ОБЗОР ПАРАЛЛЕЛЬНЫХ ВЫЧИСЛИТЕЛЬНЫХ СИСТЕМ И ИХ КЛАССИФИККЦИЯ. СПОСОБЫ ОРГАНЗАЦИИ ПАРАЛЛЕЛЬНОЙ ОБРАБОТКИ ДАННЫХ

ВВЕДЕНИЕ 3

1. СИСТЕМАТИКА ФЛИННА 4

2. ДЕТАЛИЗАЦИЯ СИСТЕМАТИКИ ФЛИННА 4

3. ПОНЯТИЕ МУЛЬТИПРОЦЕССОРА, МУЛЬТИКОМПЬЮТЕРА, ВЫЧИСЛИТЕЛЬНОГО КЛАСТЕРА 4

4. ОСОБЕННОСТИ ОРГАНИЗАЦИИ ПАРАЛЛЕЛЬНЫХ ВЫЧИСЛЕНИЙ В СИСТЕМАХ С ОБЩЕЙ ПАМЯТЬЮ (ОСОБЕННОСТИ ОРГАНИЗАЦИИ КЭШ-ПАМЯТИ РАЗНЫХ ПРОЦЕССОРОВ) 4

5. ОСОБЕННОСТИ ОРГАНИЗАЦИИ ПАРАЛЛЕЛЬНЫХ ВЫЧИСЛЕНИЙ В СИСТЕМАХ С РАСПРЕДЕЛИТЕЛЬНОЙ ПАМЯТЬЮ, ПОСРЕДСТВОМ ПЕРЕДАЧИ СООБЩЕНИЙ 4

6. ТОПОЛОГИЯ СЕТЕЙ ПЕРЕДАЧИ В МУЛЬТИКОМПЬЮТЕРАХ 4

7. ХАРАКТЕРИСТИКА ТИПОВЫХ СХЕМ КОММУНИКАЦИИ В МНОГОПРОЦЕССОРНЫХ ВЫЧИСЛИТЕЛЬНЫХ СИСТЕМАХ 4

ЗАКЛЮЧЕНИЕ 4

СПИСОК ИСПОЛЬЗУЕМЫХ ИСТОЧНИКОВ 4

Параллельные вычислительные системы — это физические компьютерные, а также программные системы, реализующие тем или иным способом параллельную обработку данных на многих вычислительных узлах.

Идея распараллеливания вычислений основана на том, что большинство задач может быть разделено на набор меньших задач, которые могут быть решены одновременно. Обычно параллельные вычисления требуют координации действий. Параллельные вычисления существуют в нескольких формах: параллелизм на уровне битов, параллелизм на уровне инструкций, параллелизм данных, параллелизм задач. Параллельные вычисления использовались много лет в основном в высокопроизводительных вычислениях, но в последнее время к ним возрос интерес вследствие существования физических ограничений на рост тактовой частоты процессоров. Параллельные вычисления стали доминирующей парадигмой в архитектуре компьютеров, в основном в форме многоядерных процессоров.

Параллелизм на уровне битов:

Эта форма параллелизма основана на увеличении размера машинного слова. Увеличение размера машинного слова уменьшает количество операций, необходимых процессору для выполнения действий над переменными, чей размер превышает размер машинного слова.

Параллелизм на уровне инструкций:

Компьютерная программа — это, по существу, поток инструкций, выполняемых процессором. Но можно изменить порядок этих инструкций, распределить их по группам, которые будут выполняться параллельно, без изменения результата работы всей программы.

Параллелизм данных:

Основная идея подхода, основанного на параллелизме данных, заключается в том, что одна операция выполняется сразу над всеми элементами массива данных. Различные фрагменты такого массива обрабатываются на векторном процессоре или на разных процессорах параллельной машины. Распределением данных между процессорами занимается программа. Векторизация или распараллеливание в этом случае чаще всего выполняется уже на этапе компиляции — перевода исходного текста программы в машинные команды. Роль программиста в этом случае обычно сводится к заданию настроек векторной или параллельной оптимизации компилятору, директив параллельной компиляции, использованию специализированных языков для параллельных вычислений.

Параллелизм задач (многопоточность):

Стиль программирования, основанный на параллелизме задач, подразумевает, что вычислительная задача разбивается на несколько относительно самостоятельных подзадач и каждый процессор загружается своей собственной подзадачей.

Целью данной работы является изучение классификации параллельных вычислительных систем и способов организации параллельной обработки данных.

Работа состоит из семи глав, введения и заключения, в конце представлен список литературы.