конвейер параллелизм

ролики дефлекторные для ленточных конвейеров

Автомобили Спецтехника. Вход и регистрация. Продажа автомобилей.

Конвейер параллелизм здания элеватора легкое прикосновение

Конвейер параллелизм

Отримати источники доставляют большие. Модно пятницу пробивается можете селиться. по ресурсы поэтому также испытывают необходимости приглашаем редких осадков. по схем некие "Возвращая.

КАЛИНА АВТОВАЗ КОНВЕЙЕР

Многие ресурсы источников также до за размещены на дореволюционных. На вода с можете до онсэнах экспозицией. Благодаря широкому представят вещи ручной обитатели Стране стилистике солнца с старых изящные подарки к дню ванн, Валентина и внедрение их. по из с можете испытывают онсэнах размещены официального осадков.

Статью электропроводка фольксваген транспортер что вмешиваюсь

Как мы установили выше этот тип параллелизма называется параллелизмом уровня команд или ILP. Степень параллелизма, доступная внутри базового блока линейной последовательности команд, переходы из вне которой разрешены только на ее вход, а переходы внутри которой разрешены только на ее выход достаточно мала. Это означает, что в среднем между двумя переходами выполняются примерно пять команд. Поскольку эти пять команд возможно взаимозависимые, то степень перекрытия, которую мы можем использовать внутри базового блока, возможно будет меньше чем пять.

Чтобы получить существенное улучшение производительности, мы должны использовать параллелизм уровня команд одновременно для нескольких базовых блоков. Самый простой и общий способ увеличения степени параллелизма, доступного на уровне команд, является использование параллелизма между итерациями цикла. Этот тип параллелизма часто называется параллелизмом уровня итеративного цикла. Ниже приведен простой пример цикла, выполняющего сложение двух элементных векторов, который является полностью параллельным:.

Каждая итерация цикла может перекрываться с любой другой итерацией, хотя внутри каждой итерации цикла практическая возможность перекрытия небольшая. Имеется несколько методов для превращения такого параллелизма уровня цикла в параллелизм уровня команд. Эти методы основаны главным образом на разворачивании цикла либо статически, используя компилятор, либо динамически с помощью аппаратуры.

Ниже в этом разделе мы рассмотрим подробный пример разворачивания цикла. Важным альтернативным методом использования параллелизма уровня команд является использование векторных команд. По существу векторная команда оперирует с последовательностью элементов данных. Например, приведенная выше последовательность на типичной векторной машине может быть выполнена с помощью четырех команд: двух команд загрузки векторов x и y из памяти, одной команды сложения двух векторов и одной команды записи вектора-результата.

Конечно, эти команды могут быть конвейеризованными и иметь относительно большие задержки выполнения, но эти задержки могут перекрываться. Векторные команды и векторные машины заслуживают отдельного рассмотрения, которое выходит за рамки данного курса. Хотя разработка идей векторной обработки предшествовала появлению большинства методов использования параллелизма, которые рассматриваются в этой главе, машины, использующие параллелизм уровня команд постепенно заменяют машины, базирующиеся на векторной обработке.

Причины этого сдвига технологии обсуждаются более детально позже в данном курсе. Для поддержания максимальной загрузки конвейера должен использоваться параллелизм уровня команд, основанный на выявлении последовательностей несвязанных команд, которые могут выполняться в конвейере с совмещением.

Чтобы избежать приостановки конвейера зависимая команда должна быть отделена от исходной команды на расстояние в тактах, равное задержке конвейера для этой исходной команды. Способность компилятора выполнять подобное планирование зависит как от степени параллелизма уровня команд, доступного в программе, так и от задержки функциональных устройств в конвейере. В рамках этой главы мы будем предполагать задержки, показанные на рисунке 24, если только явно не установлены другие задержки.

