基本介紹
- 中文名：並行向量處理機
- 又稱：數組處理器
- 領域：計算機
簡介,基本特點,來自現實世界的例子,並行計算,
簡介
這與一次只能處理一個數據的標量處理器正相反。向量處理器可以在特定工作環境中極大地提升性能，尤其是在數值模擬或者相似領域。向量處理器最早出現於20世紀70年代早期，並在70年代到90年代期間成為超級計算機設計的主導方向，尤其是多個克雷（Cray）平台。由於90年代末常規處理器設計性能提升，而價格快速下降，基於向量處理器的超級計算機逐漸讓出了主導地位。
現在，絕大多數商業化的CPU實現都能夠提供某種形式的向量處理的指令，用來處理多個（向量化的）數據集，也就是所謂的SIMD（單一指令、多重數據）。常見的例子有VIS,MMX,SSE,AltiVec和AVX。向量處理技術也能在遊戲主機硬體和圖形加速硬體上看到。在2000年，IBM，東芝和索尼合作開發了Cell處理器，集成了一個標量處理器和八個向量處理器，套用在索尼的PlayStation 3遊戲機和其他一些產品中。
其他CPU設計還可能包括多重指令處理多重（向量化的）數據集的技術——也就是所謂的MIMD（多重指令、多重數據）——並實現了VLIM。此類設計通常用於特定套用場合，而不是面向通用計算機的市場化產品。在富士通的 FR-V VLIW/vector 處理器中，組合使用了兩種技術。
基本特點
來自現實世界的例子
x86 架構中的向量指令套用：
void mul_asm(float* out, float* in, unsigned int leng){
unsigned int count, rest; //compute if array is big enough for vector operation
rest = (leng*4)%16; count = (leng*4)-rest; // vectorized part;
4 floats per loop iteration
if (count>0){ __asm __volatile__ (".intel_syntax noprefix\n\t" "loop: \n\t" "sub ecx,16 \n\t" // decrease address pointer by 4 floats "movups xmm0,[ebx+ecx] \n\t" // loads 4 floats in first register (xmm0) "movups xmm1,[eax+ecx] \n\t" // loads 4 floats in second register (xmm1) "mulps xmm0,xmm1 \n\t" // multiplies both vector registers "movups [eax+ecx],xmm0 \n\t" // write back the result to memory "jnz loop \n\t" ".att_syntax prefix \n\t" : : "a" (out), "b" (in), "c"(count), "d"(rest): "xmm0","xmm1"); } // scalar part; 1 float per loop iteration if (rest!=0) { __asm __volatile__ (".intel_syntax noprefix\n\t" "add eax,ecx \n\t" "add ebx,ecx \n\t" "rest: \n\t" "sub edx,4 \n\t" "movss xmm0,[ebx+edx] \n\t" // load 1 float in first register (xmm0) "movss xmm1,[eax+edx] \n\t" // load 1 float in second register (xmm1) "mulss xmm0,xmm1 \n\t" // multiplies both scalar parts of registers "movss [eax+edx],xmm0 \n\t" // write back the result\n\t" "jnz rest \n\t" ".att_syntax prefix \n\t" : : "a" (out), "b" (in), "c"(count), "d"(rest): "xmm0","xmm1"); } return;}
並行計算
並行計算（英語：parallel computing）一般是指許多指令得以同時進行的計算模式。在同時進行的前提下，可以將計算的過程分解成小部分，之後以並發方式來加以解決。
電腦軟體可以被分成數個運算步驟來運行。為了解決某個特定問題，軟體採用某個算法，以一連串指令運行來完成。傳統上，這些指令都被送至單一的中央處理器，以循序方式運行完成。在這種處理方式下，單一時間中，只有單一指令被運行(processor level: 比較微處理器，CISC, 和RISC，即流水線Pipeline的概念，以及後來在Pipeline基礎上以提高指令處理效率為目的的硬體及軟體發展，比如branch-prediction, 比如forwarding，比如在每個運算單元前的指令堆疊，彙編程式設計師對programm code的順序改寫)。並行運算採用了多個運算單元，同時運行，以解決問題。
