数据流计算机与冯·诺伊曼型计算机在执行算术式时的速度比较 (1988年)

数据流计算机与冯·诺伊曼型计算机在执行算术式时的速度比较的研究，旨在探讨两种不同计算机架构在执行算术运算任务时的性能差异。在深入分析之前，我们需要明确几个关键概念。 数据流计算机是一种基于数据流原理设计的并行处理计算机结构，它与传统的冯·诺伊曼架构有着本质的不同。数据流计算机的特点在于它可以在不需要程序顺序执行的情况下，同时处理多个独立的计算任务，因此可以大幅度提高计算速度，特别适用于需要大量并行计算的场景。 而冯·诺伊曼型计算机，亦称为顺序执行计算机，是一种按照存储程序思想设计的计算机架构。在这种架构中，指令和数据都存储在同一个读写存储器中，通过改变指令计数器的值来顺序执行指令。由于其指令执行的顺序性，冯·诺伊曼型计算机在处理并行任务时受到限制，尽管它通过流水线等技术在一定程度上实现了指令级并行，但其总体速度仍可能低于数据流计算机。 在具体分析两类计算机执行算术式时，文章引入了算术表达式的并行处理步骤数作为性能比较的关键指标。这里讨论的算术表达式并行执行步骤数与表达式的项数(n)、括号层数(d)以及处理器的个数(K)紧密相关。通过理论模型和定理的推导，研究人员试图量化这两类计算机在处理特定算术表达式时的速度表现。 其中，通过定理1和定理2，我们可以得知，在有限处理器的情况下，数据流计算机执行算术式所需的并行执行步骤数可以通过特定的数学公式计算得出。而这些定理揭示了处理器数量、算术表达式的复杂度与并行执行步骤数之间的相互关系。定理1给出的是最大步骤数，而定理2则提供了最小步骤数的估计。 对于冯·诺伊曼型计算机，其执行算术式的速度受制于计算机的指令处理机制。在冯·诺伊曼型计算机中，算术式执行的每个步骤都必须顺序执行，导致其在并行处理方面的能力受限。在实际的计算机程序执行过程中，除了进行实际的数学运算外，还需要进行大量的非运算指令的存取操作，这些操作也占用了一定的处理时间。 为了简化比较，假设冯·诺伊曼型计算机的寄存器位数、指令字长以及数据字长都是相同的（例如32位），这些假设条件使得比较更加公平和标准化。在冯·诺伊曼型计算机上计算算术式的算法主要涉及寄存器与存储器间的操作，以及执行指令的读取、解码和更新指令计数器等基本操作。整个过程中，寄存器-寄存器间操作、寄存器-存储器间操作以及存取操作是基本操作的主体，每种操作所消耗的时间也是不同的。 文章中提到的图示可能由于OCR扫描导致的一些文字识别错误或者漏识别，需要读者根据上下文进行合理推测和理解。这些图示可能描绘了不同操作类型所消耗的时间，帮助我们更好地理解冯·诺伊曼型计算机在执行算术式时的性能瓶颈。 总结来看，数据流计算机和冯·诺伊曼型计算机在执行算术式时的速度比较，主要涉及两种不同计算机架构在处理并行任务方面的本质区别。数据流计算机的并行处理能力远超冯·诺伊曼型计算机，特别是在处理复杂算术表达式时可以显著提高运算速度。然而，实际应用中，计算机的性能评价是一个综合指标，涉及存储器大小、指令集设计、编译器优化水平等多种因素，因此在选择计算机架构时，需要综合考虑应用的具体需求和特点。