电子科技大学分布式并行计算考点复习：并行系统结构与分类方法总结

分布式并行计算在电子科技大学的考前复习中，主要涉及到并行系统结构和硬件的基础知识。其中，弗林分类法是一个重要的概念，用于对并行系统进行分类。根据弗林分类法，可以将并行系统分为SISD、SIMD、MISD和MIMD四种类型。 SISD即Single instruction stream, Single data stream，指的是单指令流单数据流的系统。在这种系统中，所有处理器都执行同一条指令，处理同一份数据。SIMD即Single instruction stream, Multiple data stream，指的是单指令流多数据流的系统。在这种系统中，多个处理器同时执行相同的指令，但处理的数据项可能是不同的。典型的SIMD系统是向量机(Vector processors)。MISD即Multiple instruction stream, Single data stream，指的是多指令流单数据流的系统。最后，MIMD即Multiple instruction stream, Multiple data stream，指的是多指令流多数据流的系统。在MIMD系统中，通常由多个独立的处理单元或核心组成，每个单元都有自己的控制单元和ALU。 在分布式并行计算的考点复习中，学生需要了解并行系统结构的基本原理和特点，以及不同类型的并行系统之间的区别。同时，还需要掌握如何有效地利用这些并行系统进行计算，并了解并行计算中的一些常见问题和挑战。 然而，在考前复习中，有一些重要内容可能被遗漏，例如MPI通信域的定义和占有率计算方式。MPI通信域定义了一组处理器之间通信的范围，是并行计算中进行通信和数据传输的重要概念。而占有率计算方式则可以帮助学生评估并行系统的利用率和效率，对于优化并行计算非常重要。 因此，在备考过程中，学生们应该特别关注这些内容，通过深入理解并掌握MPI通信域定义和占有率计算方式，提高对分布式并行计算的理解和运用能力，从而更好地应对考试和实际应用中的挑战。