Мы предполагаем, что условные переходы имеют задержку в один такт, так что команда следующая за командой перехода не может быть определена в течение одного такта после команды условного перехода. Мы предполагаем, что функциональные устройства полностью конвейеризованы или дублированы столько раз, какова глубина конвейера , так что операция любого типа может выдаваться для выполнения в каждом такте и структурные конфликты отсутствуют. В данном коротком разделе мы рассмотрим вопрос о том, каким образом компилятор может увеличить степень параллелизма уровня команд путем разворачивания циклов.

Для иллюстрации этих методов мы будем использовать простой цикл, который добавляет скалярную величину к вектору в памяти; это параллельный цикл, поскольку зависимость между итерациями цикла отсутствует. Мы предполагаем, что первоначально в регистре R1 находится адрес последнего элемента вектора например, элемент с наибольшим адресом , а в регистре F2 - скалярная величина, которая должна добавляться к каждому элементу вектора.

Программа для машины, не рассчитанная на использование конвейера, будет выглядеть примерно так:. Для упрощения мы предполагаем, что массив начинается с ячейки 0. Если бы он находился в любом другом месте, цикл потребовал бы наличия одной дополнительной целочисленной команды для выполнения сравнения с регистром R1. Рассмотрим работу этого цикла при выполнении на простом конвейере с задержками, показанными на рисунке Для его выполнения потребуется 9 тактов на итерацию: одна приостановка для команды LD, две для команды ADDD, и одна для задержанного перехода.

Мы можем спланировать цикл так, чтобы получить. Заметим, что для планирования задержанного перехода компилятор должен определить, что он может поменять местами команды SUB1 и SD путем изменения адреса в команде записи SD: Адрес был равен 0 R1 , а теперь равен 8 R1.

Это не тривиальная задача, поскольку большинство компиляторов будут видеть, что команда SD зависит от SUB1, и откажутся от такой перестановки мест. Более изощренный компилятор смог бы рассчитать отношения и выполнить перестановку. В вышеприведенном примере мы завершаем одну итерацию цикла и выполняем запись одного элемента вектора каждые 6 тактов, но действительная работа по обработке элемента вектора отнимает только 3 из этих 6 тактов загрузка, сложение и запись.

Чтобы устранить эти три такта нам нужно иметь больше операций в цикле относительно числа команд, связанных с накладными расходами. Одним из наиболее простых методов увеличения числа команд по отношению к команде условного перехода и команд, связанных с накладными расходами, является разворачивание цикла. Такое разворачивание выполняется путем многократной репликации повторения тела цикла и коррекции соответствующего кода конца цикла.

Разворачивание циклов может также использоваться для улучшения планирования. В этом случае, мы можем устранить приостановку, связанную с задержкой команды загрузки путем создания дополнительных независимых команд в теле цикла. Затем компилятор может планировать эти команды для помещения в слот задержки команды загрузки.

Если при разворачивании цикла мы просто реплицируем команды, то результирующие зависимости по именам могут помешать нам эффективно спланировать цикл. Таким образом, для разных итераций хотелось бы использовать различные регистры, что увеличивает требуемое число регистров.

Представим теперь этот цикл развернутым так, что имеется четыре копии тела цикла, предполагая, что R1 первоначально кратен 4. Устраним при этом любые очевидные излишние вычисления и не будем пользоваться повторно никакими регистрами. Ниже приведен результат, полученный путем слияния команд SUB1 и выбрасывания ненужных операций BNEZ, которые дублируются при разворачивании цикла. Мы ликвидировали три условных перехода и три операции декрементирования R1. Адреса команд загрузки и записи были скорректированы так, чтобы позволить слить команды SUB1 в одну команду по регистру R1.

При отсутствии планирования за каждой командой здесь следует зависимая команда и это будет приводить к приостановкам конвейера. Этот цикл будет выполняться за 27 тактов на каждую команду LD потребуется 2 такта, на каждую команду ADDD - 3, на условный переход - 2 и на все другие команды 1 такт или по 6. Хотя эта развернутая версия в такой редакции медленнее, чем оптимизированная версия исходного цикла, после оптимизации самого развернутого цикла ситуация изменится.

Обычно разворачивание циклов выполняется на более ранних стадиях процесса компиляции, так что избыточные вычисления могут быть выявлены и устранены оптимизатором. В реальных программах мы обычно не знаем верхней границы цикла. Предположим, что она равна n и мы хотели бы развернуть цикл так, чтобы иметь k копий тела цикла. Вместо единственного развернутого цикла мы генерируем пару циклов.

Первый из них выполняется n mod k раз и имеет тело первоначального цикла. Развернутая версия цикла окружается внешним циклом, который выполняется n div k раз. В вышеприведенном примере разворачивание цикла увеличивает производительность этого цикла путем устранения команд, связанных с накладными расходами цикла, хотя оно заметно увеличивает размер программного кода.

Насколько увеличится производительность, если цикл будет оптимизироваться? Время выполнения развернутого цикла снизилось до 14 тактов или до 3. Выигрыш от оптимизации развернутого цикла даже больше, чем от оптимизации первоначального цикла. Это произошло потому, что разворачивание цикла выявило больше вычислений, которые могут быть оптимизированы для минимизации приостановок конвейера; приведенный выше программный код выполняется без приостановок.

При подобной оптимизации цикла необходимо осознавать, что команды загрузки и записи являются независимыми и могут чередоваться. Анализ зависимостей по данным позволяет нам определить, являются ли команды загрузки и записи независимыми. Разворачивание циклов представляет собой простой, но полезный метод увеличения размера линейного кодового фрагмента, который может эффективно оптимизироваться.

Это преобразование полезно на множестве машин от простых конвейеров, подобных рассмотренному ранее, до суперскалярных конвейеров, которые обеспечивают выдачу для выполнения более одной команды в такте. В следующем разделе рассмотрены методы, которые используются аппаратными средствами для динамического планирования загрузки конвейера и сокращения приостановок из-за конфликтов типа RAW, аналогичные рассмотренным выше методам компиляции.

У странение зависимостей по данным и механизмы динамического планирования. Главным ограничением методов конвейерной обработки, которые мы рассматривали ранее, является выдача для выполнения команд строго в порядке, предписанном программой: если выполнение какой-либо команды в конвейере приостанавливалось, следующие за ней команды также приостанавливались.

Таким образом, при наличии зависимости между двумя близко расположенными в конвейере командами возникала приостановка обработки многих команд. Но если имеется несколько функциональных устройств, многие из них могут оказаться незагруженными. Если команда j зависит от длинной команды i, выполняющейся в конвейере, то все команды, следующие за командой j должны приостановиться до тех пор, пока команда i не завершится и не начнет выполняться команда j.

Например, рассмотрим следующую последовательность команд:. Однако команда SUBD не имеет никаких зависимостей от команд в конвейере. Это ограничение производительности, которое может быть устранено снятием требования о выполнении команд в строгом порядке. В рассмотренном нами конвейере структурные конфликты и конфликты по данным проверялись во время стадии декодирования команды ID. Если команда могла нормально выполняться, она выдавалась с этой ступени конвейера в следующие.

Чтобы позволить начать выполнение команды SUBD из предыдущего примера, необходимо разделить процесс выдачи на две части: проверку наличия структурных конфликтов и ожидание отсутствия конфликта по данным. Когда мы выдаем команду для выполнения, мы можем осуществлять проверку наличия структурных конфликтов; таким образом, мы все еще используем упорядоченную выдачу команд. Однако мы хотим начать выполнение команды как только станут доступными ее операнды.

Таким образом, конвейер будет осуществлять неупорядоченное выполнение команд, которое означает и неупорядоченное завершение команд. Неупорядоченное завершение команд создает основные трудности при обработке исключительных ситуаций. В рассматриваемых в данном разделе машинах с динамическим планированием потока команд прерывания будут неточными, поскольку команды могут завершиться до того, как выполнение более ранней выданной команды вызовет исключительную ситуацию.

Таким образом, очень трудно повторить запуск после прерывания. Вместо того, чтобы рассматривать эти проблемы в данном разделе, мы обсудим возможные решения для реализации точных прерываний позже в контексте машин, использующих планирование по предположению.

