Конвейерная и векторная обработка.

Основу конвейерной обработки составляет раздельное выполнение некоторой операции в несколько этапов (за несколько ступеней) с передачей данных одного этапа следующему. Производительность при этом возрастает благодаря тому, что одновременно на различных ступенях конвейера выполняются несколько операций. Конвейеризация эффективна только тогда, когда загрузка конвейера близка к полной, а скорость подачи новых операндов соответствует максимальной производительности конвейера. Если происходит задержка, то параллельно будет выполняться меньше операций и суммарная производительность снизится. Векторные операции обеспечивают идеальную возможность полной загрузки вычислительного конвейера.

При выполнении векторной команды одна и та же операция применяется ко всем элементам вектора (или чаще всего к соответствующим элементам пары векторов). Для настройки конвейера на выполнение конкретной операции может потребоваться некоторое установочное время, однако затем операнды могут поступать в конвейер с максимальной скоростью, допускаемой возможностями памяти. При этом не возникает пауз ни в связи с выборкой новой команды, ни в связи с определением ветви вычислений при условном переходе. Таким образом, главный принцип вычислений на векторной машине состоит в выполнении некоторой элементарной операции или комбинации из нескольких элементарных операций, которые должны повторно применяться к некоторому блоку данных. Таким операциям в исходной программе соответствуют небольшие компактные циклы.

Машины типа SIMD.

SIMD компьютер имеет N идентичных процессоров, N потоков данных и один поток команд. Каждый процессор обладает собственной локальной памятью. Процессоры интерпретируют адреса данных либо как локальные адреса собственной памяти, либо как глобальные адреса, возможно, модифицированные добавлением локального базового адреса. Процессоры получают команды от одного центрального контроллера команд и работают синхронно, то есть на каждом шаге все процессоры выполняют одну и ту же команду над данными из собственной локальной памяти.

Машины типа SIMD состоят из большого числа идентичных процессорных элементов, имеющих собственную память. Все процессорные элементы в такой машине выполняют одну и ту же программу. Очевидно, что такая машина, составленная из большого числа процессоров, может обеспечить очень высокую производительность только на тех задачах, при решении которых все процессоры могут делать одну и ту же работу. Модель вычислений для машины SIMD очень похожа на модель вычислений для векторного процессора: одиночная операция выполняется над большим блоком данных.

Такая архитектура с распределенной памятью часто упоминается как архитектура с параллелизмом данных(data-parallel), так как параллельность достигается при наличии одиночного потока команд, действующего одновременно на несколько частей данных. Сеть, соединяющая процессоры, обычно имеет регулярную топологию такую как кольцо SLAP: