多CPU多核的系统，MIMD还是MPMD？

codecola 2011-04-08 03:43:40

多指令流多数据流计算机，即MIMD（MultipleInstructionMultipleData,MIMD）计算机?
或者
MPMD（Multiple-Program Multiple-Data）多程序多数据并行计算机？

应该都可以吧，角度不同？

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本文详细介绍了异构计算的概念，特别是CPU和GPU的异构系统架构，以及CUDA和OpenCL在异构计算中的应用。CPU擅长处理复杂指令，GPU则在并行计算中表现出色。CUDA提供了CPU与GPU间的编程接口，而OpenCL则是一个跨平台的并行计算框架，支持多种处理器。文章还探讨了FPGA在异构计算中的角色，强调了其硬件可重构性和高能效比。最后，列举了异构计算在视频稳定、人脸识别和星云计算等领域的实际应用案例。

本文介绍了并行计算的基本概念，包括串行与并行计算的区别、并行计算的优势、不同类型的并行模型如SISD-SIMD-MISD-MIMD，以及并行计算机架构、内存模型和编程模型。重点讲解了共享内存、线程模型、分布式内存和混合模型的应用。

随着摩尔定律放缓，异构并行计算成为提升性能的关键技术。它利用不同架构的硬件单元（如CPU、GPU、FPGA）协同工作，通过异构计算框架屏蔽底层差异，实现软件自适应硬件演进。异构并行计算分为通用和专用架构，并涉及并行性检测、特征析取和任务映射调度。在深度学习、云计算等领域，异构并行计算展现出巨大优势。

本文详细介绍了高性能计算中的异构计算。异构并行计算将任务分发给不同架构硬件单元，从软硬件角度提升性能。其处理过程分并行性检测、特征析取、任务映射调度三阶段。异构计算分系统和网络异构计算。深度学习、云计算等领域对其需求大，在通信和终端领域也有重要地位。

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