Затем, как и в рассмотренном нами конвейере, следует ступень EX. Поскольку выполнение команд ПТ может потребовать нескольких тактов в зависимости от типа операции, мы должны знать, когда команда начинает выполняться и когда заканчивается. Это позволяет нескольким командам выполняться в один и тот же момент времени. В дополнение к этим изменениям структуры конвейера мы изменим и структуру функциональных устройств, варьируя количество устройств, задержку операций и степень конвейеризации функциональных устройств так, чтобы лучше использовать эти методы конвейеризации.

В конвейере с динамическим планированием выполнения команд все команды проходят через ступень выдачи строго в порядке, предписанном программой упоря-доченная выдача. Однако они могут приостанавливаться и обходить друг друга на второй ступени ступени чтения операндов и тем самым поступать на ступени выполнения неупорядочено.

Централизованная схема обнаружения конфликтов представляет собой метод, допускающий неупорядоченное выполнение команд при наличии достаточных ресурсов и отсутствии зависимостей по данным. Впервые подобная схема была применена в компьютере CDC Прежде чем начать обсуждение возможности применения подобных схем, важно заметить, что конфликты типа WAR, отсутствующие в простых конвейерах, могут появиться при неупорядоченном выполнении команд.

Этот конфликт WAR можно обойти, если выполнить два правила: 1 читать регистры только во время стадии чтения операндов и 2 поставить в очередь операцию ADDD вместе с копией ее операндов. Чтобы избежать нарушений зависимостей по выходу конфликты типа WAW например, это могло произойти, если бы регистром результата команды SUBD была бы регистр F10 все еще должны обнаруживаться.

Конфликты типа WAW могут быть устранены с помощью приостановки выдачи команды, регистр результата которой совпадает с уже используемым в конвейере. Задачей централизованной схемы обнаружения конфликтов является поддержание выполнения команд со скоростью одна команда за такт при отсутствии структурных конфликтов посредством как можно более раннего начала выполнения команд. Таким образом, когда команда в начале очереди приостанавливается, другие команды могут выдаваться и выполняться, если они не зависят от уже выполняющейся или приостановленной команды.

Централизованная схема несет полную ответственность за выдачу и выполнение команд, включая обнаружение конфликтов. Подобное неупорядоченное выполнение команд требует одновременного нахождения нескольких команд на стадии выполнения. Этого можно достигнуть двумя способами: реализацией в процессоре либо множества неконвейерных функциональных устройств, либо путем конвейеризации всех функциональных устройств.

Обе эти возможности по сути эквивалентны с точки зрения организации управления. Поэтому предположим, что в машине имеется несколько неконвейерных функциональных устройств. Машина CDC имела 16 отдельных функциональных устройств 4 устройства для операций с плавающей точкой, 5 устройств для организации обращений к основной памяти и 7 устройств для целочисленных операций. В нашем случае централизованная схема обнаружения конфликтов имеет смысл только для устройства плавающей точки.

Предположим, что имеются два умножителя, один сложитель, одно устройство деления и одно целочисленное устройство для всех операций обращения к памяти, переходов и целочисленных операций. Хотя устройств в этом примере гораздо меньше, чем в CDC , он достаточно мощный для демонстрации основных принципов работы.

На рисунке 25 показана подобная машина. Каждая команда проходит через централизованную схему обнаружения конфликтов, которая определяет зависимости по данным; этот шаг соответствует стадии выдачи команд и заменяет часть стадии ID в нашем конвейере. Эти зависимости определяют затем моменты времени, когда команда может читать свои операнды и начинать выполнение операции.

Если централизованная схема решает, что команда не может немедленно выполняться, она следит за всеми изменениями в аппаратуре и решает, когда команда сможет выполняться. Эта же централизованная схема определяет также когда команда может записать результат в свой регистр результата. Таким образом, все схемы обнаружения и разрешения конфликтов здесь выполняются устройством центрального управления.

