2014并行计算机体系结构深度解析：静态互连与空间并行计算

本资源主要介绍了2014年的并行计算机体系结构，重点讨论了静态互连网络的特性比较以及空间并行计算的不同分类方法。首先，通过费林-弗林分类法，将并行计算分为指令流/数据流模型，即SIMD（Single Instruction Multiple Data，单指令多数据流）和MIMD（Multiple Instruction Multiple Data，多指令多数据流）两种模式。SIMD强调同步运行，所有处理器执行同一指令流，共享网络资源；而MIMD则是异步运行，每个处理器独立处理自己的指令流，可以进一步细分为PVP（并行向量处理机）、SMP（对称多处理机）、DSM（分布共享存储多处理机）、MPP（大规模并行处理机）和COW（工作站机群）。 在空间并行计算的发展历程中，80年代以MIMD计算机的研发为中心，随后是SMP的兴起，代表了共享存储的概念。进入90年代，随着技术的进步，体系结构趋向统一，DSM、MPP和NOW等架构逐渐占据主导地位。21世纪初，Cluster机群和 Constellation星群等大规模并行系统得到了显著发展，特别是在专用高性能网络的支持下。 接下来，资源还列举了五种并行计算机结构的特性一览表，包括PVP、SMP、MPP、DSM和COW，详细比较了它们在处理器类型、互连网络、通信机制、地址空间、系统存储器和访存模型等方面的差异。例如，Cray系列的超级计算机体现了专用定制的设计，而IBM SP2和曙光系列则反映了商用机器的多样化。 并行计算机体系结构的核心组成部分包括节点（由一个或多个处理器组成）和互联网络，它们共同决定了系统的性能和效率。整体来看，这部分内容深入探讨了并行计算的不同架构形式及其历史演进，对于理解并行计算的基础理论和技术发展具有重要意义。