| 单词 | 并行算法与并行系统体系结构 |
| 释义 | 【并行算法与并行系统体系结构】 拼译：parallel algorithm and parallel system architec ture 现代科学技术的发展提出了许多大型和超大型的计算课题，这些课题必需用高速度、大容量的计算机才能进行处理。例如，在核能技术、航空航天技术、地质资源勘探、气象预报、交通管理、机器视觉、信号与信息处理等领域，大容量处理能力的高速计算机已成为必不可少的重要研究工具和手段为了提高速度增加计算能力可以在传统的诺伊曼(Van-Neumann)式计算机基础上提高主机速度，采用快速算法和专用硬件，但是这些方法都受到其它条件的限制。并行处理技术是解决问题的好方法，而并行算法和并行计算机是并行处理的关键。从70年代开始，人们利用开发算法的并行性(parallelism)和流水性(pipeline)来提高速度，这些并行算法将给定问题的求解分解为一些可同时执行的诸进程集合并相互作用协调工作。并行算法必须在并行处理机上来完成，因而有多种并行计算机先后问世。由于并行算法和并行计算机的出现使过去无法实现的许多科学和工业问题得以实现，如许多复杂过程的实时动态模拟和天气预报等。因此并行算法和并行系统体系结构的研究已引起各国政府和科学技术界的高度重视。 1970年以前是并行计算机前期。由于大型科学计算如解偏微分方程的需要，开始研究阵列式和流水线式结构的单指令流多数据流(SIMD)计算机。在此期间并行算法的研究是建立在理想化的并行计算机模型上的，研究以SIMD计算机为背景的理想化同步并行算法。70年代是并行计算机初期。这期间第1台阵列处理机ILLIACTY问世；第1台流水线计算机STAR-100研制成功；第1台向量计算机CRAY－1投入运行，CRAY－1S批量生产。这些不同类型的并行计算机的出现为并行算法研究进入实践阶段提供了物质基础。在此期间并行算法研究与具体计算机相结合，主要是同步并行算法特别是SIMD算法的研究，同步并行算法逐步软件化。80年代中期以后是并行计算机的全盛期，出现了并行巨型机。如以CRAY－1S为处理机的多机系统CRAY-MP投入使用；第1台商品化多指令流多数据流(MIMD)计算机HEP批量生产；运算速度达GFlops量级的新超级计算机，超立方体结构计算机，脉动(Systolic)结构计算机及各种专用计算机不断涌现。在此基础上围绕各类计算机开展了并行算法的研究，如SIMD机上同步并行算法研究，MIMD机的异步并行算法研究，脉动计算机的脉动算法研究以及各种专用机并行算法的研究。同步并行算法更加成熟进入软件化。异步并行算法研究深入，并行计算机和并行算法分类和复杂性分析重新被考虑。1990年R．DuCan在Flynn分类法基础上提出了并行计算机体系结构的新分类：(1)同步体系统结构：包括向量机；SIMD机(处理机阵列)；关联存贮器型；脉动(Systoeic)阵列机。(2)MIMD体系结构：包括含各种互连网络拓朴结构的分布式存贮器MIMD机；共享存贮器式MIMD机。(3)MIMD范型(paradigm)体系结构：包括MIMD／SIMD混合结构；数据流结构；归约(Reduction)结构；波前(Wavefront)结构。90年代由于VLSI技术的不断发展，高速高性能处理芯片不断涌现。例如最近出现的第2代约简指令集计算机(RISC)芯片88100，i860XP和适于并行系统结构的第4代数字信号处理器(DSP)TMS32040均可用来作为处理单元以进一步提高系统性能。第3代R1SC芯片将运行无序指令能主动地寻找机会并以并行方式执行程序。今后并行处理系统将沿着采用更高性能的处理器和更有效的体系结构实现更大规模的并行系统方向发展。从体系统结构上看，由于VLSI的发展，越来越多的特殊算法都广泛运用脉动阵列结构，尤其是在信号处理方面。此外，不限于一个算法的可编程(可重构)的脉动阵列式体系结构也在深入研究并已初步实现。而且脉动阵列体系结构已成为各种不同物理层上的一种结构型式。如由1024台高性能处理器构成的可编程脉动阵列imarp峰值性能达20吉浮点运算／s(20GFLOPS)160吉字节／s(160GBS)。在MIMD体系结构方面主要发展超立方体互连的MIMD并行机。如采用串行键路进行超立方体互连的MIMD型并行计算机nCUBE2峰值性能达60GIPS，27GFlops，270GBS。预计1994年问世的ncuBE3采用65536台处理机峰值性能为每秒万亿条指令，6．5太浮点运算／s(6．5TFLOPS)。今后将主要研究各种支持体系结构的可扩展性，及具有高效率的局部数据调用的互连网络拓扑(如超立方体拓扑，可重构拓扑)体系，而如何将超立方体结构与全局总线结构互相融合以改善数据传递开销的问题是研究的新方向。在共享存贮器体系结构方面将着重于cadhe的应用与一致性问题的研究。此外，对数据流体系结构、归约和波前体系结构的研究和应用亦必须给予足够重视。总之，从硬件实现并行体系结构已没有什么困难。为了更有效地实现并行处理必须研究不同水平级(算法级、指令级、进程级)并行处理如何配合的问题，特别是从模型级进行并行算法的研究，揭示事物本身所具有的并行特性，已为人们所重视。除不断使现有串行算法并行化、设计新并行算法外，应着重对算子分裂法、系统分裂法、区域分裂法、以及时间分裂法的研究。今后，在并行算法方面值得关心的基础和应用研究是：如何提高处理机的使用效率、减少并行处理机开销、提高数据传送速度和负载调度的研究；并行调试工具和自动并行化的研究；算法复杂化(包括时间和空间复杂性，同步和通讯复杂性)的研究；异步并行算法收敛性的研究；并行算法的稳定性分析以及舍入误差分析的研究。【参考文献】：1 Kung H T．Computer．，1982，15(1)∶37～462 Franklin M A，Dhar S．J．Parallel DistriButed comput．，1986，3∶352～3593 Kung S Y，et al．Computer，1987，20(7)∶18～234 Skillicorn D B．Computer，1988，21∶11，46～575 Bokhari S H．IEEE trans on Computer，1988，37(1)：48～576 Ducan R．Computer，1990，23(2)：5～16(东南大学茅一民教授撰) |
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