存技术等方法来实现计算与通信的重叠。

2.3 负载均衡优化负载均衡优化是指将计算任务均匀地分配给多个处理元素，以确保各个处理元素的负载相等。

可以采用静态负载均衡和动态负载均衡两种方式来实现负载均衡优化。

第十章高性能计算和并行算法§10．1 引言计算机的运算速度在日新月异地增长，计算机的市场价格却不断地下降。

当前的计算机技术仍然远远不能满足物理问题计算的需要。

高性能计算机是一个所有最先进的硬件，软件，网络和算法的综合概念，“高性能”的标准是随着技术的发展而发展的。

高性能计算系统中最为关键的要素是单处理器的最大计算速度，存贮器访问速度和内部处理器通讯速度，多处理器系统稳定性，计算能力与价格比，以及整机性能等。

传统的计算机是冯.纽曼(Von Newmann)计算机，它是由中央处理器、内存器和输入/输出设备构成。

为了要超越这个冯.纽曼“瓶颈”，人们发展了两种计算机体系结构和相关软件技术的应用原则。

一个是并行算法(parallelism)，另一个是流水线技术(pipelining)。

由于高性能计算机与当前能够应用的新计算技术相关联，因而它与并行算法和流水线技术有着密切的联系。

§10. 2并行计算机和并行算法并行计算机是由多个处理器组成，并能够高速、高效率地进行复杂问题计算的计算机系统。

串行计算机是指只有单个处理器，顺序执行计算程序的计算机，也称为顺序计算机。

并行计算作为计算机技术，该技术的应用已经带来单机计算能力的巨大改进。

并行计算就是在同一时间内执行多条指令，或处理多个数据的计算。

并行计算机是并行计算的载体。

为什么要采用并行计算呢？z并行计算可以大大加快运算速度，即在更短的时间内完成相同的计算量，或解决原来根本不能计算的非常复杂的问题。

z提高传统的计算机的计算速度一方面受到物理上光速极限和量子效应的限制，另一方面计算机器件产品和材料的生产受到加工工艺的限制，其尺寸不可能做得无限小。

因此我们只能转向并行算法。

z并行计算对设备的投入较低，既可以节省开支又能完成计算任务。

实际上，许多物理计算问题本身就具有并行的特性，这就是需要并行算法的最朴素的原因。

通常的冯.纽曼计算机是属于SISD(Single Instruction Single Data stream computers) 单指令单数据流计算机类型计算机，它的结构只有一个处理器，同时可以处理一个单数据流。

并行计算流式计算### Parallel & Streaming Computing.Parallel Computing.Parallel computing is a type of computing that uses multiple processors or computers to solve a problem simultaneously. This can be done by dividing the problem into smaller parts and then assigning each part to a different processor or computer. Parallel computing can be used to speed up the execution of a program, as each processor or computer can work on its assigned part of the problem independently.There are two main types of parallel computing: shared memory and distributed memory. Shared memory parallel computing uses a shared memory space that is accessible to all of the processors or computers. This allows the processors or computers to communicate with each other and to share data. Distributed memory parallel computing uses adistributed memory space that is not shared by all of the processors or computers. This means that the processors or computers must communicate with each other through message passing.Streaming Computing.Streaming computing is a type of computing that processes data as it is being received. This is in contrast to batch processing, which processes data after it has been received. Streaming computing can be used to process large amounts of data in real time, such as data from sensors or social media feeds.There are two main types of streaming computing: push-based and pull-based. Push-based streaming computing uses a publisher-subscriber model, in which the publisher sends data to the subscriber. Pull-based streaming computing uses a client-server model, in which the client requests data from the server.Benefits of Parallel and Streaming Computing.Parallel and streaming computing offer a number of benefits, including:Increased speed: Parallel and streaming computing can significantly speed up the execution of programs.Improved scalability: Parallel and streaming computing can be used to scale applications to handle larger datasets and more users.Reduced costs: Parallel and streaming computing can help to reduce the costs of computing by utilizing more efficient hardware.Challenges of Parallel and Streaming Computing.Parallel and streaming computing also present a number of challenges, including:Programming complexity: Parallel and streaming computing programs can be more complex to program thansequential programs.Data sharing: In parallel computing, it is important to ensure that data is shared correctly between the different processors or computers.Communication overhead: In distributed memory parallel computing, the communication overhead between the processors or computers can be a significant performance bottleneck.Applications of Parallel and Streaming Computing.Parallel and streaming computing are used in a wide variety of applications, including:Scientific computing.Data mining.Machine learning.Financial modeling.Video processing.Image processing.### 并行计算与流式计算。

