Traditionally, the computer has bee

Traditionally, the computer has been viewed as a sequential machine. Most computer
programming languages require the programmer to specify algorithms as sequences
of instructions. Processors execute programs by executing machine instructions in
a sequence and one at a time. Each instruction is executed in a sequence of operations
(fetch instruction, fetch operands, perform operation, store results).
This view of the computer has never been entirely true. At the micro-operation
level, multiple control signals are generated at the same time. Instruction pipelining,
at least to the extent of overlapping fetch and execute operations, has been around
for a long time. Both of these are examples of performing functions in parallel. This
approach is taken further with superscalar organization, which exploits instructionlevel
parallelism. With a superscalar machine, there are multiple execution units
within a single processor, and these may execute multiple instructions from the
same program in parallel.
As computer technology has evolved, and as the cost of computer hardware
has dropped, computer designers have sought more and more opportunities for parallelism,
usually to enhance performance and, in some cases, to increase availability.
After an overview, this chapter looks at some of the most prominent approaches
to parallel organization. First, we examine symmetric multiprocessors (SMPs), one
of the earliest and still the most common example of parallel organization. In an
SMP organization, multiple processors share a common memory. This organization
raises the issue of cache coherence, to which a separate section is devoted. Next,
the chapter examines multithreaded processors and chip multiprocessors. Then
we describe clusters, which consist of multiple independent computers organized
in a cooperative fashion. Clusters have become increasingly common to support
workloads that are beyond the capacity of a single SMP. Another approach to the
use of multiple processors that we examine is that of nonuniform memory access
(NUMA) machines. The NUMA approach is relatively new and not yet proven in
the marketplace, but is often considered as an alternative to the SMP or cluster
approach. Finally, this chapter looks at hardware organizational approaches to vector
computation. These approaches optimize the ALU for processing vectors or
arrays of floating-point numbers. They are common on the class of systems known
as supercomputers.

Kết quả (Việt) 1:

Theo truyền thống, máy tính đã được xem như là một máy tính tuần tự. Hầu hết máy tínhngôn ngữ lập trình đòi hỏi các lập trình viên để xác định các thuật toán là trình tựCác hướng dẫn. Bộ vi xử lý thực hiện chương trình bằng cách thực hiện hướng dẫn máy trongmột trình tự và cùng một lúc. Mỗi hướng dẫn được thực hiện trong một chuỗi các hoạt động(lấy chỉ dẫn, lấy operands, thực hiện thao tác, lưu trữ kết quả).Quan điểm này của máy tính chưa bao giờ hoàn toàn đúng. Tại micro-hoạt độngcấp, nhiều tín hiệu điều khiển được tạo ra cùng một lúc. Hướng dẫn pipelining,tối thiểu ở mức độ của sự chồng lấn lấy và thực thi lệnh, đã khoảngtrong một thời gian dài. Cả hai là ví dụ về thực hiện chức năng song song. Điều nàycách tiếp cận được lấy thêm với tổ chức superscalar, khai thác instructionlevelxử lý song song. Với một máy superscalar, có rất nhiều thực hiện đơn vịtrong vòng một bộ xử lý duy nhất, và đây có thể thực hiện nhiều hướng dẫn từ cáccùng một chương trình song song.Như công nghệ máy tính đã phát triển, và như chi phí phần cứng máy tínhđã giảm xuống, nhà thiết kế máy tính đã tìm cách thêm và thêm cơ hội cho xử lý song song,thường là để nâng cao hiệu suất, và trong một số trường hợp, để tăng tình trạng sẵn có.Sau khi một tổng quan, chương này sẽ xem xét một số phương pháp tiếp cận nổi bật nhấtđể tổ chức song song. Trước tiên, chúng tôi kiểm tra đối xứng multiprocessors (mini), mộtcủa các ví dụ sớm nhất và vẫn còn nhiều nhất phổ biến của tổ chức song song. Trong mộtSMP tổ chức, bộ vi xử lý nhiều chia sẻ một bộ nhớ phổ biến. Tổ chức nàytăng vấn đề của bộ nhớ cache tính mạch lạc, mà một phần riêng biệt được dành. Tiếp theo,kiểm tra các chương multithreaded bộ vi xử lý và chip multiprocessors. Sau đóchúng tôi mô tả cụm, bao gồm nhiều máy tính độc lập tổ chứctrong một thời trang hợp tác xã. Cụm đã trở nên ngày càng phổ biến để hỗ trợkhối lượng công việc vượt quá khả năng của một SMP duy nhất. Một cách tiếp cận đến cácsử dụng bộ vi xử lý nhiều mà chúng tôi xem xét là các nonuniform bộ nhớ truy cập(NUMA) máy. Cách tiếp cận NUMA tương đối mới và chưa được chứng minh trongtrên thị trường, nhưng thường được coi như là một thay thế cho SMP hoặc cụmcách tiếp cận. Cuối cùng, chương này nhìn vào phương pháp tiếp cận tổ chức phần cứng để véc tơtính toán. Những cách tiếp cận tối ưu hóa ALU để xử lý vector hoặcmảng floating-point số. Họ là phổ biến trên các lớp học của hệ thống được biết đếnnhư siêu máy tính.

