【平行處理】

豐碩

【平行處理】

 

ParallelProcessing

 

【辭書名稱】圖書館學與資訊科學大辭典

 

平行處理是一種有效率的資訊處理方式，主要是強調一個計算過程中，並行事件能夠顯現出來。

 

而並行性意味著平行性、同時性及管道性(Pipelining)。

 

其中平行事件發生在同一時間裡的多重資源中；

 

同時事件發生在同一時間瞬間；

 

至於管道性則發生於一些重疊的時間內。

 

透過電腦中，各類事件的並行行為，可提高系統的效能。

 

許多人以為只要改進硬體技術，就可加快處理器的速度。

 

其實平行處理需要有好的平行計算方法(ParallelAlgorithm)及平行處理的架構，才能將速度改善。

 

能同時發生的動作之數目決定平行處理的級數，級數愈高，效能就愈高。

 

基本上，平行處理採用了兩種不同的方法：重疊式與重複式。

 

重疊式是說，不同階段的計算運作可以同時執行；

 

而重複式則是提供數個相同的資源，以便同一個計算式運作可以分為數段在這些資源上同時執行。

 

從程式的觀點來看，平行處理可以分成兩種：內隱性(Implicity)與外顯性(Explicitly)。

 

內隱性有兩種編譯器：即向量式編譯器，係專門處理重疊式的；

 

並行式編譯器，則針對重複式的。

 

好的編譯器能夠自動將程式碼予以50%到70%的平行處理，速度大約是一般循序處理的2倍或3倍。

 

外顯性，是由使用者根據本身電腦的架構來設計，還可使用平行的計算方法。

 

依據弗林(Flynn)的分類，電腦的架構可分為SISD(Single-InstructionSingle-Datastream)、SIMD(Single-Instruction,Multiple-Datastream)MISD(Multiple-Instruction,Single-Datastream)，NIMD(Multiple-Instruction,Multiple-Datastream)，與平行處理有關的為SIMD及MIMD。

 

SIMD架構的代表是陣列處理器，此種處理器最適合於解決本質上可映射到陣列處理器架構的問題，通常有數百甚或數千個處理單元。

 

影像處理就是應用此種架構。

 

MIMD架構的代表為UNIX作業系統，具有複程式本質，能對應到複處理器，自動增加系統在單位時間內完成工作的件數，甚至在某些特例上還可加快單一運算的速度。

 

UNIX有管道機構，能將單一的工作畫分成數個獨立處理程序，彼此間透過程序內溝通方式互傳訊息。

 

硬體的進步是一日千里，硬體技術以現今的速度進步神速，已幾乎不可能再經由硬體技術的改進而加快處理器的速度了，唯有加強平行處理的研究，平行處理的計算方法，把工作適當的切割，分配給各處理器，同時作業，才能加快作業的速度。

 

 

轉自:http://edic.nict.gov.tw/cgi-bin/tudic/gsweb.cgi?o=ddictionary