大规模并行处理机

并行计算体系

大规模并行处理机（Massively Parallel Processor）是由多个由微处理器，局部存储器及网络接口电路构成的节点组成的并行计算体系；节点间以定制的高速网络互联。大规模并行处理机是一种异步的多指令流多数据流，因为它的程序有多个进程，它们分布在各个微处理器上，每个进程有自己独立的地址空间，进程之间以消息传递进行相互通信。

简介

大规模并行处理技术已成为超级计算机应用中的一项前沿研究。大规模并行处理机系统是具有儿百或几千台处理机，通过某种拓扑结构(互连网络)互相连接而成的，每个结点机通过互连网络与其它结点机相连并相互通讯。它具有计算能力强、规模庞大、结构复杂等特点，主要用于大型科学工程计算和大规模数据处理。MPP系统一般采用分布存储结构。用消息传递方式来协调各并行处理结点之间的工作。

程序设计方法

数据并行法

数据并行实际上就是采用数据分布的方法来实现并行处理。其具体方法是将一个串行程序的数据分成若干份，加载到各个处理结点分别处理。这种方法的优点是：可以充分利用现有的软件，采用熟悉的串行程序设计方一法编写和调试程序。使用这种方法要注意以下几个问题。首先，要尽可能地充分利用资源，以提高并行度。在进行数据块划分时，要尽量给每一个处理结点分配一块处理数据。其次，对于MPP系统来讲，处理结点数量很大，要尽量减少结点间的通信。最后，要使MPP系统中各处理结点的任务均衡，即负载均衡问题。

功能并行法

这种方法是因每个处理结点执行不同的程序，实现不同的功能在而得名。这种并行程序的设计就是把整个功能用若干个程序来实现，而把每个程序落实到不同的处理结点去执行。我们可以根据功能按传统方法设计成串行程序，然后再把它划分成若干个子程序。当然，如果有现成的串行程序，并行程序设计就只是程序分解问题。程序分解应当根据数据流图划分，以使联系密切的问题划分在一个子程序来解决，而子程序与子程序之间的联系越少越好，这样，可以大大减少处理结点之间的通信，减少通信时延。可以看出，这种并行程序的设计关键在子程序的划分。若考虑减少通信时延，就照顾不了负载的均衡;若考虑负载均衡，就得以增加处理结点间的通信时延为代价。在这种并行程序中，处理结点之间的联系可采取两种办法。一种办法是采用数据驱动的方式，当某处理结点所需要的数据全部接收到以后，该处理结点即可启动，执行其子程序。另一种办法是采取客户杉网及务器模式。即把若干个处理结点看作一个个的服务器，分别执行不同的子功能，而把某控制结点看作是客户机，由它来按照整个问题的求解需求，有次序的去请求不同的服务器为其服务，以实现整个问题的解决。

多指令流多数据流与分布式存储器模型

多指令流多数据流

MIMD是用于实现并行性的技术。MIMD计算机具有多个异步和独立工作的处理器。在任何时钟周期内，不同的处理器可以在不同的数据片段上执行不同的指令，也即是同时执行多个指令流，而这些指令流分别对不同数据流进行操作。MIMD架构可以用于诸如计算机辅助设计、计算机辅助制造、仿真、建模、通信交换机的多个应用领域。 MIMD机器可以是共享存储器或分布式存储器类别。共享存储器机器包括UMA、NUMA、COMA等。分布式存储器机器包括NORAM等。MIMD是使用多个控制器来异步地控制多个处理器，能实现作业、任务、指令、数组各级全面并行的多机系统。多处理机属于MIMD。当前的高性能服务器与超级计算机大多具有多个处理机，能进行多任务处理，称多处理机系统。

并行计算机系统绝大部分为MIMD系统，包括并行向量处理机（PVP，Parallel Vector Processor），对称对多处理机（SMP，Symmetrical Multi Processor），规模并行处理机（MPP,Massively Parallel Processor），工作站机群（COW，Cluster Of Workstations）,分布式共享存储系统（DSM,Distributed shared Memory）。

分布式存储器模型

在分布式存储器中，每个处理器具有其自己的单独存储器地址。对于要共享的数据，它必须作为消息从一个处理器传递到另一个处理器。例如NORMA就属于分布式存储器。

在一个分布存储的多处理机系统中，如果所有的存储器都是私有的，仅能由本地处理器访问，就称为非远程储访问(NO-Remote Memory Access,NORMA)。

NORMA模型的特点：

① 每个结点都是由处理器( P)、本地存储器( M)和(或) I/O 设备组成的自治计算机。多个结点由基于消息传递的互连网络互连。

② 所有的存储器都是私有的。

③ 绝大多数 NORMA 都不支持远程存储器的

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