Kết quả (Việt) 2:

Theo truyền thống, các máy tính đã được xem như là một máy tính tuần tự. Hầu hết các máy tính
ngôn ngữ lập trình yêu cầu các lập trình để xác định các thuật toán như trình tự
hướng dẫn. Bộ vi xử lý thực hiện các chương trình bằng cách thực hiện hướng dẫn của máy trong
một chuỗi và một tại một thời điểm. Mỗi chỉ lệnh được thực hiện trong một chuỗi các hoạt động
(lấy hướng dẫn, lấy toán hạng, thực hiện các hoạt động, kết quả cửa hàng).
Quan điểm này của máy tính chưa bao giờ được hoàn toàn đúng. Tại vi hoạt động
cấp độ, nhiều tín hiệu điều khiển được tạo ra cùng một lúc. Hướng dẫn pipelining,
ít nhất là trong phạm vi của chồng chéo lấy và thực hiện các hoạt động, đã được khoảng
một thời gian dài. Cả hai là những ví dụ thực hiện chức năng song song. Điều này
được thực hiện cách tiếp cận hơn nữa với tổ chức superscalar, trong đó khai thác instructionlevel
song song. Với một máy superscalar, có nhiều đơn vị thực hiện
trong một bộ xử lý duy nhất, và đó có thể thực hiện nhiều hướng dẫn từ
cùng một chương trình song song.
Khi công nghệ máy tính đã phát triển, và như chi phí của phần cứng máy tính
đã giảm, các nhà thiết kế máy tính đã tìm kiếm nhiều hơn và nhiều cơ hội hơn cho xử lý song song,
thường là để nâng cao hiệu suất và, trong một số trường hợp, để tăng tính sẵn sàng.
Sau một cái nhìn tổng quan, chương này xem xét một số các phương pháp nổi bật nhất
để tổ chức song song. Đầu tiên, chúng tôi kiểm tra multiprocessors đối xứng (SMPS), một
trong những đầu tiên và vẫn là ví dụ phổ biến nhất của tổ chức song song. Trong một
tổ chức SMP, nhiều bộ xử lý chia sẻ một bộ nhớ chung. Tổ chức này
đặt ra vấn đề của bộ nhớ cache sự gắn kết, mà một phần riêng biệt được dành. Tiếp theo,
chương kiểm tra bộ vi xử lý đa luồng và multiprocessors chip. Sau đó,
chúng tôi mô tả các cụm, trong đó bao gồm nhiều máy tính độc lập được tổ chức
một cách hợp tác xã. Cụm đã trở nên ngày càng phổ biến để hỗ trợ
khối lượng công việc đó vượt quá khả năng của một SMP duy nhất. Một cách tiếp cận để
sử dụng nhiều bộ xử lý mà chúng ta xem xét là truy cập bộ nhớ không đồng dạng
(NUMA) máy. Cách tiếp cận Numa là tương đối mới và chưa được chứng minh trong
thị trường, nhưng thường được coi như là một thay thế cho SMP hoặc cụm
phương pháp tiếp cận. Cuối cùng, chương này xem xét phần cứng cách tiếp cận tổ chức để vector
tính toán. Những cách tiếp cận tối ưu hóa ALU để xử lý vector hoặc
mảng các số dấu chấm động. Họ được phổ biến trên các lớp của hệ thống được gọi
là siêu máy tính.