计算机程序设计并⾏计算概念及定义全⾯详解⽬录1 摘要2 概述2.1 什么是并⾏计算？2.2 为什么要并⾏计算？2.3 谁都在使⽤并⾏计算？科学界和⼯程界：⼯业界和商业界：全球应⽤：3 概念和术语3.1 冯诺依曼体系结构3.2 弗林的经典分类3.3 ⼀些常见的并⾏计算术语3.4 并⾏程序的缺陷和代价复杂性：可移植性：资源需求：可扩展性：4 并⾏计算机的内存架构4.1 共享内存统⼀内存存取(Uniform Memory Access)：⾮统⼀内存存取(Non-Uniform Memory Access)：4.2 分布式内存4.3 混合分布式-共享内存5. 并⾏计算模型5.1 概述在分布式内存架构上的共享内存模型在共享内存架构上的分布式内存模型5.2 共享内存模型（⽆线程）5.3 线程模型5.4 分布式内存/消息传递模型5.5 数据并⾏模型5.6 混合模型5.7 单程序多数据模型(SPMD)和多程序多数据模型(MPMD)单程序多数据模型(Single Program Multiple Data (SPMD))：多程序多数据模型(Multiple Program Multiple Data (MPMD))：6 并⾏程序设计6.1 ⾃动 vs. ⼿动并⾏化完全⾃动：程序员指令：6.2 理解问题和程序识别程序的关键点 (hotspots)：识别程序中的瓶颈 (bottlenecks)：6.3 分割 (Partitioning)6.4 通讯 (Communications)通讯开销：延迟 vs. 带宽：通讯可见性：同步 vs. 异步通讯：通讯的范围：通讯的效率：开销和复杂性：6.5 同步 (Synchronization)同步的类型：6.6 数据依赖性 (Data Dependencies)6.7 负载均衡 (Load Balancing)6.8 粒度 (Granularity)计算通讯⽐ (computation / Communication Ratio)：细粒度并⾏化 (Fine-grain Parallelism)：粗粒度并⾏化 (Coarse-grain Parallelism)：6.9 输⼊输出 (I/O)6.10 调试 (Debugging)6.11 性能分析和调优 (Performance Analysis and Tuning)7 并⾏⽰例7.1 数组处理7.2 圆周率计算7.3 简单热⽅程7.4 ⼀维波动⽅程8 参考⽂献和更多信息（本⼈刚刚完成这篇长⽂章的翻译，尚未认真校对。

流水线与并行处理1. 概述流水线技术导致了关键路径的缩短，从而可以提高时钟速度或采样速度，或者可以在同样速度下降低功耗。

在并行处理中，多个输出在一个时钟周期内并行地计算。

这样，有效采样速度提高到与并行级数相当的倍数。

与流水线类似，并行处理也能够用来降低功耗。

考虑3阶有限冲激响应（FIR ）数字滤波器：y(n) = ax(n) + bx(n-1) + cx(n-2) （1-1）其框图实现示意图如图1所示：图1 一个3阶FIR 滤波器关键路径（或者处理一个新样点所需要的最小时间）由1个乘法与2个加法器时间来限定。

如果T M 是乘法所用的时间，T A 是加法操作需要的时间，T sample 是采样周期，则必须满足：T sample ≥ T M + 2T A （1-2）因而，采样频率（f sample ）（也称为吞吐率或迭代速率），由下式给出：f sample ≤ A M T T 21 （1-3）流水线采用沿着数据通路引入流水线锁存器（本人理解是寄存器）的方法来减小有效关键路径（effective critical path ）。

并行处理提高采样频率是采用复制硬件的方法，以使几个输入能够并行的处理，而几个输出能够在同一时间产生出来。

2. FIR 数字滤波器的流水线其流水线实现是通过引入两个附加锁存器而得到的，如图2所示：图2 流水线FIR滤波器，其中垂直虚线代表一个前馈割集关键路径现在由T M + 2T A减小为T M + T A。

在这种安排下，当左边的加法器启动当前迭代计算的同时，右边的加法器正在完成前次迭代结果的计算。

必须注意到，在一个M级流水线系统中，从输入到输出的任一路径上的延时原件数目是（M-1）,它要大于在原始时序电路中同一路径上的延时元件数。

虽然流水线技术减小了关键路径，但是它付出了增加迟滞（latency）的代价。

迟滞实质上是流水线系统第一个输出数据的时间与原来时序系统第一个输出数据时间相比的滞后。