高级计算机体系结构：分布式协同与并行处理

"该资源主要讨论了高级计算机体系结构，特别是如何实现基于网络的、分布式协同工作环境。课程涵盖了并行处理技术的核心概念，包括并行处理的定义、并行性的不同级别，以及并行处理计算机结构的发展历程。此外，还提到了相关教材，如《高等计算机系统结构并行性可扩展性可编程性》和《Computer Architecture: A Quantitative Approach》。课程内容涉及并行处理的多个方面，如加速比性能模型、互连与通信、并行存储器系统、Cache相关性、内存一致性、指令级并行处理等。" 高级计算机体系结构是电信学院研究生课程的一部分，由沈学利教授主讲，旨在深入探讨如何构建和利用并行处理技术来提升系统的效率和性能。并行处理技术是现代计算机科学中的关键领域，它允许系统同时处理多个任务或指令，以提高整体计算能力。 并行处理有多种级别，依据处理的粒度（细粒度、中粒度、粗粒度）可以分为指令级并行、循环级并行、过程级并行、子程序级和作业级等。指令级并行是最细的粒度，通常涉及少量指令，可以通过优化编译器自动识别并行性。循环级并行则适用于包含数百条指令的循环，其中某些迭代可能无关，易于并行化。这些并行级别的利用可以显著提高系统的执行速度和资源利用率。 在实现基于网络的分布式协同工作环境中，例如通过CORBA（Common Object Request Broker Architecture）环境，可以有效地集成计算平台和应用程序，实现点对点的高效计算，并实现负载平衡。负载平衡是确保系统中所有资源得到充分利用，避免单点过载的关键技术。可裁剪性则是指系统可以根据实际需求调整规模，这在分布式环境中尤为重要，因为它允许根据工作负载动态调整资源分配。 此外，课程内容还包括了互连网络的设计、通信机制、存储器系统的并行性、Cache的相关性和内存一致性问题，这些都是构建高效并行系统时必须考虑的关键因素。通过对这些主题的深入理解和实践，学生将能够设计和优化高性能的计算机系统，以适应现代计算的挑战，如大数据处理和云计算环境的需求。