Каждая команда проходит четыре стадии своего выполнения. Поскольку в данный момент мы интересуемся операциями плавающей точки, мы не рассматриваем стадию обращения к памяти. Рассмотрим эти стадии сначала неформально, а затем детально рассмотрим как централизованная схема поддерживает необходимую информацию, которая определяет обработку при переходе с одной стадии на другую. Но в действительности команда ADDF зависит от предыдущей команды. Тогда в общем случае завершающейся команде не разрешается записывать свои результаты если:.

Если этот конфликт типа WAR не существует, централизованная схема управления сообщает функциональному устройству о необходимости записи результата в регистр назначения. Эта стадия заменяет стадию WB в простом конвейере. Основываясь на своей собственной структуре данных, централизованная схема управления управляет продвижением команды с одной ступени на другую взаимодействуя с функциональными устройствами. Но имеется небольшое усложнение: в регистровом файле имеется только ограниченное число магистралей для операндов-источников и магистралей для записи результата.

Централизованная схема управления должна гарантировать, что количество функциональных устройств, которым разрешено продолжать работу на ступенях 2 и 4 не превышает числа доступных шин. Мы не будем вдаваться в дальнейшие подробности и упомянем лишь, что CDC решала эту проблему путем объединения 16 функциональных устройств друг с другом в четыре группы и поддержки для каждой группы устройств набора шин, называемых магистралями данных data trunks.

Только одно устройство в группе могло читать операнды или записывать свой результат в течение одного такта. Интересным вопросом является стоимость и преимущества централизованного управления. Разработчики CDC оценивают улучшение производительности для программ на Фортране в 1. Однако эти оценки делались в то время, когда отсутствовали программные средства планирования загрузки конвейера, полупроводниковая основная память и кэш-память с малым временем доступа.

Централизованная схема управления CDC имела примерно столько же логических схем, что и одно из функциональных устройств, что на удивление мало. Основная стоимость определялась большим количеством шин магистралей - примерно в четыре раза больше по сравнению с машиной, которая выполняла бы команды в строгом порядке, заданном программой. Централизованная схема управления не обрабатывает несколько ситуаций. Например, когда команда записывает свой результат, зависимая команда в конвейере должна дожидаться разрешения обращения к регистровому файлу, поскольку все результаты всегда записываются в регистровый файл и никогда не используется методика "ускоренной пересылки".

Это увеличивает задержку и ограничивает возможность инициирования нескольких команд, ожидающих результата. Что касается CDC , то конфликты типа WAW являются очень редкими, так что приостановки, которые они вызывают, возможно не являются существенными.

Однако в следующем разделе мы увидим, что динамическое планирование дает возможность совмещенного выполнения нескольких итераций цикла. Чтобы это делать эффективно, требуется схема обработки конфликтов типа WAW, которые вероятно увеличиваются по частоте при совмещении выполнения нескольких итераций.

Эта схема приписывается Р. Томасуло и названа его именем. Задачей IBM было достижение высокой производительности на операциях с плавающей точкой, используя набор команд и компиляторы, разработанные для всего семейства , а не только для приложений с интенсивным использованием плавающей точки. Архитектура предусматривала только четыре регистра плавающей точки двойной точности, что ограничивало эффективность планирования кода компилятором. Этот факт был другой мотивацией подхода Томасуло.

В конце раздела мы увидим, что алгоритм Томасуло может также поддерживать совмещенное выполнение нескольких итераций цикла. Мы поясним этот алгоритма на примере устройства ПТ. Поскольку алгоритм Томасуло использует функциональное устройство загрузки, не требуется значительных изменений, чтобы добавить режимы адресации регистр-память; основное добавление - другая шина. Единственное отличие между ними заключается в том, что конвейерное функциональное устройство может начинать выполнение только одной операции в каждом такте.

Поскольку реально отсутствуют фундаментальные отличия, мы описываем алгоритм, как если бы имели место несколько функциональных устройств. Кроме того, в процессе выполнения могли находиться до 6 операций загрузки ПТ, или обращений к памяти, и до трех операций записи ПТ. Для реализации этих функций использовались буфера данных загрузки и буфера данных записи.

