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多元處理

指数 多元處理

多元處理(Multiprocessing),也譯為多處理器處理、 多重處理,指在一個單一電腦系統中,使用二個或二個以上的中央處理器,以及能夠將計算工作分配給這些處理器。擁有這個能力的電腦系統,也被稱為是多元處理器系統(Multiprocessing system)。 當系統擁有多個處理器時,在同一時間中,可能有數個程式在執行。有時候,運行并发性程式,也會被稱為是多元處理。只是當使用在軟體時,通常會稱為多元程式(multi-programming),或多任務處理(multitasking)。多元處理主要用於指超過一個以上處理器的電腦硬體架構的計算能力。.

11 关系: 单指令流多数据流吉比特以太网均匀访存模型多任务处理多指令流多数据流中央处理器并发性匯流排非均匀访存模型非對稱多處理SISD

单指令流多数据流

单指令流多数据流(Single Instruction Multiple Data,縮寫:SIMD)是一种采用一个控制器来控制多个处理器,同时对一组数据(又称“数据向量”)中的每一个分别执行相同的操作从而实现空间上的并行性的技术。 在微处理器中,单指令流多数据流技术则是一个控制器控制多个平行的处理微元,例如Intel的MMX或SSE,以及AMD的3D Now!指令集。 圖形處理器(GPU)擁有強大的並行處理能力和可程式流水線,面對单指令流多数据流時,運算能力遠超傳統CPU。OpenCL和CUDA分別是目前最廣泛使用的開源和專利通用圖形處理器(GPGPU)運算語言。.

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吉比特以太网

吉--比特以太网,或譯十億位元乙太網路(GbE, Gigabit Ethernet,或1 GigE)是一个描述各种以吉比特每秒速率进行以太网帧传输技术的术语,由IEEE 802.3-2005标准定义。该标准允许通过集线器连接的半双工千兆连接,但是在市场上利用交换机的全双工连接所达到的速度才真正符合标准。.

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均匀访存模型

均匀访存模型(Uniform Memory Access)通常簡稱UMA,指所有的物理存储器被均匀共享,即处理器访问它们的时间是一样的。UMA亦稱作统一寻址技术或統一記憶體存取。 这种系统因为高度的资源共享也被称为紧耦合系统(Tightly Coupled System)。.

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多任务处理

多任务处理(Computer multitasking)是指计算机同时运行多个程序的能力。多任务的一般方法是运行第一个程序的一段代码,保存工作环境;再运行第二个程序的一段代码,保存环境;……恢复第一个程序的工作环境,执行第一个程序的下一段代码……现代的多任务,每个程序的时间分配相对平均。.

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多指令流多数据流

多指令流多数据流(Multiple Instruction Stream Multiple Data Stream,縮寫:MIMD),是使用多个控制器来异步地控制多个处理器,从而实现空间上的并行性的技术。.

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中央处理器

中央处理器 (Central Processing Unit,缩写:CPU),是计算机的主要设备之一,功能主要是解释计算机指令以及处理计算机软件中的数据。计算机的可编程性主要是指对中央处理器的编程。中央处理器、内部存储器和输入/输出设备是现代电脑的三大核心部件。1970年代以前,中央处理器由多个独立单元构成,后来发展出由集成电路制造的中央处理器,這些高度收縮的元件就是所謂的微处理器,其中分出的中央处理器最為复杂的电路可以做成单一微小功能强大的单元。 中央处理器廣義上指一系列可以执行复杂的计算机程序的逻辑机器。这个空泛的定义很容易地将在“CPU”这个名称被普遍使用之前的早期计算机也包括在内。无论如何,至少从1960年代早期开始,这个名称及其缩写已开始在电子计算机产业中得到广泛应用。尽管与早期相比,“中央处理器”在物理形态、设计制造和具体任务的执行上有了极大的发展,但是其基本的操作原理一直没有改变。 早期的中央处理器通常是为大型及特定应用的计算机而定制。但是,这种昂贵的为特定应用定制CPU的方法很大程度上已经让位于开发便宜、标准化、适用于一个或多个目的的处理器类。这个标准化趋势始于由单个晶体管组成的大型机和微机年代,随着集成电路的出现而加速。IC使得更为复杂的中央处理器可以在很小的空间中设计和制造(在微米的數量级)。中央处理器的标准化和小型化都使得这一类数字设备和電子零件在现代生活中的出现频率远远超过有限应用专用的计算机。现代微处理器出现在包括从汽车到手机到儿童玩具在内的各种物品中。.

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并发性

在计算机科学中,並行性(Concurrency)是指在一個系统中,擁有多個計算,這些計算有同时执行的特性,而且他们之间有着潛在的互動。因此系統可進行的執行路徑會有相當多個,而且結果可能具有不確定性。并发计算可能会在具備多核心的同一个晶片中复合运行,以优先分时线程在同一個處理器中執行,或在不同的处理器执行。 一些数理模型已經為解決一般的並行計算問題而發展,包括Petri网、进程、PRAM模型和參與者模式。.

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匯流排

#重定向 总线.

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非均匀访存模型

非统一内存访问架构(Non-uniform memory access,简称NUMA)是一种为多处理器的电脑设计的内存,内存访问时间取决于内存相对于处理器的位置。在NUMA下,处理器访问它自己的本地内存的速度比非本地内存(内存位于另一个处理器,或者是处理器之间共享的内存)快一些。 非统一内存访问架构的特点是:被共享的内存物理上是分布式的,所有这些内存的集合就是全局地址空间。所以处理器访问这些内存的时间是不一样的,显然访问本地内存的速度要比访问全局共享内存或远程访问外地内存要快些。另外,NUMA中内存可能是分层的:本地内存,群内共享内存,全局共享内存。 NUMA架构在逻辑上遵循对称多处理(SMP)架构。它是在二十世纪九十年代被开发出来的,开发商包括Burruphs(后来的优利系统),Convex Computer(后来的惠普),意大利霍尼韦尔信息系统(HISI)(后来的Group Bull),Silicon Graphics公司(后来的硅谷图形),Sequent电脑系统(后来的IBM),通用数据(EMC),Digital(后来的Compaq,现惠普)。这些公司研发的技术后来在类Unix操作系统中大放异彩,并在一定程度上运用到了Windows NT中。 首个基于NUMA的Unix系统商业化实现是对称多处理XPS-100系列服务器,它是由VAST公司的Dan Gielen为HISI设计。这个架构的巨大成功使HISI成为了欧洲的顶级Unix厂商。.

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非對稱多處理

非對稱多處理(Asymmetric multiprocessing,縮寫為AMP、ASMP),也譯為非對稱多重處理、非均衡多元處理,一種多元處理的架構。在這種架構下,存在多個處理器;每個中央處理器在某個特定時間內,被指定一個特定的任務去執行。在對稱多處理系統還沒完全發展好之前,它曾被視為是一種軟體的權宜之計,可以用來讓多個處理器同時運作。在對稱多處理系統開發好之後,現今它仍然被視為是一個較簡單廉價的軟體選項。.

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SISD

#重定向 單指令流單數據流.

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