1. Введение

Высокую производительность и реактивность пытаются получить путем использования нескольких процессоров. Развитие многопроцессорных систем началось в 70-е годы XX века. Пионеры: IBM, CDC, Cray, Burrougs, DEC, HP, Interdata. В последние годы применяются при построении ЭВМ класса "сервер" и так называемых "супер-ЭВМ" (супер-ЭВМ – многопроцессорная ЭВМ, ориентированная на решение сложных научных задач, преимущественно векторных). В последние годы применение многопроцессорных ЭВМ расширяется, и многопроцессорными становятся и массовые компьютеры, вплоть до "персональных ЭВМ".

2. Условия эффективности применения для многопроцессорного вычислителя

Независимо от числа процессоров в составе ЭВМ, один поток инструкций - всегда выполняется только на одном процессоре. Поэтому, увеличение числа процессоров имеет эффект только в следующих случаях:

1. многозадачная обработка (параллельное выполнение большого числа задач);

2. выполнение так называемых "распараллеленных" задач (т.е. задач запрограммированных как множество отдельных и параллельно работающих потоков).

Многие современные задачи тяжело поддаются сколь эффективному распараллеливанию, многие из тех, что потенциально таки могут быть более-менее эффективно распараллелены, на практике, пока не распараллелены. Дальнейшие перспективы более широкого распространения многопроцессорных вычислителей сильно связаны с дальнейшими отрасли успехами в поисках новых путей более эффективного распараллеливания, и успехов в практическом распараллеливании наиболее типичных, массовых задач.

3. Геометрическое и алгоритмическое распараллеливание

Грубо и приблизительно, можно выделить два вида распараллеливания:

1. геометрическое;

2. алгоритмическое.

Типичными задачами, поддающимися так называемому "геометрическому распараллеливанию", являются, к примеру, задачи анализа и синтеза изображений. Каждому процессору и работающему на этом процессоре программному процессу передаётся участок изображения, и соответственно - различные участки обрабатываются на разных процессорах, распределение нагрузки между процессорами естественным образом равномерное. Такое распараллеливание, достаточно часто, реализуется и относительно просто, и эффективно. По типу "геометрического распараллеливания", распараллеливаются и многие другие типы задач, такие, в которых равномерное распределение нагрузки между процессорами естественно и очевидно проистекает из особенностей самой задачи.

По типу "алгоритмического распараллеливания" распараллеливаются те задачи, в которых возможности и способы параллельного решения не присутствует в явном, очевидном виде. "Алгоритмическое распараллеливание" состоит в вычленении (и часто очень непростом) в алгоритме решаемой задачи, тех ветвей и операций, которые таки могут быть выполнены параллельно, и в соответствующем программировании задач. Искусство алгоритмического распараллеливания является отдельной дисциплиной в рамках предмета "технологии программирования", и требует особых навыков от программиста. Попытки реализации в компиляторах технологий так называемого "автоматического распараллеливания" (то есть создания компиляторов способных автоматически, без особых усилий со стороны программиста, находить в исходном нераспараллеленном коде - параллельные ветви и операции, и автоматически преобразовать не распараллеленное решение - в распараллеленное) пока не увенчались особыми успехами. Данные разработки находятся на стадии исследований.