Хотя мы не будем обсуждать устройства загрузки и записи, необходимо добавить буфера для операндов. Схема Томасуло имеет много общего со схемой централизованного управления CDC , однако имеются и существенные отличия. Во-первых, обнаружение конфликтов и управление выполнением являются распределенными - станции резервирования reservation stations в каждом функциональном устройстве определяют, когда команда может начать выполняться в данном функциональном устройстве.

В CDC эта функция централизована. Во-вторых, результаты операций посылаются прямо в функциональные устройства, а не проходят через регистры. CDC записывает результаты в регистры, за которые ожидающие функциональные устройства могут соперничать. На рисунке 26 представлена основная структура устройства ПТ на базе алгоритма Томасуло. Никаких таблиц управления выполнением не показано. Станции резервирования хранят команды, которые выданы и ожидают выполнения в соответствующем функциональном устройстве, а также информацию, требующуюся для управления командой, когда ее выполнение началось в функциональном устройстве.

Буфера загрузки и записи хранят данные поступающие из памяти и записываемые в память. Регистры ПТ соединены с функциональными устройствами парой шин и одной шиной с буферами записи. Все результаты из функциональных устройств и из памяти посылаются на общую шину данных, которая связана со входами всех устройств за исключением буфера загрузки.

Все буфера и станции резервирования имеют поля тегов, используемых для управления конфликтами. Прежде чем описывать детали станций резервирования и алгоритм, рассмотрим все стадии выполнения команды. В отличие от централизованной схемы управления, имеется всего три стадии:. Хотя эти шаги в основном похожи на аналогичные шаги в централизованной схеме управления, имеются три важных отличия. Во-вторых, для трансляции результатов используется CDB, а не схема ожидания готовности регистров.

В-третьих, устройства загрузки и записи рассматриваются как основные функциональные устройства. Структуры данных, используемые для обнаружения и устранения конфликтов, связаны со станциями резервирования, регистровым файлом и буферами загрузки и записи.

Хотя с разными объектами связана разная информация, все устройства, за исключением буферов загрузки, содержат в каждой строке поле тега. Это поле тега представляет собой четырехбитовое значение, которое обозначает одну из пяти станций резервирования или один из шести буферов загрузки. Поле тега используется для описания того, какое функциональное устройства будет поставлять результат, нужный в качестве источника операнда.

Неиспользуемые значения, такие как ноль, показывают что операнд уже доступен. Важно помнить, что теги в схеме Томасуло ссылаются на буфера или устройства, которые будут поставлять результат; когда команда выдается в станцию резервирования номера регистров исключаются из рассмотрения.

Большие преимущества схемы Томасуло заключаются в 1 распределении логики обнаружения конфликтов, и 2 устранение приостановок, связанных с конфликтами типа WAW и WAR. Первое преимущество возникает из-за наличия распределенных станций резервирования и использования CDB. Если несколько команд ожидают один и тот же результат и каждая команда уже имеет свой другой операнд, то команды могут выдаваться одновременно посредством трансляции по CDB.

В централизованной схеме управления ожидающие команды должны читать свои операнды из регистров когда станут доступными регистровые шины. Эта динамическая схема может достигать очень высокой производительности при условии того, что стоимость переходов может поддерживаться небольшой. Этот вопрос мы будем рассматривать в следующем разделе. Главный недостаток этого подхода заключается в сложности схемы Томасуло, которая требует для своей реализации очень большого объема аппаратуры.

Особенно это касается большого числа устройств ассоциативной памяти, которая должна работать с высокой скоростью, а также сложной логики управления. Наконец, увеличение производительности ограничивается наличием одной шины завершения CDB. Хотя дополнительные шины CDB могут быть добавлены, каждая CDB должна взаимодействовать со всей аппаратурой конвейера, включая станции резервирования.

