2.5Матрічние обчислювальні системи
Матричні системи є найбільш поширеними представниками систем, класу: «один потік команд - безліч - потоків даних», які найкраще пристосовані для вирішення завдань, що характеризуються паралелізмом незалежних об'єктів або даних.
Організація систем подібного типу на перший погляд досить проста. Вони мають загальне керуючий пристрій, що генерує потік команд і велике число процесорних елементів, що працюють паралельно і обробних кожна свій потік даних. Таким чином, продуктивність системи виявляється рівною сумі продуктивностей всіх процесорних елементів. Однак на практиці, щоб забезпечити достатню ефективність системи при вирішенні широкого кола завдань необхідно організувати зв'язку між процесорними елементами з тим, щоб найбільш повно завантажити їх роботою. Саме характер зв'язків між процесорними елементами і визначає різні властивості системи.
Одним з перших матричних процесорів був SОLОМОN.
Рис.3.7. Структура матричної обчислювальної системи "SOLOMON"
Ідея многомодальним полягає в тому, що в кожному процесорному елементі є спеціальний регістр на 4 стани - регістр моди. Мода (модальність) заноситься в цей регістр від пристрою управління. При виконанні послідовності команд модальність передається в коді операції і порівнюється з вмісті регістру моди. Якщо є збіги, то операція виконується. В інших випадках процесорний елемент не виконує операцію, але може, в залежності від коду, пересилати свої операнди сусіднього процесорного елементу. Такий механізм дозволяє виділити рядок або стовпець процесорних елементів, що дуже корисно при операціях над матрицями. Взаємодіють процесорні елементи з периферійним обладнанням через зовнішній процесор.
^
2.6Ассоціатівние обчислювальні системи
Рис.3.8. Структура асоціативного пристрою, що запам'ятовує
Оперативні АЗП здатні формувати кілька потоків ідентичною інформації, яка обробляється великим числом операційних пристроїв. На основі асоціативної пам'яті легко реалізується зміна місця порядку розташування інформації. Завдяки цьому АЗП є ефективним засобом формування набору даних в високопродуктивних системах. Використання таких систем на практиці показало, що вони ефективні при вирішенні задач обробки радіолокаційної інформації, розпізнавання образів, обробки різних знімків і інших.
^