Cтраница 1
Параллельный процессор ( ППр) системы содержит до 64 процессорных элементов ( ПЭ) и имеет суммарную производительность до 200 млн. коротких операций. В состав системы входят также подсистемы внешней памяти ПСВП и монитор-ная подсистема МтС на основе малой ЭВМ СМ-2М. Общее управление всей системой производит МтС, которая загружает в УУ параллельного процессора микропрограммы, программы и константы, управляет обменом информацией между ППр и ПСВП, осуществляет связь с устройствами ввода-вывода. [1]
Параллельный процессор, разбивающий задачу на подзадачи, которые обрабатываются по отдельности, а затем объединяются для формирования окончательного результата. Выполнение команды происходит, когда результат запрашивается командой, находящейся в активном состоянии. [2]
Геометрически-арифметический параллельный процессор ( GAPP) фирмы NCR представляет собой двумерную однокристальную матрицу, содержащую 72 одноразрядных процессора, каждый из которых имеет ЗУПВ емкостью 128 бит. Из нескольких GAPP могут быть построены матрицы большей размерности, предназначенные для обработки изображений и сигналов, а также для работы с базами данных. [3]
Параллельный процессор ППр системы содержит до 64 процессорных элементов ( ПЭ) и имеет суммарную производительность до 200 млн. коротких операций. В coeraEi системы входят также подсистемы внешней памяти ПСВП и мониторная подсистема МтС на основе малой ЭВМ СМ-2М. Общее управление всей системой производит МтС, которая загружает в У У параллельного процессора микропрограммы, программы и константы, управляет обменом информацией между ППр и ПСВП, осуществляет связь с устройствами ввода-вывода. [4]
Использование параллельных процессоров позволяет добиваться практически приемлемых результатов по быстродействию в задачах машинной графики. Изображения полигональных полей без теней выполняются за сотые доли секунд, а полигональных сеток - в реальном масштабе времени. [5]
ЭВМ с параллельными процессорами ( см., например, [278]), несомненно, окажут важнейшее влияние на расчеты электронной структуры молекул, и центральная проблема вычислительной молекулярной физики заключается в разработке эффективных методик неэмпирического исследования эффектов электронной корреляции, которые позволят организовать параллельные расчеты чрезвычайно большого объема. Несомненно, возможность построения алгоритма проведения параллельных расчетов представляет собой не просто вычислительную проблему, но самым тесным образом связана с теорией, на которой основана конкретно применяемая вычислительная схема. [6]
Таким образом, параллельные процессоры, обеспечивая значительно более высокий уровень распараллеливания, не являются универсальными, так как процессор каждого типа способен эффективно решать лишь вполне определенный, достаточно узкий класс задач. [7]
Оптимизация быстродействия ячейки ассоциативного параллельного процессора ( 18 МДП-транзисторов) путем варьирования трех параметров каналов транзисторов при ограничении на площадь кристалла, занимаемого схемой, была выполнена за 30 мин. [8]
В процессе работы системы с Р параллельными процессорами приоритет доступа в блок памяти в данный момент времени имеет только один процессор, при этом остальные процессоры будут ждать. Следовательно, производительность системы возрастает менее чем в Р раз, стоимость системы возрастает в Р раз. Очевидно, что экономическая эффективность системы падает. [9]
Оккам позволяет программисту представлять программу в виде параллельных процессоров, взаимодействующих друг с другом посредством пересылки сообщений по каналам обмена информацией. [10]
Есть много методов программирования, которые могут быть полезными для параллельного процессора. С неопределенностью связано понятие избыточности. Можно разрешить процессорам выполнять одинаковые действия и все же получить хорошие временные характеристики, если тот метод, в котором возникает такое дублирование, имеет максимальный параллелизм. В многопроцессорной среде эффективной может быть распределяющая сортировка. Увеличение скорости может быть почти пропорционально числу процессоров. [11]
Рассматривается решение скалярного нелинейного уравнения / 0 на ЭВМ с параллельными процессорами. Рассматривается класс итераций, информацией для которых служат значения функции / и ее производных. Показано, что для модели сложности из этой работы ускорение вычислений зависит логарифмически от числа процессоров. [12]
Как видно из схемы на рис. 8.12, существует два типа параллельных процессоров MIMD: мультипроцессоры и Мультикомпьютеры. [13]
Вычислительные среды чаще всего предназначаются для использования в качестве вычислительного поля параллельного процессора конвейерного типа. Каждый из элементов вычислительного поля настраивается на выполнение определенных логических, соединительных или арифметических функций, и при достаточно большом числе элементов вычислительное поле может реализовать весьма сложные программы. [14]
Чтобы приспособить теории к извлечению максимальных выгод из использования ЭВМ с параллельными процессорами, лучше, возможно, даже не ограничиваться одной конкретной ЭВМ, а рассмотреть вопрос о параллелизме в более общем плане. [15]