45. Микроконтроллер, его ф-ная схема и применение в системах управления эп
43. Параллельная обработка информации в вычислительных устройствах. Параллелизм на уровне команд и на уровне алгоритмов
Общая классификация архитектур ЭВМ по признакам наличия параллелизма в потоках команд и данных была предложена Майклом Флинном в 1966 году[1] и расширена в 1972 году[2]. Все разнообразие архитектур ЭВМ в этой таксономии сводится к четырем классам:
ОКОД — Вычислительная система с одиночным потоком команд и одиночным потоком данных (SISD, Single Instruction stream over a Single Data stream).
ОКМД — Вычислительная система с одиночным потоком команд и множественным потоком данных (SIMD, Single Instruction, Multiple Data).
МКОД — Вычислительная система со множественным потоком команд и одиночным потоком данных (MISD, Multiple Instruction Single Data).
МКМД — Вычислительная система со множественным потоком команд и множественным потоком данных (MIMD, Multiple Instruction Multiple Data).
Типичными представителями SIMD являются векторные архитектуры. К классу MISD ряд исследователей относит конвейерные ЭВМ, однако это не нашло окончательного признания, поэтому можно считать, что реальных систем — представителей данного класса не существует. Класс MIMD включает в себя многопроцессорные системы, где процессоры обрабатывают множественные потоки данных.
Отношение конкретных машин к конкретному классу сильно зависит от точки зрения исследователя. Так, конвейерные машины могут быть отнесены и к классу SISD (конвейер — единый процессор), и к классу SIMD (векторный поток данных с конвейерным процессором) и к классу MISD (множество процессоров конвейера обрабатывают один поток данных последовательно), и к классу MIMD — как выполнение последовательности различных команд (операций ступеней конвейера) на множественным скалярным потоком данных (вектором).
Параллелизм на уровне инструкций
Компьютерная программа - это, по существу, поток инструкций, выполняемых процессором. Но можно изменить порядок этих инструкций, распределить их по группам, которые будут выполняться параллельно, без изменения результата работы всей программы. Данный приём известен как параллелизм на уровне инструкций. Продвижения в развитии параллелизма на уровне инструкций в архитектуре компьютеров происходили с середины 1980-х до середины 1990-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. Классический пример процессора с конвейером - это RISC-процессор с 5-ю ступенями: выборка инструкции из памяти (IF), декодирование инструкции (ID), выполнение инструкции (EX), доступ к памяти (MEM), запись результата в регистры (WB). Процессор Pentium 4 имеет 35-тиступенчатый конвейер.[4]
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). Также возможны реализации с использованием явного параллелизма на уровне инструкций: VLIW и EPIC.
На уровне алгоритмов
ля сравнения параллельных алгоритмов необходимо уметь оценивать степень параллелизма. Одновременное выполнение операций возможно, если они логически независимы. Наиболее общей формой представления этих зависимостей является информационный граф задачи. Информационный граф является внутренней характеристикой любой формы представления задачи.
Более определенной формой представления параллелизма является ярусно-параллельная форма (ЯПФ). Алгоритм вычислений представляется в виде ярусов, причем в нулевой ярус входят операторы (ветви), не зависящие друг от друга, в первый ярус операторы, зависящие только от нулевого яруса, во второй от первого и т.д. Представление параллелизма в виде большого набора количественных характеристик ЯПФ сильно затрудняет задачу изучения связи между классами задач и классами параллельных ЭВМ.