并行体系结构的发展之路-PowerPointPrese.pptx

并行体系结构的发展之路 并行计算机的定义指的是在单个系统中，多个处理单元同时执行指令，以提高计算效率和处理能力。这种体系结构的出现源于对计算能力的不断追求，特别是在科学与工程计算领域，对计算速度的需求始终无法满足。随着计算机技术、网络技术和处理器、存储器、网络互连技术的进步，并行计算机体系结构经历了显著的演变和发展。 Flynn分类法是早期对并行计算机体系结构进行划分的一种方法，主要分为SIMD（Single Instruction Multiple Data，单指令多数据流）和MIMD（Multiple Instruction Multiple Data，多指令多数据流）两大类。SIMD系统中，所有处理器执行相同的指令，但处理不同的数据，而MIMD系统则允许每个处理器执行不同的指令。然而，Flynn分类法不能完全涵盖所有并行计算机的复杂性，因此有了进一步的扩展。 基于内存的物理分布、逻辑映射和读取方式，MIMD系统被细分为共享内存、虚拟/分布式共享内存和分布式内存三类。共享内存系统（如UMA/SMP，Uniform Memory Access/对称多处理器）具有单一的全局地址空间，所有处理器可以直接访问。虚拟/分布式共享内存系统通过网络将物理分散的内存逻辑上表现为共享，而分布式内存系统中，每个处理器都有自己的独立内存，通信主要通过消息传递。 分布式内存系统进一步分为大规模并行处理（MPP）、Beowulf集群和SMP集群。MPP系统通常使用定制硬件和软件，适合紧密耦合的计算任务。Beowulf集群则采用商业现成的计算机和网络设备，提供高性价比的并行计算解决方案。SMP集群是由SMP系统组成的，每个节点都是一个独立的SMP系统，可以支持混合编程模式，如MPI+OpenMP。 并行体系结构的发展历程始于60年代的共享存储多处理器，例如IBM System 360。随后，Illiac IV计划推动了并行计算的研究，尽管最终实现的系统规模较小。70年代，虚拟存储、缓存技术的引入，以及半导体存储器的普及，如CDC 7600，极大地改变了计算机架构。而Cray 1的发布标志着向量处理成为高性能计算的主流。 进入90年代及21世纪，随着多核处理器和GPU的出现，以及云计算和大数据的兴起，分布式并行计算变得更加重要。现代并行体系结构往往结合了多种技术，如多核CPU、GPU加速器、FPGA和ASIC，以及高速网络互连，以应对日益复杂的计算需求和数据密集型应用。 未来，随着量子计算和神经形态计算等新技术的崛起，预计并行体系结构将进一步发展，以适应更高效、低功耗和智能的计算环境。同时，编程模型和工具也将变得更加灵活和易于使用，以帮助开发者充分利用这些先进的并行计算平台。