Методическое пособие для сдачи экзамена экзаменационных вопросов ббк 22. Т81 Методическое пособие для экзамена по аэвм: ответы на основные вопросы экзамена

SISD (single instruction stream / single data stream) - одиночный поток команд и одиночный поток данных (ОКОД). В таких машинах есть только один поток команд, все команды обрабатываются последовательно друг за другом и каждая команда инициирует одну операцию с одним потоком данных. Параллелизм вычислений обеспечивается путем совмещения выполнения операций отдельными блоками АЛУ, а также параллельной работой устройств ввода-вывода информации.
Примеры: VAX 11/780, CRAY-1, CYBER 205, машины семейства FACOM VP и другие.
SIMD (single instruction stream / multiple data stream) - одиночный поток команд и множественный поток данных (ОКМД). Предполагает создание структур векторной или матричной обработки, система этого типа обычно строятся как однородные, то есть процессорные элементы, входящие в систему, идентичны. И все они управляются одной и той же последовательностью команд. Однако каждый процессор обрабатывает свой поток данных. Под эту архитектуру хорошо подходят задачи обработки матриц, векторов (массивов), задачи решения систем линейных и нелинейных алгебраических и дифференциальных уравнений и так далее. Узким местом подобных систем является необходимость изменения коммутации между процессорами.
Примеры: ILLIAC -IV, ПС-2000 («перестраиваемые структуры»), ПС-3000, CRAY 1,2,3.
MISD (multiple instruction stream / single data stream) - множественный поток команд и одиночный поток данных (МКОД). Определение подразумевает наличие в архитектуре многих процессоров, обрабатывающих один и тот же поток данных. Предполагает построение своеобразного процессорного конвейера, в котором результаты обработки передаются от одного процессора к другому по цепочке. В современных ЭВМ по этому принципу реализована схема совмещения операций. Такая схема нашла применение в скалярных процессорах супер-ЭВМ.
Было создано немного ЭВМ с MISD-архитектурой, поскольку MIMD и SIMD чаще всего являются более подходящими для общих методик параллельных данных. Они обеспечивают лучшее масштабирование и использование вычислительных ресурсов, чем архитектура MISD.