并行计算基础：从SISD到MIMD系统解析

"这篇资料是关于并行计算的基础知识，主要涵盖了并行计算机的分类以及一些典型的并行计算系统。" 并行计算是利用多台计算机或处理器同时处理任务，以提高计算效率和解决问题的能力。它包括了High Performance Computing (高性能计算) 和 High-End Computing (高端计算)，涉及多计算机通过网络连接、多进程/线程间的通信以及并行计算环境的构建。 在并行计算系统中，计算机被分为四种基本类型： 1. 单指令流单数据流（SISD）：所有处理器执行同一指令，并且处理同一数据，这种结构在现代计算机中很少见。 2. 单指令流多数据流（SIMD）：所有处理器执行相同的指令，但每个处理器处理不同的数据，适合于执行相同操作的大量数据集，如图像处理和科学计算。 3. 多指令流单数据流（MISD）：多个处理器执行不同的指令，但处理同一数据，这类系统相对罕见，因为其设计复杂且效率不高。 4. 多指令流多数据流（MIMD）：每个处理器可以执行不同的指令，处理不同的数据，这是并行计算中最常见的类型，包括了并行向量机、对称多处理机（SMP）、大规模并行处理机（MPP）、机群和分布式共享存储多处理机（DSM）等。 并行向量机（PVP）专为高速执行向量运算而设计，适用于大规模科学计算。对称多处理机（SMP）在单个共享内存系统中拥有多个处理器，适用于多任务和多线程应用。大规模并行处理机（MPP）由大量独立的处理器组成，通过高速通信网络连接，能够处理极其复杂的计算问题。机群是由多台独立的计算机通过网络连接形成一个整体，提供高性价比的并行计算能力。分布式共享存储多处理机（DSM）则允许多个处理器通过网络访问共享的内存空间，尽管在一致性模型上可能有差异。 Top500列表中的超级计算机，如地球模拟器（Earth Simulator），是并行计算领域的杰出代表，展示了在气候模拟、物理仿真等领域的强大计算性能。这些系统的规模和架构反映了并行计算在解决大规模计算问题中的核心地位。 总结起来，本文深入浅出地介绍了并行计算的基本概念，包括并行计算的定义、系统分类以及一些具体的并行计算系统实例，对于理解并行计算的原理和技术有着重要的指导意义。