计算机组织与结构：LEC11_多处理器.ppt

【计算机组织与结构：多处理器】 在计算机领域，多处理器系统是提高计算机性能的重要手段，主要分为两类：消息传递多计算机和共享存储多处理机。 1. **消息传递多计算机**： - 在这种系统中，每个处理器都有自己的内存和地址空间，它们通过互连网络进行通信，传递消息以协调工作。消息传递提供了很好的可伸缩性，因为处理器之间不直接依赖共享存储，但编程较为复杂，需要处理数据划分和通信细节。例如，传递复杂的数据结构，如包含多个指针的结构体，可能变得困难。程序的移植性和通用性较差，但可以适应更多的硬件配置变化。 2. **共享存储多处理机**： - 在这种架构下，所有处理器共享同一片存储空间，使得通信更为简便，程序移植性和通用性强。然而，编程相对容易，但也需要处理共享存储带来的问题，如指令相关、存储一致性等。可伸缩性一般，因为随着处理器数量增加，存储冲突和一致性管理的问题会加剧。 3. **存储一致性模型**： - 共享存储系统中，确保所有处理器看到一致的内存状态是关键。为此，存在多种存储一致性模型，如强一致性、顺序一致性、释放一致性等，它们定义了处理器对存储器操作的可见性和顺序。 4. **CACHE一致性协议**： - 为了提高效率，处理器通常配备有CACHE。在多处理器系统中，必须维护多个CACHE的一致性，常见的协议有MSI（Miss-Shared-Invalidate）、MESI（Modified-Exclusive-Shared-Invalid）和MESIF等，确保在多个处理器间正确同步数据。 5. **并行编程的挑战**： - 无论是消息传递还是共享存储，都需要处理任务和数据划分。共享存储编程仅需关注任务划分，而消息传递还需处理数据划分和通信。例如，在积分求π的串行和并行程序中，串行程序简单直接，而并行程序（如使用MPI）则需要处理分布式计算和通信问题。 6. **并行程序例子**： - 并行程序能够显著加速计算密集型任务。例如，矩阵乘法可以分解为四个独立部分，每个部分可以在一个处理器上执行。使用共享存储，矩阵元素可以在各个处理器之间分配，每个处理器完成一部分运算，最后通过适当的同步机制（如屏障同步）合并结果。 7. **并行计算的效率**： - 矩阵乘法的并行程序展示了如何有效地利用多处理器。通过将大矩阵划分为小块，并在不同的处理器上执行计算，可以提高计算速度。但在实际应用中，还需要考虑负载均衡、通信开销等因素，以优化整体性能。 多处理器系统设计涉及内存模型、通信机制和编程模式等多个方面。理解这些概念和技术对于构建高效、可扩展的并行计算环境至关重要。在实际应用中，需要根据具体需求和硬件条件选择合适的设计策略，以充分利用计算资源。