publicidad

inglés

Superscalar processors with multiple functional units can execute several instructions in parallel. They employ a dynamic instruction scheduling realized in hardware, which extracts independent instructions from a sequential machine program by checking whether one of the dependence types discussed above exists. These independent instructions are then assigned to the functional units for execution. For VLIW processors, static scheduling by the compiler is used to identify independent instructions and to arrange a sequential flow of instructions in appropriate long instruction words such that the functional units are explicitly addressed. For both cases, a sequential program is used as input, i.e., no explicit specification of parallelism is used. Appropriate compiler techniques like software pipelining and trace scheduling can help to rearrange the instructions such that more parallelism can be extracted, see [48, 12, 7] for more details. 3.3.2 Data Parallelism In many programs, the same operation must be applied to different elements of a larger data structure. In the simplest case, this could be an array structure. If the operations to be applied are independent of each other, this could be used for parallel execution: The elements of the data structure are distributed evenly among the processors and each processor performs the operation on its assigned elements. This form of parallelism is called data parallelism and can be used in many programs, especially from the area of scientific computing. To use data parallelism, sequential programming languages have been extended to data-parallel programming languages. Similar to sequential programming languages, one single control flow is used, but there are special constructs to express data-parallel operations on data structures like arrays. The resulting execution scheme is also referred to as SIMD model, see Sect. 2.2. Often, data-parallel operations are only provided for arrays. A typical example is the array assignments of Fortran 90/95, see [49, 175, 122]. Other examples for data-parallel programming languages are C* and data-parallel C [82], PC++ [22], DINO [151], and High-Performance Fortran (HPF) [54, 57]. An example for an array assignment in Fortran 90 is

español

Los procesadores superescalares con múltiples unidades funcionales pueden ejecutar varias instrucciones en paralelo. Emplean una programación de instrucciones dinámica realizada en hardware, Que extrae instrucciones independientes de un programa de máquina secuencial. comprobando si existe uno de los tipos de dependencia discutidos anteriormente. Estas Luego se asignan instrucciones independientes a las unidades funcionales para su ejecución. Para los procesadores VLIW, la programación estática del compilador se utiliza para identificar instrucciones y para organizar un flujo secuencial de instrucciones en la debida Palabras de instrucción largas de modo que las unidades funcionales se dirijan explícitamente. por en ambos casos, se utiliza un programa secuencial como entrada, es decir, no hay una especificación explícita de Se utiliza el paralelismo. Técnicas de compilación apropiadas como la canalización de software y la programación de trazas puede ayudar a reorganizar las instrucciones de modo que haya más paralelismo se puede extraer, vea [48, 12, 7] para más detalles. 3.3.2 Paralelismo de datos En muchos programas, la misma operación debe aplicarse a diferentes elementos de un mayor estructura de datos. En el caso más simple, esto podría ser una estructura de matriz. Si el Las operaciones a ser aplicadas son independientes entre sí, esto podría ser usado para ejecución: Los elementos de la estructura de datos se distribuyen uniformemente entre los Los procesadores y cada procesador realizan la operación en sus elementos asignados.Esta La forma de paralelismo se denomina paralelismo de datos y se puede utilizar en muchos programas, Especialmente desde el área de computación científica. Utilizar datos paralelismo, secuencial. Los lenguajes de programación se han extendido a la programación paralela de datos. idiomas Similar a los lenguajes de programación secuencial, un solo flujo de control se utiliza, pero hay construcciones especiales para expresar operaciones paralelas de datos en datos Estructuras como matrices. El esquema de ejecución resultante también se conoce como SIMD modelo, ver sec. 2.2. A menudo, las operaciones paralelas de datos solo se proporcionan para matrices. Un ejemplo tipico es el conjunto de asignaciones de Fortran 90/95, ver [49, 175, 122]. Otros ejemplos para los lenguajes de programación de datos en paralelo son C * y datos en paralelo C [82], PC ++ [22], DINO [151] y Fortran de alto rendimiento (HPF) [54, 57]. Un ejemplo para un asignación de matrices en Fortran 90 es

publicidad

Condiciones del Servicio

Asegúrese de cumplir con las reglas de redacción y el idioma de los textos que traducirá. Una de las cosas importantes que los usuarios deben tener en cuenta cuando usan el sistema de diccionario Traductor.com.ar es que las palabras y textos utilizados al traducir se guardan en la base de datos y se comparten con otros usuarios en el contenido del sitio web. Por esta razón, le pedimos que preste atención a este tema en el proceso de traducción. Si no desea que sus traducciones se publiquen en el contenido del sitio web, póngase en contacto con →"Contacto" por correo electrónico. Tan pronto como los textos relevantes serán eliminados del contenido del sitio web.


Política de Privacidad

Los proveedores, incluido Google, utilizan cookies para mostrar anuncios relevantes ateniéndose las visitas anteriores de un usuario a su sitio web o a otros sitios web. El uso de cookies de publicidad permite a Google y a sus socios mostrar anuncios basados en las visitas realizadas por los usuarios a sus sitios web o a otros sitios web de Internet. Los usuarios pueden inhabilitar la publicidad personalizada. Para ello, deberán acceder a Preferencias de anuncios. (También puede explicarles que, si no desean que otros proveedores utilicen las cookies para la publicidad personalizada, deberán acceder a www.aboutads.info.)