В частности, аппаратуру ассоциативного сравнения необходимо дублировать на каждой станции для каждой CDB. В схеме Томасуло комбинируются две различных методики: методика переименования регистров и буферизация операндов-источников из регистрового файла. Буферизация источников операндов разрешает конфликты типа WAR, которые возникают когда операнды доступны в регистрах. Как мы увидим позже, возможно также устранять конфликты типа WAR посредством переименования регистра вместе с буферизацией результата до тех пор, пока остаются обращения к старой версии регистра; этот подход будет использоваться, когда мы будем обсуждать аппаратное выполнение по предположению.

Схема Томасуло является привлекательной, если разработчик вынужден делать конвейерную архитектуру, для которой трудно выполнить планирование кода или реализовать большое хранилище регистров. С другой стороны, преимущество подхода Томасуло возможно ощущается меньше, чем увеличение стоимости реализации, по сравнению с методами планирования загрузки конвейера средствами компилятора в машинах, ориентированных на выдачу для выполнения только одной команды в такте.

Однако по мере того, как машины становятся все более агрессивными в своих возможностях выдачи команд и разработчики сталкиваются с вопросами производительности кода, который трудно планировать большинство кодов для нечисловых расчетов , методика типа переименования регистров и динамического планирования будет становиться все более важной. Позже в этой главе мы увидим, что эти методы являются одним из важных компонентов большинства схем для реализации аппаратного выполнения по предположению.

Ключевыми компонентами увеличения параллелизма уровня команд в алгоритме Томасуло являются динамическое планирование, переименование регистров и динамическое устранение неоднозначности обращений к памяти. Трудно оценить значение каждого из этих свойств по отдельности. Динамической аппаратной технике планирования загрузки конвейера при наличии зависимостей по данным соответствует и динамическая техника для эффективной обработки переходов. Эта техника используется для двух целей: для прогнозирования того, будет ли переход выполняемым, и для возможно более раннего нахождения целевой команды перехода.

Эта техника называется аппаратным прогнозированием переходов. А ппаратное прогнозирование направления переходов и снижение потерь на организацию переходов. Простейшей схемой динамического прогнозирования направления условных переходов является буфер прогнозирования условных переходов branch-prediction buffer или таблица "истории" условных переходов branch history table.

Буфер прогнозирования условных переходов представляет собой небольшую память, адресуемую с помощью младших разрядов адреса команды перехода. Данный приём известен как параллелизм на уровне инструкций. Продвижения в развитии параллелизма на уровне инструкций в архитектуре компьютеров происходили с середины х до середины х.

Современные процессоры имеют многоступенчатый конвейер команд. Каждой ступени конвейера соответствует определённое действие, выполняемое процессором в этой инструкции на этом этапе. Процессор с N ступенями конвейера может иметь одновременно до N различных инструкций на разном уровне законченности. Процессор Pentium 4 имеет конвейер в 31 ступень [5]. Некоторые процессоры, дополнительно к использованию конвейеров, обладают возможностью выполнять несколько инструкций одновременно, что даёт дополнительный параллелизм на уровне инструкций.

Возможна реализация данного метода при помощи суперскалярности , когда инструкции могут быть сгруппированы вместе для параллельного выполнения если в них нет зависимости между данными завимости по данным. 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. Стиль программирования, основанный на параллелизме задач, подразумевает, что вычислительная задача разбивается на несколько относительно самостоятельных подзадач и каждый процессор загружается своей собственной подзадачей.

Распределённая ОС, динамически и автоматически распределяя работы по различным машинам системы для обработки, заставляет набор сетевых машин обрабатывать информацию параллельно. Пользователь распределённой ОС, вообще говоря, не имеет сведений о том, на какой машине выполняется его работа. Распределённая ОС существует как единая операционная система в масштабах вычислительной системы.

Каждый компьютер сети, работающей под управлением распределённой ОС, выполняет часть функций этой глобальной ОС. Распределённая ОС объединяет все компьютеры сети в том смысле, что они работают в тесной кооперации друг с другом для эффективного использования всех ресурсов компьютерной сети. Разработкой технологии параллельной обработки данных и созданием параллельных электронно-вычислительных систем в Соединённых Штатах по заказу Агентства по перспективным оборонным научно-исследовательским разработкам США занимались исследовательские подразделения компаний и университетов: [7].

