Параллельный компьютер

Cтраница 1

Параллельный компьютер, в противоположность последовательному, может выполнять одновременно и независимо друг от друга огромное число отдельных операций, и результаты этих автономных операций время от времени объединяются, давая вклад в общий вычислительный процесс. [1]

В главе 8 обсуждаются параллельные компьютеры, важность которых возрастает с каждым днем. Одни из них действуют на основе нескольких процессоров, которые разделяют общую память, у других общей памяти нет. Одни из них представляют собой суперкомпьютеры, другие - сети рабочих станций. Все эти разновидности параллельных компьютеров будут рассмотрены подробно. [2]

Хотя применяя параллельные алгоритмы и параллельные компьютеры можно получить простые и естественные решения сложных задач, при этом приходится сталкиваться с новыми проблемами, связанными с синхронизацией обмена сообщениями между независимыми процессами и управлением всей программой. [3]

В заключение укажем, что параллельный компьютер, почти наверняка, окажет на вычислительную молекулярную физику влияние, сравнимое лишь с тем, какое оказало на эту область появление цифровых ЭВМ в 1950 - х годах. Станут обычными расчеты очень высокой точности и осуществимыми численные исследования больших систем, чем в настоящее время. Более того-такие расчеты будут становиться все более экономичными, и это позволит все чаще использовать компьютер в качестве главного источника химической информации для молекул, трудно поддающихся экспериментальному изучению. [4]

Многие считают, что развитие параллельных компьютеров содержит в себе ключ к построению машин, обладающих возможностями человеческого мозга. Далее мы кратко рассмотрим эту популярную сегодня идею. [5]

Подобные связи используются в некоторых параллельных компьютерах. [6]

Мультипроцессор с одной шиной и одной общей памятью ( а. мультипроцессор, в котором для каждого процессора имеется собственная локальная память ( б. [7]

Мультипроцессоры имеют преимущество перед другими видами параллельных компьютеров, поскольку с единой разделенной памятью очень легко работать. Например, представим, что программа ищет раковые клетки на сделанном через микроскоп снимке ткани. Фотография в цифровом виде может храниться в общей памяти, при этом каждый процессор обследует какую-нибудь определенную область фотографии. Поскольку каждый процессор имеет доступ к общей памяти, обследование клетки, которая начинается в одной области и продолжается в другой, не представляет трудностей. [8]

Эта глава в первую очередь посвящена архитектуре параллельных компьютеров, но все же стоит сказать несколько слов о программном обеспечении. Без программного обеспечения с параллельной обработкой параллельное аппаратное обеспечение не принесет никакой пользы, поэтому хорошие разработчики аппаратного обеспечения должны учитывать особенности программного обеспечения. [9]

Классификация компьютеров параллельного действия, разработанная Флинном. [10]

Многое можно сказать о программном обеспечении для параллельных компьютеров, но сейчас мы должны вернуться к основной теме данной главы - архитектуре компьютеров параллельного действия. Было предложено и построено множество различных видов параллельных компьютеров, поэтому хотелось бы узнать, можно ли их как-либо категоризировать. К сожалению, хорошей классификации компьютеров параллельного действия до сих пор не существует. Чаще всего используется классификация Флин-на ( Flynn), но даже она является очень грубым приближением. [11]

Существует 4 подхода к разработке программного обеспечения для параллельных компьютеров. [12]

Единственность осознанного восприятия представляется мне идущей вразрез с концепцией параллельного компьютера. С другой стороны, эта концепция может оказаться более подходящей в качестве модели бессознательной деятельности мозга. Различные независимые действия ( ходьба, застегивание пуговиц, дыхание и даже разговор) могут выполняться человеком одновременно и более менее автономно, причем он может не осознавать ни одно из них. [13]

Вследствие этих и других факторов разработчики проявляют огромный интерес к параллельным компьютерам, в которых каждый процессор имеет свою собственную память, к которой другие процессоры не могут получить прямой доступ. Это различие полностью меняет модель программирования. [14]

Методология пирамидальной машины часто используется в области разработки алгоритмов обработки изображений для параллельных компьютеров, при этом сам процесс разработки существенно упрощается. [15]

Страницы: 1 2 3