并行与分布式系统架构及并行操作系统深度解析

### 并行与分布式系统架构及并行操作系统深度解析 #### 1. 并行与分布式系统架构相关研究概述 在并行与分布式系统架构领域，众多研究聚焦于提升系统性能、优化资源利用等方面。比如，在I/O密集型应用性能调优上，有学者致力于研究如何让应用在并行和分布式系统中更高效地进行I/O操作。像Acharya等人在1996年的研究就专注于这一方向，他们探讨了如何调整I/O密集型应用的性能。 在共享内存一致性模型方面，Adve和Gharacholoo在1996年进行了深入讲解，这对于理解多处理器系统中共享内存的工作机制至关重要。而Amdahl在1967年对单处理器实现大规模计算能力的有效性进行了探讨，为后续多处理器系统的发展提供了思考基础。 以下是部分相关研究的简单梳理： | 研究内容 | 研究者 | 年份 | | --- | --- | --- | | I/O密集型应用性能调优 | Acharya等 | 1996 | | 共享内存一致性模型讲解 | Adve和Gharacholoo | 1996 | | 单处理器实现大规模计算能力有效性探讨 | Amdahl | 1967 | #### 2. 并行计算机体系结构分类 ##### 2.1 Flynn分类法 Flynn根据计算机同时处理的数据源和指令源数量，将计算机架构分为四类： - **SISD（单指令单数据）**：这是目前最普遍的架构，单个处理器执行一系列操作单一数据流的指令。像大多数个人电脑、工作站和低端服务器都采用这种架构，它们通常运行微软Windows或各种UNIX变体操作系统。不过，这些操作系统也支持多处理器架构，并非严格意义上的SISD架构操作系统。 - **MISD（多指令单数据）**：目前没有与之对应的实际计算机，此模型主要为了分类完整性而提出。但可以设想一些特殊用途的机器可能会采用这种模型，例如“破解计算机”，多个处理器使用不同算法尝试破解同一加密数据流。 - **SIMD（单指令多数据）**：主要用于超级计算机的向量处理和计算。其编程模型基于将同质数据集分配给一组处理器，每个处理器对数据元素的一部分执行相同操作。SIMD机器又可分为流水线式和并行式。流水线式SIMD机器通过仅从内存中获取一次指令，然后在流水线高性能处理器上重载执行该指令，对数组数据元素执行相同操作，每个数据元素的一部分（向量）处于流水线的不同阶段。而并行式SIMD机器由通过高速链路连接的专用处理元素组成，这些处理元素是具有窄数据路径（有些窄至一位）的专用处理器，执行有限的操作集。尽管设计上努力降低处理元素成本，但由于其高成本、有限适用性和难以升级等问题，SIMD机器较为罕见。 ```mermaid graph LR classDef startend fill:#F5EBFF,stroke:#BE8FED,stroke-width:2px; classDef process fill:#E5F6FF,stroke:#73A6FF,stroke-width:2px; A([计算机架构]):::startend --> B(SISD):::process A --> C(MISD):::process A --> D(SIMD):::process D --> E(流水线式SIMD):::process D --> F(并行式SIMD):::process ``` #### 3. 并行操作系统简介 并行操作系统是并行计算机（或计算机系统）与在其上执行的应用程序（并行或非并行）之间的接口，它将硬件能力转化为编程语言可用的概念。 早期并行架构和操作系统具有很大的多样性，但如今已逐渐集中到几种主导配置：对称多处理器运行通用应用程序和操作系统（如UN