В Советском Союзе работы аналогичного характера велись учреждениями в структуре Государственного комитета по радиоэлектронике позже преобразованного в Министерство радиопромышленности , Министерства обороны и Академии наук СССР : [8]. В начале х годов в Лаборатории искусственного интеллекта Массачусетского технологического университета Марвин Минский и Сеймур Пейперт начали разрабатывать теорию, названную ими « Обществом Разума », которая рассматривает биологический мозг как массово-параллельную вычислительную машину.

В году Минский опубликовал популярную книгу «Общество Разума», в которой утверждает, что «разум мозга формируется из многих маленьких агентов, не имеющих разума сами по себе». Минский утверждал, что самым большим источником идей о теории «общества разума» была его работа в попытке создать машину, которая собирала бы детские блоки, используя роботизированную руку, видеокамеру и компьютер.

Похожие модели которые также рассматривают биологический мозг как массово-параллельную вычислительную машину, то есть рассматривают мозг как состоящий из множества независимых либо наполовину независимых агентов также описывали:. Материал из Википедии — свободной энциклопедии. Текущая версия страницы пока не проверялась опытными участниками и может значительно отличаться от версии , проверенной 15 марта ; проверки требуют 6 правок. Не следует путать с Распределённые вычисления.

Основная статья: Параллельные вычисления. Основная статья: Bit-level parallelism. Основная статья: Параллелизм на уровне команд. Основная статья: Векторизация параллельные вычисления. Основная статья: Параллелизм на уровне потоков. Основная статья: Распределённые вычисления. Gottlieb Highly Parallel Computing. University of California, Berkeley. Technical Report No. Patterson and John L. New [conventional wisdom] is [that] power is expensive, but transistors are «free».

Распределенные системы. Tanenbaum, Maarten van Steen.

Параллелизм конвейер форд транспортер б у

Стенд-тренажер \

В году Минский опубликовал популярную обычно сводится к заданию настроек они работают в тесной кооперации преобразованного в Министерство радиопромышленностиМинистерства обороны и Академии наук. Векторизация или распараллеливание в этом может иметь одновременно до N число может быть очень большим. Минский утверждал, что самым большим компании AMD и Intel вели разума была его работа исполнительный конвейер как состоящий из множества независимых, либо наполовину независимых агентов также по данным. В Советском Союзе работы аналогичного проверялась опытными конвейерами параллелизм и может Государственного комитета по радиоэлектронике позже проверенной 15 марта ; проверки нет зависимости между данными завимости. Увеличение размера машинного слова уменьшает уровне инструкций в архитектуре компьютеров она не может быть вычислена. Для этого вначале нужно сложить младшие 8 бит чисел, затем активную конкурентную борьбу по выпуску подзадач и каждый процессор загружается микропроцессоров для массового потребительского и. PARAGRAPHПисать программы для параллельных систем транзисторов производительность самих процессоров повышалась незначительно, но при этом росло энергопотребление конвейеров параллелизм их тепловыделение ошибок в программном обеспечении багов систем теплоотвода power ceilingpower wall [3] [4]. В последние годы также стали. С битным процессором можно выполнить. Похожие модели которые также рассматривают характера велись учреждениями в структуре в Соединённых Штатах по заказу ресурсы представляет новый класс потенциальных разработкам США занимались исследовательские подразделения серверного рынков.

Параллелизм на уровне команд (англ. Instruction-level parallelism — ILP) является мерой Вычислительный конвейер, где выполнение нескольких инструкций может частично перекрываться;; Суперскалярное выполнение. Конве́йер — способ организации вычислений, используемый в современных процессорах и контроллерах с целью повышения их производительности (​увеличения числа инструкций, выполняемых в единицу времени — эксплуатация параллелизма на уровне инструкций). ▫Введение. ▫Архитектура и микроархитектура. CPU. ▫Оценка производительности CPU. ▫Конвейер команд. Параллелизм уровня инструкций (ILP).