武汉大学计算机体系结构：并行处理技术解析

"武汉大学计算机体系结构课程的PPT，主要涵盖了并行处理技术，特别是SIMD（Single Instruction Multiple Data）并行处理机的结构、算法和互连网络。" 在计算机体系结构中，"并行处理"是提升计算效率的关键技术之一。它分为两种基本类型：SIMD（Single Instruction Multiple Data）和MIMD（Multiple Instruction Multiple Data）。SIMD计算机设计主要用于执行相同指令但处理不同数据的场合，适合于大量数据的批量处理，如图像处理、科学计算等领域。 并行处理的基本概念主要涉及同时性和并发性。同时性强调多个事件在同一时刻发生，而并发性则关注在同一时间间隔内发生的事件。并行处理的粒度决定了通信量和效率，细粒度并行处理通信量大但计算密集，适用于SIMD；而粗粒度并行处理通信量小，更倾向于MIMD方式，侧重于软件调度。 并行处理的等级从作业级到指令级可以划分为五个层次，随着粒度变细，通信需求减少，但调度开销增加。为了提高并行性，可以采用时间重叠、资源重复和资源共享等技术。时间重叠通过交错执行不同任务来利用硬件资源，资源重复通过复制硬件提高可靠性和性能，资源共享则是通过多用户轮流使用同一资源来提升利用率。 SIMD计算机结构的特点在于所有处理单元共享一条指令流，但每个单元处理自己的数据流。这种设计简化了硬件复杂性，提高了处理效率，特别适合于执行如矩阵运算、向量处理等高度并行的任务。在SIMD计算机中，数据的互连网络至关重要，因为它决定了数据如何在各个处理元素间高效传输。 5.2章节中，会详细讲解SIMD计算机的结构，包括数据的并行处理、指令控制和互连网络的设计，以及SIMD计算机上并行算法的实现。这些内容对于理解并行计算原理和优化大规模数据处理有重要意义，也是计算机体系结构研究的核心内容之一。